死ぬ時期が10年より離れる確率が求まれば10年以内に収まる確率も求まる。和が全事象なので。 死ぬ時期が10年より離れる確率は ･現時点で40歳の方が50歳より10年より後に死ぬ確率 と ･現時点で50際の方が40歳より10年より後に死ぬ確率 の和。 後者はヒントにあるように 0.95*0.20=0.19 で計算される。このヒントで10年後のこの国での死亡確率は問題設定と同じ値を用いて良いことが暗に前提と置かれているから今後もその前提を利用する。 前者について。 例えば2人の50歳が存在する時、この問題設定では2人を区別しないのでどちらが先に死ぬかは等確率として良いだろう。 同じように、今50歳の人が、10年後の40歳(その時まで生きていれば)より先に死ぬ確率は50％として良いだろう。 これを認めるなら前者の確率は (1-0.02)*0.50=0.49 で、 求める確率は 1-(0.19+0

この暑さというか熱エネルギーを保管しておいて 冬に解放して暖かくする方法はなぜないのか あるいは冬の寒さを保管しておいて夏に解放して涼しくする方法はなぜないのか 東大卒とかそんなこともできないのか バカなのかあいつら 俺はもっと頭わりーけど東大卒ならそんくらいお茶の子さいさいだろ なーにやってんだ IQの見せ所だろ

","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><!-- /news/esi/ichikiji/c6/default.htm -->","naka6Sp":"<!-- BFF3053 SP記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 -->","adcreative72":"<!-- BFF920 広告枠）ADCREATIVE-72 こんな特集も -->\n<!-- Ad BGN -->\n<!-- dfptag ＰＣ誘導枠５行 ★ここから -->\n<div class=\"p_infeed_list_wrapper\" id=\"p_infeed_list1\">\n <div class=\"p_infeed_list\">\n <div class=\"

このページは 束縛条件下の運動 – ホロノミックな束縛と非保存力 の続きです。 拘束がある場合の2次元の運動 ラグランジュの方程式を解く際に適切な座標変換が見付からず自由度が落とせない場合を考えます。その時の運動方程式は の形で止まります。式(75)において、未知の関数は\(x(t), y(t), \lambda(t)\)の3つであり、条件式は3つなので解くことは出来るはずです。 方針は、式(75)から\(\lambda(t)\)を消去すれば良いのです。 束縛条件\(f(x,y,t)=0\)が成立する点\(x=x_0, y=y_0\)周りで、微小時間\(\Delta t\)の変化を考えます。 点\((x_0, y_0)\)まわりでテーラー展開すれば、 を得ます。よって が満たされる変化でなければなりません。すなわち、\(x,y\)の時間変化は式(77)をいつも満たしていなければならないので

宇宙で最も激しい爆発現象の「ガンマ線バースト」について、東京大宇宙線研究所などの国際チームが観測史上最大のエネルギーを捉えたと、２０日付の英科学誌ネイチャー電子版に発表した。謎が多い発生メカニズムの解明などに役立つ。 ガンマ線バーストは、重い星が一生の最後に起こす大規模な爆発現象。波長が短く、非常に高いエネルギーを持つガンマ線という光を放出する。 チームは１月、スペイン領カナリア諸島の望遠鏡で、約４５億光年離れた星で発生したガンマ線バーストを観測。光の粒子が大量に地上へ降り注ぎ、その１個当たりのエネルギーは従来の最高の１０倍に当たる１兆電子ボルトに達した。 分析の結果、太陽の約１００倍の質量を持つ巨大な星が燃え尽き、ブラックホールが誕生する際に発生したことが判明。太陽が１００億年かけて出す膨大なエネルギーをわずか２０秒ほどで放出した計算で、未知のメカニズムが関係しているとみている。 チーム

数理物理に関することならなんでもオッケーです 数学に関係ある物理の話とか、物理に関係ある数学の話とか、古典的なことでも最先端の話でもなんでも大丈夫です。 複数記事書いていただいたり、内容を分割していただいてもかまいません。 空いているところがあれば、遡って投稿していただいてもかまいません。

厳しい暑さが続いている。比較的過ごしやすい日の多かった昨年とは異なり、今年は最高気温が35度を超える「猛暑日」が7月に入ってから各地で相次ぐ。気温は下がる気配を見せず、18日には岐阜県多治見市で気温が40.0度まで上がった。 全国的に見ても40度以上を記録するのは2013年以来。7月の記録となると実に14年ぶりだ。気象庁は7月下旬まで気温の高い状態が続くとして、熱中症などに注意を呼びかけている。 昔と比べて暑くなっているのか さて、夏になるとしばしば話題に上るのが「昔と比べて夏は暑くなっているのか」という疑問だ。気象庁が今年6月に公表した「ヒートアイランド監視報告2017」によると、過去100年間で日本の気温は着実に上がってきた。その中でも特に温暖化の傾向が強いのが東京をはじめとする都市部だ。100年前と比べると、東京の年間平均気温は3.2度上昇した。天候に関するニュースでは夏の最高気温が

概要 2017年8月9日に国立がん研究センターは、がん治療拠点の約半数にあたる全国188の病院について、癌患者の5年後の生存率データを初めて公表しました（毎日新聞の記事）。報告書は国立がん研究センターが運営するウェブサイトからダウンロードできます（ここ）。報告書をダウンロードしようとすると注意点を記したポップアップが表示されます。大切な部分を抜粋すると以下です。 本報告書には、施設別の生存率を表示していますが、進行がんの多い少ない、高齢者の多い少ないなど、施設毎に治療している患者さんの構成が異なります。そのため、単純に生存率を比較して、その施設の治療成績の良し悪しを論ずることはできません。 一般に高齢者が多い病院ほど、進行癌（ステージが進んだ癌）が多い病院ほど、その病院の生存率は下がるわけです。それならば、統計モデリングで年齢と進行度（ステージ）の影響を取り除いて（専門的な言葉で言えば「調

！！！注意事項！！！ 本記事は本人なりに頑張っていますが、決して正確なものではありません。 趣味のレベルを全く超えていません。QNNCloudの比較対象もSimulated Annealingをシンプルに実装しただけです。本当はもうちょっと知恵を使った古典的手法もあるでしょう。 最適化とは 最適化はこの世に遍在します。 春の新緑があふれる日、複雑な木々の葉の形状は、生存競争を繰り広げながら最も適した形を取っています。 夏の晴れの日、上空の氷同士の衝突で蓄積された電荷は最も安定した状態を保つべく雷となって地上へ突き刺さります。 秋の雨が降る日、その雨粒は表面張力、重力、大気の抵抗すべてが最もバランスが取れた形状になって大地に降り注ぎます。 冬の雪が降る日、雪の結晶は水の分子が最も安定する形に結合します。 あ、すいませんタダのポエムなので、事実かどうかは知りません。 私と最適化 それはそうと、

数理・情報系の研究者。最適化理論からアルゴリズムそれにスパコンを使った大規模計算まで。本業は最適化問題の研究でグラフ探索(Graph500 世界１位)や産学連携など。 現在、九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所 教授 東京工業大学 科学技術創成研究院 教授 デジタルツイン研究ユニット ユニット長 東京工業大学 情報理工学院 数理・計算科学系 教授 1: 藤澤研究室 HP 2: GraphCrest ホームページ （すでに終了） 3: SDPA ホームページ(sourceforge) 4: Katsuki Fujisawa HP 5: 最短路問題 Online Solver 6: SCOPE（「計算と最適化の新展開」研究部会）（すでに終了） 7: Twitter : sdpaninf

└(՞ةڼ◔)」＜やっほォ〜！したろうだよォ〜！ すべては一件のレビュー記事から 去年、私は平成29年度版理科年表のレビューを書いた。 shitaro-happy-physics.hatenablog.jp いつもならここで終わり。 ところがある日…… なんと、丸善出版からコメントが！？ まさか理科年表の生みの親から接触してきただなんて…… 突然の出来事に震えの止まらない私は 丸善出版から送り込まれた刺客と大岡山で会うことになったのだ。 ランドマークとしての理科年表 突然の吉報に気が動転した私は、あろうことか 待ち合わせ場所でしたろうを特定できる情報を相手に伝え忘れてしまったのだ！ しかし、これは杞憂に終わった。 そう、理科年表を片手に持つことで特定されることに成功したのだ！ ↑こんな格好で大岡山駅改札口前に立っていたらすぐに気づいてもらえたのだ。 理科年表は待ち合わせの目印としても使える

In mathematics and computing, the Levenberg–Marquardt algorithm (LMA or just LM), also known as the damped least-squares (DLS) method, is used to solve non-linear least squares problems. These minimization problems arise especially in least squares curve fitting. The LMA interpolates between the Gauss–Newton algorithm (GNA) and the method of gradient descent. The LMA is more robust than the GNA, w