出典は列挙するだけでなく、脚注などを用いてどの記述の情報源であるかを明記してください。 記事の信頼性向上にご協力をお願いいたします。(2023年5月) 線型計画法(せんけいけいかくほう、英語: linear programming、略称: LP)は、数理計画法において、いくつかの1次不等式および1次等式を満たす変数の値の中で、ある1次式を最大化または最小化する値を求める方法である。線形計画法の対象となる最適化問題を線型計画問題という。 線型計画法はいくつかの理由で最適化の重要な分野である。オペレーションズリサーチの多くの実際的な問題は線型計画問題として記述できる。ある特殊なケースのネットワークフロー問題(英語版)や多品種流問題(英語版)といった線型計画問題はこれらを解くために特別なアルゴリズムを考案するに値するほど重要だと考えられている。他のタイプの最適化問題に使われる多くのアルゴリズムは
2021年度 バイオインフォマティクス 講義ノート 『バイオインフォマティクス』 (2021年度春学期) 第1回講義ノート (4月12日分) 第2回講義ノート (4月19日分) 第3回講義ノート (4月26日分) 第4回講義ノート (5月 3日分) 第5回講義ノート (5月10日分) 第6回講義ノート (5月17日分) (5月17日は,授業時間中にオンラインリアルタイムで演習を行います.) 第7回講義ノート (5月24日分) 第8回講義ノート (5月31日分) 第9回講義ノート (6月 7日分) (6月7日は,授業時間中にオンラインリアルタイムで演習を行います.) 緊急事態宣言の発出により,5月10日(月)に対面で行う予定だった演習は,翌週の5月17日(月)に延期します. それに伴って,5月10日は,通常の講義をオンライン(動画配信)で行います. 緊急事態宣言が延長になったため,5月17日
23 多変量解析を用いた メタボロームデータ解析 Multivariate Analysis Approach for Metabolome Data Analysis 4.1 メタボロミクスにおける多変量解析の役割 メタボロミクスにおいて、多変量解析はデータの視覚化、または回帰・判別の予測モデ ルの構築のために用いられている。多変量解析の手法としてよく知られ、またメタボロミク スで比較的よく用いられる方法として、主成分分析 * (Principal Component Analysis, PCA)50 または Partial least squares** (PLS)51 が挙げられる。主成分分析と PLS の違いは、その計算に 群情報を用いるか否かであり、前者は教師なし、後者は教師あり次元削減法 *** として区別さ れる。多変量解析の理論的詳細については、様々な書籍 ( 例えば文
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