例3とは? わかりやすく解説

例3

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/11/08 06:18 UTC 版)

Apache Commons Lang」の記事における「例3」の解説

文字列配列受け取って区切り文字連結して返すString[] array = new String[]{"Java", "Perl", "Lisp"};String joined = StringUtils.join(array, ":");// joined は "Java:Perl:Lisp" となる このような数行の処理でしかないが、実際書くのは煩わしい。」「どこかで誰かが書いていて、誰が書いて似たようなコードになる。」「この前書いた今回書いた。次もきっと書く。」と言った簡潔頻出な処理は Commons Lang の得意とするところである。

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例3

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2019/03/18 02:22 UTC 版)

イングランド人とアイルランド人とスコットランド人」の記事における「例3」の解説

イングランド人とアイルランド人とスコットランド人パブで、それぞれの子供名前の由来について話していた。

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例3(表・裏の攻撃が終了しなかったイニングの記録が有効となる場合)

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/11/13 02:04 UTC 版)

コールドゲーム」の記事における「例3(表・裏攻撃終了しなかったイニング記録が有効となる場合)」の解説

正式試合として成立した試合その後イニング成立せずに打ち切られ場合最終均等終了時点での勝敗影響しない限り途中で打ち切られイニング記録は有効となる。

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例3

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2020/07/17 17:34 UTC 版)

有理点」の記事における「例3」の解説

複素射影平面英語版上の点 (a, b, c) は、za, zb, zc がすべて実数となるような複素数 z が存在するとき、R-有理点通常は、実有理点と呼ぶ)である。そうでなければ複素数の点と呼ぶ。この記述高次元複素射影空間一般化される

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例3

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/05/07 06:42 UTC 版)

コントラクトブリッジ」の記事における「例3」の解説

ブラックウッド採用している場合、ある状況で4NTというビッドがあった場合は「4NTでプレイしたい」と宣言したではなくスラム勝ちを狙うためにAの枚数を問うている」とする。パートナーは5の代のスートでAの枚数返答する決められている。

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例3

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/06/15 15:41 UTC 版)

リュカ擬素数」の記事における「例3」の解説

Q=-1とすると、P=1,2,3,... に対す最小リュカ擬素数は、 323, 35, 119, 9, 9, 143, 25, 33, 9, 15, 123, 35, 9, 9, 15, 129, 51, 9, 33, 15, 21, 9, 9, 49, 15, 39, 9, 35, 49, 15, 9, 9, 33, 51, 15, 9, 35, 85, 39, 9, 9, 21, 25, 51, 9, 143, 33, 119, 9, 9, 51, 33, 95, 9, 15, 301, 25, 9, 9, 15, 49, 155, 9, 399, 15, 33, 9, 9, 49, 15, 119, 9, ... である。

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例3(一般項による実装例)

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/12/05 14:35 UTC 版)

フィボナッチ数」の記事における「例3(一般項による実装例)」の解説

def fibonacci(n): return round((((1 + 5 ** 0.5) / 2) ** n - ((1 - 5 ** 0.5) / 2) ** n) / 5 ** 0.5) しかし、上記例1プログラムでは n が与えられてから Fn求まるまでに F n ∝ ϕ n {\displaystyle F_{n}\propto \phi ^{n}} 回の関数呼び出し発生する(すなわち指数時間計算となる)ため、実用的ではない。したがって通常は、線形時間計算するためにメモ化などの手法を用いる。さらに、n が大き場合には一般項の公式(上記例3)や行表現利用して対数時間英語版)での計算を行う。

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例3

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/12/06 05:07 UTC 版)

楕円型作用素」の記事における「例3」の解説

非負の数 p に対し、p-ラプラシアンとは次で定義される線形楕円型作用素のことを言う。

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例 3

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2017/12/24 17:32 UTC 版)

終域」の記事における「例 3」の解説

終域公理的集合論で言うところの集合ではないこともある。整列集合から対応する順序数構成するには次のような手順をとる。整列集合 (A, <) に対して写像 G を超限帰納法によって G(a) = { G(x) | x < a } で定める。ここで G(a) のとりうる値は事前にZFの集合として与えることが出来ないため終域としてはすべての集合全体を考えることになる。これは真の類である。それでも A が集合であることから G は写像として問題なく定義でき、値域 G(A) も集合となる。

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例 3

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/02/07 15:39 UTC 版)

文脈自由文法」の記事における「例 3」の解説

文字セット {a,b} について、異な個数の a と b から構成される全ての文字列生成する文脈自由文法は以下のようになる。 S → U | VUTaU | TaTV → TbV | TbTT → aTbT | bTaT | ε ここで、T に関する生成規則は a と b が同数文字列生成するが、U は a の方が必ず多くなる文字列生成し、V は b の方が必ず多くなる文字列生成する

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例 3

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/04/17 08:30 UTC 版)

相関関係と因果関係」の記事における「例 3」の解説

アイスクリーム売り上げ伸びると、水死者数も確実に増える

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例 3

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/04/17 14:47 UTC 版)

Text Editor and Corrector」の記事における「例 3」の解説

TECO書かれBrainfuckインタプリタの例である。バッファ内容Brainfuckプログラムとして実行する。 @^UB#@S/{^EQQ,/#@^UC#@S/,^EQQ}/@-1S/{/#@^UR#.U1ZJQZ\^SC.,.+-^SXQ-^SDQ1J#@^U9/[]-+<>.,/<@:-FD/^N^EG9/;>J30000<0@I//>ZJZUL30000J0U10U20U30U60U7@^U4/[]/@^U5#<@:S/^EG4/U7Q7; -AU3(Q3-91)"=%1|Q1"=.U6ZJ@i/{/Q2\@i/,/Q6\@i/}/Q6J0;'-1%1'>#<@:S/[/UT.U210^T13^TQT;QT"NM5Q2J'>0UP30000J.US.UI<(0A-43)"=QPJ0AUTDQT+1@I//QIJ@O/end/'(0A-45)"=QPJ0AUTDQT-1@I/ /QIJ@O/end/'(0A-60)"=QP-1UP@O/end/'(0A-62)"=QP+1UP@O/end/'(0A-46)"=-.+QPA^T(-.+QPA-10)"=13^T'@O/end/'(0A-44)"=^TUT8^TQPJDQT@I//QIJ@O/end/'(0A-91)"=-.+QPA"=QI+1UZQLJMRMB\ -1J.UI'@O/end/'(0A-93)"=-.+QPA"NQI+1UZQLJMRMC\-1J.UI'@O/end/'!end!QI+1UI(.-Z)"=.=@^a/END/^c^c'C>

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例 3

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/01/19 15:53 UTC 版)

広義固有ベクトル」の記事における「例 3」の解説

この例は例 2 よりも複雑である.低い次数のよい例題構成することはやや少し難しい. 行列 A = [ 1 0 0 0 0 3 1 0 0 0 6 3 2 0 0 10 6 3 2 0 15 10 6 3 2 ] {\displaystyle A={\begin{bmatrix}1&0&0&0&0\\3&1&0&0&0\\6&3&2&0&0\\10&6&3&2&0\\15&10&6&3&2\end{bmatrix}}} の固有値は det(λI − A) = (λ − 1)2(λ − 2)3 =0 の解なので,固有値 λ1 = 1 と λ2 = 2持ち,その代数的重複度それぞれ μ1 = 2 と μ2 = 3 である.λ1 = 1 に対してrank ⁡ ( λ 1 I − A ) = 4 = 5 ⏟ n − 1 ⏟ γ 1 {\displaystyle \operatorname {rank} (\lambda _{1}I-A)=4=\underbrace {5} _{n}-\underbrace {1} _{\gamma _{1}}} となるので,幾何学的重複度は γ1 = 1 である.λ2 = 2 に対してrank ⁡ ( λ 2 I − A ) = 4 = 5 ⏟ n − 1 ⏟ γ 2 {\displaystyle \operatorname {rank} (\lambda _{2}I-A)=4=\underbrace {5} _{n}-\underbrace {1} _{\gamma _{2}}} となるので,幾何的重複度は γ2 = 1 である. はじめに,λ1 = 1対する(通常の固有ベクトル x11求める.幾何学的重複度は γ1 = 1 なので,残り一般固有ベクトルは,x11 から逐次的求められる具体的には,次のように求めた. ( 1 I − A ) x 11 = [ 0 0 0 0 0 − 3 0 0 0 0 − 6 − 3 − 1 0 010 − 6 − 3 − 1 01510 − 6 − 3 − 1 ] [ 0 39 9 − 3 ] = [ 0 0 0 0 0 ] = 0 , {\displaystyle (1I-A){\boldsymbol {x}}_{11}={\begin{bmatrix}0&0&0&0&0\\-3&0&0&0&0\\-6&-3&-1&0&0\\-10&-6&-3&-1&0\\-15&-10&-6&-3&-1\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}0\\3\\-9\\9\\-3\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}0\\0\\0\\0\\0\end{bmatrix}}={\boldsymbol {0}},} ( 1 I − A ) x 12 = [ 0 0 0 0 0 − 3 0 0 0 0 − 6 − 3 − 1 0 010 − 6 − 3 − 1 01510 − 6 − 3 − 1 ] [ 1 − 15 30 − 1 − 45 ] = − [ 0 39 9 − 3 ] = − x 11 , {\displaystyle (1I-A){\boldsymbol {x}}_{12}={\begin{bmatrix}0&0&0&0&0\\-3&0&0&0&0\\-6&-3&-1&0&0\\-10&-6&-3&-1&0\\-15&-10&-6&-3&-1\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}1\\-15\\30\\-1\\-45\end{bmatrix}}=-{\begin{bmatrix}0\\3\\-9\\9\\-3\end{bmatrix}}=-{\boldsymbol {x}}_{11},} つぎに,λ2 = 2対する(通常の固有ベクトル x21求め幾何学的重複度は γ2 = 1 なので,残り一般固有ベクトル x22 と x23 は,x21 から逐次的求められる具体的には,次のように求めた. ( 2 I − A ) x 21 = [ 1 0 0 0 03 1 0 0 0 − 6 − 3 0 0 010 − 6 − 3 0 01510 − 6 − 3 0 ] [ 0 0 0 0 9 ] = [ 0 0 0 0 0 ] = 0 , {\displaystyle (2I-A){\boldsymbol {x}}_{21}={\begin{bmatrix}1&0&0&0&0\\-3&1&0&0&0\\-6&-3&0&0&0\\-10&-6&-3&0&0\\-15&-10&-6&-3&0\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}0\\0\\0\\0\\9\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}0\\0\\0\\0\\0\end{bmatrix}}={\boldsymbol {0}},} ( 2 I − A ) x 22 = [ 1 0 0 0 03 1 0 0 0 − 6 − 3 0 0 010 − 6 − 3 0 01510 − 6 − 3 0 ] [ 0 0 0 3 0 ] = − [ 0 0 0 0 9 ] = − x 21 , {\displaystyle (2I-A){\boldsymbol {x}}_{22}={\begin{bmatrix}1&0&0&0&0\\-3&1&0&0&0\\-6&-3&0&0&0\\-10&-6&-3&0&0\\-15&-10&-6&-3&0\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}0\\0\\0\\3\\0\end{bmatrix}}=-{\begin{bmatrix}0\\0\\0\\0\\9\end{bmatrix}}=-{\boldsymbol {x}}_{21},} ( 2 I − A ) x 23 = [ 1 0 0 0 03 1 0 0 0 − 6 − 3 0 0 010 − 6 − 3 0 01510 − 6 − 3 0 ] [ 0 0 1 − 2 0 ] = − [ 0 0 0 3 0 ] = − x 22 {\displaystyle (2I-A){\boldsymbol {x}}_{23}={\begin{bmatrix}1&0&0&0&0\\-3&1&0&0&0\\-6&-3&0&0&0\\-10&-6&-3&0&0\\-15&-10&-6&-3&0\end{bmatrix}}{\begin{bmatrix}0\\0\\1\\-2\\0\end{bmatrix}}=-{\begin{bmatrix}0\\0\\0\\3\\0\end{bmatrix}}=-{\boldsymbol {x}}_{22}} 。 これは A の各広義固有空間基底となる.広義固有ベクトル2つの鎖と合わせて5次元列ベクトル全体空間張る. { x 11 , x 12 } = { [ 0 39 9 − 3 ] , [ 1 − 15 30 − 1 − 45 ] } , { x 21 , x 22 , x 23 } = { [ 0 0 0 0 9 ] , [ 0 0 0 3 0 ] , [ 0 0 1 − 2 0 ] } {\displaystyle \left\{{\boldsymbol {x}}_{11},{\boldsymbol {x}}_{12}\right\}=\left\{{\begin{bmatrix}0\\3\\-9\\9\\-3\end{bmatrix}},\,{\begin{bmatrix}1\\-15\\30\\-1\\-45\end{bmatrix}}\right\},\;\left\{{\boldsymbol {x}}_{21},{\boldsymbol {x}}_{22},{\boldsymbol {x}}_{23}\right\}=\left\{{\begin{bmatrix}0\\0\\0\\0\\9\end{bmatrix}},\,{\begin{bmatrix}0\\0\\0\\3\\0\end{bmatrix}},\,{\begin{bmatrix}0\\0\\1\\-2\\0\end{bmatrix}}\right\}} A に相似な「ほぼ対角」なジョルダン標準形行列 J は以下のようにして得られる: M = [ x 11 x 21 x 21 x 22 x 23 ] = [ 0 1 0 0 0 315 0 0 0 − 9 30 0 0 1 91 0 3 − 2 − 3 − 45 9 0 0 ] , {\displaystyle M={\begin{bmatrix}{\boldsymbol {x}}_{11}&{\boldsymbol {x}}_{21}&{\boldsymbol {x}}_{21}&{\boldsymbol {x}}_{22}&{\boldsymbol {x}}_{23}\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}0&1&0&0&0\\3&-15&0&0&0\\-9&30&0&0&1\\9&-1&0&3&-2\\-3&-45&9&0&0\end{bmatrix}},} J = M1 A M = [ 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 2 1 0 0 0 0 2 1 0 0 0 0 2 ] , {\displaystyle J=M^{-1}AM={\begin{bmatrix}1&1&0&0&0\\0&1&0&0&0\\0&0&2&1&0\\0&0&0&2&1\\0&0&0&0&2\end{bmatrix}},} ただし M は A の 広義モード行列英語版) であり,M の列は A の標準基底英語版)であり,AM = MJ である。

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「例 3」を含む「広義固有ベクトル」の記事については、「広義固有ベクトル」の概要を参照ください。


例3

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2017/09/19 13:30 UTC 版)

ミルナー数」の記事における「例3」の解説

f ( x , y ) = x 2 y 2 + y 3 {\displaystyle f(x,y)=x^{2}y^{2}+y^{3}} ならば、 μ ( f ) = ∞ {\displaystyle \mu (f)=\infty } であることを示す。 このことは、f がx-軸任意の点で特異であるという事実によって説明することができる。

※この「例3」の解説は、「ミルナー数」の解説の一部です。
「例3」を含む「ミルナー数」の記事については、「ミルナー数」の概要を参照ください。

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