3 3.3. I 3.3.2. [ ] N(µ, σ 2 ) σ 2 (X 1,..., X n ) X := 1 n (X 1 + + X n ): µ X N(µ, σ 2 /n) 1.8.4 Z = X µ σ/ n N(, 1) 1.8.2 < α < 1/2 Φ(z) =.5 α z α
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2 2.1. : : 2 : ( ): : ( ): : : : ( ) ( ) ( ) : ( pp.53 6 2.3 2.4 ) : 2.2. ( ). i X i (i = 1, 2,..., n) X 1, X 2,..., X n X i (X 1, X 2,..., X n ) ( ) n (x 1, x 2,..., x n ) (X 1, X 2,..., X n ) : X 1,
0 (1 ) 0 (1 ) 01 Excel Excel ( ) = Excel Excel =5+ 5 + 7 =5-5 3 =5* 5 10 =5/ 5 5 =5^ 5 5 ( ), 0, Excel, Excel 13E+05 13 10 5 13000 13E-05 13 10 5 0000
1 ( S/E) 006 7 30 0 (1 ) 01 Excel 0 7 3 1 (-4 ) 5 11 5 1 6 13 7 (5-7 ) 9 1 1 9 11 3 Simplex 1 4 (shadow price) 14 5 (reduced cost) 14 3 (8-10 ) 17 31 17 3 18 33 19 34 35 36 Excel 3 4 (11-13 ) 5 41 5 4
1. 2. 3. 4. 3.2 1. 2. 3. 4 4.1 1. σ f n λ f λ f = 1 nσ f. (4.1) 2. E n, m 1 generation,t g v t g = λ f v = 1 (4.2) vnσ f E = 1 2 mv2 2E v = m t g = 1
2003.3.14 1 nuclear weapon 2 1942 1942 1943 1945.7.15 8. 6 8. 9 2 3 3.1 239, 1 1. 2. 3. 4. 3.2 1. 2. 3. 4 4.1 1. σ f n λ f λ f = 1 nσ f. (4.1) 2. E n, m 1 generation,t g v t g = λ f v = 1 (4.2) vnσ f E
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1 2 flux( ) flux 2.1 flux Flux( flux ) Flux [erg/sec/cm 2 ] erg/sec/cm 2 /Å erg/sec/cm 2 /Hz 1 Flux -2.5 Vega Vega ( Vega +0.03 ) AB cgs F ν [erg/cm 2 /s/hz] m(ab) = 2.5 logf ν 48.6 V-band 2.2 Flux Suprime-Cam
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11_釜先生先生論文_11.indd
3. はじめに Numercl Aly of Sochc Dfferel Equo Kuo KAMA ochc dfferel equosde SDE. 確 率 微 分 方 程 式 d d d dffuo proce P== E= ll [ 3 E = m 4 < - N- 5 < < 3-3 - 6 4 Vol. LV No. 34 d d lm d 3 k =kδ Δ = / d I OΔ }
木オートマトン•トランスデューサによる 自然言語処理
木オートマトン トランスデューサによる 自然言語処理 林 克彦 NTTコミュニケーション科学基礎研究所 hayashi.katsuhiko@lab.ntt.co.jp n I T 1 T 2 I T 1 Pro j(i T 1 T 2 ) (Σ,rk) Σ rk : Σ N {0} nσ (n) rk(σ) = n σ Σ n Σ (n) Σ (n)(σ,rk)σ Σ T Σ (A) A
1 -- 9 -- 3 3--1 LMS NLMS 2009 2 LMS Least Mean Square LMS Normalized LMS NLMS 3--1--1 3 1 AD 3 1 h(n) y(n) d(n) FIR w(n) n = 0, 1,, N 1 N N = 2 3--1-
1 -- 9 3 2009 2 LMS NLMS RLS FIR IIR 3-1 3-2 3-3 3-4 c 2011 1/(13) 1 -- 9 -- 3 3--1 LMS NLMS 2009 2 LMS Least Mean Square LMS Normalized LMS NLMS 3--1--1 3 1 AD 3 1 h(n) y(n) d(n) FIR w(n) n = 0, 1,, N
Microsoft PowerPoint - 20150915-成果発表会（橋本）財団公開用.pptx
第 18 回 人 工 知 能 研 究 成 果 発 表 会 2015 年 9 月 15 日 顔 表 情 の 中 期 モニタリングによる の 健 康 状 態 推 定 に 関 する 研 究 研 究 期 間 : 平 成 24 年 12 5 平 成 27 年 3 31 (24AI 第 128 号 -3) 中 京 学 学 部 機 械 システム 学 科 橋 本 学 個 情 報 保 護 の 観 点 から, 顔 画
Microsoft Word - コピー _2_ ～ tahenryouSample.doc
多 変 量 解 析 目 次. 回 帰 分 析. 単 回 帰 分 析. 重 回 帰 分 析 3.3 標 準 偏 回 帰 係 数 6.4 相 関 係 数 と 決 定 係 数 6.5 回 帰 式 の 信 頼 性 0.6 標 準 誤 差 (Stadard Error) 4.7 偏 回 帰 係 数 の 検 定 5.8 多 重 共 線 性 について 8.9 良 い 重 回 帰 式 を 作 成 する 9. 残 差
; 200 µs 0 1 ms 4 exponential 80 km 5 4 10 7 m/s 10 km 1 ms 5 E k N = e z/h n 6 ; N, H n :, z: ( ) 1 0 7 t ρ + (σe) = 0 E σ 1 σ σ σ e e (1/H e+1/h n )
- [ : ( ) ] 1 (contact) (interaction) 1 2 19 MTI c Mesosphere Thermosphere Ionosphere (MTI) Research Group, Japan 1 2 (1) : (2 ) (2) : (3 ) (3) : (2, 3 ) (4) : - (4 ) 2 3 3 X 1 ; 200 µs 0 1 ms 4 exponential
Microsoft Word - 14_LCMS_アクリルアミド
2,4- (2,4-Dichlorophenoxy) acetic acid 2,4-D 2,4-PA OH O O C A S 94-75-7 C 8 H 6 Cl 2 O 3 Cl Cl ( ) 221. (219.9694) 1) (g/cm 3 ) (25 C) 2) ( C) (.4 mm Hg) 2) ( C) 2) (mmhg) (2 C) 2) (mg/l) (25 C) log P
面内スピンバルブ素子における Hanle 効果
21 Hanle 2010 1 25 : 47-086046 : Copyright 2010, Hiroki Nanaumi. i 1 1 1.1................................... 1 1.1.1............................. 1 1.1.2............................ 1 1.2...........................
(Mamoru Tanahashi) Department of Mechanical and Aerospaoe Engineering Tokyo Institute of Technology ,,., ,, $\sim$,,
1601 2008 69-79 69 (Mamoru Tanahashi) Department of Mechanical and Aerospaoe Engineering Tokyo Institute of Technology 1 100 1950 1960 $\sim$ 1990 1) 2) 3) (DNS) 1 290 DNS DNS 8 8 $(\eta)$ 8 (ud 12 Fig
2 (f4eki) ρ H A a g. v ( ) 2. H(t) ( ) Chapter 5 (f5meanfp) ( ( )? N [] σ e = 8π ( ) e mc 2 = cm 2 e m c (, Thomson cross secion). Cha
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http://astr-www.kj.yamagata-u.ac.jp/~shibata P a θ T P M Chapter 4 (f4a). 2.. 2. (f4cone) ( θ) () g M θ (f4b) T M L 2 (f4eki) ρ H A a g. v ( ) 2. H(t) ( ) Chapter 5 (f5meanfp) ( ( )? N [] σ e = 8π ( )
スライド 1
導 入 通 信 路 モデル Bayes 統 計 最 尤 推 定 とMAP 推 定 データの 性 質 機 械 学 習 の 先 史 時 代 -- 情 報 の 変 換 過 程 のモデル 化 -- 情 報 源 を 記 号 列 ( 例 えば 単 語 列 あるいは 文 字 列 )とする Noisy Channel Model 情 報 源 記 号 列 :t tx 情 報 変 換 雑 音 (N(0,σ 2 ) etc)
Part. 4. () 4.. () 4.. 3 5. 5 5.. 5 5.. 6 5.3. 7 Part 3. 8 6. 8 6.. 8 6.. 8 7. 8 7.. 8 7.. 3 8. 3 9., 34 9.. 34 9.. 37 9.3. 39. 4.. 4.. 43. 46.. 46..
Cotets 6 6 : 6 6 6 6 6 6 7 7 7 Part. 8. 8.. 8.. 9..... 3. 3 3.. 3 3.. 7 3.3. 8 Part. 4. () 4.. () 4.. 3 5. 5 5.. 5 5.. 6 5.3. 7 Part 3. 8 6. 8 6.. 8 6.. 8 7. 8 7.. 8 7.. 3 8. 3 9., 34 9.. 34 9.. 37 9.3.
【補足資料】確率・統計の基礎知識
補 足 資 料 確 率 統 計 の 基 礎 知 識 2011 年 3 月 日 本 銀 行 金 融 機 構 局 金 融 高 度 化 センター 1 目 次 1. 基 本 統 計 量 (1 変 量 ) - 平 均 分 散 標 準 偏 差 パーセント 点 2. 基 本 統 計 量 (2 変 量 ) - 散 布 図 共 分 散 相 関 係 数 相 関 行 列 3. 確 率 変 数 - 確 率 変 数 確 率
21世紀の統計科学 <Vol. III>
21 III HP, 211 1 1 7 1 ( ),.,,.,,. 1 uchida@sigmath.es.osaa-u.ac.jp 168 1, (stochastic differential equation, SDE) 1 X. dx t = b(x t,α)dt + σ(x t,β)dw t, t [,T], X = x., b : R Θ α R, σ : R Θ β R w 1 Wiener,
21世紀の統計科学 <Vol. III>
21 III HP, 2011 11 II 6 1 ( ) 1980 1 tanaka@stat.hit-u.ac.jp 141 1 20 Journal of the Royal Statistical Society, Series B 20 1960 M.S. Bartlett, M.H. Quenouille, H. Wold, A.M. Walker, P. Whittle, E.J. Hannan,
() () () 15%85% ( 10 9 kg m 3 ) (10 21 kg m 3 ) C C C C... () Instroduction : 15 2
email: shibata@sci.kj.yamagata-u.ac.jp URL: http://astr-www.kj.yamagata-u.ac.jp 27 9 29 / Introduction() () () / 1 () () () 15%85% ( 10 9 kg m 3 ) (10 21 kg m 3 ) C C C C... () http://astr-www.kj.yamagata-u.ac.jp/~shibata/
Microsoft Word - Ｓｔｕｄｉｏ3ED Rev.2.2.doc
インタラクティブ 分 析 ツール DS-P600 Gamma Studio ( ガンマスタジオ ) for Microsoft Windows XP pro / 7 pro 文 部 科 学 省 ゲルマニウム 半 導 体 検 出 器 によるガンマ 線 スペクトロメトリ ( 平 成 4 年 3 訂 版 )に 対 応 ガンマ 線 スペクトル 分 析 プログラム これまでのガンマ 線 分 析 プログラムでは
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球形微生物の運動における慣性の影響
1808 2012 56-72 56 * Kenta Ishimoto Research Institute for Mathematical Sciences, Kyoto University (sqruimer) squirmer Stokes $O(\epsilon^{2})$ $\epsilon$ 1 Reynolds $(
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Ⅲ.VaRの 計 測 と 検 証 VaRの 様 々な 計 測 手 法 について 説 明 します VaRの 計 測 は コンピュータが 行 うため その 計 測 過 程 はブラック ボックス 化 しがちです 各 計 測 手 法 の 基 本 的 な 考 え 方 やその 前 提 制 約 などについて 理 解 しておく 必 要 があります VaRをリスク 管 理 に 活 用 するためには バックテストによる
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音 楽 と 言 語 への ベイズ 統 計 的 アプローチ 持 橋 大 地 統 計 数 理 研 究 所 数 理 推 論 研 究 系 准 教 授 daichi@ism.ac.jp 統 計 数 理 研 究 所 オープンハウス 2014 2014-6-13 (Fri) 統 計 的 自 然 言 語 処 理 とは 言 語 の 統 計 的 な 取 り 扱 い (= 計 算 言 語 学 ) 1990 年 代 後 半
<4D6963726F736F667420576F7264202D2048323295FA8ECB90FC8BB388E78C5097FB8E9197BF2E646F63>
X 線 教 育 訓 練 資 料 ( 原 子 力 放 射 線 と 環 境 資 料 ) To foreign students Please see the Radiation Protection texts of US nvironmental Protection Agency (http://www.epa.gov/radiation/topics.html) 機 械 工 学 科 中 村 祐 三.はじめに
298 ア ル ミ ナ セ ラ ミ ッ ク ス 接 合 体 の 静 疲 労 特 性 900K で 最 高 と な る の で, こ の 実 験 で は ア ル ミ ナ ース テ ン レ ス 系 の 接 合 温 度 を 903K に 選 ん だ. 接 合 層 の 厚 さ は 0.15mm,as 85
297 日 本 機 械 学 会 論 文 集 (A 編 ) 59 巻 558 号 (1993 2 ) 論 文 No,92 0919 * ア ル ミ ナ セ ラ ミ ッ ク ス 接 合 体 の 静 疲 労 特 性 笹 木 *1 憲, 元 家 勝 彦 * 1, 川 崎 正 * 1 Stati FatigUe Behavior of Alumina Ceramic Joint Kazunori SASAKI,Katsuhiko
21世紀の統計科学 <Vol. III>
21 75 < Vol. III > 1 2 2008 8 ( ) 2012 1 ( HP ) 1 2 HP 21 Vol.I, Vol.II, Vol.III 2008 2011 2008 2012 2012 2012 1 i 21 8 21 3 3 (computational statistics) (statistical multivariate analysis) (statistical
目 次 第 1 章 序 論 1 1.1 研 究 の 背 景 1 1.1.1 地 球 温 暖 化 防 止 に 向 けた 取 り 組 み 1.1.3 排 出 権 取 引 制 度 の 概 要 1.1.4 東 京 都 排 出 量 取 引 制 度 の 概 要 1.2 既 存 研 究 6 1.3 研 究 の 目
2010 年 度 修 士 論 文 マルチエージェント シミュレーションを 用 いた 東 京 都 排 出 量 取 引 制 度 の 研 究 東 京 大 学 大 学 院 新 領 域 創 成 科 学 研 究 科 環 境 システム 学 専 攻 47-096682 原 田 考 太 指 導 教 員 松 橋 隆 治 教 授 2011 年 1 月 28 日 目 次 第 1 章 序 論 1 1.1 研 究 の 背 景
表紙PDF作成用.indd
ISSN 513-4684 観 光 観 光 情 報 信 能 析 評 価 山 県 内 市 町 村 観 光 ポ 例 田 北 岩 間 観 光 観 光 情 報 信 能 析 評 価 山 県 内 市 町 村 観 光 ポ 例 田 北 俊 昭 山 策 科 岩 間 弘 親 宮 城 県 警 察 1. 研 究 象 エ 内 各 体 観 光 ポ 情 報 ツ 整 備 状 況 確 各 情 報 信 能 比 較 検 討 提 案 観