ユークリッド距離 - Wikipedia
数学におけるユークリッド距離（ユークリッドきょり、英: Euclidean distance）またはユークリッド計量（ユークリッドけいりょう、英: Euclidean metric; ユークリッド距離函数）とは、人が定規で測るような二点間の「通常の」距離のことであり、ピタゴラスの公式によって与えられる。この公式を距離函数として用いればユークリッド空間は距離空間となる。ユークリッド距離に付随するノルムはユークリッドノルムと呼ばれる。古い書籍などはピタゴラス計量（英: Pythagorean metric）と呼んでいることがある。 定義[編集] 点 p と q の間のユークリッド距離とは、それらをつなぐ線分 pq の長さをいう。 直交座標系において、n次元ユークリッド空間内の2点 p = (p1, p2, …, pn), q = (q1, q2, …, qn) に対して、p から q への、あ
調和級数 - Wikipedia
数学における調和級数（ちょうわきゅうすう、英: harmonic series）とは発散無限級数 のことをいう。名称の「調和」(harmonics) というのは音楽や和声学における倍音の概念に由来するもので、振動する弦の倍音の波長がその弦の基本波長の 1/2, 1/3, 1/4, ... となっていることによる。調和級数の各項は前後の項の調和平均になっており、また調和平均という用語もやはり音楽に由来するものである。 歴史[編集] 史実として、調和級数が発散することの最初の証明は14世紀のニコル・オレームによるものだが[1]、これには誤りがあった。後に正しい証明がなされるのは17世紀、ピエトロ・メンゴリ（英語版）、ヨハン・ベルヌーイ、ヤコブ・ベルヌーイらによってである。 歴史的には、調和数列は建築学の観点からの需要があった。特にバロック時代には、平面図や立面図での均衡をとるために、あるいは教
正の数と負の数 - Wikipedia
この記事には参考文献や外部リンクの一覧が含まれていますが、脚注による参照が不十分であるため、情報源が依然不明確です。適切な位置に脚注を追加して、記事の信頼性向上にご協力ください。（2019年1月） 数学における正の数（せいのすう、英: positive number, plus number, above number; 正数）は、0より大きい実数である。対照的に負の数（ふのすう、英: negative number, minus number, below number; 負数）は、0より小さい実数である。とくに初等数学・算術や初等数論などの文脈によっては、（暗黙の了解のもと）特に断りなく、より限定的な範囲の正の有理数や正の整数という意味で単に「正の数」と呼んでいる場合がある。負の数も同様である。 関数[編集] 符号関数[編集] 定義域が実数であり、正数に対して1を、負数に対して−1を、
冪等 - 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?: "冪等" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2015年10月） 数学において、冪等性（べきとうせい、英: idempotence、「巾等性」とも書くが読み方は同じ）は、大雑把に言って、ある操作を1回行っても複数回行っても結果が同じであることをいう概念である。まれに等冪（とうべき）とも。抽象代数学、特に射影（projector）や閉包（closure）演算子に見られる特徴である。"idempotence" という単語はラテン語の "idem"（同じ=same）と"potere"（冪=power）から来ている。 主に以下の2つの定義
ツェラーの公式 - Wikipedia
※3月1日 ～ ( m － 1 )月末日迄の日数と、[ 306 ( m + 1 ) / 10 ] － 122 の値は完全に一致している。 従って、1年1月1日 ～ y 年 m 月 d 日の日数は、上記全てを合算した、 31 + 28 + 365 ( y － 1 ) + [ y / 4 ] - [ y / 100 ] + [ y / 400 ] + [ 306 ( m + 1 ) / 10 ] － 122 + d ・・・ 【※】／ Fairfield の公式 となる。 曜日は７日間で循環しているので、上記【※】式の 7 の剰余を求めることで、曜日が判明する。即ち、 ・・・ 【I】 である。 このとき、h のとり得る値は 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6 で、順に日曜日、月曜日、火曜日、水曜日、木曜日、金曜日、土曜日を表す （現行のグレゴリオ暦は、1582年10月15日に、この日を金
二分法 - Wikipedia
この項目では、数値解析における二分法について説明しています。ゼノンのパラドックスの二分法については「ゼノンのパラドックス」を、誤った二分法については「誤った二分法」を、論理学・哲学上の二分法（dichotomy）については「二項対立」を、数理的な二分法については「2値論理」をご覧ください。 数値解析における二分法（にぶんほう、英: bisection method）は、解を含む区間の中間点を求める操作を繰り返すことによって方程式を解く求根アルゴリズム。反復法の一種。 方法[編集] 2分法 赤線は解の存在する範囲。この範囲を繰り返し1/2に狭めていく。 ここでは、となるを求める方法について説明する。 ととで符号が異なるような区間下限と区間上限を定める。 との中間点を求める。 の符号がと同じであればをで置き換え、と同じであればをで置き換える。 2.に戻って操作を繰り返すことにより、となるに近づ
等差数列 - 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?: "等差数列" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2017年7月） 数学における等差数列（とうさすうれつ）または算術数列（さんじゅつすうれつ、（英: arithmetic progression, arithmetic sequence）とは、隣接する各項の差が等しい数列である。隣接する項の差を公差（こうさ、（英: common difference）という。 例えば、5, 7, 9, … は初項 5, 公差 2 の等差数列である。同様に、1, 7, 13, … は公差 6 の等差数列である。 等差数列の初項を a0 とし、その公
等比数列 - Wikipedia
等比数列（とうひすうれつ）または幾何数列（きかすうれつ、英: geometric progression, geometric sequence）は、隣り合う2つの項の比が項番号によらず等しい数列をいう。各項に共通するその一定の比のことを公比（こうひ、英: common ratio）という。 例えば初項が 4, 公比が 3 の等比数列の最初の数項を列挙すると 4, 12, 36, 108, … となる。ある数列について、隣り合う項の比（この場合、12/4, 36/12, 108/36, …）が常に等しいならその数列は等比数列である。 等比数列 {an} について、（定義より公比は 0 でないため）公比 r は任意の n 番目の項とその次の項の比 r = an+1/an から得られる（特に r = 1 の場合は公差が 0 の等差数列でもある）。等比数列の各項は初項 a と公比 r を用いて具
ベン図 - Wikipedia
ベンにゆかりの深いケンブリッジ大学のゴンヴィル・アンド・キーズ・カレッジにはある、ベン図を描いたステンドグラス ベン図（ベンず、もしくはヴェン図、英: Venn diagram）とは、複数の集合の関係や、集合の範囲を視覚的に図式化したものである。イギリスの数学者ジョン・ベン (John Venn) によって考え出された。 ベン図はレオンハルト・オイラーによるオイラー図の特殊な場合に相当する。 概要[編集] 図1. オイラーによる部分集合の表し方 複数の集合を考える際には、各集合をひとつの閉曲線（例えば円）で表し、相関をその閉曲線の交わり方によって表すことができる。 例えば、オイラーは、集合 A が集合 B の部分集合であることを、図1のように表した。 図2. ベンによる部分集合の表し方 しかし、ベンは同じことを図2のように表した。黒で塗りつぶされた領域は、その領域に元が存在しないことを表す
エラトステネスの篩 - 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?: "エラトステネスの篩" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2019年6月） エラトステネスの篩 (エラトステネスのふるい、英: Sieve of Eratosthenes) は、指定された整数以下の全ての素数を発見するための単純なアルゴリズムである。古代ギリシアの科学者、エラトステネスが考案したとされるため、この名がついている。 アルゴリズム[編集] 2 から 120 までの数に含まれる素数を探すGIFアニメーション 指定された整数x以下の全ての素数を発見するアルゴリズム。このアニメーションでは以下のステップにそって 2 から
確率密度関数 - Wikipedia
標準正規分布の箱ひげ図および確率密度関数 N(0, σ2) 確率密度関数（かくりつみつどかんすう、（英: probability density function、PDF）とは、確率論において、連続型確率変数がある値をとるという事象の確率密度を記述する関数である。確率変数がある範囲の値をとる確率を、その範囲にわたって確率密度関数を積分することにより得ることができるよう定義される。確率密度関数の値域は非負の実数であり、定義域全体を積分すると1である。 例えば単変数の確率密度関数を平面上のグラフに表現して、x軸に確率変数の値を、y軸に確率密度を採った場合、求めたい範囲（x値）の下限値と上限値での垂直線と、変数グラフ曲線と y = 0 の直線とで囲まれる範囲の面積が確率になる。 「確率分布関数」 (probability distribution function)[1] あるいは「確率関数」
ポアソン分布 - Wikipedia
統計学および確率論で用いられるポアソン分布（英: Poisson distribution）とは、ある事象が一定の時間内に発生する回数を表す離散確率分布である。 数学者シメオン・ドニ・ポアソンが1838年に確率論とともに発表した。 ある離散的な事象について、ポアソン分布は所与の時間内での生起回数の確率を示し、指数分布は生起間隔の確率を示す[1]。 定義[編集] 定数 λ > 0 に対し、0 以上の整数を値にとる確率変数 X が を満たすとき、確率変数 X は母数 λ のポアソン分布に従うという。 ここで、e はネイピア数 (e = 2.71828…)であり、k! は k の階乗を表す。また、λ は所与の区間内で発生する事象の期待発生回数に等しい。 P(X = k) は、「所与の時間中に平均で λ 回発生する事象がちょうど k 回（k は非負の整数）発生する確率」に相当する。例えば、事象が平
ランダウの記号 - Wikipedia
スターリングの公式はランダウの記号を用いてと書くこともできる。 ランダウの記号（ランダウのきごう、英: Landau symbol）は、主に関数の極限における漸近的な挙動を比較するときに用いられる記法である。 ランダウの漸近記法 (asymptotic notation)、ランダウ記法 (Landau notation) あるいは主要な記号として O （数字の0ではない）を用いることから（バッハマン-ランダウの）O-記法 (Bachmann-Landau O-notation[1])、ランダウのオミクロンなどともいう。 記号 O はドイツ語のOrdnungの頭字にちなむ[2]。 なおここでいうランダウはエトムント・ランダウの事であり、『理論物理学教程』の著者であるレフ・ランダウとは別人である。 ランダウの記号は数学や計算機科学をはじめとした様々な分野で用いられる。 概要[編集] ランダウの
指数表記 - Wikipedia
任意の有理数を、次の形式で表現する[2]。負の数の場合は、先頭にマイナス符号を付ける。 m × 10n m は有理数、n は整数である。m を仮数部 (mantissa)、n を指数部 (exponent) と呼ぶ。 例えば、 6.02214076×1023 アボガドロ定数（単位: mol−1） 6.62607015×10−34 プランク定数 （単位: J s） −9.2847647043×10−24 電子の磁気モーメント（単位: J⋅T−1） 仮数部 (m) には通常有限小数を用い、小数部は3桁ごとにスペース（正確には thin space）を挟むのが通例である。ただし、小数点の後の数字列が4桁の場合やスペースの後の数字列が4桁の場合は、1桁だけ分けるためのスペースを挿入しないのが普通である[3][4]。 例えば、 7.2973525693×10−3 微細構造定数（無次元量） E表記[編
期待値 - Wikipedia
確率論における期待値（きたいち、英: expected value）は確率変数を含む関数の実現値に確率の重みをつけた加重平均である[1]。 確率変数 を引数にとる関数 の に関する期待値 は次で定義される[1]： 例えば、賭博において、期待値を受け取れる賞金の「見込み」の金額とすることがある。ただし、期待値を取る確率変数値の確率が最大とは限らず、確率変数値が期待値を取るわけでもない。しかし、独立同分布であれば、標本平均は期待値に収束することが知られている（大数の法則）。 定義[編集] 離散型確率変数[編集] 確率空間 (Ω, F, P) において、確率変数 X が高々可算個 x1, x2, … を取るとき（離散型確率変数）、X の期待値は で定義される。 連続型確率変数[編集] 確率空間 において、確率変数 X が実数などの連続値を取る（非可算無限）であるとき（連続型確率変数）、可積分な確
除法 - Wikipedia
20 個のりんごを 4 つに等分配したとき、それぞれのグループにはりんごが 5 個ある。20÷4=5 除法（じょほう、英: division）とは、乗法の逆演算であり四則演算のひとつに数えられる二項演算の一種である。除算（じょさん、じょざん）、割り算（わりざん）とも呼ばれる。 除法は ÷（日本で一般的） や /（世界的に優勢）、：（ドイツ・フランス）、及び⟌（筆算の場合）などといった記号を使って表される（#記号についても参照）。除算する2つの数のうち一方の項を被除数 (ひじょすう、英: dividend) と呼び、他方を除数 (英: divisor) と呼ぶ。有理数の除法について、その演算結果は被除数と除数の比を与え、分数を用いて表せられる。このとき被除数は分子 (英: numerator)、除数は分母 (英: denominator) に対応する。被除数と除数は、被除数の右側に除数を置い
合同関係 - Wikipedia
抽象代数学において、合同関係 (congruence relation)（あるいは単に合同 (congruence)）は（群、環、あるいはベクトル空間のような）代数的構造上の、その構造と協調的な同値関係である。すべての合同関係は対応する商（英語版）構造を持ち、その元はその関係の同値類（あるいは合同類 (congruence class)）である。 基本的な例[編集] 合同関係のプロトタイプの例は整数全体の集合上の を法とした合同である。与えられた正の整数 に対して、2 つの整数 と は次のようなとき を法として合同 (congruent modulo ) と呼ばれ、 と書かれる。 が によって割り切れる（あるいは同じことだが と は で割られたときに同じ余りを持つ）。 例えば、 と は を法として合同である なぜならば は 10 の倍数であるからだ、あるいは同じことだが、 と はどちらも
互いに素 - Wikipedia
互いに素とは、数学の複数分野で使われる用語である。 集合論 互いに素 (集合論) → 素集合 整数論 互いに素 (整数論) 代数学 2つの多項式が「互いに素である」とは、両者をともに割り切るような多項式が存在しないこと、つまり、それぞれの多項式の因数分解で共通の因数が現れないことである。 2つのイデアルが「互いに素である」とは、そのイデアルの和が環全体となることである。 このページは曖昧さ回避のためのページです。一つの語句が複数の意味・職能を有する場合の水先案内のために、異なる用法を一覧にしてあります。お探しの用語に一番近い記事を選んで下さい。このページへリンクしているページを見つけたら、リンクを適切な項目に張り替えて下さい。
連分数 - Wikipedia
連分数（れんぶんすう、英: continued fraction）とは、分母に更に分数が含まれているような分数のことを指す。分子が全て 1 である場合には特に単純連分数または正則連分数（英: regular continued fraction）ということがある。単に連分数といった場合、正則連分数を指す場合が多い。具体的には次のような形である。 ここで a0 は整数、それ以外の an は正の整数である。正則連分数は、最大公約数を求めるユークリッドの互除法から自然に生じるものであり、古くからペル方程式の解法にも利用された。 連分数を式で表す際には次のような書き方もある。 または x = [a0; a1, a2, a3] また、極限の概念により、分数を無限に連ねたものも考えられる。 二次無理数（整数係数二次方程式の根である無理数）の正則連分数展開は必ず循環することが知られている。逆に、正則連分
フィボナッチ数 - Wikipedia
一般項[編集] フィボナッチ数列の一般項は次の式で表される[3]： この式は1843年にビネ (Jacques Philippe Marie Binet) が発表したことからビネの公式と呼ばれるが、それ以前の1730年（ド・モアブル）・1765年（オイラー）にも発表されており、ビネは最初の発見者ではない。 なお、この式に現れる は黄金数で、いくつかの数学的特徴がある。黄金数を作る二次方程式 x2 − x − 1 = 0 の解を α, β (α > β) とすると、上記の一般項は と表せる。 また、一般項の第2項 の絶対値は減少列で、n = 0 のとき より、第2項を切り捨てた式は Fn の値を 0.447 以下（n > 4 のとき1%以下）の誤差で与える近似式である。 この誤差の絶対値は0.5未満なので、Fn の正確な整数値は以下の式で得られる[3]。 ただし、 は床関数である。 なお、後
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