- 関数解析入門 - 名古屋大学
R R C これは解析学の原点とでもいうべきもので、様々なことがこれから派生ないし生成されることになる。 そういったものの一つとして、次の定理も参考までに挙げておく(証明については付録Aを見よ)。 定理1 2 距離空間Xに対して、次の3条件は同値である。
- スライド 1 - 東京大学
二次元解析で最も実用性が高い要素アイソパラメトリック四辺形要素(二次要素)Æ EASYσの2-3 対称条件の考慮 対称性を利用すれば解析領域が減り、効率的な解析が全く精度を落とさずに可能になる。 Æ境界条件に注意が必要
- 数値解析#1. PDF
しかし,数値解析的な方法としてそれ以外にも技術的分野で用いられている解法がある #14 では数値解析として非常に有効な他の方法として 有限要素法,高速フーリエ変換(FFT), ウェーブレット変換(Wevelet), 多変量解析等について簡単に述べる
- 解析学 - 東京大学
講義目的 解析学とは極限( 関数の極限、数列の極限)にかかわる数学といえます。微積分学は解析学の入門部分であり、それまで独立に発展していた微分法( 速度、最大最小を求める方法)・積分法(面積、体積を求める方法) が互いに逆演算であることを見抜いたNewton, Leibnizがはじめたものと言え
- 数学解析 - 明治大学
「数学解析」の内容は、微分積分学に現れる極限について、定義と基本的な性質を解説するというものである( より詳しいことはシラバスを読んで下さい)。ここに書かれていること自体が重要ということもあるが、この講義を通じて極限を扱う議論に慣れてもらって、さらに進んだこと( 例えば
- 応用例で見るフーリエ解析 - GitHub Pages
2 講演内容 はじめにフーリエ解析の起源を紹介し,フーリエ級数とフーリエ変換の性質を簡単に説明した後, それぞれの応用例を紹介したいと思う フーリエ級数の応用例としては簡単な初期条件の熱方程式の解法を, フーリエ変換の応用例としては,CT(Computer Tomography)撮影法における二次元画像の
- parsing-techniques
为了满足读者的需求, 同时也是我们自身的愿望, 我们出版了第二版。尽管解析技术不是快速发展的领域, 但是他依然在向前发展。 当第一版在1990 年出版的时候,只有一个简单的并且局限性相当大的线性时间字符串解析算法(algorithm for linear-time substring parsing)。
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