2次元とは? わかりやすく解説

に‐じげん【二次元】

読み方:にじげん

次元の数が二つあること長さと幅のように、二つ座標表される広がり

(主にアニメーションファンの間で)アニメテレビゲームなどのキャラクター印刷物ディスプレーなどの平面表示されることから。→二・五次元三次元


2次元

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/09/15 20:33 UTC 版)

2次元(にじげん、二次元)は、空間次元が2であること。次元が2である空間を2次元空間と呼ぶ。




「2次元」の続きの解説一覧

2次元

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/04/09 06:05 UTC 版)

古典ハイゼンベルク模型」の記事における「2次元」の解説

長距離相互作用 J x , y ∼ | x − y | − α {\displaystyle J_{x,y}\sim |x-y|^{-\alpha }} の場合、α > 2 であれば熱力学極限well defined である。α ≥ 4 であれば磁性は 0 のままである。しかし、2 < α < 4(赤外境界)であれば、十分低い温度で磁性は正となる。 ポリヤコフは、古典XYモデルの反対として、任意の T> 0 {\displaystyle T>0} に対し双極相(英語版)(dipole phase)は存在しない予想した。つまり、温度でないとき、相関函数指数函数的に密集する

※この「2次元」の解説は、「古典ハイゼンベルク模型」の解説の一部です。
「2次元」を含む「古典ハイゼンベルク模型」の記事については、「古典ハイゼンベルク模型」の概要を参照ください。


2次元

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/04/13 05:20 UTC 版)

線対称」の記事における「2次元」の解説

2次元図形線対称は、反射対称(英:reflection symmetry)と同じものである。reflection symmetry線対称と訳すことも多い。なおその場合、3次元図形reflection symmetry面対称と訳す。 対称軸を境に図形2つ部分分け一方折り返すもう一方重なる。対称軸は、折り返したときに互いに重な2つの点を結んだ線分垂直二等分線である。対称軸複数存在する場合もある。 対称軸を境に2つ分割した図形互いに合同である異な全ての対称軸1点で交わり、その交点図形重心である。一般に対称軸偶数本もしくは無数に持つ図形点対称でもあり、その図形重心中心に180°回転させるともとの図形完全に重なる。いっぽう対称軸奇数本も図形点対称ではない。 関数 y = f(x)グラフy 軸対称軸とする線対称ものであることと、f(x)偶関数であることは同値である。

※この「2次元」の解説は、「線対称」の解説の一部です。
「2次元」を含む「線対称」の記事については、「線対称」の概要を参照ください。


2次元

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/04/13 05:20 UTC 版)

線対称」の記事における「2次元」の解説

円(無限、中心正n角形(n 本、正奇数角形は各頂点重心、正偶数角形は各頂点・辺心と重心二等辺三角形1本頂角頂点底辺中点長方形2本対辺の各中点菱形2本対角の各頂点凧形1本互いに角の大きさ異な対角の各頂点等脚台形1本平行な2辺の各中点扇形1本中心角のある点と弧の中点楕円2本中心焦点。あるいは2つ焦点から等距離にある異な2点

※この「2次元」の解説は、「線対称」の解説の一部です。
「2次元」を含む「線対称」の記事については、「線対称」の概要を参照ください。


2次元

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/11/11 06:01 UTC 版)

小平次元」の記事における「2次元」の解説

エンリケス・小平の分類による代数曲面分類は、小平次元により荒く分類されている。さらに詳細は、与えられた小平次元内訳となる。いくつかの単純な例上げると、積 P1 × X は任意の曲線 X に対し小平次元 −∞ である。種数 1 (アーベル曲面)の 2本曲線の積は小平次元 0 である。種数 1 の曲線種数すくなくとも 2 以上の曲線楕円曲面)の積は小平次元が 1 である。少なくとも種数が 2 以上の 2本曲線の積は、小平次元が 2 であるので、一般型である。 代数曲面分類表小平次元 κ(C)幾何種数 pg不正則数 q構造 2 {\displaystyle 2} 一般型曲面 1 {\displaystyle 1} 楕円曲面 0 {\displaystyle 0} 1 {\displaystyle 1} 2 {\displaystyle 2} アーベル曲面 0 {\displaystyle 0} 1 {\displaystyle 1} 超楕円曲面 1 {\displaystyle 1} 0 {\displaystyle 0} K3曲面 0 {\displaystyle 0} 0 {\displaystyle 0} エンリケス曲面 − ∞ {\displaystyle -\infty } 0 {\displaystyle 0} ≥ 1 {\displaystyle \geq 1} 線織曲面英語版) 0 {\displaystyle 0} 0 {\displaystyle 0} 有理曲面 一般型曲面 S に対して、d-標準写像は d ≥ 5 のとき、S と双有理となる。

※この「2次元」の解説は、「小平次元」の解説の一部です。
「2次元」を含む「小平次元」の記事については、「小平次元」の概要を参照ください。


2次元

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/06/03 05:45 UTC 版)

CAD」の記事における「2次元」の解説

一般的な2次元グラフィックソフトウェアデータ大別すると、主に線分要素表示するベクトルデータ(ベクタ形式)と、ビットマップ画像表示するラスタ形式とに分けることができる。作図ソフトとしての2次元CADでは、ごく簡易なものを除いてベクトルデータによる。ベクトルデータは、2次元では始点から終点を示す ( x b e g i n , y b e g i n ) → ( x e n d , y e n d ) {\displaystyle (x_{\mathrm {begin} },y_{\mathrm {begin} })\rightarrow (x_{\mathrm {end} },y_{\mathrm {end} })} 、3次元では ( x b e g i n , y b e g i n , z b e g i n ) → ( x e n d , y e n d , z e n d ) {\displaystyle (x_{\mathrm {begin} },y_{\mathrm {begin} },z_{\mathrm {begin} })\rightarrow (x_{\mathrm {end} },y_{\mathrm {end} },z_{\mathrm {end} })} のような座標値で線分要素を表現する。 2次元CAD機械製図図面電子化位置づけであるのに対して3次元CADでは3次元形状データモデルとして正しく表現することが要求される。すなわち対象の頂点や辺、面などの連節位相構造として表現すること、辺や面に対応する幾何要素形状数学的に厳密に定義されていること、その上で立体同士の和、差、積などの集合演算実施できること、などである。このような3次元CADデータ構造境界表現英語版) B-reps と呼ばれる

※この「2次元」の解説は、「CAD」の解説の一部です。
「2次元」を含む「CAD」の記事については、「CAD」の概要を参照ください。


2次元

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2018/10/27 18:14 UTC 版)

リサンプリング」の記事における「2次元」の解説

ビットマップ画像など2次元信号リサンプリングは、画像拡大・縮小回転各種変形・1ピクセル未満端数のある移動など(以下、「変形」と総称にともないおこなわれる。 「変形」により新しく標本点(ピクセル中央)に来た画像箇所は、「変形前は同じないし別の標本にあったということは少なく一般に標本点の間のどこかにあった。そのため、リサンプリングが必要となる。 基本原理1次元信号リサンプリング同じだが、新し標本が格子状と限らないことや、要求されるLPF特性が場所や方向によって違うなどにより、理想的な結果を得るにはより複雑な手法必要とされることが多い。ただし、拡大・縮小に関しては、縦と横次元別に処理できるため、1次元信号に近い手法リサンプリングができる。

※この「2次元」の解説は、「リサンプリング」の解説の一部です。
「2次元」を含む「リサンプリング」の記事については、「リサンプリング」の概要を参照ください。


2次元

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/02/16 06:10 UTC 版)

多重解像度解析」の記事における「2次元」の解説

2次元の場合は、まず、関数 f j ( x , y ) {\displaystyle f_{j}(x,y)} をスケーリング関数 ϕ {\displaystyle \phi } で基底展開する。 f j ( x , y ) = ∑ k 1k 2 c k 1 , k 2 ( j ) 2 j ϕ ( 2 j x − k 1 ) ϕ ( 2 j y − k 2 ) = ∑ k 1k 2 c k 1 , k 2 ( j ) ϕ j , k 1 ( x ) ϕ j , k 2 ( y ) {\displaystyle f_{j}(x,y)=\sum _{k_{1}}\sum _{k_{2}}c_{k_{1},k_{2}}^{(j)}2^{j}\phi (2^{j}x-k_{1})\phi (2^{j}y-k_{2})=\sum _{k_{1}}\sum _{k_{2}}c_{k_{1},k_{2}}^{(j)}\phi _{j,k_{1}}(x)\phi _{j,k2}(y)} ϕ j , k 1 ( x ) ϕ j , k 2 ( y ) {\displaystyle \phi _{j,k_{1}}(x)\phi _{j,k_{2}}(y)} に対して、 ϕ j , k 1 ( x ) {\displaystyle \phi _{j,k_{1}}(x)} は ϕ j − 1 , k 1 ( x ) {\displaystyle \phi _{j-1,k_{1}}(x)} と ψ j − 1 , k 1 ( x ) {\displaystyle \psi _{j-1,k_{1}}(x)} に分解し、 ϕ j , k 2 ( y ) {\displaystyle \phi _{j,k_{2}}(y)} は ϕ j − 1 , k 2 ( y ) {\displaystyle \phi _{j-1,k_{2}}(y)} と ψ j − 1 , k 2 ( y ) {\displaystyle \psi _{j-1,k_{2}}(y)} に分解し合わせて、 { ϕ j − 1 , k 1 ( x ) ϕ j − 1 , k 2 ( y ) ,   ϕ j − 1 , k 1 ( x ) ψ j − 1 , k 2 ( y ) ,   ψ j − 1 , k 1 ( x ) ϕ j − 1 , k 2 ( y ) ,   ψ j − 1 , k 1 ( x ) ψ j − 1 , k 2 ( y ) } {\displaystyle \{\phi _{j-1,k_{1}}(x)\phi _{j-1,k_{2}}(y),\ \phi _{j-1,k_{1}}(x)\psi _{j-1,k_{2}}(y),\ \psi _{j-1,k_{1}}(x)\phi _{j-1,k_{2}}(y),\ \psi _{j-1,k_{1}}(x)\psi _{j-1,k_{2}}(y)\}} の4つ分解する。そして、 ϕ j − 1 , k 1 ( x ) ϕ j − 1 , k 2 ( y ) {\displaystyle \phi _{j-1,k_{1}}(x)\phi _{j-1,k_{2}}(y)} を同じように再帰的分解していく。 結果として、m 回繰り返すと、下記の関数集合基底関数となる。 { ϕ j − m , k 1 ( x ) ϕ j − m , k 2 ( y )k 1 ∈ Z , k 2 ∈ Z }   ∪   { ϕ j 1 , k 1 ( x ) ψ j 1 , k 2 ( y ) ,   ψ j 1 , k 1 ( x ) ϕ j 1 , k 2 ( y ) ,   ψ j 1 , k 1 ( x ) ψ j 1 , k 2 ( y )k 1 ∈ Z , k 2 ∈ Z , j − 1 ≤ j 1 ≤ j − m } {\displaystyle \{\phi _{j-m,k_{1}}(x)\phi _{j-m,k_{2}}(y)\mid k_{1}\in \mathbf {Z} ,k_{2}\in \mathbf {Z} \}\ \cup \ \{\phi _{j_{1},k_{1}}(x)\psi _{j_{1},k_{2}}(y),\ \psi _{j_{1},k_{1}}(x)\phi _{j_{1},k_{2}}(y),\ \psi _{j_{1},k_{1}}(x)\psi _{j_{1},k_{2}}(y)\mid k_{1}\in \mathbf {Z} ,k_{2}\in \mathbf {Z} ,j-1\leq j_{1}\leq j-m\}} 3次元以上も同じ。

※この「2次元」の解説は、「多重解像度解析」の解説の一部です。
「2次元」を含む「多重解像度解析」の記事については、「多重解像度解析」の概要を参照ください。


2次元

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/12/09 23:45 UTC 版)

ブーリアン演算」の記事における「2次元」の解説

2次元(平面)の多角形に対するブーリアン演算に関する話題

※この「2次元」の解説は、「ブーリアン演算」の解説の一部です。
「2次元」を含む「ブーリアン演算」の記事については、「ブーリアン演算」の概要を参照ください。

ウィキペディア小見出し辞書の「2次元」の項目はプログラムで機械的に意味や本文を生成しているため、不適切な項目が含まれていることもあります。ご了承くださいませ。 お問い合わせ

「2次元」の例文・使い方・用例・文例

Weblio日本語例文用例辞書はプログラムで機械的に例文を生成しているため、不適切な項目が含まれていることもあります。ご了承くださいませ。


英和和英テキスト翻訳>> Weblio翻訳
英語⇒日本語日本語⇒英語
  

辞書ショートカット

すべての辞書の索引

「2次元」の関連用語

2次元のお隣キーワード
検索ランキング

   

英語⇒日本語
日本語⇒英語
   



2次元のページの著作権
Weblio 辞書情報提供元は参加元一覧にて確認できます。

  
デジタル大辞泉デジタル大辞泉
(C)Shogakukan Inc.
株式会社 小学館
ウィキペディアウィキペディア
All text is available under the terms of the GNU Free Documentation License.
この記事は、ウィキペディアの2次元 (改訂履歴)の記事を複製、再配布したものにあたり、GNU Free Documentation Licenseというライセンスの下で提供されています。 Weblio辞書に掲載されているウィキペディアの記事も、全てGNU Free Documentation Licenseの元に提供されております。
ウィキペディアウィキペディア
Text is available under GNU Free Documentation License (GFDL).
Weblio辞書に掲載されている「ウィキペディア小見出し辞書」の記事は、Wikipediaの古典ハイゼンベルク模型 (改訂履歴)、線対称 (改訂履歴)、小平次元 (改訂履歴)、CAD (改訂履歴)、リサンプリング (改訂履歴)、多重解像度解析 (改訂履歴)、ブーリアン演算 (改訂履歴)の記事を複製、再配布したものにあたり、GNU Free Documentation Licenseというライセンスの下で提供されています。
Tanaka Corpusのコンテンツは、特に明示されている場合を除いて、次のライセンスに従います:
 Creative Commons Attribution (CC-BY) 2.0 France.
この対訳データはCreative Commons Attribution 3.0 Unportedでライセンスされています。
浜島書店 Catch a Wave
Copyright © 1995-2022 Hamajima Shoten, Publishers. All rights reserved.
株式会社ベネッセコーポレーション株式会社ベネッセコーポレーション
Copyright © Benesse Holdings, Inc. All rights reserved.
研究社研究社
Copyright (c) 1995-2022 Kenkyusha Co., Ltd. All rights reserved.
日本語WordNet日本語WordNet
日本語ワードネット1.1版 (C) 情報通信研究機構, 2009-2010 License All rights reserved.
WordNet 3.0 Copyright 2006 by Princeton University. All rights reserved. License
日外アソシエーツ株式会社日外アソシエーツ株式会社
Copyright (C) 1994- Nichigai Associates, Inc., All rights reserved.
「斎藤和英大辞典」斎藤秀三郎著、日外アソシエーツ辞書編集部編
EDRDGEDRDG
This page uses the JMdict dictionary files. These files are the property of the Electronic Dictionary Research and Development Group, and are used in conformance with the Group's licence.

©2022 GRAS Group, Inc.RSS