カーテシアン座標から反応経路（IRC）座標系への変換において、座標系の非線形性がヘシアンの定義に及ぼす影響を論じる。クリストッフェル記号の出現および射影ヘシアンとの物理的対応関係について考察する。

Microsoft Researchによって提案された深層学習ベースの交換相関汎関数「Skala」について、その数理的構造、物理的制約条件の充足、および既存の「ヤコブの梯子」に対する位置づけを論じる。局所特徴量からの非局所相互作用の学習と計算コストの並立に関する理論的背景を詳述する。

カーテシアン座標空間において幾何学的拘束条件を課した場合のヘシアンの定義について論じる。ラグランジュ未定乗数項と共変微分における接続項の物理的等価性、および射影ヘシアンの必要性について考察する。

自分の行動は状況のせいにし、他者の行動は性格のせいにする二重基準

最初に提示された数値や情報（アンカー）が基準となり、その後の判断が歪められる現象

思い出しやすい（記憶に新しい・衝撃的な）事例ほど、頻繁に起きていると誤認する心理

軽微な不正や秩序の乱れを放置すると、やがて凶悪犯罪や組織の崩壊につながるという理論

Cartesian GTOを用いたp軌道同士（計9成分）の重なり積分について、ガウス積定理に基づく統一的な数式表現と、厳密な正規化処理を含むPython実装を解説する。

Cartesian GTOを用いたs軌道とd軌道（6成分：xx, yy, zz, xy, xz, yz）間の重なり積分について、統一的な数式表現とPython実装を解説する。

Cartesian GTOを用いたs軌道とp軌道（px, py, pz）間の重なり積分について、ガウス積定理の微分形を用いた導出と、3成分を一度に計算するPython実装を解説する。

原子軌道計算の実用標準である短縮ガウス型軌道（CGTO）について、その定義、プリミティブGTOへの展開による重なり積分の導出、およびSTO-3G基底系を例としたPython実装を記述する。

主張の妥当性ではなく、発言者の個人的事情や利益を根拠に論証を拒絶する誤り

問題を解決するための報奨や規制が、意図に反して事態を悪化させる「予期せぬ結果」

自分の信念や仮説を支持する情報ばかりを集め、反証する情報を無視する傾向

能力の低い人は自分を過大評価し、能力の高い人は自分を過小評価する認知バイアス

自分が所有しているものに対して、客観的な市場価値よりも高い価値を感じ、手放すことを拒む心理