11_釜先生先生論文_11.indd
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- はすな ゆのもと
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1 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 < <
2 4 Vol. LV No. 34 d d lm d 3 k =kδ Δ = / d I OΔ } { d Nσ } { d [ +] + +/ d lm Sroovch egrl d
3 Mrch 6 5 d = d + d d = + d + d d = d + d d = d + d d = μd + σd ep d d d 45 [] k = kδ k =.. Δ = / k = k- +Δ k k =.. 4 Δk N k k k.. 5 k MALAB = = 5 Δ =. [] y - y + - y K k - y
4 6 Vol. LV No. 34 K 3 [] + K + K Y= Y d d d dy d d 6 P Q 6 d Q d P Y Y 7 図 ブラウン 運 動 のサンプルパス
5 Mrch 6 7 [ ] d = d + d = + + [ ] d d d ep 8 9 log log Y Y e Y d e dy e dy Y Y dy d d d = dd = d = d dy = σ d d e Y Y Y d d d e e =μd + σd 8 3. SDE の 数 値 解 法
6 8 Vol. LV No. 34 Euler-Mruym chemeem [ ] =Δ =..L Δ = /L L + = + Δ + Δ z z ~ N EM [ 3 ] = = d d d [] 3 ep EM 図 幾 何 ブラウン 運 動 [ 4 ] d = -d + d > 3 + = -Δ +Δ = = =.5 Δ =.
![.L Δ = /L L + = + Δ + Δ z z ~ N EM [ 3 ]](/docs-images/42/23025286/images/page_6.jpg "= = d d d [] 3 ep EM 図 幾 何 ブラウン 運 動 [ 4 ]")
7 Mrch 6 9 O-U = 図 3 O-U 過 程 4. 数 値 解 の 収 束 性 = L δ C γ E - L Cδ γ δ δ 7 P q q dq P q q dq d Q q q d q Q q q d q d P q q dqd Q q q d q d P q q dqd Q q q d q d 3 = 3
8 Vol. LV No. 34 = + Δ + Δ EM E L C OΔ EM O Q q q 7 Q R Q d d q d R d d q d 4 Mle cheme E - L Cδ d d d [] 4 = log Δ Δ = Δ=. EM
9 Mrch 6 図 4 近 似 解 の 比 較 log error log Δ / wek ppromo g δ C α Eg - Eg L C 6 EM EM Δ ΔU 3 EΔU = EΔU 3 = EΔU = Δ P U 3 P U 3 P U 3 6 5
10 Vol. LV No. 34 Z Z 7 3 ~ 3 N Z Z E Ple999 p r q 4 8 r q / 4 p q r Kleer 5. 数 値 解 の 安 定 性 6 f d d + = + f Δ
11 Mrch 6 3 d d 9 = e λ lm + = + λ Δ = + λδ lm +λδ < - < λδ < 9 d d d ep E lm P lm EM E E 3 P lm E log N 4
12 4 Vol. LV No. 34 d = µ d + d = 5 μ=-3σ= = [] 5 Δ = Δ = Δ =.5 EM μ= -3 σ=.8 Δ = Δ =.5 5 図 5 数 値 解 の 乗 平 均 と 絶 対 値 E 6. 多 変 数 の 確 率 微 分 方 程 式 d d d.. d d.. d d = dd = d d = d d = ρ d 5
13 Mrch 6 5 ρ d d Y = =.. dy dy d d c dd d d c = ρ =.. d d... R... R R = ΓΛΓ' Λ R Γ R Z.. Z dz dz = ddz dz = d / dz dd ' / dz / dz' ' d Rd 6. R d.5 d.3 d dz.7693 dz.978 dz 3
14 6 Vol. LV No. 34 d d d 7 log log d d d d d ep log log 7. 多 変 数 SDE の 数 値 解 法 [] = Δ =.. L 5 k k k 8 / Δ k ΔU k U P k d d d d d d EM.3 =3 d d = dz dz dz d
![7. 多 変 数 SDE の 数 値 解 法 [] = Δ =.](/docs-images/42/23025286/images/page_14.jpg ". L 5 k k k 8 / Δ k ΔU k U P k.5.6.5.6 d d d d d d EM.")
15 Mrch = =.5 d d ρ = ρ = ρ =.8.69 図 6 変 数 の 幾 何 ブラウン 運 動 8. 結 論 / MALAB
16 8 Vol. LV No. 34 注 SDE Kloede d Ple999 Ple SDE Hghm Mllr d Brock98 5 Kleer 3 Kloede d Ple999 参 考 文 献 [] [] 5 [3] Hghm D. J. A Algorhmc Iroduco o Numercl Smulo of Sochc Dfferel Equo SIAM Revew Vol.43 No [4] Kleer. C. Iroduco o Sochc Clculu wh Applco Imperl College Pre ; 3 edo. [5] Kloede P. E. d E. Ple.999 Numercl Soluo of Sochc Dfferel Equo Sprger Berl. [6] Mllr A G. d. A. Brock. 98 Sochc Mehod Ecoomc d ce Norh- Holld. [7] Ple E. 999 A Iroduco o Numercl Mehod for Sochc Dfferel Equo Ac Numerc Vol
![Iroduco o Sochc Clculu wh Applco Imperl College Pre ; 3 edo. [5] Kloede P. E. d E. Ple.](/docs-images/42/23025286/images/page_16.jpg "999 Numercl Soluo of Sochc Dfferel Equo Sprger Berl. [6] Mllr A G. d. A. Brock. 98 Sochc Mehod Ecoomc d ce Norh- Holld. [7] Ple E.")
チュートリアル：ノンパラメトリックベイズ
{ x,x, L, xn} 2 p( θ, θ, θ, θ, θ, } { 2 3 4 5 θ6 p( p( { x,x, L, N} 2 x { θ, θ2, θ3, θ4, θ5, θ6} K n p( θ θ n N n θ x N + { x,x, L, N} 2 x { θ, θ2, θ3, θ4, θ5, θ6} log p( 6 n logθ F 6 log p( + λ θ F θ
日本糖尿病学会誌第58巻第1号
α β β β β β β α α β α β α l l α l μ l β l α β β Wfs1 β β l l l l μ l l μ μ l μ l Δ l μ μ l μ l l ll l l l l l l l l μ l l l l μ μ l l l l μ l l l l l l l l l l μ l l l μ l μ l l l l l l l l l μ l l l l
一般演題（ポスター）
6 5 13 : 00 14 : 00 A μ 13 : 00 14 : 00 A β β β 13 : 00 14 : 00 A 13 : 00 14 : 00 A 13 : 00 14 : 00 A β 13 : 00 14 : 00 A β 13 : 00 14 : 00 A 13 : 00 14 : 00 A β 13 : 00 14 : 00 A 13 : 00 14 : 00 A
467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 B =(1+R ) B +G τ C C G τ R B C = a R +a W W ρ W =(1+R ) B +(1+R +δ ) (1 ρ) L B L δ B = λ B + μ (W C λ B )
第86回日本感染症学会総会学術集会後抄録（II）
χ μ μ μ μ β β μ μ μ μ β μ μ μ β β β α β β β λ Ι β μ μ β Δ Δ Δ Δ Δ μ μ α φ φ φ α γ φ φ γ φ φ γ γδ φ γδ γ φ φ φ φ φ φ φ φ φ φ φ φ φ α γ γ γ α α α α α γ γ γ γ γ γ γ α γ α γ γ μ μ κ κ α α α β α
第85 回日本感染症学会総会学術集会後抄録（III）
β β α α α µ µ µ µ α α α α γ αβ α γ α α γ α γ µ µ β β β β β β β β β µ β α µ µ µ β β µ µ µ µ µ µ γ γ γ γ γ γ µ α β γ β β µ µ µ µ µ β β µ β β µ α β β µ µµ β µ µ µ µ µ µ λ µ µ β µ µ µ µ µ µ µ µ
24.15章.微分方程式
m d y dt = F m d y = mg dt V y = dy dt d y dt = d dy dt dt = dv y dt dv y dt = g dv y dt = g dt dt dv y = g dt V y ( t) = gt + C V y ( ) = V y ( ) = C = V y t ( ) = gt V y ( t) = dy dt = gt dy = g t dt
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
![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](/thumbs/42/22937190.jpg "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")
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,
日本糖尿病学会誌第58巻第3号
l l μ l l l l l μ l l l l μ l l l l μ l l l l l l l l l l l l l μ l l l l μ Δ l l l μ Δ μ l l l l μ l l μ l l l l l l l l μ l l l l l μ l l l l l l l l μ l μ l l l l l l l l l l l l μ l l l l β l l l μ
0.,,., m Euclid m m. 2.., M., M R 2 ψ. ψ,, R 2 M.,, (x 1 (),, x m ()) R m. 2 M, R f. M (x 1,, x m ), f (x 1,, x m ) f(x 1,, x m ). f ( ). x i : M R.,,
2012 10 13 1,,,.,,.,.,,. 2?.,,. 1,, 1. (θ, φ), θ, φ (0, π),, (0, 2π). 1 0.,,., m Euclid m m. 2.., M., M R 2 ψ. ψ,, R 2 M.,, (x 1 (),, x m ()) R m. 2 M, R f. M (x 1,, x m ), f (x 1,, x m ) f(x 1,, x m ).
日本糖尿病学会誌第58巻第2号
β γ Δ Δ β β β l l l l μ l l μ l l l l α l l l ω l Δ l l Δ Δ l l l l l l l l l l l l l l α α α α l l l l l l l l l l l μ l l μ l μ l l μ l l μ l l l μ l l l l l l l μ l β l l μ l l l l α l l μ l l
受賞講演要旨2012cs3
アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート アハ ート α β α α α α α
第89回日本感染症学会学術講演会後抄録（I）
! ! ! β !!!!!!!!!!! !!! !!! μ! μ! !!! β! β !! β! β β μ! μ! μ! μ! β β β β β β μ! μ! μ!! β ! β ! ! β β ! !! ! !!! ! ! ! β! !!!!! !! !!!!!!!!! μ! β !!!! β β! !!!!!!!!! !! β β β β β β β β !!
untitled
Y = Y () x i c C = i + c = ( x ) x π (x) π ( x ) = Y ( ){1 + ( x )}( 1 x ) Y ( )(1 + C ) ( 1 x) x π ( x) = 0 = ( x ) R R R R Y = (Y ) CS () CS ( ) = Y ( ) 0 ( Y ) dy Y ( ) A() * S( π ), S( CS) S( π ) =
aisatu.pdf
1 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71
EP7000取扱説明書
EP7000 S0109-3012 3 47 811 1213 1419 2021 53 54 5560 61 6263 66 2223 2427 2830 3133 3436 3740 4142 4344 45 46 4750 5152 2 4 5 6 7 1 3 4 5 6 7 8 9 15 16 17 18 13 EP7000 2 10 11 12 13 14 19 20 21 22 23 24
(interval estimation) 3 (confidence coefficient) µ σ/sqrt(n) 4 P ( (X - µ) / (σ sqrt N < a) = α a α X α µ a σ sqrt N X µ a σ sqrt N 2
7 2 1 (interval estimation) 3 (confidence coefficient) µ σ/sqrt(n) 4 P ( (X - µ) / (σ sqrt N < a) = α a α X α µ a σ sqrt N X µ a σ sqrt N 2 (confidence interval) 5 X a σ sqrt N µ X a σ sqrt N - 6 P ( X
(1) 2000 ( ) ( ) 1000 2000 1000 0 http://www.spacepark.city.koriyama.fukushima.jp/ http://www.miraikan.jst.go.jp/ http://www.nasda.go.jp/ 3000 1 1 http://www.city.nara.nara.jp/citizen/jyugsidu/jgy/jsj/
ｒｏｎ０４－０２／ｋｙ７６８４５０３１６８０００３５９４６
β α β α β β β α α α Bugula neritina α β β β γ γ γ γ β β γ β β β β γ β β β β β β β β! ! β β β β μ β μ β β β! β β β β β μ! μ! μ! β β α!! β γ β β β β!! β β β β β β! β! β β β!! β β β β β β β β β β β β!
... 3... 3... 3... 3... 4... 7... 10... 10... 11... 12... 12... 13... 14... 15... 18... 19... 20... 22... 22... 23 2
1 ... 3... 3... 3... 3... 4... 7... 10... 10... 11... 12... 12... 13... 14... 15... 18... 19... 20... 22... 22... 23 2 3 4 5 6 7 8 9 Excel2007 10 Excel2007 11 12 13 - 14 15 16 17 18 19 20 21 22 Excel2007
2 p T, Q
270 C, 6000 C, 2 p T, Q p: : p = N/ m 2 N/ m 2 Pa : pdv p S F Q 1 g 1 1 g 1 14.5 C 15.5 1 1 cal = 4.1855 J du = Q pdv U ( ) Q pdv 2 : z = f(x, y). z = f(x, y) (x 0, y 0 ) y y = y 0 z = f(x, y 0 ) x x =
日本糖尿病学会誌第58巻第7号
l l l l β μ l l l l l l α l l l l l l l μ l l l α l l l l l μ l l l l l l l l l l l l l μ l l l l l β l μ l μ l μ l μ l l l l l μ l l l μ l l μ l l l α α l μ l l μ l α l μ l α l l l μ l l l μ l l μ l
4
4 5 6 7 + 8 = ++ 9 + + + + ++ 10 + + 11 12 WS LC VA L WS = LC VA = LC L L VA = LC L VA L 13 i LC VA WS WS = LC = VA LC VA VA = VA α WS α = VA VA i WS = LC VA i t t+1 14 WS = α WS + WS α WS = WS WS WS =
http://banso.cocolog-nifty.com/ 100 100 250 5 1 1 http://www.banso.com/ 2009 5 2 10 http://www.banso.com/ 2009 5 2 http://www.banso.com/ 2009 5 2 http://www.banso.com/ < /> < /> / http://www.banso.com/
1 GDP Q GDP (a) (b) (c) (d) (e) (f) A (b) (e) (f) Q GDP A GDP GDP = Q 1990 GNP GDP 4095 3004 1091 GNP A Q 1995 7 A 2 2
/, 2001 1 GDP................................... 2 2.......................... 2 3.................................... 4 4........................................ 5 5.....................................
Box-Jenkinsの方法
Box-Jeks の 方 法 自 己 回 帰 AR 任 意 の 時 系 列 を 過 程 ARと 呼 ぶ で 表 す これが AR または AR m m m 個 の 過 去 の 値 に 依 存 する 時 これを 次 数 の 自 己 回 帰 ここで は 時 間 の 経 過 に 対 して 不 変 な 分 布 を 持 つ 系 列 相 関 のない 撹 乱 誤 差 項 である 期 待 値 一 定 の 分 散 σ
<312D322D30348BE08BE28EEC2E696E6464>
57 連 体 修 飾 構 造 における 主 格 助 詞 の の 変 化 1.はじめに 1 2. 問 題 の 所 在 2 1 2 4 HERSETEC, 1, 2 (2007), 57 72 58 1 2 3 4 2 4 1 2 2 1955 3 3. 中 古 語 の 連 体 構 造 における 主 格 助 詞 の 1 2 59 3 1 195 55 1975 1978 1975 1978 1955 5
n=360 28.6% 34.4% 36.9% n=360 2.5% 17.8% 19.2% n=64 0.8% 0.3% n=69 1.7% 3.6% 0.6% 1.4% 1.9% < > n=218 1.4% 5.6% 3.1% 60.6% 0.6% 6.9% 10.8% 6.4% 10.3% 33.1% 1.4% 3.6% 1.1% 0.0% 3.1% n=360 0% 50%
P-12 P-13 3 4 28 16 00 17 30 P-14 P-15 P-16 4 14 29 17 00 18 30 P-17 P-18 P-19 P-20 P-21 P-22
1 14 28 16 00 17 30 P-1 P-2 P-3 P-4 P-5 2 24 29 17 00 18 30 P-6 P-7 P-8 P-9 P-10 P-11 P-12 P-13 3 4 28 16 00 17 30 P-14 P-15 P-16 4 14 29 17 00 18 30 P-17 P-18 P-19 P-20 P-21 P-22 5 24 28 16 00 17 30 P-23
Micro-D 小型高密度角型コネクタ
Micro- 1 2 0.64 1.27 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 1.09 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 3 4 J J
/ 2 ( ) ( ) ( ) = R ( ) ( ) 1 1 1/ 3 = 3 2 2/ R :. (topology)
3 1 3.1. (set) x X x X x X 2. (space) Hilbert Teichmüller 2 R 2 1 2 1 / 2 ( ) ( ) ( ) 1 0 1 + = R 2 0 1 1 ( ) ( ) 1 1 1/ 3 = 3 2 2/ R 2 3 3.1:. (topology) 3.2 30 3 3 2 / 3 3.2.1 S O S (O1)-(O3) (O1) S
