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minimize f(x) Taylor近似の利用
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[最小三倍完全数] 【さいしょうさんばいかんぜんすう】 [Trill auf G] ハイライト発生箇所 他のBEMANIシリーズへの収録 収録作品 関連リンク いちかのBEMANI投票選抜戦2019で初登場した楽曲で、Dance Dance Revolutionのエントリー曲でもある。 ポップンではポップンミュージック peaceで登場したイベント隠し曲で、担当キャラクターはトリニティ(2P)。 IIDXにおいて設定されているジャンル名はピタゴラス的不完全性破壊衝動音律(ハンマーによる)。 ジャケットデザインはRayが担当。 最小三倍完全数 / DJ TECHNORCH BPM 220 新難易度 EASY NORMAL HYPER EXTRA 11 26 42 49 ハイライト EASY NORMAL HYPER EXTRA 3 3 3 3 「いちかのBEMANI投票選抜戦2019」においてDance Dance Revolution枠で手掛けられた曲。曲名は、約数の総和が元の数の整数倍になるような自然数を「倍積完全数」と言うが、その中で元の数の3倍になる自然数を指し、その最小値は120となることから通称は「ひゃくにじゅういちのまえ」。この最小値が「4×5×6=120」にちなんで、曲中で4/4・5/4・6/4の各拍子がめまぐるしく入れ替わるブレイクコアとなっており、宇宙★海月のボイスがサンプリングされたものである。難解なジャンル名「ピタゴラス的不完全性破壊衝動音律(ハンマーによる)」は、作者のDJ TECHNORCHによってTwitterで解説がされており、数学好きなら必見。GFDM・DANCERUSH・ノスタルジアはそれぞれの機種用アレンジでいずれもBEMANI Sound Team表記が加えられており、特にDANCERUSHは曲中を通して4/4拍子になっている。 エントリー機種のDDRでは曲名にあやかって、総ステップ数などの数値に倍積完全数などのこだわりが見られる。ポップンに関しては拍子が変わることからリズム難の要素が強い。8分主体の配置に16分のスライドや乱打が混じっている、といったような傾向が見られるため、部分部分で手のスピードが求められるか。曲の終わりの方で12分の乱打が混じっていたりするので、ポップ君の間隔から見誤らないように気を付けたい。EXは序盤のハの字型高速階段発狂や二重トリルをBPM220でやらせるという、無茶な発狂が要所で出てくるeclaleの頃のような高難易度の典型で、初見での対応は難しい。難所を覚えて対処を繰り返しながらBADを減らしていくタイプの譜面といえる。ラストは三角同時交互→速さが違う3重階段なので、殺しであるのも安定難度を上げている。 ハイライト発生箇所 番号 5Buttons / EASY NORMAL HYPER EXTRA 1 2 3 他のBEMANIシリーズへの収録 ジャケット beatmaniaIIDX 26 Rootageで同時登場。 ジャンル名表記が「ピタゴラス的不完全性破壊衝動音律(ハンマーによる)」と、あまりにも特徴的である。作者のTwitterから、「オクターブ/完全四度音/完全五度音の発見(ハンマーによる)」や、「ピタゴラスコンマという(現代から見れば)不完全に一致しない全12音」などを元にしていることが明らかとなった。→https //twitter.com/technorch/status/1172361738705985537 セグメント表示では「SMALLEST 3K-PERFECT NUMBER.」となっている。 Dance Dance Revolution DDR A20で同時登場。 エントリー曲の機種のため、イベント開始後からすぐにプレイできる。 近年のDDR収録曲の傾向に漏れず、この機種では本来の1/4から倍までのBPM変動がある。最初のBPM55へは、徐々にBPMが下がる形になっている。 総ステップ数などに数値のこだわりがみられ、SPはノート数/フリーズアロー数が倍積完全数になっている。例外的にBEGINNERのフリーズアローが0で、BASICのノート数が調和数となる270である(二倍完全数は必ず調和数となるため)。一方でDPのノート数/フリーズアロー数はいずれも双子素数(素数の中で差が2である、二つの素数のこと)になっている。 GITADORA(GUITARFREAKS&drummania) EXCHAINで「 最小三倍完全数(GITADORA Style) 」として同時登場。この機種用のアレンジが加えられたバージョンとなっており、アーティスト名も「with BEMANI Sound Team」が付け加えられている。 jubeat festoで同時登場。 SOUND VOLTEX VIVID WAVEで同時登場。 ノスタルジア op.2で「 最小三倍完全数(NOSTALGIA Style) 」として同時登場。この機種用のアレンジが加えられたバージョンとなっており、アーティスト名はGFDMと同じ。 DANCERUSH STARDOM 「 最小三倍完全数(DANCERUSH Style) 」としてこのイベントで同時登場。この機種用のアレンジが加えられたバージョンとなっており、アーティスト名はGFDMと同じ。4/4拍子のアレンジになっているのが特徴。 このイベントで出現する曲はBEMANI SUMMER GREETINGSと同様に、楽曲ジャケットにアーティスト名は記載されていない。 曲名は、その約数の総和が元の数の整数倍になるような自然数である「倍積完全数」の中で、三倍完全数である最小値の120を指している。 このため、通称はひゃくにじゅういちのまえ。beatmaniaIIDX 21 SPADAで同作者の手掛けた「廿」が「にじゅういちのまえ」と読むことに倣っている。 BEMANI Sound Teamの表記が機種によって存在しない楽曲としては、連動イベントで登場した曲としては他の曲と共に初となる。 収録作品 AC版 ポップンミュージック peaceからの全作品 2019/09/12から、いちかのBEMANI投票選抜戦2019で出現する曲として登場。期間内に特設サイトでこの曲のサポーターランクがB以上(投票数100以上)になると、Dance Dance Revolution以外でもプレイ可能となる。 CS版 関連リンク いちかのBEMANI投票選抜戦2019 楽曲一覧/ポップンミュージック peace
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【最小化ボタン有効変更】メンバ関数 フォームの右上にある最小化ボタン「_」を有効にしたり無効にしたりできます。 ユーザーにウインドウを最小化されたくない場合やデザインにこだわる場合などに使用します。 最小化ボタンが使えなくなっている。 動作の実行 (部品名)をオンに最小化ボタン有効変更。 (部品名)をオフに最小化ボタン有効変更。 設定できる値 オン(または1) オフ(または0) ***** サンプル ***** ボタン状態はオフ。 ボタンAとはボタン。 ボタンAをクリックした時は 母艦をボタン状態に最小化ボタン有効変更。 ボタン状態はNOT(ボタン状態)。 ***** ここまで *****
https://w.atwiki.jp/lidia/pages/18.html
工学言語論で述べたとおり、最小限主義的哲学言語には欠点が複数存在する。 最小限主義的哲学言語の問題点は次のとおりである。 そもそも社会的な需要がない 語彙数と音素数が2でない時点で最小限主義を放棄している 語彙数をどこまで増やさないかというチキンレースでしかない 運用効率と学習効率のバランスをどこで取るかという調整作業に終始している どこが最良のバランスかというのは個人個人によって異なる主観的なものであるため、いずれの最小限主義的哲学言語も万人の満足を得られない いくら語彙数を少なくしたところで、概念の数が減るわけではない。覚えねばならない概念数は自然言語の学習と変わりない 多義語が多く、解釈が人によって異なるリスクが高く、意思疎通がきちんとできないリスクが高い これを踏まえて結論を述べると、制作においても学習においても、最小限主義的哲学言語のレーゾンデートルには合理性がない。 よってリディア語は最小限主義的哲学言語にしない。 語彙数を減らしても概念数が減るわけではないので、最小限主義的哲学言語にする意味がない。
https://w.atwiki.jp/yohshimo/pages/18.html
最小二乗推定量の仮説検定 最小二乗推定量について かつ を最小二乗法で解きます。 正規方程式を解いて、以下の最小二乗推定量が得られました。 なお、,は偏差平方和、偏差積和であり以下のように計算される。 仮説検定をしたい! ところで、が0か、そうでないかの仮説検定をしたい。そのために、の平均、分散を計算する必要があるのです。 とりあえず計算を頑張る。 の平均、分散の計算 は定数。は、正規分布に従う確率変数の1次式だから、 つまりは正規分布に従う。 の平均と分散は それでは、本題の の平均、分散の計算 もも正規分布に従うのでも正規分布に従う。 の平均、分散は さて、は よって、 名前 コメント 「回帰直線」については、もっと勉強しないとならないことがあるので、これからも時間をみつけてまとめていかなくちゃ。 -- yohshimo (2007-08-26 12 44 26)
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最大値と最小値 線形探索と似たようなもの。 方法 最大値の場合。 1. 配列の先頭の値を記録 2. 配列の2番目の値と記録した値を比較。2番目の方が大きかったら2番目を記録。 3. 配列の3番目の値と記録した値を比較。 4. 以下、最後のデータまで繰り返し。 最大値検索 class Search{ /* * 最大値検索 * 引数1:数値配列 * 戻り値:最大値が格納されている要素番号 */ //最大値検索 public static int getMax(int[] d){ if(d.length 1){ return -1; } int max = 0; for(int i = 1; i d.length; i++){ if(d[i] d[max]){ max = i; } } return max; } } 最小値検索 class Search{ /* * 最小値検索 * 引数1:数値配列 * 戻り値:最小値が格納されている要素番号 */ public static int getMin(int[] d){ if(d.length 1){ return -1; } int min = 0; for(int i = 1; i d.length; i++){ if(d[i] d[min]){ min = i; } } return min; } }
https://w.atwiki.jp/yokkun/pages/527.html
【解答】ビルを超える最小速度 【問題】→ ビルを越える最小速度 たとえば,を通過しの上空を通るような軌道を考えるとき,さらに放物線を平行移動により下におろした軌道を選べば,より小さい初速で越えることができる。したがって,題意を満たす軌道はの両方を通過するものとなる。 軌道の式を, とおけば,を通ることから, を通ることから, また,必要最小の速さで打ち上げられたとき,における速さも他のどんな場合より小さくなるべきである。最小限の速さでぎりぎり屋上を越えるためには,での方向が仰角45°となるような速度を持つべきである(なぜなら,もしそれ以外の角度であれば仰角45°になるようにすればさらに小さい速さで越えることができるはずであるから)。すると, これでが決定した。また,初速度の仰角をとしたから, これでが得られた。さらに, において, を得る。 Algodooの設定は, である。下図は,題意にそう軌道と,もうひとつの軌道。
https://w.atwiki.jp/minimumeng/
最小限の英語(ミニマム・イングリッシュ) ある人が「長い時間」をかけて勉強し、ある言葉を少しも習得できないのだとしたら、それは「習得する必要・理由・動機」を決定的に欠けていたからに違いない。 これまで英語ができないからといって、貧困線を踏み越えて自力では立ち直れないくらいに落ちぶれたり、どこでどんな仕事をしても時給5ドルしかもらえなかったりなんてことは、この国ではなかった。「英語ができない」ことは、少しも致命的ではなかった。 逆に「語学ができるやつに仕事ができる奴はいない」と、英語ができることはスティグマにさえなった。多くの学校では、リーダーを少しばかり発音どおりに読むことさえ、クラスメイトの失笑の対象になった。この国の人たちは、いつからか互いに英語ができないように、足を引っ張り合って来たのだ。 もちろん学習の量だって、とても十分ではなかった。読む力が不可逆的に維持されるには、とりあえず1000ページくらいは読む体験が最初に必要だが、英語を仕事や仕事の道具にでもしないかぎり、そんな体験を積む人はまずいなかった。 このwikiで扱うのは、もっとずっと小さなサブセット、 人として欠いてはならない最重要なことから、身にしみる範囲で身に付ける 持ち過ぎない 食べ残さない シンプルで サバイバルな 最小限の英語である。
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最小二乗法 非線形最小二乗法 Gauss Newton Algorithm Levenberg Marquardt Algorithm Levenberg-Marquardt software(文責:小林) [C] 3つの未知パラメータを求めるコードと、その説明が少し載っています。私の方では動作は確認していません。 Levenberg-Marquardt nonlinear least squares algorithms in C/C++(文責:小林) [C,C++,Matlab] コードと、その使用方法についての説明があります。私の方では動作は確認していません。 Levenberg-Marquardt algorithm for multivariate optimization(文責:小林) [C#,C++,Delphi,Visual Basic] コードと、その使用方法についての説明があります。私の方では動作は確認していません。 忘却係数
https://w.atwiki.jp/kimochat/pages/17.html
package service; public class Script { public static final char PROTO_FIELD_ID = (char) 0; public static final char SUPER_PROTO_TOKEN_ID = (char) 4; private boolean debug; private String[] tokens = new String[256]; private String[] fields = new String[256]; /** * @param args */ public static void main(String[] args) { new Script(true); } public Script(boolean debug) { this.debug = debug; createTokens(); setField("パレット", "赤", b ); int field = findField((char) 5, (char) 0x0103); System.out.println(field); } public void parse() { } // ======================================================// // 直接操作用ユーティリティ // ======================================================// private void createTokens() { tokens[0] = "親"; tokens[1] = "実行"; tokens[2] = "代入"; tokens[3] = "数"; tokens[4] = "元"; tokens[5] = "パレット"; tokens[6] = "赤"; tokens[7] = "青"; tokens[8] = "緑"; tokens[9] = "透明"; // 全ての親オブジェクトを設定 fields[4] = new String(new char[] { 0x0000, 0x0101, 0x0000, 0x0102, 0x0000, 0x0103, 0x0001 }); } /** * あるオブジェクトにフィールドを設定する。オブジェクトフィールドがない場合は新規作成する。 * @param token オブジェクト名 * @param field 設定するフィールド * @param value そのフィールドに設定する値 */ private void setField(String token, String field, char value) { int tokenId = -1; int fieldId = -1; for (int i = 0; i tokens.length; i++) { if (tokens[i] == null) { continue; } if (tokens[i].equals(token)) { // トークン発見 tokenId = i; } if (tokens[i].equals(field)) { // フィールドId発見 fieldId = i; } if (tokenId = 0 fieldId = 0) { StringBuffer buffer; if (fields[tokenId] == null) { // オブジェクトフィールドが設定されていない場合 buffer = new StringBuffer(); buffer.append((char) SUPER_PROTO_TOKEN_ID); } else { buffer = new StringBuffer(token); } int index = findPrivateFieldIndex(token, (char) fieldId); if (index 0) { // フィールドが見つからない場合 buffer.append((char) fieldId); buffer.append(value); } else { // フィールドが見つかった場合 buffer.setCharAt(index, value); } fields[tokenId] = buffer.toString(); return; } } } private int findField(char tokenId, char fieldId){ String field = fields[tokenId]; if(field == null){ // フィールドが登録されていない return -2; } if(field.equals("")){ // フィールドが空文字 return -3; } int fieldPriv = findPrivateFieldIndex(field, fieldId); if(fieldPriv 0){ // フィールドが見つからない場合は、親を検索 int protoIndex = findPrivateFieldIndex(field, PROTO_FIELD_ID); char proto = field.charAt(protoIndex); if(proto == (char) 0){ // もうさかのぼる親がいない == 該当トークンはない return -1; } return findField(proto, fieldId); } return field.charAt(fieldPriv); } private int findPrivateFieldIndex(String field, char fieldId) { char[] records = field.toCharArray(); // 「親」フィールドは最初の1レコード if (fieldId == PROTO_FIELD_ID) { return 0; } else { for (int i = 1; i records.length; i += 2) { if (records[i] == fieldId) { if(debug){ System.out.println("field index = " + i + " value index = " + (i + 1)); } return i + 1; } } } return -1; } }