「悪問」に対して「良問」とは言いますが、「愚問」に対して「賢問」は聞いたことがないですねぇ・・・? 相手を試す場合以外の質問は、知らないから問うものなので、「分かりやすい問い」や「答えやすい問い」はあっても、「賢い問い」はちょっとピンときませんね。 単に「問」でよいような気がしますが。
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硬式テニスのフォアハンド に悩みがあります。カラダがひねれないことが、原因なのか、手打ちなのか、右肩が前に出ず、肘から先だけで小指側から手平を上に手首をひねり肘が前に出る感じです。 硬式テニスのフォアハンド に悩みがあります。カラダがひねれないことが、原因なのか、手打ちなのか、右肩が前に出ず、肘から先だけで小指側から手平を上に手首をひねり肘が前に出る感じです。 球は悪くないように見えますが、安定しませんし、パワーボールは打てません。 肩甲骨から動かせ、球を迎えに行け、球のバウンド前にカラダを開いていけ、と言われてできる時もあるのですが、意識しても球が来る前にラケットが始動できません。 しかし、足元や長い球は上がりっぱなを打つのは得意で、なんとなくカンで打つ感じで、それ!っと褒められるのですが、あれは、咄嗟にカラダが反応しますが、普通のフォアハンド では待ちすぎて押せないから肘と手首で球を弾
大学数学の範囲も越えるので歴史的な話。 もともとハミルトンという人が複素数を越える範囲の数を規定して演算規則ができるだけ成り立つようにしたいと考えた。ここで実数空間は直線であり一次元空間を表す。複素数空間は高校生にもよく知られているように二次元平面を表す。ならば三次元空間を考えることができるように複素数のように数を拡張すればいいと考え,iに加えてjを使えばよいと考えたがうまくいかず、i,j,kのように2つ追加するとうまくいった(これを四元数という)。ここで例えばx1=a1+ib1+jc1+kd1とx2=a2+ib2+jc2+kd2の積を考えると実数部分と実数でない部分が生まれる。そこで実数部分の方を実数空間の中で表わされる積だからinner product(内積)、実数でない部分を外積と呼ぶことにした。 これは非常にうまくいき、幾何学に大きな功績を残したが、計算が複雑だったので結果だけを使
それはξより複雑な文字を毎日書いてる日本人が言うことではないと思うんだが ミ ´ ω`ミ 1. よく見れば 「そ」 の書き始めと終りを曲げただけの文字だ。 2. 「とら」 を急いで書いてもξになるぞ。 3. 「三」 を走り書きしてもξだ。 この書き方の問題点は、ξを 「とら」 と読む癖がついてしまうことだ。ξにプライムがついて 「ξ"」 になってるともう 「どら」 としか読めない。ζ" きζ" きしちゃうだろ? ミ ´ ω`ミ
これは、行列のノルムの中でも作用素ノルムと言うやつです。 supは上限を意味し、定義もありますが、定義を見ても理解しにくいので、 数学的には厳密でなくても、次のように理解した方がわかりやすいと思います。 つまり、あるXの範囲がX≦aもしくは、X<aであれば、sup(X)=aになると言う事です。 maxとの違いは、X≦aの場合max(X)=aですが、X<aの場合max(X)は存在しないと言うのが大きな違いです。 例えば、 Xの値域がX≦5の場合、max(X)=sup(X)=5 Xの値域がX<5の場合、max(X)は存在せず、sup(X)=5になります。 次に作用素ノルムの意味ですが、 要するに、空間内で、ベクトルxをいろいろ変化させて、‖Ax‖/‖x‖を求め、 ‖Ax‖/‖x‖の上限(sup)をノルムの値とすると言う事です。 つまり、(‖Ax‖/‖x‖)≦aもしくは、(‖Ax‖/‖x‖)<a
テンソルにはnを自然数として、n階のテンソルという3^n個の要素をもつ一般的なテンソルも定義できますが、お尋ねになっているのは誘電率とか応力などの、通常はただ単にテンソルといわれることの多い2階のテンソルのことではないかと思います。 大きさだけを有し、方向を持たない物理量をスカラー、大きさと三次元空間における方向を有するものをベクトルということはご存知のことと思います。ベクトルは三つの成分を一組とする物理量で、適用する座標系によって成分の表現は変わってきます。次に、テンソルは二つの独立なベクトルとベクトルとを結びつける物理量と考えることができます。たとえば、電束密度というベクトルと電界というベクトルを結びつけるものが誘電率というテンソルです。力というベクトルと面というベクトルを関係づけるのが応力というテンソルです。テンソル(2階)は一般に3×3=9個の成分があります。 同じテンソルでも座標
どのようなデータかまったく分からないので、一般的なことしか言えませんが、以下のようなことが一般的には言えます。 1. 45個も説明変数を考慮するのであれば、まずは多重共性性について十分注意する必要があります。 http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Regression/mreg/mreg6.html 多数の説明変数を扱う場合、この問題を考慮しないと致命的な過ちを犯してしまう可能性があります。この問題は、一般的な重回帰でも、ロジスティック回帰でも同じです。VIFなどを用いて、多重共線性の問題を排除する必要があると思います。 2. 階層性に注意する必要があります。 例えば、サンプリングデータがあるグループに分かれている場合、特にロジスティック回帰などでは過分散が生じる可能性が非常に高くなります。グループが少ない場合は、ダミー変数として説明変数に投入すること
統計の検定で第2種過誤(β-error)がいまいちわかりません。 仮説検定を行う手続きで 帰無仮説が正しいと勝手に決め込んで切り込みますが 本来、 (1)本来、帰無仮説が正しい場合 それを棄却すると第1種過誤(αエラー)、棄却しないと真に正しい判断(1-α) (2)本来、帰無仮説が間違っている場合 帰無仮説を棄却すると真に正しい判断(1-β)、棄却しないと第2種過誤(βエラー) ですよね? 仮説検定においては(1)の場合のみを想定して、αエラーの確率を有意水準(p<0.05など)をもって棄却すると判断し、保障していますが、βエラーの確率は一体どう保障するのでしょうか? よく分布図に、有意水準のラインが引いてあり、αエラーの確率分布とβエラーの確率分布を交わらせてますが、その図でαエラーの有意水準より内側がβ、外側(棄却域)が1-βとなっているから、1-βである検出力を多く見積もるために、有
ドイツは単独政権を作ることが難しく、緑の党が政権に加わった際に 2020年頃までに原発を廃止すると決めざるを得なかったのです。 そして風力発電、最近は太陽光発電に熱心ですが、電力会社は、 その度にバックアップ電源として自国にある豊富な質の悪い石炭 (褐炭、泥炭)火力発電所建設を余儀なくされ、過去5年で電気代が 2倍となり、多電力消費産業(アルミニウム製錬等)は国外に 工場を移転し、雇用問題にもなっています。また、フランスから 大量の電気を購入していますが、フランスの発電電力量の80%は 原子力です。原子力反対と言いつつ、他国の原子力による電力を 購入している矛盾は常に問題とされるところです。メルケル首相自身も 原子力発電を継続、発展すべきと考えていますが、単独政権でない ためできないのが現状です。 日本は、ドイツのように石炭もなく、エネルギー自給率が僅か4% で、エネルギー消費の80%以上
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