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Microsoft Word - 資料 (テイラー級数と数値積分).docx

δx δx n x=0 sin x = x x3 3 + x5 5 x7 7 +... x ak = (-mod(k,2))**(k/2) / fact_k ( ) = a n δ x n f x 0 + δ x a n = f ( n) ( x 0 ) n f ( x) = sin x n=0 58 I = b a ( ) f x dx ΔS = f ( x)h I = f a h h I = h

Microsoft Word - 資料 docx

y = Asin 2πt T t t = t i i 1 n+1 i i+1 Δt t t i = Δt i 1 ( ) y i = Asin 2πt i T 29 (x, y) t ( ) x = Asin 2πmt y = Asin( 2πnt + δ ) m, n δ (x, y) m, n 30 L A x y A L x 31 plot sine curve program sine implicit

情報活用資料

y = Asin 2πt T t t = t i i 1 n+1 i i+1 Δt t t i = Δt i 1 ( ) y i = Asin 2πt i T 21 (x, y) t ( ) x = Asin 2πmt y = Asin( 2πnt + δ ) m, n δ (x, y) m, n 22 L A x y A L x 23 ls -l gnuplot gnuplot> plot "sine.dat"

joho09.ppt

s M B e E s: (+ or -) M: B: (=2) e: E: ax 2 + bx + c = 0 y = ax 2 + bx + c x a, b y +/- [a, b] a, b y (a+b) / 2 1-2 1-3 x 1 A a, b y 1. 2. a, b 3. for Loop (b-a)/ 4. y=a*x*x + b*x + c 5. y==0.0 y (y2)

. (.8.). t + t m ü(t + t) + c u(t + t) + k u(t + t) = f(t + t) () m ü f. () c u k u t + t u Taylor t 3 u(t + t) = u(t) + t! u(t) + ( t)! = u(t) + t u(

3 8. (.8.)............................................................................................3.............................................4 Nermark β..........................................

(2-1) x, m, 2 N(m, 2 ) x REAL*8 FUNCTION NRMDST (X, M, V) X,M,V REAL*8 x, m, 2 X X N(0,1) f(x) standard-norm.txt normdist1.f x=0, 0.31, 0.5

2007/5/14 II II agata@k.u-tokyo.a.jp 0. 1. x i x i 1 x i x i x i x x+dx f(x)dx f(x) f(x) + 0 f ( x) dx = 1 (Probability Density Funtion 2 ) (normal distribution) 3 1 2 2 ( x m) / 2σ f ( x) = e 2πσ x m

3. :, c, ν. 4. Burgers : u t + c u x = ν 2 u x 2, (3), ν. 5. : u t + u u x = ν 2 u x 2, (4), c. 2 u t 2 = c2 2 u x 2, (5) (1) (4), (1 Navier Stokes,.,

B:,, 2017 12 1, 8, 15, 22 1,.,,,,.,.,,,., 1,. 1. :, ν. 2. : u t = ν 2 u x 2, (1), c. u t + c u x = 0, (2), ( ). 1 3. :, c, ν. 4. Burgers : u t + c u x = ν 2 u x 2, (3), ν. 5. : u t + u u x = ν 2 u x 2,

3. :, c, ν. 4. Burgers : t + c x = ν 2 u x 2, (3), ν. 5. : t + u x = ν 2 u x 2, (4), c. 2 u t 2 = c2 2 u x 2, (5) (1) (4), (1 Navier Stokes,., ν. t +

B: 2016 12 2, 9, 16, 2017 1 6 1,.,,,,.,.,,,., 1,. 1. :, ν. 2. : t = ν 2 u x 2, (1), c. t + c x = 0, (2). e-mail: iwayama@kobe-u.ac.jp,. 1 3. :, c, ν. 4. Burgers : t + c x = ν 2 u x 2, (3), ν. 5. : t +

all.dvi

fortran 1996 4 18 2007 6 11 2012 11 12 1 3 1.1..................................... 3 1.2.............................. 3 2 fortran I 5 2.1 write................................ 5 2.2.................................

情報活用資料-03-20150604

cp hello.f90 echo.f90 mv echo.f90 echofile.f90 cp echofile.f90 echo.f90 7 8 9 Echo key input program echo character(80):: A read (5,*) A write (6,*) A stop end program echo chracter read 10 Echo key input

C 2 / 21 1 y = x 1.1 lagrange.c 1 / Laglange / 2 #include <stdio.h> 3 #include <math.h> 4 int main() 5 { 6 float x[10], y[10]; 7 float xx, pn, p; 8 in

C 1 / 21 C 2005 A * 1 2 1.1......................................... 2 1.2 *.......................................... 3 2 4 2.1.............................................. 4 2.2..............................................

演習2

神戸市立工業高等専門学校電気工学科 / 電子工学科専門科目 数値解析 2017.6.2 演習 2 山浦剛 (tyamaura@riken.jp) 講義資料ページ h t t p://clim ate.aic s. riken. jp/m embers/yamaura/num erical_analysis. html 曲線の推定 N 次多項式ラグランジュ補間 y = p N x = σ N x x

I

I 6 4 10 1 1 1.1............... 1 1................ 1 1.3.................... 1.4............... 1.4.1.............. 1.4................. 1.4.3........... 3 1.4.4.. 3 1.5.......... 3 1.5.1..............

数学の基礎訓練I

I 9 6 13 1 1 1.1............... 1 1................ 1 1.3.................... 1.4............... 1.4.1.............. 1.4................. 3 1.4.3........... 3 1.4.4.. 3 1.5.......... 3 1.5.1..............

num3.dvi

kanenko@mbk.nifty.com http://kanenko.a.la9.jp/ ,, ( ) Taylor. ( 1) i )x 2i+1 sinx = (2i+1)! i=0 S=0.0D0 T=X; /* */ DO 100 I=1,N S=S+T /* */ T=-T*X*X/(I+I+2)/(I+I+3) /* */ 100 CONTINUE. S=S+(-1)**I*X**(2*i+1)/KAIJO(2*I+1).

p-sylow :

p-sylow :15114075 30 2 20 1 2 1.1................................... 2 1.2.................................. 2 1.3.................................. 3 2 3 2.1................................... 3 2.2................................

1 28 6 12 7 1 7.1...................................... 2 7.1.1............................... 2 7.1.2........................... 2 7.2...................................... 3 7.3...................................

) 9 81

4 4.0 2000 ) 9 81 10 4.1 natural numbers 1, 2, 3, 4, 4.2, 3, 2, 1, 0, 1, 2, 3, integral numbers integers 1, 2, 3,, 3, 2, 1 1 4.3 4.3.1 ( ) m, n m 0 n m 82 rational numbers m 1 ( ) 3 = 3 1 4.3.2 3 5 = 2

GraphicsWithPlotFull.nb Plot[{( 1), ( ),...}, {( ), ( ), ( )}] Plot Plot Cos x Sin x, x, 5 Π, 5 Π, AxesLabel x, y x 1 Plot AxesLabel

http://yktlab.cis.k.hosei.ac.jp/wiki/ 1(Plot) f x x x 1 1 x x ( )[( 1)_, ( )_, ( 3)_,...]=( ) Plot Plot f x, x, 5, 3 15 10 5 Plot[( ), {( ), ( ), ( )}] D g x x 3 x 3 Plot f x, g x, x, 10, 8 00 100 10 5

y = x 4 y = x 8 3 y = x 4 y = x 3. 4 f(x) = x y = f(x) 4 x =,, 3, 4, 5 5 f(x) f() = f() = 3 f(3) = 3 4 f(4) = 4 *3 S S = f() + f() + f(3) + f(4) () *4

Simpson H4 BioS. Simpson 3 3 0 x. β α (β α)3 (x α)(x β)dx = () * * x * * ɛ δ y = x 4 y = x 8 3 y = x 4 y = x 3. 4 f(x) = x y = f(x) 4 x =,, 3, 4, 5 5 f(x) f() = f() = 3 f(3) = 3 4 f(4) = 4 *3 S S = f()

演習1

神戸市立工業高等専門学校電気工学科 / 電子工学科専門科目 数値解析 2019.5.10 演習 1 山浦剛 (tyamaura@riken.jp) 講義資料ページ http://r-ccs-climate.riken.jp/members/yamaura/numerical_analysis.html Fortran とは? Fortran(= FORmula TRANslation ) は 1950

スライド 1

数値解析 平成 24 年度前期第 7 週 [2012 年 5 月 30 日 ] 静岡大学創造科学技術大学院情報科学専攻工学部機械工学科計測情報講座 三浦憲二郎 講義アウトライン [5 月 30 日 ] 数値積分 ニュートン コーツ公式 台形公式 シンプソン公式 多積分 数値積分の必要性 p.135 初等関数 ( しょとうかんすう ) とは 複素数を変数とする多項式関数 指数関数 対数関数主値の四則演算

微分積分 サンプルページ この本の定価 判型などは, 以下の URL からご覧いただけます. このサンプルページの内容は, 初版 1 刷発行時のものです.

微分積分 サンプルページ この本の定価 判型などは, 以下の URL からご覧いただけます. ttp://www.morikita.co.jp/books/mid/00571 このサンプルページの内容は, 初版 1 刷発行時のものです. i ii 014 10 iii [note] 1 3 iv 4 5 3 6 4 x 0 sin x x 1 5 6 z = f(x, y) 1 y = f(x)

1 α X (path) α I = [0, 1] X α(0) = α(1) = p α p (base point) loop α(1) = β(0) X α, β α β : I X (α β)(s) = ( )α β { α(2s) (0 s 1 2 ) β(2s 1) ( 1 2 s 1)

1 α X (path) α I = [0, 1] X α(0) = α(1) = p α p (base point) loop α(1) = β(0) X α, β α β : I X (α β)(s) = ( )α β { α(2s) (0 s 1 2 ) β(2s 1) ( 1 2 s 1) X α α 1 : I X α 1 (s) = α(1 s) ( )α 1 1.1 X p X Ω(p)

Collatzの問題　（数学/数理科学セレクト１）

/ AICHI UNIVERSITY OF EDUCATION A { z = x + iy 0.100

ii

ii iii 1 1 1.1..................................... 1 1.2................................... 3 1.3........................... 4 2 9 2.1.................................. 9 2.2...............................

18 ( ) I II III A B C(100 ) 1, 2, 3, 5 I II A B (100 ) 1, 2, 3 I II A B (80 ) 6 8 I II III A B C(80 ) 1 n (1 + x) n (1) n C 1 + n C

8 ( ) 8 5 4 I II III A B C( ),,, 5 I II A B ( ),, I II A B (8 ) 6 8 I II III A B C(8 ) n ( + x) n () n C + n C + + n C n = 7 n () 7 9 C : y = x x A(, 6) () A C () C P AP Q () () () 4 A(,, ) B(,, ) C(,,

68 A mm 1/10 A. (a) (b) A.: (a) A.3 A.4 1 1

67 A Section A.1 0 1 0 1 Balmer 7 9 1 0.1 0.01 1 9 3 10:09 6 A.1: A.1 1 10 9 68 A 10 9 10 9 1 10 9 10 1 mm 1/10 A. (a) (b) A.: (a) A.3 A.4 1 1 A.1. 69 5 1 10 15 3 40 0 0 ¾ ¾ É f Á ½ j 30 A.3: A.4: 1/10

num2.dvi

kanenko@mbk.nifty.com http://kanenko.a.la9.jp/ 16 32...... h 0 h = ε () 0 ( ) 0 1 IEEE754 (ieee754.c Kerosoft Ltd.!) 1 2 : OS! : WindowsXP ( ) : X Window xcalc.. (,.) C double 10,??? 3 :, ( ) : BASIC,

Fortran90/95 [9]! (1 ) " " 5 "Hello!"! 3. (line) Fortran Fortran 1 2 * (1 ) 132 ( ) * 2 ( Fortran ) Fortran ,6 (continuation line) 1

Fortran90/95 2.1 Fortran 2-1 Hello! 1 program example2_01! end program 2! first test program ( ) 3 implicit none! 4 5 write(*,*) "Hello!"! write Hello! 6 7 stop! 8 end program example2_01 1 program 1!

f(x) = f(x ) + α(x)(x x ) α(x) x = x. x = f (y), x = f (y ) y = f f (y) = f f (y ) + α(f (y))(f (y) f (y )) f (y) = f (y ) + α(f (y)) (y y ) ( (2) ) f

22 A 3,4 No.3 () (2) (3) (4), (5) (6) (7) (8) () n x = (x,, x n ), = (,, n ), x = ( (x i i ) 2 ) /2 f(x) R n f(x) = f() + i α i (x ) i + o( x ) α,, α n g(x) = o( x )) lim x g(x) x = y = f() + i α i(x )

, 1 ( f n (x))dx d dx ( f n (x)) 1 f n (x)dx d dx f n(x) lim f n (x) = [, 1] x f n (x) = n x x 1 f n (x) = x f n (x) = x 1 x n n f n(x) = [, 1] f n (x

1 1.1 4n 2 x, x 1 2n f n (x) = 4n 2 ( 1 x), 1 x 1 n 2n n, 1 x n n 1 1 f n (x)dx = 1, n = 1, 2,.. 1 lim 1 lim 1 f n (x)dx = 1 lim f n(x) = ( lim f n (x))dx = f n (x)dx 1 ( lim f n (x))dx d dx ( lim f d

8 i, III,,,, III,, :!,,,, :!,,,,, 4:!,,,,,,!,,,, OK! 5:!,,,,,,,,,, OK 6:!, 0, 3:!,,,,! 7:!,,,,,, ii,,,,,, ( ),, :, ( ), ( ), :... : 3 ( )...,, () : ( )..., :,,, ( ), (,,, ),, (ϵ δ ), ( ), (ˆ ˆ;),,,,,,!,,,,.,,

1. A0 A B A0 A : A1,...,A5 B : B1,...,B

1. A0 A B A0 A : A1,...,A5 B : B1,...,B12 2. 3. 4. 5. A0 A B f : A B 4 (i) f (ii) f (iii) C 2 g, h: C A f g = f h g = h (iv) C 2 g, h: B C g f = h f g = h 4 (1) (i) (iii) (2) (iii) (i) (3) (ii) (iv) (4)

情報処理概論（第二日目）

情報処理概論 工学部物質科学工学科応用化学コース機能物質化学クラス 第 8 回 2005 年 6 月 9 日 前回の演習の解答例 多項式の計算 ( 前半 ): program poly implicit none integer, parameter :: number = 5 real(8), dimension(0:number) :: a real(8) :: x, total integer

9 2 1 f(x, y) = xy sin x cos y x y cos y y x sin x d (x, y) = y cos y (x sin x) = y cos y(sin x + x cos x) x dx d (x, y) = x sin x (y cos y) = x sin x

2009 9 6 16 7 1 7.1 1 1 1 9 2 1 f(x, y) = xy sin x cos y x y cos y y x sin x d (x, y) = y cos y (x sin x) = y cos y(sin x + x cos x) x dx d (x, y) = x sin x (y cos y) = x sin x(cos y y sin y) y dy 1 sin

/02/18

3 09/0/8 i III,,,, III,?,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,?,?,,,,,,,,,,,,,,!!!,? 3,,,, ii,,,!,,,, OK! :!,,,, :!,,,,,, 3:!,, 4:!,,,, 5:!,,! 7:!,,,,, 8:!,! 9:!,,,,,,,,, ( ),, :, ( ), ( ), 6:!,,, :... : 3 ( )... iii,,

スライド 1

数値解析 2019 年度前期第 13 週 [7 月 11 日 ] 静岡大学創造科学技術大学院情報科学専攻工学部機械工学科計測情報講座 三浦憲二郎 講義アウトライン [7 月 11 日 ] 関数近似と補間 最小 2 乗近似による関数近似 ラグランジュ補間 T.Kanai, U.Tokyo 関数近似 p.116 複雑な関数を簡単な関数で近似する 関数近似 閉区間 [a,b] で定義された関数 f(x)

all.dvi

29 4 Green-Lagrange,,.,,,,,,.,,,,,,,,,, E, σ, ε σ = Eε,,.. 4.1? l, l 1 (l 1 l) ε ε = l 1 l l (4.1) F l l 1 F 30 4 Green-Lagrange Δz Δδ γ = Δδ (4.2) Δz π/2 φ γ = π 2 φ (4.3) γ tan γ γ,sin γ γ ( π ) γ tan

cpall.dvi

55 7 gnuplot gnuplot Thomas Williams Colin Kelley Unix Windows MacOS gnuplot ( ) ( ) gnuplot gnuplot 7.1 gnuplot gnuplot () PC(Windows MacOS ) gnuplot http://www.gnuplot.info gnuplot 7.2 7.2.1 gnuplot

08 p Boltzmann I P ( ) principle of equal probability P ( ) g ( )g ( 0 ) (4 89) (4 88) eq II 0 g ( 0 ) 0 eq Taylor eq (4 90) g P ( ) g ( ) g ( 0

08 p. 8 4 k B log g() S() k B : Boltzmann T T S k B g g heat bath, thermal reservoir... 4. I II II System I System II II I I 0 + 0 const. (4 85) g( 0 ) g ( )g ( ) g ( )g ( 0 ) (4 86) g ( )g ( 0 ) 0 (4

No δs δs = r + δr r = δr (3) δs δs = r r = δr + u(r + δr, t) u(r, t) (4) δr = (δx, δy, δz) u i (r + δr, t) u i (r, t) = u i x j δx j (5) δs 2

No.2 1 2 2 δs δs = r + δr r = δr (3) δs δs = r r = δr + u(r + δr, t) u(r, t) (4) δr = (δx, δy, δz) u i (r + δr, t) u i (r, t) = u i δx j (5) δs 2 = δx i δx i + 2 u i δx i δx j = δs 2 + 2s ij δx i δx j

C 2 2.1? 3x 2 + 2x + 5 = 0 (1) 1

2006 7 18 1 2 C 2 2.1? 3x 2 + 2x + 5 = 0 (1) 1 2 7x + 4 = 0 (2) 1 1 x + x + 5 = 0 2 sin x x = 0 e x + x = 0 x = cos x (3) x + 5 + log x? 0.1% () 2.2 p12 3 x 3 3x 2 + 9x 8 = 0 (4) 1 [ ] 1/3 [ 2 1 ( x 1

D xy D (x, y) z = f(x, y) f D (2 ) (x, y, z) f R z = 1 x 2 y 2 {(x, y); x 2 +y 2 1} x 2 +y 2 +z 2 = 1 1 z (x, y) R 2 z = x 2 y

5 5. 2 D xy D (x, y z = f(x, y f D (2 (x, y, z f R 2 5.. z = x 2 y 2 {(x, y; x 2 +y 2 } x 2 +y 2 +z 2 = z 5.2. (x, y R 2 z = x 2 y + 3 (2,,, (, 3,, 3 (,, 5.3 (. (3 ( (a, b, c A : (x, y, z P : (x, y, x

x = a 1 f (a r, a + r) f(a) r a f f(a) 2 2. (a, b) 2 f (a, b) r f(a, b) r (a, b) f f(a, b)

2011 I 2 II III 17, 18, 19 7 7 1 2 2 2 1 2 1 1 1.1.............................. 2 1.2 : 1.................... 4 1.2.1 2............................... 5 1.3 : 2.................... 5 1.3.1 2.....................................

1F90/kouhou_hf90.dvi

Fortran90 3 33 1 2 Fortran90 FORTRAN 1956 IBM IBM704 FORTRAN(FORmula TRANslation ) 1965 FORTRAN66 1978 FORTRAN77 1991 Fortran90 Fortran90 Fortran Fortran90 6 Fortran90 77 90 90 Fortran90 [ ] Fortran90

86 6 r (6) y y d y = y 3 (64) y r y r y r ϕ(x, y, y,, y r ) n dy = f(x, y) (6) 6 Lipschitz 6 dy = y x c R y(x) y(x) = c exp(x) x x = x y(x ) = y (init

8 6 ( ) ( ) 6 ( ϕ x, y, dy ), d y,, dr y r = (x R, y R n ) (6) n r y(x) (explicit) d r ( y r = ϕ x, y, dy ), d y,, dr y r y y y r (6) dy = f (x, y) (63) = y dy/ d r y/ r 86 6 r (6) y y d y = y 3 (64) y

1 4 1 ( ) ( ) ( ) ( ) () 1 4 2

7 1995, 2017 7 21 1 2 2 3 3 4 4 6 (1).................................... 6 (2)..................................... 6 (3) t................. 9 5 11 (1)......................................... 11 (2)

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きょうの講義 数値 記号処理 2003.2.6 櫻井彰人 NumSymbol@soft.ae.keo.ac.jp http://www.sakura.comp.ae.keo.ac.jp/ 数値計算手法の定石 多項式近似 ( 復習 )» 誤差と手間の解析も 漸化式» 非線型方程式の求解 数値演算上の誤差 数値計算上の誤差 打ち切り誤差 (truncaton error)» 使う公式を有限項で打ち切る

1 u t = au (finite difference) u t = au Von Neumann

1 u t = au 3 1.1 (finite difference)............................. 3 1.2 u t = au.................................. 3 1.3 Von Neumann............... 5 1.4 Von Neumann............... 6 1.5............................

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アルゴリズムとデータ構造入門 25 年 月 日 アルゴリズムとデータ構造入門. 手続きによる抽象の構築.3 Formulating Astractions with Higher-Order Procedures ( 高階手続きによる抽象化 ) 奥乃 博. 3,5,7で割った時の余りが各々,2,3という数は何か? 月 日 本日のメニュー.2.6 Example: Testing for Primality.3.

基礎数学I

I & II ii ii........... 22................. 25 12............... 28.................. 28.................... 31............. 32.................. 34 3 1 9.................... 1....................... 1............

II A A441 : October 02, 2014 Version : Kawahira, Tomoki TA (Kondo, Hirotaka )

II 214-1 : October 2, 214 Version : 1.1 Kawahira, Tomoki TA (Kondo, Hirotaka ) http://www.math.nagoya-u.ac.jp/~kawahira/courses/14w-biseki.html pdf 1 2 1 9 1 16 1 23 1 3 11 6 11 13 11 2 11 27 12 4 12 11

A B P (A B) = P (A)P (B) (3) A B A B P (B A) A B A B P (A B) = P (B A)P (A) (4) P (B A) = P (A B) P (A) (5) P (A B) P (B A) P (A B) A B P

1 1.1 (population) (sample) (event) (trial) Ω () 1 1 Ω 1.2 P 1. A A P (A) 0 1 0 P (A) 1 (1) 2. P 1 P 0 1 6 1 1 6 0 3. A B P (A B) = P (A) + P (B) (2) A B A B A 1 B 2 A B 1 2 1 2 1 1 2 2 3 1.3 A B P (A

1 1.1 ( ). z = a + bi, a, b R 0 a, b 0 a 2 + b 2 0 z = a + bi = ( ) a 2 + b 2 a a 2 + b + b 2 a 2 + b i 2 r = a 2 + b 2 θ cos θ = a a 2 + b 2, sin θ =

1 1.1 ( ). z = + bi,, b R 0, b 0 2 + b 2 0 z = + bi = ( ) 2 + b 2 2 + b + b 2 2 + b i 2 r = 2 + b 2 θ cos θ = 2 + b 2, sin θ = b 2 + b 2 2π z = r(cos θ + i sin θ) 1.2 (, ). 1. < 2. > 3. ±,, 1.3 ( ). A

最小二乗フィット、カイ二乗フィット、gnuplot

数値計算法 009 5/7 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 最尤法 (Maxmum Lkelhood Method) 回の ( 独立な ) 測定 xで, x,..., x 1 母集団が平均値 μgauss) 標準偏差 の正規 ( 分布の場合 1 回の測定で xから( xの間の値を観測する確率は + dx) dq = Pdx 1 1 x µ P exp π µ は不可知 推定値をとする µ

1 1 [1] ( 2,625 [2] ( 2, ( ) /

[] (,65 [] (,3 ( ) 67 84 76 7 8 6 7 65 68 7 75 73 68 7 73 7 7 59 67 68 65 75 56 6 58 /=45 /=45 6 65 63 3 4 3/=36 4/=8 66 7 68 7 7/=38 /=5 7 75 73 8 9 8/=364 9/=864 76 8 78 /=45 /=99 8 85 83 /=9 /= ( )

( 28 ) ( ) ( ) 0 This note is c 2016, 2017 by Setsuo Taniguchi. It may be used for personal or classroom purposes, but not for commercial purp

( 28) ( ) ( 28 9 22 ) 0 This ote is c 2016, 2017 by Setsuo Taiguchi. It may be used for persoal or classroom purposes, but ot for commercial purposes. i (http://www.stat.go.jp/teacher/c2epi1.htm ) = statistics

DVIOUT

A. A. A-- [ ] f(x) x = f 00 (x) f 0 () =0 f 00 () > 0= f(x) x = f 00 () < 0= f(x) x = A--2 [ ] f(x) D f 00 (x) > 0= y = f(x) f 00 (x) < 0= y = f(x) P (, f()) f 00 () =0 A--3 [ ] y = f(x) [, b] x = f (y)

1. A0 A B A0 A : A1,...,A5 B : B1,...,B12 2. 5 3. 4. 5. A0 (1) A, B A B f K K A ϕ 1, ϕ 2 f ϕ 1 = f ϕ 2 ϕ 1 = ϕ 2 (2) N A 1, A 2, A 3,... N A n X N n X N, A n N n=1 1 A1 d (d 2) A (, k A k = O), A O. f

9 8 7 (x-1.0)*(x-1.0) *(x-1.0) (a) f(a) (b) f(a) Figure 1: f(a) a =1.0 (1) a 1.0 f(1.0)

E-mail: takio-kurita@aist.go.jp 1 ( ) CPU ( ) 2 1. a f(a) =(a 1.0) 2 (1) a ( ) 1(a) f(a) a (1) a f(a) a =2(a 1.0) (2) 2 0 a f(a) a =2(a 1.0) = 0 (3) 1 9 8 7 (x-1.0)*(x-1.0) 6 4 2.0*(x-1.0) 6 2 5 4 0 3-2

直交座標系の回転

b T.Koama x l x, Lx i ij j j xi i i i, x L T L L, L ± x L T xax axx, ( a a ) i, j ij i j ij ji λ λ + λ + + λ i i i x L T T T x ( L) L T xax T ( T L T ) A( L) T ( LAL T ) T ( L AL) λ ii L AL Λ λi i axx

05 I I / 56

05 I 2015 2015.05.14 I 05 2015.05.14 1 / 56 I 05 2015.05.14 2 / 56 cd mkdir vis01 OK cd vis01 cp /tmp/150514/leibniz.*. I 05 2015.05.14 3 / 56 I 05 2015.05.14 4 / 56 Information visualization Data visualization,

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数値解析 平成 24 年度前期第 13 週 [7 月 11 日 ] 静岡大学創造科学技術大学院情報科学専攻工学部機械工学科計測情報講座 三浦憲二郎 講義アウトライン [7 月 11 日 ] 関数近似と補間 最小 2 乗近似による関数近似 ラグランジュ補間 形状処理工学の基礎 点列からの曲線の生成 T.Kanai, U.Tokyo 関数近似 p.116 複雑な関数を簡単な関数で近似する関数近似 閉区間

sim0004.dvi

4 : 1 f(x) Z b a dxf(x) (1) ( Double Exponential method=de ) 1 DE N = n T n h h =(b a)=n T n = b a f(a) +f(b) n f + f(a + j b a n )g n j=1 = b a f(a) +f(b) n f + f(a +j b a )g; n n+1 j=1 T n+1 = b a f(a)

1 8, : 8.1 1, 2 z = ax + by + c ax by + z c = a b +1 x y z c = 0, (0, 0, c), n = ( a, b, 1). f = n i=1 a ii x 2 i + i<j 2a ij x i x j = ( x, A x), f =

1 8, : 8.1 1, z = ax + by + c ax by + z c = a b +1 x y z c = 0, (0, 0, c), n = ( a, b, 1). f = a ii x i + i

I

I io@hiroshima-u.ac.jp 27 6 A A. /a δx = lim a + a exp π x2 a 2 = lim a + a = lim a + a exp a 2 π 2 x 2 + a 2 2 x a x = lim a + a Sic a x = lim a + a Rect a Gaussia Loretzia Bilateral expoetial Normalized

Ｃ言語による数値計算プログラミング演習

8. 数値積分 任意の区間 [,b] における f() の定積分 b () I = f ( ) d の値は, つぎのように n 点の関数値の和により近似的に与えられる () In = Ak f ( k) n k = このとき, k を分点,A k を重みという 8. ニュートン コーツ ( 複合型 ) 積分公式 積分区間 [,b] を等分割して n 個の分点をとり, 被積分関数 f() を n- 次ラグランジュ補間多項式で近似して得られる積分公式を

n 第1章　章立ての部分は、書式(PC入門大見出し)を使います

FORTRAN FORTRAN FORTRAN ) DO DO IF IF FORTRAN FORTRAN(FORmula TRANslator)1956 IBM FORTRAN IV FORTRAN77 Fortran90 FORTRAN77 FORTRAN FORTARN IF, DO C UNIX FORTRAN PASCAL COBOL PL/I BASIC Lisp PROLOG Lisp

2009 IA 5 I 22, 23, 24, 25, 26, (1) Arcsin 1 ( 2 (4) Arccos 1 ) 2 3 (2) Arcsin( 1) (3) Arccos 2 (5) Arctan 1 (6) Arctan ( 3 ) 3 2. n (1) ta

009 IA 5 I, 3, 4, 5, 6, 7 6 3. () Arcsin ( (4) Arccos ) 3 () Arcsin( ) (3) Arccos (5) Arctan (6) Arctan ( 3 ) 3. n () tan x (nπ π/, nπ + π/) f n (x) f n (x) fn (x) Arctan x () sin x [nπ π/, nπ +π/] g n

IA 2013 : :10722 : 2 : :2 :761 :1 (23-27) : : ( / ) (1 /, ) / e.g. (Taylar ) e x = 1 + x + x xn n! +... sin x = x x3 6 + x5 x2n+1 + (

IA 2013 : :10722 : 2 : :2 :761 :1 23-27) : : 1 1.1 / ) 1 /, ) / e.g. Taylar ) e x = 1 + x + x2 2 +... + xn n! +... sin x = x x3 6 + x5 x2n+1 + 1)n 5! 2n + 1)! 2 2.1 = 1 e.g. 0 = 0.00..., π = 3.14..., 1

tomocci ,. :,,,, Lie,,,, Einstein, Newton. 1 M n C. s, M p. M f, p d ds f = dxµ p ds µ f p, X p = X µ µ p = dxµ ds µ p. µ, X µ.,. p,. T M p.

tomocci 18 7 5...,. :,,,, Lie,,,, Einstein, Newton. 1 M n C. s, M p. M f, p d ds f = dxµ p ds µ f p, X p = X µ µ p = dxµ ds µ p. µ, X µ.,. p,. T M p. M F (M), X(F (M)).. T M p e i = e µ i µ. a a = a i

Excel ではじめる数値解析 サンプルページ この本の定価 判型などは, 以下の URL からご覧いただけます. このサンプルページの内容は, 初版 1 刷発行時のものです.

Excel ではじめる数値解析 サンプルページ この本の定価 判型などは, 以下の URL からご覧いただけます. http://www.morikita.co.jp/books/mid/009631 このサンプルページの内容は, 初版 1 刷発行時のものです. Excel URL http://www.morikita.co.jp/books/mid/009631 i Microsoft Windows

n ξ n,i, i = 1,, n S n ξ n,i n 0 R 1,.. σ 1 σ i .10.14.15 0 1 0 1 1 3.14 3.18 3.19 3.14 3.14,. ii 1 1 1.1..................................... 1 1............................... 3 1.3.........................

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3 4 2 3 4 2 3 ( ) ( ) 1 1.1 R n R n n Euclid R n R n f =(f 1 ;f 2 ;:::;f n ) T : f(x) =0 (1) x = (x 1 ;x 2 ;:::;x n ) T 2 R n 1 \T " f i (1 i n) R n R (1) f i (x) =0 (1 i n) n 2 n x =cosx f(x) :=x 0 cos

untitled

Tylor 006 5 ..........5. -...... 5....5 5 - E. G. BASIC Tylor.. E./G. b δ BASIC.. b) b b b b δ b δ ) δ δ δ δ b b, b ) b δ v, b v v v v) ) v v )., 0 OPTION ARITHMETIC DECIMAL_HIGH INPUT FOR t TO 9 LET /*/)

1 = = = (set) (element) a A a A a A a A a A {2, 5, (0, 1)}, [ 1, 1] = {x; 1 x 1}. (proposition) A = {x; P (x)} P (x) x x a A a A Remark. (i) {2, 0, 0,

2005 4 1 1 2 2 6 3 8 4 11 5 14 6 18 7 20 8 22 9 24 10 26 11 27 http://matcmadison.edu/alehnen/weblogic/logset.htm 1 1 = = = (set) (element) a A a A a A a A a A {2, 5, (0, 1)}, [ 1, 1] = {x; 1 x 1}. (proposition)

Microsoft Word - FT_2010.doc

3. フーリエ変換 3. 周期的な複雑な波形 (t) si(ωt), (t) si(ωt), (t) si(3ωt) のグラフを図 3 に示す 単純にこれらの波形を重ね合わ せると (t) si(ωt) + si(ωt) + si(3ωt) は右図のように複雑な波形となる この合成波の時間方向の移 動は見られない ( 時間方向を波の位相と呼ぶ ) しかし 振幅の変調が見られる 3 3Hz (t) Hz

I A A441 : April 15, 2013 Version : 1.1 I Kawahira, Tomoki TA (Shigehiro, Yoshida )

I013 00-1 : April 15, 013 Version : 1.1 I Kawahira, Tomoki TA (Shigehiro, Yoshida) http://www.math.nagoya-u.ac.jp/~kawahira/courses/13s-tenbou.html pdf * 4 15 4 5 13 e πi = 1 5 0 5 7 3 4 6 3 6 10 6 17

TOP URL 1

TOP URL http://amonphys.web.fc.com/ 3.............................. 3.............................. 4.3 4................... 5.4........................ 6.5........................ 8.6...........................7

1 1 sin cos P (primary) S (secondly) 2 P S A sin(ω2πt + α) A ω 1 ω α V T m T m 1 100Hz m 2 36km 500Hz. 36km 1

sin cos P (primary) S (secondly) 2 P S A sin(ω2πt + α) A ω ω α 3 3 2 2V 3 33+.6T m T 5 34m Hz. 34 3.4m 2 36km 5Hz. 36km m 34 m 5 34 + m 5 33 5 =.66m 34m 34 x =.66 55Hz, 35 5 =.7 485.7Hz 2 V 5Hz.5V.5V V

2000年度『数学展望 I』講義録

2000 I I IV I II 2000 I I IV I-IV. i ii 3.10 (http://www.math.nagoya-u.ac.jp/ kanai/) 2000 A....1 B....4 C....10 D....13 E....17 Brouwer A....21 B....26 C....33 D....39 E. Sperner...45 F....48 A....53

i

i 3 4 4 7 5 6 3 ( ).. () 3 () (3) (4) /. 3. 4/3 7. /e 8. a > a, a = /, > a >. () a >, a =, > a > () a > b, a = b, a < b. c c n a n + b n + c n 3c n..... () /3 () + (3) / (4) /4 (5) m > n, a b >, m > n,

£Ã¥×¥í¥°¥é¥ß¥ó¥°ÆþÌç (2018) - Â裱£²²ó ¡Ý½ÉÂꣲ¤Î²òÀ⡤±é½¬£²¡Ý

(2018) 2018 7 5 f(x) [ 1, 1] 3 3 1 3 f(x) dx c i f(x i ) 1 0 i=1 = 5 ) ( ) 3 ( 9 f + 8 5 9 f(0) + 5 3 9 f 5 1 1 + sin(x) θ ( 1 θ dx = tan 1 + sin x 2 π ) + 1 4 1 3 [a, b] f a, b double G3(double (*f)(),

( )/2 hara/lectures/lectures-j.html 2, {H} {T } S = {H, T } {(H, H), (H, T )} {(H, T ), (T, T )} {(H, H), (T, T )} {1

( )/2 http://www2.math.kyushu-u.ac.jp/ hara/lectures/lectures-j.html 1 2011 ( )/2 2 2011 4 1 2 1.1 1 2 1 2 3 4 5 1.1.1 sample space S S = {H, T } H T T H S = {(H, H), (H, T ), (T, H), (T, T )} (T, H) S

コンピュータ概論

4.1 For Check Point 1. For 2. 4.1.1 For (For) For = To Step (Next) 4.1.1 Next 4.1.1 4.1.2 1 i 10 For Next Cells(i,1) Cells(1, 1) Cells(2, 1) Cells(10, 1) 4.1.2 50 1. 2 1 10 3. 0 360 10 sin() 4.1.2 For

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数値解析 平成 29 年度前期第 14 週 [7 月 10 日 ] 静岡大学工学研究科機械工学専攻ロボット 計測情報分野創造科学技術大学院情報科学専攻 三浦憲二郎 期末試験 7 月 31 日 ( 月 ) 9 10 時限 A : 佐鳴会議室 B : 佐鳴ホール 講義アウトライン [7 月 10 日 ] 関数近似と補間 最小 2 乗近似による関数近似 ( 復習 ) ラグランジュ補間 形状処理工学の基礎

°ÌÁê¿ô³ØII

July 14, 2007 Brouwer f f(x) = x x f(z) = 0 2 f : S 2 R 2 f(x) = f( x) x S 2 3 3 2 - - - 1. X x X U(x) U(x) x U = {U(x) x X} X 1. U(x) A U(x) x 2. A U(x), A B B U(x) 3. A, B U(x) A B U(x) 4. A U(x),

格子QCD実践入門

-- nakamura at riise.hiroshima-u.ac.jp or nakamura at an-pan.org 2013.6.26-27 1. vs. 2. (1) 3. QCD QCD QCD 4. (2) 5. QCD 2 QCD 1981 QCD Parisi, Stamatescu, Hasenfratz, etc 2 3 (Cut-Off) = +Cut-Off a p

A S hara/lectures/lectures-j.html ϵ-n 1 ϵ-n lim n a n = α n a n α 2 lim a n = 0 1 n a k n n k= ϵ

A S1-20 http://www2.mth.kyushu-u.c.jp/ hr/lectures/lectures-j.html 1 1 1.1 ϵ-n 1 ϵ-n lim n n = α n n α 2 lim n = 0 1 n k n n k=1 0 1.1.7 ϵ-n 1.1.1 n α n n α lim n n = α ϵ N(ϵ) n > N(ϵ) n α < ϵ (1.1.1)

all.dvi

5,, Euclid.,..,... Euclid,.,.,, e i (i =,, ). 6 x a x e e e x.:,,. a,,. a a = a e + a e + a e = {e, e, e } a (.) = a i e i = a i e i (.) i= {a,a,a } T ( T ),.,,,,. (.),.,...,,. a 0 0 a = a 0 + a + a 0

17 ( ) II III A B C(100 ) 1, 2, 6, 7 II A B (100 ) 2, 5, 6 II A B (80 ) 8 10 I II III A B C(80 ) 1 a 1 = 1 2 a n+1 = a n + 2n + 1 (n = 1,

17 ( ) 17 5 1 4 II III A B C(1 ) 1,, 6, 7 II A B (1 ), 5, 6 II A B (8 ) 8 1 I II III A B C(8 ) 1 a 1 1 a n+1 a n + n + 1 (n 1,,, ) {a n+1 n } (1) a 4 () a n OA OB AOB 6 OAB AB : 1 P OB Q OP AQ R (1) PQ

³ÎΨÏÀ

2017 12 12 Makoto Nakashima 2017 12 12 1 / 22 2.1. C, D π- C, D. A 1, A 2 C A 1 A 2 C A 3, A 4 D A 1 A 2 D Makoto Nakashima 2017 12 12 2 / 22 . (,, L p - ). Makoto Nakashima 2017 12 12 3 / 22 . (,, L p

,. Black-Scholes u t t, x c u 0 t, x x u t t, x c u t, x x u t t, x + σ x u t, x + rx ut, x rux, t 0 x x,,.,. Step 3, 7,,, Step 6., Step 4,. Step 5,,.

9 α ν β Ξ ξ Γ γ o δ Π π ε ρ ζ Σ σ η τ Θ θ Υ υ ι Φ φ κ χ Λ λ Ψ ψ µ Ω ω Def, Prop, Th, Lem, Note, Remark, Ex,, Proof, R, N, Q, C [a, b {x R : a x b} : a, b {x R : a < x < b} : [a, b {x R : a x < b} : a,

11042 計算機言語7回目 サポートページ:

11042 7 :https://goo.gl/678wgm November 27, 2017 10/2 1(print, ) 10/16 2(2, ) 10/23 (3 ) 10/31( ),11/6 (4 ) 11/13,, 1 (5 6 ) 11/20,, 2 (5 6 ) 11/27 (7 12/4 (9 ) 12/11 1 (10 ) 12/18 2 (10 ) 12/25 3 (11

2

16 1050026 1050042 1 2 1 1.1 3 1.2 3 1.3 3 2 2.1 4 2.2 4 2.2.1 5 2.2.2 5 2.3 7 2.3.1 1Basic 7 2.3.2 2 8 2.3.3 3 9 2.3.4 4window size 10 2.3.5 5 11 3 3.1 12 3.2 CCF 1 13 3.3 14 3.4 2 15 3.5 3 17 20 20 20

1 filename=mathformula tex 1 ax 2 + bx + c = 0, x = b ± b 2 4ac, (1.1) 2a x 1 + x 2 = b a, x 1x 2 = c a, (1.2) ax 2 + 2b x + c = 0, x = b ± b 2

filename=mathformula58.tex ax + bx + c =, x = b ± b 4ac, (.) a x + x = b a, x x = c a, (.) ax + b x + c =, x = b ± b ac. a (.3). sin(a ± B) = sin A cos B ± cos A sin B, (.) cos(a ± B) = cos A cos B sin

untitled

Fortran90 ( ) 17 12 29 1 Fortran90 Fortran90 FORTRAN77 Fortran90 1 Fortran90 module 1.1 Windows Windows UNIX Cygwin (http://www.cygwin.com) C\: Install Cygwin f77 emacs latex ps2eps dvips Fortran90 Intel

I, II 1, A = A 4 : 6 = max{ A, } A A 10 10%

1 2006.4.17. A 3-312 tel: 092-726-4774, e-mail: hara@math.kyushu-u.ac.jp, http://www.math.kyushu-u.ac.jp/ hara/lectures/lectures-j.html Office hours: B A I ɛ-δ ɛ-δ 1. 2. A 1. 1. 2. 3. 4. 5. 2. ɛ-δ 1. ɛ-n

Chap11.dvi

. () x 3 + dx () (x )(x ) dx + sin x sin x( + cos x) dx () x 3 3 x + + 3 x + 3 x x + x 3 + dx 3 x + dx 6 x x x + dx + 3 log x + 6 log x x + + 3 rctn ( ) dx x + 3 4 ( x 3 ) + C x () t x t tn x dx x. t x