Logo
Halaman Beranda
Pelajaran
Buku Catatan
Kamus
JLPT Latihan
Video
Tingkatkan
Umpan Balik
Logo
Halaman Beranda
Pelajaran
Buku Catatan
Kamus
JLPT Latihan
Video
Tingkatkan
Umpan Balik
Todaii Japanese
Switch language – current: id
Logo Japanese
[email protected]
(+84) 865 924 966
315 Truong Chinh, Ha Noi
www.todaiinews.com
DMCA.com Protection Status

Tentang Todaii Japanese

Kisah MerekPertanyaan UmumPanduan PenggunaKetentuan & KebijakanInformasi Pengembalian Dana

Jejaring Sosial

Logo facebookLogo instagram

Versi Aplikasi

AppstoreGoogle play

Aplikasi Lain

Todaii German
Todaii English
Todaii Chinese
Todaii Korean
DMCA.com Protection Status

Hak Cipta milik eUp Technology JSC

Copyright@2026

Kamus

Detail Kata

二項積

に対しては: ダブルドット積（二重点乗積）の定義には二通りあり、何れの意味で用いる規約になっているのかは文脈に注意すべきである。この二項積同士の積に対応する行列の演算はなく、このような定義を持ち出すことに疑問は無かろう。 通常のドット積（点乗積）が可換であるため、このダブルドット積（二重点乗積）もまたそうなる:

Kata Terkait

二項

項が二個あること。 また， 二個の項。

二項ヒープ

二項ヒープは二項木の集合として実装される（二分ヒープと比較すると、二分ヒープは単一の二分木から構成される）。二項木は再帰的に定義される。 次数 0の二項木は1つのノードをもつ。 次数 k の二項木は一つの根(root)をもち、その子はそれぞれ次数 k-1, k-2, …, 2, 1, 0の二項木の親である。

二項式

代数学における二項多項式あるいは二項式（にこうしき、英: bi­nomial）は、二つの項（各項はつまり単項式）の和となっている多項式をいう。二項式は単項式に次いで最も簡単な種類の多項式である。 二項式は二つの単項式の和となっている多項式をいうのだから、ひとつの不定元（あるいは変数）x に関する二項式

二項検定

test）は、2つのカテゴリに分類されたデータの比率が、理論的に期待される分布から有意に偏っているかどうかを、二項分布を利用して調べる統計学的検定であり、確率を直接求める方法（正確確率検定）の一つである。 二項検定はある事象の成功確率 π {\displaystyle \pi } に関する仮説： H 0 : π = π 0 {\displaystyle

二項分布

数学において、二項分布（にこうぶんぷ、英: binomial distribution）は、成功確率 p で成功か失敗のいずれかの結果となる試行（ベルヌーイ試行と呼ばれる）を独立に n 回行ったときの成功回数を確率変数Xとする離散確率分布である。 二項分布に基づく統計的有意性の検定は、二項検定と呼ばれている。

二項定理

初等代数学における二項定理（にこうていり、英: binomial theorem）または二項展開 (binomial expansion) とは、二項式の冪を代数的に展開した式を表したものである。 定理の主張から、冪 (x + y)n を展開すると、n次の項 (n k) xn−k yk (0 ≤ k

二項演算

数学において、二項演算（にこうえんざん、英: binary operation）は、数の四則演算（加減乗除）などの 「二つの数から新たな数を決定する規則」 を一般化した概念である。二項算法（にこうさんぽう）、結合などともいう。 集合 A 上で定義される 2 変数の写像 μ : A × A → A ;

二項関係

数学において、二項関係（にこうかんけい、英: binary relation）あるいは二変数関係 (dyadic relation, 2-place relation) は、集合 A の元からなる順序対のあつまりである。別な言い方をすれば、直積集合 A2 = A × A の部分集合を、集合 A 上の二項

二項級数

数学の特に初等解析学における二項級数（にこうきゅうすう、英: binomial series）は二項式の冪（べき）のマクローリン級数を言う。 具体的に、α を任意の複素数として、函数 f が f(x) = (1 + x)α で与えられるとき、マクローリン展開 ( 1 + x ) α = ∑ k =

二項係数

において x = 1 かつ y = 1 とすれば得られる。これはパスカルの三角形の各行において現れる全ての数を足し合わせれば 2 の整数冪になると言っても同じである。この事実の組合せ論的解釈は二通りに数える論法（英語版） (double counting) で n元-集合 S の位数 i (i =

二項分類

減る。あるいは、工場での品質管理で言えば、問題のない製品を捨てることが減って、損失が減ることになる。 感度と特異度の関係や分類器の性能は、受信者操作特性曲線を使って視覚化、研究できる。 理論上、感度と特異度は独立しており、共に100%を達成することも可能である（人間が青のボールと赤の

二項対立

婚者と独身者、白と黒、運動と静止、明と暗のように、相対立する一対の概念を二項対立という。二項対立は、言語学者のソシュールや人類学者のレヴィストロースなどの構造主義の学者に由来する分類概念である。二項対立で注意すべきことを挙げる。 言葉の意味は対立する言葉と比較してはじめてわかる。

二項型多項式列

二項型の定義に基づけば、二項定理の主張は「冪函数列 {xn : n = 0, 1, 2, …} は二項型多項式列を成す」ことと言い表せる。 降冪函数列 {(x)n = x(x − 1)(x − 2)⋯(x − n + 1) : n = 0, 1, 2, …} は二項型の多項式列である（ただし、空積の規約により

ポアソン二項分布

ポアソン二項分布（ポアソンにこうぶんぷ、英: Poisson binomial distribution）とは、統計学および確率論における独立なベルヌーイ試行の和として定義される離散確率分布である。 別の言い方をすれば、これは成功確率がそれぞれ p1, p2 , …, pn でありそれぞれ独立な n

項

首の後ろの部分。 「うなじ」「うなだれる」「うなずく」など， 他の語の上に付いて複合語をつくる。

項

首の後ろの部分。 えりくび。 「～を垂れる」

項

えりくび。 「～をつかみ， 逆様に取つて伏せ/義経記 7」

項

(1)事柄を順序だてて分けたときの， 一つ一つ。 箇条書きにしたものの各条。 項目。 事項。 「次の各～に答えよ」 (2)〔数〕（ア）多項式を構成するそれぞれの単項式。 （イ）数列・級数で， そのおのおのの数や式。 (3)首の後ろの部分。 くびすじ。 えりくび。 「～を掴んでむずと引き寄せ/義経記 3」

負の二項分布

負の二項分布（ふのにこうぶんぷ、英: negative binomial distribution）は、離散確率分布の一つ。確率 p で成功する独立なベルヌーイ試行が繰り返された時の成功回数の分布を表すという意味で二項分布によく似ているが、負の二項分布では試行回数があらかじめ決められておらず、r