リーンソフトウェア開発 | リトルの法則 - Tbpgr Blog
概要 リトルの法則 詳細 リーンソフトウェア開発では顧客満足を高めるために素早く開発を行う必要がある。 そこでリトルの法則を利用して、開発を改善する。 リトルの法則とは待ち行列理論において ・長時間平均化した顧客数L ・長時間平均化した到着率λ ・長時間平均化した顧客が系に費やす時間 W とした場合、 L= λWという法則ある。 これをシステム開発に置き換えるならば 平均要件量 = 要件の到着率 × 要件の消化に費やす時間 1ヶ月に20件の要件が発生し、チームは1件あたりの開発に1週間（＝5営業日）かかるとします。 この場合、20 × 5 = 100(日)が平均要件量となります。 そこで、以下の様な対応をします。 ・作業を平準化させる ・要件を絞る＝＞本当に重要な機能のみを要件リストに追加する ・1定期間に受け付ける要件の数を抑える ・各要件のサイズを最小化する ・プル型スケジューリング
冪剰余 - Wikipedia
この記事には参考文献や外部リンクの一覧が含まれていますが、脚注による参照が不十分であるため、情報源が依然不明確です。適切な位置に脚注を追加して、記事の信頼性向上にご協力ください。（2022年12月） 冪剰余（べきじょうよ、英: modular exponentiation）とは、冪乗の剰余のことである。数論的に重要な概念であるとともに、計算機科学、特に暗号理論の分野での応用が重要である。冪乗剰余とも呼ばれる。 正の整数 b（底）の整数 e 乗（冪指数）を正の整数 m（法）で割った余りを、「m を法とする b の e-冪剰余」と呼ぶ。つまり、冪剰余を求めるとは、次の c を計算することにほかならない。 例えば、b = 5、e = 3、m = 13 の場合、c は 53 を 13 で割った余りであり、冪剰余は 8 となる。 冪指数 e = 2, 3 に対する e-冪剰余は、通常それぞれ平方剰余
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２つのデータが似ている度合いを，類似度の大きさや距離の近さといった数値にしてあらわすことで，クラスタ分析や，k-近傍法，多次元尺度構成法(MDS)をはじめとするいろいろな分析を行うことが可能となる． ここでは，よく知られている類似度や距離について述べる． 類似度という概念は，２つの集合の要素がまさにどれだけ似ているかを数量化したものであり，距離とは，要素同士の離れ具合，従って非類似度とちかい概念と考えてもよい． 参考までに数学における距離の概念の定義を示すと， 距離空間の定義 Sを１つの空でない集合とし，dをSで定義された2変数の実数値関数 d(SxS) → R が，以下の４条件（距離の公理） D1 ： （非負性） 任意のx,y∈Sに対して d(x,y)≧0． D2 ： （非退化性） x,y∈Sに対し d(x,y)=0 ⇔ x=y． D3 ： （対称性） 任意のx,y∈Sに対して d(x
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