Poincaré Embedding による 分散表現の獲得 M1 橋本隼人 森信介 京都大学情報学研究科 / 学術情報メディアセンター森研究室 1

複素数平面への誘い

いざな複素数平面への誘い GRS による複素数平面の表現 複素数平面への第一歩 - 複素数モード - 点と複素数 -3 複素数の四則演算 -4 絶対値と偏角, 共役複素数 -5 絶対値と偏角による複素数の表現 複素数平面の変換 4 - 回転移動と相似拡大 - 直線 に関する対称変換 -3 単位円に関する反転変換 -4 複素数平面の変換と曲線 3 入試問題に挑戦 6 3- 陰関数を利用した図形の表示

ｽﾗｲﾄﾞ ﾀｲﾄﾙなし

線形代数 演習 (008 年度版 ) 008/5/6 線形代数 演習 Ⅰ コンピュータ グラフィックス, 次曲面と線形代数指南書第七の巻 直交行列, 実対称行列とその対角化, 次曲線池田勉龍谷大学理工学部数理情報学科 実行列, 正方行列, 実対称行列, 直交行列 a a N A am a MN 実行列 : すべての成分 a が実数である行列 ij ji ij 正方行列 : 行の数と列の数が等しい (

> > <., vs. > x 2 x y = ax 2 + bx + c y = 0 2 ax 2 + bx + c = 0 y = 0 x ( x ) y = ax 2 + bx + c D = b 2 4ac (1) D > 0 x (2) D = 0 x (3

13 2 13.0 2 ( ) ( ) 2 13.1 ( ) ax 2 + bx + c > 0 ( a, b, c ) ( ) 275 > > 2 2 13.3 x 2 x y = ax 2 + bx + c y = 0 2 ax 2 + bx + c = 0 y = 0 x ( x ) y = ax 2 + bx + c D = b 2 4ac (1) D >

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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 行列演算と写像 ( 次変換 3 拡大とスカラー倍 p ' = ( ', ' = ( k, kk p = (, k 倍 k 倍 拡大後 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 ' = k ' 拡大前 拡大 4 拡大と行列の積 p ' = ( ', '

Computational Semantics 1 category specificity Warrington (1975); Warrington & Shallice (1979, 1984) 2 basic level superiority 3 super-ordinate catego

Computational Semantics 1 category specificity Warrington (1975); Warrington & Shallice (1979, 1984) 2 basic level superiority 3 super-ordinate category preservation 1 / 13 analogy by vector space Figure

all.dvi

38 5 Cauchy.,,,,., σ.,, 3,,. 5.1 Cauchy (a) (b) (a) (b) 5.1: 5.1. Cauchy 39 F Q Newton F F F Q F Q 5.2: n n ds df n ( 5.1). df n n df(n) df n, t n. t n = df n (5.1) ds 40 5 Cauchy t l n mds df n 5.3: t

2015年度 岡山大・理系数学

5 岡山大学 ( 理系 ) 前期日程問題 解答解説のページへ を 以上の自然数とし, から までの自然数 k に対して, 番号 k をつけたカードをそれぞれ k 枚用意する これらすべてを箱に入れ, 箱の中から 枚のカードを同時に引くとき, 次の問いに答えよ () 用意したカードは全部で何枚か答えよ () 引いたカード 枚の番号が両方とも k である確率を と k の式で表せ () 引いたカード 枚の番号が一致する確率を

6 2 2 x y x y t P P = P t P = I P P P ( ) ( ) ,, ( ) ( ) cos θ sin θ cos θ sin θ, sin θ cos θ sin θ cos θ y x θ x θ P

6 x x 6.1 t P P = P t P = I P P P 1 0 1 0,, 0 1 0 1 cos θ sin θ cos θ sin θ, sin θ cos θ sin θ cos θ x θ x θ P x P x, P ) = t P x)p ) = t x t P P ) = t x = x, ) 6.1) x = Figure 6.1 Px = x, P=, θ = θ P

学習指導要領

(1) 数と式 ア数と集合 ( ア ) 実数数を実数まで拡張する意義を理解し 簡単な無理数の四則計算をすること 絶対値の意味を理解し適切な処理することができる 例題 1-3 の絶対値をはずせ 展開公式 ( a + b ) ( a - b ) = a 2 - b 2 を利用して根号を含む分数の分母を有理化することができる 例題 5 5 + 2 の分母を有理化せよ 実数の整数部分と小数部分の表し方を理解している

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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

さくらの個別指導 ( さくら教育研究所 ) A 2 2 Q ABC 2 1 BC AB, AC AB, BC AC 1 B BC AB = QR PQ = 1 2 AC AB = PR 3 PQ = 2 BC AC = QR PR = 1

... 0 60 Q,, = QR PQ = = PR PQ = = QR PR = P 0 0 R 5 6 θ r xy r y y r, x r, y x θ x θ θ (sine) (cosine) (tangent) sin θ, cos θ, tan θ. θ sin θ = = 5 cos θ = = 4 5 tan θ = = 4 θ 5 4 sin θ = y r cos θ =

1 911 9001030 9:00 A B C D E F G H I J K L M 1A0900 1B0900 1C0900 1D0900 1E0900 1F0900 1G0900 1H0900 1I0900 1J0900 1K0900 1L0900 1M0900 9:15 1A0915 1B0915 1C0915 1D0915 1E0915 1F0915 1G0915 1H0915 1I0915

(Microsoft PowerPoint - \203|\203X\203^\201[\224\255\225\\\227p\216\221\227\ ppt)

Web ページタイプによるクラスタリングを用いた検索支援システム 折原大内海彰電気通信大学システム工学専攻 はじめに 背景 文書クラスタリングを用いた検索支援システム Clusty(http://clusty.jp/) KartOO(http://www.kartoo.com/) Carrot(http://www.carrot-search.com/) これらはすべてトピックによる分類を行っている

1 θ i (1) A B θ ( ) A = B = sin 3θ = sin θ (A B sin 2 θ) ( ) 1 2 π 3 < = θ < = 2 π 3 Ax Bx3 = 1 2 θ = π sin θ (2) a b c θ sin 5θ = sin θ f(sin 2 θ) 2

θ i ) AB θ ) A = B = sin θ = sin θ A B sin θ) ) < = θ < = Ax Bx = θ = sin θ ) abc θ sin 5θ = sin θ fsin θ) fx) = ax bx c ) cos 5 i sin 5 ) 5 ) αβ α iβ) 5 α 4 β α β β 5 ) a = b = c = ) fx) = 0 x x = x =

function2.pdf

2... 1 2009, http://c-faculty.chuo-u.ac.jp/ nishioka/ 2 11 38 : 5) i) [], : 84 85 86 87 88 89 1000 ) 13 22 33 56 92 147 140 120 100 80 60 40 20 1 2 3 4 5 7.1 7 7.1 1. *1 e = 2.7182 ) fx) e x, x R : 7.1)

Microsoft Word - é£Łåfi†ã…Žã‡¯ã…‹ã…«ç©ºéŒfiã†®æ§‰ç¯›ã†¨ã†šã†®è©Łä¾¡ï¼™

一般社団法人人工知能学会 Japanese Society for Artificial Intelligence 人工知能学会研究会資料 JSAI Technical Repo SIG-Challenge-048-1 ( 食品単語のベクトル空間の構築とその評価 ( 第 2 報 ) Construction of a dense vector space for food category words

1 12 ( )150 ( ( ) ) x M x 0 1 M 2 5x 2 + 4x + 3 x 2 1 M x M 2 1 M x (x + 1) 2 (1) x 2 + x + 1 M (2) 1 3 M (3) x 4 +

( )5 ( ( ) ) 4 6 7 9 M M 5 + 4 + M + M M + ( + ) () + + M () M () 4 + + M a b y = a + b a > () a b () y V a () V a b V n f() = n k= k k () < f() = log( ) t dt log () n+ (i) dt t (n + ) (ii) < t dt n+ n

自然言語処理24_705

nwjc2vec: word2vec nwjc2vec nwjc2vec nwjc2vec 2 nwjc2vec 7 nwjc2vec word2vec nwjc2vec: Word Embedding Data Constructed from NINJAL Web Japanese Corpus Hiroyuki Shinnou, Masayuki Asahara, Kanako Komiya

nlp1-12.key

自然言語処理論 I 12. テキスト処理 ( 文字列照合と検索 ) 情報検索 information retrieval (IR) 広義の情報検索 情報源からユーザの持つ問題 ( 情報要求 ) を解決できる情報を見つけ出すこと 狭義の情報検索 文書集合の中から ユーザの検索質問に適合する文書を見つけ出すこと 適合文書 : 検索質問の答えが書いてある文書 テキスト検索 (text retrieval)

相関係数と偏差ベクトル

相関係数と偏差ベクトル 経営統計演習の補足資料 07 年 月 9 日金沢学院大学経営情報学部藤本祥二 相関係数の復習 r = s xy s x s y = = n σ n i= σn i= n σ n i= n σ i= x i xҧ y i തy x i xҧ n σ n i= y i തy x i xҧ x i xҧ y i തy σn i= y i തy 式が長くなるので u, v の文字で偏差を表すことにする

1. はじめに 2

点予測と能動学習を用いた効率的なコーパス構築 形態素解析における実証実験 京都大学情報学研究科 Graham NEUBIG 1 1. はじめに 2 形態素解析 べた書きの文字列を意味のある単位に分割し 様々な情報を付与 品詞 基本形 読み 発音等を推定 農産物価格安定法を施行した 価格 / 名詞 / 価格 / かかく / かかく安定 / 名詞 / 安定 / あんてい / あんてー法 / 接尾辞 /

1 1 3 ABCD ABD AC BD E E BD 1 : 2 (1) AB = AD =, AB AD = (2) AE = AB + (3) A F AD AE 2 = AF = AB + AD AF AE = t AC = t AE AC FC = t = (4) ABD ABCD 1 1

ABCD ABD AC BD E E BD : () AB = AD =, AB AD = () AE = AB + () A F AD AE = AF = AB + AD AF AE = t AC = t AE AC FC = t = (4) ABD ABCD AB + AD AB + 7 9 AD AB + AD AB + 9 7 4 9 AD () AB sin π = AB = ABD AD

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(,,

29

9 .,,, 3 () C k k C k C + C + C + + C 8 + C 9 + C k C + C + C + C 3 + C 4 + C 5 + + 45 + + + 5 + + 9 + 4 + 4 + 5 4 C k k k ( + ) 4 C k k ( k) 3 n( ) n n n ( ) n ( ) n 3 ( ) 3 3 3 n 4 ( ) 4 4 4 ( ) n n

さくらの個別指導 ( さくら教育研究所 ) A a 1 a 2 a 3 a n {a n } a 1 a n n n 1 n n 0 a n = 1 n 1 n n O n {a n } n a n α {a n } α {a

... A a a a 3 a n {a n } a a n n 3 n n n 0 a n = n n n O 3 4 5 6 n {a n } n a n α {a n } α {a n } α α {a n } a n n a n α a n = α n n 0 n = 0 3 4. ()..0.00 + (0.) n () 0. 0.0 0.00 ( 0.) n 0 0 c c c c c

Twitter Twitter [5] ANPI NLP 5 [6] Lee [7] Lee [8] Twitter Flickr FreeWiFi FreeWiFi Flickr FreeWiFi 2. 2 Mikolov [9] [10] word2vec word2vec word2vec k

DEIM Forum 2018 H1-3 700-8530 3-1-1 E-mail: {nakagawa, niitsuma, ohta}@de.cs.okayama-u.ac.jp Twitter 3 Wikipedia Weblio Yahoo! Paragraph Vector NN NN 1. doc2vec SNS 9 [1] SNS [2] Twitter 1 4 4 Wikipedia

Kumamoto University Center for Multimedia and Information Technologies Lab. 熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI 宮崎県美郷

熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI プロジェクト @ 宮崎県美郷町 熊本大学副島慶人川村諒 1 実験の目的 従来 信号の受信電波強度 (RSSI:RecevedSgnal StrengthIndcator) により 対象の位置を推定する手法として 無線 LAN の AP(AccessPont) から受信する信号の減衰量をもとに位置を推定する手法が多く検討されている

1 29 ( ) I II III A B (120 ) 2 5 I II III A B (120 ) 1, 6 8 I II A B (120 ) 1, 6, 7 I II A B (100 ) 1 OAB A B OA = 2 OA OB = 3 OB A B 2 :

9 ( ) 9 5 I II III A B (0 ) 5 I II III A B (0 ), 6 8 I II A B (0 ), 6, 7 I II A B (00 ) OAB A B OA = OA OB = OB A B : P OP AB Q OA = a OB = b () OP a b () OP OQ () a = 5 b = OP AB OAB PAB a f(x) = (log

Chap3.key

区分求積法. 面積 ( )/ f () > n + n, S 長方形の和集合で近似 n f (n ) リーマン和 f (n ) 区分求積法 リーマン和 S S n n / n n f ()d リーマン積分 ( + ) + S (, f ( )) 微分の心 Zoom In して局所的な性質を調べる 積分の心 Zoom Ou して大域的な性質を調べる 曲線の長さ 領域の面積や体積 ある領域に含まれる物質の質量

2 (1) a = ( 2, 2), b = (1, 2), c = (4, 4) c = l a + k b l, k (2) a = (3, 5) (1) (4, 4) = l( 2, 2) + k(1, 2), (4, 4) = ( 2l + k, 2l 2k) 2l + k = 4, 2l

ABCDEF a = AB, b = a b (1) AC (3) CD (2) AD (4) CE AF B C a A D b F E (1) AC = AB + BC = AB + AO = AB + ( AB + AF) = a + ( a + b) = 2 a + b (2) AD = 2 AO = 2( AB + AF) = 2( a + b) (3) CD = AF = b (4) CE

学力スタンダード（様式１）

(1) 数と式 学習指導要領ア数と集合 ( ア ) 実数数を実数まで拡張する意義を理解し 簡単な無理数の四則計算をすること 稔ヶ丘高校学力スタンダード 有理数 無理数の定義や実数の分類について理解し ている 絶対値の意味と記号表示を理解している 実数と直線上の点が一対一対応であることを理解 し 実数を数直線上に示すことができる 例 実数 (1) -.5 () π (3) 数直線上の点はどれか答えよ

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付録 2 2 次元アフィン変換 直交変換 たたみ込み 1.2 次元のアフィン変換 座標 (x,y ) を (x,y) に移すことを 2 次元での変換. 特に, 変換が と書けるとき, アフィン変換, アフィン変換は, その 1 次の項による変換 と 0 次の項による変換 アフィン変換 0 次の項は平行移動 1 次の項は座標 (x, y ) をベクトルと考えて とすれば このようなもの 2 次元ベクトルの線形写像

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

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量子計算基礎 東京工業大学 河内亮周 概要 計算って何? 数理科学的に 計算 を扱うには 量子力学を計算に使おう! 量子情報とは? 量子情報に対する演算 = 量子計算 一般的な量子回路の構成方法 計算って何? 計算とは? 計算 = 入力情報から出力情報への変換 入力 計算機構 ( デジタルコンピュータ,etc ) 出力 計算とは? 計算 = 入力情報から出力情報への変換 この関数はどれくらい計算が大変か??

untitled

1 th 1 th Dec.2006 1 1 th 1 th Dec.2006 103 1 2 EITC 2 1 th 1 th Dec.2006 3 1 th 1 th Dec.2006 2006 4 1 th 1 th Dec.2006 5 1 th 1 th Dec.2006 2 6 1 th 1 th Dec.2006 7 1 th 1 th Dec.2006 3 8 1 th 1 th Dec.2006

(1) 3 A B E e AE = e AB OE = OA + e AB = (1 35 e ) e OE z 1 1 e E xy e = 0 e = 5 OE = ( 2 0 0) E ( 2 0 0) (2) 3 E P Q k EQ = k EP E y 0

(1) 3 A B E e AE = e AB OE = OA + e AB = (1 35 e 0 1 15 ) e OE z 1 1 e E xy 5 1 1 5 e = 0 e = 5 OE = ( 2 0 0) E ( 2 0 0) (2) 3 E P Q k EQ = k EP E y 0 Q y P y k 2 M N M( 1 0 0) N(1 0 0) 4 P Q M N C EP

An Automated Proof of Equivalence on Quantum Cryptographic Protocols

量子暗号のための プロトコル等価性検証ツール 久保田貴大 *, 角谷良彦 *, 加藤豪, 河野泰人, 櫻田英樹 * 東京大学情報理工学系研究科, NTT コミュニケーション科学基礎研究所 背景 暗号安全性証明の検証は難しい 量子暗号でもそうである 検証のための形式体系が提案されているが, 実際には, 形式体系の適用は手作業では非常に煩雑である 形式検証のためには, 検証ツールが開発されることが望ましい

統計学入門　練習問題解答集

統計学入門練習問題解答集 この解答集は 995 年度ゼミ生椎野英樹 ( 回生 ) 奥井亮(3 回生 ) 北川宣治(3 回生 ) による学習の成果の一部です. ワープロ入力はもちろん井戸温子さんのおかげです. 利用される方々のご意見を待ちます.(996 年 3 月 6 日 ) 趙君が 7 章 8 章の解答を書き上げました.(996 年 7 月 ) 線型回帰に関する性質の追加. (996 年 8 月 )

vecrot

1. ベクトル ベクトル : 方向を持つ量 ベクトルには 1 方向 2 大きさ ( 長さ ) という 2 つの属性がある ベクトルの例 : 物体の移動速度 移動量電場 磁場の強さ風速力トルクなど 2. ベクトルの表現 2.1 矢印で表現される 矢印の長さ : ベクトルの大きさ 矢印の向き : ベクトルの方向 2.2 2 個の点を用いて表現する 始点 () と終点 () を結ぶ半直線の向き : ベクトルの方向

70 : 20 : A B (20 ) (30 ) 50 1

70 : 0 : A B (0 ) (30 ) 50 1 1 4 1.1................................................ 5 1. A............................................... 6 1.3 B............................................... 7 8.1 A...............................................

(1.2) T D = 0 T = D = 30 kn 1.2 (1.4) 2F W = 0 F = W/2 = 300 kn/2 = 150 kn 1.3 (1.9) R = W 1 + W 2 = = 1100 N. (1.9) W 2 b W 1 a = 0

1 1 1.1 1.) T D = T = D = kn 1. 1.4) F W = F = W/ = kn/ = 15 kn 1. 1.9) R = W 1 + W = 6 + 5 = 11 N. 1.9) W b W 1 a = a = W /W 1 )b = 5/6) = 5 cm 1.4 AB AC P 1, P x, y x, y y x 1.4.) P sin 6 + P 1 sin 45

CG

Grahics with Processig 7-6 座標変換と同次座標 htt://vilab.org 塩澤秀和 6-7 H. SHIOZAWA htt://vilab.org 6. * 座標系 座標系の変換 座標系 目盛りのつけかた 原点の位置 軸と 軸の方向 軸と 軸の目盛りの刻み 論理座標系 描画命令で使う目盛り ( 座標系 ) をつけかえることができる 論理座標系 描画命令で使う 座標 画面座標系

20 9 19 1 3 11 1 3 111 3 112 1 4 12 6 121 6 122 7 13 7 131 8 132 10 133 10 134 12 14 13 141 13 142 13 143 15 144 16 145 17 15 19 151 1 19 152 20 2 21 21 21 211 21 212 1 23 213 1 23 214 25 215 31 22 33

　　　　　　　　　　　　　論文の内容の要旨

論文の内容の要旨 論文題目 Superposition of macroscopically distinct states in quantum many-body systems ( 量子多体系におけるマクロに異なる状態の重ね合わせ ) 氏名森前智行 本論文では 量子多体系におけるマクロに異なる状態の重ねあわせを研究する 状態の重ね合わせ というのは古典論には無い量子論独特の概念であり 数学的には

テンソル ( その ) テンソル ( その ) スカラー ( 階のテンソル ) スカラー ( 階のテンソル ) 階数 ベクトル ( 階のテンソル ) ベクトル ( 階のテンソル ) 行列表現 シンボリック表現 [ ]

Tsor th-ordr tsor by dcl xprsso m m Lm m k m k L mk kk quott rul by symbolc xprsso Lk X thrd-ordr tsor cotrcto j j Copyrght s rsrvd. No prt of ths documt my b rproducd for proft. テンソル ( その ) テンソル ( その

DEIM Forum 2019 C3-5 tweet

DEIM Forum 2019 C3-5 tweet 163 8677 1 24 2 163 8677 1 24 2 163 8677 1 24 2 E-mail: c515029@ns.kogakuin.ac.jp, cm17051@ns.kogakuin.ac.jp, aki@cc.kogakuin.ac.jp Twitter tweet tweet tweet BoW Doc2vec SVM

4 4 θ X θ P θ 4. 0, 405 P 0 X 405 X P 4. () 60 () 45 () 40 (4) 765 (5) 40 B 60 0 P = 90, = ( ) = X

4 4. 4.. 5 5 0 A P P P X X X X +45 45 0 45 60 70 X 60 X 0 P P 4 4 θ X θ P θ 4. 0, 405 P 0 X 405 X P 4. () 60 () 45 () 40 (4) 765 (5) 40 B 60 0 P 0 0 + 60 = 90, 0 + 60 = 750 0 + 60 ( ) = 0 90 750 0 90 0

Microsoft PowerPoint - 資料04 重回帰分析.ppt

04. 重回帰分析 京都大学 加納学 Division of Process Control & Process Sstems Engineering Department of Chemical Engineering, Koto Universit manabu@cheme.koto-u.ac.jp http://www-pse.cheme.koto-u.ac.jp/~kano/ Outline

高等学校学習指導要領解説　数学編

5 10 15 20 25 30 35 5 1 1 10 1 1 2 4 16 15 18 18 18 19 19 20 19 19 20 1 20 2 22 25 3 23 4 24 5 26 28 28 30 28 28 1 28 2 30 3 31 35 4 33 5 34 36 36 36 40 36 1 36 2 39 3 41 4 42 45 45 45 46 5 1 46 2 48 3

学習指導要領

(1) 数と式 学習指導要領ア数と集合 ( ア ) 実数数を実数まで拡張する意義を理解し 簡単な無理数の四則計算をすること 第 1 章第 節実数 東高校学力スタンダード 4 実数 (P.3~7) 自然数 整数 有理数 無理数 実数のそれぞれの集 合について 四則演算の可能性について判断できる ( 例 ) 下の表において, それぞれの数の範囲で四則計算を考えるとき, 計算がその範囲で常にできる場合には

2016年度 京都大・文系数学

06 京都大学 ( 文系 ) 前期日程問題 解答解説のページへ xy 平面内の領域の面積を求めよ x + y, x で, 曲線 C : y= x + x -xの上側にある部分 -- 06 京都大学 ( 文系 ) 前期日程問題 解答解説のページへ ボタンを押すと あたり か はずれ のいずれかが表示される装置がある あたり の表示される確率は毎回同じであるとする この装置のボタンを 0 回押したとき,

A (1) = 4 A( 1, 4) 1 A 4 () = tan A(0, 0) π A π

4 4.1 4.1.1 A = f() = f() = a f (a) = f() (a, f(a)) = f() (a, f(a)) f(a) = f 0 (a)( a) 4.1 (4, ) = f() = f () = 1 = f (4) = 1 4 4 (4, ) = 1 ( 4) 4 = 1 4 + 1 17 18 4 4.1 A (1) = 4 A( 1, 4) 1 A 4 () = tan

untitled

yoshi@image.med.osaka-u.ac.jp http://www.image.med.osaka-u.ac.jp/member/yoshi/ II Excel, Mathematica Mathematica Osaka Electro-Communication University (2007 Apr) 09849-31503-64015-30704-18799-390 http://www.image.med.osaka-u.ac.jp/member/yoshi/

2015－2017年度 ２次数学セレクション（複素数）解答解説

05 次数学セレクション解答解説 [ 筑波大 ] ( + より, 0 となり, + から, ( (,, よって, の描く図形 C は, 点 を中心とし半径が の円である すなわち, 原 点を通る円となる ( は虚数, は正の実数より, である さて, w ( ( とおくと, ( ( ( w ( ( ( ここで, w は純虚数より, は純虚数となる すると, の描く図形 L は, 点 を通り, 点 と点

名古屋工業大の数学 2000 年 ~2015 年 大学入試数学動画解説サイト

名古屋工業大の数学 年 ~5 年 大学入試数学動画解説サイト http://mathroom.jugem.jp/ 68 i 4 3 III III 3 5 3 ii 5 6 45 99 5 4 3. () r \= S n = r + r + 3r 3 + + nr n () x > f n (x) = e x + e x + 3e 3x + + ne nx f(x) = lim f n(x) lim

/27 (13 8/24) (9/27) (9/27) / / / /16 12

79 7 79 6 14 7/8 710 10 () 9 13 9/17 610 13 9/27 49 7 14 7/8 810 1 15 8/16 11 811 1 13 9/27 (13 8/24) (9/27) (9/27) 49 15 7/12 78 15 7/27 57 1 13 8/24 15 8/16 12 810 10 40 1 Wikipedia 13 8/18, 8/28 79

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

Microsoft PowerPoint - 物情数学C（2012）（フーリエ前半）_up

年度物理情報工学科 年生秋学期 物理情報数学 C フーリエ解析 (Fourier lysis) 年 月 5 日 フーリエ ( フランス ) (768~83: ナポレオンの時代 ) 歳で Ecole Polyechique ( フランス国立理工科大学 ) の教授 ナポレオンのエジプト遠征に従軍 (798) 87: 任意の関数は三角関数によって級数展開できる という フーリエ級数 の概念を提唱 ( 論文を提出

線形代数とは

線形代数とは 第一回ベクトル 教科書 エクササイズ線形代数 立花俊一 成田清正著 共立出版 必要最低限のことに限る 得意な人には物足りないかもしれません 線形代数とは何をするもの? 線形関係 y 直線 yもも 次式で登場する (( 次の形 ) 線形 ただし 次元の話世の中は 3 次元 [4[ 次元 ] 次元 3 次元 4 次元 はどうやって直線を表すの? ベクトルや行列の概念 y A ベクトルを使うと

ii 3.,. 4. F. (), ,,. 8.,. 1. (75% ) (25% ) =9 7, =9 8 (. ). 1.,, (). 3.,. 1. ( ).,.,.,.,.,. ( ) (1 2 )., ( ), 0. 2., 1., 0,.

23(2011) (1 C104) 5 11 (2 C206) 5 12 http://www.math.is.tohoku.ac.jp/~obata,.,,,.. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.,,. 1., 2007 ( ). 2. P. G. Hoel, 1995. 3... 1... 2.,,. ii 3.,. 4. F. (),.. 5.. 6.. 7.,,. 8.,. 1. (75%

OABC OA OC 4, OB, AOB BOC COA 60 OA a OB b OC c () AB AC () ABC D OD ABC OD OA + p AB + q AC p q () OABC 4 f(x) + x ( ), () y f(x) P l 4 () y f(x) l P

4 ( ) ( ) ( ) ( ) 4 5 5 II III A B (0 ) 4, 6, 7 II III A B (0 ) ( ),, 6, 8, 9 II III A B (0 ) ( [ ] ) 5, 0, II A B (90 ) log x x () (a) y x + x (b) y sin (x + ) () (a) (b) (c) (d) 0 e π 0 x x x + dx e

研修コーナー

l l l l l l l l l l l α α β l µ l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l l

服用者向け_資料28_0623

1 2 3 1. 2. 4 3. 4. 1. 5 2. 3. 4. 5. 6 6. 7. 8. 7 9. 10. 11. 8 12. 9 10 11 12 Q-1 : OC Q-2 : OC Q-3 : 21 OC 28 OC 13 Q-4 : OC Q-5 : OC Q-6 : OC 14 Q-7 : Q-8 : OC Q-9 : OC Q-10 : OC Q-11 : OC 15 Q-12 :

ｔｎｂｐ５９－２１＿Ｗｅｂ：Ｐ２／ｋｙ１３２３７９５０９６１０００２９４４

1 (1) ( i ) 60 (ii) 75 (iii) 315 (2) π ( i ) (ii) π (iii) 7 12 π ( (3) r, AOB = θ 0 < θ < π ) OAB A 2 OB P ( AB ) < ( AP ) (4) 0 < θ < π 2 sin θ

1 (1) ( i ) 60 (ii) 75 (iii) 15 () ( i ) (ii) 4 (iii) 7 1 ( () r, AOB = θ 0 < θ < ) OAB A OB P ( AB ) < ( AP ) (4) 0 < θ < sin θ < θ < tan θ 0 x, 0 y (1) sin x = sin y (x, y) () cos x cos y (x, y) 1 c

学習指導要領

(1 ) 数と式 ア数と集合 ( ア ) 実数数を実数まで拡張する意義を理解し 簡単な無理数の四則計算をすること 自然数 整数 有理数 無理数の包含関係など 実 数の構成を理解する ( 例 ) 次の空欄に適当な言葉をいれて, 数の集合を表しなさい 実数の絶対値が実数と対応する点と原点との距離で あることを理解する ( 例 ) 次の値を求めよ (1) () 6 置き換えなどを利用して 三項の無理数の乗法の計

Information is physical. Rolf Landauer It from bit. John Wheeler I think there is a world market for maybe five computers. Thomas Watson

量子情報基礎 阿部英介 慶應義塾大学先導研究センター 応用物理情報特別講義 A 216 年度春学期後半金曜 4 限 @14-22 Information is physical. Rolf Landauer It from bit. John Wheeler I think there is a world market for maybe five computers. Thomas Watson

GTC Japan, 2018/09/14 得居誠也, Preferred Networks Chainer における 深層学習の高速化 Optimizing Deep Learning with Chainer

GTC Japan, 2018/09/14 得居誠也, Preferred Networks Chainer における 深層学習の高速化 Optimizing Deep Learning with Chainer Chainer のミッション Deep Learning とその応用の研究開発を加速させる 環境セットアップが速い すぐ習熟 素早いコーディング 実験の高速化 結果をさっと公開 論文化

Microsoft Word - 町田・全 H30学力スタ 別紙１ １年 数学Ⅰ.doc

(1) 数と式 学習指導要領 都立町田高校 学力スタンダード ア 数と集合 ( ア ) 実数 根号を含む式の計算 数を実数まで拡張する意義を理解し 簡単な 循環小数を表す記号を用いて, 分数を循環小数で表 無理数の四則計算をすること すことができる 今まで学習してきた数の体系について整理し, 考察 しようとする 絶対値の意味と記号表示を理解している 根号を含む式の加法, 減法, 乗法の計算ができる

A(6, 13) B(1, 1) 65 y C 2 A(2, 1) B( 3, 2) C 66 x + 2y 1 = 0 2 A(1, 1) B(3, 0) P 67 3 A(3, 3) B(1, 2) C(4, 0) (1) ABC G (2) 3 A B C P 6

1 1 1.1 64 A6, 1) B1, 1) 65 C A, 1) B, ) C 66 + 1 = 0 A1, 1) B, 0) P 67 A, ) B1, ) C4, 0) 1) ABC G ) A B C P 64 A 1, 1) B, ) AB AB = 1) + 1) A 1, 1) 1 B, ) 1 65 66 65 C0, k) 66 1 p, p) 1 1 A B AB A 67

パーキンソン病治療ガイドライン2002

日本内科学会雑誌第97巻第7号

arctan 1 arctan arctan arctan π = = ( ) π = 4 = π = π = π = =

arctan arctan arctan arctan 2 2000 π = 3 + 8 = 3.25 ( ) 2 8 650 π = 4 = 3.6049 9 550 π = 3 3 30 π = 3.622 264 π = 3.459 3 + 0 7 = 3.4085 < π < 3 + 7 = 3.4286 380 π = 3 + 77 250 = 3.46 5 3.45926 < π < 3.45927

座標系.rtf

2 章座標系 場 空間は3 次元なので, ベクトルを表現するには少なくとも3 成分を指定する必要がある. そのために座標系が必要となる. 座標系として最も一般的なものは,,, 成分を使った直角座標系である. しかし, 他にも円柱座標, 球座標, だ円座標, 放物線座標など様々なものがある. 現在までに3 成分で変数分離可能な座標系は11 個あるといわれている (Moon & Spencer, Field

2016年度 広島大・文系数学

06 広島大学 ( 文系 ) 前期日程問題 解答解説のページへ a を正の定数とし, 座標平面上において, 円 C : x + y, 放物線 C : y ax + C 上の点 P (, ) を考える - におけるC の接線 l は点 Q( s, t) でC に接してい る 次の問いに答えよ () s, t および a を求めよ () C, l および y 軸で囲まれた部分の面積を求めよ () 円 C

TOP URL 1

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

日本内科学会雑誌第98巻第4号

言語モデルの基礎 2

自然言語処理プログラミング勉強会 1 1-gram 言語モデル Graham Neubig 奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST) 1 言語モデルの基礎 2 言語モデル 英語の音声認識を行いたい時に どれが正解 英語音声 W1 = speech recognition system W2 = speech cognition system W3 = speck podcast histamine

NLP プログラミング勉強会 6 かな漢字変換 自然言語処理プログラミング勉強会 6 - かな漢字変換 Graham Neubig 奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST) 1

自然言語処理プログラミング勉強会 6 - かな漢字変換 Graham Neubig 奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST) 1 かな漢字変換のモデル 日本語入力でひらがな列 X をかな漢字混じり文 Y へ変換 かなかんじへんかんはにほんごにゅうりょくのいちぶ かな漢字変換は日本語入力の一部 HMM や単語分割と同じく 構造化予測の一部 2 選択肢が膨大! かなかんじへんかんはにほんごにゅうりょくのいちぶ

_0212_68<5A66><4EBA><79D1>_<6821><4E86><FF08><30C8><30F3><30DC><306A><3057><FF09>.pdf

ビジネス統計 統計基礎とエクセル分析　正誤表

ビジネス統計統計基礎とエクセル分析 ビジネス統計スペシャリスト エクセル分析スペシャリスト 公式テキスト正誤表と学習用データ更新履歴 平成 30 年 5 月 14 日現在 公式テキスト正誤表 頁場所誤正修正 6 知識編第 章 -3-3 最頻値の解説内容 たとえば, 表.1 のデータであれば, 最頻値は 167.5cm というたとえば, 表.1 のデータであれば, 最頻値は 165.0cm ということになります

9. 05 L x P(x) P(0) P(x) u(x) u(x) (0 < = x < = L) P(x) E(x) A(x) P(L) f ( d EA du ) = 0 (9.) dx dx u(0) = 0 (9.2) E(L)A(L) du (L) = f (9.3) dx (9.) P

9 (Finite Element Method; FEM) 9. 9. P(0) P(x) u(x) (a) P(L) f P(0) P(x) (b) 9. P(L) 9. 05 L x P(x) P(0) P(x) u(x) u(x) (0 < = x < = L) P(x) E(x) A(x) P(L) f ( d EA du ) = 0 (9.) dx dx u(0) = 0 (9.2) E(L)A(L)

BD = a, EA = b, BH = a, BF = b 3 EF B, EOA, BOD EF B EOA BF : AO = BE : AE, b : = BE : b, AF = BF = b BE = bb. () EF = b AF = b b. (2) EF B BOD EF : B

2000 8 3.4 p q θ = 80 B E a H F b θ/2 O θ/2 D A B E BD = a, EA = b, BH = a, BF = b 3 EF B, EOA, BOD EF B EOA BF : AO = BE : AE, b : = BE : b, AF = BF = b BE = bb. () EF = b AF = b b. (2) EF B BOD EF :

untitled

( 4) ( ) (Poincaré) (Poincaré disk) 1 2 (hyperboloid) [1] [2, 3, 4] 1 [1] 1 y = 0 L (hyperboloid) K (Klein disk) J (hemisphere) I (P

4) 07.3.7 ) Poincaré) Poincaré disk) hyperboloid) [] [, 3, 4] [] y 0 L hyperboloid) K Klein disk) J hemisphere) I Poincaré disk) : hyperboloid) L Klein disk) K hemisphere) J Poincaré) I y 0 x + y z 0 z

時空間特徴を用いた Web動画からの特定動作対応ショットの 自動抽出

Web 動画 画像を用いた 特定動作ショットの自動収集 DO HANG NGA 樋爪和也柳井啓司 電気通信大学情報工学科 背景 既存の動画学習手法制限のある動画像 (e.g. KTH, Caltech) 教師なし学習手法 Web 上の動画 教師信号あり 動画量が少ない 研究の目的 特定動作についての Web データを使用して その動作の対応ショットを自動抽出 大量の Web 動画 ランキング 学習の必要なし

学習指導要領

(1) 数と式 ア数と集合 ( ア ) 実数数を実数まで拡張する意義を理解し 簡単な無理数の四則計算をすること 自然数 整数 有理数 無理数の包含関係など 実数 の構成を理解する ( 例 ) 次の空欄に適当な言葉をいれて, 数の集合を表しなさい ア イ 無理数 整数 ウ 無理数の加法及び減法 乗法公式などを利用した計 算ができる また 分母だけが二項である無理数の 分母の有理化ができる ( 例 1)

学習指導要領

(1) 数と式 学習指導要領 数と式 (1) 式の計算二次の乗法公式及び因数分解の公式の理解を深め 式を多面的にみたり目的に応じて式を適切に変形したりすること 東京都立町田高等学校学力スタンダード 整式の加法 減法 乗法展開の公式を利用できる 式を1 つの文字におき換えることによって, 式の計算を簡略化することができる 式の形の特徴に着目して変形し, 展開の公式が適用できるようにすることができる 因数分解因数分解の公式を利用できる

PoincareDisk-3.doc

3. ポアンカレ円盤上の 次分数変換この節以降では, 単に双曲的直線, 双曲的円などといえば, 全てポアンカレ円盤上の基本図形とします. また, 点 と点 B のポアンカレ円盤上での双曲的距離を,[,B] と表します. 3. 双曲的垂直 等分線 ユークリッドの原論 において 円 双曲的円, 直線 双曲的直線 の置き換えを行うだけで, 双曲的垂直 等分線, 双曲的内心, 双曲的外心などを 機械的に (

2017年度 神戸大・理系数学

7 神戸大学 ( 理系 前期日程問題 解答解説のページへ を自然数とする f ( si + とおく < < 4 であることを用い て, 以下の問いに答えよ ( < < のとき, f ( < であることを示せ ( 方程式 f ( は < < の範囲に解をただ つもつことを示せ ( ( における解を とする lim であることを示し, lim を求めよ 7 神戸大学 ( 理系 前期日程問題 解答解説のページへ

< F55542D303996E291E894AD8CA9365F834E E95AA90CD836D815B>

クラスター分析に関するノート 情報学部堀田敬介 2004/7/32008/7/ 改訂, 2009/0/3 改訂 ) 類似度の測定 まずはじめに, 各データ間の距離を測るが, 尺度毎に様々な方法が提案されている. 尺度に対応した類似度測定の距離を示す.. 間隔尺度による類似度の測定 n 個の対象があり, 各対象は間隔尺度で m 個の属性 変量 ) が測定されているとする. このとき対象 と q を x

スライド 1

Monthly Research 静的情報に基づいたマルウェア判定指標の検討 Fourteenforty Research Institute, Inc. 株式会社 FFRI http://www.ffri.jp Ver2.00.01 Agenda 背景と目的 実験概要 実験結果 評価及び考察 まとめ 2 背景と目的 マルウェアの急増に伴い 従来のパターンマッチングによる検知が困難になっている そのため

第１３章　 テキストのクラスター分析

第 13 章 テキストのクラスター分析 茨城大学工学部 高木真 概要 複数のテキストを分析する際に テキストの何らかの特徴にもとづいて似ているものごとにグループ分けする必要がある場合がある 本章ではテキスト間の類似度 ( または距離 ) にもとづいてテキストをグルーピングする方法やその応用例を説明する テキストのクラスター分析 テキストのクラスター分析 テキストの分散 相関 類似度や距離の情報を用いてグループ分けすること

4 4 4 a b c d a b A c d A a da ad bce O E O n A n O ad bc a d n A n O 5 {a n } S n a k n a n + k S n a a n+ S n n S n n log x x {xy } x, y x + y 7 fx

4 4 5 4 I II III A B C, 5 7 I II A B,, 8, 9 I II A B O A,, Bb, b, Cc, c, c b c b b c c c OA BC P BC OP BC P AP BC n f n x xn e x! e n! n f n x f n x f n x f k x k 4 e > f n x dx k k! fx sin x cos x tan

2018年度 神戸大・理系数学

8 神戸大学 ( 理系 ) 前期日程問題 解答解説のページへ t を < t < を満たす実数とする OABC を 辺の長さが の正四面体とする 辺 OA を -t : tに内分する点を P, 辺 OB を t :-tに内分する点を Q, 辺 BC の中点を R とする また a = OA, b = OB, c = OC とする 以下の問いに答えよ () QP と QR をt, a, b, c を用いて表せ

5 n P j j (P i,, P k, j 1) 1 n n ) φ(n) = n (1 1Pj [ ] φ φ P j j P j j = = = = = n = φ(p j j ) (P j j P j 1 j ) P j j ( 1 1 P j ) P j j ) (1 1Pj (1 1P

p P 1 n n n 1 φ(n) φ φ(1) = 1 1 n φ(n), n φ(n) = φ()φ(n) [ ] n 1 n 1 1 n 1 φ(n) φ() φ(n) 1 3 4 5 6 7 8 9 1 3 4 5 6 7 8 9 1 4 5 7 8 1 4 5 7 8 10 11 1 13 14 15 16 17 18 19 0 1 3 4 5 6 7 19 0 1 3 4 5 6 7

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