II Matlab Karel Švadlenka 2018 Contents

II Karel Švadlenka * [1] 1.1* 5 23 m d2 x dt 2 = cdx kx + mg dt. c, g, k, m 1.2* u = au + bv v = cu + dv v u a, b, c, d R

II Karel Švadlenka 2018 5 26 * [1] 1.1* 5 23 m d2 x dt 2 = cdx kx + mg dt. c, g, k, m 1.2* 5 23 1 u = au + bv v = cu + dv v u a, b, c, d R 1.3 14 14 60% 1.4 5 23 a, b R a 2 4b < 0 λ 2 + aλ + b = 0 λ =

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.....................................

f(x,y) (x,y) x (x,y), y (x,y) f(x,y) x y f x (x,y),f y (x,y) B p.1/14

B p.1/14 f(x,y) (x,y) x (x,y), y (x,y) f(x,y) x y f x (x,y),f y (x,y) B p.1/14 f(x,y) (x,y) x (x,y), y (x,y) f(x,y) x y f x (x,y),f y (x,y) f(x 1,...,x n ) (x 1 x 0,...,x n 0), (x 1,...,x n ) i x i f xi

A

A05-132 2010 2 11 1 1 3 1.1.......................................... 3 1.2..................................... 3 1.3..................................... 3 2 4 2.1............................... 4 2.2

dx dt = f x,t ( ) t

MATLAB 1. 2. Runge-Kutta 3. 1. 2. 3. dx dt = f x,t ( ) t dx( t) dt = lim Δt x( t + Δt) x( t) Δt t = nδt n = 0,1,2,3,4,5, x = x( nδt) n Δt dx ( ) dt = f x,t x n +1 x n Δt = f ( x,nδt) n 1 x n = x 0 n =

.3. (x, x = (, u = = 4 (, x x = 4 x, x 0 x = 0 x = 4 x.4. ( z + z = 8 z, z 0 (z, z = (0, 8, (,, (8, 0 3 (0, 8, (,, (8, 0 z = z 4 z (g f(x = g(

06 5.. ( y = x x y 5 y 5 = (x y = x + ( y = x + y = x y.. ( Y = C + I = 50 + 0.5Y + 50 r r = 00 0.5Y ( L = M Y r = 00 r = 0.5Y 50 (3 00 0.5Y = 0.5Y 50 Y = 50, r = 5 .3. (x, x = (, u = = 4 (, x x = 4 x,

sec13.dvi

13 13.1 O r F R = m d 2 r dt 2 m r m = F = m r M M d2 R dt 2 = m d 2 r dt 2 = F = F (13.1) F O L = r p = m r ṙ dl dt = m ṙ ṙ + m r r = r (m r ) = r F N. (13.2) N N = R F 13.2 O ˆn ω L O r u u = ω r 1 1:

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)

II 1 3 2 5 3 7 4 8 5 11 6 13 7 16 8 18 2 1 1. x 2 + xy x y (1 lim (x,y (1,1 x 1 x 3 + y 3 (2 lim (x,y (, x 2 + y 2 x 2 (3 lim (x,y (, x 2 + y 2 xy (4 lim (x,y (, x 2 + y 2 x y (5 lim (x,y (, x + y x 3y

1.2 y + P (x)y + Q(x)y = 0 (1) y 1 (x), y 2 (x) y 1 (x), y 2 (x) (1) y(x) c 1, c 2 y(x) = c 1 y 1 (x) + c 2 y 2 (x) 3 y 1 (x) y 1 (x) e R P (x)dx y 2

1 1.1 R(x) = 0 y + P (x)y + Q(x)y = R(x)...(1) y + P (x)y + Q(x)y = 0...(2) 1 2 u(x) v(x) c 1 u(x)+ c 2 v(x) = 0 c 1 = c 2 = 0 c 1 = c 2 = 0 2 0 2 u(x) v(x) u(x) u (x) W (u, v)(x) = v(x) v (x) 0 1 1.2

d dt A B C = A B C d dt x = Ax, A 0 B 0 C 0 = mm 0 mm 0 mm AP = PΛ P AP = Λ P A = ΛP P d dt x = P Ax d dt (P x) = Λ(P x) d dt P x =

3 MATLAB Runge-Kutta Butcher 3. Taylor Taylor y(x 0 + h) = y(x 0 ) + h y (x 0 ) + h! y (x 0 ) + Taylor 3. Euler, Runge-Kutta Adams Implicit Euler, Implicit Runge-Kutta Gear y n+ y n (n+ ) y n+ y n+ y n+

ax 2 + bx + c = n 8 (n ) a n x n + a n 1 x n a 1 x + a 0 = 0 ( a n, a n 1,, a 1, a 0 a n 0) n n ( ) ( ) ax 3 + bx 2 + cx + d = 0 4

20 20.0 ( ) 8 y = ax 2 + bx + c 443 ax 2 + bx + c = 0 20.1 20.1.1 n 8 (n ) a n x n + a n 1 x n 1 + + a 1 x + a 0 = 0 ( a n, a n 1,, a 1, a 0 a n 0) n n ( ) ( ) ax 3 + bx 2 + cx + d = 0 444 ( a, b, c, d

6. Euler x

...............................................................................3......................................... 4.4................................... 5.5......................................

数値計算：常微分方程式

( ) 1 / 82 1 2 3 4 5 6 ( ) 2 / 82 ( ) 3 / 82 C θ l y m O x mg λ ( ) 4 / 82 θ t C J = ml 2 C mgl sin θ θ C J θ = mgl sin θ = θ ( ) 5 / 82 ω = θ J ω = mgl sin θ ω J = ml 2 θ = ω, ω = g l sin θ = θ ω ( )

II - ( 02 ) 1,,,, 2, 3. ( ) HP,. 2 MATLAB MATLAB, C Java,,., MATLAB, Workspace, Workspace. Workspace who. whos. MATLAB, MATLAB Workspace. 2.1 Workspac

II - ( 02 ) 1,,,, 2, 3 ( ) HP, 2 MATLAB MATLAB, C Java,,, MATLAB, Workspace, Workspace Workspace who whos MATLAB, MATLAB Workspace 21 Workspace 211 Workspace save, Workspace, MATLAB MAT, load, MAT Workspace

W u = u(x, t) u tt = a 2 u xx, a > 0 (1) D := {(x, t) : 0 x l, t 0} u (0, t) = 0, u (l, t) = 0, t 0 (2)

3 215 4 27 1 1 u u(x, t) u tt a 2 u xx, a > (1) D : {(x, t) : x, t } u (, t), u (, t), t (2) u(x, ) f(x), u(x, ) t 2, x (3) u(x, t) X(x)T (t) u (1) 1 T (t) a 2 T (t) X (x) X(x) α (2) T (t) αa 2 T (t) (4)

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

.1 z = e x +xy y z y 1 1 x 0 1 z x y α β γ z = αx + βy + γ (.1) ax + by + cz = d (.1') a, b, c, d x-y-z (a, b, c). x-y-z 3 (0,

.1.1 Y K L Y = K 1 3 L 3 L K K (K + ) 1 1 3 L 3 K 3 L 3 K 0 (K + K) 1 3 L 3 K 1 3 L 3 lim K 0 K = L (K + K) 1 3 K 1 3 3 lim K 0 K = 1 3 K 3 L 3 z = f(x, y) x y z x-y-z.1 z = e x +xy y 3 x-y ( ) z 0 f(x,

III No (i) (ii) (iii) (iv) (v) (vi) x 2 3xy + 2 lim. (x,y) (1,0) x 2 + y 2 lim (x,y) (0,0) lim (x,y) (0,0) lim (x,y) (0,0) 5x 2 y x 2 + y 2. xy x2 + y

III No (i) (ii) (iii) (iv) (v) (vi) x 2 3xy + 2. (x,y) (1,0) x 2 + y 2 5x 2 y x 2 + y 2. xy x2 + y 2. 2x + y 3 x 2 + y 2 + 5. sin(x 2 + y 2 ). x 2 + y 2 sin(x 2 y + xy 2 ). xy (i) (ii) (iii) 2xy x 2 +

n Y 1 (x),..., Y n (x) 1 W (Y 1 (x),..., Y n (x)) 0 W (Y 1 (x),..., Y n (x)) = Y 1 (x)... Y n (x) Y 1(x)... Y n(x) (x)... Y n (n 1) (x) Y (n 1)

D d dx 1 1.1 n d n y a 0 dx n + a d n 1 y 1 dx n 1 +... + a dy n 1 dx + a ny = f(x)...(1) dk y dx k = y (k) a 0 y (n) + a 1 y (n 1) +... + a n 1 y + a n y = f(x)...(2) (2) (2) f(x) 0 a 0 y (n) + a 1 y

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

II 2 II

II 2 II 2005 yugami@cc.utsunomiya-u.ac.jp 2005 4 1 1 2 5 2.1.................................... 5 2.2................................. 6 2.3............................. 6 2.4.................................

II Time-stamp: <05/09/30 17:14:06 waki> ii

II waki@cc.hirosaki-u.ac.jp 18 1 30 II Time-stamp: ii 1 1 1.1.................................................. 1 1.2................................................... 3 1.3..................................................

ma22-9 u ( v w) = u v w sin θê = v w sin θ u cos φ = = 2.3 ( a b) ( c d) = ( a c)( b d) ( a d)( b c) ( a b) ( c d) = (a 2 b 3 a 3 b 2 )(c 2 d 3 c 3 d

A 2. x F (t) =f sin ωt x(0) = ẋ(0) = 0 ω θ sin θ θ 3! θ3 v = f mω cos ωt x = f mω (t sin ωt) ω t 0 = f ( cos ωt) mω x ma2-2 t ω x f (t mω ω (ωt ) 6 (ωt)3 = f 6m ωt3 2.2 u ( v w) = v ( w u) = w ( u v) ma22-9

() x + y + y + x dy dx = 0 () dy + xy = x dx y + x y ( 5) ( s55906) 0.7. (). 5 (). ( 6) ( s6590) 0.8 m n. 0.9 n n A. ( 6) ( s6590) f A (λ) = det(a λi)

0. A A = 4 IC () det A () A () x + y + z = x y z X Y Z = A x y z ( 5) ( s5590) 0. a + b + c b c () a a + b + c c a b a + b + c 0 a b c () a 0 c b b c 0 a c b a 0 0. A A = 7 5 4 5 0 ( 5) ( s5590) () A ()

0 1-4. 1-5. (1) + b = b +, (2) b = b, (3) + 0 =, (4) 1 =, (5) ( + b) + c = + (b + c), (6) ( b) c = (b c), (7) (b + c) = b + c, (8) ( + b)c = c + bc (9

1-1. 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,, 100,, 1000, n, m m m n n 0 n, m m n 1-2. 0 m n m n 0 2 = 1.41421356 π = 3.141516 1-3. 1 0 1-4. 1-5. (1) + b = b +, (2) b = b, (3) + 0 =, (4) 1 =, (5) ( + b) + c = + (b + c),

平成 22 年度 ( 第 32 回 ) 数学入門公開講座テキスト ( 京都大学数理解析研究所, 平成 ~8 22 月年 58 日開催月 2 日 ) V := {(x,y) x n + y n 1 = 0}, W := {(x,y,z) x 3 yz = x 2 y z 2

3 90 2006 1. V := {(x,y) x n + y n 1 = 0}, W := {(x,y,z) x 3 yz = x 2 y z 2 = xz y 2 = 0} V (x,y) n = 1 n = 2 (x,y) V n = 1 n = 2 (3/5,4/5),(5/13,12/13)... n 3 V (0,±1),(±1,0) ( ) n 3 x n + y n = z n,

23 7 28 i i 1 1 1.1................................... 2 1.2............................... 3 1.2.1.................................... 3 1.2.2............................... 4 1.2.3 SI..............................

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

変 位 変位とは 物体中のある点が変形後に 別の点に異動したときの位置の変化で あり ベクトル量である 変位には 物体の変形の他に剛体運動 剛体変位 が含まれている 剛体変位 P(x, y, z) 平行移動と回転 P! (x + u, y + v, z + w) Q(x + d x, y + dy,

変 位 変位とは 物体中のある点が変形後に 別の点に異動したときの位置の変化で あり ベクトル量である 変位には 物体の変形の他に剛体運動 剛体変位 が含まれている 剛体変位 P(x, y, z) 平行移動と回転 P! (x + u, y + v, z + w) Q(x + d x, y + dy, z + dz) Q! (x + d x + u + du, y + dy + v + dv, z +

211 kotaro@math.titech.ac.jp 1 R *1 n n R n *2 R n = {(x 1,..., x n ) x 1,..., x n R}. R R 2 R 3 R n R n R n D D R n *3 ) (x 1,..., x n ) f(x 1,..., x n ) f D *4 n 2 n = 1 ( ) 1 f D R n f : D R 1.1. (x,

M3 x y f(x, y) (= x) (= y) x + y f(x, y) = x + y + *. f(x, y) π y f(x, y) x f(x + x, y) f(x, y) lim x x () f(x,y) x 3 -

M3............................................................................................ 3.3................................................... 3 6........................................... 6..........................................

2.2 ( y = y(x ( (x 0, y 0 y (x 0 (y 0 = y(x 0 y = y(x ( y (x 0 = F (x 0, y(x 0 = F (x 0, y 0 (x 0, y 0 ( (x 0, y 0 F (x 0, y 0 xy (x, y (, F (x, y ( (

(. x y y x f y = f(x y x y = y(x y x y dx = d dx y(x = y (x = f (x y = y(x x ( (differential equation ( + y 2 dx + xy = 0 dx = xy + y 2 2 2 x y 2 F (x, y = xy + y 2 y = y(x x x xy(x = F (x, y(x + y(x 2

2014 S hara/lectures/lectures-j.html r 1 S phone: ,

14 S1-1+13 http://www.math.kyushu-u.ac.jp/ hara/lectures/lectures-j.html r 1 S1-1+13 14.4.11. 19 phone: 9-8-4441, e-mail: hara@math.kyushu-u.ac.jp Office hours: 1 4/11 web download. I. 1. ϵ-δ 1. 3.1, 3..

応力とひずみ.ppt

in yukawa@numse.nagoya-u.ac.jp 2 3 4 5 x 2 6 Continuum) 7 8 9 F F 10 F L L F L 1 L F L F L F 11 F L F F L F L L L 1 L 2 12 F L F! A A! S! = F S 13 F L L F F n = F " cos# F t = F " sin# S $ = S cos# S S

Part () () Γ Part ,

Contents a 6 6 6 6 6 6 6 7 7. 8.. 8.. 8.3. 8 Part. 9. 9.. 9.. 3. 3.. 3.. 3 4. 5 4.. 5 4.. 9 4.3. 3 Part. 6 5. () 6 5.. () 7 5.. 9 5.3. Γ 3 6. 3 6.. 3 6.. 3 6.3. 33 Part 3. 34 7. 34 7.. 34 7.. 34 8. 35

f (x) f (x) f (x) f (x) f (x) 2 f (x) f (x) f (x) f (x) 2 n f (x) n f (n) (x) dn f f (x) dx n dn dx n D n f (x) n C n C f (x) x = a 1 f (x) x = a x >

5.1 1. x = a f (x) a x h f (a + h) f (a) h (5.1) h 0 f (x) x = a f +(a) f (a + h) f (a) = lim h +0 h (5.2) x h h 0 f (a) f (a + h) f (a) f (a h) f (a) = lim = lim h 0 h h 0 h (5.3) f (x) x = a f (a) =

2019 年 6 月 4 日演習問題 I α, β > 0, A > 0 を定数として Cobb-Douglas 型関数 Y = F (K, L) = AK α L β (5) と定義します. (1) F KK, F KL, F LK, F LL を求めましょう. (2) 第 1 象限のすべての点

09 年 6 月 4 日演習問題 I α, β > 0, A > 0 を定数として Cobb-Douglas 型関数 Y = F K, L) = AK α L β 5) と定義します. ) F KK, F KL, F LK, F LL を求めましょう. ) 第 象限のすべての点 K, L) R ++ に対して F KK K, L) < 0, かつ dethf )K, L) > 0 6) を満たす α,

,. 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,

(3) (2),,. ( 20) ( s200103) 0.7 x C,, x 2 + y 2 + ax = 0 a.. D,. D, y C, C (x, y) (y 0) C m. (2) D y = y(x) (x ± y 0), (x, y) D, m, m = 1., D. (x 2 y

[ ] 7 0.1 2 2 + y = t sin t IC ( 9) ( s090101) 0.2 y = d2 y 2, y = x 3 y + y 2 = 0 (2) y + 2y 3y = e 2x 0.3 1 ( y ) = f x C u = y x ( 15) ( s150102) [ ] y/x du x = Cexp f(u) u (2) x y = xey/x ( 16) ( s160101)

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

pdf

http://www.ns.kogakuin.ac.jp/~ft13389/lecture/physics1a2b/ pdf I 1 1 1.1 ( ) 1. 30 m µm 2. 20 cm km 3. 10 m 2 cm 2 4. 5 cm 3 km 3 5. 1 6. 1 7. 1 1.2 ( ) 1. 1 m + 10 cm 2. 1 hr + 6400 sec 3. 3.0 10 5 kg

web05.dvi

5 3 copyright c Tatsuya Kitamura / All rights reserved. 57 5 5. 3 MATLAB 3 line plot plot3 MAT plot Z Octave gnuplot splot gsplot OCT 3 splot plot3 MAT plot 5. 5. 5.3 plot 5. >> t=:pi/:*pi; >> plot3(t.*cos(t),t.*sin(t),t)

Matlab講習会

Matlab 講習会 目的 Matlab を用いて VICONや Winanalyze の座標データー 地面反力の分析必要な項目について習得する 本やヘルプに掲載されている情報を 実際に使用できる形で整理する 講習会 1 回目 (4 時間 ) 1. 行列操作について理解する 2. 時間軸を作る 3. エクセルデーターを取り込む 4. テキストデーターを取り込む 5. グラフの作成 6.1つのグラフに複数のグラフを出す

経済数学演習問題 2018 年 5 月 29 日 I a, b, c R n に対して a + b + c 2 = a 2 + b 2 + c 2 + 2( a, b) + 2( b, c) + 2( a, c) が成立することを示しましょう.( 線型代数学 教科書 13 ページ 演習 1.17)

経済数学演習問題 8 年 月 9 日 I a, b, c R n に対して a + b + c a + b + c + a, b + b, c + a, c が成立することを示しましょう. 線型代数学 教科書 ページ 演習.7 II a R n がすべての x R n に対して垂直, すなわち a, x x R n が成立するとします. このとき a となることを示しましょう. 線型代数学 教科書

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(,,

web04.dvi

4 MATLAB 1 visualization MATLAB 2 Octave gnuplot Octave copyright c 2004 Tatsuya Kitamura / All rights reserved. 35 4 4.1 1 1 y =2x x 5 5 x y plot 4.1 Figure No. 1 figure window >> x=-5:5;ψ >> y=2*x;ψ

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

untitled

š ( ) 300,000 180,000 100,000 120,000 60,000 120,000 240,000 120,000 170,000 240,000 100,000 99,000 120,000 72,000 100,000 450,000 72,000 60,000 100,000 100,000 60,000 60,000 100,000 200,000 60,000 124,000

統計学のポイント整理

.. September 17, 2012 1 / 55 n! = n (n 1) (n 2) 1 0! = 1 10! = 10 9 8 1 = 3628800 n k np k np k = n! (n k)! (1) 5 3 5 P 3 = 5! = 5 4 3 = 60 (5 3)! n k n C k nc k = npk k! = n! k!(n k)! (2) 5 3 5C 3 = 5!

v er.1/ c /(21)

12 -- 1 1 2009 1 17 1-1 1-2 1-3 1-4 2 2 2 1-5 1 1-6 1 1-7 1-1 1-2 1-3 1-4 1-5 1-6 1-7 c 2011 1/(21) 12 -- 1 -- 1 1--1 1--1--1 1 2009 1 n n α { n } α α { n } lim n = α, n α n n ε n > N n α < ε N {1, 1,

II (10 4 ) 1. p (x, y) (a, b) ε(x, y; a, b) 0 f (x, y) f (a, b) A, B (6.5) y = b f (x, b) f (a, b) x a = A + ε(x, b; a, b) x a 2 x a 0 A = f x (

II (1 4 ) 1. p.13 1 (x, y) (a, b) ε(x, y; a, b) f (x, y) f (a, b) A, B (6.5) y = b f (x, b) f (a, b) x a = A + ε(x, b; a, b) x a x a A = f x (a, b) y x 3 3y 3 (x, y) (, ) f (x, y) = x + y (x, y) = (, )

(, ) (, ) S = 2 = [, ] ( ) 2 ( ) 2 2 ( ) 3 2 ( ) 4 2 ( ) k 2,,, k =, 2, 3, 4 S 4 S 4 = ( ) 2 + ( ) ( ) (

B 4 4 4 52 4/ 9/ 3/3 6 9.. y = x 2 x x = (, ) (, ) S = 2 = 2 4 4 [, ] 4 4 4 ( ) 2 ( ) 2 2 ( ) 3 2 ( ) 4 2 ( ) k 2,,, 4 4 4 4 4 k =, 2, 3, 4 S 4 S 4 = ( ) 2 + ( ) 2 2 + ( ) 3 2 + ( 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ( (

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,

( ) ( ) ( ) i (i = 1, 2,, n) x( ) log(a i x + 1) a i > 0 t i (> 0) T i x i z n z = log(a i x i + 1) i=1 i t i ( ) x i t i (i = 1, 2, n) T n x i T i=1 z = n log(a i x i + 1) i=1 x i t i (i = 1, 2,, n) n

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Matlab の基本的操作 2014 年夏期実習 柚木克之 資料は,Web からダウンロードしてください. http://kurodalab.bi.s.u-tokyo.ac.jp/class/summer/2014 bi t k / l /S /2014 直打ち または 1Google で 東京大学黒田研究室 検索 2 黒田研のH.P. に入り http://kurodalab.bi.s.utokyo.ac.jp/

基礎数学I

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

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

ii 3.,. 4. F. (), ,,. 8.,. 1. (75%) (25%) =7 20, =7 21 (. ). 1.,, (). 3.,. 1. ().,.,.,.,.,. () (12 )., (), 0. 2., 1., 0,.

24(2012) (1 C106) 4 11 (2 C206) 4 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%)

DE-resume

- 2011, http://c-faculty.chuo-u.ac.jp/ nishioka/ 2 11 21131 : 4 1 x y(x, y (x,y (x,,y (n, (1.1 F (x, y, y,y,,y (n =0. (1.1 n. (1.1 y(x. y(x (1.1. 1 1 1 1.1... 2 1.2... 9 1.3 1... 26 2 2 34 2.1,... 35 2.2

6.1 (P (P (P (P (P (P (, P (, P.

(011 30 7 0 ( ( 3 ( 010 1 (P.3 1 1.1 (P.4.................. 1 1. (P.4............... 1 (P.15.1 (P.16................. (P.0............3 (P.18 3.4 (P.3............... 4 3 (P.9 4 3.1 (P.30........... 4 3.

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

, = = 7 6 = 42, =

http://www.ss.u-tokai.ac.jp/~mahoro/2016autumn/alg_intro/ 1 1 2016.9.26, http://www.ss.u-tokai.ac.jp/~mahoro/2016autumn/alg_intro/ 1.1 1 214 132 = 28258 2 + 1 + 4 1 + 3 + 2 = 7 6 = 42, 4 + 2 = 6 2 + 8

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

A

A 2563 15 4 21 1 3 1.1................................................ 3 1.2............................................. 3 2 3 2.1......................................... 3 2.2............................................

微分方程式 モデリングとシミュレーション

1 微分方程式モデリングとシミュレーション 2018 年度 2 質点の運動のモデル化 粒子と粒子に働く力 粒子の運動 粒子の位置の時間変化 粒子の位置の変化の割合 速度 速度の変化の割合 加速度 力と加速度の結び付け Newtonの運動方程式 : 微分方程式 解は 時間の関数としての位置 3 Newton の運動方程式 質点の運動は Newton の運動方程式で記述される 加速度は力に比例する 2

2 1 κ c(t) = (x(t), y(t)) ( ) det(c (t), c x (t)) = det (t) x (t) y (t) y = x (t)y (t) x (t)y (t), (t) c (t) = (x (t)) 2 + (y (t)) 2. c (t) =

1 1 1.1 I R 1.1.1 c : I R 2 (i) c C (ii) t I c (t) (0, 0) c (t) c(i) c c(t) 1.1.2 (1) (2) (3) (1) r > 0 c : R R 2 : t (r cos t, r sin t) (2) C f : I R c : I R 2 : t (t, f(t)) (3) y = x c : R R 2 : t (t,

平成 年 月 7 日 ( 土 第 75 回数学教育実践研究会アスティ 45 ビル F セミナールーム A 札幌医科大学 年 P ab, を正の定数とする 平面上において ( a, を中心とする円 Q 4 C と (, b を中心とする円 C が 原点 O で外接している また P を円 C 上の点と

平成 年 月 7 日 ( 土 第 75 回数学教育実践研究会アスティ 45 ビル F セミナールーム 微分積分の拡張 変数関数問題へのアプローチ 予選決勝優勝法からラグランジュ未定乗数法 松本睦郎 ( 札幌北高等学校 変数関数の最大値 最小値に関する問題には多様なアプローチ法がある 文字を固定した 予選決勝優勝法, 計算のみで解法する 文字消去法, 微分積分を利用した ラグランジュ未定乗数法 がある

40 6 y mx x, y 0, 0 x 0. x,y 0,0 y x + y x 0 mx x + mx m + m m 7 sin y x, x x sin y x x. x sin y x,y 0,0 x 0. 8 x r cos θ y r sin θ x, y 0, 0, r 0. x,

9.. x + y + 0. x,y, x,y, x r cos θ y r sin θ xy x y x,y 0,0 4. x, y 0, 0, r 0. xy x + y r 0 r cos θ sin θ r cos θ sin θ θ 4 y mx x, y 0, 0 x 0. x,y 0,0 x x + y x 0 x x + mx + m m x r cos θ 5 x, y 0, 0,

II 2014 2 (1) log(1 + r/100) n = log 2 n log(1 + r/100) = log 2 n = log 2 log(1 + r/100) (2) y = f(x) = log(1 + x) x = 0 1 f (x) = 1/(1 + x) f (0) = 1

II 2014 1 1 I 1.1 72 r 2 72 8 72/8 = 9 9 2 a 0 1 a 1 a 1 = a 0 (1+r/100) 2 a 2 a 2 = a 1 (1 + r/100) = a 0 (1 + r/100) 2 n a n = a 0 (1 + r/100) n a n a 0 2 n a 0 (1 + r/100) n = 2a 0 (1 + r/100) n = 2

tokei01.dvi

2. :,,,. :.... Apr. - Jul., 26FY Dept. of Mechanical Engineering, Saga Univ., JAPAN 4 3. (probability),, 1. : : n, α A, A a/n. :, p, p Apr. - Jul., 26FY Dept. of Mechanical Engineering, Saga Univ., JAPAN

f : R R f(x, y) = x + y axy f = 0, x + y axy = 0 y 直線 x+y+a=0 に漸近し 原点で交叉する美しい形をしている x +y axy=0 X+Y+a=0 o x t x = at 1 + t, y = at (a > 0) 1 + t f(x, y

017 8 10 f : R R f(x) = x n + x n 1 + 1, f(x) = sin 1, log x x n m :f : R n R m z = f(x, y) R R R R, R R R n R m R n R m R n R m f : R R f (x) = lim h 0 f(x + h) f(x) h f : R n R m m n M Jacobi( ) m n

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)

No2 4 y =sinx (5) y = p sin(2x +3) (6) y = 1 tan(3x 2) (7) y =cos 2 (4x +5) (8) y = cos x 1+sinx 5 (1) y =sinx cos x 6 f(x) = sin(sin x) f 0 (π) (2) y

No1 1 (1) 2 f(x) =1+x + x 2 + + x n, g(x) = 1 (n +1)xn + nx n+1 (1 x) 2 x 6= 1 f 0 (x) =g(x) y = f(x)g(x) y 0 = f 0 (x)g(x)+f(x)g 0 (x) 3 (1) y = x2 x +1 x (2) y = 1 g(x) y0 = g0 (x) {g(x)} 2 (2) y = µ

() (, y) E(, y) () E(, y) (3) q ( ) () E(, y) = k q q (, y) () E(, y) = k r r (3).3 [.7 ] f y = f y () f(, y) = y () f(, y) = tan y y ( ) () f y = f y

5. [. ] z = f(, y) () z = 3 4 y + y + 3y () z = y (3) z = sin( y) (4) z = cos y (5) z = 4y (6) z = tan y (7) z = log( + y ) (8) z = tan y + + y ( ) () z = 3 8y + y z y = 4 + + 6y () z = y z y = (3) z =

−g”U›ß™ö‡Æ…X…y…N…g…‰

1 / 74 ( ) 2019 3 8 URL: http://www.math.kyoto-u.ac.jp/ ichiro/ 2 / 74 Contents 1 Pearson 2 3 Doob h- 4 (I) 5 (II) 6 (III-1) - 7 (III-2-a) 8 (III-2-b) - 9 (III-3) Pearson 3 / 74 Pearson Definition 1 ρ

２７巻３号／ＦＵＪＳＹＵ０３‐１０７（プログラム）

第１０１回　日本美容外科学会誌／ｎｂｇｋｐ‐０１（大扉）

パーキンソン病治療ガイドライン2002

6.1 (P (P (P (P (P (P (, P (, P.101

(008 0 3 7 ( ( ( 00 1 (P.3 1 1.1 (P.3.................. 1 1. (P.4............... 1 (P.15.1 (P.15................. (P.18............3 (P.17......... 3.4 (P................ 4 3 (P.7 4 3.1 ( P.7...........

本文２７／Ａ（ＣＤ－ＲＯＭ

ｔｎｂｐ５９－２０＿Ｗｅｂ：Ｐ１／ｋｙ１０８６７９５０９６１０００２９４３

() n C + n C + n C + + n C n n (3) n C + n C + n C 4 + n C + n C 3 + n C 5 + (5) (6 ) n C + nc + 3 nc n nc n (7 ) n C + nc + 3 nc n nc n (

3 n nc k+ k + 3 () n C r n C n r nc r C r + C r ( r n ) () n C + n C + n C + + n C n n (3) n C + n C + n C 4 + n C + n C 3 + n C 5 + (4) n C n n C + n C + n C + + n C n (5) k k n C k n C k (6) n C + nc

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%

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MATLAB の使い方 第 10 回 :3 次元プロット まとめページ :http://hdp.nifs.ac.jp/soken/tanaka/tsukaikata/ 3 次元プロットの流れ プロットするデータ 離散点 数列 x,y 平面に分布する数値データ (2 自由度 ) x,y,z 空間に分布する数値データ (3 自由度 ) x,y,z 空間に分布するベクトルデータ (3 自由度 ) データに適したプロット方法を選択

C による数値計算法入門 ( 第 2 版 ) 新装版 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, 新装版 1 刷発行時のものです.

C による数値計算法入門 ( 第 2 版 ) 新装版 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/009383 このサンプルページの内容は, 新装版 1 刷発行時のものです. i 2 22 2 13 ( ) 2 (1) ANSI (2) 2 (3) Web http://www.morikita.co.jp/books/mid/009383

73

73 74 ( u w + bw) d = Ɣ t tw dɣ u = N u + N u + N 3 u 3 + N 4 u 4 + [K ] {u = {F 75 u δu L σ (L) σ dx σ + dσ x δu b δu + d(δu) ALW W = L b δu dv + Aσ (L)δu(L) δu = (= ) W = A L b δu dx + Aσ (L)δu(L) Aσ

D v D F v/d F v D F η v D (3.2) (a) F=0 (b) v=const. D F v Newtonian fluid σ ė σ = ηė (2.2) ė kl σ ij = D ijkl ė kl D ijkl (2.14) ė ij (3.3) µ η visco

post glacial rebound 3.1 Viscosity and Newtonian fluid f i = kx i σ ij e kl ideal fluid (1.9) irreversible process e ij u k strain rate tensor (3.1) v i u i / t e ij v F 23 D v D F v/d F v D F η v D (3.2)

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

( ) œ ,475, ,037 4,230,000 4,224,310 4,230,000 4,230,000 3,362,580 2,300, , , , , , ,730 64,250 74

Ÿ ( ) œ 1,000,000 120,000 1,000,000 1,000,000 120,000 108,000 60,000 120,000 120,000 60,000 240,000 120,000 390,000 1,000,000 56,380,000 15. 2.13 36,350,605 3,350,431 33,000,174 20,847,460 6,910,000 2,910,000

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

r 1 m A r/m i) t ii) m i) t B(t; m) ( B(t; m) = A 1 + r ) mt m ii) B(t; m) ( B(t; m) = A 1 + r ) mt m { ( = A 1 + r ) m } rt r m n = m r m n B

1 1.1 1 r 1 m A r/m i) t ii) m i) t Bt; m) Bt; m) = A 1 + r ) mt m ii) Bt; m) Bt; m) = A 1 + r ) mt m { = A 1 + r ) m } rt r m n = m r m n Bt; m) Aert e lim 1 + 1 n 1.1) n!1 n) e a 1, a 2, a 3,... {a n

応用数学III-4.ppt

III f x ( ) = 1 f x ( ) = P( X = x) = f ( x) = P( X = x) =! x ( ) b! a, X! U a,b f ( x) =! " e #!x, X! Ex (!) n! ( n! x)!x! " x 1! " x! e"!, X! Po! ( ) n! x, X! B( n;" ) ( ) ! xf ( x) = = n n!! ( n

2016.

第121回関東連合産科婦人科学会総会・学術集会　プログラム・抄録

nakata/nakata.html p.1/20

http://www.me.titech.ac.jp/ nakata/nakata.html p.1/20 1-(a). Faybusovich(1997) Linear systems in Jordan algebras and primal-dual interior-point algorithms,, Euclid Jordan p.2/20 Euclid Jordan V Euclid

k m m d2 x i dt 2 = f i = kx i (i = 1, 2, 3 or x, y, z) f i σ ij x i e ij = 2.1 Hooke s law and elastic constants (a) x i (2.1) k m σ A σ σ σ σ f i x

k m m d2 x i dt 2 = f i = kx i (i = 1, 2, 3 or x, y, z) f i ij x i e ij = 2.1 Hooke s law and elastic constants (a) x i (2.1) k m A f i x i B e e e e 0 e* e e (2.1) e (b) A e = 0 B = 0 (c) (2.1) (d) e

CALCULUS II (Hiroshi SUZUKI ) f(x, y) A(a, b) 1. P (x, y) A(a, b) A(a, b) f(x, y) c f(x, y) A(a, b) c f(x, y) c f(x, y) c (x a, y b)

CALCULUS II (Hiroshi SUZUKI ) 16 1 1 1.1 1.1 f(x, y) A(a, b) 1. P (x, y) A(a, b) A(a, b) f(x, y) c f(x, y) A(a, b) c f(x, y) c f(x, y) c (x a, y b) lim f(x, y) = lim f(x, y) = lim f(x, y) = c. x a, y b

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