Anime Chubu @AnimeChubu @ns1_reo @FUKADA0318 1) = (1/3)ln(2) + (PI/(3(sqrt(3)))) 2) = (3ln(3) + sqrt(3)PI)/6 3) = ln|sqrt(x^2+1)+x|+C 4) = (arcsin(x)/2) + (xsqrt(x^2+1)/2) + C 。。。。これは役に立つのか？
「なんでも教えてあげる」AV女優・深田えいみのツイートのリプライ欄が知恵袋状態に…様々な質問がTwitterの力によって解決される
Anime Chubu @AnimeChubu @ns1_reo @FUKADA0318 1) = (1/3)ln(2) + (PI/(3(sqrt(3)))) 2) = (3ln(3) + sqrt(3)PI)/6 3) = ln|sqrt(x^2+1)+x|+C 4) = (arcsin(x)/2) + (xsqrt(x^2+1)/2) + C 。。。。これは役に立つのか？
統計的仮説検定における効果量の概念と必要サンプルサイズの算出｜Dentsu Digital Tech Blog
この記事について電通デジタルでデータサイエンティストをしている中嶋です。今回の記事では統計的仮説検定における検出力や効果量の概念及び、それらを考慮した事前のサンプルサイズ設計について説明します。読者層としては、既に統計的仮説検定の基本的な使い方を理解している方を主な対象としていますが、そうでない方にもわかるように最初に簡単な復習をします。 統計的仮説検定について 概要 統計的仮説検定（以下、仮説検定）とは、性質の異なるグループ間で平均や分散など各グループを代表するような数値を比較する際に、その差が偶然生じたものか、そうでなく何かしら必然性がありそうかを検証するための統計手法です。例えば比較分析したい2つの群（ex. ユーザーグループ）があった時にある指標（ex. 各群の年齢の平均値）を比較して、統計的に偶然ではないレベルで差異が生じているかを判定したいときに仮説検定を使うことができます。
Solving Quantitative Reasoning Problems With Language Models
Solving Quantitative Reasoning Problems with Language Models Aitor Lewkowycz∗, Anders Andreassen†, David Dohan†, Ethan Dyer†, Henryk Michalewski†, Vinay Ramasesh†, Ambrose Slone, Cem Anil, Imanol Schlag, Theo Gutman-Solo, Yuhuai Wu, Behnam Neyshabur∗, Guy Gur-Ari∗, and Vedant Misra∗ Google Research Abstract Language models have achieved remarkable performance on a wide range of tasks that require
３次元座標変換のメモ書き
📌 はじめに 入社してきた新入社員が期待と不安とやる気に満ちあふれているところで，まずは研修から始めるところが多いかと思います． 研修なんて受けたことがないので，きちんと基礎を叩き込んでくれるところで研修受けたい．そう思うこの頃です． 今回は３次元座標変換について，巷にはそういった情報は沢山あるのですが，自分なりの整理も含めて少し書くことにしました．新人向けに書いていますので，最初は基本的なところから入っていきます． 📌 基本的な座標変換 座標系（coordinate system） ３次元空間は実世界と同じであり，上下・左右・前後の３つの次元です．この上下・左右・前後はそれぞれ直交関係にあります．そして，例えば上下というのは，私から見た上下と，あなたから見た上下は必ずしも一致するとは限りません．つまり，上下・左右・前後というのはどこか基点があるということです．この場合，私やあなたが基
学費無料のオンライン大学、University of the PeopleでMATH1201-College Algebra（大学代数学）を履修したのでその感想を書きます。 前回までのあらすじ コンピューターサイエンスの学位（学士）を取るために、University of the Peopleという学費無料の米国オンライン大学に入学してみたよ。 英語の学力要件はパスできたけど、正式な学部生（Degree-seeking student）になるためには、2つ以上の基礎コースを修了する必要があるよ。 1つ目の基礎コースOnline Education Strategiesは無事終了したよ。 コロナ禍で在宅勤務 with kidsの最中だったからクソしんどかったよ。 2つ目の基礎コースはCollege Algebra（大学代数学）を受けることにしたよ。 これまでのUoPeople関連の記事はこち
よく出る思考パターン・覚えておきたいアイディアをメモしておきます． 問題の分類にもなっています．参考になるコードのリンクをメモしている問題もあります． 【2022.01追記】最近は，このページではなく，タグで分類するようにしています． 入力 出力 改行して出力 bool False, True 比較演算子 all, any 切り捨て・切り上げ（床関数・天井関数） 四捨五入 ソート 反転（逆順） スライス 後ろから指定 文字列操作 置換 リストの結合 deque - 先頭・末尾への追加・削除 アルファベット⇔数字 文字列の位置（左端，右端） 正規表現 リスト操作 注意 2要素の入れ替え set 生成 集合演算 setの中にlistはダメ！ 組み合わせ 出現回数 - collections.Counter 同じ値になる組み合わせ 二項係数 二項係数（mod 10**9+7） mod mod 1
#Pythonで学ぶ制御工学< Pythonモジュールのまとめ > はじめに 基本的な制御工学をPythonで実装し，復習も兼ねて制御工学への理解をより深めることが目的である． その第1弾としてPythonモジュールをまとめる． 制御工学を学ぶにあたって，ここでは5つのモジュールをそれぞれソースコードとそのときの出力を示すことで簡単にまとめておく Numpy 数値計算の基本パッケージ 効率よく，高速にさまざま数値計算や統計処理，信号処理を行うことができる． ソースコード """ 2021/02/10 @Yuya Shimizu Numpyについての簡単なまとめ """ import numpy as np ##基本的な数値計算 #平方根 Sqrt = np.sqrt(4) print(f"<平方根>\n{Sqrt}\n") #絶対値 Abs = np.abs(-5) print(f"<絶対
振り子の解は高校でのようにならったかと思います。これは1次の精度での近似解です。振り子は厳密に解くこともできます。しかし、その解はヤコビのsn関数という特殊関数や周期に第一種完全楕円積分などが用いられ、やや複雑です。この記事ではこれを精度をある程度損なわず、そこそこに良い初等関数で構成される近似解を記述してみたいと思います。この記事は僕が高校の課題研究で扱っていたもので、当時は慣性抵抗と粘性抵抗までを含めた近似解を導出し、数値計算や実験との比較も行っていました。 無抵抗単振り子の厳密解 単振り子の初期条件は角から静かに離すものとします。このラグランジアンは、 なので、オイラー-ラグランジュの運動方程式を立てると、 と表されるので、積分を実行することで解が得られます。既によく知られた厳密な解析では、ヤコビのsn関数と定義することで、の関数が表されます。ヤコビのsn関数をとすると、次のように表
競プロにおいて、「何かしらの整数を大小比較して、左辺が大きければどうのこうの」みたいなことをしたい局面はそれなりにあります。 特に、境界付近でも正確に評価できる必要がある状況も多いです。 そうした状況で浮動小数点数を使うのはできるだけ避けたいですという気持ちがあります。 導入 まず、浮動小数点数は誤差が出ます*1。 初心者のうちは「浮動小数点数では \(1\div 10\) を正確には計算できない」と聞いても、「たとえば assert_eq!(1.0 / 10.0, 0.1); とかはエラーにならないし、問題なく計算できているのでは？」みたいな誤解をすることもあります。 実際には、0.1 と書いた部分も計算前の時点で 0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625 のような値になっており、所望の状態にはなっていません。 1
はじめに おにまい（お兄ちゃんはおしまい！）の放映が終わってしまった。来週から社会の荒波に放り出されるというのに、何を頼りに生き延びれば良いのか。 そんな陰鬱とした気分でYoutubeの海を漂っていると、おにまいの配色について考察している一本の動画に出会った…。 この動画では、HLS色空間（を球の内側に写像した表現）を用いて配色を可視化しています。 HLSとは、Hue（色相）・Lightness（輝度）・Saturation（彩度）の頭文字で、HLS色空間を使用すると補色など色間の関係性が理解しやすいという利点があります。 今回は、このHSL球による配色の表現をPythonで実装してみます。 仕様 色と座標の対応は恐らく動画と同じですが、画像全体に対し一度に処理を行います。 色相 $\rightarrow$ z軸周りの角度で表現 輝度 $\rightarrow$ z軸方向の高さで表現 彩度
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【力学】単振り子の厳密解の初等関数による高精度な近似 - ぶちゅり
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