ベルヌーイの不等式 - あらきけいすけの雑記帳
解析教程 上 新装版 作者: E.ハイラー,G.ワナー,蟹江幸博出版社/メーカー: シュプリンガー・ジャパン(株)発売日: 2006/09/15メディア: 単行本 クリック: 22回この商品を含むブログ (5件) を見る教育用の覚書。自然対数の底 e (ネイピア数)の定義に現れる数列 a(N)=(1+1/N)Nが単調増加列であることの証明が思いつかなかったので、ハイラー, ワナー, 『解析教程（上）』を見てしまったのだが、その I.2, 演習問題 2.4 に次の二つの不等式が紹介されていて、この2番目の不等式を使ってくだんの数列の単調性を証明しろと演習問題2.5にあった*1。a≧-1,n=0,1,2,..のとき (1+a)n≧1+na0＜a＜1, n=2,3,...のとき 1-na＜(1-a)n＜1/(1+na)この本で参照されている文献は『ヤコブ・ベルヌーイ(1689)『全集』(1744
Osvaldo Martin 著, 金子武久 訳 Pythonによるベイズ統計モデリング (Bayesian Analysis with Python) 2018-06-26 https://www.kyoritsu-pub.co.jp/book/b10003944.html Christopher M. Bishop 著, 元田浩 栗田多喜夫 樋口知之 松本裕治 村田昇 監訳 パターン認識と機械学習 ベイズ理論による統計的予測 (Pattern Recognition and Machine Learning) 2012-01-20 https://www.maruzen-publishing.co.jp/item/?book_no=294524 Pythonによるベイズ統計モデリングを読んだので学習メモを整理します。学習中のノートなので正確ではないかもしれません。使われているコードをP
はじめに NEC PC-9800シリーズのN88-BASIC(86)およびN88-日本語BASIC(86)で使える命令・関数について簡単な機能の説明、書式、文例を挙げています。というか内容はほぼ『PC-9801VX BASICリファレンスブック』(日本電気株式会社、1987年発行)の写しですが、N-BASIC(86)のみに該当する記述は省略しています。N88-日本語BASIC(86)はシステムディスク(FD)から起動するスタンドアロン版が対象です。 N88-BASIC(86) BASIC言語のEmEditor強調表示用構文ファイルを作りました。EmEditorをお持ちの方はよろしければお使い下さい。 コマンド システム制御コマンド CONT 機能 STOPキー入力、またはSTOP文によって停止したプログラムの実行を再開する。 書式 CONT 文例 CONT KEY LIST 機能 ファンク
AhrefsのSEO データが信頼できる理由 指標の解説へ入る前に、Ahrefs を信頼すべき理由を説明しましょう。 CloudflareRadarによると、Ahrefs は SEO 業界で最もアクティブなクローラーをもっており、GoogleBot と BingBot に次ぐ、世界で 3 番目にアクティブなクローラーです。 また、Ahrefs社は一流のインフラストラクチャも備えており、 ツールとデータを改善するために、独自の検索エンジンを構築することで得られたテクノロジーとインサイトを取り入れている、唯一のツールを提供しています。 Aira のレポート: The State of Link Building Report 2022によると、Ahrefs は SEO 業界で最も信頼できるバックリンク データを持つとされています。 SEO 専門家の 64% が、競合他社よりも Ahrefs の
この章では、SwissMicros DM42の前身であるHP-42Sについて紹介します。 筆者はHP-42Sを所有していないので、そのエミュレーターFree42 2.5.17の画像を説明に使います。 電卓の左下にある[EXIT]の上にあるオレンジ色のキーは[SHIFT]キーです。 この記事を理解するには最低でも 4 Level RPN の知識が必要です。 ここではHP-42Sの紹介をしますが、概要の説明だけですので、詳細は「HP-42S 取扱説明書」をご覧ください。 目次 説明書 過去の名機 純粋な 4 Level RPN よりも進化した電卓 操作性 メニュー表示による操作 メニューの種類が多くて煩雑 CATALOGメニューの[ FCN ] 有用なのかよく分からないCUSTOMメニュー 文字入力 計算機能 数値範囲が広い 複素数と複素行列に対応 ソルバーと数値積分計算にプログラミング必須
WWDC24：ゲインマップテクノロジーをISO規格標準化する「Adaptive HDR」を解説（iPhone 15以降で撮影可能） | NEWS | Mac OTAKARA
※本サイトは、アフィリエイト広告および広告による収益を得て運営しています。購入により売上の一部が本サイトに還元されることがあります。 Appleが、WWDC24において「HDRを使用してアプリのダイナミックイメージ体験を向上」を公開しています。 Appleは、昨年のWWDC23において、HDR写真のエンコードと表示に関する仕様が、国際標準化機構で「ISO/TS 22028-5」として承認されたことを発表しました。 ISO HDRファイルは、SDRディスプレイで表示するときにSDRに調整する必要があることに注意することが重要です。これは通常、ITU仕様2408、2446、2390に記載されているような、デフォルトのトーンマッピング演算子を使用して行われます。 今年新しく導入されるのは「Adaptive HDR」と呼んでいます。 すでにISO HDRがあるのに、なぜ新しい規格が必要なのかと聞か
Optunaの使い方備忘録 - Qiita
はじめに ハイパラセッティング，沼ですよね． Optunaとは，Pythonで機械学習をするときに使う自動ハイパラチューニングライブラリです． ハイパラの探索空間を設定してあげると，いい感じに探索していい感じのハイパラを見つけてきてくれます．総当たりではないので，最適解ではないです． この記事は，optunaの使い方の (自分用) 備忘録です．optuna解説記事はググれば多分出てきますが，いろんな解説があった方がいいでしょう． 昔は大学院生降下法(GSD: graduate student descent)，つまり大学院生に手作業でハイパラを探索させる手法が一般的だったようですが，時代はoptunaです． 全体的な構造 objective関数を作り，最小化・最大化したいscoreを返す objectiveをoptunaに渡して最適化を実行すると，ハイパラが最適化されて帰ってくる 簡単です
パート2ということで、今回はデータのカーブフィットを実施した例を紹介する。量が多いので2回に分ける。本来なら、内蔵されている線形多項式や対数関数を回帰式に採用した例を先に紹介すべきだが、それはツールのサイトを見て貰えば理解できるであろう。そこで一足飛びに「回帰式をユーザー指定するオプション」の使い方を掲載する。 データ解析ツールは複数触ってきたが、使い勝手が良く、長く付き合っているのはKaleidaGraphだ。DeltaGraphProも素晴らしい。グラフ完成度は両ツールとも科学技術論文掲載レベルなので言うことは無い。 以下にKaleidaGraphによる非線形最小二乗法によるカーブフィットの例を記載する。 ----------------------------------------------------------------------------------- 非線形最小二乗
関数体の数論 - note1100’s blog
2023年度の八王子数論セミナーのノートをまとめる.(以下は初日と二日目の分) 最初は, \(A:=\mathbb{F}_q[t], K:=\mathbb{F}_q(t) , \mathbb{C}_\infty:="\overline{\mathbb{F}_q｟1/t｠}の(1/t)進完備化"\)としたとき, \(e_n(x):=\prod_{f \in A(d)}(x-f)\)というものを考えるところから始まった. ここで, \(A_n(d)\)は次数がd未満の多項式全体の集合とした. これは, 後々Carlitz exponentialとうまく対応してくるものである. Moore discriminantの性質から, $$ e_(x)=\Delta(1,t,\ldots,t^{n-1},x)/\Delta(1,t,\ldots,t^{n-1})=\sum_{k=0}^{n}(-1)^{
ゲームエンジンとの関係の現状[編集] 2000年以降、ソニーのプレステ系ハードの3Dレンダリングエンジンは、実はWindowsのDirectXに合わせて作られてあります。 なぜそれが分かるかというと、ゲーム3Dデザイナー向けの3D-CG技法書を読むと、Direct3Dを中心に解説してあるからです[1]。 だからゲーム業界の3Dデザイナーがモデル制作をする際も、Windows向けの3Dモデリングソフトを用いて、ゲーム用の3Dモデルを作っています。なお、テクスチャなどの画像フォーマットは、プレステ2の場合は「TM2」（ティーエムツー）という（おそらくソニー独自の）画像フォーマットです[2]。 実際にゲームで3D-CGを表示したい場合、現在では海外大手ゲームエンジン（UnityやUnreal Engine など）に、すでに既存の有名3D-CGソフト（Autodeskの製品や、フリーソフトならbl
エントロピーを最大にする分布｜会沢修也
確率分布に対して、エントロピーという量が定まります。 $${H(p(x)):=\sum_x -p(x)\log p(x)}$$ これは「情報量」を表す量であり、熱力学(物理)的なエントロピーとも対応する興味深い対象です。この記事では、「情報量」であることの直感的なモチベーションを回収し、どんな確率分布だとエントロピーが大きくなるか、について考察します。 1.エントロピーの意味エントロピーの表式$${H(p(x)):=\sum_x -p(x)\log p(x)}$$は、$${-\log p(x)}$$という値に対する平均値と見ることができます。砕けた言い方をすれば、この量は「ビックリ度合い」を表すものです。 例えばある人が、 ・宝くじで3等を当てた ・宝くじで1等を当てた というようなとき、よりビックリするのは当然1等を当てた場合でしょう。なぜよりビックリするのかと言えば、その発生確率が後者
はじめに 本記事は、Hubert Yockeyが著した「情報理論と分子生物学」についての勉強メモ📚です。 原題：Information Theory and Molecular Biology 1992 Hubert Yockey Hubert Yockeyは、アメリカの物理学者、情報理論家です。(1916 - 2016) 分子生物学と情報理論の両方に造詣が深い科学者であり、著書「情報理論と分子生物学」は、これら2つの分野の融合に関する重要な貢献の1つとなっています。 「情報理論と分子生物学」 この本では、生命現象における情報伝達の役割に焦点を当て、生物学的情報がどのように物理学や情報理論の観点から理解できるかを説明しています。 Yockeyの著書は、分子生物学や生物物理学、生命科学の研究者だけでなく、情報理論や数学、物理学など、他の多くの分野の研究者にも興味を持たれています。それは、生
『磁力と重力の発見』『一六世紀文化革命』に続き「なぜ、どのように西欧近代において科学が生まれたのか」を探る、近代科学誕生史〈三部作〉の堂々たる完結篇。“遠隔力”の問題とともに、著者が17世紀科学革命への「戦略高地」の一つであったと見る天文学の近代科学化を、16世紀文化革命はいかに準備したのか。 プトレマイオス理論の復元にはじまり、コペルニクス地動説をへてケプラーの天体力学へいたる15-16世紀の天文学史の展開は、観測にもとづく天文学を、自然哲学としての宇宙論より上に据えるという学問上の下剋上をなしとげ、まったく新しい自然研究のあり方を生みだした。多くの科学史家を虜にしてきたこの一大変革を、著者は前作から貫かれる独自の視座と周到な目配りで捉えなおす。 話は、後世の天文研究の改革にとって最大級の足がかりになると同時に障壁にもなった、プトレマイオスの数学的天文学から始まる。アリストテレス宇宙論と
MTF_KuChart レビュー
MTF_KuChart MT5版のKu_Chartです。 言うに及びませんが有名トレーダーのくーちゃんがリーマンブラザーズの裁量トレーダーのディーリングを参考に考案したインジケータです。 特徴としてはインジケータですがバッファを使用せず、全てトレンドライン等のオブジェクトを使用して表示しています。 またサブチャートに描くのではなくメインチャートの現在価格の遥か上の領域に描きますので、チャートのプロパティの「バーのスケールポイント」のチェックを外すことで通常の表示範囲との切り替えが可能です。 Ku-Chart上のテキストは全てマウスクリックで操作できますので、対数変化率の計算に含めるメンバー(USDは固定)やどの時間軸で計算するかなどインジケータを添付したチャートの時間軸に関係なく瞬時に計算されます。 通貨の他にも代表的な株価指数やコモディディ、仮想通貨などを組み合わせて表示可能です。 方向
※この記事は AI によって書かれた内容をもとに作成したものになります。Hakky では自社の取り組みの一環として、記事作成に AI を導入しています。 ビジネスシーンでの ChatGPT の活用が進み、ChatGPT に代表される大規模言語モデル（LLM）を活用するプロンプトをいかに上手に作るかが大切になってきています。この記事では、プロンプトを自動生成・評価して最適化を行うフレームワークである**自動プロンプトエンジニア（APE）**についてご紹介いたします。 LLM とプロンプトエンジニアリング ChatGPT のような LLM を効果的に活用するための考え方のひとつに「プロンプトエンジニアリング」というものがあります。プロンプトは、ChatGPT に与える命令等のことで、これにより対話しながら結果を引き出すことができるようになります。プロンプトエンジニアリングとは何かについてはこ
モジュール製品 | 株式会社日本オーディオ
モジュール製品 当社の基幹製品です。アナログ、デジタル技術の長い経験から製品化に成功したファンクションモジュールは次のような長所を持ち各方面でご利用いただいております。 ① 高精度に調整済みの各種高性能回路を小型モジュール化しているため、スペースの低減、低コスト化、組立工数削減に貢献します。 ② 全てのモジュールはエポキシまたはシリコーン充填により、温度、湿度、塵埃等から護られて長期間安定に動 作 します。(発売当初…１９８０年代半ば…に組み込んだ製品もいまだに健在です) ③ アナログベースの製品 であるため、周辺ソフト等の設計は不用で、製品への組込は極めて容易です。（標準的には±１２Ｖ～１６Ｖの電源と必要な入出力を繋げれば即、動作致します。ノイズの発生も皆無です） ④「電圧制御型」のフィルターモジュール（ＶＣＦ）、発振器モジュール（ＶＣＯ）は全て純電子式の可変抵抗素子を使用しています。こ
設計者が知っておきたいプラスチックの材料特性 第7回：プラスチックの応用特性（1） - Kabuku Connect（カブクコネクト）
全8回に渡って技術士の田口先生による連載「設計者が知っておきたいプラスチックの材料特性」を掲載いたします。第7回は「プラスチックの応用特性（1）」です。 ＜目次＞ １．はじめに ２．粘弾性特性 ３．クリープ ４．応力緩和 １．はじめに 前回まで物性表に掲載されるようなプラスチックの基本特性を解説してきました。今回からはプラスチックの応用特性について見ていきます。プラスチックの応用特性は金属材料では注意する必要がないものが多いといえます。しかし、プラスチック製品の設計においては、これらの特性を知らないと品質トラブルに直結してしまいます。今回は応用特性の1回目として、粘弾性特性について解説します。 ２．粘弾性特性 粘弾性特性とは弾性と粘性の性質を併せ持つ特性のことです。金属材料では高温下でのみ現れますが、プラスチックは室温でも顕著な粘弾性特性を示します。したがって、プラスチック製品は高温下で使
Raspberry Pi 4のカメラのマニュアルフォーカスをテストしてみると…注意点がありました（Python、picamera2）｜Marupeke-IKD
Raspberry Pi 4のカメラのマニュアルフォーカスをテストしてみると…注意点がありました（Python、picamera2） Picamera2.set_controlsメソッドでAfModeをAutoもしくはContinuousに設定すると自動的にきゅいきゅいピントを合わせてくれます。 マニュアルフォーカス 一方で時にマニュアルでピントを調整したい時もあります。例えば同じ距離にあるのが分かっている対象物（工場のラインを流れる物、監視カメラ）などは何かのはずみで勝手にピントがずれるとかえって困るんですね。オートフォーカスはたまにピントがずれたまま違う世界に旅立ってしまう事もありますのでw picamera2でオートフォーカスモードをマニュアルに設定するには、Picamera2.set_contorlsにキーをAfMode、値をControls.AfModeEnum.Manualにセ
死亡リスクが最も低くなる体格とは?
高齢者の死亡リスクが最も低くなる最適な体格とは？ 死亡リスクが最も低くなるBMIがフレイルの有無により異なる事を解明 発表のポイント ■体格の指標であるBMI（Body Mass Index）21.5–24.9 kg/m2の者（普通）と比較してBMI<18.5 kg/m2の者（やせ）は、フレイルおよびフレイルでない高齢者どちらにおいても生存率が有意に低いことが示されました。 ■BMI 21.5–24.9 kg/m2（普通）のフレイルでない者と比較して、BMI≥25.0 kg/m2（肥満）のフレイルの者は死亡率が高いことが示されました。 ■フレイルに該当する高齢者では、BMIが高ければ高いほど死亡リスクは低くなるが、フレイルでない高齢者はBMI 23.0–24.0 kg/m2で最も死亡リスクが低い値になることが示されました。 早稲田大学スポーツ科学学術院の渡邉 大輝（わたなべ だいき）助教と
日々、生活をしていくなかで、将来はどうなるか、物事の予想や推測をするということがよくある。 例えば、ある日の朝、その日の午後の天気がどうなるかを考えるとする。前日までに、テレビ、ラジオ、インターネットなどの天気予報は視聴しておらず、午後の天気の予想に役立つ情報は何も持っていなかったとしよう。 朝、ベッドで目が覚めた瞬間には、前日までと同じ状態で、何も情報を持っていない。このとき、『午後の天気がどうなるかは、まったくわからない。』 しかし、カーテンの隙間から日の光が差し込んでいるのに気づけば、いま晴れていることがわかる。そして、いま晴れているのなら、『午後も晴れの可能性が高そうだ』と思えてくる。 さらに、ベッドから起き、テレビをつけて天気予報を見る。「○○地方は、今日午後は晴れ、降水確率は0％」との予報であることがわかる。それを見て、『午後は晴れるだろう』と確信を強めていく。 何も情報がない
一家に1枚 水素 深読みサイト｜スィソ（水素）ペディア
スィソ（水素）ペディアにようこそ スィソペディアは、一家に1枚 水素 ポスターの深読みサイトです。 水素に関する情報を追加していきます。 最終更新 2022年10月03日 水素は陽子1個と電子1個からできている。 重さは、1.008 g / (6.02 x 1023) = 1.67 x 10-24 g 水素の原子核（陽子）の直径は、10-15 m~ 10-14 m 電子を含む水素原子（H0）の半径は、約0.1 x 10-9 m＝ 0.1 nm（ナノメートル） ただし、ボーア（Bohr）の水素原子モデルでは、半径は0.053 x 10-9 m＝ 0.053 nm 。電子の広がりを持つので、水素原子の直径の決め方にはいろいろある。 電子を2個もつ水素化物イオン（H-）の半径は、約0.2 x 10-9 m。2個の電子同士の反発のため、半径が大きくなる。 H0とH-の電子の広がり（原子核を原点とし
pythonでピンクノイズを作成する｜yyhhyy21
ただの雑音にしか聴こえないホワイトノイズと比べてピンクノイズは心地よい雑音だと言われている。 試しに人工的にピンクノイズの定義通りにピンクノイズをPythonで作成してみる。 必要な関数のインポートwavファイルの書き出しにはwave jupyter notebookで音を確認するためにはsounddeviceライブラリを使う import numpy as np import scipy.signal as sp import wave as wave import sounddevice as sd波形やスペクトログラムを見るためにmatplotlibも使う import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline基本となるデータや空の行列の用意作る音の秒数、サンプリング周波数を決める duration = 1.0 #時間、秒 fs = 44
2023年9月 資産推移
爆発的アドバンテージだ！ 2018年来投資ブロガーぽすとがセミリタイアを目指す！ 現在確定損益＋160万、課税損-19.3万円 資産推移ですがご覧のとおりです。 せっかく最高値に戻したのに直近で爆下げしてます。 あと対数グラフを作って欲しいって言われたので これで合ってるかわかりませんが作りました。 …わかりやすいか？これ。 上にあるのが対数グラフです。 見ての通りカスやなと思えるリターンかと 思っていたのですが、グラフにして、 生涯リターンを見る限りではそれなりです。 一度利確を挟むとやっぱりわかりづらいですね。 まあ、たった1500万ぽっちというのは セミリタイアだとしてもクソ厳しいんですが…。 常々、他人の低資産リタイアを批判はしませんが、 自分の身で考えると怖すぎて無理ですね。 せめて2000か3000万はないと…。 あまり相場の調子が良くない日々が続きます。 これからさらにリセッ
統計検定DSエキスパートの取得に向け勉強用（2023年12月時点でまだテストには合格していません）に整理しているチートシートです。DSエキスパートのシラパスは公開されていいますが、その範囲は膨大です。いくつかのパートに区切って順次チートシートを整理して行きたいと思いいますが、今回は「統計基礎」になります。 ※一部、未整理の部分がありますが、順次埋めていきます。また、誤り等があればご指摘ください。順次ブラッシュアップしていきます。 統計基礎 1. 確率と確率分布 確率分布、確率変数 チェビシェフの不等式 平均からズレる確率の不等式 $$P( |X - \mu| \geq \kappa \sigma) \leq \frac{1}{\kappa^2} $$ $ \hspace{40mm}ここで\hspace{4mm} \mu: 平均、 \hspace{2mm} \sigma{^2}: 分散、
【音楽情報処理】Sonic Visualiserで音楽データのアノテーション 前編：Sonic visualiserの紹介 - Qiita
Sonic visualiserを用いてアノテーションを行う方法の個人的な備忘録と，ラボの後輩がアノテーションに困った時用のとっかかりの記事として． 全2記事，前編（本記事）ではSonic visualiserの紹介，後編ではアノテーションの具体的な手順について紹介する予定． 音楽音源データの解析タスク（コード識別，メロディ検出，音楽構造解析，自動採譜etc...）を行うには， 音源そのものと，正解のラベルが必要です． その正解のラベルを1から作る方法として，アノテーションを行う必要があります． 音源に対してアノテーションを行う方法はいくつかあり，タスクによっても異なります． 特に，アノテーションが系列データとなる場合は，音源を聴いてラベルを対応する区間に対応づけることが必要となります． この図のような具合です． 多くの場合，いちいち耳で聴いてラベルをつけるのではなく，音を可視化するソフト
ベクトル検索における5つの困難な問題とCassandra/AstraDBによるその解決 - Qiita
はじめに 本稿は、Jonathan Ellisによる以下の記事の自由な翻案です。 はじめに 本記事の目的 ベクトル検索は、 生成 AIアプリケーションを構成する重要なコンポーネントです。ベクトル検索を用いることによって、LLMによって実現されるサービスに最新の情報、あるいはカスタマイズされた情報（またはその両方）をもたらすことができます。 2023年以来、ベクトル検索機能を提供する製品が爆発的に増加しており、その中からどれを選択するのが適切かという課題があります。 実際のところ、どうやって選択すれば良いでしょうか？ 技術的な選択肢を検討するときは、その技術領域固有の課題の理解が重要です。そうした理解の上に立って、それぞれの選択肢が、課題を解決するためにとっているアプローチを検討することが重要です。 ここでは、ベクトル検索における、そうした典型的な課題について説明し、DataStax Ast
はじめに 本記事は日鉄ソリューションズ（NSSOL）様でのインターンシップで執筆したものです． 本記事は以下の構成から成ります． 概要 本記事で解説するモデルPPLMについての大まかな説明をします． モデル構成 PPLMのモデル概観についての解説をします． PPLMの Attribute Model の設計と学習 PPLMの「小規模モデルの接続」というメインアイデアにおける，モデルの設計・学習の解説を実際のコードを交えながら行います． PPLMの実行 学習済のモデルを実行する際の処理の流れについて，実際のコードを交えながら解説を行います． テスト例 実際に生成した文章を紹介します． 改善点 本モデルについて，改善の余地があると思われる点について解説します． 概要 本記事で解説するモデルPPLMについて，大まかな解説をします． Plug and Play Language Model とは
2つの仮定 E[U]=0, E[U|X]=E[U]が成り立てば，線形回帰モデルY=\beta_0 + \beta_1 X + Uの係数β_1のOLS推定値はXがYに与える(平均的な)因果効果を意味する． 2つの仮定から，Zero conditional mean E[U|X]=0 が成り立つので， CEF: E[Y|X] = \beta_0 + \beta_1 X が母集団で成り立つ． 仮定に基づき線形回帰モデルをモーメント法による推定をすると，結果として最小二乗誤差を最小化するような(OLS)係数パラメータの推定値が得られる． 回帰分析は，他の変数を一定に(コントロール)して推定し，2つの変数間の因果関係を見出す最も代表的な方法の1つです．しかし，推定した結果が因果効果であると信用に値するものとなるためには，ある条件(仮定)が満たされていることが必要となります．仮に仮定が満たされていなけ
関数電卓マニアの部屋
EL-509Mの後継機種と位置づけられる．機能はとうとう559まで増えた．CASIOの関数電卓にも言えることだが，こういうインチキな数え方はそろそろ止めた方が良いのではないだろうか． 最大の特徴は，メニューコマンドが日本語表記となったこと．左の写真は見にくいが，これはSHARPの関数電卓をスキャナで撮影すると必ず起こる現象．実際は，下のように綺麗に表示される． CASIO fx-JPシリーズの登場により，対抗策を取ったと言うところなのだろう．しかし，液晶表示に掛ける金がなかったのか，ドットピッチが旧モデルと同じ．したがって漢字が大きい．ライバル機と比べて見劣りすることは否めない． 一方で，機能的には旧モデルに比べていくつか特筆すべき向上がある．第一に，SHARPの「数式通り」タイプ関数電卓ではじめて[ENG]機能が装備された．講義では，大きな数や小さな数をよく扱うが，8桁くらいになると数え
「柳モデル」は日本企業全体へも適用可能か
柳 良平：早稲田大学大学院 会計研究科 客員教授、アビームコンサルティング エグゼクティブアドバイザー 京都大学博士（経済学）。米国公認管理会計士、米国公認財務管理士。公職として東証上場制度整備懇談会委員、日本生産本部「経営アカデミー」経営財務コース委員長等を務める。銀行支店長、メーカーIR・財務部長、UBS証券エグゼクティブディレクター、エーザイ専務執行役CFO等を経て現職。早稲田大学会計研究科客員教授として10年以上大学院で教壇に立つ。2017年度早稲田大学Teaching Award総長賞受賞。2022年9月より早稲田大学「会計ESG講座」の共同責任者を務める。Institutional Investor誌の2022年機関投資家投票でヘルスケアセクターのthe Best CFO第1位（5回目）に選出される。主著に、“Corporate Governance and Value Cre
著者：Tarotan (@BluesNoNo: 小野裕亮） 同ブログにおける記事の責任はすべて筆者個人だけにあり，所属企業は一切の責任を負いません． 1. はじめに 1.1 このブログ記事を書くきっかけ このブログ記事では，単純対応分析（simple correspondence analysis）で使われているいくつかの同時布置図を紹介します． このブログ記事を書くきっかけは，データポエマー[,-5]さん（@bob3bob3）の以下の記事です． コレスポンデンス分析（コレポン）について、思うところを書きました。 #R言語 #jmra #jmrx #rstats / 1件のコメント https://t.co/j7GzCsDxh5 “コレスポンデンス分析の同時布置図は本当に使えないのか？ - bob3’s blog” https://t.co/lHxIsDDedA — データポエマー[,-5
デジタル署名プロセスをプログラミングコードで解説 | ブロックチェーンで注目のECDSA署名のチュートリアルあり - Qiita
デジタル署名とは、書面上のサインを代替する電子的なサインのことです。なかでも公開鍵・秘密鍵によるデジタル署名は多くのシステムで活用されている重要なセキュリティー技術です。しかし、デジタル署名の流れを理解している人は少ないでしょう。本記事ではデジタル署名の概要と、プログラミングコードを通じた署名プロセスを解説します。デジタル署名の仕組みの理解や、システム実装などの参考にしてください。 デジタル署名とは デジタル署名とは、書面による署名を電子的に代替する方法のひとつです。そのため電子署名とも呼ばれます。法的な効力については、電子署名及び認証業務に関する法律という法律で規定されています。近年注目されているスマートコントラクトにおいて重要な技術要素で、多くの電子署名サービスやブロックチェーンなどで活用されています。 デジタル署名で利用される公開鍵・秘密鍵 一部のデジタル署名のプロセスでは、公開鍵,
対称性の自発的破れ【電子版】
発行日：2023年3月10日 発行：サイエンス社 ISBN：978-4-7819-9000-2 サイズ：電子書籍 ページ数：205ページ 在庫：在庫あり 内容詳細 前半部では対称性の自発的破れに関するエッセンスを，後半部では「対称性とその破れ」の素粒子物理学に与えた影響をそれぞれ解説．前半は学部学生も対象に，後半は研究者も対象にと幅広い読者層を想定．CERN（ヨーロッパ素粒子原子核研究所）にあるLHC加速器を用いて2012年に発見された物質の質量の起源に関わる「ヒッグス粒子」の探索実験の概要も解説． ご注文に際しての注意事項 ×プリントアウト ×注文キャンセル ～この商品は電子書籍です．電子書籍についてのご利用案内を必ずご確認ください.～ 第1章 対称性を理解する方法 1.1 正方形の対称性とそれを表す群 1.2 対称性の破れ：正方形から長方形への微小変形 第2章 力学系の記述方法 2.1
幼い頃に折り紙で遊んだことがある人は多いと思う。 紙の厚さを0.1mmとして1回折ると0.2mm。2回折ると0.4mm、3回折ると0.8mm…といったように厚さは2倍になる。折った回数をnとすると紙の厚さは2（ n）mm。 「普通の折り紙だと物理的に不可能だが、10回折ると厚さは約10cm(10.24cm)でそこそこ高くなる」 「紙を相当大きくしても10回折るのは厳しいだろうね。12回で40㎝(40.96cm)超えるから11回が限度かな」 「12回で40㎝ってことは……14回で1m超えるんだ。10回折って10cmなのに増えるスピード早すぎない？」 「指数関数的増加がどれほど驚異的かわかる例だな」 折った回数を5回ずつ増やして計算すると次のようになる。 15回 3.2768ｍ 20回 104.8576ｍ 25回 3355.4432ｍ 30回 107374.1824ｍ(107km) 35回 3
SAASBO: Bayesian Optimization with Sparse Axis-Aligned Subspacesを試す(高次元ベイズ最適化) - Qiita
SAASBO: Bayesian Optimization with Sparse Axis-Aligned Subspacesを試す(高次元ベイズ最適化)ベイズ最適化BoTorch高次元ベイス最適化SAASBO 概要 ハイパラ探索や材料工学などの分野で利用されているベイズ最適化ですが，一般的には説明変数が高次元（大体20次元以上くらい？）になってくると，パフォーマンスを発揮できないことが多いとされています． 高次元ベイズ最適化のためのアプローチとしては， 高次元を低次元に埋め込む (REMBO) 探索する次元を制限する (LINEBO) などがありますが，今回は下記論文で提案されたSAASBO(スパース軸整列部分空間BO)を試してみようと思います． High-Dimensional Bayesian Optimization with Sparse Axis-Aligned Subspa
ジョン・ネイピア小数点誕生物語
（株）インフォマティクスが運営する、GIS・AI機械学習・数学を楽しく、より深く学ぶためのWebメディア 小数導入に成功した偉人ステヴィン 小数の考え方はネイピア（1550〜1617）とほぼ同時期のシモン・ステヴィン（1548-1620）によって考えられました。 シモン・ステヴィン（1548-1620） ステヴィンの小数の表記法が普及することはありませんでしたが、これが人類がはじめて目にした小数でした。 現代人にとって、小数および小数点はあまりにも身近であるがゆえに容易な存在です。小数がなかった時代を誰が想像できるでしょうか。 人類は有史以来、ほとんどの時代を小数なしに生きてきました。私たちが小数を使いはじめて、まだ400年しか経っていません。 それほどに十進小数ならびに小数点の発明は偉業といえます。 ステヴィン小伝 オランダ人であるシモン・ステヴィンは1548年にベルギーで生まれました。
英語における主語と主部の違い
タグ 2乗a band ofa flock ofa herd ofa host ofa number ofa pair ofa run for one's moneya school ofa sea ofa swarm ofa touch of makeupa/anA/D converterA/D変換回路abbrev.abbreviationaboutabout toabsentabsorbabsorbanceabsorberabsorptionaccelerateaccelerationaccordinglyactact of Congressact of evilact of Parliamentact of violenceact onacute painAdam's appleADCadsorbadvanceaffairageaimAliceallall outalrightalt
変分近似（Variational Approximation）の基本（３） - 作って遊ぶ機械学習。
「作って遊ぶ」を題目として掲げておきながらまだ作っても遊んでもいなかったので、今回はそろそろ何か動くものを載せたいと思います。 さて、前回得られた変分近似のアルゴリズムを導出するための手引きを使って、今回は世界で一番簡単だと思われる２次元ガウス分布に対して近似推定をやってみたいと思います。*1 [必要な知識] 下記をさらっとだけ確認しておくといいです。 前回の記事の内容 多次元ガウス分布 今回は２次元のガウス分布の近似推定を例として行いますが、実を言うと、多次元ガウス分布は積分も解析的にできますしサンプリングも簡単にできるような単純な分布なので、近似分布をわざわざ求める意味は皆無です。しかし、この例は計算がとてもシンプルで変分近似の導出手順を説明しやすいのと、変分近似が「近似してしまっているもの」が何なのか明確化することができるので、基本を説明するには十分な例だと思います。 では、次のよう
はじめに コンピュータ科学の世界では、アルゴリズムの効率を評価するために「計算量」という概念が頻繁に使用されます。この記事では、計算量とオーダー記法について解説します。 計算量とは何か 計算量は、ある処理を行うために必要なリソースの量を示す指標で、時間計算量と空間計算量の2つの主要な種類があります。時間計算量は、アルゴリズムが問題を解決するために必要な計算ステップの数を示します。一方、空間計算量は、アルゴリズムが問題を解決するために必要なメモリの量を示します。計算量を表現するために広く使用される記法が「オーダー記法」です。 オーダー記法とは何か 計算量を表現するために広く使用される記法が「オーダー記法」です。オーダー記法は、アルゴリズムの計算量を表現するための記号で、データ量がnであったとき、どれくらいの計算が必要になるかを示します。 オーダー記法の例 オーダー記法は、アルゴリズムの計算量
高校数学（数ⅠA・数ⅡB・数ⅢC）を復習する – 実践数学の達人
こんにちは、Frankです。 もう一度高校数学を参考に高校数学を復習しています。 数学音痴の私ゆえ、骨格となる学習項目だけは準拠させていただいています。 内容は噛み砕いて独自の表現法で書いていますので、ご理解賜れば幸甚です。 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ １．数とは何か？ （１）実数～自然数・整数・分数・有限小数・循環小数～：>こちら （２）実数～有理数・無理数（平方根四則計算の規則）～：>こちら （３）実数～有理数・無理数（大小関係・分母の有理化・近似値）～：>こちら （４）実数～有理数・無理数（二重根号をはずす）～：>こちら （５）複素数～～a + bi～：>こちら （６）記数法～～n 進法～：>こちら ２．式とは何か？ （１）整式～文字と式・単項式～：>こちら （２）整式～多項式・乗法の展開公式～：>こちら （３）因数分
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