基本モデル
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/06/09 06:57 UTC 版)
「ダン・ウェッソン・リボルバー」の記事における「基本モデル」の解説
M11/M12 1969年に発売された最初のモデルで、銃口からナットが露出しており、バレルシュラウドにヨークを固定するためのフリルが備わった仰々しい形状となっている。両者の違いは、リアサイトがM12はフルアジャスタブルサイトで、M11は.38スペシャル弾のみ使用可能だが、M12は.357マグナム弾も使用出来る。 M14/M15 1971年に更新されたM12の改良型で、ナットはバレル先端部に収まっている。そして、更に4年後の1975年には、その更に改良型であるシュラウド部のフリルが除かれたM14-2と、同じくフリルの無いシュラウドに加え、角張った四角柱型のアンダーラグとベンチレーテッドリブを持つフルレングスバレルを備えたM15-2に更新となった。両者の違いはフロントサイトがM14は固定式、M15は交換式である。 M715 現行モデル。フレームやバレル、シリンダーはキャストステンレス製で、バレルシュラウドは反動軽減のために重量を持たせたHV6と呼ばれる新しい物となっており、ブラックカラーのラバーグリップを備えている。又、M15-2以降のモデルと同規格であるため、それらのモデルとのバレル、バレルシュラウド、グリップの交換も可能である。
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基本モデル
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「確率的ボラティリティモデル」の記事における「基本モデル」の解説
ブラック・ショールズ方程式などのモデルでは、次のように原資産価格はドリフト μ およびボラティリティ σ を定数とする幾何ブラウン運動に従うと仮定している。 d S t = μ S t d t + σ S t d W t {\displaystyle dS_{t}=\mu S_{t}\,dt+\sigma S_{t}\,dW_{t}\,} ここで、 μ は原資産価格 St の期待収益率で定数 σ はボラティリティで定数 dWt は平均 0 分散 1 の正規分布に従うウィーナー過程 確率的ボラティリティモデルでは、定数であるボラティリティ σ を関数 σt に置き換える。この関数 σt は、ブラウン運動として記述されるが、その詳細は各確率的ボラティリティモデルによって異なってくる。 d S t = μ S t d t + σ t S t d W t {\displaystyle dS_{t}=\mu S_{t}\,dt+\sigma _{t}S_{t}\,dW_{t}\,} d σ t = α σ t , t d t + β σ t , t d B t {\displaystyle d\sigma _{t}=\alpha _{\sigma _{t},t}\,dt+\beta _{\sigma _{t},t}\,dB_{t}\,} ここで、 α σ t , t {\displaystyle \alpha _{\sigma _{t},t}\,} と β σ t , t {\displaystyle \beta _{\sigma _{t},t}\,} は σt の関数。 dBt は dWt とは別のガウス分布で、ρ∈[-1, 1] を相関係数(定数)とする相関関係をもつ。
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基本モデル
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線形回帰モデルは、目的変数 Y と説明変数 Xi, i = 1, ..., p および擾乱項 ε の関係を以下のようにモデル化したものである。 Y = β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + ⋯ + β p X p + ε {\displaystyle Y=\beta _{0}+\beta _{1}X_{1}+\beta _{2}X_{2}+\cdots +\beta _{p}X_{p}+\varepsilon \ } ここで β0 は切片（「定数」項）、βi は各々の説明変数の係数であり、p は説明変数の個数である。線形回帰においては、説明変数の係数および切片の組 {βi}i∈[0,p) をパラメタとするモデルを与える。また、擾乱項 ε は説明変数 X とは独立である。 ベクトル・行列記法を用いれば、線形回帰モデルは以下のように表せる。 Y = X β + ε {\displaystyle Y=X\beta +\varepsilon \ } 線形回帰が「線形」であるのは、目的変数 Y が説明変数 X の係数 β に対して線形であるためである。たとえば Y = β 0 + β 1 x + β 2 x 2 + ε {\displaystyle Y=\beta _{0}+\beta _{1}x+\beta _{2}x^{2}+\varepsilon } という回帰は x に対して明らかに線形ではないが、係数 β に対して線形であるから、線形回帰の問題に分類される。 単回帰（英語版）の場合、説明変数は1つだけであり回帰パラメタは2つである。上式は以下のようになる。 y = a + b x + ε {\displaystyle y=a+bx+\varepsilon \ } 同等な定式化に、線形回帰を条件付き期待値のモデルとして陽に表すものがある。 E ( y | x ) = α + β x {\displaystyle {\mbox{E}}(y|x)=\alpha +\beta x\ } ここで、所与の x に対する y の条件付き確率分布は擾乱項の確率分布に一致する。
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基本モデル
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/12/17 21:42 UTC 版)
句構造規則は通常、次のように「合成後→合成前」という順序で表記される。この表現方式は、チョムスキー標準形と呼ばれることもある。 A → B C {\displaystyle A\to B\quad C} これは「 A {\displaystyle A} は B {\displaystyle B} と C {\displaystyle C} から成る」という意味である。また、「 A {\displaystyle A} を B {\displaystyle B} と C {\displaystyle C} として書き換えよ」という書き換え規則（ rewrite rule ）でもある。 仮に、 A {\displaystyle A} が3つの構成素から成っている場合には、次のように表記できる。※「∧」は「and」の意。 A → B C D {\displaystyle A\to B\quad C\quad D} または ( A → E D ) {\displaystyle (A\to E\quad D)} ∧ ( E → B C ) {\displaystyle (E\to B\quad C)} 例えば、英語の構成素構造は次のように表すことができる。 S → N P V P {\displaystyle S\to NP\quad VP} 文（S)は、名詞句（NP）と、それに続く動詞句（VP）から成る。 N P → D e t N 1 {\displaystyle NP\to Det\quad N1} 名詞句は、限定詞（Det）と、それに続く名詞（N1）から成る。 N 1 → ( A P ) N 1 ( P P ) {\displaystyle N1\to (AP)\quad N1\quad (PP)} 形容詞句（AP）が名詞の前に来たり、前置詞句が名詞の後に来ることがある。 以上のようにして、構文（文法）的には正しい文のみを、しかも無限に作ることができる（これはまた、仮に過去に存在したことが無かった文であっても、それが「正しい」文か「正しくない」文（「非文」と呼ばれる）であるかを判定するのにも使える、ということである）。しかし、意味論まで含めて考えると、意味不明な文もまた含まれる。次の例文は、句構造規則の提唱者ノーム・チョムスキー自身が作ったものである。 Colorless green ideas sleep furiously. 無色の緑色の考えが猛烈に眠る。 これを構文木（ツリー図）で示すと、次のようになる。 句構造文法では1つ1つの単語が構成素であり、 NP や VP という節点で括られているまとまりも構成素である。さらに、 NP の下位構成素としてもう1つの NP が存在する。句構造規則およびそれを示す構文木は、直接構成素分析（英語版）（immediate constituent analysis 、略して IC analysis）の反映である（構成素#構成素テストも参照。）。 なお、John said that he saw Mary. の [ that he saw Mary ] のような節（Xバー理論における補文）も「S」で表し、次のような規則で示す。 S → N P V P {\displaystyle S\to NP\quad VP} V P → V S {\displaystyle VP\to V\quad S} この2行をループさせ、 "John said that Mary said that Tom said that Linda said that..." というように、多重構造の文を作り出すことも可能である。言い換えれば、「最も長い文」などというものは存在しないことになる。
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