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Detail Kata

最小化

心理学における最小化(さいしょうか、Minimisation)とは、欺瞞の一つであり、受け入れがたい状況において否認と合理化を組み合わせた防衛機制である。対義語は「大げさ」。起こった出来事や発生した感情について、それを最小化する、軽視することにより罪悪感を軽視する一般的戦略である。関連する語句には以下がある。

Kata Terkait

最小

最も小さいこと。 ⇔ 最大 「世界~の独立国」「~限度」

最適化

最適化すべき関数を持つとは限らず、複雑な制約の中で実行可能な解を求めるものも含まれる。 最適化問題 - 数理最適化で解くために数学的に定式化された問題。 組合せ最適化 - 数理最適化の中でも実行可能領域が離散的な問題を扱う分野。またはその問題。 並列最適化 - 数理最適

最大と最小

著名人の発言であるが、数学的には反する点がある。 秤における「最小測定量」とはそのはかりで精度の保証ができる最小の測定値の事を示し、目盛の最小値の事ではない(目盛の最大値は「ひょう量」と呼ばれる。)。 ^ a b c 単数形が "-um", 複数形は "-a" ^ a ∨ b {\displaystyle

逐次最小問題最適化法

アルゴリズムは次のように進行する: 最適化問題のKKT条件を破るラグランジュ乗数 α 1 {\displaystyle \alpha _{1}} を見つける。 第2の乗数 α 2 {\displaystyle \alpha _{2}} を選び、組 ( α 1 , α

クエリ最適化

を実行する最も効率的な方法を決定する。クエリオプティマイザ (query optimizer) とも言う。クエリオプティマイザは、入力されたクエリについて考えられるクエリ実行計画群を評価し、どれが最も効率的か決定する。コストに基づいたクエリオプティマイザでは、個々の計画のコストを見積もり、最もコス

ランディングページ最適化

ランディングページ最適化では、ターゲットとなる閲覧者に向けてより訴えかけるコンテンツやビジュアルをページ上で提供することを目的としている。 LPOにはターゲティング方法に基づく三つのタイプが存在する。 連想コンテンツターゲティング(Associative content

最適化モデル

最適化モデル(さいてきかモデル)は、生物の行動などの進化に関する作業仮説の一つ。生物の行動や形質は得られる利益が最大になるように行われているという考え方。最適化仮説、最適戦略説、あるいは単に最適説とも呼ばれる。 最適化モデルは行動生態学の発展初期を支えた考え方のひとつである。基本は、生物の行動は生活

コンパイラ最適化

主にループを操作する最適化技法として、以下のものがある。 帰納変数解析 ループ内の変数がループ変数の簡単な式で計算されている場合(例えば、j:= i*4)、ループ変数の更新時に同時にその変数も更新できる(例で言えば、i:=i+1 なら j:=j+4)。これは一種の演算子強度低減であり、同時にループ変数

凸最適化

凸最適化(とつさいてきか)とは最適化問題の分野のひとつで、凸集合上の凸関数の最小化問題である。 凸最小化問題は一般的な最適化問題よりも簡単に最適化が可能であり、局所的な最小値が大域的な最小値と一致する性質をもつ。 実ベクトル空間 X {\displaystyle X} 上の実数値凸関数 f : X

小説化

小説化(しょうせつか)とは、小説以外の表現手法やメディアで既に作成・発表された作品を、小説の手法で表現しなおして発表する事。 古典文学、音楽、映画、漫画、ドラマ、コンピュータゲームなど、あらゆる創作物が対象とされ、特にサブカルチャーの分野では英語に由来するノベライズ(novelize)と言う表記が

利潤最大化

最大限に利潤を求めた場合ですら企業の利潤はゼロとなり、利潤最大化を目指さない場合はマイナスとなる。つまり、利潤の最大化を目指さない企業というものは、何らかの参入障壁を形成しているか、あるいは政府などからの補助を受けているかでなければ存続できない。これらは一般に社会厚生を損ねる要因となる。利潤最大化

効用最大化

効用最大化(こうようさいだいか、英: utility maximization)とは、予算の範囲内で効用を最大にする消費計画を選択する消費者の行動を言う。 S ⊂ R ≥ 0 n {\displaystyle S\subset \mathbb {R} _{\geq 0}^{n}} 上の選好関係 ≿

数理最適化

数学の計算機科学やオペレーションズリサーチの分野における数理最適化(すうりさいてきか、英: mathematical optimization)または数理計画法(英: mathematical programming)とは、(ある条件に関して)最もよい元を、利用可能な集合から選択することをいう。

最適化問題

{\displaystyle x} が集合 A {\displaystyle A} に含まれるという条件のことを制約条件、制約関数(英: constraint,constraint function)と呼ぶ。制約条件の集合 A を実行可能領域(英: feasible region)あるいは許容領域と呼び、そ

エントロピー最大化モデル

エントロピー最大化モデル(エントロピーさいだいかモデル、英語: Entropy Maximising Models)は、アラン・G・ウィルソン(英語版)により導出された空間的相互作用モデルである。このモデルではエントロピーの概念が使用されており、モデル式は統計力学的な方法で、パーソント

最大値最小値定理

初等解析学における最大値・最小値の定理または最大値の定理(さいだいちのていり、英: extreme value theorem; 極値定理)は、実数値函数 f が有界閉区間 [a,b] 上で連続ならば f は最大値および最小値にそれぞれ少なくとも一点で到達することを述べるものである。式で書けば、適当な実数

最大フロー最小カット定理

最大フロー最小カット定理(さいだいフローさいしょうカットていり、英: Max-flow min-cut theorem)は、フローネットワークにおける最大フロー問題についての定理である。これは、ネットワークに流れる「もの」の最大流量が、ボトルネックによって決まることを意味している。線形計画法について

最小二乗法

最小二乗法(さいしょうにじょうほう、さいしょうじじょうほう;最小自乗法とも書く、英: least squares method)は、誤差を伴う測定値の処理において、その誤差の二乗の和を最小にするようにし、最も確からしい関係式を求める方法である。測定で得られた数値の組を、適当なモデルから想定される1

最小記述長

により導入された。MDLでは、データをモデルを用いて圧縮・送信する際の符号長の最小化を考える。これはノイズを含むデータから意味のある規則性を抽出することにあたる。 最小記述長原理に基づくモデル選択指標としてNormalized Maximum Likelihood (NML)と、その罰則項を漸近展開して得られるFisher