基本形
基本形
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/01/05 04:07 UTC 版)
「クローン詩形 (klon)」の記事における「基本形」の解説
クローンが成り立つためにはまず、最小限、1 ボットを構成する必要がある。1 ボットはバートエーク（一番バート）とバートトー（二番バート）の 2 バートで成り立ち、2 バートは 4 ワック[要曖昧さ回避]で成り立つ。バートエークのワックの内、先行するワックをワックサダップ (a)、次に来るワックをワックラップ (b) という。バートトーの内、先行するワックをワックローン (c)、次に来るものをワックソン (d) という。1 ワックは基本的に 8 音節の文章あるいは節からなるが、必ずしも 8 音節でなければならないと言うことはなく、おおむね 6 - 10 音節が字余り・字足らずの許容範囲である。される具体的には以下のような形になる（○は 1 音節および 1 音節と見なされる多音節）。 ┌バートエーク┐ ボット a○○○○○○○○ b○○○○○○○○ c○○○○○○○○ d○○○○○○○○ └バートトー┘
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基本形
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/10/12 18:36 UTC 版)
IS-MPモデルは、縦軸に実質金利をとり横軸に産出量をとった図に描かれる2つの曲線から構成される。 第1の曲線はIS曲線である。IS曲線は、財市場における実質金利と産出量の関係を表わす。実質金利があがると計画投資が減り財需要が減って産出量が減る。逆に実質金利が下がると計画投資が増え財需要が増えて産出量が増える。このように、実質金利と産出量の間には負の関係がある。この負の関係がIS曲線である。図では右下がりの曲線であらわされる。 IS曲線だけでは実質金利や産出量は決まらない。経済はIS曲線上の何処かにあるが、何処にあるかは分からない。経済がIS曲線上の何処かに決まるためには第2の曲線が必要である。 その第2の曲線がMP曲線である。MP曲線は中央銀行が行う金融政策から導かれる。中央銀行は産出量の落ち込みを避けたいと考えている。したがって、産出量が減ると中央銀行は実質金利を下げて財需要を刺激し、産出量を増やそうとする。一方で、産出量が増えすぎて自然水準を超えるとインフレが加速する。中央銀行はインフレを嫌うので実質金利を上げ産出量を抑えようとする。まとめると、中央銀行は、産出量が増えると実質金利を上げ、産出量が減ると実質金利を下げる。すなわち、産出量と実質金利の間に正の関係が生じる。この正の関係がMP曲線である。図では右上がりの曲線であらわされる。 IS曲線とMP曲線の交点で実質金利と産出量が決まる。 経済の様々な変化をIS-MPモデルで分析した例は次のとおりである。 政府が支出を拡大する場合は、IS曲線が右にシフトし、交点がMP曲線に沿って右上に動く。産出量が増えるが、実質金利が高くなり投資がクラウドアウトされ産出量の増加が一部減殺される。 中央銀行が金融政策ルールを引き締める場合は、MP曲線が上にシフトし、交点がIS曲線に沿って左上にシフトする。実質金利が高くなり投資が削られ産出量が減る。 消費者心理が悪化する場合は、IS曲線が左にシフトし、交点がMP曲線に沿って左下に移動する。産出量が減り、実質金利が低くなる。
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基本形
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/05/20 03:00 UTC 版)
後置修飾の基本形は主に、 名詞 + 形容詞句 名詞 + 前置詞句 名詞 + 不定詞 名詞 + 現在分詞 名詞 + 過去分詞 名詞 + 関係詞節 の6つである。
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基本形
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/07/30 07:24 UTC 版)
ラッソ回帰はもともと最小二乗法の場面で導入された。このケースを最初に検討することは有益である。 それぞれが p {\displaystyle p} 個の共変量と単一の結果で構成される N {\displaystyle N} 個のケースで構成されるサンプルを考える。 y i {\displaystyle y_{i}} を結果、 x i := ( x 1 , x 2 , … , x p ) T {\displaystyle x_{i}:=(x_{1},x_{2},\ldots ,x_{p})^{T}} を i {\displaystyle i} 番目のケースの共変量ベクトルとする。ラッソ回帰では、次の式を解くことを考える。 min β 0 , β { ∑ i = 1 N ( y i − β 0 − x i T β ) 2 } subject to ∑ j = 1 p | β j | ≤ t . {\displaystyle \min _{\beta _{0},\beta }\left\{\sum _{i=1}^{N}(y_{i}-\beta _{0}-x_{i}^{T}\beta )^{2}\right\}\quad {\text{ subject to }}\sum _{j=1}^{p}|\beta _{j}|\leq t.} ここで、 t {\displaystyle t} を正則化の量を決定する事前に指定された自由パラメーターとする。共変量行列 X {\displaystyle X} について、 X i j = ( x i ) j {\displaystyle X_{ij}=(x_{i})_{j}} 、すなわち x i T {\displaystyle x_{i}^{T}} が X {\displaystyle X} の第 i {\displaystyle i} 行とすると、次のように簡潔に記述することができる。 min β 0 , β { 1 N ‖ y − β 0 1 N − X β ‖ 2 2 } subject to ‖ β ‖ 1 ≤ t . {\displaystyle \min _{\beta _{0},\beta }\left\{{\frac {1}{N}}\left\|y-\beta _{0}1_{N}-X\beta \right\|_{2}^{2}\right\}\quad {\text{ subject to }}\|\beta \|_{1}\leq t.} ここで、 ‖ u ‖ p = ( ∑ i = 1 N | u i | p ) 1 / p {\displaystyle \|u\|_{p}=\left(\sum _{i=1}^{N}|u_{i}|^{p}\right)^{1/p}} を標準 ℓ p {\displaystyle \ell ^{p}} ノルムとし、 1 N {\displaystyle 1_{N}} は 1 が N 個並んだ縦ベクトルとする。 データポイント x i {\displaystyle x_{i}} のスカラー平均を x ¯ {\displaystyle {\bar {x}}} 、応答変数 y i {\displaystyle y_{i}} の平均を y ¯ {\displaystyle {\bar {y}}} と記載すると、 β 0 {\displaystyle \beta _{0}} の推定値 β ^ 0 = y ¯ − x ¯ T β {\displaystyle {\hat {\beta }}_{0}={\bar {y}}-{\bar {x}}^{T}\beta } を用いて下記のように記述できる。 y i − β ^ 0 − x i T β = y i − ( y ¯ − x ¯ T β ) − x i T β = ( y i − y ¯ ) − ( x i − x ¯ ) T β , {\displaystyle y_{i}-{\hat {\beta }}_{0}-x_{i}^{T}\beta =y_{i}-({\bar {y}}-{\bar {x}}^{T}\beta )-x_{i}^{T}\beta =(y_{i}-{\bar {y}})-(x_{i}-{\bar {x}})^{T}\beta ,} したがって、中央に配置された（ゼロ平均化された）変数を処理するのが標準的である。解が測定スケールに依存しないよう、共変量は通常、標準化されている ( ∑ i = 1 N x i 2 = 1 ) {\displaystyle \textstyle \left(\sum _{i=1}^{N}x_{i}^{2}=1\right)} 。 参考のために書き直すと min β ∈ R p { 1 N ‖ y − X β ‖ 2 2 } subject to ‖ β ‖ 1 ≤ t . {\displaystyle \min _{\beta \in \mathbb {R} ^{p}}\left\{{\frac {1}{N}}\left\|y-X\beta \right\|_{2}^{2}\right\}\quad {\text{ subject to }}\|\beta \|_{1}\leq t.} これは、ラグランジュの未定乗数法に基づいて書き直すと、下記の形式と同値である。 min β ∈ R p { 1 N ‖ y − X β ‖ 2 2 + λ ‖ β ‖ 1 } {\displaystyle \min _{\beta \in \mathbb {R} ^{p}}\left\{{\frac {1}{N}}\left\|y-X\beta \right\|_{2}^{2}+\lambda \|\beta \|_{1}\right\}} ここで、 t {\displaystyle t} と λ {\displaystyle \lambda } との関係はデータに依存する。
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基本形
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/05/06 11:59 UTC 版)
単体はパネルと伸縮自在な腕、先端部分が変化可能なシンプルなアルター。他の同タイプのアルターを合体させると大型の本体が現れる（本編未登場）。
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基本形
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2018/09/07 00:57 UTC 版)
短三和音は、主に基本形（根音が低音）で用いられることが多い。これはポピュラー音楽では顕著である。
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基本形
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2018/09/07 00:52 UTC 版)
長三和音は、主に基本形（根音が低音）で用いられることが多い。これはポピュラー系では顕著である。
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基本形
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/10/02 08:05 UTC 版)
基本形は、「手紙を書く。」のように文を言い切る形で使われる終止形としての用法や、「手紙を書く人」のように名詞を修飾する連体形としての用法がある。また、多くの地域で推量を表す「-ンベ」や、由利地方沿岸部で推量を表す「-ンデロ」、由利地方内陸部で推量を表す「-ガロ」も基本形に接続する。さらに、共通語の「-ます」が連用形に接続するのと異なり、秋田方言でそれに近い機能を持つ聞き手尊敬の「-シ」は基本形に接続する。また、多くの地方では、意思を表す場合にも意向形を使わず、単に基本形で表すことが多い。基本形に終助詞の「ハ」を付けた「エグハ」（行こう）のような形や、それが融合した「エガァ」のような形で意思を表すこともあり、基本形に「-ンベ」を付けて表すこともある。基本的には全ての動詞がウ段で終わるが、サ行五段およびタ行五段は、スおよびズが秋田方言では欠けているためにシ、ジで終わる。
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基本形
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/10/02 08:05 UTC 版)
共通語での基本形にあたる形には「鳥海山は高い。」のような終止形としての用法と、「鳥海山は高い山だ。」のように名詞を修飾する連体形としての用法がある。秋田方言でもこの用法は同じである。共通語では基本形は全ての形容詞が語尾にイを持つが、秋田方言ではこれが語幹と融合しており、共通語の拍数よりも秋田方言の音節数が一音節少なくなっている。形容詞に接続する接辞は全て基本形と同じ形に接続するようになっており、 秋田方言の形容詞の大きな特色となっている。共通語の「高いのは」に相当する形として、「タゲァノァ」「タゲァナ」がある。これは「タゲァノハ」のように終助詞の「-ハ」が融合した形である。他に「高い奴」に相当する「タゲァヤジ」がある。
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基本形
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2018/12/23 04:43 UTC 版)
「マイヤー・ヴィートリス完全系列」の記事における「基本形」の解説
位相空間 X と、その部分空間 A, B はそれらの内部が X を被覆するもの（A, B の内部が互いに素である必要はない）とするとき、三つ組 (X, A, B) に対する特異ホモロジーのマイヤー・ヴィートリス完全系列は、空間 X, A, B および交わり A∩B に関する（整係数）特異ホモロジー群からなる長完全系列で、簡約版と非簡約版がある。
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基本形
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2019/07/20 16:48 UTC 版)
下図がウッテガエシの基本形。 黒番でbにアタリを打ってもaにツガれて取れない。アタリを覚悟で、aにホウリコむのが好手。 その直後に白石がbに打つと、今aに打たれたばかりの黒石は取られるが（中図）、白3子がアタリになる。再び黒がaに打てば白3子を取ることができる（右図）。このような手筋をウッテガエシという。 上図で黒がaに打つのもまたウッテガエシである。
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基本形
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/05/12 10:23 UTC 版)
※この「基本形」の解説は、「ベルヌーイの定理」の解説の一部です。
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