@fukayatsu が 2016/04/28 20:15 に外部公開 この記事は以下のURLで、チーム外に共有されています 元の記事を更新すると外部公開ページも追随します（数分遅れることがあります）
ReleaseNotes/2015/04/18/TeX記法で数式が書けるようになりました
@fukayatsu が 2016/04/28 20:15 に外部公開 この記事は以下のURLで、チーム外に共有されています 元の記事を更新すると外部公開ページも追随します（数分遅れることがあります）
スパコンで約2時間36分かかったという、5×5の魔方陣の全解列挙を、パソコンで試す（C ） | 配電盤
一般解・特殊解・特異解
日頃より、アレスネットをご愛顧いただきまして誠にありがとうございます。 「ホームページサービス」のサービス提供は2016年1月31日をもちまして終了させていただきました。 これまで長らくご利用いただき、誠にありがとうございました。 今後も、皆様によりよいサービスをご提供させていただけるよう、サービス品質向上に努めて参りますので、何卒、ご理解いただけますようお願 い申し上げます。 ＜アレスネットをご契約のお客様へ＞ 後継サービスとして「userwebサービス」を提供させていただいております。 詳しくは、以下のリンクをご参照ください。 ▼「userwebサービス」のご案内 http://www.ejworks.info/userhp/alles/index.html 今後ともアレスネットをご愛顧いただけますようお願い申し上げます。 株式会社イージェーワークス アレスネット カスタマーサポート
朝日新聞グローブ (GLOBE)｜数学という力 Power of Mathematics
Linux で科学しよう！
第52回 確率の数学 期待値・分散・標準偏差 ［前編］ | gihyo.jp
連立１次方程式ライブラリ
/* linear.c */ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include "sslib.h" void gausei(double a[], int l, int m, int iter, double eps, double x[]) { int i, j, k; double ay, def, *p, *q, *r, sum, w, y; if(l < m || m < 2 || iter < 1 || eps <= 0.) { fprintf(stderr, "Error : Illegal parameter in gausei()\n"); return; } for(i = 0, p = x; i < m; i++) *p++ = 0.; k = 1; do { def = 0.; for(i = 0, p = x; i <
海外の「フェルミ推定」問題をまとめてみた（ケース対策） - ミームの死骸を待ちながら
企業の選考において、少ない情報からざっくり推定して経営戦略やら市場規模やらを論じる、いわゆる「フェルミ推定」によく出会うし、情報によれば今後も出会い続けることはほぼ確実であるようだ。 地頭力を鍛える 問題解決に活かす「フェルミ推定」によれば、その理由は以下の通り。 フェルミ推定が面接試験等の場で用いられてきた理由は大きく三つある。 第一に質問の内容が明快かつ身近なものであるためだ。 第二は「正解がない」*1ことで、回答者には純粋に考える「プロセス」が問われるためである。(中略) 最後の理由が、「簡潔でありながら問題解決の縮図である」ことである。 （地頭力を鍛える 問題解決に活かす「フェルミ推定」、p.46より一部改変） ちょっち前に「自分の頭で考えろ」系の話題が盛り上がったことがある。 Life is beautiful: 自分で考える前にググっていませんか？ 頭よくなりたいです。そこでフ
素数判定 - Wikipedia
Project Euler - PukiWiki
Project Euler † プログラムで解く数学の問題集です。 公式サイト 適当に和訳してます。我こそはと思う人はライセンスを確認した上で自由に書いてください。 ↑
シンプソンのパラドックス - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "シンプソンのパラドックス" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2012年10月） 母集団全体では負の相関があるにもかかわらず、各層では正の相関があるといった逆転現象が起こり得る。 シンプソンのパラドックス（英: Simpson's paradox）もしくはユール＝シンプソン効果（英: Yule–Simpson effect）は1951年にイギリスの統計学者エドワード・H・シンプソン（英語版）によって記述された統計学的なパラドックスである[1]。母集団での相関と、母集団を分割した集団での相関は、異なっている場合があるという逆説。
「円周率を表すミステリーサークル」：天体物理学者が解読 | WIRED VISION
わたしが知らないスゴ本は、きっとあなたが読んでいる: 子どもが「数学なんて役に立たない」なんて言いだしたら渡す「数学で犯罪を解決する」
Mathematical Information Technology
本サイトについて アルゴリズムとデータ構造 平方根 開平方のアルゴリズム 平方根のアルゴリズム 初期値の改良による平方根計算の高速化 ソート 基本ソート 基本ソートの改良 高速なソート 高速なソートの改良 その他のソート ソートの様々な比較規則 クイックソート、マージソートのマルチスレッド化 SortApplet 数値の0埋め ヒープ 直接挿入法 連結リスト 数列の和 εアルゴリズムによる級数計算 オイラーの変換による交代級数の加速 数学 素数 素数 試行除算による素数判定 フェルマーテストによる素数判定 素数定理について Javaによる素数の判定 Javaでの平方根計算アルゴリズムの改良による素数判定の高速化 一ケタの素数の倍数を取り除くことによる素数判定の高速化 データ構造の変更による繰り返しの高速化 素数に関する情報源 ソフトウェア開発 LSI C-86 Ver. 3.30c 試食版
単純ベイズ分類器 - Wikipedia
単純ベイズ分類器（たんじゅんベイズぶんるいき、英: Naive Bayes classifier）は、単純な確率的分類器である。 概要[編集] 単純ベイズ分類器の元となる確率モデルは強い（単純な）独立性仮定と共にベイズの定理を適用することに基づいており、より正確に言えば「独立特徴モデル; independent feature model」と呼ぶべきものである。 確率モデルの性質に基づいて、単純ベイズ分類器は教師あり学習の設定で効率的に訓練可能である。多くの実用例では、単純ベイズ分類器のパラメータ推定には最尤法が使われる。つまり、単純ベイズ分類器を使用するにあたって、ベイズ確率やその他のベイズ的手法を使う必要はない。 設計も仮定も非常に単純であるにもかかわらず、単純ベイズ分類器は複雑な実世界の状況において、期待よりもずっとうまく働く。近頃、ベイズ分類問題の注意深い解析によって、単純ベイズ分
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
asahi.com（朝日新聞社）：相加相乗平均に新証明法 高校教諭、運転中にひらめく - サイエンス
MIST Project
CiNii - ぷよぷよはNP完全
ライブドアブログ｜無料で豊富な機能が充実
生活や実務に役立つ高精度計算サイト