経験則とは? わかりやすく解説

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けいけん‐そく【経験則】

読み方:けいけんそく

実際に経験する事柄から見いだされる法則


経験則

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/09/17 05:26 UTC 版)

経験則(けいけんそく、: Erfahrungssatz[1]: Rule of thumb[2])とは、実際に経験された事柄から見いだされる法則のことである[3]


  1. ^ 一応は経験則ではあるが、こうした格言があることが結果として集団に特定の傾向、良くない性質を与えてしまっており、一種のイデオロギーになってしまっている、というような主旨の指摘も同時になされている(出典:日本コミュニケーション学会『現代日本のコミュニケーション研究』三修社、2011)

出典

  1. ^ a b ブリタニカ百科事典【経験則】
  2. ^ 日外アソシエーツ『機械工学英和和英辞典』【経験則】
  3. ^ a b デジタル大辞泉
  4. ^ 出典:日本コミュニケーション学会『現代日本のコミュニケーション研究』三修社、2011
  5. ^ 藤原 勝夫『運動・認知機能改善へのアプローチ―子どもと高齢者の健康・体力・脳科学』市村出版、2008。p.61
  6. ^ 東京海上リスクコンサルティング『図解入門ビジネス 最新 リスクマネジメントがよーくわかる本―トップカンパニーが教える「危機管理学」入門』秀和システム、2004 p.259
  7. ^ 高見 幸二 , 土田 誠 「抵抗溶接CAEを用いた電気接点の熱解析 : (1)モデリングと加熱条件(トライボロジ,一般)」電子情報通信学会技術研究報告、2012-10
  8. ^ 涌井良幸『道具としてのベイズ統計』2009


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経験則

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2020/10/18 03:33 UTC 版)

軌道力学」の記事における「経験則」の解説

下の経験則は、標準的な前提の下で天体力学近似できる状況にとって有用である議論されている特定の例は、惑星周囲公転する衛星であるが、この経験則は恒星周囲の小天体のような他の状況にも適用することができる。 ニュートンの法則から数学的に導くことができるケプラーの法則は、非重力的な力がなく重力及ぼし合っている2つ天体か、太陽のような巨大質量天体による重力他の力に卓越していると近似できる場合にのみ精確である。軌道楕円形で、楕円焦点1つに重い天体がくる。この特別な場合が、惑星中心に来る円形軌道(円は、離心率が0の楕円である)と惑星が焦点に来る放物線軌道離心率がちょうど1で、無限に長い楕円とみなせる)である。 惑星から衛星引いた直線は、軌道上位置に関わらず、同じ時間に同じ面積を掃く。 衛星軌道周期2乗は、惑星からの平均距離3乗比例する推力なければ衛星軌道の高さと形変化せず不動恒星に対して同じ角度を保つ。 低軌道(または楕円軌道近点付近)の衛星は、重力がより強く作用するため、惑星表面に対して高軌道(または楕円軌道遠点付近)の衛星よりも速く運動する衛星軌道上一点推力働いた場合、その衛星は、軌道上同じ点戻ってくるそのため、1つ円軌道から別の軌道遷移させる場合には、少なくとも2度推力働かせる必要がある円軌道において、衛星速度遅くする方向推力働かせると、その点から180度地点近点を持つ楕円軌道となる。衛星速度速くする方向推力働かせると、その点から180度地点遠点を持つ楕円軌道となる。 軌道力学法則結果は、時として直観相容れないことがある例えば、同じ円軌道上の2機の宇宙船ドッキングしようとする場合、その位置が非常に接近していない時に後ろ宇宙船速度を速めるために単純にエンジンを吹かすことはできないそうすると軌道の形が変化しターゲット出会うことができないドッキングするための1つの方法は、速度下げるために逆向きエンジン噴射行いその後、低い円軌道に戻すために再度噴射を行う。低軌道高軌道よりも速度速いため、後ろ宇宙船追いつくことが出来る3度目噴射で、先行する宇宙船軌道交わり後ろから接近できるような楕円軌道移行する標準的な前提適用できないようなレベルであれば実際の軌道計算したものからずれることになる。例えば、大気抗力は、地球軌道にある物体について複雑化要因なり得るこれらの経験則は、連星系等の同程度質量2つそれ以上の物体適用する際には、不正確になる。惑星のような大きな物体にとっては、古典力学一般相対性理論差異重要になる

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経験則

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2018/08/29 15:03 UTC 版)

Prototype パターン」の記事における「経験則」の解説

生成に関すパターン英語版同士には重な部分あることもある――PrototypeパターンAbstract Factory パターンどちらも適切となるような場合もある。また両者相補的な関係となる場合もある。Abstract Factory複製元となる一群プロトタイプ蓄えておき、生成したオブジェクト返すようにできる。Abstract FactoryBuilderPrototypeの各パターン実装際にSingleton パターン利用できるAbstract Factoryクラスファクトリメソッド継承を通す作成)を伴い実装される場合が多いが、プロトタイプ委譲を通す作成)を用いるように実装するともできるデザインはしばしば、比較的に複雑でなく、カスタマイズしやすく、サブクラス急速に増やすファクトリメソッド用いところから出発し一層の柔軟性が必要となる箇所発見されるに伴いより柔軟だが複雑なAbstract FactoryPrototypeBuilderへと発達してゆく。 プロトタイプサブクラス生成必要としないが、「初期化」の操作必要とするファクトリメソッドサブクラス生成必要とするが、初期化必要としないComposite パターンDecorator パターン多用するデザインおいてもPrototypeパターンはしばし有用である複製しようとしているオブジェクトの「真正なコピー」である別のオブジェクトを「ランタイムに」生成した場合には、オブジェクトclone()する必要があるであろうというのが経験則である。「真正なコピー」(True copy)というのは新規作成されるオブジェクト全ての属性複製しようとしているオブジェクト同一でなければならないという意味である。代わりにnew用いてクラスから「インスタンス作成」したならば、全ての属性がその初期値となったオブジェクト得られる例えば、銀行口座取引を行うシステムデザインしているとすると、口座情報保持しているオブジェクトコピー作成し、そのコピーに取引を実施し、それからこのコピー元のオブジェクト置き換える必要があるであろうこのような場合には、new代わりにclone()用いたであろう

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経験則

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2019/08/21 05:55 UTC 版)

オークンの法則」の記事における「経験則」の解説

オークンの法則は、理論から導かれ結果ではなく主として経験的観測なので、より正確には「オークンの経験則」と呼ばれる産出量雇用間の関係に影響する生産性などのその他要素考慮されていないオークン自身の元々の法則は、3%の産出量増加は、1%失業率減少0.5%の労働力率減少0.5%の従業員一人当たり労働時間増加1%時間当たりの産出量労働生産性)の増加対応するということであった。 この相関度合いは、対象とする国や時期によって変わる。 この相関GDPまたはGNP成長率失業率変化用いた回帰分析によって検証されている。Martin Prachownyは失業率1%上がる度に産出量が3%下がると推計した(Prachowny 1993)。産出量変化に対する失業率感応度はアメリカでは時間と共に上がっているようであるAndrew Abelベン・バーナンキは、近年データ使って失業率1%上昇産出量2%減少対応する推計した(Abel and Bernanke, 2005)。 失業減少または増加より、GDP増加または減少の方速くなりうる理由はいくつかある[要出典]。 失業増加すると、 従業員からの資金循環乗数効果減少する 失業者労働力から退出する求職活動止める)ため、失業統計には含まれない 雇用労働者労働時間短くなる 雇用者必要以上雇用維持する等の理由で労働生産性下降する オークンの法則含意1つは、労働生産性上昇した労働力人口増加したりすると、失業率純減なしで産出量純増ありうるということである(雇用なき成長現象)。これはまた、少なくとも失業率変化ゼロ対応するだけのGDP成長無ければ、たとえGDPプラス成長であっても失業率上昇することを表している。

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経験則

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/06/29 01:57 UTC 版)

分数階微積分学」の記事における「経験則」の解説

まず相応に自然な疑問は、半微分 (英: half-derivative) と呼ばれるべき、作用素 H で H 2 f ( x ) = D f ( x ) = d d x f ( x ) = f ′ ( x ) {\displaystyle H^{2}f(x)=Df(x)={\frac {d}{dx}}f(x)=f'(x)} を満たすものは存在するということであろう。そのような作用素存在する実際には任意の実数値 a > 0 に対して ( P a f ) ( x ) = D f ( x ) = d d x f ( x ) = f ′ ( x ) {\displaystyle (P^{a}f)(x)=Df(x)={\frac {d}{dx}}f(x)=f'(x)} を満たす作用素 P が存在することがいえる。言い方変えれば、n-階微分 dny⁄dxn の n を任意の実数値に拡張することができるのである。 もう少し詳しく述べるに、階乗の非整数値への拡張としてのガンマ関数 Γ から始める。ガンマ関数n ! = Γ ( n + 1 ) {\displaystyle n!=\Gamma (n+1)} を満たしていることを利用する。さて函数 f(x) は x > 0 で矛盾なく定義され、0 から x までの定積分 ( J f ) ( x ) = d − 1 d x − 1 f ( x ) = ∫ 0 x f ( t ) d t {\displaystyle (Jf)(x)={d^{-1} \over dx^{-1}}f(x)=\int _{0}^{x}f(t)\;dt} . ができるものと仮定する。これを繰り返して ( J 2 f ) ( x ) = d − 2 d x2 f ( x ) = ∫ 0 x ( J f ) ( t ) d t = ∫ 0 x ( ∫ 0 t f ( s ) d s ) d t {\displaystyle (J^{2}f)(x)={d^{-2} \over dx^{-2}}f(x)=\int _{0}^{x}(Jf)(t)\;dt=\int _{0}^{x}\left(\int _{0}^{t}f(s)\;ds\right)dt} や任意の自然数冪 Jnf に拡張することができるが、反復積分に関するコーシーの公式によれば ( J n f ) ( x ) = d − n d x − n f ( x ) = 1 ( n − 1 ) ! ∫ 0 x ( x − t ) n − 1 f ( t ) d t {\displaystyle (J^{n}f)(x)={d^{-n} \over dx^{-n}}f(x)={1 \over (n-1)!}\int _{0}^{x}(x-t)^{n-1}f(t)\;dt} である。また、階乗函数用い代わりに(Γ(n + 1) = n! あるいは同じことだが Γ(n) = (n − 1)! の関係にあるガンマ関数置き換えれば、 ( J n f ) ( x ) = d − n d x − n f ( x ) = 1 Γ ( n ) ∫ 0 x ( x − t ) n − 1 f ( t ) d t {\displaystyle (J^{n}f)(x)={d^{-n} \over dx^{-n}}f(x)={1 \over \Gamma (n)}\int _{0}^{x}(x-t)^{n-1}f(t)\;dt} とも表せる。これを用いれば直接に n が実数だけでなく複素数である場合にまで一般化することができる。すなわち、ガンマ関数複素数範囲まで広げることにより、積分作用素を「分数負の整数を除く複素数)階適用する作用素自然な候補として ( J α f ) ( x ) = d − α d x − α f ( x ) = 1 Γ ( α ) ∫ 0 x ( x − t ) α − 1 f ( t ) d t {\displaystyle (J^{\alpha }f)(x)={d^{-\alpha } \over dx^{-\alpha }}f(x)={1 \over \Gamma (\alpha )}\int _{0}^{x}(x-t)^{\alpha -1}f(t)\;dt} を与えることができる。これは実際に作用素として矛盾なく定まる作用素 J は可換かつ加法的である。つまり、 ( J α ) ( J β ) f = ( J β ) ( J α ) f = ( J α + β ) f = 1 Γ ( α + β ) ∫ 0 x ( x − t ) α + β − 1 f ( t ) d t {\displaystyle (J^{\alpha })(J^{\beta })f=(J^{\beta })(J^{\alpha })f=(J^{\alpha +\beta })f={1 \over \Gamma (\alpha +\beta )}\int _{0}^{x}(x-t)^{\alpha +\beta -1}f(t)\;dt} 証明 ( J α ) ( J β f ) ( x ) = 1 Γ ( α ) ∫ 0 x ( x − t ) α − 1 ( J β f ) ( t ) d t = 1 Γ ( α ) Γ ( β ) ∫ 0 x ∫ 0 t ( x − t ) α − 1 ( t − s ) β − 1 f ( s ) d s d t = 1 Γ ( α ) Γ ( β ) ∫ 0 x f ( s ) ( ∫ s x ( x − t ) α − 1 ( t − s ) β − 1 d t ) d s {\displaystyle {\begin{aligned}(J^{\alpha })(J^{\beta }f)(x)&={\frac {1}{\Gamma (\alpha )}}\int _{0}^{x}(x-t)^{\alpha -1}(J^{\beta }f)(t)\;dt\\&={\frac {1}{\Gamma (\alpha )\Gamma (\beta )}}\int _{0}^{x}\int _{0}^{t}(x-t)^{\alpha -1}(t-s)^{\beta -1}f(s)\;ds\;dt\\&={\frac {1}{\Gamma (\alpha )\Gamma (\beta )}}\int _{0}^{x}f(s)\left(\int _{s}^{x}(x-t)^{\alpha -1}(t-s)^{\beta -1}\;dt\right)ds\end{aligned}}} ここで、最後のステップ積分の順序入れ替え、f(s) をくくりだした変数 r を t = s + (x − s)rと定義し置換すると、 ( J α ) ( J β f ) ( x ) = 1 Γ ( α ) Γ ( β ) ∫ 0 x ( x − s ) α + β − 1 f ( s ) ( ∫ 0 1 ( 1 − r ) α − 1 r β − 1 d r ) d s {\displaystyle (J^{\alpha })(J^{\beta }f)(x)={\frac {1}{\Gamma (\alpha )\Gamma (\beta )}}\int _{0}^{x}(x-s)^{\alpha +\beta -1}f(s)\left(\int _{0}^{1}(1-r)^{\alpha -1}r^{\beta -1}\;dr\right)ds} 内側積分ベータ関数呼ばれ次の性質満たす。 ∫ 0 1 ( 1 − r ) α − 1 r β − 1 d r = B ( α , β ) = Γ ( α ) Γ ( β ) Γ ( α + β ) {\displaystyle \int _{0}^{1}(1-r)^{\alpha -1}r^{\beta -1}\;dr=B(\alpha ,\beta )={\dfrac {\Gamma (\alpha )\,\Gamma (\beta )}{\Gamma (\alpha +\beta )}}} これを代入して、 ( J α ) ( J β f ) ( x ) = 1 Γ ( α + β ) ∫ 0 x ( x − s ) α + β − 1 f ( s ) d s = ( J α + β f ) ( x ) {\displaystyle (J^{\alpha })(J^{\beta }f)(x)={\frac {1}{\Gamma (\alpha +\beta )}}\int _{0}^{x}(x-s)^{\alpha +\beta -1}f(s)\;ds=(J^{\alpha +\beta }f)(x)} 従って、作用素 J はα と β の入れ替え無関係であり、証明完了した。 が成立する。この性質は、分数階微積分作用素半群性と呼ばれる残念ながら微分作用素 D に関して同様の議論これよりももっと著しく複雑なものになってしまうが、それでも D が一般に可換にも加法的にもならないことは示すことができる。

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経験則

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/07/14 07:32 UTC 版)

いかにして問題をとくか」の記事における「経験則」の解説

この本に辞書形式の経験則のセット乗っており、その多くはより問題扱いやすくするために使える。 経験則くだけた説明堅い類似概念類推 類似した問題見つけてそれを解決できますか? 写像 一般化 より一般的な問題見つけることができますか? 一般化 帰納 例を見ていき、そこから一般化を行うことで、問題解決できますか? 帰納帰納 問題変形 問題変更または変更して元の問題の解決役立解決策を持つ新し問題(または一連の問題)を作成できますか? 探索 補助的な問題 問題の解決役立部分的な問題または副次的な問題見つけることができますか? サブゴール(小目標)(英語版) これはあなたの問題解決ずみの問題に関連してる すでに解決済み自分に関連する問題見つけて、それを使用して問題解けますか? パターン認識パターンマッチング帰着 特殊化 より特殊な問題見つけることができますか? 特殊化 分解英語版)と再結合 問題分解して、「その要素を新しい方法再結合する」ことができますか? 分割統治 逆向きに取り組む 目標から始めて、すでに知っている何かに逆戻りすることができますか? 後向き連鎖 図を描く 問題絵を描くことできますか? 図形推論英語版補助要素 問題に新し要素を追加して解決策近づけることができますか? 拡張英語版

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