SlideShare a Scribd company logo
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法
Homotopy法による非線形方程式の解法

More Related Content

What's hot (20)

【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
Deep Learning JP
 
最適輸送入門
最適輸送入門最適輸送入門
最適輸送入門
joisino
 
ベイズ最適化によるハイパラーパラメータ探索
ベイズ最適化によるハイパラーパラメータ探索ベイズ最適化によるハイパラーパラメータ探索
ベイズ最適化によるハイパラーパラメータ探索
西岡 賢一郎
 
【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ
【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ
【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ
Deep Learning JP
 
PRMLの線形回帰モデル(線形基底関数モデル)
PRMLの線形回帰モデル(線形基底関数モデル)PRMLの線形回帰モデル(線形基底関数モデル)
PRMLの線形回帰モデル(線形基底関数モデル)
Yasunori Ozaki
 
状態空間モデルの考え方・使い方 - TokyoR #38
状態空間モデルの考え方・使い方 - TokyoR #38状態空間モデルの考え方・使い方 - TokyoR #38
状態空間モデルの考え方・使い方 - TokyoR #38
horihorio
 
近年のHierarchical Vision Transformer
近年のHierarchical Vision Transformer近年のHierarchical Vision Transformer
近年のHierarchical Vision Transformer
Yusuke Uchida
 
[DL輪読会]Wasserstein GAN/Towards Principled Methods for Training Generative Adv...
[DL輪読会]Wasserstein GAN/Towards Principled Methods for Training Generative Adv...[DL輪読会]Wasserstein GAN/Towards Principled Methods for Training Generative Adv...
[DL輪読会]Wasserstein GAN/Towards Principled Methods for Training Generative Adv...
Deep Learning JP
 
PRML第6章「カーネル法」
PRML第6章「カーネル法」PRML第6章「カーネル法」
PRML第6章「カーネル法」
Keisuke Sugawara
 
[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models
[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models
[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models
Deep Learning JP
 
[DL輪読会]Neural Ordinary Differential Equations
[DL輪読会]Neural Ordinary Differential Equations[DL輪読会]Neural Ordinary Differential Equations
[DL輪読会]Neural Ordinary Differential Equations
Deep Learning JP
 
Triplet Loss 徹底解説
Triplet Loss 徹底解説Triplet Loss 徹底解説
Triplet Loss 徹底解説
tancoro
 
【DL輪読会】NeRF-VAE: A Geometry Aware 3D Scene Generative Model
【DL輪読会】NeRF-VAE: A Geometry Aware 3D Scene Generative Model【DL輪読会】NeRF-VAE: A Geometry Aware 3D Scene Generative Model
【DL輪読会】NeRF-VAE: A Geometry Aware 3D Scene Generative Model
Deep Learning JP
 
畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化
畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化
畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化
Yusuke Uchida
 
ベイズ深層学習5章 ニューラルネットワークのベイズ推論 Bayesian deep learning
ベイズ深層学習5章 ニューラルネットワークのベイズ推論 Bayesian deep learningベイズ深層学習5章 ニューラルネットワークのベイズ推論 Bayesian deep learning
ベイズ深層学習5章 ニューラルネットワークのベイズ推論 Bayesian deep learning
ssuserca2822
 
機械学習モデルの判断根拠の説明
機械学習モデルの判断根拠の説明機械学習モデルの判断根拠の説明
機械学習モデルの判断根拠の説明
Satoshi Hara
 
[DL輪読会]Convolutional Conditional Neural Processesと Neural Processes Familyの紹介
[DL輪読会]Convolutional Conditional Neural Processesと Neural Processes Familyの紹介[DL輪読会]Convolutional Conditional Neural Processesと Neural Processes Familyの紹介
[DL輪読会]Convolutional Conditional Neural Processesと Neural Processes Familyの紹介
Deep Learning JP
 
リプシッツ連続性に基づく勾配法・ニュートン型手法の計算量解析
リプシッツ連続性に基づく勾配法・ニュートン型手法の計算量解析リプシッツ連続性に基づく勾配法・ニュートン型手法の計算量解析
リプシッツ連続性に基づく勾配法・ニュートン型手法の計算量解析
京都大学大学院情報学研究科数理工学専攻
 
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで
Yahoo!デベロッパーネットワーク
 
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM) 一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
一般化線形モデル (GLM) & 一般化加法モデル(GAM)
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
 
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
Deep Learning JP
 
最適輸送入門
最適輸送入門最適輸送入門
最適輸送入門
joisino
 
ベイズ最適化によるハイパラーパラメータ探索
ベイズ最適化によるハイパラーパラメータ探索ベイズ最適化によるハイパラーパラメータ探索
ベイズ最適化によるハイパラーパラメータ探索
西岡 賢一郎
 
【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ
【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ
【DL輪読会】ViT + Self Supervised Learningまとめ
Deep Learning JP
 
PRMLの線形回帰モデル(線形基底関数モデル)
PRMLの線形回帰モデル(線形基底関数モデル)PRMLの線形回帰モデル(線形基底関数モデル)
PRMLの線形回帰モデル(線形基底関数モデル)
Yasunori Ozaki
 
状態空間モデルの考え方・使い方 - TokyoR #38
状態空間モデルの考え方・使い方 - TokyoR #38状態空間モデルの考え方・使い方 - TokyoR #38
状態空間モデルの考え方・使い方 - TokyoR #38
horihorio
 
近年のHierarchical Vision Transformer
近年のHierarchical Vision Transformer近年のHierarchical Vision Transformer
近年のHierarchical Vision Transformer
Yusuke Uchida
 
[DL輪読会]Wasserstein GAN/Towards Principled Methods for Training Generative Adv...
[DL輪読会]Wasserstein GAN/Towards Principled Methods for Training Generative Adv...[DL輪読会]Wasserstein GAN/Towards Principled Methods for Training Generative Adv...
[DL輪読会]Wasserstein GAN/Towards Principled Methods for Training Generative Adv...
Deep Learning JP
 
PRML第6章「カーネル法」
PRML第6章「カーネル法」PRML第6章「カーネル法」
PRML第6章「カーネル法」
Keisuke Sugawara
 
[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models
[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models
[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models
Deep Learning JP
 
[DL輪読会]Neural Ordinary Differential Equations
[DL輪読会]Neural Ordinary Differential Equations[DL輪読会]Neural Ordinary Differential Equations
[DL輪読会]Neural Ordinary Differential Equations
Deep Learning JP
 
Triplet Loss 徹底解説
Triplet Loss 徹底解説Triplet Loss 徹底解説
Triplet Loss 徹底解説
tancoro
 
【DL輪読会】NeRF-VAE: A Geometry Aware 3D Scene Generative Model
【DL輪読会】NeRF-VAE: A Geometry Aware 3D Scene Generative Model【DL輪読会】NeRF-VAE: A Geometry Aware 3D Scene Generative Model
【DL輪読会】NeRF-VAE: A Geometry Aware 3D Scene Generative Model
Deep Learning JP
 
畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化
畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化
畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化
Yusuke Uchida
 
ベイズ深層学習5章 ニューラルネットワークのベイズ推論 Bayesian deep learning
ベイズ深層学習5章 ニューラルネットワークのベイズ推論 Bayesian deep learningベイズ深層学習5章 ニューラルネットワークのベイズ推論 Bayesian deep learning
ベイズ深層学習5章 ニューラルネットワークのベイズ推論 Bayesian deep learning
ssuserca2822
 
機械学習モデルの判断根拠の説明
機械学習モデルの判断根拠の説明機械学習モデルの判断根拠の説明
機械学習モデルの判断根拠の説明
Satoshi Hara
 
[DL輪読会]Convolutional Conditional Neural Processesと Neural Processes Familyの紹介
[DL輪読会]Convolutional Conditional Neural Processesと Neural Processes Familyの紹介[DL輪読会]Convolutional Conditional Neural Processesと Neural Processes Familyの紹介
[DL輪読会]Convolutional Conditional Neural Processesと Neural Processes Familyの紹介
Deep Learning JP
 
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで
Yahoo!デベロッパーネットワーク
 

More from Hideo Hirose (20)

データを読み取る感性
データを読み取る感性データを読み取る感性
データを読み取る感性
Hideo Hirose
 
データを読む感性
データを読む感性データを読む感性
データを読む感性
Hideo Hirose
 
Derivative of sine function: A graphical explanation
Derivative of sine function: A graphical explanationDerivative of sine function: A graphical explanation
Derivative of sine function: A graphical explanation
Hideo Hirose
 
Success/Failure Prediction for Final Examination using the Trend of Weekly On...
Success/Failure Prediction for Final Examination using the Trend of Weekly On...Success/Failure Prediction for Final Examination using the Trend of Weekly On...
Success/Failure Prediction for Final Examination using the Trend of Weekly On...
Hideo Hirose
 
Attendance to Lectures is Crucial in Order Not to Drop Out
Attendance to Lectures is Crucial in Order Not to Drop OutAttendance to Lectures is Crucial in Order Not to Drop Out
Attendance to Lectures is Crucial in Order Not to Drop Out
Hideo Hirose
 
HTT vs. HTH
HTT vs. HTHHTT vs. HTH
HTT vs. HTH
Hideo Hirose
 
統計の世界:予測を扱う科学 Statistics World: A Science of Prediction
統計の世界:予測を扱う科学 Statistics World: A Science of Prediction統計の世界:予測を扱う科学 Statistics World: A Science of Prediction
統計の世界:予測を扱う科学 Statistics World: A Science of Prediction
Hideo Hirose
 
Solve [X^2=A], where A is a matrix
Solve [X^2=A], where A is a matrixSolve [X^2=A], where A is a matrix
Solve [X^2=A], where A is a matrix
Hideo Hirose
 
コーヒーはホットかアイスか 意外なことが分かった
コーヒーはホットかアイスか 意外なことが分かったコーヒーはホットかアイスか 意外なことが分かった
コーヒーはホットかアイスか 意外なことが分かった
Hideo Hirose
 
多変数の極値問題は解析と線形代数の融合だ
多変数の極値問題は解析と線形代数の融合だ多変数の極値問題は解析と線形代数の融合だ
多変数の極値問題は解析と線形代数の融合だ
Hideo Hirose
 
Different classification results under different criteria, distance and proba...
Different classification results under different criteria, distance and proba...Different classification results under different criteria, distance and proba...
Different classification results under different criteria, distance and proba...
Hideo Hirose
 
漸近理論をスライド1枚で(フォローアッププログラムクラス講義07132016)
漸近理論をスライド1枚で(フォローアッププログラムクラス講義07132016)漸近理論をスライド1枚で(フォローアッププログラムクラス講義07132016)
漸近理論をスライド1枚で(フォローアッププログラムクラス講義07132016)
Hideo Hirose
 
雷の波形は指数関数(フォローアッププログラムクラス講義07072016)
雷の波形は指数関数(フォローアッププログラムクラス講義07072016)雷の波形は指数関数(フォローアッププログラムクラス講義07072016)
雷の波形は指数関数(フォローアッププログラムクラス講義07072016)
Hideo Hirose
 
微分は約分ではない(フォローアッププログラムクラス講義06152016)
微分は約分ではない(フォローアッププログラムクラス講義06152016)微分は約分ではない(フォローアッププログラムクラス講義06152016)
微分は約分ではない(フォローアッププログラムクラス講義06152016)
Hideo Hirose
 
Interesting but difficult problem: find the optimum saury layout on a gridiro...
Interesting but difficult problem: find the optimum saury layout on a gridiro...Interesting but difficult problem: find the optimum saury layout on a gridiro...
Interesting but difficult problem: find the optimum saury layout on a gridiro...
Hideo Hirose
 
Central Limit Theorem & Galton Board
Central Limit Theorem & Galton BoardCentral Limit Theorem & Galton Board
Central Limit Theorem & Galton Board
Hideo Hirose
 
回路方程式, ポアソン方程式, 中心極限定理による最適なサンマの焼き方
回路方程式, ポアソン方程式, 中心極限定理による最適なサンマの焼き方回路方程式, ポアソン方程式, 中心極限定理による最適なサンマの焼き方
回路方程式, ポアソン方程式, 中心極限定理による最適なサンマの焼き方
Hideo Hirose
 
Extended cumulative exposure model, ecem
Extended cumulative exposure model, ecemExtended cumulative exposure model, ecem
Extended cumulative exposure model, ecem
Hideo Hirose
 
「科学=予測」Science cafe 2011 june 10
「科学=予測」Science cafe 2011 june 10「科学=予測」Science cafe 2011 june 10
「科学=予測」Science cafe 2011 june 10
Hideo Hirose
 
Parameter estimation for the truncated weibull model using the ordinary diffe...
Parameter estimation for the truncated weibull model using the ordinary diffe...Parameter estimation for the truncated weibull model using the ordinary diffe...
Parameter estimation for the truncated weibull model using the ordinary diffe...
Hideo Hirose
 
データを読み取る感性
データを読み取る感性データを読み取る感性
データを読み取る感性
Hideo Hirose
 
データを読む感性
データを読む感性データを読む感性
データを読む感性
Hideo Hirose
 
Derivative of sine function: A graphical explanation
Derivative of sine function: A graphical explanationDerivative of sine function: A graphical explanation
Derivative of sine function: A graphical explanation
Hideo Hirose
 
Success/Failure Prediction for Final Examination using the Trend of Weekly On...
Success/Failure Prediction for Final Examination using the Trend of Weekly On...Success/Failure Prediction for Final Examination using the Trend of Weekly On...
Success/Failure Prediction for Final Examination using the Trend of Weekly On...
Hideo Hirose
 
Attendance to Lectures is Crucial in Order Not to Drop Out
Attendance to Lectures is Crucial in Order Not to Drop OutAttendance to Lectures is Crucial in Order Not to Drop Out
Attendance to Lectures is Crucial in Order Not to Drop Out
Hideo Hirose
 
統計の世界:予測を扱う科学 Statistics World: A Science of Prediction
統計の世界:予測を扱う科学 Statistics World: A Science of Prediction統計の世界:予測を扱う科学 Statistics World: A Science of Prediction
統計の世界:予測を扱う科学 Statistics World: A Science of Prediction
Hideo Hirose
 
Solve [X^2=A], where A is a matrix
Solve [X^2=A], where A is a matrixSolve [X^2=A], where A is a matrix
Solve [X^2=A], where A is a matrix
Hideo Hirose
 
コーヒーはホットかアイスか 意外なことが分かった
コーヒーはホットかアイスか 意外なことが分かったコーヒーはホットかアイスか 意外なことが分かった
コーヒーはホットかアイスか 意外なことが分かった
Hideo Hirose
 
多変数の極値問題は解析と線形代数の融合だ
多変数の極値問題は解析と線形代数の融合だ多変数の極値問題は解析と線形代数の融合だ
多変数の極値問題は解析と線形代数の融合だ
Hideo Hirose
 
Different classification results under different criteria, distance and proba...
Different classification results under different criteria, distance and proba...Different classification results under different criteria, distance and proba...
Different classification results under different criteria, distance and proba...
Hideo Hirose
 
漸近理論をスライド1枚で(フォローアッププログラムクラス講義07132016)
漸近理論をスライド1枚で(フォローアッププログラムクラス講義07132016)漸近理論をスライド1枚で(フォローアッププログラムクラス講義07132016)
漸近理論をスライド1枚で(フォローアッププログラムクラス講義07132016)
Hideo Hirose
 
雷の波形は指数関数(フォローアッププログラムクラス講義07072016)
雷の波形は指数関数(フォローアッププログラムクラス講義07072016)雷の波形は指数関数(フォローアッププログラムクラス講義07072016)
雷の波形は指数関数(フォローアッププログラムクラス講義07072016)
Hideo Hirose
 
微分は約分ではない(フォローアッププログラムクラス講義06152016)
微分は約分ではない(フォローアッププログラムクラス講義06152016)微分は約分ではない(フォローアッププログラムクラス講義06152016)
微分は約分ではない(フォローアッププログラムクラス講義06152016)
Hideo Hirose
 
Interesting but difficult problem: find the optimum saury layout on a gridiro...
Interesting but difficult problem: find the optimum saury layout on a gridiro...Interesting but difficult problem: find the optimum saury layout on a gridiro...
Interesting but difficult problem: find the optimum saury layout on a gridiro...
Hideo Hirose
 
Central Limit Theorem & Galton Board
Central Limit Theorem & Galton BoardCentral Limit Theorem & Galton Board
Central Limit Theorem & Galton Board
Hideo Hirose
 
回路方程式, ポアソン方程式, 中心極限定理による最適なサンマの焼き方
回路方程式, ポアソン方程式, 中心極限定理による最適なサンマの焼き方回路方程式, ポアソン方程式, 中心極限定理による最適なサンマの焼き方
回路方程式, ポアソン方程式, 中心極限定理による最適なサンマの焼き方
Hideo Hirose
 
Extended cumulative exposure model, ecem
Extended cumulative exposure model, ecemExtended cumulative exposure model, ecem
Extended cumulative exposure model, ecem
Hideo Hirose
 
「科学=予測」Science cafe 2011 june 10
「科学=予測」Science cafe 2011 june 10「科学=予測」Science cafe 2011 june 10
「科学=予測」Science cafe 2011 june 10
Hideo Hirose
 
Parameter estimation for the truncated weibull model using the ordinary diffe...
Parameter estimation for the truncated weibull model using the ordinary diffe...Parameter estimation for the truncated weibull model using the ordinary diffe...
Parameter estimation for the truncated weibull model using the ordinary diffe...
Hideo Hirose
 
Ad