ライセンスビジネス：その基礎と歴史的背景
（１）ライセンスビジネス：その基礎と歴史的背景 ライセンシングという言葉を聞くと、スポーツやエンターテイメント・ライセンシングという言葉が思い浮べられることでしょう。しかし、実際のライセンシング・ビジネスは、その他、実に多岐に渡っています。数人の専門家たちに独占されていたライセンシングの時代は終わりました。いまや、大手企業、マスメディア各社が、ライセンシングを重要なマーケティング手段と考えているのです。ライセンシングは、マーケティングとブランド拡張を実現する最新で最も効果的な手段であり、より複雑な方法で使われているとさえ言われます。（Revoyr,1995,p.1） ライセンシング・ビジネスの詳しい説明をするには、基本的な情報が必要になります。ここでは、ライセンシング・ビジネスで使われる定義や基礎用語を紹介します。 用語と定義 ライセンシングとは、製品や製品ラインに関して、法的に保護され
博論は宝の山／テーマが決まったら真っ先に博士論文を読もう
物事の調べ方にはいろいろあるが、新しいトピックだと、なかなか適当な文献が見当たらないことも多い。 先日も書いたが、本に載っているのは「最新」の情報ではない。書いたものが本になるまでには、かなりの時間がかかるのだ。 さて、研究は「早い者勝ち」の世界だから、誰も手をつけてないことか、まだあまり手がつけられていないことをやることになる。そのため取り扱うトピックはよりマイナーになっていく。 どマイナーなトピックなど、書いても売れないから、書店で買える書籍にはならない。では、それはどこにあるか？ 答：博士論文にある。 新しく、いっぱしの研究者になろうとする者が書く博士論文。 新参者が、すでに分厚い先行研究がある（その業界では）メジャーなトピックにチャレンジしようというのは、これまでの蓄積をひっくり返せる何年に一度出るか出ないかという実力者か、単なる勘違い野郎である。 もっと慎ましやかな庶民研究者は、
備忘録 - Cygwin
* Cygwin 目次 : Cygwin 日本語化 Gcc コマンドラインオプションの解析 ck - terminal emulator Screen のメモ Tips sl(1) MinGW Infotmation Links 参考 Project HeavyMoon Using Cygwin * 日本語化 ↑ (Last modified '03/03) もっと徹底した情報が Cygwin で便利！ にあります．ここの内容は簡易的なものです． あと，以下の話はターミナ ルをSJIS ベースで使うことを前提に書いています． ls alias ls='ls --show-control-chars --color=auto' これで日本語ファイル名の表示 (とパーミッション等による色分) ができるよう になる． rxvt & less [参考 2] Compiled package か
Rから他言語利用 - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですRから他言語利用 (単なる雛型の提供です。誤りも含まれてると思います。修正お願いします。FortranやC++バージョンも拡充されるといいですね。) CRAN にあるパッケージ RcppTemplate? は R と Cpp 間のインタフェイスのテンプレートを提供する mno-cygwin-howto.txtの和訳へのリンクを追加したのと、マンデルブロ集合のCプログラムを無理矢理Cygwinでコンパイルするための段取りを追記しました。 -- 2005-12-21 (水) 16:19:39 FORTRAN を利用する場合を付け加えました（C とほとんど，同じですね） -- 2006-06-07 (水) 22:30:01 私の環境(WinXP)でR2.5.0＆2.5.1のwin32でうまく行かず
Shinsuke’s Web Design » 多次元の滑降シンプレックス法 by C言語プログラム（amoeba.c） 【非線形 最適化/逆問題】
滑降シンプレックス法とは まずはじめに、滑降シンプレックス法について簡単に説明。 滑降シンプレックス法とは、非線形 最適化/逆問題を扱うことができる単一目的の最適化手法（アルゴリズム）です。 かみくだいて言うと、未知の解を、反復計算を行うことにより正解にどんどん近づいていき、収束させる計算手法です。 滑降シンプレックス法（Nelder & Mead Downhill Simplex)は、J. Nelder氏とR. Mead氏が開発したのが発端とされているようです。 線形計画法の中のシンプレックス法（表を用いたり、方程式を連立させて解くような計算手法）とは計算方法が全くと言っていいほど異なる。 滑降シンプレックス法の特徴と計算方法 特徴 未知数を解くための評価関数の式が連続した値には絶大な効果を発揮します。 （例えばｎ次元の関数などの最小値/最大値を求める） 逆に言うと、不連続な値を求めるの
多変数関数の極小値求解プログラム２
［ 簡単な説明 ］ Nelder-Mead の滑降シンプレックス法による多次元関数の極小値求解プログラムです。 出力例は、３変数関数 f (ｘ，ｙ，ｚ) = ｜(ｘ－1)3｜＋(ｙ－2)2 + ｜ｚ－3｜ の極小値を求めています。（解は、x=1、y=2、z=3 で f( )=0 です。） 極小値求解プログラムは、与える関数の符号を変えれば、極大値求解に使用できます。 /* amoeba.c 多次元の滑降シンプレックス法 */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define NMAX 5000 /* 関数評価回数の上限 */ #define SWAP(a, b) {swap = (a); (a) = (b); (b) = swap;} void amoeba(double **p, double y[], in
R -- シンプレックス法によるパラメータ推定
シンプレックス法によるパラメータ推定 Last modified: Aug 13, 2009 目的 シンプレックス法によるパラメータ推定（非線形最小二乗法などに応用する）。 使用法 simplex(fun, start, x, y, MAXIT=10000, EPSILON=1e-7, LO=0.8, HI=1.2, plot.flag=FALSE) 引数 fun 残差平方が最小値となるパラメータを探す目的関数（y = f(x) のような一変数関数） 使用例を参照のこと start パラメータの初期値ベクトル x x 値ベクトル y y 値ベクトル MAXIT 繰り返し数 EPSILON 推定許容誤差 LO，HI パラメータの初期値ベクトルから 3 組のパラメータベクトルを作るときの倍数 plot.flag TRUE のときには，あてはめ図を描く ... plot, lines に
非線形最小二乗法とシンプレックス法
下記URLの「Rによる統計解析」の「シンプレックス法によるパラメータ推定」にシンプレックス法のソースコードと解説もあります。例えば(x,y)=(1,3),(2,8),(3,15),(4,35),(5,57),(6,80),(7,92),(8,95),(9,99),(10,100)というデータに y = a/(1+b*exp(-c*x)) という関数をあてはめるには次の様にするとできます。 １. Rのホームページ http://www.R-project.org/ に入り、Downloadのページ'CRAN'から適当なバイナリをダウンロードする。 2. Rを起動してFileメニューのNew Scriptを選択 3. 「シンプレックス法によるパラメータ推定」からsimplex関数をScriptのウインドウにコピーアンドペーストする。 4. FileメニューのSave asを選択してScript
Nelder–Mead method - Wikipedia
Not to be confused with Dantzig's simplex algorithm for the problem of linear optimization. An iteration of the Nelder-Mead method over two-dimensional space. Search over the Rosenbrock banana function Search over Himmelblau's function Nelder–Mead minimum search of Simionescu's function. Simplex vertices are ordered by their value, with 1 having the lowest (best) value. The Nelder–Mead method (als
微分不可能な関数の最適化 - ハリ・セルダンになりたくて
昨日のエントリーの続きです。 で、実際、昨日のエントリーで書いたモンテカルロ（粒子）フィルターの尤度関数は2次微分どころか1次微分もできません。つまりNewton法や準Netwon法のような関数最適化アルゴリズムが使えません。この場合、統計学をよくご存知の方なら「それだと最尤法（尤度関数の最大化）を使ってパラメータ推計ができないじゃん」と思われるに違いありません。 しかし、実は1次微分（2次微分も）ができなくても関数の最適化はできるんですよ（正確に言うと局所的な最小値が求まる）。 その方法をNelder-Meadのシンプレックス法といいます。たとえば2つの変数x,yに関する関数f(x,y)があった時に、3つの点を計算する（たとえば(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3)の3点）とf(x,y)の値が(1)もっとも大きいところ、(2)次に大きいところ (3)一番小さいところのが
ORWiki
OR学会50年の歴史の中で，OR事典の編纂・改訂は通算３度目となる．いろいろな理由からOR事典編集委員会は，「OR事典」をWebに公開するという手段をとることになった．前回はCDによる出版であった． 資料編だけは「OR事典」から切り離して，OR学会の通常のホームページの中に移すことになった．これは逆瀬川浩孝委員長のアイディアである。内容の性格上，資料追加も間違いの訂正も広報委員会の責任で簡単に出来るようになる． 前回までの学会の歴史資料はそのまま残してある．今回はデータ追加作業を基本に多少の資料追加を行った．前事務局長の藤木秀夫さんには，その後の学会活動全般にわたる記録をまとめて原稿を作成してもらった．学術会議関係も藤木さんが前回の形式に習って資料原稿を作成し，FMES会長の高橋幸雄さんに目を通していただいた． 各支部から増補追加の原稿が送られてきた．Webのサンプルを見てくださいと言って
日経BP知財Awareness −知財Show me the money−連載１：特許オークションで稼ぐ
このコラムでは知財で「稼ぐ」ために，米国における知財活用・管理の最新情報をお届けする。日本では知財経営といわれて久しいが，今ひとつ盛り上がらないのは知財に力を入れることで「いくらもうかるの？」という金勘定が議論されないことが原因の一つではないだろうか。金勘定が入らない話は経営層には響かない。われわれ知財サービス業者も「これをすることでいくら利益が増える可能性があります」と言えなければお客様に話を聞いていただけない。ここでは知財で稼ぐことを本音で議論していこう。 「はい，後ろの席の方から20万米ドルが挙りました。30万米ドル，いませんか？はい，電話入札30万米ドル。40万米ドルは？後ろの席の方，40万米ドルはどうですか？はい，有難うございます。では50万米ドルの方は？」オークショニアがテンポよく取り引きを進めるのは，美術品ではなく特許権だ。過去，「水面下での取り引きが常識」とされた特許権が
100年前の技術から現代への教訓を学ぶ(15.365 Disruptive Technology) - My Life After MIT Sloan
今日は私がTAをやっている、Utterback先生のDisruptive Technologyの授業を紹介。 授業では、イノベーションがどのように起こり、普及し、進化していくか、の普遍的な基本法則を学ぶ。 現代技術だけじゃなく、電球、ガラス工業、氷産業など、ボストン発の歴史的な技術を振り返って学ぶんだけど、 昔の技術からの学びが、現代の技術にも通じるところがたくさんあって、非常に面白い。 先週は、白熱電球の技術を振り返り、技術が進化や普及の過程に現代の技術との共通点を学び、 現代の技術に生かせる教訓を学ぶ。 当時の電球を見せて、電球の歴史を解説するUtterback先生。 右側のスクリーンに写ってるのは、テレコンで授業に参加してる学生。 1） 技術力だけでは勝てない。業界や消費者の動き方を変えないのは新技術普及の鍵 白熱電球を発明して、最初に発明した普及させたのはご存知エジソン。 1880
社員のモチベーションを高める報酬制度
企業の成長と社員のやる気は密接に関わっており、社員のやる気を高めることは企業にとって重要なファクターです。 社員のパフォーマンスを最大限にするための手法やヒントをグローバル企業などの例を取り入れながらご紹介します。 「社員のやる気を向上させる」「生産性を上げる」「目標の達成を促進する」… 優良企業はあらゆる手段を使って社員のモチベーションを高めています。 アメリカでの10数年に及ぶ国際人事コンサルタントとしての経験で私が特に学んだことは、アメリカ人の生産性の高さと、リワードの使い方の上手さでした。 アメリカでは人材をとても大切に扱うカルチャーがあります。 人材の最大限の力を発揮できるよう企業も努力をしています。 アメリカでは無形資産に関する研究が非常に進んでおり、 「市場価値を生み出す源泉」について面白いデータがあります。 「無形資産」とは著作件、ブランド、研究開発、ビジネスプロセス、 企
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Amazon.co.jp: 知財マネジメント入門: 米山茂美, 渡部俊也: 本
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Information Economies - IBM
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