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NOT回路(インバーター)の真理値表・論理関数について
NOT回路とは NOT回路(否定回路)は、デジタル論理回路において基本的な論理ゲートの一つです。この回路は単一の入力を持ち、その入力の論理値を反転させる機能を持ちます。具体的には、入力が1(真)であれ …
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【論理回路】OR回路とNAND回路・NOR回路による構成について
OR回路とは OR回路は、論理回路の基本的なゲートの一つで、入力される複数の信号のうち少なくとも一つが”1″(真)であれば、出力を”1″とする回路です。 ORゲートの基本特性 真理値表 2入力のORゲ …
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【論理回路】AND回路とNAND回路・NOR回路による構成について
AND回路とは AND回路(論理積)は、論理演算の一つで、2つ以上の入力がすべて真(1)である場合にのみ出力が真(1)になるゲートです。入力のいずれかが偽(0)であれば、出力は偽(0)になります。 真 …
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MIL論理記号とは?背景と一覧について
MIL論理記号とは? MILは、論理回路で使用される論理ゲートの規格に一つで、主にデジタル回路設計や論理設計において使用されます。 MIL記号の背景と用途 MIL記号(ミル記号)は、米国の軍事規格によ …
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平均情報量(エントロピー)の性質・例題について
平均情報量 平均情報量とは、ある情報源から発せられるメッセージの平均的な情報量を指します。シャノンの情報理論では、これはエントロピーと呼ばれ、情報源が発生する各メッセージの発生確率を用いて計算されます …
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平均値の定理の証明、イメージと具体例について
平均値の定理 平均値の定理は、ある関数がある区間で連続かつその内部で微分可能である場合、その区間のどこかに関数の平均変化率とその瞬間の変化率が一致する点が存在することを示しています。 直感的なイメージ …
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ロルの定理の証明、イメージと具体例について
ロルの定理とは ロルの定理 直感的なイメージ ロルの定理は、グラフの形状に基づいて直感的に理解することができます。関数 \( f \) のグラフが \([a, b]\) の両端で同じ高さ(つまり \( …
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最大値・最小値の定理の証明、イメージと具体例について
最大値・最小値の定理とは 直感的なイメージ 最大値・最小値の定理の直感的なイメージは、山と谷のように連続したグラフが閉区間内にある場合、そのグラフの中で必ず一番高いところ(最大値)と一番低いところ(最 …
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ボルツァーノ=ワイエルシュトラスの定理の証明と具体例について
ボルツァーノ=ワイエルシュトラスの定理 定理の要点 有界性: 数列 \((x_n)\) が有界であるとは、すべての \( n \) に対して \( |x_n| \leq M \) となるような定数 \ …
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部分列の定義・イメージや具体例について
部分列とは 部分列を作る際には、元の列における要素の順序を変えずに抜き出す必要がありますが、抜き出す要素が連続している必要はありません。 部分列のイメージ 例えば、元の列が \( a_1, a_2, …
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写像(関数)とは?具体例と定義について
写像(関数)とは? 写像(関数)とは、ある集合 \( A \) の各要素に対して、集合 \( B \) の要素を対応させるルールのことを指します。 基本的に写像と関数は同じものと考えて大丈夫です。 写 …
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Pythonでモジュールをインポートする方法!from、import、asについて
モジュールとは モジュールとは、Pythonプログラムでよく使われるコードをまとめて再利用可能にしたファイルのことです。モジュールには、関数、クラス、変数などが含まれ、他のプログラムやスクリプトでイン …
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オッズの基本的な性質と具体例について
オッズとは この数式の意味は、「出来事が起こる確率 \( p \)」に対して「出来事が起こらない確率 \( 1 – p \)」との比率を示しています。 例えば、ある出来事が起こる確率が 0.25(25 …
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2値エントロピー関数の性質・グラフについて
二値エントロピー関数 二値エントロピー関数は、確率変数が2つのカテゴリ(例えば、成功と失敗、1と0など)のいずれかを取る場合のエントロピーを計算するための関数です。 この関数の意味を詳しく説明します。 …
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論理回路や数理論理学の真理値表の具体例・例題について
真理値表とは 真理値表は、論理命題や論理式のすべての可能な真理値(TrueまたはFalse)を示す表です。これは、論理演算子(例えば、AND、OR、NOTなど)を含む式の結果を示すために使われます。真 …
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scikit-learnのロジスティック回帰の使い方について
ロジスティック回帰の概要 scikit-learnのロジスティック回帰は、分類問題を解くためのアルゴリズムです。 Scikit-learnでの実装方法 Scikit-learnを使ってロジスティック回 …