セルオートマトン・ギャラリー
セルオートマトン・ギャラリー ここではアニメーションを用いて2次元セルオートマトンによる複雑系の例を紹介します。以下のアニメーションはJavaアプレットを用いています。アプレットの実行にはJava1.1のVM（Virtual Machine）が必要です。現在ほとんどのブラウザーがJava1.1以上をサポートしているはずです。なお、ユーザーインターフェースの見た目は各プラットフォームによって少々異なります。最もユーザー数が多いWindowsに最適化していることをお許しください。 なおこのJavaアプレットのデモをもっとじっくり見たい方、または自分なりにカスタマイズしたい方は、ツールをダウンロードしてローカルに実行することをお勧めします。まだそれほど汎用性はありませんがの自作のルールを実行することも可能です。ダウンロードしたい方はトップページからどうぞ。 実行時の注意：初期のPentium等、
力学系 - Wikipedia
力学系（りきがくけい、英語: dynamical system）とは、一定の規則に従って時間の経過とともに状態が変化するシステム（系）、あるいはそのシステムを記述するための数学的なモデルのことである。一般には状態の変化に影響を与える数個の要素を変数として取り出し、要素間の相互作用を微分方程式または差分方程式として記述することによってモデル化される。ゲーム理論など経済学に背景を持つ分野では動学系（どうがくけい）とも呼ばれる[1][2]。 力学系では、システムの状態を実数の集合によって定義している。各々の状態の違いは、その状態を代表する変数の差のみによって表現される。システムの状態の変化は関数によって与えられ、現在の状態から将来の状態を一意に決定することができる。この関数は、状態の発展規則と呼ばれる。 力学系の例としては、振り子の振動や自然界に存在する生物の個体数の変動、惑星の軌道などが挙げら
カオス理論 - Wikipedia
カオス性を持つローレンツ方程式の解軌道 カオス理論（カオスりろん、英: chaos theory、独: Chaosforschung、仏: théorie du chaos）とは、力学系の一部に見られる、数的誤差により予測できないとされている複雑な様子を示す現象を扱う理論である。カオス力学ともいう[1][2]。 ここで言う予測できないとは、決してランダムということではない。その振る舞いは決定論的法則に従うものの、積分法による解が得られないため、その未来（および過去）の振る舞いを知るには数値解析を用いざるを得ない。しかし、初期値鋭敏性ゆえに、ある時点における無限の精度の情報が必要であるうえ、（コンピューターでは無限桁を扱えないため必然的に発生する）数値解析の過程での誤差によっても、得られる値と真の値とのずれが増幅される。そのため予測が事実上不可能という意味である。 カオスの定義と特性[編集]
サングラスだけでお手軽飛び出すメガネ :: デイリーポータルZ
PC上でも飛び出るか サングラスだけで飛び出す、というのをぜひ皆さんにも体験してもらいたい。そう思っていくつか動画を用意してみました。みなさんもサングラスを左目だけにかけてみてください。その状態で次の動画を見たらきっと飛び出すはずです。理論どうりにいけば、の話ですが。 まずはテスト用の動画を用意しました。どうでしょう。飛び出して見えましたか？ 実は、事前にデイリーのライターの土屋さんと玉置さんにテストをお願いしたのですが、お二人とも飛び出して見えないとの事でした。なので今僕はものすごく不安です。 不安ではあるんですが、なんとか僕は飛び出して見ることができましたので、コツをいくつか。 サングラスはできるだけ濃いものを用意してください。２枚重ねにするのも有効かもしれません。あと、PCの画面から１ｍくらい離れてみるのがすごく有効です。もしうまくいけば、上段の右に動いてる顔が引っ込んで、下段の左に
マハラノビス距離 - Wikipedia
マハラノビス距離（マハラノビスきょり、英語: Mahalanobis' distance）とは、統計学で用いられる一種の距離である。「普通の距離を一般化したもの」という意味でマハラノビス汎距離（マハラノビスはんきょり）ともいう。プラサンタ・チャンドラ・マハラノビスにより1936年導入された[1]。 概要[編集] 特徴[編集] 多変数間の相関に基づくものであり、多変量解析に用いられる。新たな標本につき、類似性によって既知の標本との関係を明らかにするのに有用である。データの相関を考慮し、また尺度水準によらないという点で、ユークリッド空間で定義される普通のユークリッド距離とは異なる。 定義[編集] ある集団内の点が多変数ベクトル で表されるとき、その集団の変数ごとの平均値を縦ベクトルで と表し、集団の共分散行列（各変数間の共分散を配列した行列）を とすれば、ある点 からの集団へのマハラノビス距離
モンティ・ホール問題 - Wikipedia
サヴァントの再再々解説でも大論争へと発展、「彼女こそ間違っている」という感情的なジェンダー問題にまで飛び火した。 プロ数学者ポール・エルデシュの弟子だったアンドリュー・ヴァージョニが本問題を自前のパーソナルコンピュータでモンテカルロ法を用いて数百回のシミュレーションを行うと、結果はサヴァントの答えと一致。エルデシュは「あり得ない」と主張していたがヴァージョニがコンピュータで弾き出した答えを見せられサヴァントが正しかったと認める[1]。その後、カール・セーガンら著名人らがモンティーホール問題を解説、サヴァントの答えに反論を行なっていた人々は、誤りを認める。 サヴァントは、「最も高い知能指数を有する者が、子供でもわかる些細な間違いを新聞で晒した」等の数多くの非難に対して3回のコラムをこの問題にあて、激しい反論の攻撃に耐えて持論を擁護し通し、証明した[2]。それによると、ドアの数を100万に増や
警視庁の統計（2005年）
29表 40 刑 法 犯 第 表 刑法犯の罪種別認知・ 注１ 刑法犯とは、刑法に規定する罪（道路上の交通事故に係る第208条の２及び第211条第１項の罪を除く。）、 爆発物取締罰則、決闘罪に関する件、 暴力行為等処罰に関する法律、盗犯等の防止及び処分に関する法律、 航空機の強取等の処罰に関する法律、火炎びんの使用等の処罰に関する法律、航空の危険を生じさせる行為 等の処罰に関する法律、人質による強要行為等の処罰に関する法律、流通食品への毒物の混入等の防止等に 数値：刑事総務課 罪 種 認 知 件 数 総 数 凶 悪 犯 殺 人 嬰 児 殺 強 盗 殺 人 強 盗 傷 人 強 盗 強 姦 普 通 強 盗 放 火 強 姦 粗 暴 犯 凶 器 準 備 集 合 暴 行 傷 害 傷 害 致 死 脅 迫 恐 喝 窃 盗 犯 侵 入 窃 盗 非 侵 入 窃 盗 知 能 犯 詐 欺 横 領 偽 造 汚 職
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摂動論
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くりこみ群とはなにか