念願の資生堂メイクレッスンに行った かしら、かしら？ご存知かしら？ 資生堂のメイクレッスン、美容に興味のある女性はたいてい知っていそうだが一応そこから説明しておく。 世の中にはメイクを教えてくれるサービスがいろいろある。ドラッグストアのカウンター、デパートのカウンター、専門のサロンエト…
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最急降下法 - Wikipedia
n 次のベクトル x = (x1, x2, ... , xn) を引数とする関数を f (x) としてこの関数の極小値を求めることを考える。 勾配法では反復法を用いて x を解に近づけていく。k 回目の反復で解が x(k) の位置にあるとき、最急降下法では次のようにして値を更新する[1]。 ここで α は 1 回に更新する数値の重みを決めるパラメータであり、通常は小さな正の定数である。パラメータ α の適正な範囲は多くの場合、取り扱う問題の性質によって決まる。例えば力学問題を計算する際、計算結果が発散するような設定を与えることは、何らかの意味で非物理的な仮定をしている（あるいは元々のモデルの適用範囲を超えている）ことを示している。 例えば、y = x2 の最小値の探索において、α > 1 の場合、反復ごとに悪い解へと向かう。解の探索能力、収束速度は α に強く依存しており、α が大きすぎる
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Cuthill–McKee algorithm - Wikipedia
