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定理炎熱陣 ていりえんねつじん 概要 ルイの奥義。炎の魔導術式を展開し炎熱で敵を燃やし尽くして攻撃する。 名称 区分 基礎特技 前提 装備限定 消費奥義ゲージ 備考 定理炎熱陣 奥義 《クリティカルキャスト》 定理水脈陣プリースト11以上フェアリーテイマー11以上 なし 15% ▼条件選択型 効果 《クリティカルキャスト》を宣言したキャラクターの望んだタイミングで一度だけ魔法のダメージに、[(プリーストレベル+フェアリーテイマーレベル)×3]点のボーナスを得ます。 炎属性の魔法を使用していた場合精神抵抗による半減が発生しません。 修得ボーナス 《クリティカルキャスト》を宣言した魔法攻撃の1回目のダメージロールの出目+1(累計+2)する。 習得特技数+1 奥義一覧へ Dominateメインメニューへ
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「◇の定理」とは2011年代委員長が残した二つの定理である 1.「人は72時間は働くことができる。これは自明である」 実際にこれを実行した技術局3人は死亡した。 当の本人は新宿祭3日目、PCの前でしゃがみながら寝落ちした。 2.「この世界に存在する人種は2種類しかいない。72時間働く人と、自宅警備員の2種類である」 言った本人はもちろん前者である。
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定理水脈陣 ていりすいみゃくじん 概要 ルイの奥義。水の魔導術式を展開し水脈で敵を押し流して攻撃する。 名称 区分 基礎特技 前提 装備限定 消費奥義ゲージ 備考 定理水脈陣 奥義 《クリティカルキャスト》 《クリティカルキャスト》プリースト9以上フェアリーテイマー9以上 なし 10% ▼条件選択型 効果 《クリティカルキャスト》を宣言したキャラクターの望んだタイミングで一度だけ魔法のダメージに、[(プリーストレベル+フェアリーテイマーレベル)×2]点のボーナスを得ます。 水属性の魔法を使用していた場合精神抵抗による半減が発生しません。 修得ボーナス 《クリティカルキャスト》を宣言した魔法攻撃の1回目のダメージロールの出目+1する。 習得特技数+1 奥義一覧へ Dominateメインメニューへ
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ズグズンの定理とは ズグズンの定理とはアエン・イトウ=ズーン(1654年没)によって編み出された、65.38という数字に最も近い数字を編み出す定理である。 原理 これを考えたアエン・イトウ=ズーンは亜鉛をふりかけとして米を食べているときに、「亜鉛!(Zinc!)」と叫び、謎の式を編み出し、爆死した。 その式がこれである Zn molecular mass=65.38 Zinc=Rice is good taste. 65.38/2=32.69 3 2 6 9 = R i c e Rice and Zinc is miracle! 謎である。
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定義 ベルヌーイの定理=定常流では、流体がもつ比エネルギーの総和(比全エネルギー)は常に一定。 簡易表現 ベルヌーイの定理=定常流では、水圧のエネルギー・運動エネルギー・位置エネルギーの和は常に一定であるという定理。 公式 p:圧力 ρ:密度 v:流速 h:高さ g:重力加速度 イメージ 中学で習った力学的エネルギー保存の法則のレベルアップ版といってよい。 力学的エネルギー保存の法則の代表格は、ジェットコースターである。
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Blochの定理 pdf イントロ 一般に、ハミルトニアンがある対称性を持つと、波動関数やその固有値に対しある条件が付く。 ハミルトニアンが離散空間並進対称性を持つ時に波動関数がどのような性質を持つかの代表的なものがブロッホの定理である。 疑問点とか 特に疑問とかは無い。 tight-bindingモデルでワニエ状態を作るのとかに使う。 Blochの定理に限らず対称性だけで波動関数の形や固有空間の形がかなり限定されるということは知ってるし、一般的な定理とかも導けるけど、 具体的な知識とかはあんまないな・・・ 昔一度空間群の分類とかしたけど機械的にやってただけでなにも覚えてないし(笑) 間違いが見つかったり、議論したいことがあったら書いてくれるといいんじゃないかなぁ! Felix Bloch (1928). "Über die Quantenmechanik der Elektronen in Kristallgittern". Z. Physik 52 555–600. Bibcode 1929ZPhy...52..555B. doi 10.1007/BF01339455 -- Schrodinko (2012-03-12 21 49 12) 原論文。ドイツ語とか忘れているけどლ(◞‸◟ლ) -- Schrodinko (2012-03-12 21 49 56) 名前 コメント
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中心極限定理というのは大ざっぱにいって次のような定理のことです。 平均、分散である何らかの分布からサンプリングされたデータの平均値は、平均がで分散が/(サンプリング数)の正規分布に従う。 実際にはサンプル数が無限大という制限がありますが、別に無限大じゃなくても十分に大きければ漸近的に正規分布します。 どんな分布をする集団でも半ば強引に正規分布にしてしまえるこの定理は統計学において極めて重要なもので、ノンパラメトリック(分布に関するパラメータを使わない)を称する検定の多くも統計量が漸近的に正規分布することを利用していたりします。 …とだけ言っても何のことやら分からないかもしれませんので、以下で多少丁寧にその中身を確認していきましょう。 母集団の設定 確認していきましょう、とか偉そうなことを言ってはみましたが、別に中身が理解できているわけでも証明ができるわけでもありません。 ただ状況の再現はできます。要するに適当な母集団を設定してそこから何度もサンプリングをし、平均値を何度も計算し、平均値が本当に正規分布に従って分布するのかを確認してみるわけです。
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の関数を、のベキ級数で表すと、どのようになるか?このようなことはテイラーの定理から計算できます。テイラーの定理を使うと、よく分からない関数がベキ級数という分かりやすい関数で近似できたり、複雑な曲面を平面や二次曲面といった単純な曲面の組み合わせで表せたり、また微小量だけ離れた地点の値を、元の地点のとのベキ級数で表せるため、これは大変便利でありまた基本的な定理です。 さて、テイラーの定理を厳密に証明することは、もちろん大切なことですが、忘れてしまったときに、思い出せることもまた大切です。そこで、テイラーの定理を忘れてしまったとして、をのベキ級数でとりあえず仮置きしてみます。 ここでとおくと、が分かります。また、一度で微分した、においてとおくと、が分かります。同様に、微分して代入を繰り返すことにより、が分かります。つまり、 と予想ができます。 今の場合は、周りでのベキ級数展開でしたが、周りでの展開はどのようになるでしょう。これは、 とおいて同様に計算すると、 と予想ができます。また、ここでとおけば、 となります。 次に、がとの二変数関数であった場合を考えてみましょう。をのベキ級数でとりあえず仮置きしてみます。 ここで、とおくことにより、が分かります。また、で変微分した、において、とおくことにより、が分かります。同様に、yで変微分することにより、が分かります。 二次の項はどうするかというと、二階編微分してからを代入します。三次以降の項も同様であり、結局、 となることが予想できます。これより、 が分かります。 また、周りでの展開の場合も、同様に計算することにより、 となることが分かります。この式において、と置くことにより、 となります。 これよりも高次の場合についても全く同様であり、 等となります。
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https://w.atwiki.jp/ad06/pages/38.html
ナイキスト条件を満たすことで、ディジタル信号からアナログ信号を復元できることを保証した定理。 概要は標本化と量子化を参照。