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- すずり あいきょう
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1 1
2 4 μ=0, σ=1 5 μ=2, σ=1 5 μ=0, σ= μ=2, σ=2 5 μ=1, θ 1 =0.5, σ=1 5 μ=1, θ 1 =0.5, σ=
3 3
4 4
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9
10 3 μ=0, σ=1 5 μ=2, σ=1 6 μ=0, σ= μ=2, σ=2 5 μ=1, θ 1 =0.5, σ=1 5 μ=1, θ 1 =0.5, σ=
11 11
12 12
13 自己相関 θ 1 =0.5, θ 2 = ラグ 自己相関 θ 1 =-0.5, θ 2 = ラグ 自己相関 θ 1 =0.8, θ 2 = ラグ 自己相関 θ 1 =0.3, θ 2 = ラグ 自己相関 θ 1 =0.8, θ 2 = ラグ 自己相関 θ 1 =-0.8, θ 2 = ラグ 13
14 14
15 15
16 16
17 自己相関 θ 1 =0.5, θ 2 = ラグ 自己相関 θ 1 =-0.5, θ 2 = ラグ 自己相関 θ 1 =0.8, θ 2 = ラグ 自己相関 θ 1 =0.3, θ 2 = ラグ 自己相関 θ 1 =0.8, θ 2 = ラグ 自己相関 θ 1 =-0.8, θ 2 = ラグ 17
18 18
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20 20
21 5 c=1, φ 1 =0.5, σ=1 120 c=1, φ 1 =1, σ= c=1, φ 1 =1.1, σ= c=-2, φ 1 =0.3, σ=0.5 4 c=0, φ 1 =-0.3, σ=2 3 c=-2, φ 1 =-0.8, σ=
22 22
23 23
24 自己相関 φ 1 =0.8, φ 2 = ラグ φ 1 =0.1, φ 2 =0.5 自己相関 φ 1 =-0.8, φ 2 = ラグ φ 1 =0.5, φ 2 =-0.8 自己相関 φ 1 =0.5, φ 2 = ラグ φ 1 =0.9, φ 2 =-0.8 自己相関 ラグ 自己相関 ラグ 自己相関 ラグ 24
25 25
26 26
27 27
28 自己相関 φ 1 =0.8, φ 2 = ラグ φ 1 =0.1, φ 2 =0.5 自己相関 φ 1 =-0.8, φ 2 = ラグ φ 1 =0.5, φ 2 =-0.8 自己相関 φ 1 =0.5, φ 2 = ラグ φ 1 =0.9, φ 2 =-0.8 自己相関 ラグ 自己相関 ラグ 自己相関 ラグ 28
29 29
30 30
31 31
32 32
33 33
34 34
35 35
36 36
37 37
38 38
39 39
40 40
41 41
42 42
43 43
44 44
45 45
46 46
47 47
48 48
49 Correlogram of DATA1 Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob
50 Correlogram of DATA2 Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob
51 Correlogram of DATA3 Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob
52 52
53 53
54 54
55 55
56 56
57 57
58 Correlogram of DATA3 Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob
59 Correlogram of Residuals from ARMA(1,2) model Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob
60 Correlogram of Residuals from ARMA(1,1) model Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob
61 61
62 62
PAC PAC PAC
PAC PAC PAC + / 398,145,048 411,745,732 13,600,684 24,250,351 25,778,560 1,528,209 4,241,016 3,942,000 299,016 426,636,415 441,466,292 14,829,877 74,000,000 74,000,000 0 74,000,000 74,000,000 0 178,367,442
2 7 ( ) µ AC-2
AC-1 AC-2 AC-3 AC-4 AC-5 AC-6 AC-7 AC-8 AC-9 * * * AC-10 AC-11 AC-12 AC-13 AC-14 AC-15 AC-16 AC-17 AC-18 AC-19 AC-20 AC-21 AC-22 AC-23 AC-24 AC-25 AC-26 AC-27 AC-28 AC-29 AC-30 AC-31 AC-32 * * * * AC-33
エンジョイ北スポーツ
28 3 20 85132 http://www.kita-city-taikyo.or.jp 85 63 27 27 85132 http://www.kita-city-taikyo.or.jp 2 2 3 4 4 3 6 78 27, http://www.kita-city-taikyo.or.jp 85132 3 35 11 8 52 11 8 2 3 4 1 2 4 4 5 4 6 8
7 ( 7 ( Workfile Excel hatuden 1000kWh kion_average kion_max kion_min date holiday *1 obon 7.1 Workfile 1. Workfile File - New -
1 EViews 4 2007 7 4 7 ( 2 7.1 Workfile............................................ 2 7.2........................................... 4 8 6 8.1................................................. 6 8.2................................................
10
z c j = N 1 N t= j1 [ ( z t z ) ( )] z t j z q 2 1 2 r j /N j=1 1/ N J Q = N(N 2) 1 N j j=1 r j 2 2 χ J B d z t = z t d (1 B) 2 z t = (z t z t 1 ) (z t 1 z t 2 ) (1 B s )z t = z t z t s _ARIMA CONSUME
²�ËÜËܤǻþ·ÏÎó²òÀÏÊÙ¶¯²ñ - Â裱¾Ï¤ÈÂ裲¾ÏÁ°È¾
Kano Lab. Yuchi MATSUOKA December 22, 2016 1 / 32 1 1.1 1.2 1.3 1.4 2 ARMA 2.1 ARMA 2 / 32 1 1.1 1.2 1.3 1.4 2 ARMA 2.1 ARMA 3 / 32 1.1.1 - - - 4 / 32 1.1.2 - - - - - 5 / 32 1.1.3 y t µ t = E(y t ), V
橡表紙参照.PDF
CIRJE-J-58 X-12-ARIMA 2000 : 2001 6 How to use X-12-ARIMA2000 when you must: A Case Study of Hojinkigyo-Tokei Naoto Kunitomo Faculty of Economics, The University of Tokyo Abstract: We illustrate how to
LLG-R8.Nisus.pdf
d M d t = γ M H + α M d M d t M γ [ 1/ ( Oe sec) ] α γ γ = gµ B h g g µ B h / π γ g = γ = 1.76 10 [ 7 1/ ( Oe sec) ] α α = λ γ λ λ λ α γ α α H α = γ H ω ω H α α H K K H K / M 1 1 > 0 α 1 M > 0 γ α γ =
時系列解析と自己回帰モデル
B L11(2017-07-03 Mon) : Time-stamp: 2017-07-03 Mon 11:04 JST hig,,,.,. http://hig3.net ( ) L11 B(2017) 1 / 28 L10-Q1 Quiz : 1 6 6., x[]={1,1,3,3,3,8}; (. ) 2 x = 0, 1, 2,..., 9 10, 10. u[]={0,2,0,3,0,0,0,0,1,0};
ファイナンスのための数学基礎 第1回 オリエンテーション、ベクトル
時系列分析 変量時系列モデルとその性質 担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ 時系列モデル 時系列モデルとは時系列データを生み出すメカニズムとなるものである これは実際には未知である 私たちにできるのは観測された時系列データからその背後にある時系列モデルを推測 推定するだけである 以下ではいくつかの代表的な時系列モデルを考察する 自己回帰モデル (Auoregressive Model もっとも頻繁に使われる時系列モデルは自己回帰モデル
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
Microsoft Word - eviews2_
2018/02/02 新谷元嗣 藪友良 高尾庄吾 2 章 : 定常時系列モデル ここでは教科書 2 章 ( 定常時系列モデル ) の内容を再現する 具体的には ARMA モデルにおける同定 推定の手順 構造変化の問題を扱う 1 コレログラム Workfile を新規作成し ホームページの SIM2.xls から データを読み込もう 人工的に発生させたデータなので Date specification
1 (1) () (3) I 0 3 I I d θ = L () dt θ L L θ I d θ = L = κθ (3) dt κ T I T = π κ (4) T I κ κ κ L l a θ L r δr δl L θ ϕ ϕ = rθ (5) l
1 1 ϕ ϕ ϕ S F F = ϕ (1) S 1: F 1 1 (1) () (3) I 0 3 I I d θ = L () dt θ L L θ I d θ = L = κθ (3) dt κ T I T = π κ (4) T I κ κ κ L l a θ L r δr δl L θ ϕ ϕ = rθ (5) l : l r δr θ πrδr δf (1) (5) δf = ϕ πrδr
ｎｓｇ０２－１３／ｋｙ０４５０５９３０１６０００３３２１０
φ φ φ φ κ κ α α μ μ α α μ χ et al Neurosci. Res. Trpv J Physiol μ μ α α α β in vivo β β β β β β β β in vitro β γ μ δ μδ δ δ α θ α θ α In Biomechanics at Micro- and Nanoscale Levels, Volume I W W v W
「諸雑公文書」整理の中間報告
30 10 3 from to 10 from to ( ) ( ) 20 20 20 20 20 35 8 39 11 41 10 41 9 41 7 43 13 41 11 42 7 42 11 41 7 42 10 4 4 8 4 30 10 ( ) ( ) 17 23 5 11 5 8 8 11 11 13 14 15 16 17 121 767 1,225 2.9 18.7 29.8 3.9
untitled
83 01 01 02 07 09 10 170,356 114,020 56,335 40,058 16,276 4,036 221 20,091 33 461 19,663 7,472 12,190 331 12,521 202,821 135,705 67,115 43,675 23,440 3,460 450 26,451 537 487 26,501 9,801 16,700 68
( ) sin 1 x, cos 1 x, tan 1 x sin x, cos x, tan x, arcsin x, arccos x, arctan x. π 2 sin 1 x π 2, 0 cos 1 x π, π 2 < tan 1 x < π 2 1 (1) (
6 20 ( ) sin, cos, tan sin, cos, tan, arcsin, arccos, arctan. π 2 sin π 2, 0 cos π, π 2 < tan < π 2 () ( 2 2 lim 2 ( 2 ) ) 2 = 3 sin (2) lim 5 0 = 2 2 0 0 2 2 3 3 4 5 5 2 5 6 3 5 7 4 5 8 4 9 3 4 a 3 b
Super perfect numbers and Mersenne perefect numbers /2/22 1 m, , 31 8 P = , P =
Super perfect numbers and Mersenne perefect numbers 3 2019/2/22 1 m, 2 2 5 3 5 4 18 5 20 6 25 7, 31 8 P = 5 35 9, 38 10 P = 5 39 1 1 m, 1: m = 28 m = 28 m = 10 height48 2 4 3 A 40 2 3 5 A 2002 2 7 11 13
Isogai, T., Building a dynamic correlation network for fat-tailed financial asset returns, Applied Network Science (7):-24, 206,
H28. (TMU) 206 8 29 / 34 2 3 4 5 6 Isogai, T., Building a dynamic correlation network for fat-tailed financial asset returns, Applied Network Science (7):-24, 206, http://link.springer.com/article/0.007/s409-06-0008-x
museum data no74
74 Museum Data No.74 (2008.12) 1 2 Museum Data No.74 (2008.12) Museum Data No.74 (2008.12) 3 4 Museum Data No.74 (2008.12) Museum Data No.74 (2008.12) 5 6 Museum Data No.74 (2008.12) Museum Data No.74
AR(1) y t = φy t 1 + ɛ t, ɛ t N(0, σ 2 ) 1. Mean of y t given y t 1, y t 2, E(y t y t 1, y t 2, ) = φy t 1 2. Variance of y t given y t 1, y t
87 6.1 AR(1) y t = φy t 1 + ɛ t, ɛ t N(0, σ 2 ) 1. Mean of y t given y t 1, y t 2, E(y t y t 1, y t 2, ) = φy t 1 2. Variance of y t given y t 1, y t 2, V(y t y t 1, y t 2, ) = σ 2 3. Thus, y t y t 1,
II (2011 ) ( ) α β û i R
II 3 9 9 α β 3 û i 4 R 3 5 4 4 3 6 3 6 3 6 4 6 5 3 6 F 5 7 F 6 8 GLS 8 8 heil and Goldberger Model 9 MLE 9 9 I 3 93 II 3 94 AR 4 95 5 96 6 6 8 3 3 3 3 3 i 3 33 3 Wald, LM, LR 33 3 34 4 38 5 39 6 43 7 44
1. z dr er r sinθ dϕ eϕ r dθ eθ dr θ dr dθ r x 0 ϕ r sinθ dϕ r sinθ dϕ y dr dr er r dθ eθ r sinθ dϕ eϕ 2. (r, θ, φ) 2 dr 1 h r dr 1 e r h θ dθ 1 e θ h
IB IIA 1 1 r, θ, φ 1 (r, θ, φ)., r, θ, φ 0 r
80 X 1, X 2,, X n ( λ ) λ P(X = x) = f (x; λ) = λx e λ, x = 0, 1, 2, x! l(λ) = n f (x i ; λ) = i=1 i=1 n λ x i e λ i=1 x i! = λ n i=1 x i e nλ n i=1 x
80 X 1, X 2,, X n ( λ ) λ P(X = x) = f (x; λ) = λx e λ, x = 0, 1, 2, x! l(λ) = n f (x i ; λ) = n λ x i e λ x i! = λ n x i e nλ n x i! n n log l(λ) = log(λ) x i nλ log( x i!) log l(λ) λ = 1 λ n x i n =
- 1 - 2 ç 21,464 5.1% 7,743 112 11,260 2,349 36.1% 0.5% 52.5% 10.9% 1,039 0.2% 0 1 84 954 0.0% 0.1% 8.1% 91.8% 2,829 0.7% 1,274 1,035 496 24 45.0% 36.6% 17.5% 0.8% 24,886 5.9% 9,661 717 6,350 8,203 38.8%
u Θ u u u ( λ + ) v Θ v v v ( λ + ) (.) Θ ( λ + ) (.) u + + v (.),, S ( λ + ) uv,, S uv, SH (.8) (.8) S S (.9),
ML rgr ML ML ML (,, ) σ τ τ u + + τ σ τ v + + τ τ σ + + (.) uv,,,, σ, σ, σ, τ, τ, τ t (Hook) σ λθ + ε, τ γ σ λθ + ε, τ γ σ λθ + ε, τ γ λ, E ν ν λ E, E ( + ν)( ν) ( + ν) Θ Θ ε + ε + ε (.) ε, ε, ε, γ, γ,
untitled
-35- -36- -37- -38- -39- l l -40- -41- -42- () -43- -44- -45- HWL OP+66.8m 367.05 HWL OP+157.6m HWL OP+238.3m -46- -47- HWL OP+328.8m -48- -49- (12) No.1 No.2 No.3 (13) (12) (12) (12) (14) (12) (12) (12)
Microsoft Word - eviews2_20150526
2015/05/26 新 谷 元 嗣 藪 友 良 高 尾 庄 吾 2 章 : 定 常 時 系 列 モデル ここでは 教 科 書 2 章 ( 定 常 時 系 列 モデル)の 内 容 を 再 現 する 具 体 的 には ARMA モデルに おける 同 定 推 定 の 手 順 構 造 変 化 の 問 題 を 説 明 する 1 コレログラム Workfile を 新 規 作 成 し ホームページの SIM2.xls
untitled
9118 154 B-1 B-3 B- 5cm 3cm 5cm 3m18m5.4m.5m.66m1.3m 1.13m 1.134m 1.35m.665m 5 , 4 13 7 56 M 1586.1.18 7.77.9 599.5.8 7 1596.9.5 7.57.75 684.11.9 8.5 165..3 7.9 87.8.11 6.57. 166.6.16 7.57.6 856 6.6.5
all.dvi
72 9 Hooke,,,. Hooke. 9.1 Hooke 1 Hooke. 1, 1 Hooke. σ, ε, Young. σ ε (9.1), Young. τ γ G τ Gγ (9.2) X 1, X 2. Poisson, Poisson ν. ν ε 22 (9.) ε 11 F F X 2 X 1 9.1: Poisson 9.1. Hooke 7 Young Poisson G
概況
2 4 6 2 2 2 3 2 4 22 5 23 27 34 37 44 45 46 2 78.67 85.77 2.6. 7. 2 2, 65 85,464 93,8 65 85.5 93.2 8 56.2 77.9 2 8.87 88.8 3 () 65 3 6 2 2 2 2 2 22 3 2 2 2 2 2 2 2 2 28.58 28.74 29.9 8.8 8.84 2.63 65 28.3
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
N cos s s cos ψ e e e e 3 3 e e 3 e 3 e
3 3 5 5 5 3 3 7 5 33 5 33 9 5 8 > e > f U f U u u > u ue u e u ue u ue u e u e u u e u u e u N cos s s cos ψ e e e e 3 3 e e 3 e 3 e 3 > A A > A E A f A A f A [ ] f A A e > > A e[ ] > f A E A < < f ; >
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,
2
2 485 1300 1 6 17 18 3 18 18 3 17 () 6 1 2 3 4 1 18 11 27 10001200 705 2 18 12 27 10001230 705 3 19 2 5 10001140 302 5 () 6 280 2 7 ACCESS WEB 8 9 10 11 12 13 14 3 A B C D E 1 Data 13 12 Data 15 9 18 2
O x y z O ( O ) O (O ) 3 x y z O O x v t = t = 0 ( 1 ) O t = 0 c t r = ct P (x, y, z) r 2 = x 2 + y 2 + z 2 (t, x, y, z) (ct) 2 x 2 y 2 z 2 = 0
9 O y O ( O ) O (O ) 3 y O O v t = t = 0 ( ) O t = 0 t r = t P (, y, ) r = + y + (t,, y, ) (t) y = 0 () ( )O O t (t ) y = 0 () (t) y = (t ) y = 0 (3) O O v O O v O O O y y O O v P(, y,, t) t (, y,, t )
c y /2 ddy = = 2π sin θ /2 dθd /2 [ ] 2π cos θ d = log 2 + a 2 d = log 2 + a 2 = log 2 + a a 2 d d + 2 = l
![c y /2 ddy = = 2π sin θ /2 dθd /2 [ ] 2π cos θ d = log 2 + a 2 d = log 2 + a 2 = log 2 + a a 2 d d + 2 = l](/thumbs/85/91372642.jpg "c y /2 ddy = = 2π sin θ /2 dθd /2 [ ] 2π cos θ d = log 2 + a 2 d = log 2 + a 2 = log 2 + a a 2 d d + 2 = l")
c 28. 2, y 2, θ = cos θ y = sin θ 2 3, y, 3, θ, ϕ = sin θ cos ϕ 3 y = sin θ sin ϕ 4 = cos θ 5.2 2 e, e y 2 e, e θ e = cos θ e sin θ e θ 6 e y = sin θ e + cos θ e θ 7.3 sgn sgn = = { = + > 2 < 8.4 a b 2
本文／報告３
Integral 3D Contents Production from Multi View Images Kensuke IKEYA Kensuke HISATOMI Miwa KATAYAMA and Yuichi IWADATE ABSTRACT NHK R&D/No.144/2014.3 47 48 NHK R&D/No.144/2014.3 NHK R&D/No.144/2014.3 49
untitled
1 211022 2 11150 211022384 3 1000 23% 77% 10% 10% 5% 20% 15% 40% 5% 3% 8% 16% 15% 42% 5% 6% 4 =1000 = 66 5 =1000 = 59 6 52%(42% 1000 7 56% 41% 40% 97% 3% 11%, 2% 3%, 41 7% 49% 30%, 18%, 40%, 83% =1000
10:30 12:00 P.G. vs vs vs 2
1 10:30 12:00 P.G. vs vs vs 2 LOGIT PROBIT TOBIT mean median mode CV 3 4 5 0.5 1000 6 45 7 P(A B) = P(A) + P(B) - P(A B) P(B A)=P(A B)/P(A) P(A B)=P(B A) P(A) P(A B) P(A) P(B A) P(B) P(A B) P(A) P(B) P(B
1 2 3 1 34060120 1,00040 2,000 1 5 10 50 2014B 305,000140 285 5 6 9 1,838 50 922 78 5025 50 10 1 2
0120-563-506 / 9001800 9001700 123113 0120-860-777 163-8626 6-13-1 Tel.03-6742-3111 http://www.himawari-life.co.jp 1 2 3 1 34060120 1,00040 2,000 1 5 10 50 2014B 305,000140 285 5 6 9 1,838 50 922 78 5025
II (No.2) 2 4,.. (1) (cm) (2) (cm) , (
II (No.1) 1 x 1, x 2,..., x µ = 1 V = 1 k=1 x k (x k µ) 2 k=1 σ = V. V = σ 2 = 1 x 2 k µ 2 k=1 1 µ, V σ. (1) 4, 7, 3, 1, 9, 6 (2) 14, 17, 13, 11, 19, 16 (3) 12, 21, 9, 3, 27, 18 (4) 27.2, 29.3, 29.1, 26.0,
EPSON LP-S7500シリーズ 取扱説明書1 セットアップと使い方編
A B K L N N N N A B A N B N N A B D A B A B N N N N N N N N N N N K A B E C D F G N N N A B N N A A K B C D L E L L K F A B G N C N N C D B K E A B F AC N K G A B C H K D F E B G H K I G H L J
seminar0220a.dvi
1 Hi-Stat 2 16 2 20 16:30-18:00 2 2 217 1 COE 4 COE RA E-MAIL: ged0104@srv.cc.hit-u.ac.jp 2004 2 25 S-PLUS S-PLUS S-PLUS S-code 2 [8] [8] [8] 1 2 ARFIMA(p, d, q) FI(d) φ(l)(1 L) d x t = θ(l)ε t ({ε t }
64 3 g=9.85 m/s 2 g=9.791 m/s 2 36, km ( ) 1 () 2 () m/s : : a) b) kg/m kg/m k
63 3 Section 3.1 g 3.1 3.1: : 64 3 g=9.85 m/s 2 g=9.791 m/s 2 36, km ( ) 1 () 2 () 3 9.8 m/s 2 3.2 3.2: : a) b) 5 15 4 1 1. 1 3 14. 1 3 kg/m 3 2 3.3 1 3 5.8 1 3 kg/m 3 3 2.65 1 3 kg/m 3 4 6 m 3.1. 65 5
ｽﾗｲﾄﾞ ﾀｲﾄﾙなし
(LNA) (LNA) (PA) ASK FSK PSK BER Bit Error Rate/ratio QPSK GMSK QAM OFDM ASK FSK PSK ASK(Amplitude-shift keying) e( t) = S( t)cos( ω t + θ ) c AM S(t) [+1,0] [+1/2, 1/2] 1 1 2 S(t) 0 1 2 e(t) C O B A E
P01_表紙
INDEX MEDIA DATA 2017 2 MEDIA DATA 2017 3 4.9 6.1 3.4 3.9 11.7 11.4 11.5 10.9 7.7 4.9 5.7 6.5 4.4 3.9 2.4 3.3 MEDIA DATA 2017 4 70.6 69.2 67.3 63.7 11.6 8.9 10.4 6.9 16.6 15.6 15.1 12.7 9.7 8.6 9.0 14.2
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)
SO(2)
TOP URL http://amonphys.web.fc2.com/ 1 12 3 12.1.................................. 3 12.2.......................... 4 12.3............................. 5 12.4 SO(2).................................. 6
-- o C inter Arctic Oscillation Index Sapporo Air-Temp Matlab randn (red n
--.........................4..3. (autoregressive process)...5..4....6..5. (MA)...8..6. (ARMA)...8..7. (ARIMA)...8..8....8.3....8.3......4....3...4.. - (persistency) (serial correlation) m amias (988) 970
xyz,, uvw,, Bernoulli-Euler u c c c v, w θ x c c c dv ( x) dw uxyz (,, ) = u( x) y z + ω( yz, ) φ dx dx c vxyz (,, ) = v( x) zθ x ( x) c wxyz (,, ) =
,, uvw,, Bernoull-Euler u v, w θ dv ( ) dw u (,, ) u( ) ω(, ) φ d d v (,, ) v( ) θ ( ) w (,, ) w( ) θ ( ) (11.1) ω φ φ dθ / dφ v v θ u w u w 11.1 θ θ θ 11. vw, (11.1) u du d v d w ε d d d u v ω γ φ w u
66 σ σ (8.1) σ = 0 0 σd = 0 (8.2) (8.2) (8.1) E ρ d = 0... d = 0 (8.3) d 1 NN K K 8.1 d σd σd M = σd = E 2 d (8.4) ρ 2 d = I M = EI ρ 1 ρ = M EI ρ EI
65 8. K 8 8 7 8 K 6 7 8 K 6 M Q σ (6.4) M O ρ dθ D N d N 1 P Q B C (1 + ε)d M N N h 2 h 1 ( ) B (+) M 8.1: σ = E ρ (E, 1/ρ ) (8.1) 66 σ σ (8.1) σ = 0 0 σd = 0 (8.2) (8.2) (8.1) E ρ d = 0... d = 0 (8.3)
() [REQ] 0m 0 m/s () [REQ] (3) [POS] 4.3(3) ()() () ) m/s 4. ) 4. AMEDAS
![() [REQ] 0m 0 m/s () [REQ] (3) [POS] 4.3(3) ()() () ) m/s 4. ) 4. AMEDAS](/thumbs/92/107891201.jpg "() [REQ] 0m 0 m/s () [REQ] (3) [POS] 4.3(3) ()() () ) m/s 4. ) 4. AMEDAS")
() [REQ] 4. 4. () [REQ] 0m 0 m/s () [REQ] (3) [POS] 4.3(3) ()() () 0 0 4. 5050 0 ) 00 4 30354045m/s 4. ) 4. AMEDAS ) 4. 0 3 ) 4. 0 4. 4 4.3(3) () [REQ] () [REQ] (3) [POS] () ()() 4.3 P = ρ d AnC DG ()
l µ l µ l 0 (1, x r, y r, z r ) 1 r (1, x r, y r, z r ) l µ g µν η µν 2ml µ l ν 1 2m r 2mx r 2 2my r 2 2mz r 2 2mx r 2 1 2mx2 2mxy 2mxz 2my r 2mz 2 r
2 1 (7a)(7b) λ i( w w ) + [ w + w ] 1 + w w l 2 0 Re(γ) α (7a)(7b) 2 γ 0, ( w) 2 1, w 1 γ (1) l µ, λ j γ l 2 0 Re(γ) α, λ w + w i( w w ) 1 + w w γ γ 1 w 1 r [x2 + y 2 + z 2 ] 1/2 ( w) 2 x2 + y 2 + z 2
16soukatsu_p1_40.ai
2 2016 DATA. 01 3 DATA. 02 4 DATA. 03 5 DATA. 04 6 DATA. 05 7 DATA. 06 8 DATA. 07 9 DATA. 08 DATA. 09 DATA. 10 DATA. 11 DATA. 12 DATA. 13 DATA. 14 10 11 12 13 COLUMN 1416 17 18 19 DATA. 15 20 DATA. 16
(Compton Scattering) Beaming 1 exp [i (k x ωt)] k λ k = 2π/λ ω = 2πν k = ω/c k x ωt ( ω ) k α c, k k x ωt η αβ k α x β diag( + ++) x β = (ct, x) O O x
![(Compton Scattering) Beaming 1 exp [i (k x ωt)] k λ k = 2π/λ ω = 2πν k = ω/c k x ωt ( ω ) k α c, k k x ωt η αβ k α x β diag( + ++) x β = (ct, x) O O x](/thumbs/104/162595168.jpg "(Compton Scattering) Beaming 1 exp [i (k x ωt)] k λ k = 2π/λ ω = 2πν k = ω/c k x ωt ( ω ) k α c, k k x ωt η αβ k α x β diag( + ++) x β = (ct, x) O O x")
Compton Scattering Beaming exp [i k x ωt] k λ k π/λ ω πν k ω/c k x ωt ω k α c, k k x ωt η αβ k α x β diag + ++ x β ct, x O O x O O v k α k α β, γ k γ k βk, k γ k + βk k γ k k, k γ k + βk 3 k k 4 k 3 k
( ) e + e ( ) ( ) e + e () ( ) e e Τ ( ) e e ( ) ( ) () () ( ) ( ) ( ) ( )
n n (n) (n) (n) (n) n n ( n) n n n n n en1, en ( n) nen1 + nen nen1, nen ( ) e + e ( ) ( ) e + e () ( ) e e Τ ( ) e e ( ) ( ) () () ( ) ( ) ( ) ( ) ( n) Τ n n n ( n) n + n ( n) (n) n + n n n n n n n n
医系の統計入門第 2 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, 第 2 版 1 刷発行時のものです.
医系の統計入門第 2 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/009192 このサンプルページの内容は, 第 2 版 1 刷発行時のものです. i 2 t 1. 2. 3 2 3. 6 4. 7 5. n 2 ν 6. 2 7. 2003 ii 2 2013 10 iii 1987
「スウェーデン企業におけるワーク・ライフ・バランス調査 」報告書
1 2004 12 2005 4 5 100 25 3 1 76 2 Demoskop 2 2004 11 24 30 7 2 10 1 2005 1 31 2 4 5 2 3-1-1 3-1-1 Micromediabanken 2005 1 507 1000 55.0 2 77 50 50 /CEO 36.3 37.4 18.1 3-2-1 43.0 34.4 / 17.6 3-2-2 78 79.4
35
D: 0.BUN 7 8 4 B5 6 36 6....................................... 36 6.................................... 37 6.3................................... 38 6.3....................................... 38 6.4..........................................
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 +
1. 1 A : l l : (1) l m (m 3) (2) m (3) n (n 3) (4) A α, β γ α β + γ = 2 m l lm n nα nα = lm. α = lm n. m lm 2β 2β = lm β = lm 2. γ l 2. 3
1. 1 A : l l : (1) l m (m 3) (2) m (3) n (n 3) (4) A 2 1 2 1 2 3 α, β γ α β + γ = 2 m l lm n nα nα = lm. α = lm n. m lm 2β 2β = lm β = lm 2. γ l 2. 3 4 P, Q R n = {(x 1, x 2,, x n ) ; x 1, x 2,, x n R}
σ t σ t σt nikkei HP nikkei4csv H R nikkei4<-readcsv("h:=y=ynikkei4csv",header=t) (1) nikkei header=t nikkei4csv 4 4 nikkei nikkei4<-dataframe(n
R 1 R R R tseries fseries 1 tseries fseries R Japan(Tokyo) R library(tseries) library(fseries) 2 t r t t 1 Ω t 1 E[r t Ω t 1 ] ɛ t r t = E[r t Ω t 1 ] + ɛ t ɛ t 2 iid (independently, identically distributed)
Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版）.doc
Q3-1-1 テキスト P59 10.8.3.2.1.0 -.1 -.2 10.4 10.0 9.6 9.2 8.8 -.3 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 R e s i d u al A c tual Fi tte d Dependent Variable: LOG(TAXH) Date: 10/26/05 Time: 15:42 Sample: 1975
s = 1.15 (s = 1.07), R = 0.786, R = 0.679, DW =.03 5 Y = 0.3 (0.095) (.708) X, R = 0.786, R = 0.679, s = 1.07, DW =.03, t û Y = 0.3 (3.163) + 0
7 DW 7.1 DW u 1, u,, u (DW ) u u 1 = u 1, u,, u + + + - - - - + + - - - + + u 1, u,, u + - + - + - + - + u 1, u,, u u 1, u,, u u +1 = u 1, u,, u Y = α + βx + u, u = ρu 1 + ɛ, H 0 : ρ = 0, H 1 : ρ 0 ɛ 1,
46 4 E E E E E 0 0 E E = E E E = ) E =0 2) φ = 3) ρ =0 1) 0 2) E φ E = grad φ E =0 P P φ = E ds 0
4 4.1 conductor E E E 4.1: 45 46 4 E E E E E 0 0 E E = E E E =0 4.1.1 1) E =0 2) φ = 3) ρ =0 1) 0 2) E φ E = grad φ E =0 P P φ = E ds 0 4.1 47 0 0 3) ε 0 div E = ρ E =0 ρ =0 0 0 a Q Q/4πa 2 ) r E r 0 Gauss
研究シリーズ第40号
165 PEN WPI CPI WAGE IIP Feige and Pearce 166 167 168 169 Vector Autoregression n (z) z z p p p zt = φ1zt 1 + φ2zt 2 + + φ pzt p + t Cov( 0 ε t, ε t j )= Σ for for j 0 j = 0 Cov( ε t, zt j ) = 0 j = >
DVIOUT-HYOU
() P. () AB () AB ³ ³, BA, BA ³ ³ P. A B B A IA (B B)A B (BA) B A ³, A ³ ³ B ³ ³ x z ³ A AA w ³ AA ³ x z ³ x + z +w ³ w x + z +w ½ x + ½ z +w x + z +w x,,z,w ³ A ³ AA I x,, z, w ³ A ³ ³ + + A ³ A A P.
I II III IV V
I II III IV V N/m 2 640 980 50 200 290 440 2m 50 4m 100 100 150 200 290 390 590 150 340 4m 6m 8m 100 170 250 µ = E FRVβ β N/mm 2 N/mm 2 1.1 F c t.1 3 1 1.1 1.1 2 2 2 2 F F b F s F c F t F b F s 3 3 3
2
from One 1 2 24 2 3 4 30 4 5 47 13 6 7 34 2 13 8 34.................................. 9 15-1-5 15-1-4 10 11 12 12 13 14 15 A ( 1) A A 2 B B 16 2 2 17 3 C C 18 3 19 ( ) 15 2 5 ( 56 2 16 20 2 5 ) (1) (2)
こんにちは由美子です
Analysis of Variance 2 two sample t test analysis of variance (ANOVA) CO 3 3 1 EFV1 µ 1 µ 2 µ 3 H 0 H 0 : µ 1 = µ 2 = µ 3 H A : Group 1 Group 2.. Group k population mean µ 1 µ µ κ SD σ 1 σ σ κ sample mean
1.500 m X Y m m m m m m m m m m m m N/ N/ ( ) qa N/ N/ 2 2
1.500 m X Y 0.200 m 0.200 m 0.200 m 0.200 m 0.200 m 0.000 m 1.200 m m 0.150 m 0.150 m m m 2 24.5 N/ 3 18.0 N/ 3 30.0 0.60 ( ) qa 50.79 N/ 2 0.0 N/ 2 20.000 20.000 15.000 15.000 X(m) Y(m) (kn/m 2 ) 10.000
H22 BioS t (i) treat1 treat2 data d1; input patno treat1 treat2; cards; ; run; 1 (i) treat = 1 treat =
H BioS t (i) treat treat data d; input patno treat treat; cards; 3 8 7 4 8 8 5 5 6 3 ; run; (i) treat treat data d; input group patno period treat y; label group patno period ; cards; 3 8 3 7 4 8 4 8 5