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いろいろな微分 Rnの話し 全微分 要するにTaylor展開による１次近似（= 線形写像としての近似）を考えている。 fがC1級のときfは全微分可能であるといい，以下が成り立つ。 この式の極限として以下を定義する。 上の定義による全微分は，適当な座標のもとで可能になるから，無限次元空間では使えない。 定理 全微分可能 ⇒ 各変数で偏微分可能 逆は必ずしも成り立たない！ 方向微分 uを方向余弦とする。つまり，|u|2=1 fがC1級のとき，次の極限が存在して，右辺と一致する。 これをfのu方向への方向微分といい，Duf(a)とか，dfa(u)とかく。 曲線による定義 方向微分は，以下のように曲線を用いて定義することもできる。 即ち，t でパラメトライズされた曲線 x=γ(t) を考え， これが γ(0)=a, γ (0)=u を満たすとき， 多様体の話し 多様体上の写像の微分 多様体上の微分 接ベクトルも参照 Banach空間の話し 座標を想定することができないので，座標に依らない微分の定義が必要である。 また，微分を議論するためには，完備性が必要である。 Fréchet 微分 f (a) 全微分の拡張。その正体はJacobi行列である。 ←fを線形作用素として近似しようというのが基本思想。 Banach空間XからYへの写像fに対し，有界線形作用素Tがあって，以下が成り立つとき， fはaでFréchet微分可能であるといい，Tをf (a)と書く。 定義：C1級 fがC1級であるとは，以下の写像φが連続写像になること。 φ U (open ⊂X) → L(X,Y); x → f (x) 定理（ヤコビ行列） f (a)はヤコビ行列で与えられる。 系（行列の微分） 1. 2. 定理 Fréchet 微分可能 ⇒ Gâteaux 微分可能 定理（逆関数定理） X,Y Banach Sp. c ∈ U open ⊂ X f U→Yが以下の条件を満たすとする。(以下スタブ) 1. 2. 3. 系（陰関数定理の応用） Xの各点aでdfaが全射になるとき，Mは 「1階微分係数を1次関数による近似ととらえるのは Frechet (1878–1973) に始まる。 特に無限次元空間における微分法では，今でもFrechet 微分という語はよく使われている。」 （多変数の微分積分学１p50より引用） Gâteaux 微分 Duf(a), or dfa(u) Banach空間に拡張した方向微分のこと。 座標軸方向への微分を特に，Gâteaux 偏微分という。 定理 fのGâteaux 微分 dfa(u)が以下を満たすとき，fはFrechet微分可能である。 1. 2. ただし，L(X,Y)はXからYへの有界線形作用素の全体であり，作用素ノルムによって Banach空間である。 このとき，特に dfa = f (a) が成り立ち，これを単にfの微分という。 つまり，微分とは有界線形作用素である。 劣微分 劣微分は凸関数のFrechet微分。発展方程式の理論などで使う。 弱微分 Sobolev空間で出てくる。 形式的な部分積分が弱収束すること。
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OVERHAUL 最履修・補習ステージ。基本的な仕様はBREAKINと同じ 先に進むと背景の色と共に敵の出現パターンが変わる カウンタ - 今日 - 昨日 -
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paumeをお気に入りに追加 paumeのリンク #bf Amazon.co.jp ウィジェット paumeの報道 札幌・大通ビッセスイーツの「月寒あんぱん」「Paume」閉店 - リアルエコノミー paumeとは paumeの53%は根性で出来ています。paumeの31%は野望で出来ています。paumeの11%はやさしさで出来ています。paumeの3%は明太子で出来ています。paumeの2%は勢いで出来ています。 paume＠ウィキペディア paume Amazon.co.jp ウィジェット 掲示板 名前（ＨＮ） カキコミ すべてのコメントを見る ページ先頭へ paume このページについて このページはpaumeのインターネット上の情報を集めたリンク集のようなものです。ブックマークしておけば、日々更新されるpaumeに関連する最新情報にアクセスすることができます。 情報収集はプログラムで行っているため、名前が同じであるが異なるカテゴリーの情報が掲載される場合があります。ご了承ください。 リンク先の内容を保証するものではありません。ご自身の責任でクリックしてください。
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《ナポリの突撃隊/Napoli Assault Party》 ナポリの突撃隊/Napoli Assault Party パーソン コスト：ＴＴ ２／３ ローマ帝国 ナポリの突撃隊をアウトローへ送る：対象のパーソンに２点のダメージを与える まさに、死の間際に最後っ屁をかますことのできるパーソン。ただしそれ以外では一切特別な能力はない。通貨が先行するようなデッキのお供にいいかもしれない。
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導入 Boehnke 1994によると、家族ベースのmutation mappingではどうがんばっても~1cMを越える解像度は得られないそうだ。 連鎖不平衡マッピングのアドバンテージ unrelated individualsから得られる染色体サンプルの背景となるgenealogyはきわめて大きくて、何百回の有糸分裂イベントを反映しているということである。 mutationは、特定のハプロタイプに発生し、当初疾患とハプロタイプはその集団で関連している。 時を経て関連は組換えにより、disease mutationからマーカーまでの距離によって決定されるrateに従いdecayする。 言い切っちゃってるが・・ LDマッピングは、候補領域を 0.1cMに絞り込むことができる。 完全で、99.9%正確なヒトゲノム配列がもうすぐ手に入る。 もはやポジショナルクローニングを行う必要はなく、候補領域の多型を相手にすればよい。 中略 理論 を、特定の遺伝病を持つunrelated individualsからサンプルしたn本の染色体からなるmultilocusなハプロタイプとする。 それぞれの染色体はL個のマーカーについてタイピングされる。は染色体i上のローカスjのマーカーアレルを意味する。 集団の、指数関数的な拡大（または縮小）率を仮定する。 なら、集団サイズが変化しないということ 過去の時間t0に発生したdisease mutationについて考える 現時点での疾患染色体（最初のmutationから引き継いだもの）全体の集団からサンプルされた一部をfとする。 簡単のため、このモデルにおける人工統計学的demographicパラメータをとする。 Y0をmutationが起こった染色体におけるマルチローカスハプロタイプであるとする。 は正常染色体でのアレル頻度行列で、ローカスjにおけるアレルiの頻度である。 サンプルのgene treeとはdisease locusという観点からのサンプルの歴史を記述するもので、で表される。 これはtips i=1,2,...,nとノードi=n,n-1,...,2からなるa vector of labeled binary tree Tである。nodesはn-1回のcommon ancestral chromosomeからわかれた系統を表す。 共通の先祖(ノード)がいた時点の時間をcoalescent timesと言い、として定義され、tiは時間で、i=n,n-1,...,2であり、iの変異系統がi-1の先祖系統にcoalesceする時間である。 Coalescent modelはRannnala, Slatkin (1998)に基づき、intra-allelic coalescent of a rare mutation（定義不明）を用いて、coalescent timesとgene treesの確率分布を決めた。 を
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