変数・記号

アルファベット

記号	読み方	意味（一般的）	よく使われる分野・例
$x,y,z$	エックス・ワイ・ゼット	変数（未知数）	数学全般、座標など
$a,b,c$	エー・ビー・シー	定数・係数	一次関数 $y=ax+b$ など
$n$	エヌ	整数、回数	数列・ループ回数
$k$	ケー	比例定数、定数	$y=kx$ など
$m$	エム	傾き（slope）	直線 $y=mx+b$
$r$	アール	半径、距離、相関係数	幾何・統計
$t$	ティー	時間（time）	物理、微分方程式
$v$	ブイ	速度（velocity）	物理
$s$	エス	距離、和	物理・数列
$p$	ピー	確率・価格・圧力	統計、経済、物理
$E$	イー	エネルギー・期待値	物理、確率
$f(x)$	エフエックス	関数	数学
$C$	シー	定数・容量・コスト	数学、経済、物理
$N$	エヌ	数（数え上げ）	統計、集合論

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ギリシャ文字

記号	読み方	意味（よくある使い方）
$\alpha$	アルファ	角度、学習率、定数
$\beta$	ベータ	回帰係数、比率
$\gamma$	ガンマ	定数、減衰率
$\delta$	デルタ	変化量（例：$\Delta x$）
$ϵ$	イプシロン	ごく小さい数、誤差
$\zeta$	ゼータ	数列や関数の記号（例：リーマンゼータ関数）
$\eta$	イータ	効率（efficiency）や粘性率
$\theta$	シータ	角度、パラメータ（AIモデルの重み）
$\lambda$	ラムダ	固有値、波長、正則化係数
$\mu$	ミュー	平均（mean）、摩擦係数
$\nu$	ニュー	周波数（frequency）
$\pi$	パイ	円周率（≈3.14159）
$\rho$	ロー	密度、相関係数
$\sigma$	シグマ	標準偏差、総和（$\sum$）
$\tau$	タウ	時定数、周期
$\varphi$	ファイ	角度、位相、黄金比
$\omega$	オメガ	角速度、周波数、終端

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AI・機械学習

記号	意味	例
$N_{\text{params}}$	モデルのパラメータ数（重みの総数）	GPT-3では約 $1.75\times 10^{11}$ (scientific notation)
$T_{\text{tokens}}$	学習トークン数（データ量）	3000億トークンなど
$\text{FLOPs}$	計算回数（Floating Point Operations）	性能やコストの指標
$\eta$	効率（efficiency）	実際に出せる性能の割合
$\propto$	比例する	$y\propto x$
$\Sigma$（$\sum$）	総和記号	${\sum }_{i=1}^n{x}_i$
$\Pi$	積記号	${\prod }_{i=1}^n{x}_i$
$\nabla$	勾配（グラディエント）	$\nabla f(x)$
$\partial$	偏微分	$\frac{\partial f}{\partial x}$
$\mathbb{E}$	期待値（expected value）	$\mathbb{E}[X]$