OSI参照モデル - Wikipedia
OSI参照モデル（OSIさんしょうモデル、英: OSI reference model）は、コンピュータネットワークで利用されている多数のプロトコルについて、それぞれの役割を分類し、明確化するためのモデルである[1]。国際標準化機構 (ISO) によって策定された。OSI基本参照モデル、OSIモデルなどとも呼ばれ、通信機能（通信プロトコル）を7つの階層に分けて定義している。 概要[編集] OSI参照モデル間の通信（例：第3層から第5層） OSI参照モデルは、1977年から1984年にかけて定義されたOSIのために策定された。OSI自体は普及せず、OSI参照モデルだけがネットワークの基礎知識として広まったものである。現在幅広くに利用されているEthernet、TCP/IPとは適合していないという主張や[2]、ネットワークを理解するためのモデルとして不適切であるという意見がある[3]。タネンバ
能勢＝フーバー・サーモスタット - Wikipedia
この記事には参考文献や外部リンクの一覧が含まれていますが、脚注によって参照されておらず、情報源が不明瞭です。脚注を導入して、記事の信頼性向上にご協力ください。（2015年11月） 能勢＝フーバー・サーモスタット（のせ＝フーバー・サーモスタット、英: Nosé–Hoover thermostat）は、等温分子動力学シミュレーションのための決定的アルゴリズムである。初めに能勢修一によって開発され[1]、フーバー（英語版）によってさらに改良された[2]。能勢＝フーバー・サーモスタットの熱浴はただ一つの想像上の粒子から成るが、シミュレーション系は現実的な定温条件（正準集団）を満たす。そのため、能勢＝フーバー・サーモスタットは定温分子動力学シミュレーションのための最も正確かつ効率的な手法の一つとして一般的に使用されている。 導入[編集] 古典的分子動力学において、シミュレーションはもっとも単純には小
モンスター群 - Wikipedia
ソレノイド（英語版） 円周 一般線型 GL(n) 特殊線型 SL(n) 直交 O(n) ユークリッド E(n) 特殊直交 SO(n) ユニタリ U(n) 特殊ユニタリ SU(n) 斜交 Sp(n) G2（英語版） F4（英語版） E6（英語版） E7（英語版） E8 ローレンツ ポアンカレ 共形（英語版） 微分同相 ループ（英語版） 群論という現代代数学の分野において、モンスター群（モンスターぐん、英: Monster group）M とは最大の散在型単純群（英語版）であり、その位数は 246 ⋅ 320 ⋅ 59 ⋅ 76 ⋅ 112 ⋅ 133 ⋅ 17 ⋅ 19 ⋅ 23 ⋅ 29 ⋅ 31 ⋅ 41 ⋅ 47 ⋅ 59 ⋅ 71 = 808,017,424,794,512,875,886,459,904,961,710,757,005,754,368,000,000,000 ≈ 8
ダイソン球 - Wikipedia
ダイソン球（ダイソンきゅう、英: Dyson sphere）とは、恒星を卵の殻のように覆ってしまう仮説上の人工構造物。恒星の発生するエネルギーすべての利用を可能とする宇宙コロニーの究極の姿と言える。名前は高度に発展した宇宙空間の文明により実現していた可能性のあるものとしてアメリカの宇宙物理学者、フリーマン・ダイソンが提唱したことに由来する。ただし、ダイソンが考案していた元のアイデアでは恒星全てを覆ってしまうものではなかった。 日本語への定訳はなく、ダイソン球の他にも「ダイソン球殻（ダイソンきゅうかく）」や「ダイソン殻（ダイソンかく）」「ダイソン環天体（ダイソンかんてんたい）」といった訳語がある。テレビドラマ『新スタートレック』では「ダイソンの天球（ダイソンのてんきゅう）」と訳された。 概要[編集] 1960年にアメリカの物理学者フリーマン・ダイソンは、高度に発展した宇宙文明では恒星の発する
ビジービーバー - Wikipedia
ビジービーバー（英：busy beaver）とは、計算可能性理論で扱われるある種のチューリングマシンである。この名称は「仕事人間」を意味する英語の慣用句に由来する。ビジービーバーは空のテープから処理を開始し、可能な限り走り続けるが、最終的には停止する。これは停止するチューリングマシンのクラスが消費し得る時間と領域（テープ）の長さの上限を与える。 ビジービーバー関数はこの上限を数値化するものであり、計算不能関数の一例でもある。この関数はいかなる計算可能関数よりも急速に増大するということを証明できる。ビジービーバー関数の概念は、ティボール・ラドー（英語版）による1962年の論文 "On Non-Computable Functions" の中で、「ビジービーバー・ゲーム」という名称で初めて導入された。 ビジービーバー・ゲーム[編集] ティボール・ラドーは、1962年の論文で以下のように「ビジー
スキューズ数 - Wikipedia
スキューズ数（スキューズすう、Skewes number）は、南アフリカの数学者スタンレー・スキューズが素数の個数に関する研究において用いた、極めて大きな数である。具体的には、x 以下の素数の個数 π(x) および 対数積分 li(x) について、 π(x) > li(x) を満たす最小の自然数 x の上界としてスキューズが与えた数を指すが、このような x 自体を指すこともある。2021年時点で、このような x は 1014 より大きく[1] 1.3983 × 10316 未満[2]であることが知られているが、正確な値は不明である。 歴史[編集] 素数定理によれば、π(x) は漸近的に li(x) に等しい。実際の値を比較すると、現実的に計算が実行可能な程度に x が小さいあいだは常に li(x) の方が大きいように見える。このことから、π(x) > li(x) となる x が存在するか、
巨大数 - Wikipedia
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Large numbers|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての説明があ
グラハム数 - Wikipedia
ということである。これがグラハム問題である。グラハムの定理より、解の存在は確かだが、具体的な値は現在にいたるまで得られていない。 しかし、この関係がグラハム数以上の n について成り立つことがグラハム自身によって証明された。つまり、解はグラハム数以下である。 ただし、グラハムらは実際にはこの数を論文では発表しておらず、翌1971年にグラハム数より小さなグラハム問題の解の上限として、小グラハム数という数を発表した[2]。その後、マーティン・ガードナーが1977年にサイエンティフィック・アメリカンでグラハム数を紹介した[3]ことによってこの数は広く知られるようになった。 解の上限はのち2014年にミハイル・ラブロフらによってさらに小さい数が示された[4]。 一方、この問題の解の下限（つまりこの数より小さい数では成り立たないことを示した数）としては、グラハムとロスチャイルドは1971年の小グラハ
マーク・グラノヴェッター - Wikipedia
マーク・グラノヴェッター (Mark Granovetter、1943年10月20日 - ) は、アメリカ合衆国の社会学者。スタンフォード大学社会学部教授で、現代の社会学に大きな影響を与えた。彼の唱えた中で、最も洞察力を見せた説は「弱い紐帯の強み」（1973年）として知られる、共同体の中での情報の伝播に関するものである。 社会学での洞察[編集] 弱い紐帯の強み[編集] 社会学における「弱い紐帯の強み」"The strength of weak ties" 説はグラノヴェッターの名を高からしめた。この説は、緊密な社会的繋がり、例えば親友や核家族は力を行使するには適当だが、密なネットワークは高度に冗長な情報を持つため、探索にはほとんど無用であるとするものである。一方、弱いつながり、即ち単なる知り合い関係では情報の冗長性がはるかに低いため、探索には極めて有効である。しばしば情報は力よりも重要であ
コネクトーム - Wikipedia
ヒトの大脳全体を1996の部位に分け、各部位間の接続の強さを調べた図[1]。線の太さが各ノード[要曖昧さ回避]間の接続の強さを、点の大きさがノードに集まる接続の量を表す。 上と同様のデータをマトリックス（行列）の形で表したもの。縦軸・横軸が様々な脳部位、色の明るさが各部位間の接続の強さを表す。図上部のRH, LH はそれぞれ右大脳半球、左大脳半球。 体長約1mmの線虫 C. elegansの全ての神経細胞間の接続状態。 マカクザルの前頭皮質周辺の主要な接続関係を表した図[2]。こうした回路図風の表示もしばしば用いられる。 拡散テンソルイメージング（DTI）による脳内の神経線維の走行図。左右の大脳半球と脳梁が見える。DTIは、接続状態を知るための有効なツールの一つになるだろう、として研究が行われている。 コネクトーム（connectome）とは、生物の神経系内の各要素（ニューロン、ニューロン
リー群 - Wikipedia
リー群（リーぐん、英語: Lie group）は、群構造を持つ可微分多様体で、その群構造と可微分構造とが両立するもののことである。ソフス・リーの無限小変換と連続群の研究に端を発するためこの名がある。 定義[編集] G を台集合とする実リー群とは、G には実数体上有限次元かつ可微分[注釈 1]な実多様体の構造が定められていて、G はまた群の構造を持ち、さらにその群の演算である乗法および逆元を取る操作が多様体としての G 上の写像として可微分であるもののことである[注釈 2]。このような構造が入っているという前提の下で、通常は「G はリー群である」というように台を表す記号を使ってリー群を表す。また、実数（実多様体）を複素数（複素多様体）にとりかえて複素リー群の概念が定まる。 圏論の言葉を使うとリー群の定義が簡潔になる：リー群とは可微分多様体の圏の群対象のことである。この圏論に基づく定義は重要で
高木曲線 - Wikipedia
高木曲線（たかぎきょくせん、Takagi curve）は、中点を再帰的に分割してできるフラクタル曲線の一種である。高木貞治が1903年の論文で「連続だが至る所で微分不可能な関数」（高木関数）として構成した。 形状がブラン・マンジェ（ブラマンジェ）に類似していることから、ブラマンジェ曲線（Blancmange curve）とも呼ばれる。また、高木曲線を一般化した高木‐ランズバーグ曲線（Takagi–Landsberg curve）という名前でも知られている。ドラム曲線（英語版）の一種でもある。 定義[編集] 高木関数は、単位区間 上で により定義される。ここで、 は により定義される三角波関数（triangle function）である。すなわち、 は x から最も近い整数までの距離を示す。 無限和で定義される は、すべての x に対し絶対収束する。しかし、結果としてできる曲線はフラクタルと
Mizar - Wikipedia
自動証明検証システム Mizar（ミザー、ミザール）は、まったく厳密に形式的な形で数学的な定義や証明を記述するためのデータ記述言語（Mizar-言語）、実際にその言語で記述された証明の内容を検証することができる計算機プログラム（証明検証プログラム）、プログラムから参照して新たな証明の際に利用可能な定義と証明済みの定理からなるライブラリ (MML) の三者から構成される。 Mizar と同様の目的を持つプロジェクトに、ロバート・ボイヤーのQEDプロジェクトがある。 概要[編集] システムの開発は1973年にアンジェイ・トリブレッツによって始められ、システムの保守をポーランドのビアリストーク大学（英語版）、カナダのアルバータ大学、日本の信州大学で行っている。 Mizar-言語で記された証明文（以下、Mizar-論文）は普通のASCIIコードで書かれている。Mizar-言語は、数学の通常の言葉遣
Parrot - Wikipedia
Parrot はレジスタベースの仮想機械（仮想マシン）で、動的プログラミング言語を効率的に動作させるために開発された、C言語で書かれたソフトウェアである。Parrotは他の多くの仮想マシンと異なり、型情報を扱うことができる。Parrot アセンブリ言語とPIR（Parrot中間言語）をParrotのバイトコードに変換し、実行することができる。 ParrotプロジェクトはPerlのコミュニティにより開始され、Parrotはオープンソースとフリーソフトウェアのコミュニティの協力により開発されている。結果として、Parrotはライセンスの互換性 (Artistic License 2.0)、非常に広い範囲のプラットフォーム互換性、現代的なほとんどのプロセッサアーキテクチャに対する互換性、実行速度、サイズ（プラットフォームによるが 700K 程度）、Perlおよび全てではないがほとんどの現代的な動
転置インデックス - Wikipedia
転置インデックス（てんちインデックス、Inverted index）とは、全文検索を行う対象となる文書群から単語の位置情報を格納するための索引構造をいう。転置索引、転置ファイル、逆引き索引などとも呼ばれる。 概要[編集] 情報処理テクノロジにおける転置インデックスとは、単語や数字といった内容から、それが含まれているデータベースやドキュメント群へのマッピングを保持するという、インデックス型データ構造である。ドキュメント群へのマッピングの場合、検索エンジンが実現される。転置インデックスファイルは、インデックスというよりはデータベースと呼んだほうがふさわしい場合もある。また、検索キーが単語（文字列）であり、連想配列の値が位置情報である場合、ハッシュテーブルの形態を取ることもある。 転置インデックスには大きく分けて2通りの手法がある。レコード単位転置インデックス（record level inve
IMRAD - Wikipedia
この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 独自研究が含まれているおそれがあります。（2015年6月） あまり重要でない事項が過剰に含まれているおそれがあり、整理が求められています。（2015年6月） IMRAD（IPA: /ˈɪmræd/、（イムラッド）は、文章構成 (Organization) の型式 (Style) の名称の1つである。IMRADの名前は、Introduction, Methods, Results And Discussionの略に因む。その名前の由来通り、IMRAD型の文章は、その骨格部が、少なくともIntroduction, Methods, Results, Discussionの4つの部分に分かれることを特徴とする。主に実証研究に基づく自然科学、工学、医学、社会科学、一部の人文科学の論文において、この形式に従った章立てが、
カルマンフィルター - Wikipedia
カルマンフィルター (英: Kalman filter) は、誤差のある観測値を用いて、ある動的システムの状態を推定あるいは制御するための、無限インパルス応答フィルターの一種である。 実用例[編集] カルマンフィルターは、 離散的な誤差のある観測から、時々刻々と時間変化する量（例えばある物体の位置と速度）を推定するために用いられる。レーダーやコンピュータビジョンなど、工学分野で広く用いられる。例えば、カーナビゲーションでは、機器内蔵の加速度計や人工衛星からの誤差のある情報を統合して、時々刻々変化する自動車の位置を推定するのに応用されている。カルマンフィルターは、目標物の時間変化を支配する法則を活用して、目標物の位置を現在（フィルター）、未来（予測）、過去（内挿あるいは平滑化）に推定することができる。 歴史[編集] このフィルターはルドルフ・カルマンによって提唱されたが、同様の原理はトルバル
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