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May'nとセックスしまくりたい!★4発目

1 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/18(日) 19:19:05.63 ID:???0
エロ可愛くて美味しそうな身体をしたアニソン歌手
May'nたんを愛でるスレです

2 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/18(日) 19:19:33.69 ID:???0
May'nたんの尻をも味わうようにバックで犯し
May'nたんの淫らな腰使いを楽しむよう騎乗位させ
May'nたんの一突きごとの反応を確かめるよう正常位で深く
最後は奥深くに中出ししまくる
そしてMay'nたんにお掃除フェラをさせるとそのエロ可愛いおしゃぶりに
チンポはフル勃起し再びMay'nたんを犯しにかかる・・・

3 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/18(日) 20:11:49.31 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

4 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/18(日) 20:12:34.02 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

5 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/18(日) 20:14:49.91 ID:???0
線形計画問題に対する内点法は、大きく分けて「主内点法」「主双対内点法」の二種類が存在します。
前者の方が歴史がありますが、実用上優れているのは後者の「主双対内点法」だとの見方が一般的です。
「主双対内点法」の中にも様々な流派がありますが Numerical Optimizer で採用しているアルゴリズムの大枠は「予測子・修正子法」と呼ばれる方法です。

ただし Numerical Optimizer では単に「予測子・修正子法」をそのまま適用している訳ではありません。主双対内点法の理論において、収束性を保証する生命線とも言える、
バリアパラメータの更新ルールは独自の方法を採用しています。
理論上優れた更新ルールは、求解速度の観点からは必ずしもベストな選択肢ではありません。

また、内点法において最も計算時間を要する、疎対称連立一次方程式の計算ロジックに関しては多数の独自工夫が凝らされています。
例えば Bunch-Parlett 分解と呼ばれる方法を適用する事により、内部で自由変数を分解する事無く、そのまま取り扱う事ができます。

さらに、問題のスケーリング変換や、初期値の設定も高速性・安定性に大きく影響します。スケール差が大きな問題や、境界領域近くの初期値設定がまずい事は良く知られていますが、
それ以外の性質に関しては殆ど公には知られていないと言って良いでしょう。これらの問題についても、 Numerical Optimizer の内点法には現実の問題に対して培ったノウハウが凝縮されています。

6 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/18(日) 20:15:31.14 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

7 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/18(日) 20:20:38.71 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

8 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/18(日) 20:21:47.07 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

9 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/18(日) 20:23:09.70 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

10 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/18(日) 21:27:01.95 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

11 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/18(日) 21:27:37.19 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

12 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/19(月) 00:25:20.01 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

13 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/19(月) 00:26:52.26 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

14 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/19(月) 00:45:13.75 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

15 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/19(月) 08:40:09.54 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

16 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/19(月) 08:42:53.54 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

17 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/19(月) 08:44:00.21 ID:???0
線形計画問題に対する内点法は、大きく分けて「主内点法」「主双対内点法」の二種類が存在します。
前者の方が歴史がありますが、実用上優れているのは後者の「主双対内点法」だとの見方が一般的です。
「主双対内点法」の中にも様々な流派がありますが Numerical Optimizer で採用しているアルゴリズムの大枠は「予測子・修正子法」と呼ばれる方法です。

ただし Numerical Optimizer では単に「予測子・修正子法」をそのまま適用している訳ではありません。主双対内点法の理論において、収束性を保証する生命線とも言える、
バリアパラメータの更新ルールは独自の方法を採用しています。
理論上優れた更新ルールは、求解速度の観点からは必ずしもベストな選択肢ではありません。

また、内点法において最も計算時間を要する、疎対称連立一次方程式の計算ロジックに関しては多数の独自工夫が凝らされています。
例えば Bunch-Parlett 分解と呼ばれる方法を適用する事により、内部で自由変数を分解する事無く、そのまま取り扱う事ができます。

さらに、問題のスケーリング変換や、初期値の設定も高速性・安定性に大きく影響します。スケール差が大きな問題や、境界領域近くの初期値設定がまずい事は良く知られていますが、
それ以外の性質に関しては殆ど公には知られていないと言って良いでしょう。これらの問題についても、 Numerical Optimizer の内点法には現実の問題に対して培ったノウハウが凝縮されています。

18 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/19(月) 19:35:49.91 ID:???0
太ももペロペロ
口でハモハモして舌触りと味を官能したい

19 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/19(月) 19:39:06.52 ID:???0
荒らしが多すぎるスレ

20 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/19(月) 22:53:03.46 ID:???0
>>19
数学コピペの方が?w

21 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/20(火) 00:35:53.20 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

22 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/20(火) 12:23:47.93 ID:???0
何か不都合あるんかね?
コピペ荒らし一生懸命やってるけどw
あぼーんばっか

23 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/20(火) 21:22:53.02 ID:???0
あぼーんばっかあぼーんばっか あぼーんばっか あぼーんばっか
あぼーんばっかあぼーんばっか あぼーんばっか あぼーんばっか
あぼーんばっかあぼーんばっか あぼーんばっか あぼーんばっか
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24 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/21(水) 09:39:09.66 ID:cgnoHUmRO
May'nたんのライブ映像は
本当にオナニーが捗る

25 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/21(水) 09:47:18.55 ID:???0
最近のラケットはポリを前提に衝撃吸収を開発しているのもあるのでナチュラルだと打感がぼやけたり ほとんどなくなってしまうってもあるみたいだね。(テニスコーチのインプレからだけど。)
それは確かにあると思う。
プロスタMIDちゃんみたいな飛ばないフレームはナチュラルとかの飛ぶガットはいいけど、SRIXONのX4.0にナチュラル張ったのは飛びすぎる感があった。
まだX4.0はボックス形状でしなり感を売りにしてるからいいけど、ピュア銅鑼とかは多分ぶっ飛ぶだろうね。

あと最近のラケットはスナップバックを積極的に取り入れてるので大して上手くない子供なのに、ジュニアでもすぐに切っちゃうってスクールの人が言ってた。
自分の子のラケット使ったら俺でもすぐ切れたよ、今のは金かかるラケットだなwって。

ウィルソンのシックスワン95とヘッドのラジカルMPを試し打ちしてきた。
違いが対して分からなかった。
ストリンギングが楽

早く切れるから結果的にストリンギングが大変、だと思うんだが・・・
雑魚大学の自分でもポリが1週間もたない


642 :名無しさん@エースをねらえ!:2014/05/02(金) 18:04:40.55 ID:zeXxbTIP
ふと思ったが、フェデラーがあれこれ拘っていまだに98前後で調整してるのって、やっぱ時代の流れ的に大体95〜100くらいのフェイスサイズに収束してんのかね。

昔のプリグラーみたいに110インチとかデカいサイズを好む選手も少ないし、90とか使うのもフェデラーくらい?
ワウリンカも97か。
95以上は結構いるのにね。

ラットもProstaff90とかYonex VCORE89、PrestigeMD93、Prince Graphite MIDも93か。
Blade93もこれに入ると使ってるプロほとんど居ないんじゃね?

どっかに書いてあったけど、テニスのテンポが上がって皆同じようなフォームに収束してるのが現代テニスとか書いてあったけど、ラケットもそれに合わせて近いスペックに収束してるのかも。

26 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/21(水) 09:48:34.32 ID:???0
過去10年の全日本選手権決勝の結果

2004年 優勝:佐伯美穂     準優勝:中村藍子
2005年 優勝:森田あゆみ    準優勝:米村知子
2006年 優勝:高雄恵利加    準優勝:中村藍子
2007年 優勝:中村藍子     準優勝:波形純理
2008年 優勝:クルム伊達公子  準優勝:瀬間友里加
2009年 優勝:奈良くるみ    準優勝:米村知子
2010年 優勝:土居美咲     準優勝:米村知子
2011年 優勝:藤原里華     準優勝:瀬間詠里花
2012年 優勝:高雄恵利加    準優勝:山外涼月
2013年 優勝:穂積絵莉     準優勝:今西美晴

有明のコートは昨年までは高速コートで、「有明で強い=世界で強い」ではないはずだけど
全日本優勝者はほとんどが世界トップ100にたどり着いた。
(高雄さんは例外になってしまった。藤原は過去にトップ100経験あり+2012年にWTAダブルスタイトル獲得)
準優勝者は優勝経験のある中村以外は、トップ100やグランドスラム本戦勝利に届かず
たかが全日本と思っていたが、されど全日本・・
穂積は今後トップ100にたどり着けるか。今西はこの負のシナリオを覆すことができるか。

27 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/21(水) 09:49:43.91 ID:???0
おめ!! そして生涯30回目の優勝おめでとう!
それにしても、昨日とうってかわりいつものハラハラドキドキのシャラに戻って今日も疲れた・・
そして苦しんでつかんだ勝利の歓喜に浸ることができた!
第1セット。ベーグル寸前0-5の時は、全豪で絶対女王を粉砕したアナがそこにいたって感じ。
なんとかここから粘って3-5まで戻すも、痛いブレイクを喰らい3-6で1セット目失う。。。。

第2セット。ブレイクが追加され1-3になった時は、アナの無双ぶりからストレート負けも覚悟。
しかしここから逆境に追い込まれても悪いなりに何とかするマリアの強メンタルが発動。
ギアを振り絞り、ブレイクして2-3へ。そしてもう一つブレイクを追加し、6-4でセットオール。

でも本当の勝負の分かれ目は、3セットの第1ゲームと見る。
最終セットの大事な入りの場面で、ラブゲームでブレイクをもぎ取ったマリアは最高に逞しかった。
ついにアナの乙女メンタルが発動したのか、動きに精彩がなくなり、ミスも増え
逆にマリアのサーブエースがことごとく決まりだすという、テニスは所詮メンタルスポーツと象徴するような展開に。
このまま一方的に試合を支配したマリアの逆転勝利と相成り、記念すべき30回目の優勝となった。。。。
レジェンド指標の40回まであと10勝となったが、できるだけ頑張ってくれ。
てか最強シスターズとベルギーズと共に歩んで、この優勝数は大したもんじゃないかな。

3セットマッチ:126勝41敗(0.754)ダテじゃない。とはいえ振り返れば反省点もたくさんあろう。
ただ今日はこのまま歓喜に浸るわ!そうそう、あと彼氏(ディミ)とカップル優勝にもなったなww
去年は、文無しプレイボーイのベイビーディミにポルシェくれてやったけど今年はどうするだろうね。。。。

28 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/21(水) 09:52:23.61 ID:???0
てか、しかしよ、昨日、たまたまTBCのサイト見てたら、伊達特集みてえなコーナーがあってよ、
見てたら、伊達が「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとか、知能低そうな信者が喜びそうなこと言っててよおww

いや、そこでふと思ったんだが、「伊達って夢があったんだ?(ぷげら」とw

「伊達の夢って?何?ww」「伊達がかなえようとしている夢?ww(はぁ???ww」

てか、そもそも、勝てっこねえと初めっから思って、シングルスもダブルスも無理筋にエントリーしてるようなヤツが
何の夢を持って試合に臨んでるんだろなwwそんなヤツが何の夢をかなえようとしてるんだろwそう思わねえ???ww

「45歳でもランキング・トップ100位圏内」とかいうのかなww
そんなの、そもそも夢なの?(ゲラゲラゲラゲラ

ま、けどよ、そもそも、伊達なんてよ、近所のスーパーでレジ打ちのパートとかできるような小市民じゃねえんだから、
なんか表に出て稼ぐったら、スポーツでマスコミの世話になるか、実際に現役でやるか、ぐれえしか選択肢はねえだろ。
他に何かできるわけでもないだろしw

普通の一般人ならハローワークに行って職探しでもして勤め人になるところだが、
伊達にはそれができんから、テニスやってるだけだろw別に夢でもなんでもねえしw
専業主婦もやってられんから表に出てなんか自活してるんだが、それがテニスつうだけで、
初めっから夢がどうたらの話じゃねえんだとw
プロとしてある程度の申し訳が立つランキングでテニスができて、スポンサーがついてくれれば
それで食ってける。小市民のパート収入みてえなもんとしてねw

伊達にとってテニスつうのはそういう位置づけだろw
若い子がウインブルドンで優勝(夢)目指して頑張る、とかいうのと全然違うわけw
伊達にとってテニスは別に夢でもなんでもねえただの就職先だろとw

そういうときによお、「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとかwww
ま、このセリフが伊達信者へのお約束題目なんだろなきっと(ゲラゲラゲラ
念仏みてえなもんなんだろwま、本尊稼業も大変やな伊達ww

29 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/21(水) 13:07:53.54 ID:???0
何気に貼られる写真のセレクトが秀逸で思わず・・・

うっ

30 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/21(水) 22:47:35.99 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

31 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/21(水) 22:49:34.66 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

32 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/22(木) 00:30:54.05 ID:???O
一度May'nたんの身体のエロさに気付いてしまうと
エロい目線でしか見えなくなる
今は歌ってるときの顔のアップとかでシコれる

33 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/22(木) 08:24:23.75 ID:iDVfrr0lO
亀頭をねちっこくペロペロ
フェラチオさせたい

34 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/22(木) 09:10:06.18 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

35 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/22(木) 09:10:42.49 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

36 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/22(木) 09:11:54.80 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

37 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/23(金) 01:32:22.71 ID:61ktdIlCO
May'nたんの乳首をくすぐるような感じで
やさしくクリクリ弄りまくりたい
その時、手首を頭の上で拘束して弄れたら最高
そのまま、お尻、太ももサワサワしまくりたい

38 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/23(金) 10:06:23.46 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

39 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/23(金) 10:07:12.30 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

40 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/23(金) 10:08:59.89 ID:???0
線形計画問題に対する内点法は、大きく分けて「主内点法」「主双対内点法」の二種類が存在します。
前者の方が歴史がありますが、実用上優れているのは後者の「主双対内点法」だとの見方が一般的です。
「主双対内点法」の中にも様々な流派がありますが Numerical Optimizer で採用しているアルゴリズムの大枠は「予測子・修正子法」と呼ばれる方法です。

ただし Numerical Optimizer では単に「予測子・修正子法」をそのまま適用している訳ではありません。主双対内点法の理論において、収束性を保証する生命線とも言える、
バリアパラメータの更新ルールは独自の方法を採用しています。
理論上優れた更新ルールは、求解速度の観点からは必ずしもベストな選択肢ではありません。

また、内点法において最も計算時間を要する、疎対称連立一次方程式の計算ロジックに関しては多数の独自工夫が凝らされています。
例えば Bunch-Parlett 分解と呼ばれる方法を適用する事により、内部で自由変数を分解する事無く、そのまま取り扱う事ができます。

さらに、問題のスケーリング変換や、初期値の設定も高速性・安定性に大きく影響します。スケール差が大きな問題や、境界領域近くの初期値設定がまずい事は良く知られていますが、
それ以外の性質に関しては殆ど公には知られていないと言って良いでしょう。これらの問題についても、 Numerical Optimizer の内点法には現実の問題に対して培ったノウハウが凝縮されています。

41 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/23(金) 18:47:00.59 ID:???O
May'nたんの乳首をチュッパチュッパ舐めしゃぶって
May'nたんが軽くくったりするまで悶えさせたい

42 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/23(金) 20:38:46.09 ID:???0
最近のラケットはポリを前提に衝撃吸収を開発しているのもあるのでナチュラルだと打感がぼやけたり ほとんどなくなってしまうってもあるみたいだね。(テニスコーチのインプレからだけど。)
それは確かにあると思う。
プロスタMIDちゃんみたいな飛ばないフレームはナチュラルとかの飛ぶガットはいいけど、SRIXONのX4.0にナチュラル張ったのは飛びすぎる感があった。
まだX4.0はボックス形状でしなり感を売りにしてるからいいけど、ピュア銅鑼とかは多分ぶっ飛ぶだろうね。

あと最近のラケットはスナップバックを積極的に取り入れてるので大して上手くない子供なのに、ジュニアでもすぐに切っちゃうってスクールの人が言ってた。
自分の子のラケット使ったら俺でもすぐ切れたよ、今のは金かかるラケットだなwって。

ウィルソンのシックスワン95とヘッドのラジカルMPを試し打ちしてきた。
違いが対して分からなかった。
ストリンギングが楽

早く切れるから結果的にストリンギングが大変、だと思うんだが・・・
雑魚大学の自分でもポリが1週間もたない


642 :名無しさん@エースをねらえ!:2014/05/02(金) 18:04:40.55 ID:zeXxbTIP
ふと思ったが、フェデラーがあれこれ拘っていまだに98前後で調整してるのって、やっぱ時代の流れ的に大体95〜100くらいのフェイスサイズに収束してんのかね。

昔のプリグラーみたいに110インチとかデカいサイズを好む選手も少ないし、90とか使うのもフェデラーくらい?
ワウリンカも97か。
95以上は結構いるのにね。

ラットもProstaff90とかYonex VCORE89、PrestigeMD93、Prince Graphite MIDも93か。
Blade93もこれに入ると使ってるプロほとんど居ないんじゃね?

どっかに書いてあったけど、テニスのテンポが上がって皆同じようなフォームに収束してるのが現代テニスとか書いてあったけど、ラケットもそれに合わせて近いスペックに収束してるのかも。

43 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/23(金) 20:40:13.18 ID:???0
てか、しかしよ、昨日、たまたまTBCのサイト見てたら、伊達特集みてえなコーナーがあってよ、
見てたら、伊達が「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとか、知能低そうな信者が喜びそうなこと言っててよおww

いや、そこでふと思ったんだが、「伊達って夢があったんだ?(ぷげら」とw

「伊達の夢って?何?ww」「伊達がかなえようとしている夢?ww(はぁ???ww」

てか、そもそも、勝てっこねえと初めっから思って、シングルスもダブルスも無理筋にエントリーしてるようなヤツが
何の夢を持って試合に臨んでるんだろなwwそんなヤツが何の夢をかなえようとしてるんだろwそう思わねえ???ww

「45歳でもランキング・トップ100位圏内」とかいうのかなww
そんなの、そもそも夢なの?(ゲラゲラゲラゲラ

ま、けどよ、そもそも、伊達なんてよ、近所のスーパーでレジ打ちのパートとかできるような小市民じゃねえんだから、
なんか表に出て稼ぐったら、スポーツでマスコミの世話になるか、実際に現役でやるか、ぐれえしか選択肢はねえだろ。
他に何かできるわけでもないだろしw

普通の一般人ならハローワークに行って職探しでもして勤め人になるところだが、
伊達にはそれができんから、テニスやってるだけだろw別に夢でもなんでもねえしw
専業主婦もやってられんから表に出てなんか自活してるんだが、それがテニスつうだけで、
初めっから夢がどうたらの話じゃねえんだとw
プロとしてある程度の申し訳が立つランキングでテニスができて、スポンサーがついてくれれば
それで食ってける。小市民のパート収入みてえなもんとしてねw

伊達にとってテニスつうのはそういう位置づけだろw
若い子がウインブルドンで優勝(夢)目指して頑張る、とかいうのと全然違うわけw
伊達にとってテニスは別に夢でもなんでもねえただの就職先だろとw

そういうときによお、「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとかwww
ま、このセリフが伊達信者へのお約束題目なんだろなきっと(ゲラゲラゲラ
念仏みてえなもんなんだろwま、本尊稼業も大変やな伊達ww

44 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/24(土) 12:48:45.43 ID:???0
May'nたんのクリを優しく触ったり、舐めたりしたい
恥ずかしがって喘ぎ声を我慢しつつ頬を赤らめるMay'nたんを執拗に攻めたい
最後は騎乗位で腰を振りまくるMay'nたんにイカされたい

45 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/24(土) 14:15:27.56 ID:???0
俺はMay'nたんにピッチリホットパンツとノースリーブ着せて痴漢プレイしたいな
May'nたんはつり革とかから手を離してはいけないルールで太もも、お尻、おっぱい、腋等を弄りまくる
感じちゃって身体をよじるエロ可愛いMay'nたんを見たいな
その後、発情しちゃったMay'nたんのフェラチオを楽しむ
http://www.dotup.org/uploda/www.dotup.org5080489.png
http://www.dotup.org/uploda/www.dotup.org5080501.png
http://www.dotup.org/uploda/www.dotup.org5080505.png
http://www.dotup.org/uploda/www.dotup.org5080508.png

46 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/24(土) 14:17:11.36 ID:???0
そいや何年か前のファンクラブ総会ではMay'nたんの可愛いおっぱいが
踊ってる時プルプル揺れてるのがまるわかりで勃起したなぁ

47 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/24(土) 20:36:48.16 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

48 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/24(土) 20:44:56.95 ID:???0
もっとがんばれよwwwwwwwwwwwwwwww
手動君w

49 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/24(土) 22:17:33.30 ID:???0
>46
ダウト!

50 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/25(日) 00:08:58.82 ID:???0
てか、しかしよ、昨日、たまたまTBCのサイト見てたら、伊達特集みてえなコーナーがあってよ、
見てたら、伊達が「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとか、知能低そうな信者が喜びそうなこと言っててよおww

いや、そこでふと思ったんだが、「伊達って夢があったんだ?(ぷげら」とw

「伊達の夢って?何?ww」「伊達がかなえようとしている夢?ww(はぁ???ww」

てか、そもそも、勝てっこねえと初めっから思って、シングルスもダブルスも無理筋にエントリーしてるようなヤツが
何の夢を持って試合に臨んでるんだろなwwそんなヤツが何の夢をかなえようとしてるんだろwそう思わねえ???ww

「45歳でもランキング・トップ100位圏内」とかいうのかなww
そんなの、そもそも夢なの?(ゲラゲラゲラゲラ

ま、けどよ、そもそも、伊達なんてよ、近所のスーパーでレジ打ちのパートとかできるような小市民じゃねえんだから、
なんか表に出て稼ぐったら、スポーツでマスコミの世話になるか、実際に現役でやるか、ぐれえしか選択肢はねえだろ。
他に何かできるわけでもないだろしw

普通の一般人ならハローワークに行って職探しでもして勤め人になるところだが、
伊達にはそれができんから、テニスやってるだけだろw別に夢でもなんでもねえしw
専業主婦もやってられんから表に出てなんか自活してるんだが、それがテニスつうだけで、
初めっから夢がどうたらの話じゃねえんだとw
プロとしてある程度の申し訳が立つランキングでテニスができて、スポンサーがついてくれれば
それで食ってける。小市民のパート収入みてえなもんとしてねw

伊達にとってテニスつうのはそういう位置づけだろw
若い子がウインブルドンで優勝(夢)目指して頑張る、とかいうのと全然違うわけw
伊達にとってテニスは別に夢でもなんでもねえただの就職先だろとw

そういうときによお、「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとかwww
ま、このセリフが伊達信者へのお約束題目なんだろなきっと(ゲラゲラゲラ
念仏みてえなもんなんだろwま、本尊稼業も大変やな伊達ww

51 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/25(日) 01:16:24.20 ID:???0
http://i.imgur.com/gRsnZvC.jpg
こういうのを履いて欲しい

52 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/25(日) 02:45:14.04 ID:IjpPPm5gO
May'nたんをフェラチオ大好き痴女に調教したい

53 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/25(日) 03:04:42.31 ID:???O
>>49
それが、ダウトじゃなかったんだなー
小さいおっぱいだったけど小刻みにプルプルしてた

54 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/25(日) 08:42:40.24 ID:???0
May'nたんの騎乗位ってこんなん?
http://www.dotup.org/uploda/www.dotup.org5082459.gif

55 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/25(日) 08:52:57.52 ID:???O
色白太もも
質感最高!触りまくりたい

56 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/25(日) 22:20:01.23 ID:???0
>>53
2年前かな
あの時の衣装はエロくて
お辞儀した時、胸元が結構見えたんだよなw

57 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/26(月) 01:42:44.40 ID:???0
最近のラケットはポリを前提に衝撃吸収を開発しているのもあるのでナチュラルだと打感がぼやけたり ほとんどなくなってしまうってもあるみたいだね。(テニスコーチのインプレからだけど。)
それは確かにあると思う。
プロスタMIDちゃんみたいな飛ばないフレームはナチュラルとかの飛ぶガットはいいけど、SRIXONのX4.0にナチュラル張ったのは飛びすぎる感があった。
まだX4.0はボックス形状でしなり感を売りにしてるからいいけど、ピュア銅鑼とかは多分ぶっ飛ぶだろうね。

あと最近のラケットはスナップバックを積極的に取り入れてるので大して上手くない子供なのに、ジュニアでもすぐに切っちゃうってスクールの人が言ってた。
自分の子のラケット使ったら俺でもすぐ切れたよ、今のは金かかるラケットだなwって。

ウィルソンのシックスワン95とヘッドのラジカルMPを試し打ちしてきた。
違いが対して分からなかった。
ストリンギングが楽

早く切れるから結果的にストリンギングが大変、だと思うんだが・・・
雑魚大学の自分でもポリが1週間もたない


642 :名無しさん@エースをねらえ!:2014/05/02(金) 18:04:40.55 ID:zeXxbTIP
ふと思ったが、フェデラーがあれこれ拘っていまだに98前後で調整してるのって、やっぱ時代の流れ的に大体95〜100くらいのフェイスサイズに収束してんのかね。

昔のプリグラーみたいに110インチとかデカいサイズを好む選手も少ないし、90とか使うのもフェデラーくらい?
ワウリンカも97か。
95以上は結構いるのにね。

ラットもProstaff90とかYonex VCORE89、PrestigeMD93、Prince Graphite MIDも93か。
Blade93もこれに入ると使ってるプロほとんど居ないんじゃね?

どっかに書いてあったけど、テニスのテンポが上がって皆同じようなフォームに収束してるのが現代テニスとか書いてあったけど、ラケットもそれに合わせて近いスペックに収束してるのかも。

58 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/26(月) 01:43:24.16 ID:???0
てか、しかしよ、昨日、たまたまTBCのサイト見てたら、伊達特集みてえなコーナーがあってよ、
見てたら、伊達が「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとか、知能低そうな信者が喜びそうなこと言っててよおww

いや、そこでふと思ったんだが、「伊達って夢があったんだ?(ぷげら」とw

「伊達の夢って?何?ww」「伊達がかなえようとしている夢?ww(はぁ???ww」

てか、そもそも、勝てっこねえと初めっから思って、シングルスもダブルスも無理筋にエントリーしてるようなヤツが
何の夢を持って試合に臨んでるんだろなwwそんなヤツが何の夢をかなえようとしてるんだろwそう思わねえ???ww

「45歳でもランキング・トップ100位圏内」とかいうのかなww
そんなの、そもそも夢なの?(ゲラゲラゲラゲラ

ま、けどよ、そもそも、伊達なんてよ、近所のスーパーでレジ打ちのパートとかできるような小市民じゃねえんだから、
なんか表に出て稼ぐったら、スポーツでマスコミの世話になるか、実際に現役でやるか、ぐれえしか選択肢はねえだろ。
他に何かできるわけでもないだろしw

普通の一般人ならハローワークに行って職探しでもして勤め人になるところだが、
伊達にはそれができんから、テニスやってるだけだろw別に夢でもなんでもねえしw
専業主婦もやってられんから表に出てなんか自活してるんだが、それがテニスつうだけで、
初めっから夢がどうたらの話じゃねえんだとw
プロとしてある程度の申し訳が立つランキングでテニスができて、スポンサーがついてくれれば
それで食ってける。小市民のパート収入みてえなもんとしてねw

伊達にとってテニスつうのはそういう位置づけだろw
若い子がウインブルドンで優勝(夢)目指して頑張る、とかいうのと全然違うわけw
伊達にとってテニスは別に夢でもなんでもねえただの就職先だろとw

そういうときによお、「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとかwww
ま、このセリフが伊達信者へのお約束題目なんだろなきっと(ゲラゲラゲラ
念仏みてえなもんなんだろwま、本尊稼業も大変やな伊達ww

59 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/26(月) 01:44:22.86 ID:???0
過去10年の全日本選手権決勝の結果

2004年 優勝:佐伯美穂     準優勝:中村藍子
2005年 優勝:森田あゆみ    準優勝:米村知子
2006年 優勝:高雄恵利加    準優勝:中村藍子
2007年 優勝:中村藍子     準優勝:波形純理
2008年 優勝:クルム伊達公子  準優勝:瀬間友里加
2009年 優勝:奈良くるみ    準優勝:米村知子
2010年 優勝:土居美咲     準優勝:米村知子
2011年 優勝:藤原里華     準優勝:瀬間詠里花
2012年 優勝:高雄恵利加    準優勝:山外涼月
2013年 優勝:穂積絵莉     準優勝:今西美晴

有明のコートは昨年までは高速コートで、「有明で強い=世界で強い」ではないはずだけど
全日本優勝者はほとんどが世界トップ100にたどり着いた。
(高雄さんは例外になってしまった。藤原は過去にトップ100経験あり+2012年にWTAダブルスタイトル獲得)
準優勝者は優勝経験のある中村以外は、トップ100やグランドスラム本戦勝利に届かず
たかが全日本と思っていたが、されど全日本・・
穂積は今後トップ100にたどり着けるか。今西はこの負のシナリオを覆すことができるか。

60 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/26(月) 09:16:14.37 ID:???0
May'nたんチンポ嵌めたくてしょうがない。騎乗位でやらしく腰フリしてくれ
http://www.dotup.org/uploda/www.dotup.org5084891.gif

61 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/26(月) 12:33:36.42 ID:???0
>>60
BIG☆WAAAAAVE!!のwelcomeかな?
May'nたんのエロいダンスで遊ぶなしw

62 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/26(月) 13:53:25.01 ID:???O
とりあえずMay'nはもっとエロいダンスをするべき
んで早く映像化をだな

63 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/26(月) 15:54:50.22 ID:???0
>>61
君はこのMay'nたんの股間に顔うずめてクンクンしたり内ももペロペロしたくないのか?
私はしたい。ついでにその奥のマンコに吸い付いて舐めしゃぶってハメハメしたい

64 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/26(月) 19:48:13.47 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

65 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/26(月) 19:49:18.21 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

66 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/26(月) 19:50:15.57 ID:???0
線形計画問題に対する内点法は、大きく分けて「主内点法」「主双対内点法」の二種類が存在します。
前者の方が歴史がありますが、実用上優れているのは後者の「主双対内点法」だとの見方が一般的です。
「主双対内点法」の中にも様々な流派がありますが Numerical Optimizer で採用しているアルゴリズムの大枠は「予測子・修正子法」と呼ばれる方法です。

ただし Numerical Optimizer では単に「予測子・修正子法」をそのまま適用している訳ではありません。主双対内点法の理論において、収束性を保証する生命線とも言える、
バリアパラメータの更新ルールは独自の方法を採用しています。
理論上優れた更新ルールは、求解速度の観点からは必ずしもベストな選択肢ではありません。

また、内点法において最も計算時間を要する、疎対称連立一次方程式の計算ロジックに関しては多数の独自工夫が凝らされています。
例えば Bunch-Parlett 分解と呼ばれる方法を適用する事により、内部で自由変数を分解する事無く、そのまま取り扱う事ができます。

さらに、問題のスケーリング変換や、初期値の設定も高速性・安定性に大きく影響します。スケール差が大きな問題や、境界領域近くの初期値設定がまずい事は良く知られていますが、
それ以外の性質に関しては殆ど公には知られていないと言って良いでしょう。これらの問題についても、 Numerical Optimizer の内点法には現実の問題に対して培ったノウハウが凝縮されています。

67 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/26(月) 19:51:09.84 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

68 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/26(月) 21:39:46.99 ID:???0
最近のラケットはポリを前提に衝撃吸収を開発しているのもあるのでナチュラルだと打感がぼやけたり ほとんどなくなってしまうってもあるみたいだね。(テニスコーチのインプレからだけど。)
それは確かにあると思う。
プロスタMIDちゃんみたいな飛ばないフレームはナチュラルとかの飛ぶガットはいいけど、SRIXONのX4.0にナチュラル張ったのは飛びすぎる感があった。
まだX4.0はボックス形状でしなり感を売りにしてるからいいけど、ピュア銅鑼とかは多分ぶっ飛ぶだろうね。

あと最近のラケットはスナップバックを積極的に取り入れてるので大して上手くない子供なのに、ジュニアでもすぐに切っちゃうってスクールの人が言ってた。
自分の子のラケット使ったら俺でもすぐ切れたよ、今のは金かかるラケットだなwって。

ウィルソンのシックスワン95とヘッドのラジカルMPを試し打ちしてきた。
違いが対して分からなかった。
ストリンギングが楽

早く切れるから結果的にストリンギングが大変、だと思うんだが・・・
雑魚大学の自分でもポリが1週間もたない


642 :名無しさん@エースをねらえ!:2014/05/02(金) 18:04:40.55 ID:zeXxbTIP
ふと思ったが、フェデラーがあれこれ拘っていまだに98前後で調整してるのって、やっぱ時代の流れ的に大体95〜100くらいのフェイスサイズに収束してんのかね。

昔のプリグラーみたいに110インチとかデカいサイズを好む選手も少ないし、90とか使うのもフェデラーくらい?
ワウリンカも97か。
95以上は結構いるのにね。

ラットもProstaff90とかYonex VCORE89、PrestigeMD93、Prince Graphite MIDも93か。
Blade93もこれに入ると使ってるプロほとんど居ないんじゃね?

どっかに書いてあったけど、テニスのテンポが上がって皆同じようなフォームに収束してるのが現代テニスとか書いてあったけど、ラケットもそれに合わせて近いスペックに収束してるのかも。

69 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/26(月) 21:40:34.99 ID:???0
過去10年の全日本選手権決勝の結果

2004年 優勝:佐伯美穂     準優勝:中村藍子
2005年 優勝:森田あゆみ    準優勝:米村知子
2006年 優勝:高雄恵利加    準優勝:中村藍子
2007年 優勝:中村藍子     準優勝:波形純理
2008年 優勝:クルム伊達公子  準優勝:瀬間友里加
2009年 優勝:奈良くるみ    準優勝:米村知子
2010年 優勝:土居美咲     準優勝:米村知子
2011年 優勝:藤原里華     準優勝:瀬間詠里花
2012年 優勝:高雄恵利加    準優勝:山外涼月
2013年 優勝:穂積絵莉     準優勝:今西美晴

有明のコートは昨年までは高速コートで、「有明で強い=世界で強い」ではないはずだけど
全日本優勝者はほとんどが世界トップ100にたどり着いた。
(高雄さんは例外になってしまった。藤原は過去にトップ100経験あり+2012年にWTAダブルスタイトル獲得)
準優勝者は優勝経験のある中村以外は、トップ100やグランドスラム本戦勝利に届かず
たかが全日本と思っていたが、されど全日本・・
穂積は今後トップ100にたどり着けるか。今西はこの負のシナリオを覆すことができるか。

70 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/26(月) 22:01:32.13 ID:???0
最近のキスを頂戴とかなかなかエロいダンスはあるのに
いいアングルの映像とか残ってないんだよなぁ

71 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/26(月) 22:14:21.07 ID:???O
まあ、May'nたんをM字開脚で縛って
太ももからマンコをベロンベロン舐めまくりたいよね
感じすぎてピクピクしながら懇願するMay'nたんがエロ可愛いくてしばらく舐め続けたい

72 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/27(火) 00:51:33.14 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

73 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/27(火) 00:52:38.49 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

74 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/27(火) 00:53:26.61 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

75 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/27(火) 00:55:39.75 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

76 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/27(火) 00:56:45.27 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

77 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/27(火) 00:57:11.29 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

78 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/27(火) 19:53:03.29 ID:VqT4Naay0
May'nたんは乳首しゃぶりまくってもピクピクしながら恥ずかしがるんじゃないか?

79 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/27(火) 20:41:51.33 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

80 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/27(火) 20:42:20.75 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

81 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/27(火) 20:43:26.84 ID:???0
線形計画問題に対する内点法は、大きく分けて「主内点法」「主双対内点法」の二種類が存在します。
前者の方が歴史がありますが、実用上優れているのは後者の「主双対内点法」だとの見方が一般的です。
「主双対内点法」の中にも様々な流派がありますが Numerical Optimizer で採用しているアルゴリズムの大枠は「予測子・修正子法」と呼ばれる方法です。

ただし Numerical Optimizer では単に「予測子・修正子法」をそのまま適用している訳ではありません。主双対内点法の理論において、収束性を保証する生命線とも言える、
バリアパラメータの更新ルールは独自の方法を採用しています。
理論上優れた更新ルールは、求解速度の観点からは必ずしもベストな選択肢ではありません。

また、内点法において最も計算時間を要する、疎対称連立一次方程式の計算ロジックに関しては多数の独自工夫が凝らされています。
例えば Bunch-Parlett 分解と呼ばれる方法を適用する事により、内部で自由変数を分解する事無く、そのまま取り扱う事ができます。

さらに、問題のスケーリング変換や、初期値の設定も高速性・安定性に大きく影響します。スケール差が大きな問題や、境界領域近くの初期値設定がまずい事は良く知られていますが、
それ以外の性質に関しては殆ど公には知られていないと言って良いでしょう。これらの問題についても、 Numerical Optimizer の内点法には現実の問題に対して培ったノウハウが凝縮されています。

82 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/27(火) 21:17:29.85 ID:???0
このスレ素晴らしいな

83 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/27(火) 21:20:26.83 ID:???0
どういったあたりが?

84 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/27(火) 21:25:47.00 ID:???0
妄想爆発してるとこ

85 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/27(火) 21:54:36.32 ID:???O
じゃあ、貴方も是非

86 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/27(火) 22:17:26.14 ID:???0
【ドコモ公式サイト】http://www.nttdocomo.co.jp/product/with/so01e/
【SONY】http://www.sonymobile.co.jp/product/docomo/so-01e/index.html

【OS】Android 4.0.4(ICS)→Android 4.1.2(JB)
【CPU】Qualcomm Snapdragon S4 MSM8960 1.5GHz(デュアルコア)
【RAM/ROM】1GB/16GB
【サイズ】129 x 65 x 10.8(最薄部約8.7mm)/質量120g
【画面】4.3インチ/1280×720(HD)/Reality Display/MOBILE BRAVIA ENGINE2/TFT液晶/1677万色
【カメラ(外側)】1300万画素/裏面照射型CMOSセンサー“Exmor R for mobile”/プレミアムおまかせオート(HDR)/1080p動画撮影
【カメラ(内側)】31万画素/CMOSセンサー
【外部メモリ】microSD(2GB)/microSDHC(32GB)
【通信速度】3G:下り14Mbps,上り5.7Mbps/Xi(LTE):下り100Mbps,上り37.5Mbps
【通信機能】Wi-Fi(IEEE802.11a/b/g/n)/Bluetooth4.0(SPP,A2DP,AVRCP,HID,HFP,HSP,OPP,PBAP,PAN)
【外部端子類】micro-USB(MHL対応)/3.5mmオーディオジャック
【バッテリー】1700mAh
【連続待受時間】3G:480時間,GSM:340時間,LTE:350時間
【連続通話時間】3G:460分,GSM:440分
【カラー】ブラック/ホワイト/ピンク/ターコイズ
【主な対応サービス・機能】防水(IPX5/7)・防塵(IP5X)/おサイフ/かざしてリンク/ワンセグ/テザリング/赤外線/GPS/NFC(決済対応)/DLNA(DTCP-IP対応)/PlayStation
Certified/スモールアプリ/ワイヤレスお出かけ転送/Screen mirroring
【発売日】2012年11月16日

87 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/27(火) 22:23:12.31 ID:???0
NTTドコモ2014年夏モデル
女性でも持ちやすいサイズでギリギリまで画面を大きくした5.4インチスマートフォン「AQUOS ZETA SH-04F」
シャープの新しい「EDGEST」デザインにより画面保有率 81%を実現。

■ スペック
OS: Android 4.4.2 KitKat
CPU: Qualcomm Snapdragon 801 (MSM8974AB) Quad-core 2.3GHz
GPU: Adreno 330
RAM: 2GBROM: 32GB
サイズ: 140×74×9.3mm
重量: 154g
ディスプレイ: 5.4インチ IGZO 液晶 マルチタッチ 静電容量式
解像度: 1920×1080 Full-HD
カメラ: 13.1MP(背面 CMOS) LED フラッシュ付き 前面カメラ有り
ネットワーク: LTE / W-CDMA / GSM通信: WiFi 802.11 a/b/g/n/ac, Bluetooth 4.0
バッテリー: 3300mAh (バッテリー取外し不可)
その他: ワンセグ(フルセグ)、防水、おサイフ、テザリング、VoLTE 対応
※ VoLTE はソフトウエアアップデートにて対応予定。

88 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/27(火) 22:24:18.74 ID:???0
■スペック
 【OS】Android 4.2(JellyBean)
 【CPU】Qualcomm Snapdragon S600 APQ8064T 1.7GHz/Quad-Core CPU
 【ROM/RAM】32GB/2GB
 【Display】4.8型 IGZOパネル/フルHD(1920x1080)
 【カメラ(外側)】CMOS方式1310万画素/裏面照射型/光学手ぶれ補正/1080p動画撮影
 【カメラ(内側)】CMOS方式210万画素/裏面照射型
 【ネットワーク】LTE(800/1500/2100MHz)/W-CDMA(800/850/2100MHz)/GSM(850/900/1800/1900MHz)
 【パケット通信】LTE/HSPA/EDGE
 【通信速度】3G:下り14Mbps,上り5.7Mbps/Xi(LTE):下り100Mbps,上り37.5Mbps
 【Wi-Fi】IEEE802.11a/b/g/n/ac(2.4GHz/5GHz帯対応)  【Bluetooth】4.0(HSP,HFP,OPP,SPP,HID,A2DP,aptX,AVRCP,PBAP,HDP,PXP,MAP,DID)
 【サイズ】縦138×横70×厚9.9(mm)(最厚部:約10.4mm) 質量 約157g
 【電池】Li-Ion 2600mAh
 【充電時間】ACアダプタ04:約220分
 【通話時間】3G:約750分/GSM:約810分
 【連続待受(静止時)】3G:約530時間/LTE:約460時間/GSM:約460時間
 【連続視聴時間】ワンセグ:約480分/NOTTV:約370分
 【音楽再生】連続再生約75時間
 【電池】Li-Ion 2,600mAh
 【外部メモリ】microSD/microSDHC/microSDXC(最大64GB)
 【外部端子】microUSB(MHL対応)/3.5mmオーディオジャック
 【SIM形状】 microSIM(miniUIM)
 【カラー】Red/White/Blue
 【主なサービス】防水(IPX5、7)/おサイフケータイ/ワンセグ/赤外線通信/テザリング/キャップレス防水/置くだけ充電(ワイヤレス充電器・クレードルは付属しない)

89 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/27(火) 22:48:10.99 ID:???0
>53
パット付きブラっしょ?

90 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/27(火) 23:02:56.15 ID:???O
でも興奮する

91 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/28(水) 00:14:35.00 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

92 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/28(水) 00:15:06.78 ID:???0
線形計画問題に対する内点法は、大きく分けて「主内点法」「主双対内点法」の二種類が存在します。
前者の方が歴史がありますが、実用上優れているのは後者の「主双対内点法」だとの見方が一般的です。
「主双対内点法」の中にも様々な流派がありますが Numerical Optimizer で採用しているアルゴリズムの大枠は「予測子・修正子法」と呼ばれる方法です。

ただし Numerical Optimizer では単に「予測子・修正子法」をそのまま適用している訳ではありません。主双対内点法の理論において、収束性を保証する生命線とも言える、
バリアパラメータの更新ルールは独自の方法を採用しています。
理論上優れた更新ルールは、求解速度の観点からは必ずしもベストな選択肢ではありません。

また、内点法において最も計算時間を要する、疎対称連立一次方程式の計算ロジックに関しては多数の独自工夫が凝らされています。
例えば Bunch-Parlett 分解と呼ばれる方法を適用する事により、内部で自由変数を分解する事無く、そのまま取り扱う事ができます。

さらに、問題のスケーリング変換や、初期値の設定も高速性・安定性に大きく影響します。スケール差が大きな問題や、境界領域近くの初期値設定がまずい事は良く知られていますが、
それ以外の性質に関しては殆ど公には知られていないと言って良いでしょう。これらの問題についても、 Numerical Optimizer の内点法には現実の問題に対して培ったノウハウが凝縮されています。

93 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/28(水) 00:15:31.54 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

94 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/28(水) 00:40:49.03 ID:???0
最近のラケットはポリを前提に衝撃吸収を開発しているのもあるのでナチュラルだと打感がぼやけたり ほとんどなくなってしまうってもあるみたいだね。(テニスコーチのインプレからだけど。)
それは確かにあると思う。
プロスタMIDちゃんみたいな飛ばないフレームはナチュラルとかの飛ぶガットはいいけど、SRIXONのX4.0にナチュラル張ったのは飛びすぎる感があった。
まだX4.0はボックス形状でしなり感を売りにしてるからいいけど、ピュア銅鑼とかは多分ぶっ飛ぶだろうね。

あと最近のラケットはスナップバックを積極的に取り入れてるので大して上手くない子供なのに、ジュニアでもすぐに切っちゃうってスクールの人が言ってた。
自分の子のラケット使ったら俺でもすぐ切れたよ、今のは金かかるラケットだなwって。

ウィルソンのシックスワン95とヘッドのラジカルMPを試し打ちしてきた。
違いが対して分からなかった。
ストリンギングが楽

早く切れるから結果的にストリンギングが大変、だと思うんだが・・・
雑魚大学の自分でもポリが1週間もたない


642 :名無しさん@エースをねらえ!:2014/05/02(金) 18:04:40.55 ID:zeXxbTIP
ふと思ったが、フェデラーがあれこれ拘っていまだに98前後で調整してるのって、やっぱ時代の流れ的に大体95〜100くらいのフェイスサイズに収束してんのかね。

昔のプリグラーみたいに110インチとかデカいサイズを好む選手も少ないし、90とか使うのもフェデラーくらい?
ワウリンカも97か。
95以上は結構いるのにね。

ラットもProstaff90とかYonex VCORE89、PrestigeMD93、Prince Graphite MIDも93か。
Blade93もこれに入ると使ってるプロほとんど居ないんじゃね?

どっかに書いてあったけど、テニスのテンポが上がって皆同じようなフォームに収束してるのが現代テニスとか書いてあったけど、ラケットもそれに合わせて近いスペックに収束してるのかも。

95 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/28(水) 05:00:33.94 ID:???O
May'nたんの好きなようにフェラしてほしい

96 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/28(水) 09:24:33.20 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

97 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/28(水) 09:25:29.62 ID:???0
線形計画問題に対する内点法は、大きく分けて「主内点法」「主双対内点法」の二種類が存在します。
前者の方が歴史がありますが、実用上優れているのは後者の「主双対内点法」だとの見方が一般的です。
「主双対内点法」の中にも様々な流派がありますが Numerical Optimizer で採用しているアルゴリズムの大枠は「予測子・修正子法」と呼ばれる方法です。

ただし Numerical Optimizer では単に「予測子・修正子法」をそのまま適用している訳ではありません。主双対内点法の理論において、収束性を保証する生命線とも言える、
バリアパラメータの更新ルールは独自の方法を採用しています。
理論上優れた更新ルールは、求解速度の観点からは必ずしもベストな選択肢ではありません。

また、内点法において最も計算時間を要する、疎対称連立一次方程式の計算ロジックに関しては多数の独自工夫が凝らされています。
例えば Bunch-Parlett 分解と呼ばれる方法を適用する事により、内部で自由変数を分解する事無く、そのまま取り扱う事ができます。

さらに、問題のスケーリング変換や、初期値の設定も高速性・安定性に大きく影響します。スケール差が大きな問題や、境界領域近くの初期値設定がまずい事は良く知られていますが、
それ以外の性質に関しては殆ど公には知られていないと言って良いでしょう。これらの問題についても、 Numerical Optimizer の内点法には現実の問題に対して培ったノウハウが凝縮されています。

98 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/28(水) 09:25:58.14 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

99 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/29(木) 17:22:11.70 ID:???0
ふむ、4発目か
May'nたんとは最低それくらい毎日中出しセックスしたい

100 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/29(木) 20:25:20.77 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

101 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/29(木) 20:25:44.93 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

102 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/29(木) 21:05:40.60 ID:???0
電波諜報曲見てて
May'nたんの腋から二の腕をペロペロ舐めたくてたまらんかった

103 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/29(木) 22:41:44.46 ID:???0
最近のラケットはポリを前提に衝撃吸収を開発しているのもあるのでナチュラルだと打感がぼやけたり ほとんどなくなってしまうってもあるみたいだね。(テニスコーチのインプレからだけど。)
それは確かにあると思う。
プロスタMIDちゃんみたいな飛ばないフレームはナチュラルとかの飛ぶガットはいいけど、SRIXONのX4.0にナチュラル張ったのは飛びすぎる感があった。
まだX4.0はボックス形状でしなり感を売りにしてるからいいけど、ピュア銅鑼とかは多分ぶっ飛ぶだろうね。

あと最近のラケットはスナップバックを積極的に取り入れてるので大して上手くない子供なのに、ジュニアでもすぐに切っちゃうってスクールの人が言ってた。
自分の子のラケット使ったら俺でもすぐ切れたよ、今のは金かかるラケットだなwって。

ウィルソンのシックスワン95とヘッドのラジカルMPを試し打ちしてきた。
違いが対して分からなかった。
ストリンギングが楽

早く切れるから結果的にストリンギングが大変、だと思うんだが・・・
雑魚大学の自分でもポリが1週間もたない


642 :名無しさん@エースをねらえ!:2014/05/02(金) 18:04:40.55 ID:zeXxbTIP
ふと思ったが、フェデラーがあれこれ拘っていまだに98前後で調整してるのって、やっぱ時代の流れ的に大体95〜100くらいのフェイスサイズに収束してんのかね。

昔のプリグラーみたいに110インチとかデカいサイズを好む選手も少ないし、90とか使うのもフェデラーくらい?
ワウリンカも97か。
95以上は結構いるのにね。

ラットもProstaff90とかYonex VCORE89、PrestigeMD93、Prince Graphite MIDも93か。
Blade93もこれに入ると使ってるプロほとんど居ないんじゃね?

どっかに書いてあったけど、テニスのテンポが上がって皆同じようなフォームに収束してるのが現代テニスとか書いてあったけど、ラケットもそれに合わせて近いスペックに収束してるのかも。

104 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/29(木) 22:42:20.59 ID:???0
てか、しかしよ、昨日、たまたまTBCのサイト見てたら、伊達特集みてえなコーナーがあってよ、
見てたら、伊達が「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとか、知能低そうな信者が喜びそうなこと言っててよおww

いや、そこでふと思ったんだが、「伊達って夢があったんだ?(ぷげら」とw

「伊達の夢って?何?ww」「伊達がかなえようとしている夢?ww(はぁ???ww」

てか、そもそも、勝てっこねえと初めっから思って、シングルスもダブルスも無理筋にエントリーしてるようなヤツが
何の夢を持って試合に臨んでるんだろなwwそんなヤツが何の夢をかなえようとしてるんだろwそう思わねえ???ww

「45歳でもランキング・トップ100位圏内」とかいうのかなww
そんなの、そもそも夢なの?(ゲラゲラゲラゲラ

ま、けどよ、そもそも、伊達なんてよ、近所のスーパーでレジ打ちのパートとかできるような小市民じゃねえんだから、
なんか表に出て稼ぐったら、スポーツでマスコミの世話になるか、実際に現役でやるか、ぐれえしか選択肢はねえだろ。
他に何かできるわけでもないだろしw

普通の一般人ならハローワークに行って職探しでもして勤め人になるところだが、
伊達にはそれができんから、テニスやってるだけだろw別に夢でもなんでもねえしw
専業主婦もやってられんから表に出てなんか自活してるんだが、それがテニスつうだけで、
初めっから夢がどうたらの話じゃねえんだとw
プロとしてある程度の申し訳が立つランキングでテニスができて、スポンサーがついてくれれば
それで食ってける。小市民のパート収入みてえなもんとしてねw

伊達にとってテニスつうのはそういう位置づけだろw
若い子がウインブルドンで優勝(夢)目指して頑張る、とかいうのと全然違うわけw
伊達にとってテニスは別に夢でもなんでもねえただの就職先だろとw

そういうときによお、「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとかwww
ま、このセリフが伊達信者へのお約束題目なんだろなきっと(ゲラゲラゲラ
念仏みてえなもんなんだろwま、本尊稼業も大変やな伊達ww

105 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/30(金) 22:12:21.29 ID:???0
とりあえず抱き付いて匂い嗅ぎたい

106 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/30(金) 22:35:01.45 ID:???0
結婚して毎日ベロチューしたい

107 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/31(土) 00:43:40.49 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

108 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/31(土) 00:44:08.35 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

109 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/31(土) 00:44:34.37 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

110 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/31(土) 13:49:31.19 ID:???0
毎日フェラチオさせたい

111 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/31(土) 18:39:03.44 ID:SwlRyIah0
May'nをそーいう目線で見てる人いるんだなぁ
最近痩せて鍛え始めてるけど、それはどうなの?
ちょっとムキムキになってきてない?

112 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/31(土) 18:54:49.99 ID:???0
最近のラケットはポリを前提に衝撃吸収を開発しているのもあるのでナチュラルだと打感がぼやけたり ほとんどなくなってしまうってもあるみたいだね。(テニスコーチのインプレからだけど。)
それは確かにあると思う。
プロスタMIDちゃんみたいな飛ばないフレームはナチュラルとかの飛ぶガットはいいけど、SRIXONのX4.0にナチュラル張ったのは飛びすぎる感があった。
まだX4.0はボックス形状でしなり感を売りにしてるからいいけど、ピュア銅鑼とかは多分ぶっ飛ぶだろうね。

あと最近のラケットはスナップバックを積極的に取り入れてるので大して上手くない子供なのに、ジュニアでもすぐに切っちゃうってスクールの人が言ってた。
自分の子のラケット使ったら俺でもすぐ切れたよ、今のは金かかるラケットだなwって。

ウィルソンのシックスワン95とヘッドのラジカルMPを試し打ちしてきた。
違いが対して分からなかった。
ストリンギングが楽

早く切れるから結果的にストリンギングが大変、だと思うんだが・・・
雑魚大学の自分でもポリが1週間もたない


642 :名無しさん@エースをねらえ!:2014/05/02(金) 18:04:40.55 ID:zeXxbTIP
ふと思ったが、フェデラーがあれこれ拘っていまだに98前後で調整してるのって、やっぱ時代の流れ的に大体95〜100くらいのフェイスサイズに収束してんのかね。

昔のプリグラーみたいに110インチとかデカいサイズを好む選手も少ないし、90とか使うのもフェデラーくらい?
ワウリンカも97か。
95以上は結構いるのにね。

ラットもProstaff90とかYonex VCORE89、PrestigeMD93、Prince Graphite MIDも93か。
Blade93もこれに入ると使ってるプロほとんど居ないんじゃね?

どっかに書いてあったけど、テニスのテンポが上がって皆同じようなフォームに収束してるのが現代テニスとか書いてあったけど、ラケットもそれに合わせて近いスペックに収束してるのかも。

113 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/31(土) 18:55:31.58 ID:???0
てか、しかしよ、昨日、たまたまTBCのサイト見てたら、伊達特集みてえなコーナーがあってよ、
見てたら、伊達が「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとか、知能低そうな信者が喜びそうなこと言っててよおww

いや、そこでふと思ったんだが、「伊達って夢があったんだ?(ぷげら」とw

「伊達の夢って?何?ww」「伊達がかなえようとしている夢?ww(はぁ???ww」

てか、そもそも、勝てっこねえと初めっから思って、シングルスもダブルスも無理筋にエントリーしてるようなヤツが
何の夢を持って試合に臨んでるんだろなwwそんなヤツが何の夢をかなえようとしてるんだろwそう思わねえ???ww

「45歳でもランキング・トップ100位圏内」とかいうのかなww
そんなの、そもそも夢なの?(ゲラゲラゲラゲラ

ま、けどよ、そもそも、伊達なんてよ、近所のスーパーでレジ打ちのパートとかできるような小市民じゃねえんだから、
なんか表に出て稼ぐったら、スポーツでマスコミの世話になるか、実際に現役でやるか、ぐれえしか選択肢はねえだろ。
他に何かできるわけでもないだろしw

普通の一般人ならハローワークに行って職探しでもして勤め人になるところだが、
伊達にはそれができんから、テニスやってるだけだろw別に夢でもなんでもねえしw
専業主婦もやってられんから表に出てなんか自活してるんだが、それがテニスつうだけで、
初めっから夢がどうたらの話じゃねえんだとw
プロとしてある程度の申し訳が立つランキングでテニスができて、スポンサーがついてくれれば
それで食ってける。小市民のパート収入みてえなもんとしてねw

伊達にとってテニスつうのはそういう位置づけだろw
若い子がウインブルドンで優勝(夢)目指して頑張る、とかいうのと全然違うわけw
伊達にとってテニスは別に夢でもなんでもねえただの就職先だろとw

そういうときによお、「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとかwww
ま、このセリフが伊達信者へのお約束題目なんだろなきっと(ゲラゲラゲラ
念仏みてえなもんなんだろwま、本尊稼業も大変やな伊達ww

114 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/31(土) 20:03:09.80 ID:???0
本人も言っているけどバランスのとれた身体になってきてていいと思うよ
ムッチリが好きな人には残念だろうけど
ただ、太ももはあんま痩せすぎないでほしいかな

115 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/31(土) 22:00:52.85 ID:???0
色々やばすぎる映像だ

うっ

http://ww2.sinaimg.cn/woriginal/a72bd8c3jw1egxh3oswi5j20zk0qo7c5.jpg

116 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/31(土) 23:29:50.18 ID:???0
今日のブログ、目をつぶりかけで舌なんか出しちゃってエロいな
May'nたんのフェラ顔はこんな感じなんだろうか

117 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/31(土) 23:58:24.66 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

118 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/31(土) 23:58:43.77 ID:???0
たぶんそんな感じでチンポをペロペロしてくれるよ

119 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/31(土) 23:58:58.83 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

120 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/05/31(土) 23:59:23.61 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

121 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/01(日) 00:01:02.56 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

122 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/01(日) 00:27:38.19 ID:???0
ちょっと合成してくる

123 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/01(日) 06:35:33.54 ID:???O
これは意外にエロくていいフェラチオしそうだな

124 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/01(日) 09:34:08.24 ID:???0
>>115
ふぅ…

125 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/01(日) 10:45:22.57 ID:???0
最近のラケットはポリを前提に衝撃吸収を開発しているのもあるのでナチュラルだと打感がぼやけたり ほとんどなくなってしまうってもあるみたいだね。(テニスコーチのインプレからだけど。)
それは確かにあると思う。
プロスタMIDちゃんみたいな飛ばないフレームはナチュラルとかの飛ぶガットはいいけど、SRIXONのX4.0にナチュラル張ったのは飛びすぎる感があった。
まだX4.0はボックス形状でしなり感を売りにしてるからいいけど、ピュア銅鑼とかは多分ぶっ飛ぶだろうね。

あと最近のラケットはスナップバックを積極的に取り入れてるので大して上手くない子供なのに、ジュニアでもすぐに切っちゃうってスクールの人が言ってた。
自分の子のラケット使ったら俺でもすぐ切れたよ、今のは金かかるラケットだなwって。

ウィルソンのシックスワン95とヘッドのラジカルMPを試し打ちしてきた。
違いが対して分からなかった。
ストリンギングが楽

早く切れるから結果的にストリンギングが大変、だと思うんだが・・・
雑魚大学の自分でもポリが1週間もたない


642 :名無しさん@エースをねらえ!:2014/05/02(金) 18:04:40.55 ID:zeXxbTIP
ふと思ったが、フェデラーがあれこれ拘っていまだに98前後で調整してるのって、やっぱ時代の流れ的に大体95〜100くらいのフェイスサイズに収束してんのかね。

昔のプリグラーみたいに110インチとかデカいサイズを好む選手も少ないし、90とか使うのもフェデラーくらい?
ワウリンカも97か。
95以上は結構いるのにね。

126 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/01(日) 10:45:55.44 ID:???0
てか、しかしよ、昨日、たまたまTBCのサイト見てたら、伊達特集みてえなコーナーがあってよ、
見てたら、伊達が「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとか、知能低そうな信者が喜びそうなこと言っててよおww

いや、そこでふと思ったんだが、「伊達って夢があったんだ?(ぷげら」とw

「伊達の夢って?何?ww」「伊達がかなえようとしている夢?ww(はぁ???ww」

てか、そもそも、勝てっこねえと初めっから思って、シングルスもダブルスも無理筋にエントリーしてるようなヤツが
何の夢を持って試合に臨んでるんだろなwwそんなヤツが何の夢をかなえようとしてるんだろwそう思わねえ???ww

「45歳でもランキング・トップ100位圏内」とかいうのかなww
そんなの、そもそも夢なの?(ゲラゲラゲラゲラ

ま、けどよ、そもそも、伊達なんてよ、近所のスーパーでレジ打ちのパートとかできるような小市民じゃねえんだから、
なんか表に出て稼ぐったら、スポーツでマスコミの世話になるか、実際に現役でやるか、ぐれえしか選択肢はねえだろ。
他に何かできるわけでもないだろしw

普通の一般人ならハローワークに行って職探しでもして勤め人になるところだが、
伊達にはそれができんから、テニスやってるだけだろw別に夢でもなんでもねえしw
専業主婦もやってられんから表に出てなんか自活してるんだが、それがテニスつうだけで、
初めっから夢がどうたらの話じゃねえんだとw
プロとしてある程度の申し訳が立つランキングでテニスができて、スポンサーがついてくれれば
それで食ってける。小市民のパート収入みてえなもんとしてねw

伊達にとってテニスつうのはそういう位置づけだろw
若い子がウインブルドンで優勝(夢)目指して頑張る、とかいうのと全然違うわけw
伊達にとってテニスは別に夢でもなんでもねえただの就職先だろとw

そういうときによお、「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとかwww
ま、このセリフが伊達信者へのお約束題目なんだろなきっと(ゲラゲラゲラ
念仏みてえなもんなんだろwま、本尊稼業も大変やな伊達ww

127 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/02(月) 02:19:03.11 ID:0hbu1Yn80
合成画像マダー?

128 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/02(月) 09:11:12.75 ID:???0
NTTドコモ2014年夏モデル
女性でも持ちやすいサイズでギリギリまで画面を大きくした5.4インチスマートフォン「AQUOS ZETA SH-04F」
シャープの新しい「EDGEST」デザインにより画面保有率 81%を実現。

■ スペック
OS: Android 4.4.2 KitKat
CPU: Qualcomm Snapdragon 801 (MSM8974AB) Quad-core 2.3GHz
GPU: Adreno 330
RAM: 2GBROM: 32GB
サイズ: 140×74×9.3mm
重量: 154g
ディスプレイ: 5.4インチ IGZO 液晶 マルチタッチ 静電容量式
解像度: 1920×1080 Full-HD
カメラ: 13.1MP(背面 CMOS) LED フラッシュ付き 前面カメラ有り
ネットワーク: LTE / W-CDMA / GSM通信: WiFi 802.11 a/b/g/n/ac, Bluetooth 4.0
バッテリー: 3300mAh (バッテリー取外し不可)
その他: ワンセグ(フルセグ)、防水、おサイフ、テザリング、VoLTE 対応
※ VoLTE はソフトウエアアップデートにて対応予定。

129 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/02(月) 16:59:42.91 ID:???0
>>127
とりあえず、カップにモザイクかければ
エロくなるんじゃない?

130 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/02(月) 21:31:30.38 ID:0hbu1Yn80
上手い人頑張ってくれ


http://i.imgur.com/fYb1ZqW.jpg

131 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/02(月) 21:51:21.40 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

132 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/02(月) 21:51:51.55 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

133 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/02(月) 21:53:33.45 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

134 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/02(月) 21:55:29.79 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

135 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/07(土) 14:53:15.49 ID:???0
じめじめしたこの時期はMay'nたんのパンツの中もムレて湿ってるんだろうか
汗臭いんで恥ずかしがるMay'nたんの下着の下をprprしたい

136 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/07(土) 15:02:00.31 ID:???O
そりゃライブ中のMay'nたんは汗だくになってるからな
ちょっと潮っぽくて美味しいんじゃないか

137 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/07(土) 23:00:54.99 ID:zgAWXWIIO
ムレムレのMay'nたんの股間からしたたる汗を太ももからベローと舐め上げ
そのままマンコをジュルジュルしゃぶってMay'nたんに羞恥と快感を味わって欲しい

138 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/08(日) 02:45:19.97 ID:???O
ライブ後汗だくでへとへとになっているMay'nたんに襲い掛かって全身くまなく舐め舐めしたい
May'nたんのちっぱい乳首をしゃぶしゃぶ吸いまくりたい

139 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/08(日) 05:45:05.86 ID:???O
こんなにベッドの上で可愛いがりたい娘になるとは

140 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/08(日) 11:37:58.92 ID:???0
May'nたんは真面目でドMだから仕込めばクソエロいフェラチオとか
変態プレイとかできるようになりそうだな

141 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/08(日) 12:27:49.47 ID:???0
どMなんでイジメるような恥かしいプレイには
恥ずかしいけど興奮しちゃうと思うの

142 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/09(月) 17:20:46.86 ID:???0
やっぱ痴漢プレイとか野外露出とかかな

143 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/09(月) 19:23:42.30 ID:???0
NTTドコモ2014年夏モデル
女性でも持ちやすいサイズでギリギリまで画面を大きくした5.4インチスマートフォン「AQUOS ZETA SH-04F」
シャープの新しい「EDGEST」デザインにより画面保有率 81%を実現。

■ スペック
OS: Android 4.4.2 KitKat
CPU: Qualcomm Snapdragon 801 (MSM8974AB) Quad-core 2.3GHz
GPU: Adreno 330
RAM: 2GBROM: 32GB
サイズ: 140×74×9.3mm
重量: 154g
ディスプレイ: 5.4インチ IGZO 液晶 マルチタッチ 静電容量式
解像度: 1920×1080 Full-HD
カメラ: 13.1MP(背面 CMOS) LED フラッシュ付き 前面カメラ有り
ネットワーク: LTE / W-CDMA / GSM通信: WiFi 802.11 a/b/g/n/ac, Bluetooth 4.0
バッテリー: 3300mAh (バッテリー取外し不可)
その他: ワンセグ(フルセグ)、防水、おサイフ、テザリング、VoLTE 対応
※ VoLTE はソフトウエアアップデートにて対応予定。

144 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/09(月) 22:22:08.90 ID:QFSXXPepO
ベッドに拘束してMay'nたんのピンク乳首を筆でくすぐったり舐めしゃぶりたい

145 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/10(火) 00:46:41.93 ID:???0
線形計画問題に対する内点法は、大きく分けて「主内点法」「主双対内点法」の二種類が存在します。
前者の方が歴史がありますが、実用上優れているのは後者の「主双対内点法」だとの見方が一般的です。
「主双対内点法」の中にも様々な流派がありますが Numerical Optimizer で採用しているアルゴリズムの大枠は「予測子・修正子法」と呼ばれる方法です。

ただし Numerical Optimizer では単に「予測子・修正子法」をそのまま適用している訳ではありません。主双対内点法の理論において、収束性を保証する生命線とも言える、
バリアパラメータの更新ルールは独自の方法を採用しています。
理論上優れた更新ルールは、求解速度の観点からは必ずしもベストな選択肢ではありません。

また、内点法において最も計算時間を要する、疎対称連立一次方程式の計算ロジックに関しては多数の独自工夫が凝らされています。
例えば Bunch-Parlett 分解と呼ばれる方法を適用する事により、内部で自由変数を分解する事無く、そのまま取り扱う事ができます。

さらに、問題のスケーリング変換や、初期値の設定も高速性・安定性に大きく影響します。スケール差が大きな問題や、境界領域近くの初期値設定がまずい事は良く知られていますが、
それ以外の性質に関しては殆ど公には知られていないと言って良いでしょう。これらの問題についても、 Numerical Optimizer の内点法には現実の問題に対して培ったノウハウが凝縮されています。

146 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/10(火) 00:47:18.85 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

147 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/10(火) 00:50:50.13 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

148 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/10(火) 00:51:21.86 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

149 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/10(火) 04:33:44.27 ID:???O
バックの体制させてプリケツを舐めて恥ずかしがらせたい

150 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/10(火) 09:23:33.53 ID:???0
最近のラケットはポリを前提に衝撃吸収を開発しているのもあるのでナチュラルだと打感がぼやけたり ほとんどなくなってしまうってもあるみたいだね。(テニスコーチのインプレからだけど。)
それは確かにあると思う。
プロスタMIDちゃんみたいな飛ばないフレームはナチュラルとかの飛ぶガットはいいけど、SRIXONのX4.0にナチュラル張ったのは飛びすぎる感があった。
まだX4.0はボックス形状でしなり感を売りにしてるからいいけど、ピュア銅鑼とかは多分ぶっ飛ぶだろうね。

あと最近のラケットはスナップバックを積極的に取り入れてるので大して上手くない子供なのに、ジュニアでもすぐに切っちゃうってスクールの人が言ってた。
自分の子のラケット使ったら俺でもすぐ切れたよ、今のは金かかるラケットだなwって。

ウィルソンのシックスワン95とヘッドのラジカルMPを試し打ちしてきた。
違いが対して分からなかった。
ストリンギングが楽

早く切れるから結果的にストリンギングが大変、だと思うんだが・・・
雑魚大学の自分でもポリが1週間もたない


642 :名無しさん@エースをねらえ!:2014/05/02(金) 18:04:40.55 ID:zeXxbTIP
ふと思ったが、フェデラーがあれこれ拘っていまだに98前後で調整してるのって、やっぱ時代の流れ的に大体95〜100くらいのフェイスサイズに収束してんのかね。

昔のプリグラーみたいに110インチとかデカいサイズを好む選手も少ないし、90とか使うのもフェデラーくらい?
ワウリンカも97か。
95以上は結構いるのにね。


126 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/01

151 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/10(火) 09:24:09.81 ID:???0
てか、しかしよ、昨日、たまたまTBCのサイト見てたら、伊達特集みてえなコーナーがあってよ、
見てたら、伊達が「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとか、知能低そうな信者が喜びそうなこと言っててよおww

いや、そこでふと思ったんだが、「伊達って夢があったんだ?(ぷげら」とw

「伊達の夢って?何?ww」「伊達がかなえようとしている夢?ww(はぁ???ww」

てか、そもそも、勝てっこねえと初めっから思って、シングルスもダブルスも無理筋にエントリーしてるようなヤツが
何の夢を持って試合に臨んでるんだろなwwそんなヤツが何の夢をかなえようとしてるんだろwそう思わねえ???ww

「45歳でもランキング・トップ100位圏内」とかいうのかなww
そんなの、そもそも夢なの?(ゲラゲラゲラゲラ

ま、けどよ、そもそも、伊達なんてよ、近所のスーパーでレジ打ちのパートとかできるような小市民じゃねえんだから、
なんか表に出て稼ぐったら、スポーツでマスコミの世話になるか、実際に現役でやるか、ぐれえしか選択肢はねえだろ。
他に何かできるわけでもないだろしw

普通の一般人ならハローワークに行って職探しでもして勤め人になるところだが、
伊達にはそれができんから、テニスやってるだけだろw別に夢でもなんでもねえしw
専業主婦もやってられんから表に出てなんか自活してるんだが、それがテニスつうだけで、
初めっから夢がどうたらの話じゃねえんだとw
プロとしてある程度の申し訳が立つランキングでテニスができて、スポンサーがついてくれれば
それで食ってける。小市民のパート収入みてえなもんとしてねw

伊達にとってテニスつうのはそういう位置づけだろw
若い子がウインブルドンで優勝(夢)目指して頑張る、とかいうのと全然違うわけw
伊達にとってテニスは別に夢でもなんでもねえただの就職先だろとw

そういうときによお、「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとかwww
ま、このセリフが伊達信者へのお約束題目なんだろなきっと(ゲラゲラゲラ
念仏みてえなもんなんだろwま、本尊稼業も大変やな伊達ww

152 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/10(火) 17:54:07.32 ID:JONeBxLQ0
前スレにも書いてあったけど
May'nたんとお風呂で洗いっこセックスがしたいな
ヌルヌルの石鹸でMay'nたんの体中を撫でまくりたい
勃起チンポをMay'nたんに恥ずかしがりながら洗ってもらいたい
湯船の中でMay'nたんを後ろから弄りまくりたい
ピストンは対面座位かバックかな

153 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/10(火) 18:37:26.61 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

154 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/10(火) 18:37:56.54 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

155 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/10(火) 18:38:23.67 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

156 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/10(火) 19:29:52.26 ID:???0
俺は完ぺきなMay'nフェチになってしまったようだ
顔でも抜けるし、太もも以外でも余裕で抜ける
他の女タレントではこうはいかない。
なんかしゃべってる人柄を知るとスゲー抜けるようになってしまった。
意外にライブとかのエロい衣装で無防備にしゃべってるのがエロい

157 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/10(火) 19:44:24.68 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

158 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/11(水) 07:46:59.93 ID:sD09qADMO
ライブでMay'nたんが出てくると
エロそうな匂いとフェロモンがあたりに漂う感じがする

159 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/11(水) 09:52:28.91 ID:???0
NTTドコモ2014年夏モデル
女性でも持ちやすいサイズでギリギリまで画面を大きくした5.4インチスマートフォン「AQUOS ZETA SH-04F」
シャープの新しい「EDGEST」デザインにより画面保有率 81%を実現。

■ スペック
OS: Android 4.4.2 KitKat
CPU: Qualcomm Snapdragon 801 (MSM8974AB) Quad-core 2.3GHz
GPU: Adreno 330
RAM: 2GBROM: 32GB
サイズ: 140×74×9.3mm
重量: 154g
ディスプレイ: 5.4インチ IGZO 液晶 マルチタッチ 静電容量式
解像度: 1920×1080 Full-HD
カメラ: 13.1MP(背面 CMOS) LED フラッシュ付き 前面カメラ有り
ネットワーク: LTE / W-CDMA / GSM通信: WiFi 802.11 a/b/g/n/ac, Bluetooth 4.0
バッテリー: 3300mAh (バッテリー取外し不可)
その他: ワンセグ(フルセグ)、防水、おサイフ、テザリング、VoLTE 対応
※ VoLTE はソフトウエアアップデートにて対応予定。

160 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/11(水) 10:36:29.76 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

161 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/11(水) 10:36:54.50 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

162 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/14(土) 00:43:43.75 ID:uesmM+MwO
乱暴なセックスはしたくないから
やっぱ羞恥プレイになるかな

163 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/14(土) 00:57:31.96 ID:???0
May'nたんはあんなにエロいことにはおとぼけキャラで通してても
案外SEXには積極的かも知れないな

164 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/14(土) 01:16:28.26 ID:???0
そう見えてきっと処女だよ
そこがたまらない

165 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/14(土) 05:07:44.74 ID:???O
May'nたんを乳首でイケるようになるまで乳首を弄って舐めまわして開発したい

166 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/14(土) 07:56:30.33 ID:???0
May'nたんの喘ぎ声とか喘ぎかたに非常に興味がある
どんな感じなのか是非見てみたい

167 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/14(土) 08:32:20.22 ID:???0
娘々final attack フロンティア グレイテスト☆ヒッツ

↑の開始3秒の地点がMay'nたんの喘ぎ声っぽいらしいぞ

168 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/14(土) 09:22:47.63 ID:???0
最近のラケットはポリを前提に衝撃吸収を開発しているのもあるのでナチュラルだと打感がぼやけたり ほとんどなくなってしまうってもあるみたいだね。(テニスコーチのインプレからだけど。)
それは確かにあると思う。
プロスタMIDちゃんみたいな飛ばないフレームはナチュラルとかの飛ぶガットはいいけど、SRIXONのX4.0にナチュラル張ったのは飛びすぎる感があった。
まだX4.0はボックス形状でしなり感を売りにしてるからいいけど、ピュア銅鑼とかは多分ぶっ飛ぶだろうね。

あと最近のラケットはスナップバックを積極的に取り入れてるので大して上手くない子供なのに、ジュニアでもすぐに切っちゃうってスクールの人が言ってた。
自分の子のラケット使ったら俺でもすぐ切れたよ、今のは金かかるラケットだなwって。

ウィルソンのシックスワン95とヘッドのラジカルMPを試し打ちしてきた。
違いが対して分からなかった。
ストリンギングが楽

早く切れるから結果的にストリンギングが大変、だと思うんだが・・・
雑魚大学の自分でもポリが1週間もたない


642 :名無しさん@エースをねらえ!:2014/05/02(金) 18:04:40.55 ID:zeXxbTIP
ふと思ったが、フェデラーがあれこれ拘っていまだに98前後で調整してるのって、やっぱ時代の流れ的に大体95〜100くらいのフェイスサイズに収束してんのかね。

昔のプリグラーみたいに110インチとかデカいサイズを好む選手も少ないし、90とか使うのもフェデラーくらい?
ワウリンカも97か。
95以上は結構いるのにね。

169 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/14(土) 09:23:26.68 ID:???0
てか、しかしよ、昨日、たまたまTBCのサイト見てたら、伊達特集みてえなコーナーがあってよ、
見てたら、伊達が「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとか、知能低そうな信者が喜びそうなこと言っててよおww

いや、そこでふと思ったんだが、「伊達って夢があったんだ?(ぷげら」とw

「伊達の夢って?何?ww」「伊達がかなえようとしている夢?ww(はぁ???ww」

てか、そもそも、勝てっこねえと初めっから思って、シングルスもダブルスも無理筋にエントリーしてるようなヤツが
何の夢を持って試合に臨んでるんだろなwwそんなヤツが何の夢をかなえようとしてるんだろwそう思わねえ???ww

「45歳でもランキング・トップ100位圏内」とかいうのかなww
そんなの、そもそも夢なの?(ゲラゲラゲラゲラ

ま、けどよ、そもそも、伊達なんてよ、近所のスーパーでレジ打ちのパートとかできるような小市民じゃねえんだから、
なんか表に出て稼ぐったら、スポーツでマスコミの世話になるか、実際に現役でやるか、ぐれえしか選択肢はねえだろ。
他に何かできるわけでもないだろしw

普通の一般人ならハローワークに行って職探しでもして勤め人になるところだが、
伊達にはそれができんから、テニスやってるだけだろw別に夢でもなんでもねえしw
専業主婦もやってられんから表に出てなんか自活してるんだが、それがテニスつうだけで、
初めっから夢がどうたらの話じゃねえんだとw
プロとしてある程度の申し訳が立つランキングでテニスができて、スポンサーがついてくれれば
それで食ってける。小市民のパート収入みてえなもんとしてねw

伊達にとってテニスつうのはそういう位置づけだろw
若い子がウインブルドンで優勝(夢)目指して頑張る、とかいうのと全然違うわけw
伊達にとってテニスは別に夢でもなんでもねえただの就職先だろとw

そういうときによお、「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとかwww
ま、このセリフが伊達信者へのお約束題目なんだろなきっと(ゲラゲラゲラ
念仏みてえなもんなんだろwま、本尊稼業も大変やな伊達ww

170 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/15(日) 02:22:25.76 ID:raLpiNeyO
May'nたんは肌触りとか舌触りがすごく良さそうな身体をしてる

171 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/15(日) 07:07:09.08 ID:???O
乳揉みインタビューしたい

172 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/15(日) 21:29:59.47 ID:???0
NTTドコモ2014年夏モデル
女性でも持ちやすいサイズでギリギリまで画面を大きくした5.4インチスマートフォン「AQUOS ZETA SH-04F」
シャープの新しい「EDGEST」デザインにより画面保有率 81%を実現。

■ スペック
OS: Android 4.4.2 KitKat
CPU: Qualcomm Snapdragon 801 (MSM8974AB) Quad-core 2.3GHz
GPU: Adreno 330
RAM: 2GBROM: 32GB
サイズ: 140×74×9.3mm
重量: 154g
ディスプレイ: 5.4インチ IGZO 液晶 マルチタッチ 静電容量式
解像度: 1920×1080 Full-HD
カメラ: 13.1MP(背面 CMOS) LED フラッシュ付き 前面カメラ有り
ネットワーク: LTE / W-CDMA / GSM通信: WiFi 802.11 a/b/g/n/ac, Bluetooth 4.0
バッテリー: 3300mAh (バッテリー取外し不可)
その他: ワンセグ(フルセグ)、防水、おサイフ、テザリング、VoLTE 対応
※ VoLTE はソフトウエアアップデートにて対応予定。

173 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/16(月) 05:10:58.97 ID:IvcWbFVaO
これからの季節
薄着ホットパンツのMay'nたんが痴漢されないか心配で勃起してしまう

174 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/16(月) 09:10:07.33 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

175 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/16(月) 09:11:22.07 ID:???0
線形計画問題に対する内点法は、大きく分けて「主内点法」「主双対内点法」の二種類が存在します。
前者の方が歴史がありますが、実用上優れているのは後者の「主双対内点法」だとの見方が一般的です。
「主双対内点法」の中にも様々な流派がありますが Numerical Optimizer で採用しているアルゴリズムの大枠は「予測子・修正子法」と呼ばれる方法です。

ただし Numerical Optimizer では単に「予測子・修正子法」をそのまま適用している訳ではありません。主双対内点法の理論において、収束性を保証する生命線とも言える、
バリアパラメータの更新ルールは独自の方法を採用しています。
理論上優れた更新ルールは、求解速度の観点からは必ずしもベストな選択肢ではありません。

また、内点法において最も計算時間を要する、疎対称連立一次方程式の計算ロジックに関しては多数の独自工夫が凝らされています。
例えば Bunch-Parlett 分解と呼ばれる方法を適用する事により、内部で自由変数を分解する事無く、そのまま取り扱う事ができます。

さらに、問題のスケーリング変換や、初期値の設定も高速性・安定性に大きく影響します。スケール差が大きな問題や、境界領域近くの初期値設定がまずい事は良く知られていますが、
それ以外の性質に関しては殆ど公には知られていないと言って良いでしょう。これらの問題についても、 Numerical Optimizer の内点法には現実の問題に対して培ったノウハウが凝縮されています。

176 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/16(月) 09:12:36.17 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

177 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/16(月) 09:43:04.79 ID:???0
お前ら電車でメインたんと乗り合わせたらやばそうだな、衝動を抑えられるのか?
俺は余裕で無理だわ、だから外に出ない

178 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/16(月) 12:04:33.69 ID:???O
とりあえず後ろに立って
視姦しながら匂いを嗅ぐな

179 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/16(月) 20:22:04.04 ID:???0
最近のラケットはポリを前提に衝撃吸収を開発しているのもあるのでナチュラルだと打感がぼやけたり ほとんどなくなってしまうってもあるみたいだね。(テニスコーチのインプレからだけど。)
それは確かにあると思う。
プロスタMIDちゃんみたいな飛ばないフレームはナチュラルとかの飛ぶガットはいいけど、SRIXONのX4.0にナチュラル張ったのは飛びすぎる感があった。
まだX4.0はボックス形状でしなり感を売りにしてるからいいけど、ピュア銅鑼とかは多分ぶっ飛ぶだろうね。

あと最近のラケットはスナップバックを積極的に取り入れてるので大して上手くない子供なのに、ジュニアでもすぐに切っちゃうってスクールの人が言ってた。
自分の子のラケット使ったら俺でもすぐ切れたよ、今のは金かかるラケットだなwって。

ウィルソンのシックスワン95とヘッドのラジカルMPを試し打ちしてきた。
違いが対して分からなかった。
ストリンギングが楽

早く切れるから結果的にストリンギングが大変、だと思うんだが・・・
雑魚大学の自分でもポリが1週間もたない


642 :名無しさん@エースをねらえ!:2014/05/02(金) 18:04:40.55 ID:zeXxbTIP
ふと思ったが、フェデラーがあれこれ拘っていまだに98前後で調整してるのって、やっぱ時代の流れ的に大体95〜100くらいのフェイスサイズに収束してんのかね。

昔のプリグラーみたいに110インチとかデカいサイズを好む選手も少ないし、90とか使うのもフェデラーくらい?
ワウリンカも97か。
95以上は結構いるのにね。

180 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/16(月) 20:23:54.73 ID:???0
てか、しかしよ、昨日、たまたまTBCのサイト見てたら、伊達特集みてえなコーナーがあってよ、
見てたら、伊達が「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとか、知能低そうな信者が喜びそうなこと言っててよおww

いや、そこでふと思ったんだが、「伊達って夢があったんだ?(ぷげら」とw

「伊達の夢って?何?ww」「伊達がかなえようとしている夢?ww(はぁ???ww」

てか、そもそも、勝てっこねえと初めっから思って、シングルスもダブルスも無理筋にエントリーしてるようなヤツが
何の夢を持って試合に臨んでるんだろなwwそんなヤツが何の夢をかなえようとしてるんだろwそう思わねえ???ww

「45歳でもランキング・トップ100位圏内」とかいうのかなww
そんなの、そもそも夢なの?(ゲラゲラゲラゲラ

ま、けどよ、そもそも、伊達なんてよ、近所のスーパーでレジ打ちのパートとかできるような小市民じゃねえんだから、
なんか表に出て稼ぐったら、スポーツでマスコミの世話になるか、実際に現役でやるか、ぐれえしか選択肢はねえだろ。
他に何かできるわけでもないだろしw

普通の一般人ならハローワークに行って職探しでもして勤め人になるところだが、
伊達にはそれができんから、テニスやってるだけだろw別に夢でもなんでもねえしw
専業主婦もやってられんから表に出てなんか自活してるんだが、それがテニスつうだけで、
初めっから夢がどうたらの話じゃねえんだとw
プロとしてある程度の申し訳が立つランキングでテニスができて、スポンサーがついてくれれば
それで食ってける。小市民のパート収入みてえなもんとしてねw

伊達にとってテニスつうのはそういう位置づけだろw
若い子がウインブルドンで優勝(夢)目指して頑張る、とかいうのと全然違うわけw
伊達にとってテニスは別に夢でもなんでもねえただの就職先だろとw

そういうときによお、「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとかwww
ま、このセリフが伊達信者へのお約束題目なんだろなきっと(ゲラゲラゲラ
念仏みてえなもんなんだろwま、本尊稼業も大変やな伊達ww

181 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/16(月) 21:35:00.42 ID:???0
NTTドコモ2014年夏モデル
女性でも持ちやすいサイズでギリギリまで画面を大きくした5.4インチスマートフォン「AQUOS ZETA SH-04F」
シャープの新しい「EDGEST」デザインにより画面保有率 81%を実現。

■ スペック
OS: Android 4.4.2 KitKat
CPU: Qualcomm Snapdragon 801 (MSM8974AB) Quad-core 2.3GHz
GPU: Adreno 330
RAM: 2GBROM: 32GB
サイズ: 140×74×9.3mm
重量: 154g
ディスプレイ: 5.4インチ IGZO 液晶 マルチタッチ 静電容量式
解像度: 1920×1080 Full-HD
カメラ: 13.1MP(背面 CMOS) LED フラッシュ付き 前面カメラ有り
ネットワーク: LTE / W-CDMA / GSM通信: WiFi 802.11 a/b/g/n/ac, Bluetooth 4.0
バッテリー: 3300mAh (バッテリー取外し不可)
その他: ワンセグ(フルセグ)、防水、おサイフ、テザリング、VoLTE 対応
※ VoLTE はソフトウエアアップデートにて対応予定

182 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/17(火) 00:23:42.30 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

183 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/17(火) 00:24:14.42 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

184 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/17(火) 21:14:29.96 ID:???0
とりあえず全裸にして全身クンクンしたい

185 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/17(火) 23:47:31.67 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

186 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/17(火) 23:48:15.60 ID:???0
線形計画問題に対する内点法は、大きく分けて「主内点法」「主双対内点法」の二種類が存在します。
前者の方が歴史がありますが、実用上優れているのは後者の「主双対内点法」だとの見方が一般的です。
「主双対内点法」の中にも様々な流派がありますが Numerical Optimizer で採用しているアルゴリズムの大枠は「予測子・修正子法」と呼ばれる方法です。

ただし Numerical Optimizer では単に「予測子・修正子法」をそのまま適用している訳ではありません。主双対内点法の理論において、収束性を保証する生命線とも言える、
バリアパラメータの更新ルールは独自の方法を採用しています。
理論上優れた更新ルールは、求解速度の観点からは必ずしもベストな選択肢ではありません。

また、内点法において最も計算時間を要する、疎対称連立一次方程式の計算ロジックに関しては多数の独自工夫が凝らされています。
例えば Bunch-Parlett 分解と呼ばれる方法を適用する事により、内部で自由変数を分解する事無く、そのまま取り扱う事ができます。

さらに、問題のスケーリング変換や、初期値の設定も高速性・安定性に大きく影響します。スケール差が大きな問題や、境界領域近くの初期値設定がまずい事は良く知られていますが、
それ以外の性質に関しては殆ど公には知られていないと言って良いでしょう。これらの問題についても、 Numerical Optimizer の内点法には現実の問題に対して培ったノウハウが凝縮されています。

187 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/17(火) 23:49:51.45 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

188 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/17(火) 23:50:21.36 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

189 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/17(火) 23:52:52.14 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

190 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/18(水) 00:29:18.45 ID:???0
NTTドコモ2014年夏モデル
女性でも持ちやすいサイズでギリギリまで画面を大きくした5.4インチスマートフォン「AQUOS ZETA SH-04F」
シャープの新しい「EDGEST」デザインにより画面保有率 81%を実現。

■ スペック
OS: Android 4.4.2 KitKat
CPU: Qualcomm Snapdragon 801 (MSM8974AB) Quad-core 2.3GHz
GPU: Adreno 330
RAM: 2GBROM: 32GB
サイズ: 140×74×9.3mm
重量: 154g
ディスプレイ: 5.4インチ IGZO 液晶 マルチタッチ 静電容量式
解像度: 1920×1080 Full-HD
カメラ: 13.1MP(背面 CMOS) LED フラッシュ付き 前面カメラ有り
ネットワーク: LTE / W-CDMA / GSM通信: WiFi 802.11 a/b/g/n/ac, Bluetooth 4.0
バッテリー: 3300mAh (バッテリー取外し不可)
その他: ワンセグ(フルセグ)、防水、おサイフ、テザリング、VoLTE 対応
※ VoLTE はソフトウエアアップデートにて対応予定。

191 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/18(水) 08:53:01.24 ID:???0
最近のラケットはポリを前提に衝撃吸収を開発しているのもあるのでナチュラルだと打感がぼやけたり ほとんどなくなってしまうってもあるみたいだね。(テニスコーチのインプレからだけど。)
それは確かにあると思う。
プロスタMIDちゃんみたいな飛ばないフレームはナチュラルとかの飛ぶガットはいいけど、SRIXONのX4.0にナチュラル張ったのは飛びすぎる感があった。
まだX4.0はボックス形状でしなり感を売りにしてるからいいけど、ピュア銅鑼とかは多分ぶっ飛ぶだろうね。

あと最近のラケットはスナップバックを積極的に取り入れてるので大して上手くない子供なのに、ジュニアでもすぐに切っちゃうってスクールの人が言ってた。
自分の子のラケット使ったら俺でもすぐ切れたよ、今のは金かかるラケットだなwって。

ウィルソンのシックスワン95とヘッドのラジカルMPを試し打ちしてきた。
違いが対して分からなかった。
ストリンギングが楽

早く切れるから結果的にストリンギングが大変、だと思うんだが・・・
雑魚大学の自分でもポリが1週間もたない


642 :名無しさん@エースをねらえ!:2014/05/02(金) 18:04:40.55 ID:zeXxbTIP
ふと思ったが、フェデラーがあれこれ拘っていまだに98前後で調整してるのって、やっぱ時代の流れ的に大体95〜100くらいのフェイスサイズに収束してんのかね。

昔のプリグラーみたいに110インチとかデカいサイズを好む選手も少ないし、90とか使うのもフェデラーくらい?
ワウリンカも97か。
95以上は結構いるのにね。

192 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/18(水) 08:54:35.38 ID:???0
てか、しかしよ、昨日、たまたまTBCのサイト見てたら、伊達特集みてえなコーナーがあってよ、
見てたら、伊達が「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとか、知能低そうな信者が喜びそうなこと言っててよおww

いや、そこでふと思ったんだが、「伊達って夢があったんだ?(ぷげら」とw

「伊達の夢って?何?ww」「伊達がかなえようとしている夢?ww(はぁ???ww」

てか、そもそも、勝てっこねえと初めっから思って、シングルスもダブルスも無理筋にエントリーしてるようなヤツが
何の夢を持って試合に臨んでるんだろなwwそんなヤツが何の夢をかなえようとしてるんだろwそう思わねえ???ww

「45歳でもランキング・トップ100位圏内」とかいうのかなww
そんなの、そもそも夢なの?(ゲラゲラゲラゲラ

ま、けどよ、そもそも、伊達なんてよ、近所のスーパーでレジ打ちのパートとかできるような小市民じゃねえんだから、
なんか表に出て稼ぐったら、スポーツでマスコミの世話になるか、実際に現役でやるか、ぐれえしか選択肢はねえだろ。
他に何かできるわけでもないだろしw

普通の一般人ならハローワークに行って職探しでもして勤め人になるところだが、
伊達にはそれができんから、テニスやってるだけだろw別に夢でもなんでもねえしw
専業主婦もやってられんから表に出てなんか自活してるんだが、それがテニスつうだけで、
初めっから夢がどうたらの話じゃねえんだとw
プロとしてある程度の申し訳が立つランキングでテニスができて、スポンサーがついてくれれば
それで食ってける。小市民のパート収入みてえなもんとしてねw

伊達にとってテニスつうのはそういう位置づけだろw
若い子がウインブルドンで優勝(夢)目指して頑張る、とかいうのと全然違うわけw
伊達にとってテニスは別に夢でもなんでもねえただの就職先だろとw

そういうときによお、「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとかwww
ま、このセリフが伊達信者へのお約束題目なんだろなきっと(ゲラゲラゲラ
念仏みてえなもんなんだろwま、本尊稼業も大変やな伊達ww

193 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/18(水) 19:29:36.23 ID:/8GgSkcZ0
マジ両手を頭の上で拘束して
腋をペロペロ
指で乳首をピンピン弾いて、乳輪ごと乳首を舐めしゃぶりたい
http://www.dotup.org/uploda/www.dotup.org5133977.png
http://www.dotup.org/uploda/www.dotup.org5133984.png

194 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/19(木) 00:07:20.47 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

195 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/19(木) 00:08:19.09 ID:???0
線形計画問題に対する内点法は、大きく分けて「主内点法」「主双対内点法」の二種類が存在します。
前者の方が歴史がありますが、実用上優れているのは後者の「主双対内点法」だとの見方が一般的です。
「主双対内点法」の中にも様々な流派がありますが Numerical Optimizer で採用しているアルゴリズムの大枠は「予測子・修正子法」と呼ばれる方法です。

ただし Numerical Optimizer では単に「予測子・修正子法」をそのまま適用している訳ではありません。主双対内点法の理論において、収束性を保証する生命線とも言える、
バリアパラメータの更新ルールは独自の方法を採用しています。
理論上優れた更新ルールは、求解速度の観点からは必ずしもベストな選択肢ではありません。

また、内点法において最も計算時間を要する、疎対称連立一次方程式の計算ロジックに関しては多数の独自工夫が凝らされています。
例えば Bunch-Parlett 分解と呼ばれる方法を適用する事により、内部で自由変数を分解する事無く、そのまま取り扱う事ができます。

さらに、問題のスケーリング変換や、初期値の設定も高速性・安定性に大きく影響します。スケール差が大きな問題や、境界領域近くの初期値設定がまずい事は良く知られていますが、
それ以外の性質に関しては殆ど公には知られていないと言って良いでしょう。これらの問題についても、 Numerical Optimizer の内点法には現実の問題に対して培ったノウハウが凝縮されています。

196 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/19(木) 00:12:12.92 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

197 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/19(木) 20:51:01.25 ID:O14ddT960
こんな脚さらして電車とか乗ってきたら
太もも触りまくってパンツまで指いれちまうわ
http://www.dotup.org/uploda/www.dotup.org5136448.jpg

198 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/20(金) 01:42:49.53 ID:???0
最近のラケットはポリを前提に衝撃吸収を開発しているのもあるのでナチュラルだと打感がぼやけたり ほとんどなくなってしまうってもあるみたいだね。(テニスコーチのインプレからだけど。)
それは確かにあると思う。
プロスタMIDちゃんみたいな飛ばないフレームはナチュラルとかの飛ぶガットはいいけど、SRIXONのX4.0にナチュラル張ったのは飛びすぎる感があった。
まだX4.0はボックス形状でしなり感を売りにしてるからいいけど、ピュア銅鑼とかは多分ぶっ飛ぶだろうね。

あと最近のラケットはスナップバックを積極的に取り入れてるので大して上手くない子供なのに、ジュニアでもすぐに切っちゃうってスクールの人が言ってた。
自分の子のラケット使ったら俺でもすぐ切れたよ、今のは金かかるラケットだなwって。

ウィルソンのシックスワン95とヘッドのラジカルMPを試し打ちしてきた。
違いが対して分からなかった。
ストリンギングが楽

早く切れるから結果的にストリンギングが大変、だと思うんだが・・・
雑魚大学の自分でもポリが1週間もたない


642 :名無しさん@エースをねらえ!:2014/05/02(金) 18:04:40.55 ID:zeXxbTIP
ふと思ったが、フェデラーがあれこれ拘っていまだに98前後で調整してるのって、やっぱ時代の流れ的に大体95〜100くらいのフェイスサイズに収束してんのかね。

昔のプリグラーみたいに110インチとかデカいサイズを好む選手も少ないし、90とか使うのもフェデラーくらい?
ワウリンカも97か。
95以上は結構いるのにね。

199 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/20(金) 01:43:23.56 ID:???0
てか、しかしよ、昨日、たまたまTBCのサイト見てたら、伊達特集みてえなコーナーがあってよ、
見てたら、伊達が「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとか、知能低そうな信者が喜びそうなこと言っててよおww

いや、そこでふと思ったんだが、「伊達って夢があったんだ?(ぷげら」とw

「伊達の夢って?何?ww」「伊達がかなえようとしている夢?ww(はぁ???ww」

てか、そもそも、勝てっこねえと初めっから思って、シングルスもダブルスも無理筋にエントリーしてるようなヤツが
何の夢を持って試合に臨んでるんだろなwwそんなヤツが何の夢をかなえようとしてるんだろwそう思わねえ???ww

「45歳でもランキング・トップ100位圏内」とかいうのかなww
そんなの、そもそも夢なの?(ゲラゲラゲラゲラ

ま、けどよ、そもそも、伊達なんてよ、近所のスーパーでレジ打ちのパートとかできるような小市民じゃねえんだから、
なんか表に出て稼ぐったら、スポーツでマスコミの世話になるか、実際に現役でやるか、ぐれえしか選択肢はねえだろ。
他に何かできるわけでもないだろしw

普通の一般人ならハローワークに行って職探しでもして勤め人になるところだが、
伊達にはそれができんから、テニスやってるだけだろw別に夢でもなんでもねえしw
専業主婦もやってられんから表に出てなんか自活してるんだが、それがテニスつうだけで、
初めっから夢がどうたらの話じゃねえんだとw
プロとしてある程度の申し訳が立つランキングでテニスができて、スポンサーがついてくれれば
それで食ってける。小市民のパート収入みてえなもんとしてねw

伊達にとってテニスつうのはそういう位置づけだろw
若い子がウインブルドンで優勝(夢)目指して頑張る、とかいうのと全然違うわけw
伊達にとってテニスは別に夢でもなんでもねえただの就職先だろとw

そういうときによお、「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとかwww
ま、このセリフが伊達信者へのお約束題目なんだろなきっと(ゲラゲラゲラ
念仏みてえなもんなんだろwま、本尊稼業も大変やな伊達ww

200 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/20(金) 17:32:24.62 ID:taFKnb8q0
昨日の私服?のMay'nたんの服やばいわ
これは痴漢プレイ不可避。
イカせまくってそのままホテルにつれこんで一晩中セックスしたい
http://www.dotup.org/uploda/www.dotup.org5138286.jpg

201 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/20(金) 18:19:36.35 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

202 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/20(金) 18:20:11.04 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

203 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/20(金) 18:21:22.50 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

204 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/20(金) 20:24:07.42 ID:???0
>>200
ブログ見たけど
この服はエロ過ぎるわ

205 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/20(金) 21:11:21.71 ID:taFKnb8q0
まじかで見たら勃起がおさまらんだろうな

206 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/20(金) 21:56:53.15 ID:???0
最近のラケットはポリを前提に衝撃吸収を開発しているのもあるのでナチュラルだと打感がぼやけたり ほとんどなくなってしまうってもあるみたいだね。(テニスコーチのインプレからだけど。)
それは確かにあると思う。
プロスタMIDちゃんみたいな飛ばないフレームはナチュラルとかの飛ぶガットはいいけど、SRIXONのX4.0にナチュラル張ったのは飛びすぎる感があった。
まだX4.0はボックス形状でしなり感を売りにしてるからいいけど、ピュア銅鑼とかは多分ぶっ飛ぶだろうね。

あと最近のラケットはスナップバックを積極的に取り入れてるので大して上手くない子供なのに、ジュニアでもすぐに切っちゃうってスクールの人が言ってた。
自分の子のラケット使ったら俺でもすぐ切れたよ、今のは金かかるラケットだなwって。

ウィルソンのシックスワン95とヘッドのラジカルMPを試し打ちしてきた。
違いが対して分からなかった。
ストリンギングが楽

早く切れるから結果的にストリンギングが大変、だと思うんだが・・・
雑魚大学の自分でもポリが1週間もたない


642 :名無しさん@エースをねらえ!:2014/05/02(金) 18:04:40.55 ID:zeXxbTIP
ふと思ったが、フェデラーがあれこれ拘っていまだに98前後で調整してるのって、やっぱ時代の流れ的に大体95〜100くらいのフェイスサイズに収束してんのかね。

昔のプリグラーみたいに110インチとかデカいサイズを好む選手も少ないし、90とか使うのもフェデラーくらい?
ワウリンカも97か。
95以上は結構いるのにね。

207 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/20(金) 21:59:04.90 ID:???0
てか、しかしよ、昨日、たまたまTBCのサイト見てたら、伊達特集みてえなコーナーがあってよ、
見てたら、伊達が「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとか、知能低そうな信者が喜びそうなこと言っててよおww

いや、そこでふと思ったんだが、「伊達って夢があったんだ?(ぷげら」とw

「伊達の夢って?何?ww」「伊達がかなえようとしている夢?ww(はぁ???ww」

てか、そもそも、勝てっこねえと初めっから思って、シングルスもダブルスも無理筋にエントリーしてるようなヤツが
何の夢を持って試合に臨んでるんだろなwwそんなヤツが何の夢をかなえようとしてるんだろwそう思わねえ???ww

「45歳でもランキング・トップ100位圏内」とかいうのかなww
そんなの、そもそも夢なの?(ゲラゲラゲラゲラ

ま、けどよ、そもそも、伊達なんてよ、近所のスーパーでレジ打ちのパートとかできるような小市民じゃねえんだから、
なんか表に出て稼ぐったら、スポーツでマスコミの世話になるか、実際に現役でやるか、ぐれえしか選択肢はねえだろ。
他に何かできるわけでもないだろしw

普通の一般人ならハローワークに行って職探しでもして勤め人になるところだが、
伊達にはそれができんから、テニスやってるだけだろw別に夢でもなんでもねえしw
専業主婦もやってられんから表に出てなんか自活してるんだが、それがテニスつうだけで、
初めっから夢がどうたらの話じゃねえんだとw
プロとしてある程度の申し訳が立つランキングでテニスができて、スポンサーがついてくれれば
それで食ってける。小市民のパート収入みてえなもんとしてねw

伊達にとってテニスつうのはそういう位置づけだろw
若い子がウインブルドンで優勝(夢)目指して頑張る、とかいうのと全然違うわけw
伊達にとってテニスは別に夢でもなんでもねえただの就職先だろとw

そういうときによお、「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとかwww
ま、このセリフが伊達信者へのお約束題目なんだろなきっと(ゲラゲラゲラ
念仏みてえなもんなんだろwま、本尊稼業も大変やな伊達ww

208 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/21(土) 00:49:20.06 ID:???0
NTTドコモ2014年夏モデル
女性でも持ちやすいサイズでギリギリまで画面を大きくした5.4インチスマートフォン「AQUOS ZETA SH-04F」
シャープの新しい「EDGEST」デザインにより画面保有率 81%を実現。

■ スペック
OS: Android 4.4.2 KitKat
CPU: Qualcomm Snapdragon 801 (MSM8974AB) Quad-core 2.3GHz
GPU: Adreno 330
RAM: 2GBROM: 32GB
サイズ: 140×74×9.3mm
重量: 154g
ディスプレイ: 5.4インチ IGZO 液晶 マルチタッチ 静電容量式
解像度: 1920×1080 Full-HD
カメラ: 13.1MP(背面 CMOS) LED フラッシュ付き 前面カメラ有り
ネットワーク: LTE / W-CDMA / GSM通信: WiFi 802.11 a/b/g/n/ac, Bluetooth 4.0
バッテリー: 3300mAh (バッテリー取外し不可)
その他: ワンセグ(フルセグ)、防水、おサイフ、テザリング、VoLTE 対応
※ VoLTE はソフトウエアアップデートにて対応予定

209 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/21(土) 01:10:59.08 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

210 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/21(土) 01:12:29.72 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

211 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/21(土) 09:01:21.94 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

212 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/21(土) 16:22:20.70 ID:yfGkTc3FO
痴女的な
チンポおしゃぶりをされるのもいい

213 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/21(土) 20:46:28.44 ID:???0
エロい生足衣装のMay'nたんを痴漢車両に乗せたい
触られまくってイカされるMay'nたんを撮影したい

214 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/22(日) 01:56:43.72 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

215 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/22(日) 01:57:12.74 ID:???0
線形計画問題に対する内点法は、大きく分けて「主内点法」「主双対内点法」の二種類が存在します。
前者の方が歴史がありますが、実用上優れているのは後者の「主双対内点法」だとの見方が一般的です。
「主双対内点法」の中にも様々な流派がありますが Numerical Optimizer で採用しているアルゴリズムの大枠は「予測子・修正子法」と呼ばれる方法です。

ただし Numerical Optimizer では単に「予測子・修正子法」をそのまま適用している訳ではありません。主双対内点法の理論において、収束性を保証する生命線とも言える、
バリアパラメータの更新ルールは独自の方法を採用しています。
理論上優れた更新ルールは、求解速度の観点からは必ずしもベストな選択肢ではありません。

また、内点法において最も計算時間を要する、疎対称連立一次方程式の計算ロジックに関しては多数の独自工夫が凝らされています。
例えば Bunch-Parlett 分解と呼ばれる方法を適用する事により、内部で自由変数を分解する事無く、そのまま取り扱う事ができます。

さらに、問題のスケーリング変換や、初期値の設定も高速性・安定性に大きく影響します。スケール差が大きな問題や、境界領域近くの初期値設定がまずい事は良く知られていますが、
それ以外の性質に関しては殆ど公には知られていないと言って良いでしょう。これらの問題についても、 Numerical Optimizer の内点法には現実の問題に対して培ったノウハウが凝縮されています。

216 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/22(日) 01:58:27.91 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

217 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/23(月) 20:42:58.79 ID:jwGxsGlE0
あんまり筋肉質になりすぎないでほしいな
あのプニプニ感が美味しそうなMay'nたんの魅力なので
最近のブログ画像だとまだまだ美味しそうで安心したけど

218 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/23(月) 21:45:04.63 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

219 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/23(月) 21:46:13.92 ID:???0
線形計画問題に対する内点法は、大きく分けて「主内点法」「主双対内点法」の二種類が存在します。
前者の方が歴史がありますが、実用上優れているのは後者の「主双対内点法」だとの見方が一般的です。
「主双対内点法」の中にも様々な流派がありますが Numerical Optimizer で採用しているアルゴリズムの大枠は「予測子・修正子法」と呼ばれる方法です。

ただし Numerical Optimizer では単に「予測子・修正子法」をそのまま適用している訳ではありません。主双対内点法の理論において、収束性を保証する生命線とも言える、
バリアパラメータの更新ルールは独自の方法を採用しています。
理論上優れた更新ルールは、求解速度の観点からは必ずしもベストな選択肢ではありません。

また、内点法において最も計算時間を要する、疎対称連立一次方程式の計算ロジックに関しては多数の独自工夫が凝らされています。
例えば Bunch-Parlett 分解と呼ばれる方法を適用する事により、内部で自由変数を分解する事無く、そのまま取り扱う事ができます。

さらに、問題のスケーリング変換や、初期値の設定も高速性・安定性に大きく影響します。スケール差が大きな問題や、境界領域近くの初期値設定がまずい事は良く知られていますが、
それ以外の性質に関しては殆ど公には知られていないと言って良いでしょう。これらの問題についても、 Numerical Optimizer の内点法には現実の問題に対して培ったノウハウが凝縮されています。

220 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/23(月) 21:48:18.88 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

221 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/23(月) 23:36:27.78 ID:???0
NTTドコモ2014年夏モデル
女性でも持ちやすいサイズでギリギリまで画面を大きくした5.4インチスマートフォン「AQUOS ZETA SH-04F」
シャープの新しい「EDGEST」デザインにより画面保有率 81%を実現。

■ スペック
OS: Android 4.4.2 KitKat
CPU: Qualcomm Snapdragon 801 (MSM8974AB) Quad-core 2.3GHz
GPU: Adreno 330
RAM: 2GBROM: 32GB
サイズ: 140×74×9.3mm
重量: 154g
ディスプレイ: 5.4インチ IGZO 液晶 マルチタッチ 静電容量式
解像度: 1920×1080 Full-HD
カメラ: 13.1MP(背面 CMOS) LED フラッシュ付き 前面カメラ有り
ネットワーク: LTE / W-CDMA / GSM通信: WiFi 802.11 a/b/g/n/ac, Bluetooth 4.0
バッテリー: 3300mAh (バッテリー取外し不可)
その他: ワンセグ(フルセグ)、防水、おサイフ、テザリング、VoLTE 対応
※ VoLTE はソフトウエアアップデートにて対応予定

222 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/24(火) 04:41:23.47 ID:???O
太ももからお尻を撫で回しながらクンニしまくりたいMay'nたんの中に舌をいれたい

223 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/24(火) 09:34:54.73 ID:???0
最近のラケットはポリを前提に衝撃吸収を開発しているのもあるのでナチュラルだと打感がぼやけたり ほとんどなくなってしまうってもあるみたいだね。(テニスコーチのインプレからだけど。)
それは確かにあると思う。
プロスタMIDちゃんみたいな飛ばないフレームはナチュラルとかの飛ぶガットはいいけど、SRIXONのX4.0にナチュラル張ったのは飛びすぎる感があった。
まだX4.0はボックス形状でしなり感を売りにしてるからいいけど、ピュア銅鑼とかは多分ぶっ飛ぶだろうね。

あと最近のラケットはスナップバックを積極的に取り入れてるので大して上手くない子供なのに、ジュニアでもすぐに切っちゃうってスクールの人が言ってた。
自分の子のラケット使ったら俺でもすぐ切れたよ、今のは金かかるラケットだなwって。

ウィルソンのシックスワン95とヘッドのラジカルMPを試し打ちしてきた。
違いが対して分からなかった。
ストリンギングが楽

早く切れるから結果的にストリンギングが大変、だと思うんだが・・・
雑魚大学の自分でもポリが1週間もたない


642 :名無しさん@エースをねらえ!:2014/05/02(金) 18:04:40.55 ID:zeXxbTIP
ふと思ったが、フェデラーがあれこれ拘っていまだに98前後で調整してるのって、やっぱ時代の流れ的に大体95〜100くらいのフェイスサイズに収束してんのかね。

昔のプリグラーみたいに110インチとかデカいサイズを好む選手も少ないし、90とか使うのもフェデラーくらい?
ワウリンカも97か。
95以上は結構いるのにね。

224 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/24(火) 09:36:34.20 ID:???0
てか、しかしよ、昨日、たまたまTBCのサイト見てたら、伊達特集みてえなコーナーがあってよ、
見てたら、伊達が「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとか、知能低そうな信者が喜びそうなこと言っててよおww

いや、そこでふと思ったんだが、「伊達って夢があったんだ?(ぷげら」とw

「伊達の夢って?何?ww」「伊達がかなえようとしている夢?ww(はぁ???ww」

てか、そもそも、勝てっこねえと初めっから思って、シングルスもダブルスも無理筋にエントリーしてるようなヤツが
何の夢を持って試合に臨んでるんだろなwwそんなヤツが何の夢をかなえようとしてるんだろwそう思わねえ???ww

「45歳でもランキング・トップ100位圏内」とかいうのかなww
そんなの、そもそも夢なの?(ゲラゲラゲラゲラ

ま、けどよ、そもそも、伊達なんてよ、近所のスーパーでレジ打ちのパートとかできるような小市民じゃねえんだから、
なんか表に出て稼ぐったら、スポーツでマスコミの世話になるか、実際に現役でやるか、ぐれえしか選択肢はねえだろ。
他に何かできるわけでもないだろしw

普通の一般人ならハローワークに行って職探しでもして勤め人になるところだが、
伊達にはそれができんから、テニスやってるだけだろw別に夢でもなんでもねえしw
専業主婦もやってられんから表に出てなんか自活してるんだが、それがテニスつうだけで、
初めっから夢がどうたらの話じゃねえんだとw
プロとしてある程度の申し訳が立つランキングでテニスができて、スポンサーがついてくれれば
それで食ってける。小市民のパート収入みてえなもんとしてねw

伊達にとってテニスつうのはそういう位置づけだろw
若い子がウインブルドンで優勝(夢)目指して頑張る、とかいうのと全然違うわけw
伊達にとってテニスは別に夢でもなんでもねえただの就職先だろとw

そういうときによお、「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとかwww
ま、このセリフが伊達信者へのお約束題目なんだろなきっと(ゲラゲラゲラ
念仏みてえなもんなんだろwま、本尊稼業も大変やな伊達ww

225 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/24(火) 21:58:47.43 ID:WVXt1JSv0
May'nたんのフェラチオとか文字にするだけでたまらんのう

226 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/25(水) 00:59:27.21 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

227 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/25(水) 00:59:59.82 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

228 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/25(水) 01:44:21.11 ID:???0
最近のラケットはポリを前提に衝撃吸収を開発しているのもあるのでナチュラルだと打感がぼやけたり ほとんどなくなってしまうってもあるみたいだね。(テニスコーチのインプレからだけど。)
それは確かにあると思う。
プロスタMIDちゃんみたいな飛ばないフレームはナチュラルとかの飛ぶガットはいいけど、SRIXONのX4.0にナチュラル張ったのは飛びすぎる感があった。
まだX4.0はボックス形状でしなり感を売りにしてるからいいけど、ピュア銅鑼とかは多分ぶっ飛ぶだろうね。

あと最近のラケットはスナップバックを積極的に取り入れてるので大して上手くない子供なのに、ジュニアでもすぐに切っちゃうってスクールの人が言ってた。
自分の子のラケット使ったら俺でもすぐ切れたよ、今のは金かかるラケットだなwって。

ウィルソンのシックスワン95とヘッドのラジカルMPを試し打ちしてきた。
違いが対して分からなかった。
ストリンギングが楽

早く切れるから結果的にストリンギングが大変、だと思うんだが・・・
雑魚大学の自分でもポリが1週間もたない


642 :名無しさん@エースをねらえ!:2014/05/02(金) 18:04:40.55 ID:zeXxbTIP
ふと思ったが、フェデラーがあれこれ拘っていまだに98前後で調整してるのって、やっぱ時代の流れ的に大体95〜100くらいのフェイスサイズに収束してんのかね。

昔のプリグラーみたいに110インチとかデカいサイズを好む選手も少ないし、90とか使うのもフェデラーくらい?
ワウリンカも97か。
95以上は結構いるのにね。

229 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/25(水) 07:44:50.26 ID:QkxOMiEXO
今の鍛えてるMay'nたんなら騎乗位とかバキュームフェラとかすごいうまそう

230 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/25(水) 10:23:01.48 ID:???0
それが経験ないからヘタなんだよなあきっと、それがまた良い

231 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/25(水) 11:07:00.61 ID:???0
最近のラケットはポリを前提に衝撃吸収を開発しているのもあるのでナチュラルだと打感がぼやけたり ほとんどなくなってしまうってもあるみたいだね。(テニスコーチのインプレからだけど。)
それは確かにあると思う。
プロスタMIDちゃんみたいな飛ばないフレームはナチュラルとかの飛ぶガットはいいけど、SRIXONのX4.0にナチュラル張ったのは飛びすぎる感があった。
まだX4.0はボックス形状でしなり感を売りにしてるからいいけど、ピュア銅鑼とかは多分ぶっ飛ぶだろうね。

あと最近のラケットはスナップバックを積極的に取り入れてるので大して上手くない子供なのに、ジュニアでもすぐに切っちゃうってスクールの人が言ってた。
自分の子のラケット使ったら俺でもすぐ切れたよ、今のは金かかるラケットだなwって。

ウィルソンのシックスワン95とヘッドのラジカルMPを試し打ちしてきた。
違いが対して分からなかった。
ストリンギングが楽

早く切れるから結果的にストリンギングが大変、だと思うんだが・・・
雑魚大学の自分でもポリが1週間もたない


642 :名無しさん@エースをねらえ!:2014/05/02(金) 18:04:40.55 ID:zeXxbTIP
ふと思ったが、フェデラーがあれこれ拘っていまだに98前後で調整してるのって、やっぱ時代の流れ的に大体95〜100くらいのフェイスサイズに収束してんのかね。

昔のプリグラーみたいに110インチとかデカいサイズを好む選手も少ないし、90とか使うのもフェデラーくらい?
ワウリンカも97か。
95以上は結構いるのにね。

232 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/25(水) 11:07:25.40 ID:???0
てか、しかしよ、昨日、たまたまTBCのサイト見てたら、伊達特集みてえなコーナーがあってよ、
見てたら、伊達が「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとか、知能低そうな信者が喜びそうなこと言っててよおww

いや、そこでふと思ったんだが、「伊達って夢があったんだ?(ぷげら」とw

「伊達の夢って?何?ww」「伊達がかなえようとしている夢?ww(はぁ???ww」

てか、そもそも、勝てっこねえと初めっから思って、シングルスもダブルスも無理筋にエントリーしてるようなヤツが
何の夢を持って試合に臨んでるんだろなwwそんなヤツが何の夢をかなえようとしてるんだろwそう思わねえ???ww

「45歳でもランキング・トップ100位圏内」とかいうのかなww
そんなの、そもそも夢なの?(ゲラゲラゲラゲラ

ま、けどよ、そもそも、伊達なんてよ、近所のスーパーでレジ打ちのパートとかできるような小市民じゃねえんだから、
なんか表に出て稼ぐったら、スポーツでマスコミの世話になるか、実際に現役でやるか、ぐれえしか選択肢はねえだろ。
他に何かできるわけでもないだろしw

普通の一般人ならハローワークに行って職探しでもして勤め人になるところだが、
伊達にはそれができんから、テニスやってるだけだろw別に夢でもなんでもねえしw
専業主婦もやってられんから表に出てなんか自活してるんだが、それがテニスつうだけで、
初めっから夢がどうたらの話じゃねえんだとw
プロとしてある程度の申し訳が立つランキングでテニスができて、スポンサーがついてくれれば
それで食ってける。小市民のパート収入みてえなもんとしてねw

伊達にとってテニスつうのはそういう位置づけだろw
若い子がウインブルドンで優勝(夢)目指して頑張る、とかいうのと全然違うわけw
伊達にとってテニスは別に夢でもなんでもねえただの就職先だろとw

そういうときによお、「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとかwww
ま、このセリフが伊達信者へのお約束題目なんだろなきっと(ゲラゲラゲラ
念仏みてえなもんなんだろwま、本尊稼業も大変やな伊達ww

233 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/25(水) 11:13:18.87 ID:???0
細かい設定を全部覚えてないと駄目ってこともないでしょう
録画しないでリアタイ1回しか見ない人もいるだろうし
自分は青志が担任かどうかなんてどうでも良かったから覚えてなかったけど
それでも最後の言葉はすごく感動したけど

青志くんの人となりというか、プライベートをもっと描いてくれれば
もっと面白くなったと思うな。研究所の人がちょいちょい絡んでくるとか
全部見てたとしても、台詞等の一言一句全て覚えてられない
うっかり聞き逃してる場合だってある
皆が皆録画してるわけじゃないし、かぶりつきで見てるわけでもない


内容被っちゃったごめん
初回から数話青志がいろんなことにもどかしそうにしてて
イライラしてるのが伝わってなんか見なくてもいいかなこのドラマって思ってたんだよね
でも最終回まで見続けて生徒たちはもちろん青志が一番成長したなって感じた
自分でちゃんと過去にできたって言ってたし研究者としての言葉じゃなくちゃんと個々を見ての言葉だった
部員に向けて送った言葉の中でこういう解釈かって感心したのは白尾への言葉かな

とにかくこのドラマを最後まで見てよかったって思ったよ
前半で脱落せずにね
トロフィーで連載された璃子さんの記事を読んでみたかった


1年後の城徳は
樫山がピッチャーやっているんねぇ

234 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/25(水) 11:14:04.98 ID:???0
ホントにそう思うよ、自分も何回か説明した記憶がw
最近はスマホとかいじりながらながら見する人が多いのかね?

いきなり担任持たせたのは以前キャッチャーをやらせたのと同じ理由なんじゃないかな
校長は青志のそういう部分をすごく買ってたんだと思う


察してくれ


結局弱くては勝てないというドラマだったな
言葉の中では白尾のがよかったな
自分を頼る部員たちの言葉を嘘にしないように頑張っていたとか
孤独で辛いこともあったけどいつも変わらず笑っていたとか
ただ野球ができるだけの楽観的なキャラだと思ってたけど
そういう面もあったんだな

235 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/25(水) 11:38:48.63 ID:???0
細かい設定を全部覚えてないと駄目ってこともないでしょう
録画しないでリアタイ1回しか見ない人もいるだろうし
自分は青志が担任かどうかなんてどうでも良かったから覚えてなかったけど
それでも最後の言葉はすごく感動したけど

青志くんの人となりというか、プライベートをもっと描いてくれれば
もっと面白くなったと思うな。研究所の人がちょいちょい絡んでくるとか
全部見てたとしても、台詞等の一言一句全て覚えてられない
うっかり聞き逃してる場合だってある
皆が皆録画してるわけじゃないし、かぶりつきで見てるわけでもない


内容被っちゃったごめん
初回から数話青志がいろんなことにもどかしそうにしてて
イライラしてるのが伝わってなんか見なくてもいいかなこのドラマって思ってたんだよね
でも最終回まで見続けて生徒たちはもちろん青志が一番成長したなって感じた
自分でちゃんと過去にできたって言ってたし研究者としての言葉じゃなくちゃんと個々を見ての言葉だった
部員に向けて送った言葉の中でこういう解釈かって感心したのは白尾への言葉かな

とにかくこのドラマを最後まで見てよかったって思ったよ
前半で脱落せずにね
トロフィーで連載された璃子さんの記事を読んでみたかった


1年後の城徳は
樫山がピッチャーやっているんねぇ

236 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/25(水) 12:18:02.95 ID:QkxOMiEXO
最初はぎこちないがだんだん気持ちいい場所に当たるように腰をいやらしく振るMay'nたんとかエロ可愛いくて最高だな

237 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/25(水) 23:18:03.63 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

238 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/25(水) 23:18:38.01 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

239 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/25(水) 23:19:28.33 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

240 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/25(水) 23:39:31.32 ID:1ROCqnNr0
May'nちゃんhshs

241 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/26(木) 00:21:06.49 ID:???O
身体中撫で回すだけでもピクピクしちゃうかもな
ついでに手触りも気持ちよさそう

242 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/26(木) 00:37:06.51 ID:???0
騎乗位で動きがぎこちないMay'nたんを
下から突き上げて感じさせたい

243 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/26(木) 00:38:37.28 ID:???0
最近のラケットはポリを前提に衝撃吸収を開発しているのもあるのでナチュラルだと打感がぼやけたり ほとんどなくなってしまうってもあるみたいだね。(テニスコーチのインプレからだけど。)
それは確かにあると思う。
プロスタMIDちゃんみたいな飛ばないフレームはナチュラルとかの飛ぶガットはいいけど、SRIXONのX4.0にナチュラル張ったのは飛びすぎる感があった。
まだX4.0はボックス形状でしなり感を売りにしてるからいいけど、ピュア銅鑼とかは多分ぶっ飛ぶだろうね。

あと最近のラケットはスナップバックを積極的に取り入れてるので大して上手くない子供なのに、ジュニアでもすぐに切っちゃうってスクールの人が言ってた。
自分の子のラケット使ったら俺でもすぐ切れたよ、今のは金かかるラケットだなwって。

ウィルソンのシックスワン95とヘッドのラジカルMPを試し打ちしてきた。
違いが対して分からなかった。
ストリンギングが楽

早く切れるから結果的にストリンギングが大変、だと思うんだが・・・
雑魚大学の自分でもポリが1週間もたない


642 :名無しさん@エースをねらえ!:2014/05/02(金) 18:04:40.55 ID:zeXxbTIP
ふと思ったが、フェデラーがあれこれ拘っていまだに98前後で調整してるのって、やっぱ時代の流れ的に大体95〜100くらいのフェイスサイズに収束してんのかね。

昔のプリグラーみたいに110インチとかデカいサイズを好む選手も少ないし、90とか使うのもフェデラーくらい?
ワウリンカも97か。
95以上は結構いるのにね。

244 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/26(木) 00:41:39.40 ID:???0
てか、しかしよ、昨日、たまたまTBCのサイト見てたら、伊達特集みてえなコーナーがあってよ、
見てたら、伊達が「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとか、知能低そうな信者が喜びそうなこと言っててよおww

いや、そこでふと思ったんだが、「伊達って夢があったんだ?(ぷげら」とw

「伊達の夢って?何?ww」「伊達がかなえようとしている夢?ww(はぁ???ww」

てか、そもそも、勝てっこねえと初めっから思って、シングルスもダブルスも無理筋にエントリーしてるようなヤツが
何の夢を持って試合に臨んでるんだろなwwそんなヤツが何の夢をかなえようとしてるんだろwそう思わねえ???ww

「45歳でもランキング・トップ100位圏内」とかいうのかなww
そんなの、そもそも夢なの?(ゲラゲラゲラゲラ

ま、けどよ、そもそも、伊達なんてよ、近所のスーパーでレジ打ちのパートとかできるような小市民じゃねえんだから、
なんか表に出て稼ぐったら、スポーツでマスコミの世話になるか、実際に現役でやるか、ぐれえしか選択肢はねえだろ。
他に何かできるわけでもないだろしw

普通の一般人ならハローワークに行って職探しでもして勤め人になるところだが、
伊達にはそれができんから、テニスやってるだけだろw別に夢でもなんでもねえしw
専業主婦もやってられんから表に出てなんか自活してるんだが、それがテニスつうだけで、
初めっから夢がどうたらの話じゃねえんだとw
プロとしてある程度の申し訳が立つランキングでテニスができて、スポンサーがついてくれれば
それで食ってける。小市民のパート収入みてえなもんとしてねw

伊達にとってテニスつうのはそういう位置づけだろw
若い子がウインブルドンで優勝(夢)目指して頑張る、とかいうのと全然違うわけw
伊達にとってテニスは別に夢でもなんでもねえただの就職先だろとw

そういうときによお、「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとかwww
ま、このセリフが伊達信者へのお約束題目なんだろなきっと(ゲラゲラゲラ
念仏みてえなもんなんだろwま、本尊稼業も大変やな伊達ww

245 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/26(木) 00:45:46.54 ID:???0
最近のラケットはポリを前提に衝撃吸収を開発しているのもあるのでナチュラルだと打感がぼやけたり ほとんどなくなってしまうってもあるみたいだね。(テニスコーチのインプレからだけど。)
それは確かにあると思う。
プロスタMIDちゃんみたいな飛ばないフレームはナチュラルとかの飛ぶガットはいいけど、SRIXONのX4.0にナチュラル張ったのは飛びすぎる感があった。
まだX4.0はボックス形状でしなり感を売りにしてるからいいけど、ピュア銅鑼とかは多分ぶっ飛ぶだろうね。

あと最近のラケットはスナップバックを積極的に取り入れてるので大して上手くない子供なのに、ジュニアでもすぐに切っちゃうってスクールの人が言ってた。
自分の子のラケット使ったら俺でもすぐ切れたよ、今のは金かかるラケットだなwって。

ウィルソンのシックスワン95とヘッドのラジカルMPを試し打ちしてきた。
違いが対して分からなかった。
ストリンギングが楽

早く切れるから結果的にストリンギングが大変、だと思うんだが・・・
雑魚大学の自分でもポリが1週間もたない


642 :名無しさん@エースをねらえ!:2014/05/02(金) 18:04:40.55 ID:zeXxbTIP
ふと思ったが、フェデラーがあれこれ拘っていまだに98前後で調整してるのって、やっぱ時代の流れ的に大体95〜100くらいのフェイスサイズに収束してんのかね。

昔のプリグラーみたいに110インチとかデカいサイズを好む選手も少ないし、90とか使うのもフェデラーくらい?
ワウリンカも97か。
95以上は結構いるのにね。

246 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/26(木) 00:46:44.61 ID:???0
てか、しかしよ、昨日、たまたまTBCのサイト見てたら、伊達特集みてえなコーナーがあってよ、
見てたら、伊達が「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとか、知能低そうな信者が喜びそうなこと言っててよおww

いや、そこでふと思ったんだが、「伊達って夢があったんだ?(ぷげら」とw

「伊達の夢って?何?ww」「伊達がかなえようとしている夢?ww(はぁ???ww」

てか、そもそも、勝てっこねえと初めっから思って、シングルスもダブルスも無理筋にエントリーしてるようなヤツが
何の夢を持って試合に臨んでるんだろなwwそんなヤツが何の夢をかなえようとしてるんだろwそう思わねえ???ww

「45歳でもランキング・トップ100位圏内」とかいうのかなww
そんなの、そもそも夢なの?(ゲラゲラゲラゲラ

ま、けどよ、そもそも、伊達なんてよ、近所のスーパーでレジ打ちのパートとかできるような小市民じゃねえんだから、
なんか表に出て稼ぐったら、スポーツでマスコミの世話になるか、実際に現役でやるか、ぐれえしか選択肢はねえだろ。
他に何かできるわけでもないだろしw

普通の一般人ならハローワークに行って職探しでもして勤め人になるところだが、
伊達にはそれができんから、テニスやってるだけだろw別に夢でもなんでもねえしw
専業主婦もやってられんから表に出てなんか自活してるんだが、それがテニスつうだけで、
初めっから夢がどうたらの話じゃねえんだとw
プロとしてある程度の申し訳が立つランキングでテニスができて、スポンサーがついてくれれば
それで食ってける。小市民のパート収入みてえなもんとしてねw

伊達にとってテニスつうのはそういう位置づけだろw
若い子がウインブルドンで優勝(夢)目指して頑張る、とかいうのと全然違うわけw
伊達にとってテニスは別に夢でもなんでもねえただの就職先だろとw

そういうときによお、「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとかwww
ま、このセリフが伊達信者へのお約束題目なんだろなきっと(ゲラゲラゲラ
念仏みてえなもんなんだろwま、本尊稼業も大変やな伊達ww

247 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/26(木) 00:47:23.51 ID:???0
てか、しかしよ、昨日、たまたまTBCのサイト見てたら、伊達特集みてえなコーナーがあってよ、
見てたら、伊達が「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとか、知能低そうな信者が喜びそうなこと言っててよおww

いや、そこでふと思ったんだが、「伊達って夢があったんだ?(ぷげら」とw

「伊達の夢って?何?ww」「伊達がかなえようとしている夢?ww(はぁ???ww」

てか、そもそも、勝てっこねえと初めっから思って、シングルスもダブルスも無理筋にエントリーしてるようなヤツが
何の夢を持って試合に臨んでるんだろなwwそんなヤツが何の夢をかなえようとしてるんだろwそう思わねえ???ww

「45歳でもランキング・トップ100位圏内」とかいうのかなww
そんなの、そもそも夢なの?(ゲラゲラゲラゲラ

ま、けどよ、そもそも、伊達なんてよ、近所のスーパーでレジ打ちのパートとかできるような小市民じゃねえんだから、
なんか表に出て稼ぐったら、スポーツでマスコミの世話になるか、実際に現役でやるか、ぐれえしか選択肢はねえだろ。
他に何かできるわけでもないだろしw

普通の一般人ならハローワークに行って職探しでもして勤め人になるところだが、
伊達にはそれができんから、テニスやってるだけだろw別に夢でもなんでもねえしw
専業主婦もやってられんから表に出てなんか自活してるんだが、それがテニスつうだけで、
初めっから夢がどうたらの話じゃねえんだとw
プロとしてある程度の申し訳が立つランキングでテニスができて、スポンサーがついてくれれば
それで食ってける。小市民のパート収入みてえなもんとしてねw

伊達にとってテニスつうのはそういう位置づけだろw
若い子がウインブルドンで優勝(夢)目指して頑張る、とかいうのと全然違うわけw
伊達にとってテニスは別に夢でもなんでもねえただの就職先だろとw

そういうときによお、「夢は見るものじゃなくてかなえるもの」だとかwww
ま、このセリフが伊達信者へのお約束題目なんだろなきっと(ゲラゲラゲラ
念仏みてえなもんなんだろwま、本尊稼業も大変やな伊達ww

248 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/26(木) 05:17:16.42 ID:+/nuT9LrO
下から突くと感じてうまく動けないMay'nたん
お仕置きと称してドッグスタイルにさせてアナルを弄ったり尻を揉んだり叩きながらパンパン突いて中出しお掃除フェラさせる
その後正常位でベロチューや乳首舐めながら連続中出ししたい

249 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/26(木) 09:08:09.31 ID:???0
細かい設定を全部覚えてないと駄目ってこともないでしょう
録画しないでリアタイ1回しか見ない人もいるだろうし
自分は青志が担任かどうかなんてどうでも良かったから覚えてなかったけど
それでも最後の言葉はすごく感動したけど

青志くんの人となりというか、プライベートをもっと描いてくれれば
もっと面白くなったと思うな。研究所の人がちょいちょい絡んでくるとか
全部見てたとしても、台詞等の一言一句全て覚えてられない
うっかり聞き逃してる場合だってある
皆が皆録画してるわけじゃないし、かぶりつきで見てるわけでもない


内容被っちゃったごめん
初回から数話青志がいろんなことにもどかしそうにしてて
イライラしてるのが伝わってなんか見なくてもいいかなこのドラマって思ってたんだよね
でも最終回まで見続けて生徒たちはもちろん青志が一番成長したなって感じた
自分でちゃんと過去にできたって言ってたし研究者としての言葉じゃなくちゃんと個々を見ての言葉だった
部員に向けて送った言葉の中でこういう解釈かって感心したのは白尾への言葉かな

とにかくこのドラマを最後まで見てよかったって思ったよ
前半で脱落せずにね
トロフィーで連載された璃子さんの記事を読んでみたかった


1年後の城徳は
樫山がピッチャーやっているんねぇ

250 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/26(木) 09:08:36.53 ID:???0
ホントにそう思うよ、自分も何回か説明した記憶がw
最近はスマホとかいじりながらながら見する人が多いのかね?

いきなり担任持たせたのは以前キャッチャーをやらせたのと同じ理由なんじゃないかな
校長は青志のそういう部分をすごく買ってたんだと思う


察してくれ


結局弱くては勝てないというドラマだったな
言葉の中では白尾のがよかったな
自分を頼る部員たちの言葉を嘘にしないように頑張っていたとか
孤独で辛いこともあったけどいつも変わらず笑っていたとか
ただ野球ができるだけの楽観的なキャラだと思ってたけど
そういう面もあったんだな

251 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/26(木) 09:38:02.23 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

252 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/26(木) 09:39:41.36 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

253 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/26(木) 10:18:38.54 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

254 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/26(木) 23:17:04.98 ID:t58zJQv/0
このスレってなんのスレですか?

255 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/27(金) 00:13:56.99 ID:???0
最近のラケットはポリを前提に衝撃吸収を開発しているのもあるのでナチュラルだと打感がぼやけたり ほとんどなくなってしまうってもあるみたいだね。(テニスコーチのインプレからだけど。)
それは確かにあると思う。
プロスタMIDちゃんみたいな飛ばないフレームはナチュラルとかの飛ぶガットはいいけど、SRIXONのX4.0にナチュラル張ったのは飛びすぎる感があった。
まだX4.0はボックス形状でしなり感を売りにしてるからいいけど、ピュア銅鑼とかは多分ぶっ飛ぶだろうね。

あと最近のラケットはスナップバックを積極的に取り入れてるので大して上手くない子供なのに、ジュニアでもすぐに切っちゃうってスクールの人が言ってた。
自分の子のラケット使ったら俺でもすぐ切れたよ、今のは金かかるラケットだなwって。

ウィルソンのシックスワン95とヘッドのラジカルMPを試し打ちしてきた。
違いが対して分からなかった。
ストリンギングが楽

早く切れるから結果的にストリンギングが大変、だと思うんだが・・・
雑魚大学の自分でもポリが1週間もたない


642 :名無しさん@エースをねらえ!:2014/05/02(金) 18:04:40.55 ID:zeXxbTIP
ふと思ったが、フェデラーがあれこれ拘っていまだに98前後で調整してるのって、やっぱ時代の流れ的に大体95〜100くらいのフェイスサイズに収束してんのかね。

昔のプリグラーみたいに110インチとかデカいサイズを好む選手も少ないし、90とか使うのもフェデラーくらい?
ワウリンカも97か。
95以上は結構いるのにね。

256 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/27(金) 00:14:32.82 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

257 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/27(金) 12:06:06.40 ID:wbblZOKzO
May'nたんチャック全開だったとか
股間に手突っ込んだり顔うずめてクンクンしたかったな

258 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/27(金) 19:44:21.09 ID:???0
細かい設定を全部覚えてないと駄目ってこともないでしょう
録画しないでリアタイ1回しか見ない人もいるだろうし
自分は青志が担任かどうかなんてどうでも良かったから覚えてなかったけど
それでも最後の言葉はすごく感動したけど

青志くんの人となりというか、プライベートをもっと描いてくれれば
もっと面白くなったと思うな。研究所の人がちょいちょい絡んでくるとか
全部見てたとしても、台詞等の一言一句全て覚えてられない
うっかり聞き逃してる場合だってある
皆が皆録画してるわけじゃないし、かぶりつきで見てるわけでもない


内容被っちゃったごめん
初回から数話青志がいろんなことにもどかしそうにしてて
イライラしてるのが伝わってなんか見なくてもいいかなこのドラマって思ってたんだよね
でも最終回まで見続けて生徒たちはもちろん青志が一番成長したなって感じた
自分でちゃんと過去にできたって言ってたし研究者としての言葉じゃなくちゃんと個々を見ての言葉だった
部員に向けて送った言葉の中でこういう解釈かって感心したのは白尾への言葉かな

とにかくこのドラマを最後まで見てよかったって思ったよ
前半で脱落せずにね
トロフィーで連載された璃子さんの記事を読んでみたかった


1年後の城徳は
樫山がピッチャーやっているんねぇ

259 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/27(金) 19:44:48.38 ID:???0
ホントにそう思うよ、自分も何回か説明した記憶がw
最近はスマホとかいじりながらながら見する人が多いのかね?

いきなり担任持たせたのは以前キャッチャーをやらせたのと同じ理由なんじゃないかな
校長は青志のそういう部分をすごく買ってたんだと思う


察してくれ


結局弱くては勝てないというドラマだったな
言葉の中では白尾のがよかったな
自分を頼る部員たちの言葉を嘘にしないように頑張っていたとか
孤独で辛いこともあったけどいつも変わらず笑っていたとか
ただ野球ができるだけの楽観的なキャラだと思ってたけど
そういう面もあったんだな

260 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/27(金) 19:56:00.17 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

261 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/27(金) 19:57:32.46 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

262 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/28(土) 13:26:17.59 ID:???0
チャック全開と言うことは
May'nたんのパンツを拝めた奴もいるんだろうか

263 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/28(土) 16:17:36.06 ID:???O
いると思う
痴漢に見たかってたら触られまくっただろうか

264 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/28(土) 20:09:23.40 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

265 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/28(土) 20:10:20.45 ID:???0
線形計画問題に対する内点法は、大きく分けて「主内点法」「主双対内点法」の二種類が存在します。
前者の方が歴史がありますが、実用上優れているのは後者の「主双対内点法」だとの見方が一般的です。
「主双対内点法」の中にも様々な流派がありますが Numerical Optimizer で採用しているアルゴリズムの大枠は「予測子・修正子法」と呼ばれる方法です。

ただし Numerical Optimizer では単に「予測子・修正子法」をそのまま適用している訳ではありません。主双対内点法の理論において、収束性を保証する生命線とも言える、
バリアパラメータの更新ルールは独自の方法を採用しています。
理論上優れた更新ルールは、求解速度の観点からは必ずしもベストな選択肢ではありません。

また、内点法において最も計算時間を要する、疎対称連立一次方程式の計算ロジックに関しては多数の独自工夫が凝らされています。
例えば Bunch-Parlett 分解と呼ばれる方法を適用する事により、内部で自由変数を分解する事無く、そのまま取り扱う事ができます。

さらに、問題のスケーリング変換や、初期値の設定も高速性・安定性に大きく影響します。スケール差が大きな問題や、境界領域近くの初期値設定がまずい事は良く知られていますが、
それ以外の性質に関しては殆ど公には知られていないと言って良いでしょう。これらの問題についても、 Numerical Optimizer の内点法には現実の問題に対して培ったノウハウが凝縮されています。

266 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/28(土) 20:11:15.07 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

267 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/28(土) 20:13:06.34 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

268 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/28(土) 23:44:49.54 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

269 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/28(土) 23:48:02.31 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

270 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 06:44:06.46 ID:C/ldv97TO
May'nたんを縛ってチンポを太ももやお尻に擦りつけながら乳首をクリクリ弄りたい

271 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 10:58:29.36 ID:???0
太ももにチンポ挟んで擦りあげたらどれほど気持ちいいんだろうか
May'nたんに抱き付いて匂いを嗅ぎながら思いっきりやりたい

272 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 13:45:46.71 ID:C/ldv97TO
May'nたんのマンコを突くならどんな体位がいいかな?
やっぱ感じてる顔を見るのとベロチューしたいから正常位か対面座位かな

273 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 15:58:07.52 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

274 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 15:58:40.13 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

275 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 15:59:41.96 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

276 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 16:12:45.46 ID:???O
May'nたんの恥ずかがる顔をみながらアナルを弄りたい

277 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 16:13:30.46 ID:???0
細かい設定を全部覚えてないと駄目ってこともないでしょう
録画しないでリアタイ1回しか見ない人もいるだろうし
自分は青志が担任かどうかなんてどうでも良かったから覚えてなかったけど
それでも最後の言葉はすごく感動したけど

青志くんの人となりというか、プライベートをもっと描いてくれれば
もっと面白くなったと思うな。研究所の人がちょいちょい絡んでくるとか
全部見てたとしても、台詞等の一言一句全て覚えてられない
うっかり聞き逃してる場合だってある
皆が皆録画してるわけじゃないし、かぶりつきで見てるわけでもない


内容被っちゃったごめん
初回から数話青志がいろんなことにもどかしそうにしてて
イライラしてるのが伝わってなんか見なくてもいいかなこのドラマって思ってたんだよね
でも最終回まで見続けて生徒たちはもちろん青志が一番成長したなって感じた
自分でちゃんと過去にできたって言ってたし研究者としての言葉じゃなくちゃんと個々を見ての言葉だった
部員に向けて送った言葉の中でこういう解釈かって感心したのは白尾への言葉かな

とにかくこのドラマを最後まで見てよかったって思ったよ
前半で脱落せずにね
トロフィーで連載された璃子さんの記事を読んでみたかった


1年後の城徳は
樫山がピッチャーやっているんねぇ

278 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 16:14:03.78 ID:???0
ホントにそう思うよ、自分も何回か説明した記憶がw
最近はスマホとかいじりながらながら見する人が多いのかね?

いきなり担任持たせたのは以前キャッチャーをやらせたのと同じ理由なんじゃないかな
校長は青志のそういう部分をすごく買ってたんだと思う


察してくれ


結局弱くては勝てないというドラマだったな
言葉の中では白尾のがよかったな
自分を頼る部員たちの言葉を嘘にしないように頑張っていたとか
孤独で辛いこともあったけどいつも変わらず笑っていたとか
ただ野球ができるだけの楽観的なキャラだと思ってたけど
そういう面もあったんだな

279 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 16:20:00.48 ID:???O
May'nたんの恥ずかしがる顔を見ながらアナルを弄ってあげたい

280 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 17:11:41.75 ID:???0
最近Blu-rayとかのMay'nたんの新作がでないからしょうがないからマクロスのライブのを買った。
いつものライブも十二分に抜けるが新鮮な映像もまたぬけていいね
ただ、やはり他の人がちょっと邪魔だった・・・
はよMay'nたんのエロエロライブBlu-ray新作でないかなぁ。写真集とかイメージとかもいいよ

281 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 17:21:55.92 ID:???0
とにかくMay'nたんはライブの映像を超高画質で出し続けるべき
で客とか遠くからのショットとかいらんからMay'nたんの接写と全体を写しつづけてればいい
んで顔、腋、乳、尻、太ももとかアングル変更できたら最高

282 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 18:36:16.19 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

283 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 18:37:02.60 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

284 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 18:38:12.07 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

285 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 18:42:07.96 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

286 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 20:38:06.06 ID:???0
NTTドコモ2014年夏モデル
女性でも持ちやすいサイズでギリギリまで画面を大きくした5.4インチスマートフォン「AQUOS ZETA SH-04F」
シャープの新しい「EDGEST」デザインにより画面保有率 81%を実現。

■ スペック
OS: Android 4.4.2 KitKat
CPU: Qualcomm Snapdragon 801 (MSM8974AB) Quad-core 2.3GHz
GPU: Adreno 330
RAM: 2GBROM: 32GB
サイズ: 140×74×9.3mm
重量: 154g
ディスプレイ: 5.4インチ IGZO 液晶 マルチタッチ 静電容量式
解像度: 1920×1080 Full-HD
カメラ: 13.1MP(背面 CMOS) LED フラッシュ付き 前面カメラ有り
ネットワーク: LTE / W-CDMA / GSM通信: WiFi 802.11 a/b/g/n/ac, Bluetooth 4.0
バッテリー: 3300mAh (バッテリー取外し不可)
その他: ワンセグ(フルセグ)、防水、おサイフ、テザリング、VoLTE 対応
※ VoLTE はソフトウエアアップデートにて対応予定。

287 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 21:59:37.03 ID:???O
ベロチューしたら恥ずかしがりそうだな

288 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 23:06:24.99 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

289 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 23:39:43.65 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

290 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 23:42:03.14 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

291 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 23:42:36.73 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

292 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 23:49:10.16 ID:???0
ホントにそう思うよ、自分も何回か説明した記憶がw
最近はスマホとかいじりながらながら見する人が多いのかね?

いきなり担任持たせたのは以前キャッチャーをやらせたのと同じ理由なんじゃないかな
校長は青志のそういう部分をすごく買ってたんだと思う


察してくれ


結局弱くては勝てないというドラマだったな
言葉の中では白尾のがよかったな
自分を頼る部員たちの言葉を嘘にしないように頑張っていたとか
孤独で辛いこともあったけどいつも変わらず笑っていたとか
ただ野球ができるだけの楽観的なキャラだと思ってたけど
そういう面もあったんだな

293 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 23:49:41.24 ID:???0
ホントにそう思うよ、自分も何回か説明した記憶がw
最近はスマホとかいじりながらながら見する人が多いのかね?

いきなり担任持たせたのは以前キャッチャーをやらせたのと同じ理由なんじゃないかな
校長は青志のそういう部分をすごく買ってたんだと思う


察してくれ


結局弱くては勝てないというドラマだったな
言葉の中では白尾のがよかったな
自分を頼る部員たちの言葉を嘘にしないように頑張っていたとか
孤独で辛いこともあったけどいつも変わらず笑っていたとか
ただ野球ができるだけの楽観的なキャラだと思ってたけど
そういう面もあったんだな

294 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/29(日) 23:50:10.62 ID:???0
細かい設定を全部覚えてないと駄目ってこともないでしょう
録画しないでリアタイ1回しか見ない人もいるだろうし
自分は青志が担任かどうかなんてどうでも良かったから覚えてなかったけど
それでも最後の言葉はすごく感動したけど

青志くんの人となりというか、プライベートをもっと描いてくれれば
もっと面白くなったと思うな。研究所の人がちょいちょい絡んでくるとか
全部見てたとしても、台詞等の一言一句全て覚えてられない
うっかり聞き逃してる場合だってある
皆が皆録画してるわけじゃないし、かぶりつきで見てるわけでもない


内容被っちゃったごめん
初回から数話青志がいろんなことにもどかしそうにしてて
イライラしてるのが伝わってなんか見なくてもいいかなこのドラマって思ってたんだよね
でも最終回まで見続けて生徒たちはもちろん青志が一番成長したなって感じた
自分でちゃんと過去にできたって言ってたし研究者としての言葉じゃなくちゃんと個々を見ての言葉だった
部員に向けて送った言葉の中でこういう解釈かって感心したのは白尾への言葉かな

とにかくこのドラマを最後まで見てよかったって思ったよ
前半で脱落せずにね
トロフィーで連載された璃子さんの記事を読んでみたかった


1年後の城徳は
樫山がピッチャーやっているんねぇ

295 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/30(月) 20:09:14.80 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

296 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/30(月) 20:09:52.66 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

297 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/30(月) 21:53:04.71 ID:???0
マジ、ベロチューしたい
http://www.dotup.org/uploda/www.dotup.org5158681.png

298 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/30(月) 21:57:15.69 ID:???0
久ぶりにロングのころのMay'nたん見てたけどロングも可愛いくていいな
襲っちまいそうだ唇奪いたい
http://www.dotup.org/uploda/www.dotup.org5158692.png
美味しそうな太ももとお尻
http://www.dotup.org/uploda/www.dotup.org5158698.png

299 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/30(月) 23:23:18.66 ID:???0
ホントにそう思うよ、自分も何回か説明した記憶がw
最近はスマホとかいじりながらながら見する人が多いのかね?

いきなり担任持たせたのは以前キャッチャーをやらせたのと同じ理由なんじゃないかな
校長は青志のそういう部分をすごく買ってたんだと思う


察してくれ


結局弱くては勝てないというドラマだったな
言葉の中では白尾のがよかったな
自分を頼る部員たちの言葉を嘘にしないように頑張っていたとか
孤独で辛いこともあったけどいつも変わらず笑っていたとか
ただ野球ができるだけの楽観的なキャラだと思ってたけど
そういう面もあったんだな

300 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/06/30(月) 23:23:43.68 ID:???0
細かい設定を全部覚えてないと駄目ってこともないでしょう
録画しないでリアタイ1回しか見ない人もいるだろうし
自分は青志が担任かどうかなんてどうでも良かったから覚えてなかったけど
それでも最後の言葉はすごく感動したけど

青志くんの人となりというか、プライベートをもっと描いてくれれば
もっと面白くなったと思うな。研究所の人がちょいちょい絡んでくるとか
全部見てたとしても、台詞等の一言一句全て覚えてられない
うっかり聞き逃してる場合だってある
皆が皆録画してるわけじゃないし、かぶりつきで見てるわけでもない


内容被っちゃったごめん
初回から数話青志がいろんなことにもどかしそうにしてて
イライラしてるのが伝わってなんか見なくてもいいかなこのドラマって思ってたんだよね
でも最終回まで見続けて生徒たちはもちろん青志が一番成長したなって感じた
自分でちゃんと過去にできたって言ってたし研究者としての言葉じゃなくちゃんと個々を見ての言葉だった
部員に向けて送った言葉の中でこういう解釈かって感心したのは白尾への言葉かな

とにかくこのドラマを最後まで見てよかったって思ったよ
前半で脱落せずにね
トロフィーで連載された璃子さんの記事を読んでみたかった


1年後の城徳は
樫山がピッチャーやっているんねぇ

301 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/07/01(火) 00:02:39.42 ID:???0
確率論に取り組もうとすると確率値やその分布を得るために積分が必要になる。確率変数X、その実現値x、確率密度関数f(x)とすれば、確率値は、

P(X≦ x)=∫f(y)dy (積分領域は[-∞,x])

という式になることはどんなテキストでも最初の方にある。
このホームページでもすでにいくつかの項で紹介したが確率密度関数に、
指数分布、正規分布、t分布などをモデルとして当てはめることでさまざまな分析をすすめることができる。

しかし確率変数は一筋縄で扱えない挙動をとって、その密度は単純ではない。
滑らかに変化する連続関数を取り扱っているうちは初等で習うリーマン積分で十分なのだが、
トゲトゲのランダムウォークのような連続だけれど滑らかとは到底いえない関数や、ひたすら不連続な関数をとりあつかおうとすると、リーマン積分では不足するために、
測度という新たな概念を導入したルベーグ積分が要求されてくる。

現代の確率論の基礎はルベーグ積分に負っていることは明らかだが、ルベーグ積分が登場するもっとも原始的な背景は、滑らかでない動きをする関数を相手にしたとき、
極限と積分の順序交換がたやすく考えられないとか、あまりにバラバラに数値が飛び散っている関数の積分をどのように考えたらよいのかという事柄から出発しているのである。

測度というのは、簡単に言えば「長さ」を表すもので、次元が大きくなれば「面積」、「体積」を意味する比較的単純な概念であるが、積分における「測度」を用いた議論のとっかかりには
集合と関数の解析への高みにいっきに駆け上ることが要求される。ルベーグ積分の分かり難い理由のひとつに、テキストの最初のほうに定義として立て続けに登場する測度と集合に対する焦点の絞りにくさや、
例題として取り上げられる関数の極限に対する戸惑いがあると思う。
現代数学の議論を進めていく上では、先行して置かれる公理と定義を理解することは避けて通れないハードルなのだが、
逐一その深みを理解することはなかなか大変な事柄であるし、数学の組み立ての基礎の部分をひとつひとつ納得していくことがファイナンスのために必ずしも不可欠とも思えない。しかし読み飛ばして進んでいくとまったく身につかない事態に陥る。

302 :ななしいさお@オマエモナゆりかご会:2014/07/01(火) 00:03:09.68 ID:???0
測度から積分、確率論に到る道筋をたゆたうことなく簡明に述べ切ることは、
とても私の手に負えるものではないが、ひっかかるものを多少なりとも解消すべくいくつかの判然としない事柄について
自分なりに作成したメモを紹介していきたいと思う。
本項以降は確率論のための測度・積分入門前後のコラムのようなものであって、定理の証明が行われることはないだろうし、
直観とイメージだけの説明になるかもしれないが、そんな中でなるほどそういうことだったのかと思われることが見つかることを期待したい。

したがってこれといった筋書きのないトピック中心の説明になるので、脈絡が読みきれず、とらえどころがなくなる心配があろう。
いくらちょっとしたお話のレベルとはいえ、目先の話しの方向も明らかでないと、お読みになられる方もお困りになるだろうから、とりあえずホップ−コルモゴロフの拡張定理に到達することを目標として議論を進めたい。
ホップ−コルモゴロフの拡張定理が確率論や確率過程論の基礎にあることは知っておられる方も多いだろう。
比較的読みやすいといわれるB.エクセンダールの「確率微分方程式−入門から応用まで」でははじめの12ページに登場している。
その内容を思い切って簡略化すれば次のようなものである。

「有限加法的確率空間(Ω,F,P)がある。測度PがFの生成するσ代数itaFの確率測度に拡張できるための必要十分条件は、PがitaFの上で完全加法的であることである。
そしてこの拡張は一意である。」

この定理は無限に続く試行に確率が計算できるための根拠をもたらす重要なものだが、当面この定理に到達し、理解するためのいくつかの話題をとりあげていこうと思う。
もし特段苦労することなくこの定理が理解できているなら、本項以降はお読みになる必要はない。
より高いレベルに挑戦されたい

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