中学校学習指導要領解説数学編

y=ax y=ax y=ax

資料5：聖ウルスラ学院英智小・中学校　提出資料（1）

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practice Digital Camera practice practice practice practice practice practice practice practice practice practice practice practice practice

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2008 prospect practice practice practice practice Fn F3 Fn F F12 Fn F F2 F3 F4 F5 F7 F8 F9 F10 practice practice yax y a x y yax y a x y yax y x y practice practice

ad bc A A A = ad bc ( d ) b c a n A n A n A A det A A ( ) a b A = c d det A = ad bc σ {,,,, n} {,,, } {,,, } {,,, } ( ) σ = σ() = σ() = n sign σ sign(

I n n A AX = I, YA = I () n XY A () X = IX = (YA)X = Y(AX) = YI = Y X Y () XY A A AB AB BA (AB)(B A ) = A(BB )A = AA = I (BA)(A B ) = B(AA )B = BB = I (AB) = B A (BA) = A B A B A = B = 5 5 A B AB BA A

a q q y y a xp p q y a xp y a xp y a x p p y a xp q y x yaxp x y a xp q x p y q p x y a x p p p p x p

a a a a y y ax q y ax q q y ax y ax a a a q q y y a xp p q y a xp y a xp y a x p p y a xp q y x yaxp x y a xp q x p y q p x y a x p p p p x p y a xp q y a x p q p p x p p q p q y a x xy xy a a a y a x

テクノ東京２１　２００３年６月号（Ｖｏｌ．１２３）

2 3 5 7 9 10 11 12 13 - 21 2003 6123 21 2003 6123 - 21 2003 6123 21 2003 6123 3 u x y x Ax Bu y Cx Du uy x A,B,C,D - 21 2003 6123 21 2003 6123 - 21 2003 6123 - 21 2003 6123 -- -- - 21 2003 6123 03 3832-3655

憲法h1out

m n mnm mnn m m m m m m. x x x ax bxc a x x bb ac a fxax bxc fxx x ax bxca b ac x x ax bxca x x x.x x x x x x xxx x x xxx x x xxx x x xx x x x axbcxdacx adbcxbd x xxx m n mnm mnn m m m m m m m m

資料2-3　現行学習指導要領における情報に関する主な記述

4 9 3 1 22 A B C 3 4 1 3 3 4 342C 3 4 C 1 562B 5 6 B 1 3 1 3 5 2 5 4 5 3 54 3 22 5 3 22 1 4 B1 6 B4 1 2 3 4 5 6 2 A1 2 B2 3 3 22 3 5 6 5 6 2 B 1 5 6 B 5 6 1 1 5 6 2 D 1 D 3 5 3 52 3 1 6CDDVD CDDVD 22 2

AS1161 : K21

2012 AUTUMN & WINTER CATALOG AS1161 : K21 AS3432 : A28 AS1157 : S83 AS1842 : K23 AS3433 : K25 AS1953 : A28 AS1730 : K25 AS3435 : K27 AS3434 : S83 AS3431 : N27 AS1159 : L04 AX1029 : C02 RX0044 : W06 AX1031

卓球の試合への興味度に関する確率論的分析

17 i 1 1 1.1..................................... 1 1.2....................................... 1 1.3..................................... 2 2 5 2.1................................ 5 2.2 (1).........................

02

Q A Ax Pb Ni Cd Hg Al Q A Q A Q A 1 2 3 2 0 1 2 3 4 5 6 7 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 0 1 2 3 4 1 0 1 2 Q A ng/ml 4500 D H E A 4000 3500 3000 2500 2000 DHEA-S - S 1500 1000 500 0 10 15 20 25 30 35 40 45

> > <., 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 >

ＴＩＪ日本語教育研究会通信40号

XYZ AX B X Y Z A A ) AA B A D ) AD B D E AE B E A B ) A B A B A B A B A ( ) B A B A B C ( ) A B ( ) A B ( ) A B A ( ) B A B A B B A B 21 21 A B ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ) 300 A B BBQ vs vs A B 4 4 RPG 10 A

Software for FinePix AX4.2 ソフトウェア取扱ガイド

1 2 3 AX Version 4.2 for Windows and Macintosh AX4.2 y y BL00369-100(1) J 2 3 ImageMixer VCD2 for FinePix 4 5 q x x 6 7 8 9 10 11 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 12 1 x x 1 13 2 q 2 w e q w e 14 3 q 3 w e 15 r 3 t

O E ( ) A a A A(a) O ( ) (1) O O () 467

1 1.0 16 1 ( 1 1 ) 1 466 1.1 1.1.1 4 O E ( ) A a A A(a) O ( ) (1) O O () 467 ( ) A(a) O A 0 a x ( ) A(3), B( ), C 1, D( 5) DB C A x 5 4 3 1 0 1 3 4 5 16 A(1), B( 3) A(a) B(b) d ( ) A(a) B(b) d AB d = d(a,

: : : : ) ) 1. d ij f i e i x i v j m a ij m f ij n x i =

1 1980 1) 1 2 3 19721960 1965 2) 1999 1 69 1980 1972: 55 1999: 179 2041999: 210 211 1999: 211 3 2003 1987 92 97 3) 1960 1965 1970 1985 1990 1995 4) 1. d ij f i e i x i v j m a ij m f ij n x i = n d ij

e a b a b b a a a 1 a a 1 = a 1 a = e G G G : x ( x =, 8, 1 ) x 1,, 60 θ, ϕ ψ θ G G H H G x. n n 1 n 1 n σ = (σ 1, σ,..., σ N ) i σ i i n S n n = 1,,

01 10 18 ( ) 1 6 6 1 8 8 1 6 1 0 0 0 0 1 Table 1: 10 0 8 180 1 1 1. ( : 60 60 ) : 1. 1 e a b a b b a a a 1 a a 1 = a 1 a = e G G G : x ( x =, 8, 1 ) x 1,, 60 θ, ϕ ψ θ G G H H G x. n n 1 n 1 n σ = (σ 1,

3/4/8:9 { } { } β β β α β α β β

α β : α β β α β α, [ ] [ ] V, [ ] α α β [ ] β 3/4/8:9 3/4/8:9 { } { } β β β α β α β β [] β [] β β β β α ( ( ( ( ( ( [ ] [ ] [ β ] [ α β β ] [ α ( β β ] [ α] [ ( β β ] [] α [ β β ] ( / α α [ β β ] [ ] 3

橡魅力ある数学教材を考えよう.PDF

Web 0 2 2_1 x y f x y f f 2_2 2 1 2_3 m n AB A'B' x m n 2 1 ( ) 2_4 1883 5 6 2 2_5 2 9 10 2 1 1 1 3 3_1 2 2 2 16 2 1 0 1 2 2 4 =16 0 31 32 1 2 0 31 3_2 2 3_3 3_4 1 1 GO 3 3_5 2 5 9 A 2 6 10 B 3 7 11 C

II

II 16 16.0 2 1 15 x α 16 x n 1 17 (x α) 2 16.1 16.1.1 2 x P (x) P (x) = 3x 3 4x + 4 369 Q(x) = x 4 ax + b ( ) 1 P (x) x Q(x) x P (x) x P (x) x = a P (a) P (x) = x 3 7x + 4 P (2) = 2 3 7 2 + 4 = 8 14 +

Microsoft Word - 触ってみよう、Maximaに2.doc

i i e! ( x +1) 2 3 ( 2x + 3)! ( x + 1) 3 ( a + b) 5 2 2 2 2! 3! 5! 7 2 x! 3x! 1 = 0 ",! " >!!! # 2x + 4y = 30 "! x + y = 12 sin x lim x!0 x x n! # $ & 1 lim 1 + ('% " n 1 1 lim lim x!+0 x x"!0 x log x

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36 Vol. 63 0 553 29 0 7 51 5129 5130 51 51 5133 5134 5158 9 515898 555 515911 5 515912 30 515915 5 515916 5 60-600017 24 600018 24 600019 24 600020 24 600070 24 6000 24 600072 24 6000 24 600129 24 600181

*2015カタログ_ブック.indb

-319 -320 -321 -322-40 1600-20 0 20 40 60 80 100 1600 1000 600 400 200 100 60 40 20 VG 22 VG 32 VG 46 VG 68 VG 100 36 16 ν opt. 10 5 5-40 -25-10 0 10 30 50 70 90 115 t min = -40 C t max = +115 C 0.5 0.4

サイプレス　５５号（冬号）／Ｐ０１（目次）

IT x y x y x y x y y x x y x y y =2x y = ax a x a = 2 x y x y x y x y x y x x y x y x y x y x y x(n) x(n +1) n x(n) x(n +1)x(n) x(n +1) x(n +1)=2x(n) x y x(n) x(n) n x(n +1) x(n) x(n +2) x(n +1)=ax(n)

) 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

知能科学：ニューラルネットワーク

2 3 4 (Neural Network) (Deep Learning) (Deep Learning) ( x x = ax + b x x x ? x x x w σ b = σ(wx + b) x w b w b .2.8.6 σ(x) = + e x.4.2 -.2 - -5 5 x w x2 w2 σ x3 w3 b = σ(w x + w 2 x 2 + w 3 x 3 + b) x,

知能科学：ニューラルネットワーク

2 3 4 (Neural Network) (Deep Learning) (Deep Learning) ( x x = ax + b x x x ? x x x w σ b = σ(wx + b) x w b w b .2.8.6 σ(x) = + e x.4.2 -.2 - -5 5 x w x2 w2 σ x3 w3 b = σ(w x + w 2 x 2 + w 3 x 3 + b) x,

(1) 3

(1) 3 (2) (3) (5) (7) (1) 65P00010 (4) (6) 81M00020 (1) (3) (4) (2) 65P20011 1 2 3 4 1-2 1-16 1-24 2-2 3-2 3-17 3-20 3-24 3-30 3-40 3-46 3-54 3-64 3-108 4-2 4-14 4-16 4-28 4-29 4-32 5 6 7 8 9 4-37 4-46

(1) 3

(1) 3 (2) (3) (5) (7) (1) 65P00010 (4) (6) 81M00020 (1) (3) (4) (2) 65P20011 1 2 3 4 1-2 1-16 1-24 2-2 3-2 3-17 3-20 3-24 3-30 3-40 3-46 3-54 3-64 3-108 4-2 4-14 4-16 4-28 4-29 4-32 5 6 7 8 9 4-37 4-46

０１．表紙.PDF

IC CRM IT 3 i ii iii iv v vi vii viii .......................................... .................................... -0.3% t-co 2 217-4.0% +5.0 +44.6% +10.0% +5.6% 267 51.9 264 +21.8 500 2002 458 1998

IF MR 63 IF 10 IF IF IF IF A4 IF IF IF 11 IF IF IF IF MR IF IF MR Drug Safety Update() IF

200823 877122 IF19989 HYDROPHILIC OINTMENT 1g 250mg 200mg 120mg 60 40mg 10mg 1mg 1mg HydrophilicOintment 200821 19518 19977 IF20082 IF MR 63 IF 10 IF IF IF IF A4 IF IF IF 11 IF IF IF IF MR IF IF MR Drug

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

karisuutyuu25　指導カリキュラム（指導語い・表現)一覧表 数学　中学校用

数学 中学校用指導カリキュラム 指導語い 表現一覧表 数学 中 1 指導カリキュラム ( 指導語い 表現 ) 一覧表 教科数学中 1 単元別指導語い 表現 月単元 指導項目指導語い 表現 S3 中級 S4 上級 1 正の数 負の数 4 月 1 正の数 負の数の大小 数の概念 用語 記号 -( マイナス ) 負の数正の数 +( プラス ) 正の符号負の符号自然数絶対値不等号数直線 5 月 2 正の数

+ + + + n S (n) = + + + + n S (n) S (n) S 0 (n) S (n) 6 4 S (n) S (n) 7 S (n) S 4 (n) 8 6 S k (n) 0 7 (k + )S k (n) 8 S 6 (n), S 7 (n), S 8 (n), S 9 (

k k + k + k + + n k 006.7. + + + + n S (n) = + + + + n S (n) S (n) S 0 (n) S (n) 6 4 S (n) S (n) 7 S (n) S 4 (n) 8 6 S k (n) 0 7 (k + )S k (n) 8 S 6 (n), S 7 (n), S 8 (n), S 9 (n), S 0 (n) 9 S (n) S 4

A IT

A IT 1 2 3 2 1 3 4 CG POV Ray 3 6 3 7 5 6 2 図７ 3 AV AV IT IT IT P P P (0

GMN超精密スピンドルベアリング

TEL.03-5565-6837 FAX.03-5565-6839 2 3 NEW NEW 4 5 6 7 NEW 8 9 mm mm N d D B r smin r smin d a D a r amax r bmax E tk C C 0 S 619/5 C TA 5 13 4 0.20 0.20 6.8 11.2 0.20 0.10 8.05 1200 430 S 605 C TA 5 14

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

漸化式のすべてのパターンを解説しましたー高校数学の達人・河見賢司のサイト

https://www.hmg-gen.com/tuusin.html https://www.hmg-gen.com/tuusin1.html 1 2 OK 3 4 {a n } (1) a 1 = 1, a n+1 a n = 2 (2) a 1 = 3, a n+1 a n = 2n a n a n+1 a n = ( ) a n+1 a n = ( ) a n+1 a n {a n } 1,

(1) 3 (2) (3) (5) (7) (1) 65P00010 (4) (6) 81M00020 1 2 3 4 1-2 1-16 1-22 2-2 3-2 3-17 3-20 3-24 3-30 3-39 3-45 3-53 3-63 3-105 4-2 4-12 4-14 4-24 4-29 5 6 7 8 9 4-38 4-71 4-73 5-2 5-22 5-33 6-2 6-9

< F2D82518E9F8AD CC834F CC8CFC82AB82C68D4C>

2 次関数のグラフの向きと広がり [Java アプレット ] [Java アプリケーション ] 1. はじめに 2 2 y=ax のグラフについて x の係数 aが正のときと負のときでは グラフにどのような違いがあるでしょうか 2 2 y=ax のグラフについて x の係数 aが正のとき 係数 aの値が大きくなるにつれて グラフの広がりはどうなるでしょうか 2 2 y=ax のグラフについて x の係数

5 14 15

4 13 12 5 14 15 Introduction 17 16 18 19 Noriko Higashi Sachiko Horigami Noriko Yamasa Chiaki Nakashima Shinichiro Nakamura Yuka Okamoto Rie Araki Yuka Sano Satoko Yoshida 20 TEL:095-822-3251F AX:095-826-8798

1 1 n 0, 1, 2,, n n 2 a, b a n b n a, b n a b (mod n) 1 1. n = (mod 10) 2. n = (mod 9) n II Z n := {0, 1, 2,, n 1} 1.

1 1 n 0, 1, 2,, n 1 1.1 n 2 a, b a n b n a, b n a b (mod n) 1 1. n = 10 1567 237 (mod 10) 2. n = 9 1567 1826578 (mod 9) n II Z n := {0, 1, 2,, n 1} 1.2 a b a = bq + r (0 r < b) q, r q a b r 2 1. a = 456,

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

ŠéŒØ‘÷†u…x…C…W…A…fi…l…b…g…‘†[…NfiüŒå†v(fl|ŁŠ−Ù) 4. −mŠ¦fiI’—Ÿ_ 4.1 −mŠ¦ŁªŁz‡Ì„v”Z

( ) 4. 4.1 2009 1 14 ( ) ( ) 4. 2009 14.1 14 ( ) 1 / 41 1 2 3 4 5 4.1 ( ) 4. 2009 14.1 14 ( ) 2 / 41 X i (Ω)

(1) 3 (2) (3) (5) (7) (1) 65P00010 (4) (6) 81M00020 1 2 3 4 1-2 1-16 1-22 2-2 3-2 3-17 3-20 3-24 3-30 3-39 3-45 3-53 3-63 3-104 4-2 4-12 4-14 4-26 4-29 5 6 7 8 9 4-34 4-43 4-64 4-67 5-2 5-22 5-34 6-2

untitled

07H9) 0050 (30) w0xy w+ =x+y i w R R>w R xy (x, y ) () a 0a w a xy (x, y ) w=r (cosa +isia )0(a w+ w =R (cosa +isia )+ R 0cos a + isia cos a isia =R (cosa +isia )+ R 0cos a + isia 0cosa isia cosa isia

１　岡山県内のごみ処理施設の状況

2 人 口 及 びごみ 総 排 出 量 の 将 来 予 測 2 人 口 及 びごみ 総 排 出 量 の 将 来 予 測 1) 人 口 及 びごみ 総 排 出 量 の 将 来 予 測 の 方 法 (1) 基 本 概 要 ごみ 処 理 処 分 の 将 来 計 画 を 検 討 するためには ごみ 発 生 量 の 将 来 予 測 を 実 施 し その 動 向 を 把 握 する 必 要 がある ごみ 排 出

lecture

5 3 3. 9. 4. x, x. 4, f(x, ) :=x x + =4,x,.. 4 (, 3) (, 5) (3, 5), (4, 9) 95 9 (g) 4 6 8 (cm).9 3.8 6. 8. 9.9 Phsics 85 8 75 7 65 7 75 8 85 9 95 Mathematics = ax + b 6 3 (, 3) 3 ( a + b). f(a, b) ={3 (a

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2007 I II III 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 5 10 19 (!) 1938 70 21? 1 1 2 1 2 2 1! 4, 5 1? 50 1 2 1 1 2 2 1?? 2 1 1, 2 1, 2 1, 2, 3,... 3 1, 2 1, 3? 2 1 3 1 2 1 1, 2 2, 3? 2 1 3 2 3 2 k,l m, n k,l m, n kn > ml...?

Microsoft Word - 201hyouka-tangen-1.doc

数学 Ⅰ 評価規準の作成 ( 単元ごと ) 数学 Ⅰ の目標及び図形と計量について理解させ 基礎的な知識の習得と技能の習熟を図り それらを的確に活用する機能を伸ばすとともに 数学的な見方や考え方のよさを認識できるようにする 評価の観点の趣旨 式と不等式 二次関数及び図形と計量における考え方に関 心をもつとともに 数学的な見方や考え方のよさを認識し それらを事象の考察に活用しようとする 式と不等式 二次関数及び図形と計量における数学的な見

7 27 7.1........................................ 27 7.2.......................................... 28 1 ( a 3 = 3 = 3 a a > 0(a a a a < 0(a a a -1 1 6

26 11 5 1 ( 2 2 2 3 5 3.1...................................... 5 3.2....................................... 5 3.3....................................... 6 3.4....................................... 7

最適化手法 第1回 [3mm] 整数計画法 (1) [3mm]

1 (1) & 2014 4 9 ( ) (1) 2014 4 9 1 / 39 2013 ( ) (1) 2014 4 9 2 / 39 OR 1 OR 2 OR Excel ( ) (1) 2014 4 9 3 / 39 1 (4 9 ) 2 (4 16 ) 3 (4 23 ) 4 (4 30 ) 5 (5 7 ) 6 (5 14 ) 7 1 (5 21 ) ( ) (1) 2014 4 9 4

1. (Naturau Deduction System, N-system) 1.1,,,,, n- R t 1,..., t n Rt 1... t n atomic formula : x, y, z, u, v, w,... : f, g, h,... : c, d,... : t, s,

1 (Naturau Deduction System, N-system) 11,,,,, n- R t 1,, t n Rt 1 t n atomic formula : x, y, z, u, v, w, : f, g, h, : c, d, : t, s, r, : P, Q, : R, : A, B, C, D, 12 A A A A N-system 1 1 N-system N-system

Vol.13 URL

Vol.13 URLhttp://www.b-pack.net/ 2 3 4 5 111 2 3 0-00 -6000 0 1,000-00 4 6 8 14 20 36 96 108 1.1 6 1.2 1 2 7 8 9 10 11 12 13 3.1 3.2 3.2.1 3.2.2 3.2.3 3.2.4 14 15 3.2.5 3.2.6 16 3.3 17 18 19 4.1 4.2 4.2.1

a x x x x 1 x 2 Ý; x. x = x 1 + x 2 + Ý + x = 10 1; 1; 3; 3; 4; 5; 8; 8; 8; 9 1 + 1 + 3 + 3 + 4 + 5 + 8 + 8 + 8 + 9 10 = 50 10 = 5 . 1 1 Ý Ý # 2 2 Ý Ý & 7 7; 9; 15; 21; 33; 44; 56 21 8 7; 9; 15; 20; 22;

DC0 MC OFF THR ON MC AX AX MC SD AX AX SRD THR TH MC MC MC MC MC MC MC MC MC MC 9 0 9

SDN0 SD-N(CX) MSOD-N(CX) SD-N(CX) MSOD-N(CX) SD-N(CX) MSOD-N(CX) SD-N(CX) MSOD-N(CX) SD-N0 MSOD-N0 SD-N MSOD-N SD-N0 MSOD-N0 SD-N9 MSOD-N9 SD-N MSOD-N SD-N MSOD-N SD-N0 MSOD-N0 SD-N00 MSOD-N00 SD-N00 MSOD-N00

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

210 資料 TI 89 (1) TI 89 2nd ON HOME ( ) ( ) HOME =! ENTER ( ) = (10) ENTER ( ) [ ] { } ( )! 2 =! ( ) ( ) 2 3x ( 2y + yz) ( ) 3x ( ( ) 2y + y z)

210 資料 TI 89 (1) TI 89 2nd ON HOME () () HOME =! ENTER () = 3 10 3 (10) ENTER ( ) [ ] { } ( )! 2 =! ( ) () 2 3x ( 2y + yz) ( ) 3x ( ( ) 2y + y z) ENTER () 2nd 9 2nd 9) ENTER ( ) 2nd 7) ENTER 7 7 ) ENTER

Microsoft Word - ”ŒŒ±‰Ç›ü™ùflÅ.doc

M E D I A C H A R T E R W F A W F A 1 2 W FA 44 24 1998 W FA 85 3,600 W FA Agency WA F a) b) 4.1 3 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 5. 5.1 6 5.2 5.3 Agency 5.4 5.5 5.6 5.7 4 5.8 Global G uidelines for Television A

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

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Λ 2.1 2004.2.20 1 Λ 1 2 Ay = u 2 2 A 2 u " # a 11 a 12 A = ; u = a 21 a 22 " # u 1 u 2 y Ay = u (1) A (1) y = A 1 u y A 2 x i i i =1; 2 Ax 1 = 1 x 1 ; Ax 2 = 2 x 2 (2) x 1 x 2 =0 (3) (3) (2) x 1 x 2 x

カイ二乗フィット検定、パラメータの誤差

統計的データ解析 008 008.. 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 問題 C (, ) ( x xˆ) ( y yˆ) σ x πσ σ y y Pabx (, ;,,, ) ˆ y σx σ y = dx exp exp πσx ただし xy ˆ ˆ はyˆ = axˆ+ bであらわされる直線モデル上の点 ( ˆ) ( ˆ ) ( ) x x y ax b y ax b Pabx (,

,.,, L p L p loc,, 3., L p L p loc, Lp L p loc.,.,,.,.,.,, L p, 1 p, L p,. d 1, R d d. E R d. (E, M E, µ)., L p = L p (E). 1 p, E f(x), f(x) p d

1 L p L p loc, L p L p loc, Lp L p loc,., 1 p.,. L p L p., L 1, L 1., L p, L p. L 1., L 1 L 1. L p L p loc L p., L 2 L 2 loc,.,. L p L p loc L p., L p L p loc., L p L p loc 1 ,.,, L p L p loc,, 3., L p

行列代数2010A

(,) A (,) B C = AB a 11 a 1 a 1 b 11 b 1 b 1 c 11 c 1 c a A = 1 a a, B = b 1 b b, C = AB = c 1 c c a 1 a a b 1 b b c 1 c c i j ij a i1 a i a i b 1j b j b j c ij = a ik b kj b 1j b j AB = a i1 a i a ik

修士論文

AVX を用いた倍々精度疎行列ベクトル積の高速化 菱沼利彰 1 藤井昭宏 1 田中輝雄 1 長谷川秀彦 2 1 工学院大学 2 筑波大学 1 目次 1. 研究背景 目的 2. 実装, 実験環境 3. 実験 - 倍々精度ベクトル演算 - 4. 実験 - 倍々精度疎行列ベクトル積 - 5. まとめ 多倍長精度計算フォーラム 2 目次 1. 研究背景 目的 2. 実装, 実験環境 3. 実験 - 倍々精度ベクトル演算

電力自由化時代の安定供給技術

1 2 77 78 82 83 87 88 89 95 96 99 03 1975 1980 1990 2000 3 06 2003 4 NERC TLR Logs 5 2005 DK UK F B NL CH D CZ A SLO PL SK HU RO P E I BA CS MK G BG UCTE System Adequacy Retrospect 6 2005 ERO)2006/7 EU(2007)

雨水利用による屋上緑化システム構築の試み

13 30 16 30 25 15 A97507-M 1 1996 8500 t 5100 t3400 t 86 2 3 (t) (t/ha) 4 5 9 2500-1- A B D288 20.6W SVS-30-B50S 8 3 3 3 3 3-2- A97512-Y dissolved oxygendo DO DO DO DO DO0.1[mg/l] 0.60.9[mg/l] H COD 20[mg/l]

データサイエンス講座第 3 回機械学習その 2 ロジスティクス回帰 カーネル法とサポートベクターマシン アンサンブル学習

データサイエンス講座第 3 回機械学習その 2 ロジスティクス回帰 カーネル法とサポートベクターマシン アンサンブル学習 ロジスティクス回帰 基本的には重回帰分析のモデルと考え方は似ている = 1 1+ ( ) 目的変数 = 係数 説明変数 + 定数 この式をグラフ化すると y は 0 1 に収まる ( シグモイド関数 ) トレーニングデータから確率を最大となる地点をもとめ それぞれの係数を求める

() 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 ()

目次

00D80020G 2004 3 ID POS 30 40 0 RFM i ... 2...2 2. ID POS...2 2.2...3 3...5 3....5 3.2...6 4...9 4....9 4.2...9 4.3...0 4.4...4 4.3....4 4.3.2...6 4.3.3...7 4.3.4...9 4.3.5...2 5...23 5....23 5.....23

2

JSSM2009 3 IT sasaki@im.dendai.ac.jp 1 2 2009 2008 3 4 (risk) http://ja.wikipedia.org/wiki/%e3%83%aa%e3%82%b9%e3%82%af 10 6 http://www.safe.nite.go.jp/management/risk/index.html 5 Risk 1660 risico risco

untitled

24 212 1 24 NO.212-1 GDP 2 8 4.3%9 7.6%2 1.% 7 47 2 2 8 9 1 1 2 GDP 196 8 7 9 1 8 4.3%9 7.6%2 1 1.%7 11.5% 2 8 2 GDP 7 8 9 7 3 2 7 8 15 1 1GDP 1 5 2GDP 5-5 -5-1 -1 55 6 7 8 9 1 UFJ -15 1 2 3 4 5 6 7 8

０４年度LS民法Ⅰ教材改訂版.PDF

?? A AB A B C AB A B A B A B A A B A 98 A B A B A B A B B A A B AB AB A B A BB A B A B A B A B A B A AB A B B A B AB A A C AB A C A A B A B B A B A B B A B A B B A B A B A B A B A B A B A B

22 2013.11 64 67 70 (1) 71 (2) 72 (3) 74 75 81 85 1 25 27 1 1 2 23 61 27 50 9,000 62 100 2 63 136 3 129 4 110 3 62 2,000 1 400 63 4,000 800 4 4,800 95

22 2013.11 SUMMARY 2563 25 7 31 63 22 2013.11 64 67 70 (1) 71 (2) 72 (3) 74 75 81 85 1 25 27 1 1 2 23 61 27 50 9,000 62 100 2 63 136 3 129 4 110 3 62 2,000 1 400 63 4,000 800 4 4,800 950 6 5,000 1,000

ac b 0 r = r a 0 b 0 y 0 cy 0 ac b 0 f(, y) = a + by + cy ac b = 0 1 ac b = 0 z = f(, y) f(, y) 1 a, b, c 0 a 0 f(, y) = a ( ( + b ) ) a y ac b + a y

01 4 17 1.. y f(, y) = a + by + cy + p + qy + r a, b, c 0 y b b 1 z = f(, y) z = a + by + cy z = p + qy + r (, y) z = p + qy + r 1 y = + + 1 y = y = + 1 6 + + 1 ( = + 1 ) + 7 4 16 y y y + = O O O y = y

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(,,

140522_日経BP電子版_「想職」時代

Safari Flash BizCOLLEGE SAFETY Goods & PC IT Safari Flash 2014/5/21 2 15 65 1 BP NEW : 1Office 3652014/5/14 NEW 2014/5/14 1918 2009 SE1 SE SE 4 4 [] 2 2 1 1 SE SE 1 HOYAERP Dynamics AX ipad mini SE SE

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

FinePix AX200_AV100

BB21275-102 JA DIGITAL CAMERA FINEPIX AX200 FINEPIX AV100 http://fujifilm.jp/ 1 2 3 g g g g C A B g g g k G W G A L K J V M A D r n o T 5 C E q a O R j N P p m a b f g a o c k l 1 2 3 4 5 6 17 16 1 2

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KLT はエネルギを集約する カルーネンレーベ変換 (KLT) で 情報を集約する 要点 分散 7. 9. 8.3 3.7 4.5 4.0 KLT 前 集約 分散 0.3 0.4 4.5 7.4 3.4 00.7 KLT 後 分散 = エネルギ密度 エネルギ と表現 最大を 55, 最小を 0 に正規化して表示した 情報圧縮に応用できないか? エネルギ集約 データ圧縮 分散 ( 平均 ) KLT 前

QosmioEngine

QosmioEngine www.dynabook.com www.dynabook.com www.dynabook.com www.dynabook.com HOME PARTY!! HOME PARTY!! www.dynabook.com VX VX www.dynabook.com TM TM www.dynabook.com 0120-97-1048 9:00 19:00 9:00

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: a b c d 2: x x y y 3: x y w 3.. 3.2 2. 3.3 3. 3.4 (x, y,, w) = (,,, )xy w (,,, )xȳ w (,,, ) xy w (,,, )xy w (,,, )xȳ w (,,, ) xy w (,,, )xy w (,,, ) xȳw (,,, )xȳw (,,, ) xyw, F F = xy w x w xy w xy w

( ) x y f(x, y) = ax

013 4 16 5 54 (03-5465-7040) nkiyono@mail.ecc.u-okyo.ac.jp hp://lecure.ecc.u-okyo.ac.jp/~nkiyono/inde.hml 1.. y f(, y) = a + by + cy + p + qy + r a, b, c 0 y b b 1 z = f(, y) z = a + by + cy z = p + qy

主体的・対話的で深い学びの実現に向けたＩＣＴ活用の在り方と質的評価－平成29年度　ＩＣＴ活用推進校（ICT－School）の取組より－

29 1 2 3 13 ICT ICT ICT IE-School IE-School ICT-School ICTICT ICTICT-School ICT ICT 1 P.1 P.3 P.4 P.6 P.7 P.8 P.13 P.21 P.22 P.22 P.26 P.30 P.34 P.38 P.42 P.42 P.46 P.50 P.54 P.58 P.62 P.66 P.70 P.75 P.76

A A = a 41 a 42 a 43 a 44 A (7) 1 (3) A = M 12 = = a 41 (8) a 41 a 43 a 44 (3) n n A, B a i AB = A B ii aa

1 2 21 2 2 [ ] a 11 a 12 A = a 21 a 22 (1) A = a 11 a 22 a 12 a 21 (2) 3 3 n n A A = n ( 1) i+j a ij M ij i =1 n (3) j=1 M ij A i j (n 1) (n 1) 2-1 3 3 A A = a 11 a 12 a 13 a 21 a 22 a 23 a 31 a 32 a 33

2015 年度新中学 3 年数学 春休みの課題 3 年組番氏名

015 年度新中学 3 年数学 春休みの課題 3 年組番氏名 正負の数 (1) 6-1 4 3 を計算しなさい () 6-4 ( -3) を計算しなさい (3) 4+5 ( -6) を計算しなさい 正負の数指数を含む計算 (4) 3-3 - 3 1 を計算しなさい 1 1 3 (5) ( 3- ) + - 4 を計算しなさい (6) 9 5 3 1 - - 3 6 を計算しなさい 3 (7) { (

数 IB( 植松 ) 2006 年夏学期解答 ( 兼ノート ) (2007 年のは課題プリでやってしまったので ) 1 (a) 補完公式を使う問題です 補完公式とは n+1 個の点を通る n 次の多項式を求める公式のことです 例 n=3 x y y0 y1 y2 y3 このデータを補

数 IB( 植松 ) 26 年夏学期解答 ( 兼ノート ) (27 年のは課題プリでやってしまったので ) (a) 補完公式を使う問題です 補完公式とは n+ 個の点を通る n 次の多項式を求める公式のことです 例 n=3 x 2 3 y y y y2 y3 このデータを補完して得られる多項式を y=ax 3 +Bx 2 +Cx+D と置きます データより y = D y = A + B + C +

卒業論文

Y = ax 1 b1 X 2 b2...x k bk e u InY = Ina + b 1 InX 1 + b 2 InX 2 +...+ b k InX k + u X 1 Y b = ab 1 X 1 1 b 1 X 2 2...X bk k e u = b 1 (ax b1 1 X b2 2...X bk k e u ) / X 1 = b 1 Y / X 1 X 1 X 1 q YX1

H-21.indb

1 ) ) ) ) ) h b C N S c a js S M 3 F % % EL Q P O H J E % E L % L U R 09*# # * k S c a js S 5 1 9 3 7 dp 1 2 3 4 5 6 7 ) 1 13 2 3 58 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 5 6 1 2 3

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e-parcel VCN-AX 3.0 for Windows April, 2017 e-parcel VCN-AX3.0 Installation Manual EP-PM-MN-0316 Copyright e-parcel Corporation All rights reserved. 1 e-parcel VCN-AX3.0 Installation Manual EP-PM-MN-0316

竹田式数学 鉄則集

合格への鉄則集 数学 ⅡB 竹鉄 ⅡB-01~23 竹鉄 ⅡB-1 式と証明 (1) 方程式の決定 方程式の決定問題 a+bi が解なら,a-bi も解 解と係数の関係を活用する 例題 クリアー 140 a,b は実数とする 3 次方程式 x 3 +ax 2 +bx+10=0 が 1+2i を解にもつとき, 定数 a,b の値を求めよ また, 他の解を求めよ 鉄則集 21 竹鉄 ⅡB-2 式と証明

1 1 1 1 1 1 2 f z 2 C 1, C 2 f 2 C 1, C 2 f(c 2 ) C 2 f(c 1 ) z C 1 f f(z) xy uv ( u v ) = ( a b c d ) ( x y ) + ( p q ) (p + b, q + d) 1 (p + a, q + c) 1 (p, q) 1 1 (b, d) (a, c) 2 3 2 3 a = d, c = b

さくらの個別指導 ( さくら教育研究所 ) A AB A B A B A AB AB AB B

1 1.1 1.1.1 1 1 1 1 a a a a C a a = = CD CD a a a a a a = a = = D 1.1 CD D= C = DC C D 1.1 (1) 1 3 4 5 8 7 () 6 (3) 1.1. 3 1.1. a = C = C C C a a + a + + C = a C 1. a a + (1) () (3) b a a a b CD D = D

橡10住谷　宏.PDF

ANDERSON & WEITZ ANDERSON & WEITZ MORGAN&HUNT MORGAN & HUNT MORGAN & HUNT ANDERSON & WEITZ ANDERSON & WEITZ MORGAN & HUNT a1 a2 b1 c1 c2 d1 d2 e1 e2 x x A1 A2a1 A3a2 A4b1 A5c1 A6c2 A7d1 A8d2 A9e1 A10e2

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

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

( ) a C n ( R n ) R a R C n. a C n (or R n ) a 0 2. α C( R ) a C n αa = α a 3. a, b C n a + b a + b ( ) p 8..2 (p ) a = [a a n ] T C n p n a

9 8 m n mn N.J.Nigham, Accuracy and Stability of Numerical Algorithms 2nd ed., (SIAM) x x = x2 + y 2 = x + y = max( x, y ) x y x () (norm) (condition number) 8. R C a, b C a b 0 a, b a = a 0 0 0 n C n

2003 12 11 1 http://www.sml.k.u-tokyo.ac.jp/members/nabe/lecture2003 http://www.sml.k.u-tokyo.ac.jp/members/nabe/lecture2002 nabe@sml.k.u-tokyo.ac.jp 2 1. 10/ 9 2. 10/16 3. 10/23 ( ) 4. 10/30 5. 11/ 6