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数学において、離散化 (discretization) 連続関数、モデル、変数、方程式を離散的な対応する物へ移す過程のこと。この過程は普通、それらをデジタルコンピュータ上での数値評価および実装に適したものにするために最初に行われるステップである。二分化 (dichotomization) は離散
{\sqrt {1001}}-{\sqrt {999}}\simeq 31.638584-31.606961=0.031623} 有効数字が5桁になってしまう。 有効数字が8桁なので本来なら±0.00000005%程度の誤差であるはずが、±0.00005%程度、ざっと1,000倍の誤差を含むことになる。
は、信号の細部を無視する変換であるため、元の信号からの誤差が必ず発生する。このような誤差を、量子化誤差と呼び、発生する雑音は、量子化雑音(Quantization Noise)と呼ばれる。 量子化誤差の大きさは、量子化の解像度やアナログ-デジタル変換回路のビット数に依存する。
R(標準的な距離位相をいれる)の離散部分群であるが,有理数の全体 Q は離散部分群ではない.離散群とは離散位相を備えた位相群である. 任意の群には離散位相を与えることができる.離散空間からの任意の写像は連続であるから,離散群の間の位相的準同型はちょうどその群の間の群準同型である.したがって,群の圏と離散
誤差分布(ごさぶんぷ)は、連続型の確率分布であり、指数べき分布、一般誤差分布とも呼ばれる。 独立変数が確率変数 x ( − ∞ < x < ∞ ) {\displaystyle x~(-\infty 誤差分布の確率密度関数は、3つのパラメータ μ ( − ∞ < μ
standard error; SE)は、母集団からある数の標本を選ぶとき、選ぶ組み合わせに依って統計量がどの程度ばらつくかを、全ての組み合わせについての標準偏差で表したものをいう。 統計量を指定せずに単に「標準誤差」と言った場合、標本平均の標準誤差(英: standard error of the
誤差関数(ごさかんすう、英: error function)は、数学におけるシグモイド形状の特殊関数(非初等関数)の一種で、確率論、統計学、物質科学、偏微分方程式などで使われる。ガウスの誤差関数とも。定義は以下の通り。 erf ( x ) = 2 π ∫ 0 x e − t 2 d t {\displaystyle
代数学における離散対数(りさんたいすう、英: discrete logarithm)とは、通常の対数の群論的な類似物である。 離散対数を計算する問題は整数の因数分解と以下の点が共通している: 両方とも難しい(量子コンピュータ以外では効率的に解くアルゴリズムが得られていない) 片方に対するアルゴリズムはしばしばもう片方にも利用できる