別の表現とは? わかりやすく解説

別の表現

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/05/05 07:34 UTC 版)

ポアンカレ・ベンディクソンの定理」の記事における「別の表現」の解説

平面上の開集合かつ単連結空間部分集合上の連続力学系考える。このとき、固定点含まない軌道のうち、すべての空でないコンパクトなα-極限集合もしくはω-極限集合)は周期軌道である。

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別の表現

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/04/12 22:10 UTC 版)

硬性憲法」の記事における「別の表現」の解説

Voermansによれば硬性憲法リジッド憲法)(英語: rigid constitution)と軟性憲法フレキシブルな憲法)(英語: flexible constitution)の区別は、エントレンチ(英語: entrench)とノン・エントレンチの区別とも言われ両者ニュアンス違いはあるが、本質的には同じ事とされている。しかし、エントレンチ条項毎の属性なり得る。 @media screen{.mw-parser-output .fix-domain{border-bottom:dashed 1px}}現在、憲法に関連した英語の文献について、リジッド表記されているもの、エントレンチ表記されているもの、いずれも多数見つけることができる。[要出典]

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別の表現

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2015/11/09 20:09 UTC 版)

角谷の不動点定理」の記事における「別の表現」の解説

角谷原著論文を含むいくつかの文献では、上半連続性英語版)の概念用いた次のような定理表現見られる: S を、ユークリッド空間 Rn の空でないコンパクトな凸部集合とする。φ: S→2S を S 上の上半連続英語版)な集合値函数次の性質満たすものとする:φ(x)すべての x ∈ S に対して空でなく、閉かつ凸である。このとき、φ は不動点を持つ。 この角谷の定理内容は、本記事始め説明され内容と全く同じものである。 この定理は、コンパクトなハウスドルフ値域空間 Y に対して集合値函数 φ: X→2Y が閉グラフを持つための必要十分条件は、それが上半連続であり、すべての x に対して φ(x)閉集合であることを述べた集合値函数対す閉グラフ定理を使うことで証明できるすべてのユークリッド空間は(距離空間となってハウスドルフであるため、角谷の定理のこの別の表現において φ は閉値であることが要求され閉グラフ定理によって二つ主張同値であることが従う。

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別の表現

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/11/20 02:13 UTC 版)

変位演算子」の記事における「別の表現」の解説

変位演算子を表す2つ方法がある。それぞれ、 D ^ ( α ) = e − 1 2 | α | 2 e + α a ^ † e − α ∗ a ^ {\displaystyle {\hat {D}}(\alpha )=e^{-{\frac {1}{2}}|\alpha |^{2}}e^{+\alpha {\hat {a}}^{\dagger }}e^{-\alpha ^{*}{\hat {a}}}} D ^ ( α ) = e + 1 2 | α | 2 e − α ∗ a ^ e + α a ^ † {\displaystyle {\hat {D}}(\alpha )=e^{+{\frac {1}{2}}|\alpha |^{2}}e^{-\alpha ^{*}{\hat {a}}}e^{+\alpha {\hat {a}}^{\dagger }}}

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別の表現

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/04/01 00:57 UTC 版)

ホンフリー多項式」の記事における「別の表現」の解説

ホンフリー多項式は以下のようなスケイン関係式使って x , t の多項式として表されることもある。 x P L + ( x , t ) − t P L − ( x , t ) = P L 0 ( x , t ) {\displaystyle xP_{L_{+}}(x,t)-tP_{L_{-}}(x,t)=P_{L_{0}}(x,t)\,}

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別の表現

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/07/29 18:24 UTC 版)

j-不変量」の記事における「別の表現」の解説

λ をモジュララムダ函数英語版)(modular lambda function)とし、x = λ(1−λ) と置くと j ( τ ) = 256 ( 1 − x ) 3 x 2 {\displaystyle j(\tau )={\frac {256(1-x)^{3}}{x^{2}}}} を得る。 λ ( τ ) = θ 2 4 ( 0 , τ ) θ 3 4 ( 0 , τ ) = k 2 ( τ ) {\displaystyle \lambda (\tau )={\frac {\theta _{2}^{4}(0,\tau )}{\theta _{3}^{4}(0,\tau )}}=k^{2}(\tau )} は、ヤコビテータ函数 θ m {\displaystyle \theta _{m}} の比率であり、楕円モジュラス k ( τ ) {\displaystyle k(\tau )} の二乗である。 λ が次の調和比(英語版)(cross-ratio)の 6つの値で入れ替わるときは、j の値は不変である。 { λ , 1 1 − λ , λ − 1 λ , 1 λ , λ λ − 1 , 1 − λ } . {\displaystyle \left\lbrace {\lambda ,{\frac {1}{1-\lambda }},{\frac {\lambda -1}{\lambda }},{\frac {1}{\lambda }},{\frac {\lambda }{\lambda -1}},1-\lambda }\right\rbrace .} j の分岐点は {0, 1, ∞} であるので、ベリイ函数英語版)(Belyi function)である。

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