情報幾何と機械学習
( ) 1–1–1 2 The National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Central 2, 1–1–1 Umezono Tsukuba-shi Ibaraki 305–8568, Japan E-mail: s.akaho@aist.go.jp differential geometry duality flat space projection probabilistic model statistical inference JL 002/02/4202–0086 c �2002 SICE 1. 1 ˆ ξ1 ξ2 1 2. 2.1 n ξ = (ξ1 , . . . , ξn ) X f(x; ξ) 1 ξ 1 ( ) X {x0, x1, . . . , xn} Prob(X = xi) =
擬似逆行列の作り方 そして、ガウスの最小拘束の原理
中田亨 ( 産業技術総合研究所デジタルヒューマン研究センター) 2005年3月7日 1. 文字の設定 変位ベクトル 質量行列 ここで、質量行列の下ごしらえ。 , 2. 無拘束時の加速度ベクトルの作成 無拘束時の加速度ベクトル：この例では、各物体の拘束条件を全て無視すれば、物体はそれぞれ自由落下するので、 3. 拘束条件の枚挙 拘束は束縛とも言う。 (1) 機構による拘束 (2) 人間の指令による拘束 例えば、 など、色々ありえる。 4. 拘束条件の行列表記 拘束条件を、無理矢理に下記の行列表記にする。 ただし、 i は拘束条件の番号、 は行ベクトル、はスカラー。も も の関数として構成すること。 例） を２回時間微分して、 各拘束条件を書き下したら、１つの行列とベクトルにまとめる。 , 拘束方程式は、 となる。念のために言うと、Ａやｂは定数ではなく、 という関数関係がある。 5. 運動方程
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