基本的な考え方
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2018/10/20 08:30 UTC 版)
バイポーラトランジスタは最も簡単な電流-電流変換器であるが、その伝達比は温度変化、βの公差に大きく依存する。これらの変動を除去するために、カレントミラー回路は同じ条件で配置された2つの電流-電圧変換器、電圧-電流変換器をカスケード接続している。 これらの変換器は必ずしも線形動作である必要はなく、必要なことはただその特性が対称的であることである（例えば、以下で見るようにバイポーラトランジスタでのカレントミラー回路では、出力は入力に対して対数的な変化であったり指数的な変化である）。 通常、二つの同一の変換素子が用いられるが、片方の素子の特性は負のフィードバックをかけることによって反転することができる。例えば、バイポーラトランジスタのベース-エミッタ間に電圧を入力し、コレクタ電流を出力する場合を考えると、トランジスタは入力に対して指数関数的に出力が変化する電圧-電流変換器となる。入力に負のフィードバック（簡単にはベースとコレクタを接続）を行う事でトランジスタ動作を「反転」することができ、対数的に出力が変化する電流-電圧変換器となる。つまり所望のコレクタ電流が流れるように「出力」であるベース-エミッタ間電圧が自動的に決定されるということである。 したがって、カレントミラー回路は2つの等価な変換器（一つは反転動作、もう一つは通常動作）のカスケード接続から構成されていると言える。
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基本的な考え方
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/12/14 06:00 UTC 版)
基本的な考え方は、函数を適当な「テスト函数」（扱いやすくよい振舞いをする函数）の空間上の抽象線型汎函数と同一視することである。超函数に対する作用・演算は、それをテスト函数へ移行することによって理解することができる。 例えば、f: R → R を局所可積分函数、φ: R → R をコンパクトな台を持つ（すなわちある有界集合の外側で恒等的に 0 となる）滑らかな函数（つまり無限回微分可能な函数）とする。函数 φ が「テスト函数」である。このとき、 ⟨ f , φ ⟩ = ∫ R f φ d x {\displaystyle \left\langle f,\varphi \right\rangle =\int _{\mathbb {R} }f\varphi \,dx} は φ に関して線型かつ連続に変化する実数である。それゆえに、函数 f を「テスト函数」全体の成すベクトル空間上の連続線型汎函数と看做すことができる。 同様に P が実数全体で定義される確率分布で φ がテスト函数であるとき、 ⟨ P , φ ⟩ = ∫ R φ d P {\displaystyle \left\langle P,\varphi \right\rangle =\int _{\mathbb {R} }\varphi \,dP} は φ に連続かつ線型に依存する実数であるから、確率分布もまたテスト函数の空間上の連続線型汎函数と看做すことができる。そしてこの「テスト函数の空間上の連続線型汎函数」という概念がシュワルツ超函数の定義として用いられる。 このような超函数に実数を掛けたり、超函数同士を加えたりすることができるから、シュワルツ超函数の全体は実ベクトル空間を形成する。超函数同士の乗法は一般には定義することができないが、超函数に無限回微分可能函数を掛けることはできる。 超函数の微分を定義するため、まずは可微分かつ可積分な函数 f: R → R の場合を考えよう。φ をテスト函数として ∫ R f ′ φ d x = − ∫ R f φ ′ d x {\displaystyle \int _{\mathbb {R} }{}{f'\varphi \,dx}=-\int _{\mathbb {R} }{}{f\varphi '\,dx}} が部分積分によって得られる（φ が有界集合の外側で 0 になるから、境界値は考慮する必要がないことに注意）。この式は S がシュワルツ超函数のとき、その微分 S′ を ⟨ S ′ , φ ⟩ = − ⟨ S , φ ′ ⟩ {\displaystyle \langle S',\varphi \rangle =-\langle S,\varphi '\rangle } で定義すべきであることを示唆している。じつはこれは正式な定義である。これにより微分の古典的な定義は拡張され、任意のシュワルツ超函数は無限回微分可能となり、微分の通常の性質も保たれる。 例: ディラックデルタ（あるいはディラックのデルタ函数）は ⟨ δ , φ ⟩ = φ ( 0 ) {\displaystyle \left\langle \delta ,\varphi \right\rangle =\varphi (0)} で定義される超函数である。これはまた、ヘヴィサイドの階段函数の超函数の意味での微分である。実際、任意のテスト函数 φ に対して ⟨ H ′ , φ ⟩ = − ⟨ H , φ ′ ⟩ = − ∫ − ∞ ∞ H ( x ) φ ′ ( x ) d x = − ∫ 0 ∞ φ ′ ( x ) d x = φ ( 0 ) − lim x → ∞ φ ( x ) = φ ( 0 ) = ⟨ δ , φ ⟩ , {\displaystyle {\begin{aligned}\langle H',\varphi \rangle &=-\langle H,\varphi '\rangle =-\int _{-\infty }^{\infty }H(x)\varphi '(x)\,dx\\&=-\int _{0}^{\infty }\varphi '(x)dx=\varphi (0)-\lim _{x\to \infty }\varphi (x)=\varphi (0)\\&=\langle \delta ,\varphi \rangle ,\end{aligned}}} すなわち、 δ = H′ が成り立つ。ここで limx→∞ φ(x) = 0 なのは台がコンパクトだからである。同様に、ディラックデルタの超函数の意味での微分は ⟨ δ ′ , φ ⟩ = − φ ′ ( 0 ) {\displaystyle \langle \delta ',\varphi \rangle =-\varphi '(0)} なる超函数である。後者の超函数は函数でも確率分布でも無い超函数の最初の例である。
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基本的な考え方
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/03/03 04:48 UTC 版)
「国民及び職員からの意見聴取」の記事における「基本的な考え方」の解説
行政刷新の目的である「国民と行政の新たな関係作り」を実現し、真に透明、公正かつ効率的な行政の第一歩とする そのため、行政サービスに接している国民の目線での指摘を幅広く受け付けるとともに、行政サービスを提供している職員の提案を受け付ける 「職員の声」で指摘を行った職員に対し、降格処分、懲戒処分その他の不利益な取扱い（任用上の不利益な取扱いも含む。)を行わないものとする
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基本的な考え方
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/06/05 23:41 UTC 版)
「サポートベクターマシン」の記事における「基本的な考え方」の解説
サポートベクターマシンは、線形入力素子を利用して2クラスのパターン識別器を構成する手法である。訓練サンプルから、各データ点との距離が最大となるマージン最大化超平面を求めるという基準（超平面分離定理）で線形入力素子のパラメータを学習する。 最も簡単な場合である、与えられたデータを線形に分離することが可能な（例えば、3次元のデータを2次元平面で完全に区切ることができる）場合を考えよう。 このとき、SVMは与えられた学習用サンプルを、もっとも大胆に区切る境目を学習する。学習の結果得られた超平面は、境界に最も近いサンプルとの距離（マージン）が最大となるパーセプトロン（マージン識別器）で定義される。すなわち、そのようなパーセプトロンの重みベクトル w ∈ R p {\displaystyle {\boldsymbol {w}}\in \mathbb {R} ^{p}} を用いて、超平面は { x ∈ R p ∣ x ⋅ w = 0 } {\displaystyle \{{\boldsymbol {x}}\in \mathbb {R} ^{p}\mid {\boldsymbol {x}}\cdot {\boldsymbol {w}}=0\}} で表される。 学習過程はラグランジュの未定乗数法とKKT条件を用いることにより、最適化問題の一種である凸二次計画問題で定式化される。ただし、学習サンプル数が増えると急速に計算量が増大するため、分割統治法の考え方を用いた手法なども提案されている。
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基本的な考え方
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/04/11 17:01 UTC 版)
「モビリティ・マネジメント」の記事における「基本的な考え方」の解説
MMの基本的な３つの考え方を以下に示す。 交通問題を社会問題として捉える 多くの交通政策は、交通現象を物理現象や経済現象として捉えることが一般的であった。しかし、MM では交通問題を個々の人間が引き起こす「社会問題」（より具体的には社会的ジレンマ）であると考える。その上で、個々の人間や組織および地域コミュニティの意識と行動が「自発的に変化」することを目標に様々な働きかけを行っていく。 かしこいクルマの使い方を考える 自動車は利便性の高い輸送機関だが、過度な利用は環境破壊や健康被害、都市郊外化や公共交通の衰退など様々な問題をもたらす。MM はこうしたクルマとかしこくつきあっていく社会を目指す。自動車の利用が過剰であればその抑制を目指し、高速道路やバス・鉄道の活用が不十分であればその利用促進を図るための働きかけを行う。こうした考え方に基づいて、日本では「かしこいクルマの使い方を考えるプロジェクト」といった名称で様々な MM施策が展開されている。 持続的に展開する 上記の「クルマとかしこくつきあう社会」を築くという目標の達成は必ずしも容易ではない。そのため、取組みは持続的なマネジメントであることが不可欠である。
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基本的な考え方
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/07/12 06:26 UTC 版)
次の n 元m連立一次方程式を考察する。右側にある行列がその拡大係数行列である。 a 11 x 1 + a 12 x 2 + ⋯ + a 1 n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + ⋯ + a 2 n x n = b 2 ⋮ a m 1 x 1 + a m 2 x 2 + ⋯ + a m n x n = b m [ a 11 a 12 ⋯ a 1 n b 1 a 21 a 22 ⋯ a 2 n b 2 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ a m 1 a m 2 ⋯ a m n b m ] {\displaystyle {\begin{aligned}&a_{11}x_{1}+a_{12}x_{2}+\cdots +a_{1n}x_{n}=b_{1}\\&a_{21}x_{1}+a_{22}x_{2}+\cdots +a_{2n}x_{n}=b_{2}\\&\qquad \vdots \\&a_{m1}x_{1}+a_{m2}x_{2}+\cdots +a_{mn}x_{n}=b_{m}\end{aligned}}\qquad \left[{\begin{array}{cccc|c}a_{11}&a_{12}&\cdots &a_{1n}&b_{1}\\a_{21}&a_{22}&\cdots &a_{2n}&b_{2}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots &\vdots \\a_{m1}&a_{m2}&\cdots &a_{mn}&b_{m}\end{array}}\right]} この方程式が x 1 = c 1 + d 11 λ 1 + ⋯ + d 1 s λ s , x 2 = c 2 + d 21 λ 1 + ⋯ + d 2 s λ s , ⋯ , x r = c r + d r 1 λ 1 + ⋯ + d r s λ s , x r + 1 = λ 1 , … , x n = λ s {\displaystyle x_{1}=c_{1}+d_{11}\lambda _{1}+\cdots +d_{1s}\lambda _{s},x_{2}=c_{2}+d_{21}\lambda _{1}+\cdots +d_{2s}\lambda _{s},\cdots ,x_{r}=c_{r}+d_{r1}\lambda _{1}+\cdots +d_{rs}\lambda _{s},x_{r+1}=\lambda _{1},\ldots ,x_{n}=\lambda _{s}} （ n = r + s {\displaystyle n=r{+}s} かつ λ 1 , . . . , λ s {\displaystyle \lambda _{1},...,\lambda _{s}} は任意の定数）という解を持つとすると、これらの式は次の連立一次方程式を略記したものであると見なせる。ただし、下段に並んでいる、左辺の全ての係数が 0 である式は m − r {\displaystyle m{-}r} 本ある。同様に右側にある行列がその拡大係数行列である。 1 x 1 + 0 x 2 + ⋯ + 0 x r − d 11 x r + 1 − ⋯ − d 1 s x n = c 1 0 x 1 + 1 x 2 + ⋯ + 0 x r − d 21 x r + 1 − ⋯ − d 2 s x n = c 2 ⋮ 0 x 1 + 0 x 2 + ⋯ + 1 x r − d r 1 x r + 1 − ⋯ − d r s x n = c r 0 x 1 + 0 x 2 + ⋯ + 0 x r + 0 x r + 1 + ⋯ + 0 x n = 0 ⋮ 0 x 1 + 0 x 2 + ⋯ + 0 x r + 0 x r + 1 + ⋯ + 0 x n = 0 [ 1 0 ⋯ 0 − d 11 ⋯ − d 1 s c 1 0 1 ⋯ 0 − d 21 ⋯ − d 2 s c 2 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 0 0 ⋯ 1 − d r 1 ⋯ − d r s c r 0 0 ⋯ 0 0 ⋯ 0 0 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ 0 0 ⋯ 0 0 ⋯ 0 0 ] {\displaystyle {\begin{aligned}&1x_{1}+0x_{2}+\cdots +0x_{r}-d_{11}x_{r+1}-\cdots -d_{1s}x_{n}=c_{1}\\&0x_{1}+1x_{2}+\cdots +0x_{r}-d_{21}x_{r+1}-\cdots -d_{2s}x_{n}=c_{2}\\&\qquad \vdots \\&0x_{1}+0x_{2}+\cdots +1x_{r}-d_{r1}x_{r+1}-\cdots -d_{rs}x_{n}=c_{r}\\&0x_{1}+0x_{2}+\cdots +0x_{r}+0x_{r+1}+\cdots +0x_{n}=0\\&\qquad \vdots \\&0x_{1}+0x_{2}+\cdots +0x_{r}+0x_{r+1}+\cdots +0x_{n}=0\end{aligned}}\qquad \left[{\begin{array}{ccccccc|c}1&0&\cdots &0&-d_{11}&\cdots &-d_{1s}&c_{1}\\0&1&\cdots &0&-d_{21}&\cdots &-d_{2s}&c_{2}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots &\vdots &&\vdots &\vdots \\0&0&\cdots &1&-d_{r1}&\cdots &-d_{rs}&c_{r}\\0&0&\cdots &0&0&\cdots &0&0\\\vdots &\vdots &&\vdots &\vdots &\ddots &\vdots &\vdots \\0&0&\cdots &0&0&\cdots &0&0\end{array}}\right]} 始めの拡大係数行列から上の拡大係数行列の形に変形する為には、対角成分に注目して行基本変形を行って行簡約階段形に変形する。ただし簡単の為、変数の番号を付け替えることなしに主成分がすべて対角線にあるものと仮定する。しかし一般的には、このような仮定の下で作業を行っても次の形の行簡約階段形にしか変形できない。（最も右の列の r + 2 {\displaystyle r{+}2} 番目の成分以下はすべて '0'） [ 1 0 ⋯ 0 − d 11 ⋯ − d 1 s c 1 0 1 ⋯ 0 − d 21 ⋯ − d 2 s c 2 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 0 0 ⋯ 1 − d r 1 ⋯ − d r s c r 0 0 ⋯ 0 0 ⋯ 0 c r + 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ 0 0 ⋯ 0 0 ⋯ 0 0 ] {\displaystyle \left[{\begin{array}{ccccccc|c}1&0&\cdots &0&-d_{11}&\cdots &-d_{1s}&c_{1}\\0&1&\cdots &0&-d_{21}&\cdots &-d_{2s}&c_{2}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots &\vdots &&\vdots &\vdots \\0&0&\cdots &1&-d_{r1}&\cdots &-d_{rs}&c_{r}\\0&0&\cdots &0&0&\cdots &0&c_{r+1}\\\vdots &\vdots &&\vdots &\vdots &\ddots &\vdots &\vdots \\0&0&\cdots &0&0&\cdots &0&0\end{array}}\right]} この時点で、与えられた連立一次方程式が解を持つ必要条件が c r + 1 = 0 {\displaystyle c_{r+1}=0} であることがわかり、これは十分条件でもある。実際、 c r + 1 = 0 {\displaystyle c_{r+1}=0} とすると、上記の形の解が逆に得られていることは明らかである。より現実的な解法としては、未知数が k 個定まった時点で残り k + 1 個の未知数を含む式が解けるため、 x 1 {\displaystyle x_{1}} から x r {\displaystyle x_{r}} までの全ての変数を孤立させる必要はない。これを行列の言葉で言えば、拡大係数行列を行簡約階段形にまで変形せずに途中で止めてしまう方がより現実的であるということになる。つまり、拡大係数行列が次の形の行階段形に変形された時点で、それ以上の簡約化を止めるのである。このとき、対応する連立一次方程式がその右の形に表せる： [ 1 m 12 ⋯ m 1 r − d 11 ′ ⋯ − d 1 s ′ c 1 ′ 0 1 ⋯ m 2 r − d 21 ′ ⋯ − d 2 s ′ c 2 ′ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 0 0 ⋯ 1 − d r 1 ′ ⋯ − d r s ′ c r ′ 0 0 ⋯ 0 0 ⋯ 0 0 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ 0 0 ⋯ 0 0 ⋯ 0 0 ] 1 x 1 + m 12 x 2 + ⋯ + m 1 r x r − d 11 ′ x r + 1 − ⋯ − d 1 s ′ x n = c 1 ′ 0 x 1 + 1 x 2 + ⋯ + m 2 r x r − d 21 ′ x r + 1 − ⋯ − d 2 s ′ x n = c 2 ′ ⋮ 0 x 1 + 0 x 2 + ⋯ + 1 x r − d r 1 ′ x r + 1 − ⋯ − d r s ′ x n = c r ′ 0 x 1 + 0 x 2 + ⋯ + 0 x r + 0 x r + 1 + ⋯ + 0 x n = 0 ⋮ 0 x 1 + 0 x 2 + ⋯ + 0 x r + 0 x r + 1 + ⋯ + 0 x n = 0 {\displaystyle \left[{\begin{array}{ccccccc|c}1&m_{12}&\cdots &m_{1r}&-d'_{11}&\cdots &-d'_{1s}&c'_{1}\\0&1&\cdots &m_{2r}&-d'_{21}&\cdots &-d'_{2s}&c'_{2}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots &\vdots &&\vdots &\vdots \\0&0&\cdots &1&-d'_{r1}&\cdots &-d'_{rs}&c'_{r}\\0&0&\cdots &0&0&\cdots &0&0\\\vdots &\vdots &&\vdots &\vdots &\ddots &\vdots &\vdots \\0&0&\cdots &0&0&\cdots &0&0\end{array}}\right]\qquad {\begin{aligned}&1x_{1}+m_{12}x_{2}+\cdots +m_{1r}x_{r}-d'_{11}x_{r+1}-\cdots -d'_{1s}x_{n}=c'_{1}\\&0x_{1}+1x_{2}+\cdots +m_{2r}x_{r}-d'_{21}x_{r+1}-\cdots -d'_{2s}x_{n}=c'_{2}\\&\qquad \vdots \\&0x_{1}+0x_{2}+\cdots +1x_{r}-d'_{r1}x_{r+1}-\cdots -d'_{rs}x_{n}=c'_{r}\\&0x_{1}+0x_{2}+\cdots +0x_{r}+0x_{r+1}+\cdots +0x_{n}=0\\&\qquad \vdots \\&0x_{1}+0x_{2}+\cdots +0x_{r}+0x_{r+1}+\cdots +0x_{n}=0\end{aligned}}} 従って、任意定数 λ 1 , . . . , λ s {\displaystyle \lambda _{1},...,\lambda _{s}} を用いて r + 1 {\displaystyle r{+}1} 番目以後の s 個の変数を x r + 1 = λ 1 , x r + 2 = λ 2 , . . . , x n = λ s {\displaystyle x_{r+1}=\lambda _{1},x_{r+2}=\lambda _{2},...,x_{n}=\lambda _{s}} と置き、右辺に移項して下から順に値を代入していくことで全ての解を確定できる。
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基本的な考え方
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/07/26 04:33 UTC 版)
バイナリ-テキストエンコーディングは、人間が読めるテキストのみの通信を仮定した通信プロトコルを用いて任意のバイナリデータを送受信するために必要となる。通信プロトコルで使用可能な文字はASCII制御コードを除いた7ビット文字である（ただし、改行・空白文字は印刷により安全とはいえない）。したがって95種類のASCIIの印刷可能文字が安全に通信できる文字といえる。 4バイトのビット列は232 =4,294,967,296個の値を表現可能である。そして、85進記数法での5桁の数字は855 =4,437,053,125個の値を表現可能であるため，4バイト=32ビットの値と一意に対応可能である。845 = 4,182,119,424 < 232であり、4バイトの数を5桁で表現するための最小の整数が85であるため85が基数として選ばれた。 Ascii85への符号化は、まず4バイト毎に1ブロックとしビッグエンディアン方式で符号なし整数と解釈する。その値を85進記数法で表し、それぞれの桁0〜84の値をASCIIの印刷可能文字である '!'（33）〜 'u'（117）に対応させる。ただし、効率の良い圧縮のために頻出する全ビットが0であるブロックは "!!!!!" の代わりに 'z' の1文字を用いる。 例えば 'z' が含まれる場合など、復号エラーによって、232 − 1（Ascii85での"s8W-!"）より大きな値が復号される可能性がある。空白文字は行長の制限などにより生じる可能性があるため無視される。 Ascii85の欠点の1つに、バックスラッシュやアポストロフィーのようなエスケープ文字を含む点が存在する。エスケープ文字はプログラミング言語や通信プロトコルにおいて特殊な意味を持つ。Z85のような85を基とした他のエンコーディングではソースコード内に存在しても安全な設計となっている。
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基本的な考え方
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/06/12 21:38 UTC 版)
『運輸と経済』に掲載された国鉄担当者による総括記事によれば、五方面作戦の展開に当たっては次の3点に絞って方向付けが行われたと言う。 現有施設の能力の限界を超える輸送需要に対しては、新規の投資によって抜本的な設備改善を行い対処する。 ダイヤの過密化を解消し、安全輸送を確保するために、幹線輸送と競合する通勤輸送は、極力、線路を分離することとする。 必要な線区については、都心に直通する地下鉄への国電の乗り入れを行う。
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基本的な考え方
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/03/21 23:48 UTC 版)
勝敗の判定は、中国ルールと同様に、地の大きさと生き石の数で決める。
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基本的な考え方
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/06/24 05:46 UTC 版)
普遍代数学でいう代数 (algebra)（代数系）あるいは代数的構造 (algebraic structure) とは、集合 A に A 上の演算（算法）を合わせて考えたものを言う。A 上の n-項演算とは、A の n 個の元を引数に取り、A の一つの元を返す写像である。従って零項演算は単に A の元のこと、あるいは定数を意味することになる（これはしばしば a などのラテン小文字で表される）。単項演算は単に A から A への写像のことであり、これはその引数のまえに ~x のように記号を置くことでしばしば表される。二項演算はしばしば中置記法に従って x * y のように引数の間に記号を置く。多変数（項数は不特定でもいい）の場合には、通常の写像の記法に従って、引数をコンマで区切ってパーレンで括った f(x,y,z) や f(x1,...,xn) のような書き方をする。特定の場面では、無限項演算（英語版）が意味を持つ場合もあり、適当な無限添字集合 J を用いて ⋀ α ∈ J x α {\displaystyle \textstyle \bigwedge _{\alpha \in J}x_{\alpha }} のような記法が用いられることもある（完備束の代数理論など）。代数について言及する一つの方法は、どのような型 Ω の代数（英語版）であるかを明示することである。ここで Ω はその代数の演算のアリティ（項数）を表す自然数の順序組である。
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基本的な考え方
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/07/10 21:12 UTC 版)
上記のように、この理論は大規模な山脈の地質の研究から生まれた。そのような地域の地層は、往々にして堆積岩であり、しかもその厚みが数千メートル、時に10kmになる例すらある。さらにその堆積岩を調べるとどの層にも荒い粒子、場合によっては礫、さらにはサンゴ由来の石灰岩さえも含んでおり、陸から遠い深海底に運ばれ堆積するのは考えにくいので、それが堆積したのは浅い海でなければならない。つまり、浅い海底に数千メートルの地層が堆積したことになる。これを説明するために、「その場は浅い海であったが、堆積層の増加とともに沈降し、そのために浅い海であり続けた。」とするのがこの理論である。さらに、そのような現象は大陸周辺で生じ、その後に造山帯となって、隆起して山脈を形成するのが一つの型と考えられた。このような一連の過程を時に造山輪廻と呼んだ。それは、おおよそ以下のようなものである。 地向斜帯の初期の沈降が始まる。 地層の堆積にしたがっての沈降の進行。 造山運動による変形、隆起。 火山活動や花崗岩床の進入。 なお、このような地域では火山活動が盛んで、その初期にはより塩基性の、後期にはより酸性のマグマの活動が盛んになると考えられた。 ただし、1960年代後半にはすでに10kmもの沈降が起きることは疑問視されており、当時地震などで海底の土砂が毎秒数十メートルの高速で1000km程度も流動し（乱泥流現象）、この時に荒い礫でも運ばれることが確認されたため、「乱泥流現象で運ばれた堆積物を浅海性と見誤ってたのではないのではないか？」といった説が提唱されていた。
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基本的な考え方
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/10/26 08:51 UTC 版)
通常、ダムにおいては、ダム地点における河川の流入量と同量の、あるいは灌漑や河川環境の維持を目的として流入量以上の放流を行っている。しかし、豪雨などにより河川の流入量が著しく増大した場合においては、流入量と同量の放流を行うと下流部において河川流量が増大するために水位が上昇し、洪水の危険性が増すことになる。 そこで、ダム地点において流入量が一定量を上回った時点で、ダムからの放流量をそれ以上に増やさず、流入量と放流量の差分をダム湖内に貯留することができれば、下流においては河川流量は一定以下となり、それ以上の水位上昇を防ぐことができる。この考え方に基づく手法が洪水調節である。
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基本的な考え方
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2016/01/30 22:24 UTC 版)
「ウィーラースクールジャパン」の記事における「基本的な考え方」の解説
ウィーラースクールジャパンでは、子どもの頃から、正しい交通安全・マナーなどを学ぶだけでなく、自転車の操作技術の向上を図ることで、知識だけではなく、技術的な側面からも、彼ら（子ども）が自らの安全を守れるようにすることを目的としている。
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基本的な考え方
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/02/03 08:59 UTC 版)
基本のルールは次のとおり。 食品を第1群、第2群、第3群、第4群の4つのグループに分ける。 食品の重量は、80kcalを1点とする単位で表す。 1日に食べるべき食品の量を第1群から第4群の各食品ごとに点数で示す。 1日に食べる点数は、第1群から第3群までは、3点、3点、3点とし、摂取すべきエネルギーにより4群の点数を決める。 この方法を使うと、毎日の食事のカロリーコントロールが簡単に出来るうえ、食事のバランスがとれて健康的な食事をすることが出来る。
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基本的な考え方
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/12/16 18:00 UTC 版)
時間地理学では、人々の行動を、空間上における動きを表示する空間軸と、時間上における動きを表示する時間軸のなかの軌跡、すなわち活動パス（activity path、時空間経路とも）として記述する。活動パスの傾きは移動速度を表し、一定の場所に留まって活動を行うと、時間軸に平行な軌跡が描かれる。パスの持つ時間スケールが1日であれば日パス（daily path）、1週間なら週パス（weekly path）、1生涯なら生涯パス（life path）と呼ぶ。時間地理学において、個人の生活は仕事、買い物、余暇といった断片化された活動としてではなく、一連のつながりとして理解される。個人ひとりの活動につき1本のパスが引かれるため、集団、たとえば家族の活動パスを1枚の図で表そうとすれば、家族の人数だけパスが引かれることになる。よって、時空間上には諸個人のパスが網の目のように錯綜した状態で表現される。 生産活動にせよ、消費活動にせよ、人々はつねに何らかの企図のもとに行動する。個人が特定の活動を行う場所のことを停留点（station）という。停留点のスケールは様々であり、たとえば生涯パスでは各都市、日パスでは都市内部の各場所が停留点に設定される。複数人の活動パスが、ひとつの停留点に集中して束のようになっている状態をカップリング（coupling）、束そのもののことをバンドル（bundle）と呼ぶ。人々はおのおのの企図を遂行するためにバンドルを形成し、これを組み合わせることによって一連のパスを作り上げている。 人間にはさまざまな生理的限界があるゆえ、バンドルを無制限に形成することは出来ない。活動パスの形状を制限する諸要因のことを制約（constraints）と呼ぶ。たとえば、人間は睡眠や食事といった生理的に必要不可欠なものや、地点間の移動といったことに一定の時間を割く必要がある。こうした制約のことを能力の制約（capability constraints）という。さらに、人間には自分を分割することが出来ないため、職場や学校など、特定の場所で一定時間、他人や特定の道具・物などと結びつかなければならない。これを結合の制約（coupling constraints）という。また、バンドルには社会的に成立する規則・慣習によって、アクセス資格に特定の制限があったり、たとえ個人の到達可能な活動場所であったとしても自由な活動が制限されることがある。これを権威の制約（coupling constraints、管理の制約とも）という。 その結果、潜在的にバンドルを選択可能な時空間の範囲は限定される。もろもろの制約の上に成り立つ、個人の自由に活動できる時間における到達可能な時空間範囲のことをプリズム（prism、時空間プリズムとも）という。プリズムの大きさは各人の利用できる移動手段や結合の制約に依存する。たとえば同じ時間が与えられた場合、徒歩しか移動手段がない人と自動車で移動できる人を比べれば、後者の方がプリズムは大きくなる。プリズムを空間上に投影し、限られた時間における個人の到達可能な範囲をあらわしたものを潜在経路域という。また、特定の個人や集団の管理の下に置かれている時空間の範囲のことをドメイン（domain、管理領域とも）という。ドメインの例として、スーパーマーケットの営業時間や保育所の保育時間などが挙げられる。
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