議会における政党のパワーを ゲーム理論から見ると?
|
|
|
- こうざぶろう しどり
- 7 years ago
- Views:
Transcription
1 マッチング 1 対 1 マッチング - 結婚ゲーム, 仕事の割り当て 多対 1 マッチング - インターンの病院への割り当て, 内部進学者の学部への配属学科所属, 研究室所属
2 結婚ゲーム 例 男性,, 女性,, : > >, : > >, : > > : > >, : > >, : > > どのようなペアの集まり ( マッチング ) が安定か? µ = : > (, ) のペアでは, ともによくなる : > 安定ではない υ =,, ベストな相手とペア どのペアもよくならない 安定である
3 結婚ゲーム ( 定式化 ) M = {m 1,, m p } 男性の集合 N = {w 1,, w q } 女性の集合仮定 : p = q (p q の場合は後述 ) 各 m i は W の上に選好順序 > mi をもつ 各 w k は M の上に選好順序 > wk をもつ仮定 : 無差別はない 結婚ゲーム : (M, W, {> mi } mi M, {> wk } wk W )
4 マッチング 結婚ゲーム : (M, W, {> mi } mi M, {> wk } wk W ) マッチング µ : W M 全単射 w µ(w) m µ -1 (m) µ = w 1 w p µ(w 1 ) µ(w p )
5 安定なマッチング 2 つのマッチング µ = w 1 w k w p µ(w 1 ) µ(w k ) µ(w p ) = m i υ = w 1 w k υ -1 (m i ) w p υ(w 1 ) υ(w k ) m i υ(w p ) µ が υ を (w k, m i ) を通して支配する ( (w k, m i ) は υ をブロックする ) µ(w k ) = m i, m i > wk υ(w k ), w k > mi υ -1 (m i ) µ が υ を支配する あるペア (w k, m i ) が存在して µ が υ を (w k, m i ) を通して支配する
6 コア 結婚ゲームのコア = {µ µ を支配するマッチングが存在しない } 一般のコア : 任意の提携 S M W に関して µ を支配するマッチングが存在しない 結婚ゲームのコア : 任意のペア (w k, m i ), w k W, m i M に関して µ を支配するマッチングが存在しない 結婚ゲームにおいて : 任意の提携 S M W に関して µ を支配するマッチングが存在しない,???
7 コア 結婚ゲームのコア : 任意のペア (w k, m i ), w k W, m i M に関して µ を支配するマッチングが存在しない 結婚ゲームにおいて : 任意の提携 S M W に関して µ を支配するマッチングが存在しない = : 明らか (S として (w k, m i ) をとればよい ) : µ, µ とする µ υ, S υ において, すべての i S が µ より好ましい相手とペア w k S W, m i S M をとると, υ は µ を (w k, m i ) に関して支 µ に矛盾
8 コアに属するマッチングを求めるアルゴリズム ( ゲール シャープレイのアルゴリズム ) 男性側 女性側例男性,, 女性,, : > >, : > >, : > > : > >, : > >, : > >
9 コアに属するマッチングを求めるアルゴリズム ( ゲール シャープレイのアルゴリズム ) 例 男性,, 女性,, : > >, : > >, : > > : > >, : > >, : > > 男性側 女性側 ゲール シャープレイのアルゴリズム 安定なマッチング, ベスト : は > は > ブロックするペアなし
10 ゲール シャープレイのアルゴリズム 第 1ステップ : すべての男性は最も好ましい女性にプロポーズ各女性は自分にプロポーズした男性のうち最も好ましい人をリストに残しあとは拒否拒否された男性がいなければ終了 : > >, : > >, : > > : > >, : > >, : > > 第 2ステップ : 拒否された男性は拒否された女性の次に好ましい女性にプロポーズ各女性は自分にプロポーズした男性をリストに入れ, その中で最も好ましい人を選びあとは拒否拒否された男性がいなければ終了 第 3ステップ, 第 4ステップ,
11 ゲール シャープレイのアルゴリズム 必ずマッチングに到達するもし, すべての女性に拒否し続けられた男性がいたとすると, 男女同数ゆえ, ペアを組めなかった女性が存在する 彼女にプロポーズした男性存在しない 矛盾 アルゴリズムは有限回のステップで終了するあるステップで終了しなければ, 拒否された男性が存在次のステップで拒否された次に好ましい女性にプロポーズ女性の数は有限, すべての女性に拒否されることはない, 有限回のステップで終了
12 ゲール シャープレイのアルゴリズム 到達したマッチングは安定である ( コアに属する ) 到達したマッチングを µ = w 1 w µ -1 (m) w p とし µ(w 1 ) µ(w) m µ(w p ) (w, m) が µ をブロックするとする m > w µ(w), w > m µ -1 (m) m > w µ(w) ゆえ,m は w にプロポーズしていない (*) m は µ -1 (m) とペアを作っている µ -1 (m) より好ましい女性からはすべて拒否されている w > m µ -1 (m) ゆえ w にこれまでにプロポーズしていたはずである (*) に矛盾
13 男性最適なマッチングと女性最適なマッチング 男性,, 女性,, : > >, : > >, : > > : > >, : > >, : > > 男性側 女性側 女性側 男性側
14 男性最適なマッチングと女性最適なマッチング 男性,, 女性,, : > >, : > >, : > > : > >, : > >, : > > 男性側 女性側 µ = 女性側 男性側 υ = 男性 : : =, : >, : > µ のほうが良い 女性 : : >, : =, : > υ のほうが良い
15 男性最適なマッチングと女性最適なマッチング 安定なマッチング µ = w 1 µ -1 (m) w p が男性最適 ( 最悪 ) µ(w 1 ) m µ(w p ) 任意の安定なマッチング υ = w 1 υ -1 (m) w p に対して υ(w 1 ) m υ(w p ) m M µ -1 (m) υ -1 (m) µ -1 (m) > m υ -1 (m) (µ -1 (m) < m υ -1 (m) ) 安定なマッチング µ = w 1 w w p が女性最適 ( 最悪 ) µ(w 1 ) µ(w) µ(w p ) 任意の安定なマッチング υ = w 1 w w p に対して υ(w 1 ) υ(w) υ(w p ) w W µ(w) υ(w) µ(w) > w υ(w) (µ(w) < w υ(w) )
16 男性最適なマッチングと女性最適なマッチング 男性側がプロポーズ ゲール シャープレイのアルゴリズム 男性最適 ( 女性最悪 ) なマッチング 女性側がプロポーズ ゲール シャープレイのアルゴリズム 女性最適 ( 男性最悪 ) なマッチング
17 男性最適なマッチングと女性最適なマッチング 男性側がプロポーズ 男性最適なマッチング ( 証明 ) ゲール シャープレイのアルゴリズムにより到達したマッチング µ* µ* において, すべての男性に対し, このアルゴリズムで拒否された女性とのペアを含む安定なマッチングは存在しない を証明する µ* において, すべての男性が安定マッチングの中で最も好ましい女性とペア 帰納法 : 第 1ステップ それ以前に拒否された男性なし 第 kステップにおいて, すべての男性にとって, それ以前のステップで拒否された女性とのペアを含む安定なマッチングは存在しないと仮定 第 k+1ステップ : 第 kステップで,w が m を拒否したとし, (w, m) はいかなる安定なマッチングにも含まれないことを示す
18 男性最適なマッチングと女性最適なマッチング 帰納法 : 第 1ステップ それ以前に拒否された男性なし 第 kステップにおいて, すべての男性にとって, それ以前のステップで拒否された女性とのペアを含む安定なマッチングは存在しないと仮定 第 k+1ステップ : 第 kステップで,w が m を拒否したとし, (w, m) はいかなる安定なマッチングにも含まれないことを示す w がキープしていた男性を m とすると,m > w m m は w にプロポーズ w より好ましい女性からは拒否帰納法の仮定 w より好ましい女性とのペアを含む安定なマッチングなし (w, m) を含む安定なマッチング µ が存在すると仮定 矛盾を示す
19 男性最適なマッチングと女性最適なマッチング 第 k+1ステップ : 第 kステップで,w が m を拒否したとし, (w, m) はいかなる安定なマッチングにも含まれないことを示す w がキープしていた男性を m とすると,m > w m (*) m は w にプロポーズ w より好ましい女性からは拒否帰納法の仮定 w より好ましい女性とのペアを含む安定なマッチングなし (**) (w, m) を含む安定なマッチング µ が存在すると仮定 矛盾を示す µ =.. w µ -1 (m ).... m m.. µ 安定ゆえ,(**) から w > m µ -1 (m ) (*) と合わせ (w, m ) は µ をブロック µ が安定であることに矛盾 ( 証明終 )
20 男性最適なマッチングと女性最適なマッチング 男性最適なマッチングが女性最悪であることの証明到達した男性最適な安定なマッチングを µ とし, 任意の安定なマッチング µ をとる µ =.. w µ -1 (m ).... m m.. µ =.. w µ -1 (m ).... m m.. 任意の w に対して, m(=µ(w)) m (=µ (w)) m > w m を示せばよい m > w m と仮定 µ が男性最適 w > m µ -1 (m ) m > w m と合わせ,(w, m) が µ をブロック µ が安定であることに矛盾 ( 証明終 )
21 男性と女性の人数が異なる場合 男性,, 女性, 独身でいる状態を s で表す : > > s, : > > s, : > s > : > > > s, : > s > > 男性 女性 男性 : s より好ましくない女性にはプロポーズしない 女性 : s より好ましくない男性はプロポーズされてもリストに載せず拒否 s s s ゲール シャープレイのアルゴリズム若干修正して適用可能
22 戦略的な行動をとる場合 (85-86 ページ ) 男性,, 女性,,, d : d > >,, d, s : > d >,, s : >,. d, s : >,, s : >,, s : s >,, d : > >, s ゲール シャープレイ アルゴリズム d : > s >, d d d は選好を偽ることにより, よりよい とペアを作れる
23 多対一のマッチング 内部進学者の学部への配属 S : 内部進学者の集合, s S の D に関する選好 > s D : 学部の集合, d D の S に関する選好 > d 受け入れ可能人数 q d ゲール シャープレイのアルゴリズム 1 学生は自分の好ましい学部から順にプロポーズする 2 学部は q d までリストにキープする 3 学生数が q d を超えたら, > d に基づいて拒否する 学生最適なマッチングに到達する実際の適用例 : アメリカにおけるインターンの病院への配属 (88ページから91ページ) 日本のある大学における付属高校からの進学者の学部への振り分け東工大の学科所属, 研究室所属???
24 2 つのサイドに分けられない場合 ( ルームメイト問題 ) ルームメイト問題 :,,, D の 4 人の寮生を 2 人ずつ 2 部屋に分ける 各寮生の好み : : > > D, : > > D, : > > D, D: > > コアは空 : (D, ) (, ) ブロック (D, ) (, ) ブロック (D, ) (, ) ブロック
25 2 つのサイドに分けられない場合 ( 非分割財の交換 ) 非分割財の交換 :,,, D が非分割財 ( 家など ) を持っており, 各人の好みは : > > D >, : > > D >, : > > D >, D: > > > D である シャープレイ スカーフのアルゴリズム ( トップ トレーディング サイクル ) 第 1ステップ : 各プレイヤーは自分の最も好む財を指定サイクルができればその中のプレイヤーは財を交換して退出第 2ステップ : 残ったプレイヤーはその中で自分の最も好む財を指定サイクルができればその中のプレイヤーは財を交換して退出以下同様
26 トップ トレーディング サイクル : > > D >, : > > D >, : > > D >, D: > > > D シャープレイ スカーフのアルゴリズム ( トップ トレーディングサイクル ) 第 1 ステップ : 各プレイヤーは自分の最も好む財を指定サイクルができればその中のプレイヤーは財を交換して退出第 2 ステップ : 残ったプレイヤーはその中で自分の最も好む財を指定サイクルができればその中のプレイヤーは財を交換して退出以下同様 D トップトレーディングサイクル 有限回で終了しコアを導く
27 次回までの課題 1. 以下の選好を持つマッチングゲームにおいて男性側からプロポーズする場合と女性側からプロポーズする場合のそれぞれにおいてゲール シャープレイのアルゴリズムによって得られるマッチングを求め, コアに属することを確かめよ,, は男性であり,,, は女性である s は独身の状態を表す () : > > > s, : > > > s, : > > > s : > > > s, : > > > s, : > > >s () : > > s >, : > > s >, : > > s > : > > > s, : > > > s, : > > >s
Microsoft PowerPoint - 13基礎演習C_ITプランナー_2StableMatching.pptx
2013/4,5,6,7 Mon. 浮気しない? カップル 6 人の男女がいます. 少子化対策? のため,6 組のカップルを作り結婚させちゃいましょう. でも各自の好き嫌いを考えずに強引にくっつけちゃうと, 浮気する人が出るかもしれません. 浮気しないように 6 組のカップルをつくれますか? どうすれば浮気しないの? 浮気しないってどういうこと? 浮気ってどういう状況で起こる? 浮気する しないを
オートマトン 形式言語及び演習 1. 有限オートマトンとは 酒井正彦 形式言語 言語とは : 文字列の集合例 : 偶数個の 1 の後に 0 を持つ列からなる集合 {0, 110, 11110,
オートマトン 形式言語及び演習 1 有限オートマトンとは 酒井正彦 wwwtrscssinagoya-uacjp/~sakai/lecture/automata/ 形式言語 言語とは : 文字列の集合例 : 偶数個の 1 の後に 0 を持つ列からなる集合 {0, 110, 11110, } 形式言語 : 数学モデルに基づいて定義された言語 認識機械 : 文字列が該当言語に属するか? 文字列 機械 受理
千葉大学 ゲーム論II
千葉大学ゲーム論 II 第五, 六回 担当 上條良夫 千葉大学ゲーム論 II 第五 六回上條良夫 本日の講義内容 前回宿題の問題 3 の解答 Nash の交渉問題 Nash 解とその公理的特徴づけ 千葉大学ゲーム論 II 第五 六回上條良夫 宿題の問題 3 の解答 ホワイトボードでやる 千葉大学ゲーム論 II 第五 六回上條良夫 3 Nash の二人交渉問題 Nash の二人交渉問題は以下の二つから構成される
調和系工学 ゲーム理論編
ゲーム理論第三部 知的都市基盤工学 5 月 30 日 ( 水 5 限 (6:30~8:0 再掲 : 囚人のジレンマ 囚人のジレンマの利得行列 協調 (Cooperte:C プレイヤー 裏切 (Deect:D ( 協調 = 黙秘 裏切 = 自白 プレイヤー C 3,3 4, D,4, 右がプレイヤー の利得左がプレイヤー の利得 ナッシュ均衡点 プレイヤーの合理的な意思決定の結果 (C,C はナッシュ均衡ではない
切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. (
統計学ダミー変数による分析 担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) 1 切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. ( 実際は賃金を就業年数だけで説明するのは現実的はない
戦略的行動と経済取引 (ゲーム理論入門)
展開形表現 戦略的行動と経済取引 ( ゲーム理論入門 ) 3. 展開形ゲームとサブゲーム完全均衡 戦略形ゲーム : プレイヤー 戦略 利得 から構成されるゲーム 展開形ゲーム (extensive form game): 各プレイヤーの意思決定を時間の流れとともに ゲームの木 を用いて表現 1 2 展開形ゲームの構成要素 プレイヤー (player) の集合 ゲームの木 (tree) 枝 ( 選択肢
混合戦略
数理分析方法論 第 6 回 早稲田大学政治学研究科河野勝 (Email: [email protected]) 早稲田大学経済学研究科代講 : 須賀晃一 (Email: [email protected]) 1 今日のメニュー 前回までの復習 純粋戦略と混合戦略 期待利得の求め方 男女の争い ゲーム 反応曲線の描き方 混合戦略の解釈 2 前回の復習 戦略の支配 という考え方 強支配と弱支配 戦略の逐次消去
Microsoft PowerPoint - mp11-06.pptx
数理計画法第 6 回 塩浦昭義情報科学研究科准教授 [email protected] http://www.dais.is.tohoku.ac.jp/~shioura/teaching 第 5 章組合せ計画 5.2 分枝限定法 組合せ計画問題 組合せ計画問題とは : 有限個の もの の組合せの中から, 目的関数を最小または最大にする組合せを見つける問題 例 1: 整数計画問題全般
Microsoft PowerPoint - H21生物計算化学2.ppt
演算子の行列表現 > L いま 次元ベクトル空間の基底をケットと書くことにする この基底は完全系を成すとすると 空間内の任意のケットベクトルは > > > これより 一度基底を与えてしまえば 任意のベクトルはその基底についての成分で完全に記述することができる これらの成分を列行列の形に書くと M これをベクトル の基底 { >} による行列表現という ところで 行列 A の共役 dont 行列は A
<4D F736F F D208CF68BA48C6F8DCF8A C30342C CFA90B68C6F8DCF8A7782CC8AEE967B92E8979D32288F4390B394C529332E646F63>
2. 厚生経済学の ( 第 ) 基本定理 2 203 年 4 月 7 日 ( 水曜 3 限 )/8 本章では 純粋交換経済において厚生経済学の ( 第 ) 基本定理 が成立することを示す なお より一般的な生産技術のケースについては 4.5 補論 2 で議論する 2. 予算集合と最適消費点 ( 完全 ) 競争市場で達成される資源配分がパレート効率的であることを示すための準備として 個人の最適化行動を検討する
取扱説明書[L704i]
231 N b N b A N b A N N P 232 N N b b K Q P M I b C c C 233 DC I d I M M M C I I C C I C C 234 M I C M J C J C D J C C H D C DC I b I 235 M b 1 3 7 9 F E 5 b J b c b c d e c b d e M H M I 236 J M J M I
融合規則 ( もっとも簡単な形, 選言的三段論法 ) ll mm ll mm これについては (ll mm) mmが推論の前提部になり mmであるから mmは常に偽となることがわかり ll mmはllと等しくなることがわかる 機械的には 分配則より (ll mm) mm (ll mm) 0 ll m
知識工学 ( 第 5 回 ) 二宮崇 ( [email protected] ) 論理的エージェント (7 章のつづき ) 証明の戦略その 3 ( 融合法 ) 証明の戦略その 1 やその 2 で証明できたときは たしかにKKKK ααとなることがわかるが なかなか証明できないときや 証明が本当にできないときには KKKK ααが成り立つのか成り立たないのかわからない また どのような証明手続きを踏めば証明できるのか定かではない
Microsoft Word - 11 進化ゲーム
. 進化ゲーム 0. ゲームの理論の分類 これまで授業で取り扱ってきたゲームは 協 ゲームと呼ばれるものである これはプレイヤー同士が独立して意思決定する状況を表すゲームであり ふつう ゲーム理論 といえば 非協力ゲームを表す これに対して プレイヤー同士が協力するという前提のもとに提携形成のパタンや利得配分の在り方を分析するゲームを協 ゲームという もっとも 社会現象への応用可能性も大きいはずなのに
Microsoft PowerPoint - 10.pptx
m u. 固有値とその応用 8/7/( 水 ). 固有値とその応用 固有値と固有ベクトル 行列による写像から固有ベクトルへ m m 行列 によって線形写像 f : R R が表せることを見てきた ここでは 次元平面の行列による写像を調べる とし 写像 f : を考える R R まず 単位ベクトルの像 u y y f : R R u u, u この事から 線形写像の性質を用いると 次の格子上の点全ての写像先が求まる
オートマトン 形式言語及び演習 3. 正規表現 酒井正彦 正規表現とは 正規表現 ( 正則表現, Regular Expression) オートマトン : 言語を定義する機械正規表現 : 言語
オートマトン 形式言語及び演習 3. 酒井正彦 www.trs.css.i.nagoya-u.ac.jp/~sakai/lecture/automata/ とは ( 正則表現, Regular Expression) オートマトン : 言語を定義する機械 : 言語を記号列で定義 - 記述しやすい ( ユーザフレンドリ ) 例 :01 + 10 - UNIX の grep コマンド - UNIX の
モジュール1のまとめ
数理統計学 第 0 回 復習 標本分散と ( 標本 ) 不偏分散両方とも 分散 というのが実情 二乗偏差計標本分散 = データ数 (0ページ) ( 標本 ) 不偏分散 = (03 ページ ) 二乗偏差計 データ数 - 分析ではこちらをとることが多い 復習 ここまで 実験結果 ( 万回 ) 平均 50Kg 標準偏差 0Kg 0 人 全体に小さすぎる > mea(jkke) [] 89.4373 標準偏差
Microsoft PowerPoint - mp13-07.pptx
数理計画法 ( 数理最適化 ) 第 7 回 ネットワーク最適化 最大流問題と増加路アルゴリズム 担当 : 塩浦昭義 ( 情報科学研究科准教授 ) [email protected] ネットワーク最適化問題 ( 無向, 有向 ) グラフ 頂点 (verex, 接点, 点 ) が枝 (edge, 辺, 線 ) で結ばれたもの ネットワーク 頂点や枝に数値データ ( 距離, コストなど ) が付加されたもの
2015年度 信州大・医系数学
05 信州大学 ( 医系 ) 前期日程問題 解答解説のページへ 放物線 y = a + b + c ( a > 0) を C とし, 直線 y = -を l とする () 放物線 C が点 (, ) で直線 l と接し, かつ 軸と共有点をもつための a, b, c が満 たす必要十分条件を求めよ () a = 8 のとき, () の条件のもとで, 放物線 C と直線 l および 軸とで囲まれた部
Microsoft PowerPoint - DA2_2018.pptx
1//1 データ構造とアルゴリズム IⅠ 第 回単一始点最短路 (I). 単一始点最短路問題 第 章の構成 単一始点最短路問題とは 単一始点最短路問題の考え方 単一始点最短路問題を解くつのアルゴリズム ベルマン フォードのアルゴリズム トポロジカル ソートによる解法 ダイクストラのアルゴリズム 単一始点最短路問題とは 単一始点最短路問題とは 前提 : 重み付き有向グラフ 特定の開始頂点 から任意の頂点
Microsoft PowerPoint - 13economics5_2.pptx
経済学概論資料 5(2) 改訂版 吉川卓也 6.3 寡占 1. 寡占と複占 寡占とは ある産業で財 サービスを供給する企業の数が少数しかなく それぞれの企業が価格支配力をある程度もっており 他の企業の行動によって影響される状態をいう 寡占のなかで 企業数が2の場合を複占という たとえば 日本ではビール産業は事実上 4 社の寡占である 外国では多数の企業が生産をおこなっている 2 他方で 日本酒の市場は多くのメーカーが競合している
GMS Web style 操作マニュアル
データ集計 詳細集計 10-1 詳細集計 - 接触集計とは 詳細集計 ( 接触集計 ) は各項目別のクロス集計について 条件を設定し集計表をダウンロードする機能です データは登録年度分から最大 5 ヶ年度分まで集計 表示が可能です ( 新年度分の接触者データ登録次第切替えとなります ) 詳細集計 - トップ画面 ( 接触集計 ) < 集計内容選択タブ > 集計対象を接触集計 接触志願集計 志願集計から選択できます
Microsoft PowerPoint - DA1_2018.pptx
データ構造とアルゴリズム IA 九州大学大学院システム情報科学研究院情報学部門横尾真 E-mail: [email protected] http://agent.inf.kyushu-u.ac.jp/~yokoo/ 自己紹介 1986 年東京大学大学院工学系研究科電気工学専門課程修士課程修了 同年日本電信電話株式会社 (NTT) 入社 NTT 情報通信処理研究所 ( 神奈川県横須賀市
Microsoft PowerPoint - DA2_2018.pptx
データ構造とアルゴリズム IⅠ 第 7 回幅優先 / 深さ優先探索 / トポロジカルソート. 基本的グラフアルゴリズム 無向グラフ 個の頂点と7 本の辺からなる無向グラフ 隣接リスト 各頂点に関して, 隣接する ( 直接, 辺で結ばれた ) 頂点集合をリストで表現 無向グラフ G=(V,E),V は頂点集合,E は辺集合.E の要素は頂点のペア {u,} によって表される.{u, } と {, u}
2018年度 筑波大・理系数学
筑波大学 ( 理系 ) 前期日程問題 解答解説のページへ < < とする 放物線 上に 点 (, ), A (ta, ta ), B( - ta, ta ) をとる 三角形 AB の内心の 座標を p とし, 外心の 座標を q とする また, 正の実数 a に対して, 直線 a と放物線 で囲まれた図形の面積を S( a) で表す () p, q を cos を用いて表せ S( p) () S(
結婚しない理由は 結婚したいが相手がいない 経済的に十分な生活ができるか不安なため 未婚のに結婚しない理由について聞いたところ 結婚したいが相手がいない (39.7%) で最も高く 経済的に十分な生活ができるか不安なため (2.4%) 自分ひとりの時間が取れなくなるため (22.%) うまく付き合え
Press Release 27 年 月 7 日 楽天リサーチ株式会社 既婚者の約 7 割は結婚生活に 満足 結婚生活を始めるのに必要な夫婦合計年収は 4 万円 万円未満 が最多に 結婚に関する調査 URL: https://research.rakute.co.jp/report/277/ 楽天リサーチ株式会社 ( 本社 : 東京都世田谷区 代表取締役社長 : 田村篤司 以下 楽天リサーチ ) は
平成26年度「結婚・家族形成に関する意識調査」報告書(全体版)
< 結婚観 > 8. 結婚観 (Q25 Q25) < 全ての方に > Q25 あなたは 結婚についてどのようにお考えですか 最もよく当てはまるものをお選びください ( は 1 つ ) 1 必ずしたほうが良い 2 できればしたほうが良い 3 無理してしなくても良い 4 しなくて良い 全体では できればしたほうが良い が 54.1% 結婚したほうが良い 計 ( 必ずしたほうが良い できればしたほうが良い
目次 1. サイトの概要 2. このサイトで行なうこと 3. ログインするには 4. 情報発信会員 管理画面の説明 5. 掲載情報を決める 6. マイページを作成する 6-1 マイページのトップ画面について 7. コンテンツを作成する 7-1 掲載場所を決める 7-2 ページを作成する プロフィール
江東区コミュニティ支援情報サイト ことこみゅネット ご利用ガイド ( 情報発信会員用 ) URL http:// kotocommu.net 1 目次 1. サイトの概要 2. このサイトで行なうこと 3. ログインするには 4. 情報発信会員 管理画面の説明 5. 掲載情報を決める 6. マイページを作成する 6-1 マイページのトップ画面について 7. コンテンツを作成する 7-1 掲載場所を決める
どのような便益があり得るか? より重要な ( ハイリスクの ) プロセス及びそれらのアウトプットに焦点が当たる 相互に依存するプロセスについての理解 定義及び統合が改善される プロセス及びマネジメントシステム全体の計画策定 実施 確認及び改善の体系的なマネジメント 資源の有効利用及び説明責任の強化
ISO 9001:2015 におけるプロセスアプローチ この文書の目的 : この文書の目的は ISO 9001:2015 におけるプロセスアプローチについて説明することである プロセスアプローチは 業種 形態 規模又は複雑さに関わらず あらゆる組織及びマネジメントシステムに適用することができる プロセスアプローチとは何か? 全ての組織が目標達成のためにプロセスを用いている プロセスとは : インプットを使用して意図した結果を生み出す
航空機の運動方程式
可制御性 可観測性. 可制御性システムの状態を, 適切な操作によって, 有限時間内に, 任意の状態から別の任意の状態に移動させることができるか否かという特性を可制御性という. 可制御性を有するシステムに対し, システムは可制御である, 可制御なシステム という言い方をする. 状態方程式, 出力方程式が以下で表されるn 次元 m 入力 r 出力線形時不変システム x Ax u y x Du () に対し,
ゲーム論 I 第二回
駒澤大学ゲーム理論 A 第十一回 早稲田大学高等研究所 上條良夫 1 講義のキーワード 展開形ゲームの戦略の数 ( 前回の続き ) 展開形ゲームを標準形ゲームにしたゲームの Nash 均衡の奇妙な点 信憑性のない脅し 部分ゲーム 部分ゲーム完全均衡 完全情報ゲームとバックワードインダクション 2 後出しじゃんけんゲーム 3 後出しじゃんけんゲーム の戦略集合 {,, } の戦略集合 {,,,,,,,,,,,,,,
DVIOUT-SS_Ma
第 章 微分方程式 ニュートンはリンゴが落ちるのを見て万有引力を発見した という有名な逸話があります 無重力の宇宙船の中ではリンゴは落ちないで静止していることを考えると 重力が働くと始め静止しているものが動き出して そのスピードはどんどん大きくなる つまり速度の変化が現れることがわかります 速度は一般に時間と共に変化します 速度の瞬間的変化の割合を加速度といい で定義しましょう 速度が変化する, つまり加速度がでなくなるためにはその原因があり
Microsoft PowerPoint - 応用数学8回目.pptx
8- 次の 標 : 複素関数 ( 正則関数 ) の積分 8- 実関数 : 定積分 講義内容 名城 学理 学部材料機能 学科岩 素顕 複素関数の積分について学ぶ 複素関数の積分 複素積分の性質 周回積分の解法 コーシーの積分定理 コーシーの積分公式 グルサーの公式 - 定義 複素関数の積分 : 線積分 今後の内容 区分的に滑らかな曲線に沿って複素関数の積分を計算する 複素関数の積分の性質に関して議論する
Microsoft PowerPoint - DA2_2017.pptx
1// 小テスト内容 データ構造とアルゴリズム IⅠ 第 回単一始点最短路 (I) 1 1 第 章の構成. 単一始点最短路問題 単一始点最短路問題とは 単一始点最短路問題の考え方 単一始点最短路問題を解くつのアルゴリズム ベルマン フォードのアルゴリズム トポロジカル ソートによる解法 ダイクストラのアルゴリズム 1 1 単一始点最短路問題とは 単一始点最短路問題とは 前提 : 重み付き有向グラフ
,995,972 6,992,875 1,158 4,383,372 4,380,511 2,612,600 2,612, ,433,188 3,330, ,880,573 2,779, , ,
p.2 p.3 25 p. 4p.5 1,158699 2,875 25 p. 6p. 15 484333 310 23-25 p.16 p. 27 31325 2,213,473 24 2,058,412 23 1,943,271 313 3 699 2,875 63.31% 36.69% 47.70% 18.22% p.4 p.5 13% 25.22% 20.74% 16.23% p.6 16.76%
Microsoft PowerPoint - 9.pptx
9/7/8( 水 9. 線形写像 ここでは 行列の積によって 写像を定義できることをみていく また 行列の積によって定義される写像の性質を調べていく 拡大とスカラー倍 行列演算と写像 ( 次変換 拡大後 k 倍 k 倍 k 倍拡大の関係は スカラー倍を用いて次のように表現できる p = (, ' = k ' 拡大前 p ' = ( ', ' = ( k, k 拡大 4 拡大と行列の積 拡大後 k 倍
Office365 メールの使い方マニュアル
Office365 メールの使い方マニュアル 内容 はじめに... 2 1. 署名を設定する... 3 2. メールを送信する... 5 3. メールを読む... 7 4. メールを返信する... 8 5. 送信する添付ファイルを指定する... 9 6. 添付ファイルを保存する... 11 7. 不要なメールを削除する... 12 8. メール転送ルールの作成... 13 9. メール振り分けルールの作成...
Microsoft PowerPoint - ad11-09.pptx
無向グラフと有向グラフ 無向グラフ G=(V, E) 頂点集合 V 頂点の対を表す枝の集合 E e=(u,v) 頂点 u, v は枝 e の端点 f c 0 a 1 e b d 有向グラフ G=(V, E) 頂点集合 V 頂点の順序対を表す枝の集合 E e=(u,v) 頂点 uは枝 eの始点頂点 vは枝 eの終点 f c 0 a 1 e b d グラフのデータ構造 グラフ G=(V, E) を表現するデータ構造
0 21 カラー反射率 slope aspect 図 2.9: 復元結果例 2.4 画像生成技術としての計算フォトグラフィ 3 次元情報を復元することにより, 画像生成 ( レンダリング ) に応用することが可能である. 近年, コンピュータにより, カメラで直接得られない画像を生成する技術分野が生
0 21 カラー反射率 slope aspect 図 2.9: 復元結果例 2.4 画像生成技術としての計算フォトグラフィ 3 次元情報を復元することにより, 画像生成 ( レンダリング ) に応用することが可能である. 近年, コンピュータにより, カメラで直接得られない画像を生成する技術分野が生まれ, コンピューテーショナルフォトグラフィ ( 計算フォトグラフィ ) と呼ばれている.3 次元画像認識技術の計算フォトグラフィへの応用として,
報道関係各位 2010年7月吉日
NEWS RELEASE 報道関係各位 2014 年 8 月 21 日株式会社シーマ 今ドキカップルの結婚指輪事情を大調査! ~ 結婚指輪は二人で選ぶのが主流!?~ 8 割以上の男性が結婚指輪購入時に参考にするのは彼女の意見! ~ 人は世界で一つだけのモノをもらった時に惚れ直す?!~ 恋人からオリジナル商品をもらったら惚れ直すと答えた方は 68% も アンケートから選ばれた 片膝ついて 指輪のケースをパカッ
Microsoft PowerPoint - 09re.ppt [互換モード]
3.1. 正則表現 3. 正則表現 : 正則表現 ( または正規表現 ) とは 文字列の集合 (= 言語 ) を有限個の記号列で表現する方法の 1 つ 例 : (01)* 01 を繰り返す文字列 つまり 0(0+1)* 0 の後に 0 か 1 が繰り返す文字列 (01)* = {,01,0101,010101,01010101, } 0(0+1)*={0,00,01,000,001,010,011,0000,
チェビシェフ多項式の2変数への拡張と公開鍵暗号(ElGamal暗号)への応用
チェビシェフ多項式の 変数への拡張と公開鍵暗号 Ell 暗号 への応用 Ⅰ. チェビシェフ Chbhv Chbhv の多項式 より であるから よって ここで とおくと coθ iθ coθ iθ iθ coθcoθ 4 4 iθ iθ iθ iθ iθ i θ i θ i θ i θ co θ co θ} co θ coθcoθ co θ coθ coθ したがって が成り立つ この漸化式と であることより
Microsoft PowerPoint - DA2_2017.pptx
// データ構造とアルゴリズム IⅠ 第 回単一始点最短路 (II)/ 全点対最短路 トポロジカル ソート順による緩和 トポロジカル ソート順に緩和 閉路のない有向グラフ限定 閉路がないならトポロジカル ソート順に緩和するのがベルマン フォードより速い Θ(V + E) 方針 グラフをトポロジカル ソートして頂点に線形順序を与える ソート順に頂点を選び, その頂点の出辺を緩和する 各頂点は一回だけ選択される
次に示す数値の並びを昇順にソートするものとする このソートでは配列の末尾側から操作を行っていく まず 末尾の数値 9 と 8 に着目する 昇順にソートするので この値を交換すると以下の数値の並びになる 次に末尾側から 2 番目と 3 番目の 1
4. ソート ( 教科書 p.205-p.273) 整列すなわちソートは アプリケーションを作成する際には良く使われる基本的な操作であり 今までに数多くのソートのアルゴリズムが考えられてきた 今回はこれらソートのアルゴリズムについて学習していく ソートとはソートとは与えられたデータの集合をキーとなる項目の値の大小関係に基づき 一定の順序で並べ替える操作である ソートには図 1 に示すように キーの値の小さいデータを先頭に並べる
オートマトンと言語
オートマトンと言語 回目 4 月 8 日 ( 水 ) 章 ( 数式の記法, スタック,BNF 記法 ) 授業資料 http://ir.cs.yamanashi.ac.jp/~ysuzuki/public/automaton/ 授業の予定 ( 中間試験まで ) 回数月日 内容 4 月 日オートマトンとは, オリエンテーション 4 月 8 日 章 ( 数式の記法, スタック,BNF) 3 4 月 5 日
SQiP シンポジウム 2016 アジャイルプロジェクトにおけるペアワーク適用の改善事例 日本電気株式会社小角能史 2016 年 9 月 16 日 アジェンダ 自己紹介ペアワークとはプロジェクトへのペアワークの適用方法 スクラム適用ルール作成 最適化の流れ KPTを用いたふりかえり 適用ルールの改善事例 適用プロジェクトの概要ペアワーク適用ルール ( 初期 ) 改善例 1 - ペアのローテーション改善例
オートマトン 形式言語及び演習 4. 正規言語の性質 酒井正彦 正規言語の性質 反復補題正規言語が満たす性質 ある与えられた言語が正規言語でないことを証明するために その言語が正規言語であると
オートマトン 形式言語及び演習 4. 正規言語の性質 酒井正彦 www.trs.css.i.nagoya-u.ac.jp/~sakai/lecture/automata/ 正規言語の性質 正規言語が満たす性質 ある与えられた言語が正規言語でないことを証明するために その言語が正規言語であると仮定してを使い 矛盾を導く 閉包性正規言語を演算により組み合わせて得られる言語が正規言語となる演算について調べる
S02 1 図において = =とする このとき = であることを証明せよ と において = 1 = 2 辺 は共通 より 3 辺 (3 組の辺 ) がそれぞれ等しい よって 合同な三角形の対応する角の大きさは等しい ゆえに = である
S01 1 図において = =とする このとき であることを証明せよ と において = 1 = 2 辺 は共通 3 1 2 3 より 3 辺 (3 組の辺 ) がそれぞれ等しい よって である S02 1 図において = =とする このとき = であることを証明せよ と において = 1 = 2 辺 は共通 3 1 2 3 より 3 辺 (3 組の辺 ) がそれぞれ等しい よって 合同な三角形の対応する角の大きさは等しい
040402.ユニットテスト
2. ユニットテスト ユニットテスト ( 単体テスト ) ユニットテストとはユニットテストはプログラムの最小単位であるモジュールの品質をテストすることであり その目的は結合テスト前にモジュール内のエラーを発見することである テストは機能テストと構造テストの2つの観点から行う モジュールはプログラムを構成する要素であるから 単体では動作しない ドライバとスタブというテスト支援ツールを使用してテストを行う
Microsoft PowerPoint - kyoto
研究集会 代数系アルゴリズムと言語および計算理論 知識の証明と暗号技術 情報セキュリティ大学大学院学院 有田正剛 1 はじめに 暗号技術の面白さとむずかしさ システムには攻撃者が存在する 条件が整ったときのベストパフォーマンスより 条件が整わないときの安全性 攻撃者は約束事 ( プロトコル ) には従わない 表面上は従っているふり 放置すると 正直者が損をする それを防ぐには 知識の証明 が基本手段
PowerPoint プレゼンテーション
製品競争下での インストア広告サービスの 戦略的効果 慶應義塾大学大学院松林研究室 M2 小林春輝 目次 1. はじめに 2. モデルの定式化 3. 分析 考察 4. 結論 はじめに ICT の著しい発展 多様な消費者ニーズを把握しやすくなり 製品開発に活用 メーカー企業に製品ラインナップを拡大させるインセンティブを与え熾烈な品揃え競争 市場に存在する過剰な製品数 はじめに このメーカー内のそれぞれの製品を比較検討
25~34歳の結婚についての意識と実態
2017 年 8 月 28 日 25~34 歳の結婚についての意識と実態 男女交際 結婚に関する意識調査より 株式会社明治安田生活福祉研究所 ( 社長木島正博 ) は 2017 年 3 月に 全国の 15~34 歳の男女 10,304 人を対象に 男女交際 結婚に関する意識調査 を実施しました 男女ともに平均初婚年齢が 30 歳前後 ( 注 ) である今日 この年齢層の結婚と男女交際についての意識と実態に注目し
<8D828D5A838A817C A77425F91E6318FCD2E6D6364>
4 1 平面上のベクトル 1 ベクトルとその演算 例題 1 ベクトルの相等 次の問いに答えよ. ⑴ 右の図 1 は平行四辺形 である., と等しいベクトルをいえ. ⑵ 右の図 2 の中で互いに等しいベクトルをいえ. ただし, すべてのマス目は正方形である. 解 ⑴,= より, =,= より, = ⑵ 大きさと向きの等しいものを調べる. a =d, c = f d e f 1 右の図の長方形 において,
AI 三目並べ
ame Algorithms AI programming 三目並べ 2011 11 17 ゲーム木 お互いがどのような手を打ったかによって次にどのような局面になるかを場合分けしていくゲーム展開を木で表すことができる 相手の手 ゲームを思考することは このゲーム木を先読みしていく必要がある ミニマックス法 考え方 では局面が最良になる手を選びたい 相手は ( 自分にとって ) 局面が最悪となる手を選ぶだろう
