フィールドRNG研究は、多数の人々が同一のイベントに注目するとき乱数生成器によるビット出力のカイ二乗統計量に特異な自己相関が生じることを示してきた。そこで本研究は、フィールド意識に特有のシグナル波長が存在する可能性を提起し、イベント時のカイ二乗値を計算する際の試行のインターバルの長さを拡張する分析方法を提案し、従属変数を単変量のスカラーからベクトルへと拡張することを方法論的に試みた。予想される結果として、複数のインターバル別に集計した平均ベクトルに対して、フィールド意識の波長により適したインターバル長で偏りが大きくなること、また観客数との相関が強くなることが挙げられた。本研究は、今後の実験計画に役立ちうる予備的検証段階のひとつとしてフィールド実験を実施し、アニメ映画「けいおん!」を上映した映画館で13回のくり返し測定の後、標準化したカイ二乗値ベクトルをMANOVAにより検定した。結果は、切
タイトル別名 タソウ レコードガタ ニ モトズク Ruby プログラム ノ カタ スイロン Type Inference for Ruby Programs Based on Polymorphic Record Types 本研究では,多相レコード型に基づいてRubyプログラムの型推論ツールを設計,実装した.型推論ツールは,組み込みライブラリの型を記述したシグネチャとRubyプログラムを入力とし,プログラムの型を推論し,誤りを検出する.しかし,Rubyの柔軟性を表現できる,実用的で健全な型体系を設計しようとすると,体系は非常に複雑になる.それを避けるため,多相レコード型によって拡張されたMLの型推論アルゴリズムを,直接,Rubyに適用した.型体系は,非常に制限されたRubyプログラムに対しては,健全になるように設計した.Rubyにおいては,組み込みクラスなどの既存のクラスを拡張することが
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