線型計画法 - Wikipedia
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。 概要[編集] 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
講義ノート
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
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
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Converting Gff/Gtf + Reference To Embl Or Genbank ...Any Tools Available?
MCL - a cluster algorithm for graphs
Home - Paccanaro Lab
GEMBASSY: an EMBOSS associated software package for comprehensive genome analyses - Source Code for Biology and Medicine
Hot Topics
biostatistics | バイオスタティスティクス | 生物統計学
GitHub - dritoshi/NGS_analysis_with_R_Bioconductor: NGS analysis with R and Bioconductor
http://www.bgisequence.com/jp/