正規化
正規化
別名：ノーマライズ，カノニカライズ
【英】normalize, canonicalize, canonicalization
正規化とは、データの冗長性をなくしたり、混在している等価な表現をある統一形式に整形したりすることによって、同じ形式でデータを扱えるようにすることである。英語の「normalize」と「canonicalize」（canonicalization）両方の訳語として正規化という表現が用いられており、リレーショナルデータベース（RDB）やオーディオファイル、テキストファイルなど、様々な分野で正規化が行われている。
リレーショナルデータベースにおける正規化とは、リレーションを一定の形式に準拠させることによってデータを構築することである。正規化を行うことによって、データの冗長性を省き、メンテナンス性を高めることができる。リレーショナルデータベースでは正規化の種類や程度によって分けられた第一正規形、第二正規形、第三正規形～第五正規形の形式が知られている。
オーディオの分野における正規化とは、オーディオファイルの音量を一定レベルで補正することを指す。様々な音源から得た音量の異なるオーディオファイルを、同じ音量レベルに統一したり、あるいは音質を劣化させることなく音量レベルを最大化したりすることができる。
また、unicodeやXMLといったテキストファイルにおける正規化は、使用上許容されている表記のゆれをある一定の表記に統一することを指す。特にXMLでは、電子署名などで暗号化を行う際に表記ゆれ（一例として、要素や属性の順番などのゆれ）によって異なる内容に変換されてしまい、照会が失敗する可能性がある。そのためXMLでは「Canonical XML」と呼ばれる統一的記法が策定され、W3Cによって勧告されている。
参照リンク
Canonical XML - （英文）
正規化
正規化
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/01/27 06:16 UTC 版)
水平方向の周波数軸は、ゲイン線図でも位相線図でも周波数の比である ω ω c {\displaystyle {\omega \over {\omega _{\mathrm {c} }}}} に正規化（無次元化）できる。そのような図を正規化されていると呼び、周波数の単位は使わなくなり、遮断周波数 ω c {\displaystyle \omega _{\mathrm {c} }} を 1 とした比率で表される。
※この「正規化」の解説は、「ボード線図」の解説の一部です。
「正規化」を含む「ボード線図」の記事については、「ボード線図」の概要を参照ください。
正規化
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2019/05/20 04:05 UTC 版)
楕円有理関数はx=1の時に1となる。 R n ( ξ , 1 ) = 1 {\displaystyle R_{n}(\xi ,1)=1\,}
※この「正規化」の解説は、「楕円有理関数」の解説の一部です。
「正規化」を含む「楕円有理関数」の記事については、「楕円有理関数」の概要を参照ください。
正規化
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/02/20 01:04 UTC 版)
Muhly & Zariski (1939) において、曲線の正規化（英語版）を取ることにより、一度の操作で曲線の特異点を解消する方法が与えられた。正規化は余次元（英語版）1の全ての特異点を取り除くので曲線に対しては上手くいくが、高次元ではそうはいかない。
※この「正規化」の解説は、「特異点解消」の解説の一部です。
「正規化」を含む「特異点解消」の記事については、「特異点解消」の概要を参照ください。
正規化
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2019/01/12 14:59 UTC 版)
「Unicodeの互換文字」の記事における「正規化」の解説
詳細は「Unicode正規化」を参照 正規化は、Unicodeに適合するソフトウェアがテキスト文字列の比較や照合を最初に行う互換分解の手続きである。これは、たとえば、利用者があるテキスト内で大文字小文字やダイアクリティカルマークを区別しない検索を行うときに必要とされる他の処理に似ている。このような場合ソフトウェアは通常同一視したり無視したりしない文字を同一視したり無視したりしなければならない。一般に正規化は構成する格納テキストのデータを変更することなしに行われる（可逆である）。しかし、ソフトウェアによっては正準等価な互換文字を、場合によっては正準等価でない互換文字さえも取り除く永久的な変更をテキストに加える可能性があるかもしれない（不可逆）。
※この「正規化」の解説は、「Unicodeの互換文字」の解説の一部です。
「正規化」を含む「Unicodeの互換文字」の記事については、「Unicodeの互換文字」の概要を参照ください。
正規化
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2017/02/26 03:51 UTC 版)
分散 σ2 で正規化すると、自己共分散は自己相関係数 ρ となる。 ρ X X ( τ ) = K X X ( τ ) σ 2 . {\displaystyle \rho _{\mathrm {XX} }(\tau )={\frac {K_{\mathrm {XX} }(\tau )}{\sigma ^{2}}}.\,} なお、自己相関と自己共分散という用語は相互に入れ替えて使われることもあるので注意が必要である。 自己共分散とは、完全な相関を示したときを σ2 として、そのラグにおいて時間シフトしたバージョンと自分自身がどれだけ似ているかを示す尺度と考えることができる。正規化により、その範囲が [−1, 1] に収められる。
※この「正規化」の解説は、「自己共分散」の解説の一部です。
「正規化」を含む「自己共分散」の記事については、「自己共分散」の概要を参照ください。
正規化(Normalization)
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2017/09/12 04:16 UTC 版)
「分配函数 (数学)」の記事における「正規化(Normalization)」の解説
β {\displaystyle \beta } の取る値は、ランダムに場が変動する数学的な空間に依存している。従って、実数に値を取るランダムな場は、単体に値を持つ。このことは、確率の和が 1 とすることが可能なであることを幾何学的に言っている。量子力学では、複素射影空間（あるいは複素数値射影ヒルベルト空間（英語版））の上の確率変数の振幅は、確率振幅と解釈される。ここで強調したいことは、「射影的」という単語で、振幅として 1 へ正規化されている。ポテンシャル函数の正規化は、適当な数学的空間のヤコビ行列(Jacobian)である。通常の確率では 1 であり、ヒルベルト空間では i である。場の量子論では、 − β H {\displaystyle -\beta H} というよりもむしろ指数として − i t H {\displaystyle -itH} とする。分配函数は場の量子論の経路積分による定式化で非常に多く研究開発され、大きな成果を収めている。場の理論は、一般的な方法というよりも 4次元時空の上で定式化するという違いこそあるものの、上記で提示したものと非常に似通っている。
※この「正規化(Normalization)」の解説は、「分配函数 (数学)」の解説の一部です。
「正規化(Normalization)」を含む「分配函数 (数学)」の記事については、「分配函数 (数学)」の概要を参照ください。
正規化
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/03/03 14:23 UTC 版)
「ベーテ・サルピータ方程式」の記事における「正規化」の解説
どんな斉次方程式もそうであるように、ベーテ・サルピータ方程式の解は定数倍の任意性を持つ。この係数は特定の正規化条件により決定される。ベーテ・サルピータ振幅の場合、確率保存条件（量子力学における波動関数の正規化条件と類似している）を要求することが多く、この条件は次の等式で表される。 2 P μ = Γ ¯ ( ∂ ∂ P μ ( S 1 ⊗ S 2 ) − S 1 S 2 ( ∂ ∂ P μ K ) S 1 S 2 ) Γ {\displaystyle 2P_{\mu }={\bar {\Gamma }}\left({\frac {\partial }{\partial P_{\mu }}}\left(S_{1}\otimes S_{2}\right)-S_{1}S_{2}\left({\frac {\partial }{\partial P_{\mu }}}K\right)S_{1}S_{2}\right)\Gamma } 束縛状態の電荷とエネルギー運動量テンソルを正規化した場合も同じ式が得られる。ラダー近似の下では相互作用カーネルはベーテ・サルピータ振幅の総運動量に依存しないので、上の条件式の第二項は消える。
※この「正規化」の解説は、「ベーテ・サルピータ方程式」の解説の一部です。
「正規化」を含む「ベーテ・サルピータ方程式」の記事については、「ベーテ・サルピータ方程式」の概要を参照ください。
「正規化」の例文・使い方・用例・文例
- 数値を正規化する。
- 正規化のページへのリンク
