数理言語

31 33

17 3 31 33 36 38 42 45 47 50 52 54 57 60 74 80 82 88 89 92 98 101 104 106 94 1 252 37 1 2 2 1 252 38 1 15 3 16 6 24 17 2 10 252 29 15 21 20 15 4 15 467,555 14 11 25 15 1 6 15 5 ( ) 41 2 634 640 1 5 252

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No. MEDIA DATA 0 B O O K 00-090-0 0 000900 000 00 00 00 0000 0900 000900 AREA MAP 0,000 0,000 0,000 0,000 00,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 00,000 0,000

融合規則 ( もっとも簡単な形, 選言的三段論法 ) ll mm ll mm これについては (ll mm) mmが推論の前提部になり mmであるから mmは常に偽となることがわかり ll mmはllと等しくなることがわかる 機械的には 分配則より (ll mm) mm (ll mm) 0 ll m

知識工学 ( 第 5 回 ) 二宮崇 ( ninomiya@cs.ehime-u.ac.jp ) 論理的エージェント (7 章のつづき ) 証明の戦略その 3 ( 融合法 ) 証明の戦略その 1 やその 2 で証明できたときは たしかにKKKK ααとなることがわかるが なかなか証明できないときや 証明が本当にできないときには KKKK ααが成り立つのか成り立たないのかわからない また どのような証明手続きを踏めば証明できるのか定かではない

知識工学 II ( 第 2 回 ) 二宮崇 ( ) 論理的エージェント (7 章 ) 論理による推論 命題論理 述語論理 ブール関数 ( 論理回路 )+ 推論 ブール関数 +( 述語 限量子 ( ) 変数 関数 定数 等号 )+ 推論 7.1 知識

知識工学 II ( 第 回 ) 二宮崇 ( ninomiya@cs.ehime-u.ac.jp ) 論理的エージェント (7 章 ) 論理による推論 命題論理 述語論理 ブール関数 ( 論理回路 )+ 推論 ブール関数 +( 述語 限量子 ( ) 変数 関数 定数 等号 )+ 推論 7. 知識に基づくエージェント知識ベース (knowledge base, KB): 文 の集合 他の 文 から導出されない

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2019 年 5 月 7 日 @ 統計モデリング 統計モデリング 第四回配布資料 ( 予習用 ) 文献 : a) A. J. Dobson and A. G. Barnett: An Introduction to Generalized Linear Models. 3rd ed., CRC Press. b) H. Dung, et al: Monitoring the Transmission

2

2 6 7 9 4 6 7 2 3 4 5 6 7 8-0 - G G G G G G f f 9 e f - e f 0 5 e fe e c c cc B FD F 5 2 5 D F C e e e b 3 f f 5 ff ff f f f f b b bb b b b c c c ee ee e ee ee e f f 4 e e 7 5 5 e bb 6 7 f GE 8 f 9 5 F

周波数割り当て表

APPENDIX E この付録では ブロードキャストと CATV の NTSC と PAL/SECAM 規格 および全世界で使用されている周波数を示します ビデオ伝送には 3 つの規格があります これらの規格は 色をモノクロ信号に符号化する方法によって定義されます これらの方法は次のように定義されます NTSC:National Television System Committee NTSC は

5 1F2F 21 1F2F

従業員の融通を許した シフトスケジューリング問題

フードコートにおけるアルバイト従業員の勤務シフト作成に関する研究 東京理科大学工学部第一部経営工学科 4 年 沼田研究室 4410072 日野駿 2014/01/31 卒研審査会 1 目次 1. はじめに 2. 問題 3. 定式化 4. 求解実験 5. 結果と考察 6. まとめと今後の課題参考文献 2014/01/31 卒研審査会 2 1. はじめに 1.1. 研究背景 (1) 飲食店は, 大部分の従業員をアルバイトで構成

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1009.\1.\4.ai

- 1 - E O O O O O O - 2 - E O O O - 3 - O N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N E e N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N D O O O - 4 - O O O O O O O O N N N N N N N N N N N N N N N N N

様々なミクロ計量モデル†

担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) この資料は私の講義において使用するために作成した資料です WEB ページ上で公開しており 自由に参照して頂いて構いません ただし 内容について 一応検証してありますが もし間違いがあった場合でもそれによって生じるいかなる損害 不利益について責任を負いかねますのでご了承ください 間違いは発見次第 継続的に直していますが まだ存在する可能性があります 1 カウントデータモデル

働く女性の母性健康管理、母性保護に関する法律のあらまし

17 1 3 3 12 3 13 10 19 21 22 22 23 26 28 33 33 35 36 38 39 1 I 23 2435 36 4/2 4/3 4/30 12 13 14 15 16 (1) 1 2 3 (2) 1 (1) (2)(1) 13 3060 32 3060 38 10 17 20 12 22 22 500 20 2430m 12 100 11 300m2n 2n

Probit , Mixed logit

Probit, Mixed logit 2016/5/16 スタートアップゼミ #5 B4 後藤祥孝 1 0. 目次 Probit モデルについて 1. モデル概要 2. 定式化と理解 3. 推定 Mixed logit モデルについて 4. モデル概要 5. 定式化と理解 6. 推定 2 1.Probit 概要 プロビットモデルとは. 効用関数の誤差項に多変量正規分布を仮定したもの. 誤差項には様々な要因が存在するため,

e 7 d d - - a 7 a - 6 Inormation b a

9/ 2008. No32 5 E 6 e 7 d d - - a 7 a - 6 Inormation b a e c c c a - dd d e b 6 e 6 6 Inormation e 7 7 a a b A e c c d 6 e a a a a a-aa a- a dddd d e b d d d 7 c c c d a d e e e e b 6 d c c c c c b 6

70 : 20 : A B (20 ) (30 ) 50 1

70 : 0 : A B (0 ) (30 ) 50 1 1 4 1.1................................................ 5 1. A............................................... 6 1.3 B............................................... 7 8.1 A...............................................

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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)

1007.\1.ai

- 1 - B - 2 - e - 3 - F O f g e f - 4 - O O N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N F C - 5 - N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N N F - 6 - D - 7 - - 8 - - 9 - - 10 - - 11 - - 12 - - 13 -

概要 2 1. エアコン 冷蔵庫 冷凍庫及び洗濯機 衣類乾燥機については 経過年数の推移に 過去と比較して特に変化は見られない ワイブル平均が最も大きい品目は冷蔵庫 冷凍庫 (15.8 年 ) 最も小さい品目は洗濯機 衣類乾燥機 (11.7 年 ) で 両者の差は 4.1 年となった ワイブル平均の

度 使用済家電 4 品目の経過年数等調査 216 年 5 月 みずほ情報総研株式会社 概要 2 1. エアコン 冷蔵庫 冷凍庫及び洗濯機 衣類乾燥機については 経過年数の推移に 過去と比較して特に変化は見られない ワイブル平均が最も大きい品目は冷蔵庫 冷凍庫 (15.8 年 ) 最も小さい品目は洗濯機 衣類乾燥機 (11.7 年 ) で 両者の差は 4.1 年となった ワイブル平均の大きさは 冷蔵庫

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Microsoft Word - 補論3.2

補論 3. 多変量 GARC モデル 07//6 新谷元嗣 藪友良 対数尤度関数 3 章 7 節では 変量の対数尤度を求めた ここでは多変量の場合 とくに 変量について対数尤度を求める 誤差項 は平均 0 で 次元の正規分布に従うとする 単純化のため 分散と共分散は時間を通じて一定としよう ( この仮定は後で変更される ) したがって ij から添え字 を除くことができる このとき と の尤度関数は

( 慣性抵抗 ) 速度の 2 乗に比例流体中を進む物体は前面にある流体を押しのけて進む. 物 aaa 体の後面には流体が付き従う ( 渦を巻いて ). 前面にある速度 0 の流体が後面に移動して速度 vとなったと考えてよい. この流体の質量は単位時間内に物体が押しのける体積に比例するので,v に比例

空気抵抗があるときの自由落下 抵抗が速度に比例する場合 1. 絵を描く, 座標と情報, 記号を記入する x F0 v

NLMIXED プロシジャを用いた生存時間解析 伊藤要二アストラゼネカ株式会社臨床統計 プログラミング グループグルプ Survival analysis using PROC NLMIXED Yohji Itoh Clinical Statistics & Programming Group, A

NLMIXED プロシジャを用いた生存時間解析 伊藤要二アストラゼネカ株式会社臨床統計 プログラミング グループグルプ Survival analysis using PROC NLMIXED Yohji Itoh Clinical Statistics & Programming Group, AstraZeneca KK 要旨 : NLMIXEDプロシジャの最尤推定の機能を用いて 指数分布 Weibull

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FAX-780CL ABCDEFGHIα 01041115:10 :01 FAX-780CL α 1 1 2 3 1 2 f k b a FAX-780CL α n p q 09,. v m t w FAX-780CL A BC B C D E F G H I c i c s s i 0 9 V X Q ( < N > O P Z R Q: W Y M S T U V i c i k

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FAX-780TA ABCDEFGHIα 01041115:10 :01 FAX-780CL α 1 1 2 3 1 2 f k b a FAX-780TA α n p q 09,. v m t w FAX-780TA A BC B C D E F G H I c i c s s i 0 9 i c i k o o o t c 0 9 - = C t C B t - = 1 2 3

EP760取扱説明書

D D D # % ' ) * +, B - B / 1 Q&A B 2 B 5 B 6 Q & A 7 8 $ % & ' B B B ( B B B B B B B B B B B ) B B B A # $ A B B * 1 2 # $ % # B B % $ # $ % + B B 1 B 2 B B B B B B B B B B , B B B - 1 3 2 2 B B B B B

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ベイズ統計入門

ベイズ統計入門 条件付確率 事象 F が起こったことが既知であるという条件の下で E が起こる確率を条件付確率 (codtoal probablt) という P ( E F ) P ( E F ) P( F ) 定義式を変形すると 確率の乗法公式となる ( E F ) P( F ) P( E F ) P( E) P( F E) P 事象の独立 ある事象の生起する確率が 他のある事象が生起するかどうかによって変化しないとき

Microsoft PowerPoint - H17-5時限（パターン認識）.ppt

パターン認識早稲田大学講義 平成 7 年度 独 産業技術総合研究所栗田多喜夫 赤穂昭太郎 統計的特徴抽出 パターン認識過程 特徴抽出 認識対象から何らかの特徴量を計測 抽出 する必要がある 認識に有効な情報 特徴 を抽出し 次元を縮小した効率の良い空間を構成する過程 文字認識 : スキャナ等で取り込んだ画像から文字の識別に必要な本質的な特徴のみを抽出 例 文字線の傾き 曲率 面積など 識別 与えられた未知の対象を

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Series High M Series C Series Series T Series M C W C H MY3 MY3 Series arge M C T 10 16 20 25 32 40 50 63 80 100 øø 1211 D- -X Series M Series øø C Series ø ø Series T Series 1212 10 10 T5063 ø 40 30 20

5

2004 9 5 29 9 5 0 4 0 40 2 73 46 33 3 6 27 6 3 5 82 6 77 60 7 5 20 K 7 7 6 6 5 70 5 20 2 5 G U U B U U 0 792 f 0 d f C C D E F C F A A A G C D D F C F A E F E E F F A C F F F E F D F F F B E E F F 0 5

第11回

第 11 回水産資源の経済学 I: 水産資源管理の経済理論 12 月 19 日有賀健高 今回の内容 水産資源に関する以下の二つの経済モデルを理解する 1 誰でも自由に漁業ができるオープンアクセスな漁場における経済モデル 2 私的所有権が設定されており 漁業権を持った業者だけが漁業を行う漁場における経済モデル 講義で扱う項目 水産資源の特徴 水産資源の成長関数 漁業者の生産関数 オープンアクセスな漁場における経済モデル

高校ゼミ　数学A

U n(u)=0n()=45n()=85n()=4 n() n()=n(u)-n() =0-45=75 75 n() n()=n()+n()-n() =45+85-4=87 87 n() = n()=n()=0-4=77 77 00 00 6 00 00 U4 6 ={6768650} n()=50-7+=4 4 4 n(u)=00-00+=0 ={4546475} n()=75-5+=5 n()=0-5=50

レイアウト 1

1 1 3 5 25 41 51 57 109 2 4 Q1 A. 93% 62% 41% 6 7 8 Q1-(1) Q2 A. 24% 13% 52% Q3 Q3 A. 68% 64 Q3-(2) Q3-(1) 9 10 A. Q3-(1) 11 A. Q3-(2) 12 A. 64% Q4 A. 47% 47% Q5 QQ A. Q Q A. 13 QQ A. 14 Q5-(1) A. Q6

P1.\..

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Q34Q35 2

日心TWS

2017.09.22 (15:40~17:10) 日本心理学会第 81 回大会 TWS ベイジアンデータ解析入門 回帰分析を例に ベイジアンデータ解析 を体験してみる 広島大学大学院教育学研究科平川真 ベイジアン分析のステップ (p.24) 1) データの特定 2) モデルの定義 ( 解釈可能な ) モデルの作成 3) パラメタの事前分布の設定 4) ベイズ推論を用いて パラメタの値に確信度を再配分ベイズ推定

無線LANフレーム構成について

無線 LAN フレーム構成について 2016 年 7 月 8 日 梅原大祐 MAC フレームフォーマット IEEE 802.11n QoS フィールド : QoS, A-MSDU, メッシュ関連 2 2 Duration /ID 6 6 6 2 6 2 0 7951 1 2 3 MAC header Sequence QoS HT body FCS メッシュネットワークでないケース : IP frame

Microsoft PowerPoint - qcomp.ppt [互換モード]

量子計算基礎 東京工業大学 河内亮周 概要 計算って何? 数理科学的に 計算 を扱うには 量子力学を計算に使おう! 量子情報とは? 量子情報に対する演算 = 量子計算 一般的な量子回路の構成方法 計算って何? 計算とは? 計算 = 入力情報から出力情報への変換 入力 計算機構 ( デジタルコンピュータ,etc ) 出力 計算とは? 計算 = 入力情報から出力情報への変換 この関数はどれくらい計算が大変か??

統計学 - 社会統計の基礎 - 正規分布 標準正規分布累積分布関数の逆関数 t 分布正規分布に従うサンプルの平均の信頼区間 担当 : 岸 康人 資料ページ :

統計学 - 社会統計の基礎 - 正規分布 標準正規分布累積分布関数の逆関数 t 分布正規分布に従うサンプルの平均の信頼区間 担当 : 岸 康人 資料ページ : https://goo.gl/qw1djw 正規分布 ( 復習 ) 正規分布 (Normal Distribution)N (μ, σ 2 ) 別名 : ガウス分布 (Gaussian Distribution) 密度関数 Excel:= NORM.DIST

PowerPoint プレゼンテーション

担当教員名 単位数西田健 2 単位 教室 時間 4-1A 教室火曜 4 限 目的不確定性を有する対象の制御に有効な確率システム制御理論について解説する また 確率的要因を考慮した状態推定のために 宇宙ロケットや自律ロボットなどの幅広い分野で利用されているカルマンフィルタやパーティクルフィルタについて解説し それらを用いる制御系の構成手法を教授する 授業計画 (1) ガイダンスと導入 (2) 線形動的システムの時系列モデリング

x V x x V x, x V x = x + = x +(x+x )=(x +x)+x = +x = x x = x x = x =x =(+)x =x +x = x +x x = x ( )x = x =x =(+( ))x =x +( )x = x +( )x ( )x = x x x R

V (I) () (4) (II) () (4) V K vector space V vector K scalor K C K R (I) x, y V x + y V () (x + y)+z = x +(y + z) (2) x + y = y + x (3) V x V x + = x (4) x V x + x = x V x x (II) x V, α K αx V () (α + β)x

参加報告書

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自己紹介 : 村脇有吾 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻助教工学部電気電子工学科兼担 専門 : 計算言語学と自然言語処理 表の仕事は普通のテキスト処理 単語分割 ゼロ照応解析 常識的知識の獲得ほか 今日お話も裏の仕事 言語の研究ですが テキストは直接扱いません 2

潜在表現に基づく 言語構造の史的変化の分析 京都大学 村脇有吾 機構間連携 文理融合プロジェクト 言語における系統 変異 多様性とその数理 シンポジウム 2018 年 2 月 2 日 TKP 東京駅大手町カンファレンスセンター 自己紹介 : 村脇有吾 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻助教工学部電気電子工学科兼担 専門 : 計算言語学と自然言語処理 表の仕事は普通のテキスト処理 単語分割 ゼロ照応解析

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Series High M Series C Series Series T Series M C W C H/ MY3 MY3 Series Large M C T 10 16 20 25 32 40 50 63 80 100 øø øøø 1225 D- -X Series M Series øø C Series ø ø Series T Series 1226 10 10 T5063 ø 40

N N 1,, N 2 N N N N N 1,, N 2 N N N N N 1,, N 2 N N N 8 1 6 3 5 7 4 9 2 1 12 13 8 15 6 3 10 4 9 16 5 14 7 2 11 7 11 23 5 19 3 20 9 12 21 14 22 1 18 10 16 8 15 24 2 25 4 17 6 13 8 1 6 3 5 7 4 9 2 1 12 13

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.,. f(),, f(),,.,. () lim 2 +3 2 9 (2) lim 3 3 2 9 (4) lim ( ) 2 3 +3 (5) lim 2 9 (6) lim + (7) lim (8) lim (9) lim (0) lim 2 3 + 3 9 2 2 +3 () lim sin 2 sin 2 (2) lim +3 () lim 2 2 9 = 5 5 = 3 (2) lim

Factsheet_2018_1Q_ xlsx

第 36 期 (2018 年 3 月 ~2018 年 5 月 ) 第 36 期 (2018 年 3 月 ~2018 年 5 月 ) Fact Sheet Fact Sheet 1. 前期及び当期業績等の推移 3. 事業概況 (1) 業績概要 P.1 (1) 月末生徒数推移 P.6 (2) 売上原価内訳 P.2 (2) 入会者数推移 P.6 (3) 販売管理費内訳 P.2 (3) 退会率推移 P.7

多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典

多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典 重回帰分析とは? 重回帰分析とは複数の説明変数から目的変数との関係性を予測 評価説明変数 ( 数量データ ) は目的変数を説明するのに有効であるか得られた関係性より未知のデータの妥当性を判断する これを重回帰分析という つまり どんなことをするのか? 1 最小 2 乗法により重回帰モデルを想定 2 自由度調整済寄与率を求め

SAP11_03

第 3 回 音声音響信号処理 ( 線形予測分析と自己回帰モデル ) 亀岡弘和 東京大学大学院情報理工学系研究科日本電信電話株式会社 NTT コミュニケーション科学基礎研究所 講義内容 ( キーワード ) 信号処理 符号化 標準化の実用システム例の紹介情報通信の基本 ( 誤り検出 訂正符号 変調 IP) 符号化技術の基本 ( 量子化 予測 変換 圧縮 ) 音声分析 合成 認識 強調 音楽信号処理統計的信号処理の基礎

高齢者.indd

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240-8501 79-2 Email: nakamoto@ynu.ac.jp 1 3 1.1...................................... 3 1.2?................................. 6 1.3..................................... 8 1.4.......................................

Microsoft PowerPoint - stat-2014-[9] pptx

統計学 第 17 回 講義 母平均の区間推定 Part-1 014 年 6 17 ( )6-7 限 担当教員 : 唐渡 広志 ( からと こうじ ) 研究室 : 経済学研究棟 4 階 43 号室 email: kkarato@eco.u-toyama.ac.j website: htt://www3.u-toyama.ac.j/kkarato/ 1 講義の目的 標本平均は正規分布に従うという性質を

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,

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 5 2 5 24 () () () () () 1 1 150 50 50 1 1 ( 15,000 ) 150 ( 15,000 ) 100 50 50 1 1 ( 6,000 ) 150 ( 6,000 ) 100 50 50 1 1 150 1 1 150 100 0.25

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P 1. 2. R H C H, etc. R' n R' R C R'' R R H R R' R C C R R C R' R C R' R C C R 1-1 1-2 3. 1-3 1-4 4. 5. 1-5 5. 1-6 6. 10 1-7 7. 1-8 8. 2-1 2-2 2-3 9. 2-4 2-5 2-6 2-7 10. 2-8 10. 2-9 10. 2-10 10. 11. C

Presentation Title

アナログ回路の数学的理解 ラプラス変換と伝達関数を知り 回路の応答をイメージできるようになる アナログ デバイセズ株式会社 リージョナル マーケティング & チャンネル 祖父江達也 セッションアジェンダ ( 目次 ) ラプラス変換の基礎 ラプラス変換とは? ラプラス変換の基本公式 主なラプラス変換公式 単位ステップ関数のラプラス変換 インパルス関数のラプラス変換 オイラーの公式 三角関数のラプラス変換

離散数学

離散数学 ブール代数 落合秀也 前回の復習 : 命題計算 キーワード 文 複合文 結合子 命題 恒真 矛盾 論理同値 条件文 重条件文 論法 論理含意 記号 P(p,q,r, ),,,,,,, 2 今日のテーマ : ブール代数 ブール代数 ブール代数と束 そして 順序 加法標準形とカルノー図 3 今日のテーマ : ブール代数 ブール代数 ブール代数と束 そして 順序 加法標準形とカルノー図 4 ブール代数の法則

lim xx x llllll tt =logx! xx です つまり xxが十分に大きければ llllll tt logx! です この式は単純な式で 慣れてくれば直感的にわからないこともないのですが きちんと これを証明するには手間がかかり 途中でいくつかのテクニックを使う必要があります この証

3-4. 正規分布 3-4-. 二項分布から正規分布を導く二項分布は 比率データーに関する確率分布ですから 不連続です nnが大きくなったら 次第になめらかな曲線に近くなってくるでしょう nnを無限個にすれば 完全に滑らかになるはずです nnを無限大にするときに つの方向が考えられます 一つは ppを一定にして nnを無限大に大きくする方向です これが正規分布です すでに 二項分布のところで pp

講義「○○○○」

講義 システムの信頼性 内容. 直列システムの信頼性. 並列システムの信頼性 3. 直列 並列の複合システムの信頼性 4. 信頼性向上のための手法 担当 : 倉敷哲生 ビジネスエンジニアリング専攻 システムの構成 種々の機械や構造物, システムを分割していけば. 個々の要素 サブシステム となる. サブシステムの組み合わせ方式 直列系 並列系 m/ 冗長系 待機冗長系 3 直列システムの信頼性 直列系

広報さっぽろ　2016年8月号　厚別区

8/119/10 P 2016 8 11 12 P4 P6 P6 P7 13 P4 14 15 P8 16 P6 17 18 19 20 P4 21 P4 22 P7 23 P6 P7 24 25 26 P4 P4 P6 27 P4 P7 28 P6 29 30 P4 P5 31 P5 P6 2016 9 1 2 3 P4 4 P4 5 P5 6 7 8 P4 9 10 P4 1 b 2 b 3 b

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第 13 章系列データ 2015/9/20 夏合宿 PRML 輪読ゼミ B4 三木真理子 目次 2 1. 系列データと状態空間モデル 2. 隠れマルコフモデル 2.1 定式化とその性質 2.2 最尤推定法 2.3 潜在変数の系列を知るには 3. 線形動的システム この章の目標 : 系列データを扱う際に有効な状態空間モデルのうち 代表的な 2 例である隠れマルコフモデルと線形動的システムの性質を知り

構造化プログラミングと データ抽象

計算の理論 後半第 3 回 λ 計算と型システム 本日の内容 λ 計算の表現力 ( 前回の復習 ) データの表現 不動点演算子と再帰 λ 計算の重要な性質 チャーチ ロッサー性 簡約戦略 型付き λ 計算 ブール値 組 ブール値と組の表現 true, false を受け取り 対応する要素を返す関数 として表現 T = λt.λf.t F = λt.λf.f if e 1 then e 2 else

PowerPoint プレゼンテーション

反応工学 Raction Enginring 講義時間 ( 場所 : 火曜 限 (8-A 木曜 限 (S-A 担当 : 山村 火 限 8-A 期末試験中間試験以降 /7( 木 まで持ち込みなし要電卓 /4( 木 質問受付日講義なし 授業アンケート (li campus の入力をお願いします 晶析 (crystallization ( 教科書 p. 濃度 溶解度曲線 C C s A 安定 液 ( 気

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Microsoft PowerPoint - 基礎・経済統計6.ppt

. 確率変数 基礎 経済統計 6 確率分布 事象を数値化したもの ( 事象ー > 数値 の関数 自然に数値されている場合 さいころの目 量的尺度 数値化が必要な場合 質的尺度, 順序的尺度 それらの尺度に数値を割り当てる 例えば, コインの表が出たら, 裏なら 0. 離散確率変数と連続確率変数 確率変数の値 連続値をとるもの 身長, 体重, 実質 GDP など とびとびの値 離散値をとるもの 新生児の性別

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59/61/116 JIS C 9335-20XX 7.1 (50) (54) (52) (No.) J (H20)3 溢 a) 1 b) 3 c) 6 d) 7 (7.1)7.6 7.12 7.14 e) 11 11.8 f) 15 溢 15.105A g) 22 22.10122.103 22.107.1 22.107.322.111 22.116n22.201 h) 23 23.3 i) 24

数理論理

オートマトンと計算理論 第 1 部正規表現と有限オートマトン 火曜 5 6 限目必修科目 尾張正樹 居室 :J2415 ( 情報 2 号館 4 階 ) masakiowari@inf.shizuoka.ac.jp 講義資料 : fs.inf.in.shizuoka.ac.jp share class 218 オートマトン 本講義の評価について 本講義の成績評価は 課題提出 (web 小テスト ) 期末試験

Information Theory

前回の復習 講義の概要 chapter 1: 情報を測る... エントロピーの定義 確率変数 X の ( 一次 ) エントロピー M H 1 (X) = p i log 2 p i (bit) i=1 M は実現値の個数,p i は i 番目の実現値が取られる確率 実現値 確率 表 裏 0.5 0.5 H 1 X = 0.5 log 2 0.5 0.5log 2 0.5 = 1bit 1 練習問題の解答

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情報工学概論

確率と統計 中山クラス 第 11 週 0 本日の内容 第 3 回レポート解説 第 5 章 5.6 独立性の検定 ( カイ二乗検定 ) 5.7 サンプルサイズの検定結果への影響練習問題 (4),(5) 第 4 回レポート課題の説明 1 演習問題 ( 前回 ) の解説 勉強時間と定期試験の得点の関係を無相関検定により調べる. データ入力 > aa

N1X Owner's Manual

N1X JA 2 N1X Bluetooth Bluetooth Bluetooth (bottom_ja_02) N1X 3 DMI-6 1/4 4 N1X N1X 5 DMI-6 2/4 6 N1X DMI-6 3/4 DMI-6 4/4 Bluetooth N1X 7 Bluetooth Bluetooth Bluetooth 8 N1X N1X BluetoothBluetooth N1X

Microsoft Word doc

. 正規線形モデルのベイズ推定翠川 大竹距離減衰式 (PGA(Midorikawa, S., and Ohtake, Y. (, Attenuation relationships of peak ground acceleration and velocity considering attenuation characteristics for shallow and deeper earthquakes,

Microsoft PowerPoint - Econometrics

計量経済学講義 第 0 回回帰分析 Part 07 年 月 日 ( 水 ) 限 ( 金曜授業実施日 ) 担当教員 : 唐渡 広志 研究室 : 経済学研究棟 4 階 4 号室 mal: kkarato@co.-toama.ac.jp wbst: http://www.-toama.ac.jp/kkarato/ 講義の目的 ロジスティック関数の推定方法について学びます 多重回帰分析について学びます kwords:

ドキュメント1

回帰分析の用途・実験計画法の意義・グラフィカルモデリングの活用 | 永田 靖教授（早稲田大学）

回帰分析の用途 実験計画法の意義 グラフィカルモデリングの活用 早稲田大学創造理工学部 経営システム工学科 永田靖, The Institute of JUSE. All Rights Reserved. 内容. 回帰分析の結果の解釈の仕方. 回帰分析による要因効果の把握の困難さ. 実験計画法の意義 4. グラフィカルモデリング 参考文献 : 統計的品質管理 ( 永田靖, 朝倉書店,9) 入門実験計画法

確率分布 - 確率と計算 1 6 回に 1 回の割合で 1 の目が出るさいころがある. このさいころを 6 回投げたとき,1 度も 1 の目が出ない確率を求めよ. 5 6 /6 6 =15625/46656= (5/6) 6 = ある市の気象観測所での記録では, 毎年雨の降る

確率分布 - 確率と計算 6 回に 回の割合で の目が出るさいころがある. このさいころを 6 回投げたとき 度も の目が出ない確率を求めよ. 5 6 /6 6 =565/46656=.48 (5/6) 6 =.48 ある市の気象観測所での記録では 毎年雨の降る日と降らない日の割合は概ね :9 で一定している. 前日に発表される予報の精度は 8% で 残りの % は実際とは逆の天気を予報している.

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%

構造化プログラミングと データ抽象

計算の理論 後半第 3 回 λ 計算と型システム 本日の内容 λ 計算の表現力 ( 前回のつづき ) 前回の復習 不動点演算子と再帰 λ 計算の重要な性質 チャーチ ロッサー性 簡約戦略 型付き λ 計算 ブール値 組 ブール値と組の表現 ( 復習 ) true, false を受け取り 対応する要素を返す関数 として表現 T = λt.λf.t F = λt.λf.f if e 1 then e

II III II 1 III ( ) [2] [3] [1] 1 1:

2015 4 16 1. II III II 1 III () [2] [3] 2013 11 18 [1] 1 1: [5] [6] () [7] [1] [1] 1998 4 2008 8 2014 8 6 [1] [1] 2 3 4 5 2. 2.1. t Dt L DF t A t (2.1) A t = Dt L + Dt F (2.1) 3 2 1 2008 9 2008 8 2008

ii 2. F. ( ), ,,. 5. G., L., D. ( ) ( ), 2005.,. 6.,,. 7.,. 8. ( ), , (20 ). 1. (75% ) (25% ). 60.,. 2. =8 5, =8 4 (. 1.) 1.,,

(1 C205) 4 8 27(2015) http://www.math.is.tohoku.ac.jp/~obata,.,,,..,,. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.... 1., 2014... 2. P. G., 1995.,. 3.,. 4.. 5., 1996... 1., 2007,. ii 2. F. ( ),.. 3... 4.,,. 5. G., L., D. ( )

基礎遺伝学

基礎遺伝学 講義資料パート 3 作成者 : 北大農学部 荒木仁志 1 次世代の Genotype frequency 推定 HWE が自然集団で成り立つ 5 条件 1. 集団のサイズが十分に大きい 2.Allele 頻度に性差がない 3. この遺伝子座 (locus) において任意交配 (random mating) 4. 移住がない 5. この遺伝子座において突然変異 自然選択が起きない 2 5.

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W Series ø, ø, ø, ø, ø, ø, ø H M C H W C MY3 MY3 MW MWK CW CWK 1339 D- -X W Series 1 2 3 4 5 M/C 6 13 MW CW Σα NG NG NG NG NG OK OK OK OK OK MW CW W Series q 1341 M H C H W C MY3 MY3 D- -X W υ z y x x

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3 10 25 3 18 42 1 2 6 2001 8 22 3 03 36 3 4 A 2002 2001 1 1 2014 28 26 5 9 1990 2000 2000 12 2000 12 12 12 1999 88 5 2014 60 57 1996 30 25 205 0 4 120 1,5 A 1995 3 1990 30 6 2000 2004 2000 6 7 2001 5 2002

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11 2 1 2 1 1 2 1 80 2 160 3 4 17 257 1 2 1 2 3 3 1 2 138 1 1 170 O 3 5 1 5 6 139 1 A 5 2.5 A 1 A 1 1 3 20 5 A 81 87 67 A 140 11 12 2 1 1 1 12 22 1 10 1 13 A 2 3 2 6 1 B 2 B B B 1 2 B 100 B 10 B 3 3 B 1

財団法人母子健康協会第三十回シンポジウム

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アルゴリズムとデータ構造

講義 アルゴリズムとデータ構造 第 2 回アルゴリズムと計算量 大学院情報科学研究科情報理工学専攻情報知識ネットワーク研究室喜田拓也 講義資料 2018/5/23 今日の内容 アルゴリズムの計算量とは? 漸近的計算量オーダーの計算の方法最悪計算量と平均計算量 ポイント オーダー記法 ビッグオー (O), ビッグオメガ (Ω), ビッグシータ (Θ) 2 お風呂スケジューリング問題 お風呂に入る順番を決めよう!

取扱説明書

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