diff --git a/2016/vectors/japanese/description.json b/2016/vectors/japanese/description.json index ef198f548..c0eb22f77 100644 --- a/2016/vectors/japanese/description.json +++ b/2016/vectors/japanese/description.json @@ -1,23 +1,23 @@ [ { "input": "Beginning the linear algebra series with the basics.", - "translatedText": "線形代数シリーズを基礎から始めます。", - "n_reviews": 0 + "translatedText": "基礎から始める線形代数シリーズ", + "n_reviews": 1 }, { "input": "Help fund future projects: https://www.patreon.com/3blue1brown", - "translatedText": "将来のプロジェクトへの資金提供にご協力ください: https://www.patreon.com/3blue1brown", - "n_reviews": 0 + "translatedText": "今後のプロジェクトへの資金提供にご協力ください: https://www.patreon.com/3blue1brown", + "n_reviews": 1 }, { "input": "An equally valuable form of support is to simply share some of the videos.", - "translatedText": "同様に価値のあるサポートの形式は、ビデオの一部を共有することです。", - "n_reviews": 0 + "translatedText": "動画の共有も同じくらい力になります。", + "n_reviews": 1 }, { "input": "Home page: https://www.3blue1brown.com/", "translatedText": "ホームページ：https://www.3blue1brown.com/", - "n_reviews": 0 + "n_reviews": 1 }, { "input": "", @@ -26,8 +26,8 @@ }, { "input": "Correction: 6:52, the screen should show [x1, y1] + [x2, y2] = [x1+x2, y1+y2]", - "translatedText": "訂正: 6:52、画面には [x1, y1] + [x2, y2] = [x1+x2, y1+y2] と表示されるはずです。", - "n_reviews": 0 + "translatedText": "訂正: 6:52、正しくは [x1, y1] + [x2, y2] = [x1+x2, y1+y2] とです。", + "n_reviews": 1 }, { "input": "", @@ -37,7 +37,7 @@ { "input": "Full series: http://3b1b.co/eola", "translatedText": "全シリーズ: http://3b1b.co/eola", - "n_reviews": 0 + "n_reviews": 1 }, { "input": "", @@ -46,13 +46,13 @@ }, { "input": "Future series like this are funded by the community, through Patreon, where supporters get early access as the series is being produced.", - "translatedText": "このような将来のシリーズは、Patreon を通じてコミュニティから資金提供されており、サポーターはシリーズの制作中に早期アクセスを得ることができます。", - "n_reviews": 0 + "translatedText": "今後のこのようなシリーズは、Patreonを通じてコミュニティから資金提供されています。サポーターはシリーズの制作中から、早期アクセスすることができます。", + "n_reviews": 1 }, { "input": "http://3b1b.co/support", "translatedText": "http://3b1b.co/support", - "n_reviews": 0 + "n_reviews": 1 }, { "input": "", @@ -61,8 +61,8 @@ }, { "input": "If you want to contribute translated subtitles or to help review those that have already been made by others and need approval, you can click the gear icon in the video and go to subtitles/cc, then \"add subtitles/cc\". I really appreciate those who do this, as it helps make the lessons accessible to more people.", - "translatedText": "翻訳された字幕を投稿したい場合、または他の人が作成した承認が必要な字幕のレビューを手伝いたい場合は、ビデオ内の歯車アイコンをクリックし、字幕/cc に移動して、「字幕/cc を追加」します。より多くの人がレッスンを受けられるようにするために、このような活動をしてくださった方々に本当に感謝しています。", - "n_reviews": 0 + "translatedText": "翻訳された字幕を投稿したい場合、または他の人が作成した承認が必要な字幕のレビューを手伝いたい場合は、ビデオ内の歯車アイコンをクリックし、字幕/cc に移動して、「字幕/cc を追加」します。より多くの人がレッスンを受けられるようにするために、このような活動をしてくださった方々、本当にありがとうございます。", + "n_reviews": 1 }, { "input": "", @@ -72,7 +72,7 @@ { "input": "Music: https://vincerubinetti.bandcamp.com/track/grants-etude", "translatedText": "音楽: https://vincerubinetti.bandcamp.com/track/grants-etude", - "n_reviews": 0 + "n_reviews": 1 }, { "input": "", @@ -84,4 +84,4 @@ "translatedText": "", "n_reviews": 0 } -] \ No newline at end of file +] diff --git a/2016/vectors/japanese/sentence_translations.json b/2016/vectors/japanese/sentence_translations.json index ee478d4bb..2360537bc 100644 --- a/2016/vectors/japanese/sentence_translations.json +++ b/2016/vectors/japanese/sentence_translations.json @@ -1,252 +1,252 @@ [ { "input": "The fundamental, root-of-it-all building block for linear algebra is the vector.", - "translatedText": "線形代数の基本的な基本的な構成要素はベクトルです。", + "translatedText": "線形代数の基礎となるのがベクトルです。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "座標として数を導入することは 暴力行為である ――ヘルマン・ワイル 線型代数の基本的、根本的構成要素はベクトルです よって、そもそもベクトルとは何であるか、 私たち全員が同じ考えを持っていることを確認することには価値があります。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 10.92, "end": 15.22 }, { "input": "So it's worth making sure that we're all on the same page about what exactly a vector is.", - "translatedText": "したがって、ベクトルとは正確には何なのかについて、全員が同じ認識を持っていることを確認することが重要です。", + "translatedText": "なのでシリーズを続けるに従って、ベクトルとは何か、まず全員で同じところから始めることにしましょう。", "model": "google_nmt", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 15.72, "end": 19.84 }, { "input": "You see, broadly speaking, there are three distinct but related ideas about vectors, which I'll call the physics student perspective, the computer science student perspective, and the mathematician's perspective.", - "translatedText": "ご存知のとおり、大まかに言って、ベクトルについては 3 つの異な る、しかし関連した考え方があります。 これらを物理学の学生の視点、 コンピューター サイエンスの学生の視点、数学者の視点と呼びます。", + "translatedText": "大雑把に言えば、ベクトルに関して３つの異なる見方が存在します。物理学、コンピューターサイエンス、そして数学の視点です。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "知っての通り、ベクトルには三つの異なる、 しかし関連した視点があると言われています。 物理学の視点、コンピューターサイエンスの視点、 そして数学の視点です。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 20.38, "end": 30.1 }, { "input": "The physics student perspective is that vectors are arrows pointing in space.", - "translatedText": "物理学を学ぶ学生の視点では、ベクトルは空間を指す矢印であると考えられます。", + "translatedText": "物理学の視点ではベクトルは空間内を指し示す矢印です。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "物理学の視点では、 ベクトルを空間のなかの矢印だと考えます。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 30.88, "end": 34.4 }, { "input": "What defines a given vector is its length and the direction it's pointing, but as long as those two facts are the same, you can move it all around, and it's still the same vector.", - "translatedText": "特定のベクトルを定義するのは、その長さとそのベクトルが指す方向ですが、これら 2 つの事実が同じである限り、ベクトルをあちこちに移動しても、同じベクトルのままです。", + "translatedText": "あるベクトルを決めるのはその長さと指し示す方向です。これら２つが変わらなければ、どこへ動かしてもそれは同じベクトルのままになります。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "与えられたベクトルを定義するのは、 その長さと指している方向です。 しかし、これら2つの要素さえ同じであれば、 どう動かしてもそれは変わらず同じベクトルです。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 34.94, "end": 43.16 }, { "input": "Vectors that live in the flat plane are two-dimensional, and those sitting in broader space that you and I live in are three-dimensional.", - "translatedText": "平面に存在するベクトルは二次元であり、あなたや私が住 んでいるより広い空間に存在するベクトルは三次元です。", + "translatedText": "平面上のベクトルは２次元のもので、私たちの住むような空間にいるベクトルは3次元のものであるといいます。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "平らな面のなかにあるベクトルは2次元、 私たちがいるようなより広い空間にあるベクトルは 3次元だと言います。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 44.04, "end": 50.04 }, { "input": "The computer science perspective is that vectors are ordered lists of numbers.", - "translatedText": "コンピューター サイエンスの観点では、ベクトルは順序付けられた数値のリストであると考えられます。", + "translatedText": "コンピュータサイエンスの視点ではベクトルは数を並べたリストです。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "コンピューターサイエンスの視点では、 ベクトルは数を並べたリストだと考えます。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 51.72, "end": 55.64 }, { "input": "For example, let's say you were doing some analytics about house prices, and the only features you cared about were square footage and price.", - "translatedText": "たとえば、住宅価格に関する分析を行っていて、関 心のある特徴が面積と価格だけだったとします。", + "translatedText": "例えば住宅について、面積と価格の２つの要素だけを分析しているとしましょう。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "たとえば、住宅価格について分析しているとしましょう。 注目すべきことは、住宅の面積と価格だけです。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 55.64, "end": 62.76 }, { "input": "You might model each house with a pair of numbers, the first indicating square footage and the second indicating price.", - "translatedText": "各住宅を 1 組の数字でモデル化し、最初の数字 は面積を示し、2 番目の数字は価格を示します。", + "translatedText": "それぞれの住宅を数のペアで表すと良さそうですね。1つ目が面積で２つ目が価格です。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "それぞれの住宅を数字の組でモデル化するでしょう。 一つ目の要素は面積， 二つ目の要素は価格です。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 63.02, "end": 68.68 }, { "input": "Notice the order matters here.", - "translatedText": "ここで順序が重要であることに注意してください。", + "translatedText": "ここで順序があることに注意が必要です。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "順番があることに注意しましょう。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 69.32, "end": 71.04 }, { "input": "In the lingo, you'd be modeling houses as two-dimensional vectors, where in this context, vector is pretty much just a fancy word for list, and what makes it two-dimensional is the fact that the length of that list is two.", - "translatedText": "専門用語では、家を 2 次元のベクトルとしてモデル化することになります。 こ の文脈では、ベクトルはほとんどリストを表す単なる派手な言葉であり、それを 2 次元にするのは、そのリストの長さが 2 であるという事実です。", + "translatedText": "言いかえると、住宅を２次元のベクトルでモデル化したんですね。ここではベクトルはリストをちょっとおしゃれに言っただけだと思ってください。２次元というのはリストの要素が２つだということです。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "言ってみれば、住宅を2次元ベクトルでモデル化したのです。 ここでは、「ベクトル」は単に 「リスト」を言い換えただけの言葉です。 そしてその次元が2であるというのは、 リストの要素数が2であることから来ています。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 72.4, "end": 84.04 }, { "input": "The mathematician, on the other hand, seeks to generalize both these views, basically saying that a vector can be anything where there's a sensible notion of adding two vectors and multiplying a vector by a number, operations that I'll talk about later on in this video.", - "translatedText": "一方、数学者は、これら両方の見解を一般化しようとしています。 基本的に、ベクトルは 、2 つのベクトルを加算し、ベクトルに数値を乗算するという賢明な概念が存在するも のであれば何でもよいと述べています。 演算については後ほど説明します。 このビデオ。", + "translatedText": "一方で数学ではこれら２つの視点を一般化して考えます。ざっくり言うと後ほど説明するベクトル同士の足し算とベクトルの定数倍が計算できるものは何でもベクトルとみなします。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "一方， 数学の視点では， 両方の視点を一般化しようとします。 この動画の後半で説明する、ベクトル同士の足し算とベクトルの定数倍という2つのよくできた演算が存在するものなら、何でもベクトルとみなすのです。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 85.64, "end": 98.82 }, { "input": "The details of this view are rather abstract, and I actually think it's healthy to ignore it until the last video of this series, favoring a more concrete setting in the interim.", - "translatedText": "このビューの詳細はかなり抽象的であり、実際には、 このシリーズの最後のビデオまで無視して、その間は より具体的な設定を優先するのが健全だと思います。", + "translatedText": "これはちょっと抽象的なので、最後の動画までこの視点は無視して、それまではより具体的な話をしたいと思います。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "この視点の詳細はかなり抽象的なので、 それについてはこのシリーズの最後の動画まで無視して、その間はより具体的な状況を扱った方が良いでしょう。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 99.58, "end": 107.94 }, { "input": "But the reason I bring it up here is that it hints at the fact that the ideas of vector addition and multiplication by numbers will play an important role throughout linear algebra.", - "translatedText": "しかし、私がここでそれを取り上げる理由は、ベクトルの加算と数値による乗算の 考え方が線形代数全体で重要な役割を果たすという事実を示唆しているからです。", + "translatedText": "それでもここで紹介した理由は、ベクトルの足し算や定数倍が線形代数全体を通して重要な役割を果たすからです。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "しかしここでこれを取り上げたのは、 ベクトルのたし算や定数倍の考え方は線型代数全体を通して大切な役割を担っているからです。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 108.4, "end": 117.22 }, { "input": "But before I talk about those operations, let's just settle in on a specific thought to have in mind when I say the word vector.", - "translatedText": "しかし、これらの演算について話す前に、ベクトルという言葉を言う ときに念頭に置くべき特定の考えについて整理しておきましょう。", + "translatedText": "さてこれらの演算の話をする前に、私が「ベクトル」と言ったとき思い浮かべてほしいイメージがあります。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "しかし、これら2つの演算について話す前に、 私が「ベクトル」という言葉を言ったときに心に留めておいてほしい考え方があります。", - "n_reviews": 0, - "start": 118.0, + "n_reviews": 1, + "start": 118, "end": 124.04 }, { "input": "Given the geometric focus that I'm shooting for here, whenever I introduce a new topic involving vectors, I want you to first think about an arrow, and specifically, think about that arrow inside a coordinate system, like the xy-plane, with its tail sitting at the origin.", - "translatedText": "ここで私が幾何学的な焦点を当てていることを考えると 、ベクトルに関する新しいトピックを紹介するときは常 に、最初に矢印について考えてもらいたいのですが、具 体的には、xy 平面のような座標系内のその矢印につ いて考えてください。 その尾は原点に座っています。", + "translatedText": "幾何学的に理解することに注目して、ベクトルについて新たな話題が登場したときまず矢印を思い浮かべて欲しいんですね。特にxy平面のような座標平面上で、始点が原点となっているようなものです。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "ここで重点を置いている 幾何学的な視点において、 ベクトルに関する新しい話題が出てきたときは、 まずひとつの矢印を思い浮かべてください。 特に、x-y平面のような座標系の中にある矢印で、 始点は原点にあるような矢印です。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 124.74, "end": 138.9 }, { "input": "This is a little bit different from the physics student perspective, where vectors can freely sit anywhere they want in space.", - "translatedText": "これは、ベクトルが空間内のどこにでも自由に配置 できるという物理学生の観点とは少し異なります。", + "translatedText": "これはベクトルは空間のどこにあってもいいという物理学の視点とは少し異なります。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "これは， 矢印が空間のどこにあってもよいという物理学の視点とは少し違います。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 139.68, "end": 144.92 }, { "input": "In linear algebra, it's almost always the case that your vector will be rooted at the origin.", - "translatedText": "線形代数では、ほとんどの場合、ベクトルは原点に根を置きます。", + "translatedText": "線形代数ではほとんどの場合、ベクトルの始点を原点におきます。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "線型代数では、ほとんど常にベクトルの原点は始点にあります。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 145.42, "end": 150.32 }, { "input": "Then, once you understand a new concept in the context of arrows in space, we'll translate it over to the list of numbers point of view, which we can do by considering the coordinates of the vector.", - "translatedText": "次に、空間内の矢印のコンテキストで新しい概念を理解 したら、それを数値のリストの観点に変換します。 これ は、ベクトルの座標を考慮することで実行できます。", + "translatedText": "空間の中の矢印で新たに出てくる概念を理解して、次にそれを数のリストの視点から座標を使って理解したいと思います。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "そして、空間の中の矢印という文脈で 新しい概念を理解したら、 ベクトルの座標に注目することで、 数のリストによる視点に翻訳します。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 150.94, "end": 160.62 }, { "input": "Now, while I'm sure that many of you are already familiar with this coordinate system, it's worth walking through explicitly, since this is where all of the important back and forth happens between the two perspectives of linear algebra.", - "translatedText": "さて、この座標系についてはすでによくご存じ の方も多いと思いますが、線形代数の 2 つ の観点間で重要なやり取りがすべてここで行わ れるため、明示的に説明する価値はあります。", + "translatedText": "さて多くの人はこうした座標系に馴染み深いと思いますが、一度しっかりおさらいしましょう。\nこれから線形代数の２つの視点を行き来する舞台になるんですからね。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "多くの人はこのような座標系のことをを よく知っていると思いますが、 しっかり復習しておくことが大切です。 この座標系が， 線型代数の2つの視点を 行き来する大切な場所だからです。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 161.44, "end": 171.68 }, { "input": "Focusing our attention on two dimensions for the moment, you have a horizontal line, called the x-axis, and a vertical line, called the y-axis.", - "translatedText": "ここでは 2 次元に注目します。 x 軸と呼ばれる水平線と、y 軸と呼ばれる垂直線があります。", + "translatedText": "まず２次元について考えると、水平な直線のx軸と、垂直な直線のy軸がありますね。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "しばらくは2次元で考えることにします。 x軸と呼ばれる水平な直線と y軸と呼ばれる直立した直線があります。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 172.74, "end": 179.58 }, { "input": "The place where they intersect is called the origin, which you should think of as the center of space and the root of all vectors.", - "translatedText": "それらが交差する場所は原点と呼ばれ、空間の中心お よびすべてのベクトルの根と考える必要があります。", + "translatedText": "これらの交点は原点と呼ばれ、すべてのベクトルの始点、空間の中心と考えてよいでしょう。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "そしてそれらが交わる点は原点と呼ばれます。 この空間の中心と考えられる場所であり、 すべてのベクトルの始点です。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 180.26, "end": 185.52 }, { "input": "After choosing an arbitrary length to represent one, you make tick marks on each axis to represent this distance.", - "translatedText": "表すために任意の長さを選択した後、各軸 に目盛りを付けてこの距離を表します。", + "translatedText": "1を表す長さを適当に決めたら、これを元にそれぞれの軸に目盛りを付けます。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "1を表す長さを適当に決めたら、 距離を表すためにそれぞれの軸上に目盛りをつけます。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 186.38, "end": 191.36 }, { "input": "When I want to convey the idea of 2D space as a whole, which you'll see comes up a lot in these videos, I'll extend these tick marks to make grid lines, but right now, they'll actually get a little bit in the way.", - "translatedText": "これらのビデオでよく出てくる 2D 空間全 体のアイデアを伝えたいときは、目盛りを拡張 してグリッド線を作成しますが、現時点では実 際には少し長くなります。 ちょっと邪魔です。", + "translatedText": "二次元空間のイメージを伝えたいとき、動画ではこんな感じにグリッドラインを作ります。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "2次元空間全体のイメージを表したいときは、 この動画では度々出てくることになるでしょうが、 目盛りを延長してグリッドラインを作ります。 でも今は少し邪魔ですね。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 192.32, "end": 201.36 }, { "input": "The coordinates of a vector is a pair of numbers that basically gives instructions for how to get from the tail of that vector, at the origin, to its tip.", - "translatedText": "ベクトルの座標は、基本的に、そのベクト ルの末尾 (原点) から先端までの移 動方法を指示する 1 対の数値です。", + "translatedText": "あるベクトルの座標とは、原点からその矢印の先への行き方を示す数のペアです。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "ベクトルの座標は1組の数であり、 基本的に、ベクトルが始点（原点）から終点まで どう進むのかを表します。", - "n_reviews": 0, - "start": 202.0, + "n_reviews": 1, + "start": 202, "end": 210.16 }, { "input": "The first number tells you how far to walk along the x-axis, positive numbers indicating rightward motion, negative numbers indicating leftward motion, and the second number tells you how far to walk parallel to the y-axis after that, positive numbers indicating upward motion, and negative numbers indicating downward motion.", - "translatedText": "最初の数値は、X 軸に沿ってどれだけ歩くかを 示します。 正の数値は右方向への動きを示し、負 の数値は左方向への動きを示します。 2 番目の 数値は、その後 Y 軸に沿ってどのくらいの距 離を歩くかを示します。 正の数値は上向きを示し ます。 動き、および下向きの動きを示す負の数。", + "translatedText": "１つ目の数はx軸に沿ってどれだけ進むかを表します。正なら右、負なら左に行きます。２つ目の数はそれからy軸に平行にどれだけ進むかを表します。正なら上、負なら下に行きます。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "1つ目の数は、 x軸に沿ってどれだけ進むかをを表します。 （正の数は右方向、負の数は左方向を意味する） 2つ目の数は、 その後y軸と平行な方向にどれだけ進むかを表します。 （正の数は上方向，", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 210.88, "end": 227.58 }, { "input": "To distinguish vectors from points, the convention is to write this pair of numbers vertically, with square brackets around them.", - "translatedText": "ベクトルと点を区別するには、こ の数値のペアを縦方向に書き、 角かっこで囲むのが慣例です。", + "translatedText": "点の座標と区別するために、ベクトルの座標は縦に書いて四角カッコで囲みます。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "負の数は下方向を意味する） ベクトルを点と区別するため、 ベクトルの座標は 縦に並べて角括弧で囲むことにします。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 228.14, "end": 234.34 }, { "input": "Every pair of numbers gives you one and only one vector, and every vector is associated with one and only one pair of numbers.", - "translatedText": "すべての数値のペアは 1 つだけのベクトルを与え、すべて のベクトルは 1 つだけの数値のペアに関連付けられます。", + "translatedText": "１組の数のペアはそれぞれただ１つのベクトルと、そして１つのベクトルはそれぞれ１組の数のペアと\n対応しています。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "2つの数の組はそれぞれ ただ1つのベクトルに対応します。 そして、ベクトルはそれぞれ 2つの数の組ただ1つに対応します。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 236.34, "end": 243.68 }, @@ -254,375 +254,375 @@ "input": "What about in three dimensions?", "translatedText": "三次元ではどうでしょうか？", "model": "google_nmt", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 244.64, "end": 245.5 }, { "input": "Well, you add a third axis, called the z-axis, which is perpendicular to both the x and y axes, and in this case, each vector is associated with an ordered triplet of numbers.", - "translatedText": "さて、x 軸と y 軸の両方に垂直な 3 番目の軸 ( z 軸と呼ばれる) を追加します。 この場合、各ベクト ルは順序付けられた 3 つの数値に関連付けられます。", + "translatedText": "３番目の軸、z軸を加えるんですね。z軸はx軸とy軸に垂直で、こうするとベクトルは３つの数の組になります。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "3次元ではどうでしょうか？ x軸とy軸に垂直な3番目の軸、 z軸を加えましょう。 このとき、ベクトルはそれぞれ3つの数の組ただ1つに対応します。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 246.2, "end": 256.34 }, { "input": "The first tells you how far to move along the x-axis, the second tells you how far to move parallel to the y-axis, and the third one tells you how far to then move parallel to this new z-axis.", - "translatedText": "1 つ目は、X 軸に沿って移動する距離を示し、2 つ 目は、Y 軸に平行に移動する距離を示し、3 つ目は、 この新しい Z 軸に平行に移動する距離を示します。", + "translatedText": "１つ目がx軸に沿って進む距離、２つ目がそこからy軸に平行に進む距離、3つ目がそこからz軸に平行に進む距離を表します。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "1つ目の数はx軸に沿ってどれだけ動くか、 2つ目の数はその後y軸と平行にどれだけ動くか、 3つ目の数はその後新しいz軸と平行にどれだけ動くか を表します。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 256.86, "end": 267.68 }, { "input": "Every triplet of numbers gives you one unique vector in space, and every vector in space gives you exactly one triplet of numbers.", - "translatedText": "数値のすべての 3 つの組は空間内で 1 つの固有のベクトルを与え、空 間内のすべてのベクトルは 1 つの数値の 3 つの組を正確に与えます。", + "translatedText": "３つの数の組み１つはそれぞれ１つのベクトルと、１つのベクトルはそれぞれ３つの数の組み１つと対応しています。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "3つの数の組はそれぞれ 空間のベクトルただ1つに対応し、 空間のベクトルはそれぞれ 3つの数の組ただ1つに対応します。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 268.4, "end": 275.56 }, { "input": "All right, so back to vector addition and multiplication by numbers.", - "translatedText": "さて、ベクトルの加算と数値の乗算に戻ります。", + "translatedText": "それではベクトルの足し算と定数倍に戻りましょう。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "では、ベクトルの足し算と定数倍に戻りましょう。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 276.9, "end": 280.1 }, { "input": "After all, every topic in linear algebra is going to center around these two operations.", - "translatedText": "結局のところ、線形代数のすべてのトピックは、これら 2 つの演算を中心とすることになります。", + "translatedText": "結局、線形代数のすべての話はこれら２つの演算を中心に進みます。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "結局のところ、線形代数のすべての話題は この2つの操作を中心として展開されます。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 280.46, "end": 284.78 }, { "input": "Luckily, each one's pretty straightforward to define.", - "translatedText": "幸いなことに、それぞれの定義は非常に簡単です。", + "translatedText": "ラッキーなことに定義するのは結構簡単です。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "幸い， これらを定義するのはとても簡単です。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 285.44, "end": 287.64 }, { "input": "Let's say we have two vectors, one pointing up and a little to the right, and the other one pointing right and down a bit.", - "translatedText": "2 つのベクトルがあり、1 つは上で少し右を指し 、もう 1 つは右と少し下を指しているとします。", + "translatedText": "２つのベクトルがあるとします。一つは右上を、もう一つは右下を向いていますね。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "2つのベクトルがあり、 1つは上のちょっと右を、 もう1つは右のちょっと下を指しているとしましょう。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 288.48, "end": 293.56 }, { "input": "To add these two vectors, move the second one so that its tail sits at the tip of the first one.", - "translatedText": "これら 2 つのベクトルを追加するには、尾部が最初のベクトルの先端に位置するように 2 番目のベクトルを移動します。", + "translatedText": "これら２つのベクトルを足してみましょう。まず２つ目のベクトルの始点を１つめのベクトルの終点に重ねて、", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "この2つのベクトルを足すためには、2つ目のベクトルを、その始点が1つ目のベクトルの終点に重なるように動かします。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 293.96, "end": 299.68 }, { "input": "Then, if you draw a new vector from the tail of the first one to where the tip of the second one now sits, that new vector is their sum.", - "translatedText": "次に、最初のベクトルの尾部から 2 番目のベクトルの先端が位置する位置まで 新しいベクトルを描画すると、その新しいベクトルはそれらの合計になります。", + "translatedText": "そして原点から２つ目のベクトルの終点へ新たなベクトルを書くとこれが２つのベクトルの和になります。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "そして1つ目のベクトルの始点から2つ目のベクトルの終点に向かうベクトルを書くと、 これが2つのベクトルの和になります。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 300.3, "end": 308.74 }, { "input": "This definition of addition, by the way, is pretty much the only time in linear algebra where we let vectors stray away from the origin.", - "translatedText": "ちなみに、この加算の定義は、線形代数においてベ クトルを原点から逸脱させるほぼ唯一の場合です。", + "translatedText": "ところでベクトルが原点から離れるのはこの足し算の定義くらいです。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "ちなみに、この足し算の定義が、線形代数において唯一ベクトルが原点から離れる場所です。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 312.08, "end": 318.86 }, { "input": "Now, why is this a reasonable thing to do?", - "translatedText": "さて、なぜこれが合理的な行為なのでしょうか?", + "translatedText": "さてなぜこれが自然な定義なんでしょう。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "なぜこのたし算の定義が自然なのでしょうか？", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 319.72, "end": 321.48 }, { "input": "Why this definition of addition and not some other one?", - "translatedText": "なぜ他の定義ではなく、この加算の定義なのでしょうか?", + "translatedText": "他の方法は無いんですかね。", "model": "google_nmt", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 321.74, "end": 324.02 }, { "input": "Well, the way I like to think about it is that each vector represents a certain movement, a step with a certain distance and direction in space.", - "translatedText": "そうですね、私がよく考えているのは、各ベクトルは空間内での特定の動き 、つまり特定の距離と方向を持ったステップを表しているということです。", + "translatedText": "私の好きな考え方は、それぞれのベクトルがある動きを表しているというものです。距離と方向が決まったようなものですね。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "なぜほかの定義ではないのでしょうか？ 私の好きな考え方は， それぞれのベクトルが ある動きを表しているというものです 空間の中での、距離と方向が決まった動きです。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 325.52, "end": 332.68 }, { "input": "If you take a step along the first vector, then take a step in the direction and distance described by the second vector, the overall effect is just the same as if you moved along the sum of those two vectors to start with.", - "translatedText": "最初のベクトルに沿って一歩を踏み出し、次に 2 番目のベクトルで示 される方向と距離に一歩進んだ場合、全体的な効果は、最初にこれら 2 つのベクトルの合計に沿って移動した場合とまったく同じになります。", + "translatedText": "１つめのベクトルに沿って移動して、それから２つ目のベクトルが表す距離と方向に移動すると、はじめから２つのベクトルの和に沿って移動したのと同じことになります。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "もし、あなたが1つ目のベクトルに沿って進み、 次に2つ目のベクトルに沿って進んだら、 全体としては、 これら2つのベクトルの和のベクトルに沿って 進んだことと同じになります。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 333.98, "end": 344.78 }, { "input": "You could think about this as an extension of how we think about adding numbers on a number line.", - "translatedText": "これは、数直線上の数字の足し算についての考え方の延長として考えることができます。", + "translatedText": "実は数直線の数の足し算の考え方の延長とみなすことも出来るんですよ？", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "これを、数直線上における数の足し算の 延長として考えることもできます。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 345.26, "end": 349.46 }, { "input": "One way that we teach kids to think about this, say with 2 plus 5, is to think of moving two steps to the right followed by another five steps to the right.", - "translatedText": "これについて子供たちに教える 1 つの方法は、たとえば 2 プラス 5 につい て、右に 2 歩移動してからさらに右に 5 歩移動することを考えることです。", + "translatedText": "たとえば2+5を考えてみましょう。2歩右に行ってさらに5歩右に行ったら、", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "これを子供に教える方法の一つは、 たとえば 2+5 なら、 右へ2進み、さらに右へ5進むことだと 考えられます。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 350.18, "end": 357.96 }, { "input": "The overall effect is the same as if you just took seven steps to the right.", - "translatedText": "全体的な効果は、右に 7 歩進んだ場合と同じです。", + "translatedText": "はじめから7歩右に行ったことと同じになりますよね。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "その結果は、右へ7進むことと同じになります。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 357.96, "end": 361.72 }, { "input": "In fact, let's see how vector addition looks numerically.", - "translatedText": "実際に、ベクトル加算が数値的にどのように見えるかを見てみましょう。", + "translatedText": "実際このベクトルの足し算を数値的に見てみましょう。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "では、ベクトルのたし算は数値的には どう見えるのか確かめてみましょう。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 362.66, "end": 365.48 }, { "input": "The first vector here has coordinates 1, 2, and the second one has coordinates 3, negative 1.", - "translatedText": "ここでの最初のベクトルの座標は 1、2 であり、2 番目のベクトルの座標は 3、マイナス 1 です。", + "translatedText": "１つめのベクトルの座標は(1,2)、２つ目のベクトルは(3,-1)ですね。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "1つ目のベクトルの座標が (1, 2) 、 2つ目のベクトルの座標が (3,", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 366.02, "end": 372.46 }, { "input": "When you take the vector sum using this tip-to-tail method, you can think of a four-step path from the origin to the tip of the second vector.", - "translatedText": "この先端から末尾までの方法を使用してベクトルの合計を取得すると、2 番目 のベクトルの原点から先端までの 4 段階のパスを考えることができます。", + "translatedText": "この終点と始点を重ねる方法で考えると、原点からの移動方法はこうなります。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "-1) だとします。 終点と始点を繋げる方法で ベクトルの足し算を考えると、 原点から2つ目のベクトルの終点へ向かう 4つのステップが考えられます。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 374.36, "end": 381.42 }, { "input": "Walk 1 to the right, then 2 up, then 3 to the right, then 1 down.", - "translatedText": "右に 1 歩、次に上に 2 歩、右に 3 歩、そして下に 1 歩歩きます。", + "translatedText": "右に１歩、上に2歩、それから右に３歩、下に１歩ですね。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "右へ1、次に上へ2、 そして右へ3， 最後に下へ1進むのです。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 381.84, "end": 385.62 }, { "input": "Reorganizing these steps so that you first do all of the rightward motion, then do all the vertical motion, you can read it as saying, first move 1 plus 3 to the right, then move 2 minus 1 up.", - "translatedText": "最初に右方向の動きをすべて実行し、次に垂直方向の動きをすべて実行す るようにこれらの手順を再構成すると、最初に 1 プラス 3 を右 に移動し、次に 2 マイナス 1 を上に移動すると解釈できます。", + "translatedText": "順番を入れ替えて先に右方向の動きすべてを、次に垂直方向の動きをすることにすると、\nまず右に1+3歩、それから上に2+(-1)歩と読むことができて", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "この順番を入れ替えて、先に右への移動を全部済ませ、 その後鉛直方向の動きを全部やることにしましょう。 こう言うことができます。 まず右へ 1+3 進み、次に上へ 2-1 進む、と。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 386.92, "end": 398.18 }, { "input": "So the new vector has coordinates 1 plus 3 and 2 plus negative 1.", - "translatedText": "したがって、新しいベクトルの座標は 1 プラス 3 と 2 プラスマイナス 1 になります。", + "translatedText": "新しいベクトルの座標は1+3, 2+(-1)になりますね。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "新しくできたベクトルの座標は、 (1+3, 2+(-1)) となります。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 400.08, "end": 404.92 }, { "input": "In general, vector addition in this list-of-numbers conception looks like matching up their terms and adding each one together.", - "translatedText": "一般に、この数値リストの概念におけるベクトル加算は、そ れらの項を一致させてそれぞれを加算するように見えます。", + "translatedText": "一般に、ベクトルの足し算を数のリストで考えると、要素ごとに揃えてそれぞれ足しているように見えます。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "一般には、数のリストとしての ベクトルの足し算の考え方は、 要素を揃え、要素ごとに足し合わせている ように見えます。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 405.6, "end": 412.7 }, { "input": "The other fundamental vector operation is multiplication by a number.", - "translatedText": "もう 1 つの基本的なベクトル演算は数値による乗算です。", + "translatedText": "もう1つの基礎的な演算が定数倍です。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "もうひとつの基本的なベクトル操作は、 ベクトルの定数倍です。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 414.64, "end": 418.36 }, { "input": "Now this is best understood just by looking at a few examples.", - "translatedText": "これは、いくつかの例を見るだけで最も良く理解できます。", + "translatedText": "これはいくつか例を見るのが早そうですね。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "これは単にいくつか例を見て 理解するのが良いでしょう。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 418.86, "end": 421.38 }, { "input": "If you take the number 2 and multiply it by a given vector, it means you stretch out that vector so that it's two times as long as when you started.", - "translatedText": "数値 2 に特定のベクトルを掛けると、そのベクトル を開始時の 2 倍の長さに伸ばすことを意味します。", + "translatedText": "例えばあるベクトルに２を掛けたら、これはこのベクトルを2倍の長さに引き伸ばすことを意味します。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "もし数字の2を取って、 それを与えられたベクトルに掛けたら、 それはベクトルを元の長さの2倍になるように 引き伸ばすことを意味します。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 421.84, "end": 429.62 }, { "input": "If you multiply that vector by, say, one-third, it means you squish it down so that it's one-third the original length.", - "translatedText": "そのベクトルに、たとえば 3 分の 1 を乗算すると、元の長 さの 3 分の 1 になるまで押しつぶされることになります。", + "translatedText": "もし1/3を掛けたら、元のベクトルの1/3の長さまで縮めることを意味します。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "あるいは、1/3 を掛けると、 それは元の長さの 1/3 まで縮めることを意味します。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 430.5, "end": 436.86 }, { "input": "When you multiply it by a negative number, like negative 1.8, then the vector first gets flipped around, then stretched out by that factor of 1.8.", - "translatedText": "マイナス 1 などの負の数を掛けるとき。8 の場合、ベクトルは最初に反転され、次にその係数 1 だけ引き伸ばされます。8.", + "translatedText": "-1.8のように負の数をかけ算すると、ベクトルはひっくり返って反対方向に1.8倍に引き伸ばされます。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "-1.8 のような負の数を掛けたら、 ベクトルはまずひっくり返され、 その後絶対値である 1.8 倍に引き伸ばされます。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 437.64, "end": 446.3 }, { "input": "This process of stretching or squishing or sometimes reversing the direction of a vector is called scaling, and whenever you catch a number, like 2 or one-third or negative 1.8, acting like this, scaling some vector, you call it a scalar.", - "translatedText": "ベクトルを伸ばしたり押しつぶしたり、場合によっては方向を反転したりするこのプロセスは、2、3 分の 1、またはマイナス 1 などの数値をキャッチするたびにスケーリングと呼ばれます。8 、このように動作し、ベクトルをスケーリングすることをスカラーと呼びます。", + "translatedText": "このベクトルの拡大や縮小、時には方向を反転する操作は「スケーリング」と呼ばれます。\nそしてこのベクトルのスケールを変える数、2や1/3, -1.8はスケイルするもの、スカラーと呼ばれます。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "この、ベクトルを伸ばし、縮め、 ときに向きを変える過程は、 「スケーリング（scaling）」と呼ばれます。 そして， ベクトルをスケーリングする 2や1/3， -1.8のような数を 「スカラー（scalar）」と言います。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 447.36, "end": 461.14 }, { "input": "In fact, throughout linear algebra, one of the main things that numbers do is scale vectors, so it's common to use the word scalar pretty much interchangeably with the word number.", - "translatedText": "実際、線形代数全体を通じて、数値が行う主な機能の 1 つはベクトルをスケールすることであ るため、スカラーという単語は数値という単語とほとんど同じ意味で使用されるのが一般的です。", + "translatedText": "実際線形代数を通して、数の主な役割はベクトルのスケーリングなので、「スカラー」という言葉は「数」とほぼ同じように使われます。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "実際， 線型代数を通して， 数の主な役割は ベクトルをスケーリングすることです。 「スカラー」という言葉はふつう 「数」と互換的に使われます。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 461.94, "end": 471.18 }, { "input": "Numerically, stretching out a vector by a factor of, say, 2, corresponds with multiplying each of its components by that factor, 2.", - "translatedText": "数値的には、ベクトルを係数 2 で伸ばすことは、その各コ ンポーネントをその係数 2 で乗算することに対応します。", + "translatedText": "数値的には例えばベクトルを2倍に拡大することは、その要素すべてをそれぞれ２倍することを意味します。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "数値的には、 ベクトルを例えば2倍に引き伸ばすことは、 ベクトルの各成分に2を掛けることに対応します。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 472.02, "end": 479.58 }, { "input": "So in the conception of vectors as lists of numbers, multiplying a given vector by a scalar means multiplying each one of those components by that scalar.", - "translatedText": "したがって、数値のリストとしてのベクトルの概念では、特定のベクトルにスカラーを乗算す ることは、それらのコンポーネントのそれぞれにそのスカラーを乗算することを意味します。", + "translatedText": "つまりベクトルを数のリストとして考えると、ベクトルにスカラーをかけることは、そのベクトルに各成分にスカラーをかけ算することになりますね。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "つまり、ベクトルを数のリストとして考える立場では、 ベクトルにスカラーを掛けることは、 ベクトルの各成分にスカラーをかけることを意味するのです。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 480.3, "end": 488.48 }, { "input": "You'll see in the following videos what I mean when I say that linear algebra topics tend to revolve around these two fundamental operations, vector addition and scalar multiplication.", - "translatedText": "次のビデオをご覧いただくと、線形代数のトピックはベクト ル加算とスカラー乗算という 2 つの基本的な演算を中心 に展開する傾向があると私が言っている意味がわかります。", + "translatedText": "続く動画で、線形代数がこれら２つの演算、ベクトルの足し算と定数倍を中心に展開されると言った意味が分かると思います。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "続く動画で、 線型代数の話題がこの2つの基本演算操作： ベクトルの和と定数倍を中心に展開される傾向がある、 と私が言ったことの意味が分かるでしょう。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 490.22, "end": 499.22 }, { "input": "And I'll talk more in the last video about how and why the mathematician thinks only about these operations independent and abstracted away from however you choose to represent vectors.", - "translatedText": "そして、数学者がベクトルの表現方法から独立して 抽象化されたこれらの演算のみを考える方法と理由 については、最後のビデオで詳しく説明します。", + "translatedText": "最後の動画ではなぜ数学者がベクトルの表し方から離れて抽象的にこれらの演算についてのみ考えているのかお話したいと思います。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "そして最後の動画では、数学者がなぜ、どうやって、 ベクトルの表し方から独立して抽象的に これら2つの演算についてのみ考えているのかを お話しします。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 499.98, "end": 509.12 }, { "input": "In truth, it doesn't matter whether you think about vectors as fundamentally being arrows in space, like I'm suggesting you do, that happen to have a nice numerical representation, or fundamentally as lists of numbers that happen to have a nice geometric interpretation.", - "translatedText": "実のところ、私があなたに勧めているように、ベクトルを基本的に空間内の矢印であ り、たまたま優れた数値表現を持っていると考えるか、それとも基本的に優れた幾何 学的表現を持っている数値のリストとして考えるかは問題ではありません。 解釈。", + "translatedText": "実際のところ、ベクトルを今推奨しているように空間の中の矢印として考えても、数のリストとして数値的に考えたとしても、どちらでも大丈夫です。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "実際、ベクトルを（今やっているように） 「偶然にも数値的にうまく表せる 空間の中の矢印」と考えるのか 「偶然にも幾何学的にうまく解釈できる 数のリスト」と考えるのかは 問題になりません。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 509.8, - "end": 522.0 + "end": 522 }, { "input": "The usefulness of linear algebra has less to do with either one of these views than it does with the ability to translate back and forth between them.", - "translatedText": "線形代数の有用性は、これらのビューのいずれかに関係するの ではなく、それらの間を行き来する変換機能に関係します。", + "translatedText": "線形代数の便利さは、これらの視点のどちらか一方というより、両方を行き来出来るところにあるんです。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "線型代数の有用性は どちらかの視点にあるというより、 両方の視点を互いに行き来できることにあるのです。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 522.52, "end": 529.72 }, { "input": "It gives the data analyst a nice way to conceptualize many lists of numbers in a visual way which can seriously clarify patterns in data and give a global view of what certain operations do.", - "translatedText": "これは、データ アナリストに、多くの数値リストを視覚的な方法で概念化する優れた方法を提供し 、データ内のパターンを明確にし、特定の操作が何を行うのかを全体的に把握できるようにします。", + "translatedText": "例えばそのおかげでデータアナリストは数のリストを視覚的に表せて、データのパターンを明確にして\nそのデータの操作を広い視野で見られますし、", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "これにより、データアナリストは膨大な数のリストを 視覚的に概念化することができます。 そしてデータのパターンをはっきり抽出し、 データに対する操作を広い視野で見ることができます。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 530.14, "end": 540.28 }, { "input": "And on the flip side, it gives people like physicists and computer graphics programmers a language to describe space and the manipulation of space using numbers that can be crunched and run through a computer.", - "translatedText": "そして逆に、物理学者やコンピューター グラフィックス プログ ラマーのような人々に、コンピューターで処理して実行できる数値 を使用して空間と空間の操作を記述するための言語を提供します。", + "translatedText": "逆に物理学者やコンピュータサイエンティストにとっては空間を描き操作する言語を得られるんですね。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "逆に、物理学者やCGプログラマーは、 空間を描き操作するための言語を得られます。 コンピュータで計算できる数字を使って。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 540.82, "end": 551.38 }, { "input": "When I do mathy animations, for example, I start by thinking about what's actually going on in space and then get the computer to represent things numerically, thereby figuring out where to place the pixels on the screen, and doing that usually relies on a lot of linear algebra understanding.", - "translatedText": "たとえば、数学的なアニメーションを作成するときは、空間で実際に何が起こっているかを考える ことから始め、それからコンピューターに物事を数値的に表現させ、それによって画面上のどこ にピクセルを配置するかを決定します。 これを行うには、通常、多くのことに依存します。 線形 代数の理解。", + "translatedText": "例えばこのチャンネルのアニメーションを作るとき、まず空間で何が起こっているのかを考え、次にそれをコンピュータに数値的に表現させることで、どのように描画すればいいかが分かるんです。線形代数の理解がとっても役に立ってるんですね。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "たとえば、私が数学アニメーションを作るとき、 まず空間では実際に 何が起こっているのか考えることから始めます。 そして、それらをコンピューターに 数値的に表現させることで、 画面のどこにピクセルを置けば良いかが分かります。 それはいつも線型代数の多くの理解によって 行われています。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 552.3, "end": 566.58 }, { "input": "So there are your vector basics, and in the next video I'll start getting into some pretty neat concepts surrounding vectors like span, bases, and linear dependence.", - "translatedText": "これでベクトルの基本は終わりました。 次のビデオでは、スパン、ベース、 線形依存などのベクトルに関する非常に優れた概念について説明します。", + "translatedText": "これでベクトルの基本はおしまいです。次回はベクトルについての面白い概念、スパン、基底、線型独立などを説明します。", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "これでベクトルの基本はおしまいです。 次の動画では、 ベクトルに関するとてもおもしろい概念： スパン、基底、線型独立などを説明します。", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 567.84, "end": 575.22 }, @@ -631,8 +631,8 @@ "translatedText": "それではまた！", "model": "google_nmt", "from_community_srt": "ではまた！", - "n_reviews": 0, + "n_reviews": 1, "start": 575.72, "end": 591.82 } -] \ No newline at end of file +] diff --git a/2016/vectors/japanese/title.json b/2016/vectors/japanese/title.json index e647e6d4a..968ec0d03 100644 --- a/2016/vectors/japanese/title.json +++ b/2016/vectors/japanese/title.json @@ -1,5 +1,5 @@ { "input": "Vectors | Chapter 1, Essence of linear algebra", - "translatedText": "ベクター |第 1 章 線形代数の本質", - "n_reviews": 0 -} \ No newline at end of file + "translatedText": "ベクトル |第 1 章 線形代数のエッセンス", + "n_reviews": 1 +}