電池全体の化学反応式と自由エネルギー変化、電圧の測定値の一例をいかに示す: ; [1] ; [2] Abraham達は市販のラマン分光計を使用して実験していたので、放電時に主にLi2O2が生成した。 AbrahamとJiangは、正極に錯体または（コバルトのような）酸化金属の触媒を含ませた炭素電極を用いて充電可能なリチウム空気電池を作製した。この電池の実演の際、過電圧以下でLi2O2やLi2Oから金属リチウムと酸素への酸化還元反応が見られた。 非水系金属空気電池は潜在的に非常にエネルギー密度が高く、民生用の電力源として使用しやすい。これらの電池は1000Wh/kg（3.6MJ/kg）の実用的な電力源としても期待される[4]。 Abraham達は同様にマグネシウム･空気電池を30PVdF-HFP-62.5 EC/PC-7.5Mg（ClO4）2と20℃での導電率が1.2x10−3 S/cmの導

電気二重層コンデンサ（でんきにじゅうそうコンデンサ、英: electric double-layer capacitor、EDLC）は、電気二重層という物理現象を利用することで蓄電量が著しく高められたコンデンサ（キャパシタ）であり、電気化学キャパシタ（英: electrochemical capacitor）の一種である。20世紀末から電気二重層キャパシタの開発が始まり、いくつかの分野で使用が始まっている。今後さらに性能向上すれば二次電池を代替する可能性があるとされたが[1]、近年急速に普及している全固体電池に大容量コンデンサの需要を奪われている。 電気二重層キャパシタは陽極と陰極の2つの電極を持つが、この2つが二重層という名前の元となったわけではなく、両極それぞれの表面付近で起こる物理現象である「電気二重層」が元となっている。電気二重層コンデンサは俗にウルトラ・キャパシタ（英: ultr

スターリングエンジン（英: Stirling engine）とは、熱機関の形式のひとつで、シリンダー内のガス（もしくは空気等）を外部から加熱・冷却し、その体積の変化（加熱による膨張・冷却による収縮）により仕事を得る外燃機関である[1]。熱交換をすることによってカルノーサイクルと同じ理論熱効率となる。スコットランドの牧師、ロバート・スターリングが1816年に発明し、名称はこれに由来する。[2] 概要[編集] 実際のエンジンではこのように高温部と低温部を分離した機構が用いられる スターリングエンジンは、理想的にはカルノーサイクルを実現する熱機関である。存在しうる熱機関の中で最も高い効率で熱エネルギーを仕事に変換できる可能性がある。熱エネルギーを仕事(力学的エネルギー)に変換する効率はカルノーサイクルを超える事は出来ず、現実的にはカルノーサイクルに等しい熱効率を実現することはできないが、スターリ

Working mechanism of a valveless pulsejet engine. The basic idea is that the column of air in the long exhaust pipe functions like the piston of a reciprocating engine. From another point of view, the engine is an acoustic resonator internally excited by resonating combustions in the chamber. The chamber acts as a pressure antinode which is compressed by the returning wave. The intake pipe acts as

RD-171の模型 RD-170（ロシア語:РД-170）とはケロシンと液体酸素を推進剤として使用する二液推進系の二段燃焼サイクルの液体燃料ロケットエンジンである。世界で最も強力なマルチノズル、マルチ燃焼室式のロケットエンジンでNPOエネゴマシュによって設計、生産されている。4台のエンジンが束ねられているように見えるが、実際には1台のターボポンプに4つの燃焼室とノズルがついており、これで1ユニットである。元はエネルギアの打ち上げ用に開発された。 ケロシンと液体酸素を推進剤とする。予燃焼室と燃焼室4基、出力190 MWのターボポンプ2基で構成される。ソユーズロケットは追加の制御エンジンを使用して姿勢制御を行うが、エネルギア用のRD-170はノズルの方向を振ることで姿勢制御を行う。ゼニットロケット用の派生形、RD-171(11D520)もノズルを最大6.3°、試験時は8°まで振ることができる。

X-30の想像図（1986年） X-30の想像図（1990年） スペースプレーン（英語: Spaceplane）は、航空機と同様に特別な打ち上げ設備を必要とせず、自力で滑走し離着陸および大気圏離脱・突入を行うことができる宇宙船。今まで複数の機体が構想されているが、技術的な問題により、実現に至った例はまだ無い。 広義には、スペースシャトルのような、翼を持ち飛行機のように滑空して着陸できる機体を含める。 概要[編集] スペースプレーンは、航空機と同じように滑走路から離陸し、そのまま大気圏を離脱、そして大気圏再突入後は再び滑走路に着陸する宇宙船である。現在主流である使い捨て型ロケットのような複雑な打ち上げ設備を不要とし、コストの減少や運用地点の増加を見込む。 技術的特徴として、大気圏内においてはエアブリージング（英語版）（空気吸い込み型）エンジンを利用することが挙げられる。通常のロケットでは燃料

人工衛星打ち上げ用空中発射ロケットとして実績のあるペガサス。 空中発射ロケット（くうちゅうはっしゃロケット）とはロケット推進以外の手段によって高空まで輸送され発射されるロケットである。上空への輸送手段としては航空機や気球が用いられる。 概要[編集] 有人、無人を問わず飛行中の航空機からパラサイト・ファイター のように別の航空機を発射するという手段は飛行船から飛行機を発射したりする等、古くから行われてきた。航続距離と最大速度の両立は困難だった為、空中給油が普及するまでは一部で行われた。その後、一部の軍用機や研究機で行われた。その後、人工衛星を打ち上げる手段として着目されるようになる。 利点[編集] 成層圏における空中発射ロケットの点火。上から母機のNB-52B、随伴機（英語版）、ペガサス。 設備 必要な地上設備は母機発進用の滑走路やランチャのみであるため、大規模な射場を必要としない。これによ

アンガラ (ロシア語: Ангара, 英語: Angara) はロシアで開発・運用されている人工衛星打ち上げ用ロケットである。名称はロシアのアンガラ川に由来する。 概要[編集] アメリカのEELVと同様に規格化された設計が為され、必要に応じて構成を変えることで3,800から24,500kgの貨物を低軌道に投入できる。これによりコスモス-3M、ツィクロン、ロコット、ゼニット、プロトンなどの打ち上げロケットを置き換える事を目的としている。将来は補助ブースターとして回収可能性が特徴であるバイカル・ブースターを用い、大幅なコスト削減が可能としている。 最初の打ち上げは、プレセツク宇宙基地からアンガラ1.2バージョンで行われた。財政難の影響で射点の建設が遅れたため、初の打上げは2014年7月まで遅れた。ただ、打ち上げ実験自体は、1段目にアンガラロケットと同様のものが使われている韓国の羅老打ち上げと

TKSの断面図。太線内が与圧区画。 コスモス1443号の帰還カプセル。 TKS（ロシア語: ТКС, Транспортный корабль снабжения）（直訳すると「補給輸送船」を意味する）は、1970年代から1980年代にかけてソビエト連邦が使用した、宇宙ステーションへの人員・物資補給用の宇宙船。ソユーズ宇宙船の2.5倍以上[1]の重量を持ち、打ち上げにはプロトンロケットが用いられた。 1965年、ソ連はアルマースと呼ばれる軍事宇宙ステーションの開発を始めた。これに人員や物資を輸送する手段として作られたのがTKSである。試験飛行は1976年に始まり、1981年には無人の補給ミッションの準備が整った。 しかしアルマース計画は1978年の時点で既に中止されていた。TKSは代わりに非軍事目的のサリュート6号と7号への補給に用いられたが、3回飛行しただけで1985年に退役した。乗員3

イプシロンロケット（Εロケット、英訳: Epsilon Launch Vehicle）は、宇宙航空研究開発機構（JAXA）とIHIエアロスペースが開発した小型人工衛星打ち上げ用固体燃料ロケットで使い捨て型のローンチ・ヴィークル。日本の衛星打ち上げの自律性をになうロケットとして基幹ロケットに位置づけられる[6]。当初は次期固体ロケット（じきこたいロケット）の仮称で呼ばれていた。 イプシロンロケットの1/20模型 イプシロンロケットは、2006年（平成18年）度に廃止されたM-Vロケットの後継機として2010年（平成22年）から本格的に開発が始まり、2013年（平成25年）に試験1号機が打ち上げられた固体ロケットである。M-VロケットとH-IIAロケットの構成要素を流用しながら、全体設計に新しい技術と革新的な打ち上げシステムを採用することで、簡素で安価で即応性が高く費用対効果に優れたロケットを

H-IIシリーズ H-IIBロケット（エイチツービーロケット 、エイチにビーロケット、H2Bロケット）は、日本の宇宙航空研究開発機構（JAXA）と三菱重工業が共同開発し三菱重工が製造及び打ち上げを行った[1]、宇宙ステーション補給機打ち上げ用液体燃料ロケットで使い捨て型のローンチ・ヴィークル。日本の衛星打ち上げの自律性をになうロケットとして基幹ロケットに位置づけられる[7]。H-IIAロケットの設備と技術を使い、H-IIA以上の能力を持つロケットとして日本で初めて官民が対等な関係で開発したロケットで、第1段エンジンを2基束ねた日本初のクラスターロケットでもある。2009年9月から2020年5月までに9機全ての打ち上げを成功させ、打ち上げ成功率100%を達成し運用を終了した。 開発の経緯[編集] 開発計画の変遷[編集] 日本は1994年の予備設計、1995年の概念設計を経て、1997年（平成

信頼性[編集] ファルコン9ロケットは、SpaceX社は非常に高い信頼性を持つと説明している。同社の信頼性に対する考え方は、シンプルな構成にすることで信頼性と低コストを得るという哲学に基づいている。 実際に2021年9月18日の時点でシリーズを通して127/129回の打ち上げに成功しており、成功率は98.45%である[30]。失敗は、2015年6月28日のｖ1.1の19号機（打上げから139秒後に爆発）、2016年9月1日のフル・スラスト（打上げ前燃焼試験の準備中に爆発）の2回である。 ファルコン9の打上げシーケンスは、全てのエンジンに点火して、システムのチェックを行ってから打ち上げることになっている。性能が正常である事が確認されるまでは機体は射点の保持機構で固定されたままとなる。このような方式は、サターンV、スペースシャトルでも同様に使われてきた。もし、異常な状態が検知された場合は自動的

スペース・エクスプロレーション・テクノロジーズ（英: Space Exploration Technologies Corp.）、通称スペースX (SpaceX) は、カリフォルニア州ホーソーンに本社を置くアメリカの航空宇宙メーカーであり、宇宙輸送サービス会社である他、衛星インターネットアクセスプロバイダでもある。火星の植民地化を可能にするための宇宙輸送コストの削減を目的に、2002年にイーロン・マスクによって設立された[2][3][4]。SpaceXは、いくつかのロケットのほか、宇宙船ドラゴンや衛星スターリンク（衛星インターネットアクセスを提供）を開発している。 ISSに接近するクルードラゴン宇宙船 スペースXは、民間企業として初めて有人宇宙船を国際宇宙ステーション(ISS)に到達させた。2020年に打ち上げたクルードラゴンは、2011年に退役したスペースシャトル以来の、アメリカでは5機

A NURBS curve. (See also: the animated creation of a NURBS spline.) A NURBS surface Non-uniform rational basis spline (NURBS) is a mathematical model using basis splines (B-splines) that is commonly used in computer graphics for representing curves and surfaces. It offers great flexibility and precision for handling both analytic (defined by common mathematical formulae) and modeled shapes. It is

MikuMikuDance（ミクミクダンス）は、樋口優が制作した、プリセットされたキャラクターの3Dモデルを操作しコンピュータアニメーションを作成する3DCGソフトウェアである。略称はMMD。デフォルトで初音ミクなどVOCALOIDキャラクターの3Dモデルを使用できるほか、オリジナルのキャラクターモデルやアクセサリを組み込んで操作することも可能で、MMD用の3Dモデルも有志によって多数公開されている。 なお、MikuMikuDanceという初音ミクにちなんだ名前ではあるが、樋口が個人で制作したフリーウェアであり、初音ミク販売元のクリプトン・フューチャー・メディアによる製品ではない。 特徴[編集] デフォルトであにまさの制作による3Dモデルが用意されているため、3DCGに不慣れな初心者でもすぐにアニメーションを作成することが出来る[1]。画像をきれいに見せることよりもリアルタイム性を重視して

WebGL（ウェブジーエル、Web Graphics Libraryの略称）は、互換性のある任意のウェブブラウザ上で、プラグインを使用せずにインタラクティブな2次元および3次元のコンピュータグラフィックをレンダリングするためのJavaScript APIである[2]。WebGLはウェブ標準に完全に統合されているため、ウェブページのcanvas要素上でGPUアクセラレータを使用した物理シミュレーション、画像処理、画像効果などを表現できる。WebGLの要素は、外側のHTMLと組み合わせたり、ページやページの背景の他のパーツと合成して使用できる[3]。 WebGLのプログラムは、JavaScriptで書かれた制御コードと、CやC++に似た構文のOpenGL ES Shading Language（GLSL ES）で書かれたシェーダーのコードから作られ、コンピューターのGPUで実行される。WebG

Erlang（アーラン）は、コンピュータにおいて汎用的な用途に使うことができる並行処理指向のオープンソースソフトウェア（英：Open Source Software、略：OSS）プログラミング言語および実行環境。 概要[編集] Erlangの直列処理のサブセットの言語は、関数型言語であり、先行評価を行い、変数への代入は1回限りであり、動的型付けである。 Erlangはエリクソンにより次の条件のシステムを構築できるよう設計された。 分散化された環境 障害に耐性をもつ（IT用語における「フォルトトレラント」（英：Fault tolerant））。 ある程度のリアルタイム性を備える 無停止で稼働する ホットスワップが可能であり、稼働中のシステムを停止すること無くErlangのプログラムを変更することができる。Erlangは、当初はエリクソン社内部だけで使われる非公開の技術であったが、1998年に

Goはプログラミング言語の1つである。Googleにおいて2009年[4]ロバート・グリースマ、ロブ・パイク、ケン・トンプソンによって設計された[5]。Goは、静的型付け、C言語の伝統に則ったコンパイル言語、メモリ安全性、ガベージコレクション、構造的型付け（英語版）、CSPスタイルの並行性などの特徴を持つ[6]。Goのコンパイラ、ツール、およびソースコードは、すべてフリーかつオープンソースである[7]。 また、軽量スレッディングのための機能、Pythonのような動的型付け言語のようなプログラミングの容易性、などの特徴もある。Go処理系としてはコンパイラのみが開発されている。マスコット・キャラクターはGopher（ホリネズミ）。 発表当初はLinuxとMac OS Xのみしかサポートしていなかったが[8]、2012年3月にリリースされたバージョン1.0からはWindowsもサポートされている

この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "プログラマブルロジックデバイス" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2018年8月） ザイリンクス社製CPLD プログラマブルロジックデバイス (programmable logic device: PLD) は、製造後にユーザの手元で内部論理回路を定義・変更できる集積回路である。 概要[編集] 通常の集積回路（IC、LSI）は設計時に仕様や機能が定まり、製造時に全ての回路が固定されるために、後から回路を変更する事は出来ない。これに対してプログラマブルロジックデバイスは、出荷時には特定の処理を行う回路が定義されておらず、ユーザ

Altera Stratix IV GX FPGA FPGA（英: field-programmable gate array）は、製造後に購入者や設計者が構成を設定できる集積回路であり、広義にはPLD（プログラマブルロジックデバイス）の一種である。現場でプログラム可能なゲートアレイであることから、このように呼ばれている。 FPGAの構成設定は一般にハードウェア記述言語 (HDL) を使って指定し、その点はASICに近い。FPGAはASICで実装できる任意の論理機能を実装できる。出荷後に機能を更新でき、設計面で部分的に再構成でき[1]、ASIC設計よりエンジニアリングコストが低い点などが多くの用途で利点となる[2]。 FPGAに含まれるプログラム可能な論理コンポーネントを「論理ブロック」などと呼び、それら論理ブロック間を相互接続する再構成可能な配線階層がある。この構成によっていわばワンチッ

計算機科学者ライナー・ハルテンシュタインは、再構成可能コンピューティングを「アンチマシン」と呼称している。ハルテンシュタインによれば、これは従来のフォン・ノイマン・マシンからの根本的パラダイムシフトを表したものだという[7]。ソフトウェアからコンフィグウェア（FPGAの回路構成）への移行により、処理速度が劇的に向上すると同時に、消費電力も劇的に減らすことができる。しかし、FPGAの実装密度はムーアの法則で示されるものよりずっと低く、クロック周波数も最新のマイクロプロセッサに比べると大幅に低い。そのためハルテンシュタインはこれを「再構成可能コンピューティングのパラドックス」と呼んでいる。これは、パラダイムシフトであるがゆえのパラドックスであり、従来のパラダイムが持つフォン・ノイマン・ボトルネックが一因となっている。 ニック・トレデニック（英語版）は、コンピューティングのパラダイムを分類するこ

OpenCL（オープンシーエル、英: Open Computing Language）は、マルチコアCPUやGPU、Cellプロセッサ、DSPなどによる異種混在の計算資源（ヘテロジニアス環境、ヘテロジニアス・コンピューティング、英: Heterogeneous）を利用した並列コンピューティングのためのクロスプラットフォームなAPIである。主な用途は科学技術計算や画像処理に代表される高性能計算のためのアプリケーションソフトウェアの高速化（ハードウェアアクセラレーション）であり、シミュレーション可視化に用いるリアルタイム3次元コンピュータグラフィックスAPIとの連携も拡張機能として標準化されている。スーパーコンピュータやサーバ、ワークステーションやパーソナルコンピュータのほか、携帯機器などでの利用も想定されており、組み込みシステム向けに必要条件を下げたOpenCL Embedded Profi

ファジィ論理（ファジィろんり、英: Fuzzy logic）は、1965年、カリフォルニア大学バークレー校のロトフィ・ザデーが生み出したファジィ集合から派生した[1][2]多値論理の一種で、真理値が0から1までの範囲の値をとり、古典論理のように「真」と「偽」という2つの値に限定されない[3]ことが特徴である。ファジィ論理は制御理論（ファジィ制御）から人工知能まで様々な分野に応用されている。 ファジィ論理と確率論理は数学的に似ており、どちらも0から1までの値を真理値とするが、概念的には解釈の面で異なる。ファジィ論理の真理値が「真の度合い」に対応しているのに対し、確率論理では「確からしさ」や「尤もらしさ」に対応している。このような違いがあるため、ファジィ論理と確率論理では同じ実世界の状況に異なるモデルを提供する。 真理値と確率が0から1の範囲の値をとるため、表面的には似ているように思われる。例

LISPマシンは、LISPを主要なプログラミング言語として効率的に実行することを目的として設計された汎用のコンピュータである。ある意味では、最初の商用シングルユーザーワークステーションと言うこともできる。それほど数量的に大成功を収めたとはいえないが（1988年までに約7000台が出荷された[1]）、その後よく使われることになる様々な技術を商用化する先駆けとなった。例えば、効率的ガベージコレクション、レーザープリンター、ウィンドウシステム、コンピュータマウス、高解像度ビットマップグラフィックス、CHAOSNet（英語版）などのネットワーキングにおける技術革新などである。1980年代にシンボリックス（3600、3640、XL1200、MacIvoryなど）、LMI（Lisp Machines Incorporated、LMI Lambda）、テキサス・インスツルメンツ（Explorer、Mic

都市や文明といったものも、多くの「個」により形成される集団的知性と言う見方が出来る 集団的知性（しゅうだんてきちせい、英語：Collective Intelligence、CI）は、多くの個人の協力と競争の中から、その集団自体に知能、精神が存在するかのように見える知性である。Peter Russell（1983年）、Tom Atlee（1993年）、Howard Bloom（1995年）、Francis Heylighen（1995年）、ダグラス・エンゲルバート、Cliff Joslyn、Ron Dembo、Gottfried Mayer-Kress（2003年）らが理論を構築した。 集団的知性は、細菌、動物、人間、コンピュータなど様々な集団の、意思決定の過程で発生する。集団的知性の研究は、社会学、計算機科学、集団行動の研究[注 1]などに属する。 Tom Atlee らは、Howard

バックプロパゲーション（英: Backpropagation）または誤差逆伝播法（ごさぎゃくでんぱほう）[1]はニューラルネットワークの学習アルゴリズムである[2]。 概要[編集] バックプロパゲーションは数理モデルであるニューラルネットワークの重みを層の数に関わらず更新できる（学習できる）アルゴリズムである。ディープラーニングの主な学習手法として利用される。 そのアルゴリズムは次の通りである： ニューラルネットワークに学習のためのサンプルを与える。 ネットワークの出力を求め、出力層における誤差を求める。その誤差を用い、各出力ニューロンについて誤差を計算する。 個々のニューロンの期待される出力値と倍率 (scaling factor)、要求された出力と実際の出力の差を計算する。これを局所誤差と言う。 各ニューロンの重みを局所誤差が小さくなるよう調整する。 より大きな重みで接続された前段のニ

形態素解析（けいたいそかいせき、Morphological Analysis）とは、文法的な情報の注記の無い自然言語のテキストデータ（文）から、対象言語の文法や、辞書と呼ばれる単語の品詞等の情報にもとづき、形態素（Morpheme, おおまかにいえば、言語で意味を持つ最小単位）の列に分割し、それぞれの形態素の品詞等を判別する作業である。 自然言語処理の分野における主要なテーマのひとつであり、機械翻訳やかな漢字変換など応用も多い（もちろん、かな漢字変換の場合は入力が通常の文と異なり全てひらがなであり、その先に続く文章もその時点では存在しないなどの理由で、内容は機械翻訳の場合とは異なったものになる）。 もっぱら言語学的な観点を主として言語学で研究されている文法にもとづく解析もあれば、コンピュータ上の自然言語処理としてコンピュータでの扱いやすさに主眼を置いた解析もある。以下は後者のためのツールを

人工知能（じんこうちのう、英: artificial intelligence）、AI（エーアイ）とは、「『計算（computation）』という概念と『コンピュータ（computer）』という道具を用いて『知能』を研究する計算機科学（computer science）の一分野」を指す語[1]。「言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピュータに行わせる技術」[2]、または、「計算機（コンピュータ）による知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野」ともされる[3]。大学でAI教育研究は、情報工学科[4][5][6]や情報理工学科コンピュータ科学専攻などの組織で行われている[4][7]（工学〔エンジニアリング〕とは、数学・化学・物理学などの基礎科学を工業生産に応用する学問[8][注釈 1]）。 『日本大百科全書(ニッポニカ)』の解説で、情報工学者・通信工学者の佐藤

A fractal antenna is an antenna that uses a fractal, self-similar design to maximize the effective length, or increase the perimeter (on inside sections or the outer structure), of material that can receive or transmit electromagnetic radiation within a given total surface area or volume. Such fractal antennas are also referred to as multilevel and space filling curves, but the key aspect lies in

この項目では、幾何学の概念について説明しています。テレビアニメについては「フラクタル (テレビアニメ)」を、榊原ゆいのアルバムについては「Fractal」を、日本の持株会社については「FRACTALE」をご覧ください。 フラクタルの例（マンデルブロ集合） フラクタル（仏: fractale, 英: fractal）は、フランスの数学者ブノワ・マンデルブロが導入した幾何学の概念である。ラテン語の fractus から。図形の部分と全体が自己相似（再帰）になっているものなどをいう。なお、マンデルブロが導入する以前から以下で述べるような性質を持つ形状などはよく考えられてきたものであり、また、そういった図形の一つである高木曲線は幾何ではなく解析学上の興味によるものである。 定義[編集] コッホ雪片の作成 フラクタルの特徴は直感的には理解できるものの、数学的に厳密に定義するのは非常に難しい。マンデル

人工生命（じんこうせいめい）は、人間によって設計、作製された生命。生化学やコンピュータ上のモデルやロボットを使って、生命をシミュレーションすることで、生命に関するシステム（生命プロセスと進化）を研究する分野である。「人工生命」は1986年にアメリカの理論的生物学者、クリストファー・ラングトンによって命名された。人工生命は生物学的現象を「再現」しようと試みる点で生物学を補うものである[1]。また、人工生命（Artificial Life）を ALife と呼ぶことがある。手段によってそれぞれ、「ソフトALife」（コンピュータ上のソフトウェア）、「ハードALife」（ロボット）、「ウェットALife」（生化学）と呼ばれる[2]。 概要[編集] 一般には生命とはすなわち、(生物)分類学的な生物の生命のことであるが（近代以前の分類学である博物学の最上位の分類は生物と無生物（鉱物）という分類であっ

この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "創発" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2011年11月） シロアリの塚は自然界での創発の例である。 創発（そうはつ、英語：emergence）とは、部分の性質の単純な総和にとどまらない性質が、全体として現れることである。局所的な複数の相互作用が複雑に組織化することで、個別の要素の振る舞いからは予測できないようなシステムが構成される。 この世界の大半のモノ・生物等は多層の階層構造を含んでいるものであり、その階層構造体においては、仮に決定論的かつ機械論的な世界観を許したとしても、下層の要素とその振る舞いの記述をしただけでは、上

遺伝的プログラミング（いでんてきプログラミング、英: Genetic Programming, GP）は、メタヒューリスティックなアルゴリズムである遺伝的アルゴリズムを拡張したもので、進化的アルゴリズムの四つの主要な方法論の内の一つでもある。 概要[編集] 遺伝的プログラミングは1990年にジョン・コザ（John Koza）によって提案された。他の進化的アルゴリズムの主要な方法論が同時期に提案され独立して研究が進められていたのに対し、遺伝的プログラミングは最初から遺伝的アルゴリズムの拡張として提案されており、他の三つの方法とは大きく立場を異にする。具体的な内容としては、遺伝的アルゴリズムにおける遺伝子型の表現が主に配列であるのに対し、遺伝的プログラミングでは木構造を用いる。このため、遺伝的アルゴリズムでは表現できなかった数式やプログラムのコードなど、構造を持ったデータを表現することができる

サポートベクターマシン（英: support-vector machine, SVM）は、教師あり学習を用いるパターン認識モデルの1つである。分類や回帰へ適用できる。1963年にウラジミール・ヴァプニク（英語版）とAlexey Ya. Chervonenkisが線形サポートベクターマシンを発表し[1]、1992年にBernhard E. Boser、Isabelle M. Guyon、ウラジミール・ヴァプニクが非線形へと拡張した。 サポートベクターマシンは、現在知られている手法の中でも認識性能が優れた学習モデルの1つである。サポートベクターマシンが優れた認識性能を発揮することができる理由は、未学習データに対して高い識別性能を得るための工夫があるためである。 基本的な考え方[編集] サポートベクターマシンは、線形入力素子を利用して2クラスのパターン識別器を構成する手法である。訓練サンプルから

隠れマルコフモデル（かくれマルコフモデル、英: hidden Markov model; HMM）は、確率モデルのひとつであり、観測されない（隠れた）状態をもつマルコフ過程である。 概要[編集] 同じマルコフ過程でも、隠れマルコフモデルより単純なマルコフ連鎖では、状態は直接観測可能であり、そのため、状態の遷移確率のみがパラメータである。一方、隠れマルコフモデルにおいては、状態は直接観測されず、出力（事象）のみが観測される。ただしこの出力は、モデルの状態による確率分布である。従って、ある隠れマルコフモデルによって生成された出力の系列は、内部の状態の系列に関する何らかの情報を与えるものとなる。「隠れ」という語はモデルが遷移した状態系列が外部から直接観測されないことを指しており、モデルのパラメータについてのものではない。たとえパラメータが既知であっても隠れマルコフモデルと呼ばれる。隠れマルコフモ

OpenCV（オープンシーヴィ、英: Open Source Computer Vision Library）とはインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けライブラリ[4]。2009年にWillow Garage（ウィロー・ガレージ）に開発が移管され、さらにその後Itseezにメンテナンスが移管された[5]が、2016年5月にインテルがItseezを買収することが発表された[6][7]。 概要[編集] 画像処理・画像解析および機械学習等の機能を持つC++、Java、Python、MATLAB用ライブラリ[8]。様々なプラットフォームすなわち複数のオペレーティングシステム (OS) やCPUアーキテクチャに対応するクロスプラットフォームなライブラリであり、macOSやFreeBSD等全てのPOSIXに準拠したUnix系OS、Linux、Windows、Android、i

遺伝的アルゴリズム（いでんてきアルゴリズム、英語：genetic algorithm、略称：GA）とは、1975年にミシガン大学のジョン・H・ホランド（John Henry Holland）によって提案された近似解を探索するメタヒューリスティックアルゴリズムである。人工生命同様、偶然の要素でコンピューターの制御を左右する。4つの主要な進化的アルゴリズムの一つであり、その中でも最も一般的に使用されている。 遺伝的アルゴリズムはデータ（解の候補）を遺伝子で表現した「個体」を複数用意し、適応度の高い個体を優先的に選択して交叉・突然変異などの操作を繰り返しながら解を探索する。適応度は適応度関数によって与えられる。 この手法の利点は、評価関数の可微分性や単峰性などの知識がない場合であっても適用可能なことである。 必要とされる条件は評価関数の全順序性と、探索空間が位相（トポロジー）を持っていることであ