マルコフ過程 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "マルコフ過程" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2018年1月) マルコフ過程（マルコフかてい、英: Markov process）とは、マルコフ性をもつ確率過程のことをいう。すなわち、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係であるという性質を持つ確率過程である。 このような過程は例えば、確率的にしか記述できない物理現象の時間発展の様子に見られる。なぜなら、粒子の将来の挙動は現在の挙動によってのみ決定されるが、この性質は系の粒子数が多くなり確率論的な解析を必要とする状態にも引き継がれるからである。 ロシア人
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c � M L 1. 1 M L 2. 1 113–8656 7–3–1 2.1 [ ] [ ] 2.2 2013 6 Copyright c � by ORSJ. Unauthorized reproduction of this article is prohibited. 3 311 (LP) [ ] 1 • —[ Conv] • —[ LocalOpt] • —[ DualPair] • —[ MinMax] • Farkas —[ Separ] 3. 1 1 1 2 R Z R, Z (+∞) R, Z (−∞) R, Z f : Z → R f(x − 1) + f(x + 1) ≥ 2f(x) (∀x ∈ Z) (1) (x, f(x)) 2 f : R → R 1 2 1 2 f(x) = f(x) (∀x ∈ Z) (2) f f f 2 3.1 (Conv) f : Z
反復試行の確率の公式とその最大値とは？Cを使う理由まで解説!
サイコロやコイン投げを想像しながら読んでみてください。(カッコ内は具体的な例です) 公式と具体例 いま事象P(3の目が出ることとする)の確率をp(3の目が出る確率=\frac{1}{6})とし、これを繰り返し(n回)行ったときに【k回】Pが起こる(3の目が出る)確率は、 $$P_{反復試行}=p^{k}\cdot (1-p)^{n-k}\cdot {}_n\mathrm{C}_{k}$$ で求めることが出来ます。 一見するとよくわからない、難しそう・・・と避ける人がいますが、それは非常にもったいないです！ これから、一つ一つの要素にわけて詳しく解説します。 なぜこの公式で反復試行の確率が求まるのか カッコ内の具体例をもとに、このヤヤコシイ公式の意味を考えていきましょう。 \(p^{k}\)について・・・(1) 全部でn回サイコロを振る中で、その内“k回”3の目が出るという事は、 1/6がk
反復試行の確率の公式といろいろな例題 | 高校数学の美しい物語
確率 ppp で成功するような試行を独立に nnn 回反復して行ったとき，nnn 回のうち kkk 回成功する確率は， nCkpk(1−p)n−k{}_n\mathrm{C}_kp^k(1-p)^{n-k}nCkpk(1−p)n−k
スケジューリング - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "スケジューリング" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2021年6月) 計算機科学においてスケジューリング（英: scheduling）は、スレッドやプロセスやデータの流れについて、システム資源（例えば、プロセッサ時間、通信帯域など）へのアクセスを与える方法の一つ。 システムを効果的に負荷分散するため、あるいはターゲットの Quality of Service を保証するためになされる。スケジューリングアルゴリズムは、マルチタスク（同時に複数のプロセスを実行）や多重化（複数のデータの流れを同時に転送）の発展とともに進化して
参照の局所性 - 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|Locality of reference|…}}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
リッカチの微分方程式 - Wikipedia
リッカチの微分方程式（リッカチのびぶんほうていしき、英: Riccati's differential equation）は、 非線形1階常微分方程式の1つである。ヤコポ・リッカチが考察した微分方程式である。 リッカチ微分方程式ということもある。リッカチの微分方程式は解が動く真性特異点を持たない1階の常微分方程式として 理論上重要である[1]。 リッカチの微分方程式は、狭義の意味では、次のような形の非線形1階常微分方程式である[2]。 リッカチが議論したのは、この形の微分方程式である[2]。 現在はより一般化された の形をした微分方程式もリッカチの微分方程式と呼んでいる[3] [1]。 ただし、 は与えられた の関数を表す。
ロバストネス - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "ロバストネス" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2023年3月） ロバストネス（英: robustness）とは、ある系が応力や環境の変化といった外乱の影響によって変化することを阻止する内的な仕組み、または性質のこと。頑強性（がんきょうせい）、頑健性（がんけんせい）、堅牢性（けんろうせい）、ロバスト性とも言う。 ロバストネスを持つような設計をロバスト設計、ロバストネスを最適化することをロバスト最適化という。 「頑強な」という意味の形容詞 "robust" が語源であり、他に頑強性、強靭性、堅牢性、強さなどと呼称されることもあ
テンセグリティ - Wikipedia
テンセグリティ（tensegrity）とは、バックミンスター・フラーによって提唱された概念であり、tension（張力）と integrity（総合）とを合成した造語。実際はケネス・スネルソン（英語版）が彫刻として取り組んでいた引張材と圧縮材からなるオブジェに対して「テンセグリティ」という造語を発案して用いたのがバックミンスター・フラーであった。 バックミンスター・フラーはテンセグリティが構造工学における一般的な構造システムのいずれにも分類されないことに気づき、自身の哲学的思想の具体的な表現手段として採用した。テンセグリティは構造システムが破綻しない範囲で、部材を極限まで減らしていったときの最適形状の一種とも考えられている。そのような形状は常識的には三角形を基本単位とするトラスなど単純な幾何学要素の集合であろうと推察されていたため、現代においてもテンセグリティの工学的な視点からの研究は十分
スクリプト言語を舐めてはいけない｜shi3z｜note
おれはハッカーだ。 なので、ハッカーではない人種と呑むのが苦手である。 たとえば「ITエンジニア」と自称するような人たちだ。 当然だが、ITエンジニアと自称する人はハッカーではない。 ITエンジニアと言う言葉はスコープが広すぎていちいち細かい説明を聞かなければならない。 これが厄介なところである。 あるとき、友達の家で飲み会をすると言われ、誰が来るの？と聞いたら知らないIT関連会社のエンジニアたちだという。 エンジニアと呑むと喧嘩しちゃうので断ったのだが、いろいろあっていくことになってしまった。 するとやっぱりこんなはなしをしていた。 「やっぱ私もRubyみたいなスクリプト言語なんか卒業してコンパイル言語やんなきゃ。処理速度がね…」 「コンパイル言語って？」 「TypeScriptとかJavaとかC＃とか」 「それ、中間コード言語じゃねえか。なんの意味があるんだ。YARV知らないのか」 ま
DC-DCコンバーターの効率と2種類のPWM制御モード
DC-DCコンバーターの効率と2種類のPWM制御モード：DC-DCコンバーター活用講座（8） 電力安定化（8）（1/3 ページ） DC-DCコンバーターの効率 リニアレギュレーターに比べると、スイッチングレギュレーターの効率の決定ははるかに複雑です。リニアレギュレーターのDC損失は容易に求めることができ、最大の損失はパストランジスタで発生します。しかし、スイッチングレギュレーターはDC損失だけではなく、AC損失もあります。AC損失はスイッチやエネルギー保存部品で発生します。例えば、スイッチの合計損失にはオン状態やオフ状態での損失だけでなく、オンからオフ、またはオフからオンへの移行時の損失も含まれます。トランスの合計損失は、コアのAC損失、巻線のAC損失、および巻線のDC損失を合計することによって計算されます。 トランスのコア損失は主に磁束とコア材料の相互作用によって発生し（ヒステリシス損失
UV-LED光源の「ハイパワー化」が実現！紫外線ランプからの置き換え進む - ケイエルブイ
UV-LED光源の「ハイパワー化」が実現！ 紫外線ランプからの置き換え進む 2020.04.09 | UV照射器 今回は「UV-LED光源」にスポットを当ててお話していきます。 近年、紫外線ランプから紫外線LEDへの置き換えが進んでいます。 ですが、この動き少し遅いような気がしませんか？ 例えば照明用途では、ランプからLEDへの置き換えは10年以上前から進められており、今ではほとんどの家庭用照明はLEDになっています。 ランプに比べてLEDの方が多くのメリットがあるため、広くLEDへの置き換えが推進されてきたという経緯です。 しかしかつての紫外線LEDには「出力が弱い」という大きな課題があり、ランプからLEDへの置き換えが足踏みされる状況でした。 現在は技術の進歩によって紫外線LEDの「ハイパワー化」が実現し、樹脂硬化を始め、照明や殺菌、センシング用途など様々な分野で活用されています。 当
GAN で物理的に頑丈な形状を生成し、3Dプリンタで印刷 - Qiita
0. この記事の嬉しいところ ディープラーニングで生成したデータを 3Dプリンタ で印刷する流れがわかる (10. 実験用コードにおいて、全コード GitHub に上げてます。git clone して環境さえ作れば、同じことが簡単にできるはずです。環境の作り方はこちらに書いています。) 材料力学の勉強になる (僕も勉強しながら書いてますが…) TensorFlow 2.0 のテンソル操作を材料力学に応用する仕組みが分かります ※ スマホで見ると結構崩れるようなので、PC推奨記事です。 1. 概要 DCGAN (Radford et al., 2016)1 を利用し、そのロス関数に強度情報を加えることで、強度の高い数字を生成できるようにした データのコンセプトを維持したまま強度を操作できる ロスの設計やパラメータ変更により、強度を増減させられる 生成画像の FID (Heusel et al
Steinberg のテクノロジー
1984年の設立以来、Steinberg はデジタルオーディオの可能性を絶え間なく押し広げてきました。
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https://www.jstage.jst.go.jp/article/isciesci/49/4/49_KJ00003364261/_pdf
https://aimap.imi.kyushu-u.ac.jp/wp/wp-content/uploads/2018/01/tutorialKamiyama.pdf
https://orsj.org/wp-content/or-archives50/pdf/bul/Vol.47_11_730.pdf
未踏領域のデザイン 宇宙は私たちに新しい視座を与えてくれる | ファン!ファン!JAXA!
Lispはなぜ覇権を握らなかったのでしょうか？
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 人間の脳から産まれたディープラーニングのプルーニング
