Logo
ပင်မစာမျက်နှာ
သင်ခန်းစာများ
မှတ်စုစာအုပ်
အဘိဓာန်
JLPT Test
ဗီဒီယို
အဆင့်မြှင့်ရန်
အကြံပြုချက်
Logo
ပင်မစာမျက်နှာ
သင်ခန်းစာများ
မှတ်စုစာအုပ်
အဘိဓာန်
JLPT Test
ဗီဒီယို
အဆင့်မြှင့်ရန်
အကြံပြုချက်
Todaii Japanese
Switch language – current: my
Logo Japanese
[email protected]
(+84) 865 924 966
315 Truong Chinh, Ha Noi
www.todaiinews.com
DMCA.com Protection Status

Todaii Japanese အကြောင်း

အမှတ်တံဆိပ်ဇာတ်လမ်းမကြာခဏမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများအသုံးပြုသူလမ်းညွှန်စည်းမျဉ်းနှင့် မူဝါဒငွေပြန်အမ်းအချက်အလက်

လူမှုကွန်ယက်

Logo facebookLogo instagram

အက်ပ်ဗားရှင်း

AppstoreGoogle play

အခြားအက်ပ်များ

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

မူပိုင်ခွင့်သည် eUp Technology JSC ၏ပိုင်ဆိုင်မှုဖြစ်သည်

Copyright@2026

စကားဝှက်

စကားလုံးအသေးစိတ်

離散群

R（標準的な距離位相をいれる）の離散部分群であるが，有理数の全体 Q は離散部分群ではない．離散群とは離散位相を備えた位相群である． 任意の群には離散位相を与えることができる．離散空間からの任意の写像は連続であるから，離散群の間の位相的準同型はちょうどその群の間の群準同型である．したがって，群の圏と離散

ဆက်စပ်စကားလုံးများ

離散化

数学において、離散化 (discretization) 連続関数、モデル、変数、方程式を離散的な対応する物へ移す過程のこと。この過程は普通、それらをデジタルコンピュータ上での数値評価および実装に適したものにするために最初に行われるステップである。二分化 (dichotomization) は離散

群分離

核分裂生成物（fission product；FP）や超ウラン元素（Transuranic；TRU）などが含まれている。この核分裂生成物の中には1000年程度の長寿命核種であり相対的毒性が高い 90Sr および 137Cs 並びに超ウラン元素の中にはさらにそれを超える超長寿命核種で相対的毒性

離散対数

代数学における離散対数（りさんたいすう、英: discrete logarithm）とは、通常の対数の群論的な類似物である。 離散対数を計算する問題は整数の因数分解と以下の点が共通している： 両方とも難しい（量子コンピュータ以外では効率的に解くアルゴリズムが得られていない） 片方に対するアルゴリズムはしばしばもう片方にも利用できる

離散数学

他に、学校教育の領域で教えられているものには行列、集合、順列・組合せ、論理と証明、帰納法と漸化式、数列などがある。それら以外で、金融経済や産業経済の領域で科学技術として利用されているものにはゲーム理論、マルコフ連鎖、社会選択理論、投票理論、ビンパッキング問題、記号論などがある。

離散信号

離散信号（英: Discrete signal）もしくは離散時間信号（英: Discrete-time signal）は、連続信号を標本化した信号の時系列である。連続信号とは違い、離散信号は連続信号の関数ではないが量の系列である、つまり離散的な整数の範囲の関数である。これらの系列の値を「標本値（sample）」という。

離散空間

数学の位相空間論周辺分野における離散空間（りさんくうかん、英: discrete space）は、その点がすべてある意味で互いに「孤立」しているような空間で、位相空間（またはそれと同様の構造）の非常に単純で極端な例の一つを与える。 X を集合とする。 X 上の離散位相 (discrete topology)

離散家族

離散家族（りさんかぞく）は、朝鮮半島内で起きている社会問題である。朝鮮半島の南北分断の結果、大韓民国（韓国）と朝鮮民主主義人民共和国（北朝鮮）との間で離れ離れになってしまった家族を指す。 第二次世界大戦終結後に、朝鮮半島は日本の統治下から脱する事が決まったが、同時に連合国の政策で連合国軍の軍事占領下

離散測度

\backslash \{s_{1},s_{2},\dots \})=0} を満たすようなものが存在することを言う。 実数直線上の離散測度の例として最も簡単なものは、ディラックのデルタ関数 δ {\displaystyle \delta } である。実際 δ ( R ∖ { 0 } ) = 0 {\displaystyle

離散フーリエ変換

離散フーリエ変換（りさんフーリエへんかん、英語: discrete Fourier transform、DFT）とは次式で定義される変換で、フーリエ変換に類似したものであり、信号処理などで離散化されたデジタル信号の周波数解析などによく使われる。また偏微分方程式や畳み込み積分の数値計算を効率的に行うた

離散コサイン変換

離散コサイン変換（りさんコサインへんかん、英: discrete cosine transform、DCT）は、離散信号を周波数領域へ変換する方法の一つである。 DCTは、有限数列を、余弦関数数列 cos(nk) を基底とする一次結合（つまり、適切な周波数と振幅のコサイン

離散ウェーブレット変換

離散ウェーブレット変換（りさんウェーブレットへんかん、英: Discrete wavelet transform, DWT）は、数値解析や関数解析において、離散的にサンプリングされたウェーブレットを用いたウェーブレット変換のアルゴリズムである。本来は異なる物だが、多くのソフトウェ

グラフ (離散数学)

直並列グラフ (series-parallel graph)  ハイパーグラフでは、1つの辺が2つ以上の頂点と接合可能である。 無向グラフは、1次元単体（辺）と 0次元単体（頂点）からなる単体複体と見なすことも可能である。複体はより高次元の単体を容認しうるので、それ自体がグラフの一般化である。 全てのグラフはマトロイドを持ちうる。

離散化誤差

誤差（英:Discretization error）あるいは切り捨て誤差（英:Truncation error）は、連続変数の関数をコンピューターで有限個数（たとえば格子モデル（英語版）上）の計算で表現することに起因する誤差。一般的に、格子の間隔を狭くすることなどによって離散化誤差を減らすことができるが、計算量は増加する。

離散幾何学

この領域のトピックには以下が含まれる。 スペルナーの補題（英語版） 正則地図（英語版） 離散群とは離散位相を備えた群のことであり、この位相により位相群となる。また、ある位相群の離散部分群とは相対位相が離散であるような部分群のことである。例えば、（通常の距離位相を伴う）整数 Z の加法群は実数 R の加法群の離散部分群となるが、有理数

離散付値環

の近傍で定義された（すなわち有限値の）すべての実数値有理関数と同一視できる（近傍は関数に依存する）。それは離散付値環である。"唯一の"既約元は X であり付値は各関数 f に対し 0 における零点の位数（0 でもかまわない）を割り当てる。この例は非特異な点の近くの一般

離散一様分布

離散一様分布（りさんいちようぶんぷ、英: discrete uniform distribution）は、確率論や統計学における離散確率分布の一種であり、有限集合の全ての値について、等しく確からしい場合である。 確率変数が n 個の値 k1, k2, …, kn を同じ確率でとりうるとき、離散一様分布と言える。任意の

離散確率分布

離散確率分布（りさんかくりつぶんぷ、英: discrete probability distribution）や離散型確率分布（りさんがたかくりつぶんぷ）は、確率論や統計学において、0 でない確率をとる確率変数値が高々可算個である確率分布のことである。 累積分布関数値が高々可算個であることと同値である。

散散

※一※ （形動） (1)程度がはなはだしいさま。 不快になるほど激しいさま。 「～にからかわれた」 (2)ひどい目にあわせるさま。 また， ひどい目にあってみじめなさま。 「～にやっつける」「雨で運動会は～だった」 (3)こなごなに砕け散るさま。 ばらばらになるさま。 「この弓とりの法師がいただきに落ちて， つぶれて～に散りぬ/著聞 12」 ※二※ （副） {※一※(1)}に同じ。 さんざ。 「～考えて選んだ道」「～遊んで， 今さら金がないとは何だ」

修正離散コサイン変換

修正離散コサイン変換（しゅうせいりさんコサインへんかん）または変形離散コサイン変換 (modified discrete cosine transform; MDCT) とは、離散時間信号のサンプル値の系列を時間領域から周波数領域へ変換する離散時間信号処理技法の一種である。