静岡理工科大学 菅沼ホーム SE目次

システムエンジニアの基礎知識(索引)

 あ  い  う  え  お  か  き  く  け  こ
 さ  し  す  せ  そ  た  ち  つ  て  と
 な  に  ぬ  ね  の  は  ひ  ふ  へ  ほ
 ま  み  む  め  も  や     ゆ     よ
 ら  り  る  れ  ろ  わ          記号
 A  B  C  D  E  F  G  H  I  J  K  L  M
 N  O  P  Q  R  S  T  U  V  W  X  Y  Z

アーベル群
- あは~あほ -
アフィン変換(概要)
アフィン変換
- あや~あよ -
歩み幅
- あん -
安定性(概要)
安定性
安定的
安定判別

- いさ~いそ -
意思決定(概要)
意思決定
位相
位相線図(概要)
位相線図
位相余有
- いた~いと -
位置移動
一元配置法(概要)
一元配置法
一次遅れ要素
一次結合
一次従属
一次独立
一様位置交叉
一様交叉
一様順序交叉
一様分布(概要,確率と統計)
一様分布(確率と統計)
一様分布(乱数)
一様乱数
一致係数
一般解
一般項(概要,等差数列)
一般項(概要,等比数列)
一般項
一般平均
遺伝子
遺伝子型
遺伝子座
遺伝子長
遺伝的アルゴリズム(概要,最適化全体)
遺伝的アルゴリズム(概要)
遺伝的アルゴリズム(最適化全体)
遺伝的アルゴリズム
移動平均法(概要)
移動平均法
- いん -
因子(主成分分析)
因子(因子分析)
因子(分散分析)
因子行列
因子負荷量
因子分析(概要)
因子分析
因数(概要)
因数(整数)
因数(整式)
因数定理
因数定理(整式)
因数分解(概要)
因数分解
インディシャル応答(概要)
インディシャル応答
インパルス応答(概要)
インパルス応答

- うあ~うお -
植木算
上三角行列
上への写像
ウォード法
- うら~うろ -
(概要)

- えた~えと -
(概要)
- えら~えろ -
エラストテネスのふるい
エリート選択
- えん -
(概要)
演繹可能(命題論理)
演繹定理(命題論理)
演算
円周角(概要)
円周角
円周率
円順列
円と接線(概要)
円と接線
円の接線
円の方程式の決定

- おあ~おお -
オイラー法(概要)
オイラー法
黄金分割法(概要)
黄金分割法
- おは~おほ -
オペレーションズ・リサーチ(概要)
オペレーションズ・リサーチ
- おま~おも -
重み(概要)
重み
重み付きユークリッド距離
- おら~おろ -
折れ線グラフ(データの整理)

- かあ~かお -
(概要)
カイ 2 乗分布(概要)
カイ 2 乗分布
外角(概要)
外角
回帰係数(データの整理)
回帰直線(概要)
回帰直線(データの整理)
回帰直線(予測)
回帰直線(重回帰分析)
開区間
解釈(命題論理)
解釈(述語論理)
外心(概要)
外心
階数
外積
解析モデル
外接円
回転
外点法
外分点(概要)
外分点
開ループ制御(概要)
開ループ制御
開ループ伝達関数
ガウス-ジョルダンの消去法
ガウスの消去法
ガウス分布(概要)
ガウス分布
- かか~かこ -
下界値
過学習(概要)
過学習
可換環
可換群
可観測
可換体
可換代数系
可換半群
可換モノイド
可換律(概要,集合)
可換律(集合)
可換律(群)
可換律(ファジイ集合)
学習(概要)
学習
拡大・縮小
拡張(非線形計画法:シンプレックス法)
確定需要
確率(概要)
確率
確率過程
確率関数(概要)
確率関数
確率空間(概要)
確率空間
確率事象(概要)
確率事象
確率的勾配降下法(概要)
確率的勾配降下法
確率微分方程式
確率分布(概要)
確率分布
確率分布関数(概要)
確率分布関数
確率分布表
確率変数(概要)
確率変数
確率変数の独立性
確率密度関数(概要)
確率密度関数
確率論的モデル
隠れ層(概要)
隠れ層
隠れユニット(概要)
隠れユニット
- かさ~かそ -
重ね合わせの理(概要)
重ね合わせの理
可制御
仮説検定(概要)
仮説検定
- かた~かと -
片側極限値
片側検定(概要)
片側検定
傾き(概要)
傾き
カットオフ周波数
仮定(命題論理)
稼働率(概要)
稼働率
- かな~かの -
可能解
- かは~かほ -
加法定理(概要)
加法定理
加法標準形
可補束
- かん -
含意(概要)
含意(命題論理)
含意(述語論理)
簡易指数平均法(概要)
簡易指数平均法
間隔尺度
関係
干渉余裕時間
関数(比例)
関数
関数(写像)
関数(微分積分)
関数と不等式
関数記号(述語論理)
関数と方程式(概要)
関数の最大値(遺伝的アルゴリズム)
冠頭標準形(述語論理)
ガントチャート(概要)
ガントチャート
ガンマ関数(概要)
ガンマ関数
緩和法(概要)
緩和法
緩和問題

(概要)
(命題論理)
- きか~きこ -
棄却域(概要)
棄却域
記号モデル
- きさ~きそ -
基準入力要素(概要)
基準入力要素
基準変数
奇順列
疑似乱数(概要)
疑似乱数
- きた~きと -
期待値(概要)
期待値
期待値基準(概要)
期待値基準
基底
基底解
基底可能解
基底可能解の求め方
基底変数
- きは~きほ -
基本命題(命題論理)
- きま~きも -
帰無仮説(概要)
帰無仮説
- きや -
(概要)
逆位
逆行列(概要,線形代数)
逆行列(概要,数値計算)
逆行列(線形代数)
逆行列(ガウス-ジョルダンの消去法)
逆行列の求め方(掃き出し法)
逆行列の求め方(余因子の利用)
逆元(群)
逆元(環)
逆元(体)
逆元(ベクトル空間)
逆数
- きゆ -
吸収律(概要,ブール代数)
吸収律(束)
吸収律(ブール代数)
吸収律(命題論理)
- きよ -
鏡映
鏡映(非線形計画法:シンプレックス法)
共役
共役勾配法(概要)
共役勾配法
共役な複素数
競合学習
教師付き学習(概要)
教師付き学習
教師無し学習(概要)
教師無し学習
共通因子負荷量
共通集合(概要)
共通集合
共通集合(ファジイ集合)
共通性
共分散
共分散(データの整理)
行ベクトル
行列(概要)
行列(概要,数値計算)
行列
行列式(概要)
行列式
行列式の性質
行列の演算
(概要)
極形式(概要)
極形式
極限値
極小
極小値(概要)
極小値
局所的最適解
極大
極大値(概要)
極大値
極値
虚根(概要)
虚根
虚数解(概要)
虚数解
虚数単位(概要)
虚数単位
虚数部
虚部(概要)
虚部
- きん -
近似解法(概要)

- くあ~くお -
空集合(概要)
空集合
空事象(概要)
空事象
偶順列
空節(述語論理)
偶発故障期(概要)
偶発故障期
- くか~くこ -
区間
区間推定法
- くま~くも -
組合せ(概要)
組合せ
組合せ最適化(概要,最適化全体)
組合せ最適化(概要)
組合せ最適化(最適化全体)
組合せ最適化
- くら~くろ -
クラスター分析(概要)
クラスター分析
グラフ(概要,組合せ最適化)
グラフ(比例)
グラフ(人工知能)
グラフ(システムのモデル)
繰り返し型スケジューリング(概要)
繰り返し型スケジューリング
クリスプ集合
クリティカルパス(概要)
クリティカルパス
クロスエントロピーコスト関数(概要)
クロスエントロピーコスト関数
- くん -
群平均法

ゲームの値
ゲームの理論(概要)
ゲームの理論
- けあ~けお -
経済的発注量
経済的ロットサイズ
計算機モデル
係数
ゲイン
ゲイン線図(概要)
ゲイン線図
ゲイン余有
- けた~けと -
結合則(ベクトル空間)
結合律(概要,集合)
結合律(概要,ブール代数)
結合律(集合)
結合律(群)
結合律(束)
結合律(ブール代数)
結合律(命題論理)
結合律(述語論理)
結合律(ファジイ集合)
欠失
決定木
決定論的モデル
- けん -
(概要,集合)
(集合)
(行列)
原始関数(概要)
原始関数
原始式(命題論理)
原始式(述語論理)
原始命題(命題論理)
原始論理式(命題論理)
減衰性
原像
限定操作
原点(数の分類)
原点(直線上の点と座標)
ケンドール記号(概要)
ケンドール記号

コード化
コールドスタンバイ(概要)
コールドスタンバイ
- こあ~こお -
(述語論理)
(数列)
高階述語論理(述語論理)
交換則(ベクトル空間)
交換律(群)
交換律(束)
交換律(概要,ブール代数)
交換律(ブール代数)
交換律(命題論理)
交換律(述語論理)
恒偽(命題論理)
恒偽(述語論理)
恒偽式(命題論理)
合計
公差(概要)
公差
交叉(概要)
交叉
高次方程式
恒真(命題論理)
恒真(述語論理)
恒真式(命題論理)
交代行列
後退計算
剛体振り子(微分方程式モデルの数値解)
肯定式(概要)
肯定式(命題論理)
合同(概要)
合同
恒等式(概要)
恒等式
購入単価(概要)
購入単価
公倍数
勾配ベクトル
公比(概要)
公比
公約数
公理(命題論理)
- こさ~こそ -
故障率(概要)
故障率
故障率関数
- こた~こと -
個体
固定ベクトル
弧度法(概要)
弧度法
- こや~こよ -
固有値(概要,線形代数)
固有値(概要,数値計算)
固有値(概要,微分方程式モデル)
固有値(線形代数)
固有値(フレーム法+ベアストウ法)
固有値(ヤコビ法)
固有値(べき乗法)
固有値(微分方程式)
固有ベクトル(概要,数値計算)
固有ベクトル(概要,線形代数)
固有ベクトル(線形代数)
固有ベクトル(ヤコビ法)
固有ベクトル(べき乗法)
固有方程式(概要,線形代数)
固有方程式(概要,微分方程式モデル)
固有方程式(線形代数)
固有方程式(フレーム法+ベアストウ法)
- こん -
根元事象(概要)
根元事象
根号
混合合同法
混合戦略
根と係数の関係(概要)
根と係数の関係
コンピュータグラフィックス

サービス分布(待ち行列システム)
サービス分布(待ち行列システムの解析)
サービス率
サーベジュのミニ・マックス落胆基準(概要)
サーベジュのミニ・マックス落胆基準
- さあ~さお -
再帰型ニューラルネットワーク
最急降下法(概要)
最急降下法
在庫管理(概要)
在庫管理
在庫保持費用(概要)
在庫保持費用
最終値定理
最小 2 乗法(概要)
最小 2 乗法(予測)
最小木問題
最小元
最小項
最小公倍数(概要)
最小公倍数
最小値(1次関数)
最小値(放物線)
最早開始時刻(概要)
最早開始時刻
最大元
最大項
最大公約数(概要)
最大公約数
最大値(1次関数)
最大値(放物線)
最短距離法
最遅完了時刻(概要)
最遅完了時刻
最長距離法
最適化(概要,最適化全体)
最適化(最適化全体)
最適勾配法(概要)
最適勾配法
最適純粋戦略
最適性の原理(概要)
最適性の原理
最頻値
最良下界探索
- さた~さと -
錯角(概要)
錯角
- さは~さほ -
座標(数の分類)
座標(直線上の点と座標)
座標軸
座標平面
- さや~さよ -
作用素(概要)
作用素
- さん -
三角関数(概要)
三角関数
三角関数の合成
三角関数のグラフ
三角行列
三角比(概要)
三角比
三角比の性質
三段論法(概要)
三段論法(命題論理)
散布図(データの整理)
三平方の定理(概要)
三平方の定理

- しか~しこ -
(概要)
資源配分問題
試行(概要)
試行
事後確率
仕事算
- しさ~しそ -
事象(概要)
事象
事象駆動システム(概要)
事象駆動システム
指数
次数
指数関数(概要)
指数関数
指数分布(概要,確率と統計)
指数分布(確率と統計)
指数分布(待ち行列システムの解析)
指数分布(乱数)
指数乱数
システム(概要)
システム
システムエンジニア(概要)
システムエンジニア
システム工学(概要)
システム工学
システムのモデル(概要)
事前確率
自然数
- した~しと -
下三角行列
実行列
実根(概要)
実根
実数(分類)
実数
実数解(概要)
実数解
実数体
実数部
実対称行列(固有値と固有ベクトル)
実対称行列(二次形式)
実対称行列(ヤコビ法)
実部(概要)
実部
- しな~しの -
品切れ損失(概要)
品切れ損失
- しま~しも -
シミュレーション(微分方程式モデル)
シミュレーション(待ち行列モデル)
シミュレーションモデル
- しや -
射影
写像
斜体
- しゆ -
重解(概要)
重解
重回帰分析(概要)
重回帰分析
集合(概要)
集合
集合平均(概要)
集合平均
重根(概要)
重根
重心(概要)
重心
重心(非線形計画法:シンプレックス法)
重心法
収束
充足可能(命題論理)
充足可能(述語論理)
従属的
充足不可能(命題論理)
充足不可能(述語論理)
従属変数
終端
集団
集団サイズ
周波数応答(概要)
周波数応答
自由ベクトル
周辺確率密度関数
自由変数(述語論理)
自由余裕時間
主加法標準形
縮尺モデル
縮小(非線形計画法:シンプレックス法)
主効果
主乗法標準形
主成分分析(概要)
主成分分析
主対角線
述語記号(述語論理)
述語論理(述語論理)
出力層(概要)
出力層
出力ユニット(概要)
出力ユニット
巡回セールスマン問題(近似解法)
巡回セールスマン問題(遺伝的アルゴリズム)
巡回セールスマン問題(Hopfield ネットワーク)
循環交叉
瞬間故障率
循環小数(概要)
循環小数
順序関係
順序交叉
順序尺度
順序集合
順序対
純粋戦略
準同型
準同型写像
準ニュートン法(準 Newton 法)(概要)
準ニュートン法(準 Newton 法)
順列(概要)
順列
- しよ -
小行列式
条件付確率
乗算合同法
小数
状態(概要,人工知能)
状態(人工知能)
状態(微分方程式モデル)
状態空間(概要)
状態空間
状態変数(概要)
状態変数
状態方程式(微分方程式モデル)
状態方程式(概要,制御)
状態方程式(制御)
状態方程式の解(制御)
状態方程式モデル(制御)
冗長システム(概要)
冗長システム
常微分方程式(概要)
常微分方程式
乗法標準形
剰余項
初期故障期(概要)
初期故障期
初期状態(概要)
初期状態
初期値決定係数(非線形計画法:シンプレックス法)
初期値定理
初項(概要,等差数列)
初項(概要,等比数列)
初項(第1項)
ジョブショップ問題(概要)
ジョブショップ問題
ジョルダン標準形
- しん -
(命題論理)
人為変数
神経細胞(概要)
神経細胞
人工知能(概要)
人工知能
人工変数
真数
深層学習(概要)
深層学習
振幅
シンプソン則(概要)
シンプソン則
シンプレックス(非線形計画法)
シンプレックス法(概要,線形計画法)
シンプレックス法(線形計画法)
シンプレックス法(概要,非線形計画法)
シンプレックス法(非線形計画法)
新聞少年の問題
信頼区間
信頼係数
信頼水準
信頼性(概要)
信頼性
信頼度(概要)
信頼度
信頼度関数
信頼率
真理値表

- すあ~すお -
推移定理
推移的(束)
水準
垂心(概要)
垂心
水槽算
垂直(概要)
垂直
推論(概要)
推論(命題論理)
数学モデル
数値積分(概要)
数値積分(台形則)
数値積分(シンプソン則)
数値微分(概要)
数値微分
数直線(数の分類)
数直線(直線上の点と座標)
数量化分析
数列
- すか~すこ -
スカラー(概要)
スカラー
スカラー積
スキーマ定理
スキュー
スクランブル
スケール変換
スケジューリング
スコーレム関数(述語論理)
スコーレム標準形(述語論理)
- すは~すほ -
スプライン関数
スプライン補間法(概要)
スプライン補間法
- すら~すろ -
スラック変数

- せあ~せお -
正規分布(概要,確率と統計)
正規分布(確率と統計)
正規分布(乱数)
正規乱数
制御(概要)
制御
制御系
制御システム
制御対象(概要)
制御対象
制御要素(概要)
制御要素
正弦(概要)
正弦
正弦定理(概要)
正弦定理
整合論理式(命題論理)
整合論理式(述語論理)
生産段取り費(概要)
生産段取り費
生産費用(概要)
生産費用
整式(概要)
整式
整式の加算・減算
整式の乗算
整式の除算
正準相関係数(概要)
正準相関係数
正準相関分析(概要)
正準相関分析
正準変量(概要)
正準変量
整数(概要)
整数(分類)
整数
正接(概要)
正接
正則(概要)
正則
正則行列(概要)
正則行列
正定値
静的システム(概要,最適化全体)
静的システム(最適化全体)
静的モデル
成分(ベクトル)
成分(行列)
正方行列(概要)
正方行列
制約条件(概要,最適化全体)
制約条件(最適化全体)
- せか~せこ -
セカント法(概要)
セカント法
積事象
積集合(概要)
積集合
積分(概要)
積分
積分(ラプラス変換)
積分定数(概要)
積分定数
積分要素(制御とは)
積分要素
積和標準形
積を和・差になおす公式
- せた~せと -
(述語論理)
節形式(述語論理)
節集合(述語論理)
絶対値(概要,複素数)
絶対値(複素数)
絶対値(整式)
絶対値(直線上の点と座標)
絶対値(周波数応答)
節点(概要)
節点
摂動
説明変数
- せら~せろ -
ゼロ和 2 人ゲーム
- せん -
遷移確率
遷移確率行列
遷移行列
線形化(概要)
線形化(微分方程式)
線形空間
線形系(概要)
線形計画法(概要,最適化全体)
線形計画法(概要)
線形計画法(最適化全体)
線形計画法
線形計画法の図による解法
線形結合
線形識別関数(概要)
線形識別関数
線形システム(概要)
線形写像
線形従属
線形従属(行列式)
線形性(ラプラス変換)
線形代数
線形独立
線形独立(行列式)
線形変換
線形変換(アフィン変換)
線形補間(概要)
線形モデル
線形連立方程式
先験的確率
選言標準形(命題論理)
全事象(概要)
全事象
全射
全順序関係
全順序集合
全称記号(述語論理)
染色体
前進計算
全体集合(概要)
全体集合
剪断
全単射
前提(命題論理)
前置部(述語論理)
全余裕時間

- そあ~そお -
素因数
素因数分解(概要)
素因数分解
相関行列(概要)
相関行列(標本と母集団)
相関係数(概要)
相関係数(多変量確率分布)
相関係数(データの整理)
相関係数(標本と母集団)
双曲線(概要)
双曲線
相互作用
総在庫保持費用
相似(概要)
相似
相似モデル
双対原理
相対度数
相対度数(データの整理)
双対な関係
双対律
挿入
相補対(述語論理)
- そか~そこ -
速応性(概要)
速応性
速度算
束縛変数(述語論理)
- そさ~そそ -
素数(概要)
素数
- そま~そも -
素命題(命題論理)
- そん -
損益算
存在記号(述語論理)

- たあ~たお -
第 1 階述語論理(述語論理)
第 1 種の誤り(概要)
第 1 種の誤り
第 2 種の誤り(概要)
第 2 種の誤り
第 n 項
第 n 主成分(概要)
第 n 主成分
対角化
対角行列
対角行列(行列の対角化)
対角成分
待機システム(概要)
待機システム
対偶(概要)
対偶(命題論理)
台形則(概要)
台形則
対合律(概要,ブール代数)
対合律(ブール代数)
台集合
対称行列
対数
対数関数(概要)
対数関数
代数系
大数の法則
代数方程式(概要)
代数方程式(ベアストウ法)
代数方程式(フレーム法+ベアストウ法)
体積
対頂角(概要)
対頂角
代入(述語論理)
耐用寿命(概要)
耐用寿命
対立遺伝子
対立仮説(概要)
- たか~たこ -
互いに独立
多元配置法
多項係数
多項式(概要)
多項式
多項定理
- たさ~たそ -
多重積分
多重積分(乱数)
- たた~たと -
たたみ込み積分(ラプラス変換)
畳み込み層
畳み込みニューラルネットワーク
縦型探索(概要)
縦型探索
多点交叉
- たは~たほ -
多変量解析(概要)
多変量解析
多峰性
- たん -
単位インパルス関数
単位行列(概要)
単位行列
単位元(群)
単位元(束)
単位元(概要,ブール代数)
単位元(ブール代数)
単位ステップ応答(概要)
単位ステップ応答
単位ステップ関数
単位節(述語論理)
単位的環
単位的半群
単位ベクトル
単項演算
単項式(概要)
単項式
探索方向
単射
単純平均法(概要)
単純平均法
単体(非線形計画法:シンプレックス法)
単体表
単体法(概要)
単体法
単調減少
単調増加

- ちあ~ちお -
値域(集合と写像)
値域(微分積分)
- ちか~ちこ -
置換積分法(概要)
置換積分法
逐次改善法(概要)
逐次改善法
- ちさ~ちそ -
知識を用いた探索
- ちや~ちよ -
中央値
中間層(概要)
中間層
中間値の定理
中心角(概要)
中心角
中心極限定理
中心極限定理(乱数)
中点(線分)
チェビシェフの不等式
頂点(概要)
頂点
重複
重複順列
直積(集合の定義)
直積(関係)
直積集合(集合の定義)
直積集合(関係)
直線に対して対称な点
直列システム(概要)
直列システム
直交(概要)
直交
直交行列

- つあ~つお -
通過算
通分
- つら~つろ -
鶴亀算

- てあ~てお -
(概要)
(指数関数)
(対数関数)
ディープラーニング(概要)
ディープラーニング
定義域(集合と写像)
定義域(微分積分)
定義関数
定義多角形
定期発注方式
定係数線形常微分方程式
定常特性(概要)
定常特性
定数(比例)
定数(導関数の応用)
定数記号(述語論理)
定数項(データの整理)
定積分(概要)
定積分
テイラー展開
テイラーの定理
定理(命題論理)
定量発注方式
- てか~てこ -
適合度(概要)
適合度
デコード化
- てや~てよ -
デュアルシステム(概要)
デュアルシステム
デュプレックスシステム(概要)
デュプレックスシステム
- てん -
(概要)
転位
転位の数
展開(行列式)
展開(整式)
転座
点推定値(概要)
点推定値
伝達関数(概要)
伝達関数
伝達関数モデル
転置(ベクトル)
転置行列
転倒
点と直線との距離(概要)
点と直線との距離

トートロジー(命題論理)
ド・モアブルの定理(概要)
ド・モアブルの定理
ド・モルガンの法則(概要,ブール代数)
ド・モルガン律(概要,集合)
ド・モルガン律(集合)
ド・モルガン律(ブール代数)
ド・モルガン律(命題論理)
ド・モルガン律(述語論理)
ド・モルガン律(ファジイ集合)
- とあ~とお -
同位角(概要)
同位角
導関数(概要)
導関数
同型
統計
同型写像
統計的確率
統計的検定(概要)
統計的検定
統計的推定(概要)
統計的推定
統計的に独立
等差数列(概要)
等差数列
同時確率密度関数
等式(概要)
等式
導出形(述語論理)
導出原理(述語論理)
淘汰(概要)
淘汰
同値(概要)
同値(命題論理)
同値(述語論理)
到着分布(待ち行列システム)
到着分布(待ち行列システムの解析)
到着率
動的計画法(概要,最適化全体)
動的計画法(概要)
動的計画法(最適化全体)
動的計画法
動的計画法(ロットサイズ決定問題)
動的システム(概要,最適化全体)
動的システム(最適化全体)
動的モデル
同伴形式
等比数列(概要)
等比数列
倒立振り子(微分方程式モデル)
倒立振り子(微分方程式モデルの数値解)
同類項
- とか~とこ -
特殊因子
特性方程式(概要,行列)
特性方程式(概要,微分方程式モデル)
特性方程式(概要,制御)
特性方程式(線形代数)
特性方程式(フレーム法+ベアストウ法)
特性方程式(微分方程式)
特性方程式(伝達関数)
特性方程式の解とシステムの挙動(微分方程式)
特性方程式の根とシステムの特性(制御)
特徴マップ
特別解
独立
独立試行
独立的
独立変数
時計算
- とさ~とそ -
閉じている
度数(データの整理)
度数分布表(データの整理)
- とた~とと -
突然変異(概要)
突然変異
突然変異率
- とら~とろ -
トラフィック密度
トレース
ドロップアウト(概要)
ドロップアウト

- なあ~なお -
内角(概要)
内角
内心(概要)
内心
内積
内積による類似度
内接円
内挿
内点法
内分点(概要)
内分点
- なた~なと -
ナップザック問題

- にか~にこ -
二元配置法(概要)
二元配置法
二項係数
二項定理
二項分布(概要)
二項分布
- にさ~にそ -
二次遅れ要素
二次形式
二重根号
二重否定律(概要,集合)
二重否定律(概要,ブール代数)
二重否定律(集合)
二重否定律(ブール代数)
二重否定律(命題論理)
二重否定律(ファジイ集合)
- には~にほ -
二分法(概要)
二分法(導関数の応用)
二分法
- にや~によ -
ニュートン法(概要,非線形方程式)
ニュートン法(概要,最適化)
ニュートン法(導関数の応用,非線形方程式)
ニュートン法(非線形方程式)
ニュートン法(最適化)
ニューラルネットワーク(概要)
ニューラルネットワーク
ニューロン(概要)
ニューロン
入力層(概要)
入力層
入力ユニット(概要)
入力ユニット
- にん -
任意標本(概要)
任意標本

- ねん -
年齢算

ノード(概要)
ノード
- のあ~のお -
濃度算
- のら~のろ -
ノルム(ベクトル)

ハーウィツ基準(概要)
ハーウィツ基準
パーセプトロン(概要)
パーセプトロン
- はあ~はお -
バイアス(概要)
バイアス
倍角の公式
倍数
排中律(概要,集合)
排中律(集合)
排中律(命題論理)
排中律(述語論理)
排反(概要)
排反
排反事象
- はか~はこ -
掃き出し法(連立 1 次方程式の解法)
掃き出し法(逆行列の求め方)
- はさ~はそ -
パスカルの公式
バスタブ曲線(概要)
バスタブ曲線
- はた~はと -
バックプロパゲーション(概要)
バックプロパゲーション
発見的探索
発注点方式
発注費(概要)
発注費
- はは~はほ -
幅優先探索(分枝限定法)
幅優先探索(人工知能的手法)
- はん -
半角の公式
半群
反射的(束)
半正定値
反対称的(束)
反転
販売価格(概要)
販売価格
反比例(概要)
反比例
反復改善法(概要)
反復改善法
繁分数
判別式(概要)
判別式
判別分析(概要)
判別分析

- ひか~ひこ -
非基底変数
非恒偽(命題論理)
非恒偽(述語論理)
非恒真(命題論理)
- ひさ~ひそ -
ヒストグラム(データの整理)
被制御量(概要)
被制御量
非線形計画法(概要,最適化全体)
非線形計画法(概要)
非線形計画法(最適化全体)
非線形計画法
非線形方程式(概要)
非線形方程式(数値計算)
- ひた~ひと -
ピタゴラスの定理(概要)
ピタゴラスの定理
左側極限値
否定(概要)
否定(命題論理)
否定(述語論理)
否定式(概要)
否定式(命題論理)
否定の吸収(命題論理)
- ひな~ひの -
比の値
- ひは~ひほ -
非負定値
微分(概要)
微分
微分(ラプラス変換)
微分可能
微分係数(概要)
微分係数
微分方程式(数値計算)
微分方程式(微分方程式モデル)
微分方程式の解析解(微分方程式モデル)
微分方程式の解析解(制御,過渡応答)
微分方程式の数値解(微分方程式モデル)
微分方程式モデル(概要)
微分方程式モデル(モデル全体の説明)
微分方程式モデル
微分要素(制御とは)
微分要素
ピボット要素(ガウス-ジョルダンの消去法)
ピボット要素(線形計画法における単体法)
- ひや~ひよ -
評価関数を用いた探索
表現型
表現行列
標識(概要)
標識
標準化変換(概要)
標準化変換
標準形(命題論理)
標準形(述語論理)
標準正規分布(概要)
標準正規分布
標準偏差(概要)
標準偏差
標準偏差(データの整理)
標本(概要)
標本
標本確率変数
標本空間(概要)
標本空間
標本点(概要)
標本点
標本統計量(概要)
標本統計量
標本の大きさ(概要)
標本標準偏差(概要)
標本標準偏差
標本分散(概要)
標本分散
標本平均(概要)
標本平均
- ひら~ひろ -
比率尺度
比例(概要)
比例
比例尺度
比例定数(概要)
比例定数(比例)
比例定数(反比例)
比例要素(制御とは)
比例要素
疲労故障期(概要)
疲労故障期

プーリング層
ブール関数
ブール束(束)
ブール代数(概要)
ブール代数(束)
ブール代数(ブール代数)
ブール代数(命題論理)
フールプルーフ(概要)
フールプルーフ
ブール変数
- ふあ~ふお -
ファイ係数
ファジイ
ファジイ集合(概要)
ファジイ集合
ファジイ推論(概要)
ファジイ推論
ファジイモデル
フィードバック制御(概要)
フィードバック制御
フィードバック要素(概要)
フィードバック要素
フィードフォワード制御(概要)
フィードフォワード制御
フェーズ
フェイルセーフ(概要)
フェイルセーフ
フェイルソフト(概要)
フェイルソフト
フォールトアポイダンス(概要)
フォールトアポイダンス
フォールトトレラント(概要)
フォールトトレラント
- ふか~ふこ -
不確定需要
深さ優先探索(分枝限定法)
深さ優先探索(人工知能的手法)
複合事象(概要)
複合事象
複合命題(命題論理)
複素行列
複素数(概要)
複素数(分類)
複素数
複素数体
複素数の演算
複素平面(概要)
複素平面
- ふた~ふと -
物理モデル
不定積分(概要)
不定積分
不等式(概要)
不等式
不等式を解く
- ふは~ふほ -
不偏推定量(概要)
不偏推定量
不偏分散(概要)
不偏分散
不偏分散共分散(概要)
不偏分散共分散
部分集合(概要)
部分集合
部分積分法(概要)
部分積分法
部分代数系
部分的交叉
部分分数(恒等式)
部分分数(制御,過渡応答)
部分問題
- ふら~ふろ -
フルビッツの方法
フレーム法(概要)
フレーム法(行列の固有値)
フローショップ問題(概要)
フローショップ問題
フローチャート
プロジェクトスケジューリング(概要)
プロジェクトスケジューリング
ブロック線図(概要)
ブロック線図(システムのモデル)
ブロック線図(制御)
- ふん -
分割法(概要)
分割法
分散(概要)
分散
分散(データの整理)
分散共分散行列(概要)
分散共分散行列
分散分析(概要)
分散分析
分散分析表
分子
分枝限定法
分枝操作
分数
分数の乗算
分数の除算
分配束
分配律(概要,集合)
分配律(概要,ブール代数)
分配律(集合)
分配律(環)
分配律(体)
分配律(束)
分配律(ブール代数)
分配律(命題論理)
分配律(述語論理)
分配律(ファジイ集合)
分母

- へあ~へお -
ベアストウ法(概要)
ベアストウ法
ベアストウ法(行列の固有値)
平均(概要)
平均
平均系内客数
平均故障回復時間(概要)
平均故障回復時間
平均故障時間(概要)
平均故障時間
平均サービス時間
平均修理時間(概要)
平均修理時間
平均寿命(概要)
平均寿命
平均滞在時間
平均値(データの整理)
平均値の定理
平均到着時間間隔
平均待ち行列長
平均待ち時間
閉区間
平行(概要)
平行
平行移動
ベイズの定理
平方根(概要)
平方根
平方根の加算・減算
平方根の乗算
平方根の除算
閉ループ制御(概要)
閉ループ制御
閉ループ伝達関数
並列システム(概要)
並列システム
- へか~へこ -
ベキ集合
べき乗(整数)
べき乗(有理数)
べき乗(整式)
べき乗根
べき乗法(概要)
べき乗法
ベキ等律(概要,ブール代数)
ベキ等律(ブール代数)
ベキ等律(命題論理)
ベキ等律(述語論理)
ベクトル(概要)
ベクトル
ベクトル空間
ベクトル積
- へさ~へそ -
ベジエ基底関数(概要)
ベジエ基底関数
ベジエ曲線(概要)
ベジエ曲線
ベジエ多角形(概要)
ベジエ多角形
- へた~へと -
ペトリネット
- へな~への -
ペナルティ関数(概要)
ペナルティ関数法
- へら~へろ -
ベルヌーイ試行(概要)
ベルヌーイ試行(確率の定義)
ベルヌーイ試行(二項分布)
ベルヌーイ試行の列
- へん -
偏回帰係数
偏角(概要,複素数)
偏角(複素数)
ベン図(概要)
ベン図
変数(概要,方程式と不等式)
変数(方程式と不等式)
変数(比例)
変数記号(述語論理)
偏導関数(概要)
偏導関数
偏微分
偏微分可能

ボード線図(概要)
ボード線図
- ほあ~ほお -
ポアソン分布(概要)
ポアソン分布
包含関係(ファジイ集合)
方程式(概要)
方程式
方程式を解く
放物線(概要)
放物線
放物線の方程式の決定
- ほか~ほこ -
補間法
補元(概要,ブール代数)
補元(束)
補元(ブール代数)
補元の吸収(ブール代数)
- ほさ~ほそ -
母式(述語論理)
補集合(概要)
補集合
補集合(ファジイ集合)
母集団(概要)
母集団
補助方程式
母数(概要)
母数
保全度(概要)
保全度
- ほた~ほと -
ホットスタンバイ(概要)
ホットスタンバイ
ホップフィールドネットワーク
- ほは~ほほ -
母標準偏差
母分散(概要)
母分散
母分散及び等分散性の検定
母分散の区間推定
母平均(概要)
母平均
母平均の区間推定
母平均の検定
母平均の差の検定
- ほら~ほろ -
ボルツマンマシン

- まか~まこ -
マクローリン展開
マクローリン展開(微分方程式)
マクローリン展開(待ち行列システムの解析)
- また~まと -
待ち行列システム
待ち行列システムの解析
待ち行列モデル(概要)
待ち行列モデル(モデル全体の説明)
待ち行列モデル
マックス・マックス(ミニ・ミニ)基準(概要)
マックス・マックス基準
マックス・ミニ基準
末項
窓口
窓口がふさがっている確率
窓口利用率
- まは~まほ -
マハラノビスの距離(判別分析)
マハラノビスの距離(クラスター分析)
- まま~まも -
摩耗故障期(概要)
摩耗故障期
- まら~まろ -
マルコフ過程
- まん -
満足度基準(概要)
満足度基準

- みか~みこ -
右側極限値
- みな~みの -
ミニ・マックス(マックス・ミニ)基準(概要)
ミニ・マックス基準
ミニ・マックス定理
ミニ・ミニ基準

- むか~むこ -
無限集合
無限小数
- むさ~むそ -
無作為抽出(概要)
無作為抽出
無作為標本(概要)
無作為標本
矛盾(命題論理)
矛盾律(概要,集合)
矛盾律(集合)
矛盾律(命題論理)
矛盾律(述語論理)
- むた~むと -
むだ時間要素
- むら~むろ -
無理数(概要)
無理数(分類)
無理数

- めあ~めお -
名義尺度
命題(概要)
命題(命題論理)
命題論理(概要)
命題論理
- めさ~めそ -
メジアン法
- めた~めと -
メディアン
- めら~めろ -
メルセンヌ・ツイスタ(乱数)
- めん -
面積
メンバーシップ関数(概要)
メンバーシップ関数

モード
モーメント
モーメント母関数
- もか~もこ -
目的関数(概要,最適化全体)
目的関数(最適化全体)
目的変数
目標状態(概要)
目標状態
目標値(概要)
目標値
- もさ~もそ -
モジュラー律(ブール代数)
- もた~もと -
モデル(述語論理)
モデル(システムのモデル)
- もな~もの -
モノイド
- もん -
モンテカルロ法(概要)
モンテカルロ法

- やか~やこ -
約数
約分
ヤコビ法(概要)
ヤコビ法

- ゆあ~ゆお -
有意差(概要)
有意差
有意水準(概要)
有意水準
ユークリッド距離
有限集合
有限小数(概要)
有限小数
有限状態定常マルコフ過程
有限数列
有限ブール代数
有理化(無理数)
有理化(複素数)
有理数(概要)
有理数(分類)
有理数
有理数体

- よあ~よお -
余因子(行列式の展開)
余因子(逆行列の求め方)
余因子行列
余因数
要素(概要)
要素(集合)
要素(行列)
- よか~よこ -
欲張り法(概要)
欲張り法
余弦(概要)
余弦
余弦定理(概要)
余弦定理
横型探索(概要)
横型探索
- よさ~よそ -
余事象
予測(概要)
予測
- よや~よよ -
余裕時間

- らか~らこ -
ラグランジュ関数
ラグランジュの未定乗数法(概要)
ラグランジュの未定乗数法
ラグランジュ補間法(概要)
ラグランジュ補間法(シンプソン則)
ラグランジュ補間法
- らさ~らそ -
ラジアン(概要)
ラジアン
- らは~らほ -
ラプラス基準(概要)
ラプラス基準
ラプラス逆変換
ラプラス変換(概要)
ラプラス変換
ラプラス変換(過渡応答)
- らん -
ランク
乱数(概要)
乱数
ランダム系列
ランダム法(概要)
ランダム法
ランプ関数

- りさ~りそ -
離散型確率変数(概要)
離散型確率変数
離散型分布
離散型分布(離散型分布の種類)
- りた~りと -
立方根
利得表(概要)
利得表(意思決定)
利得表(ゲームの理論)
リテラル(命題論理)
リテラル(述語論理)
- りや~りよ -
流水算
両側検定(概要)
両側検定

ルーレット選択
- るあ~るお -
類似比
累乗(整数)
累乗(有理数)
累乗(整式)
累積寄与率
累積故障分布関数
累積故障率
累積相対度数(データの整理)
累積度数(データの整理)
累積分布関数(概要)
累積分布関数
- るん -
ルンゲ・クッタ法(概要)
ルンゲ・クッタ法(概要,微分方程式モデル)
ルンゲ・クッタ法
ルンゲ・クッタ法(微分方程式モデル)

- れあ~れお -
零元(概要,ブール代数)
零元(環)
零元(体)
零元(束)
零元(ブール代数)
零点(概要)
零点
- れた~れと -
列ベクトル
- れん -
連言標準形(命題論理)
連続
連続型分布
連続型分布(連続型分布の種類)
連立 1 次方程式(概要,数値計算)
連立 1 次方程式(基礎数学)
連立 1 次方程式(線形代数)
連立 1 次方程式(ガウス-ジョルダンの消去法)
連立微分方程式(微分方程式モデル)
連立不等式
連立不等式を解く
連立方程式(概要)
連立方程式
連立方程式を解く

- ろた~ろと -
ロットサイズ決定問題
- ろん -
論理記号(命題論理)
論理結合子(概要)
論理結合子(命題論理)
論理結合子(述語論理)
論理式(命題論理)
論理式(述語論理)
論理積(概要)
論理積(命題論理)
論理積(述語論理)
論理積標準形(命題論理)
論理的帰結(命題論理)
論理的帰結(述語論理)
論理モデル
論理和(概要)
論理和(命題論理)
論理和(述語論理)
論理和標準形(命題論理)

和・差を積に直す公式
- わあ~わお -
ワイブル分布
- わさ~わそ -
和事象
和集合(概要)
和集合
和集合(ファジイ集合)
和積標準形

記号

0 行列
0 ベクトル
0 ベクトル(ベクトル空間)
0-1 ナップザック問題(分枝限定法)
0-1 ナップザック問題(近似解法)
1 項演算
1 次関数(概要)
1 次関数(比例)
1 次関数
1 次関数と 1 次方程式
1 次元確率分布
1 次元探索(基本アルゴリズム)
1 次元探索
1 次不等式
1 次方程式
1 対 1 の写像
1 点交叉
2 項演算
2 次関数(概要)
2 次関数
2 次関数と 2 次方程式
2 次元確率分布
2 次多項式近似(概要)
2 次多項式近似
2 次不等式
2 次方程式(概要)
2 次方程式
2 重積分
2 直線の関係(概要)
2 点間の距離(概要)
8 パズル
α 値(概要)
α 値
Σ(和)
φ(集合)
φ(事象)
χ2分布(概要)
χ2 分布
(集合)
(集合)
(述語論理)
(述語論理)
(述語論理)
(命題論理)
(述語論理)
(命題論理)
(述語論理)
(命題論理)
(述語論理)
(命題論理)
(述語論理)
(命題論理)
(述語論理)

A* アルゴリズム
Abelian group
algebraic system
Allele
AND 演算(概要)
Availability(概要)
Availability

Boltzmann machine

CG: Computer Graphics
Chromosome
Closed Loop Control(概要)
Closed Loop Control
CNN : Convolutional Neural Network
Coding
Combinatorial Optimization(概要,最適化全体)
Combinatorial Optimization(概要)
Combinatorial Optimization(最適化全体)
Combinatorial Optimization
confidence level
Conjugate Gradient Method
Controllability
Convolutional Layer
correlation coefficient
covariance
CPM(概要)
CPM
Cross-Entropy コスト関数(概要)
Cross-Entropy コスト関数
cumulative distribution function(概要)
cumulative distribution function

Decoding
Deep Learning(概要)
Deep Learning
DFGS 法
DFP 法
distribution function(概要)
distribution function
DP: Dynamic Programming(概要,最適化全体)
DP: Dynamic Programming(概要)
DP: Dynamic Programming(最適化全体)
DP: Dynamic Programming

E
ELS: Economic Lot Size
EOQ: Economic Order Quantity
ES: Earlist Start Time

F 分布(概要)
F 分布
Failure Rate(概要)
Failure Rate
False(命題論理)
False(述語論理)
Feature Map
Feedback Control(概要)
Feedback Control
Feedforward Control(概要)
Feedforward Control
FF: Free Float
field
Fitness
Flow Shop Problem
fuzzy

GA: Genetic Algorithm(概要,最適化全体)
GA: Genetic Algorithm(概要)
GA: Genetic Algorithm(最適化全体)
GA: Genetic Algorithm
Gene
Genotype
GPU: Graphics Processing Unit(概要)
GPU: Graphics Processing Unit
group

Hamann の係数
Hesse 行列(基本アルゴリズム)
Hesse 行列(Newton 法)
Hopfield ネットワーク

I
IF: Interfering Float
Individual

Job Shop Problem

Kendall の順位相関係数

L1 Regularization(概要)
L1 Regularization
L2 Regularization(概要)
L2 Regularization
Lattice(束)
LF: Latest Finish Time
Length of Operating Period(概要)
Length of Operating Period
Locus
LP : Linear Programming(概要,最適化全体)
LP : Linear Programming(概要)
LP : Linear Programming(最適化全体)
LP : Linear Programming

Maintainability(概要)
Maintainability
map
mapping
marginal probability density function
matrix(概要)
matrix
median
mode
moment
moment generation function
monoid
MTBF: Mean Time between Failures(概要)
MTBF: Mean Time between Failures
MTTF: Mean Time to Failures(概要)
MTTF: Mean Time to Failures
MTTR: Mean Time to Repair(概要)
MTTR: Mean Time to Repair

n×m 型行列(行列)
n 階導関数
n 階偏導関数
n 行 m 列行列(行列)
n 元線形連立方程式
n 元連立方程式(概要)
n 元連立 1 次方程式
n 項演算
n 次元ベクトル空間
n 次式
n 次導関数
n 次方程式(概要)
n 次方程式
n 乗根
n 進法(概要)
n 進法
n 進法,10 進法相互の変換
n-変数関数記号(述語論理)
n-変数述語記号(述語論理)
Newton 法(概要,非線形方程式)
Newton 法(概要,最適化)
Newton 法(導関数の応用,非線形方程式)
Newton 法(非線形方程式)
Newton 法(最適化)
nil(述語論理)
nonnegative definite
NOT 演算(概要)
NP : Nonlinear Programming(概要,最適化全体)
NP : Nonlinear Programming(概要)
NP : Nonlinear Programming(最適化全体)
NP : Nonlinear Programming

Observability
Open Loop Control(概要)
Open Loop Control
Optimul Gradient Method
OR : Operations Research(概要)
OR : Operations Research
OR 演算(概要)
order relation(束)
Overfitting(概要)
Overfitting

p %値(概要)
p %値
P(x)(数の分類)
P(x)(直線上の点と座標)
P(x, y)
PERT(概要)
PERT
Phenotype
PID 制御
Pooling Layer
Population
Population Size
positive definite
positive semidefinite
probability density function(概要)
probability density function

r 次の小行列式
r-リテラル節(述語論理)
random sampling(概要)
random sampling
random variable(概要)
random variable
Rank
Regularization(概要)
Regularization
relation
Reliability(概要)
Reliability
ReLU: Rectified Linear Unit
ring
RNN: Recurrent Neural Network
Rogers-Tanimoto の係数
Russel-Rao の係数

SE : Systems Engineering(概要)
SE : Systems Engineering
semigroup
set
simultaneous probability density function
Spearman の順位相関係数
Steepest Descent Method
Stochastic Gradient Descent(概要)
Stochastic Gradient Descent
stochastic variable(概要)
stochastic variable
SUMT: Sequential Unconstrained Minimization Technique

t 時間以上待たされる確率
t 分布(概要)
t 分布
TF: Total Float
Trace
True(命題論理)
True(述語論理)
TSP: Traveling Salesman Problem(近似解法)
TSP: Traveling Salesman Problem(遺伝的アルゴリズム)
TSP: Traveling Salesman Problem(Hopfield ネットワーク)

unitary semigroup

vector(概要)
vector

Weight Decay(概要)
Weight Decay
Winner-Take-All

x 軸

y 軸
y 切片(概要)
y 切片

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