"積分関数"の翻訳 英語に:


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積分関数 - 翻訳 :

  例 (レビューされていない外部ソース)

部分積分は 1 つの関数の導関数と関数を掛けた積分は 2つの関数を掛けたものから
One way, if you did want to memorize it, you said, OK, the integration by parts says if I take the integral of the derivative of one thing and then just a regular function of another, it equals the two functions times each other, minus the integral of the reverse.
このポイントの累積分布関数 累積分布から減算します そのポイントの関数です
And so to actually calculate this, what I do is I take the cumulative distribution function of this point and I subtract from that the cumulative distribution function of that point.
指数関数の不定積分は簡単なので
So what do we want to make our v prime?
累積 0の場合は確率密度関数 累積 1の場合は累積分布関数の値を返します
Cumulative 0 calculates the density function cumulative 1 calculates the distribution.
右そこに 1 つの関数です マイナスで累積分布関数を評価
So what I did is I evaluated the cumulative distribution function at one to be right there.
元の関数f t は何ですか その不定積分は その不定積分は
If f prime of t is equal to cosine of a t, what is a potential f of t?
ピアソンの積率相関係数の
So the important topics to take away from this segment.
e sc f c 0 から無限大のデルタ関数 t c dtの積分です 0 から無限大のデルタ関数 t c dtの積分です
If we take out the constants from inside of the integral, we get e to the minus sc times f of c times the integral from 0 to infinity of f of t minus c dt.
そんな部分積分に 元の関数では 私たちを取る
So this is derivative.
元の関数の不定積分のラプラス変換の s 倍ー
Well, we can do a little pattern matching here, right?
この種類の関数は 通常の微積分や代数学で扱う関数に比べ 変わった関数であることを
When I introduced you to the unit step function, I said, you know, this type of function, it's more exotic and a little unusual relative to what you've seen in just a traditional Calculus course, what you've seen in maybe your
yのみの関数は失われます これは 定数が不定積分で
So when you take a derivative, when you take a partial with respect to just x, a pure function of just y would get
指数関数の不定積分は簡単なので これは v とします
It's always good to use the exponential function, because that's easy to take the antiderivative of.
tに関する積分です
Well that's equal to what?
分布関数を計算するための便利なツールであります この周辺では 累積分布関数は
a function has been defined called the cumuluative distribution function that is a useful tool for figuring out this area.
ベクトル場内の線積分または関数を使っての作業を
And we're going to see some concrete examples of taking a
さて 最初の積分は xに関して積分しています
So how do we evaluate this integral?
0 から無限への e ーst 括弧内の関数の積分です
Laplace Transform.
k 0 の場合は確率密度関数 K 1 の場合は累積分布関数の値を計算します
K 0 calculates the density function K 1 calculates the distribution.
この関数からーの無限から の無限まで 本質的に この全体の実数上の 関数の積分を
I'm going to tell you that if I were to take the integral of this function from minus infinity to infinity, so essentially over the entire real number line, if I take the integral of this function, I'm defining it to be equal to 1.
本質的に 呼びましょうそれ累積分布 関数は x の関数です この曲線の下の曲線下面積を与えてくれます
So what the cumulative distribution function is essentially let me call it the cumulative distribution function it's a function of x.
ーの無限から の無限のディラック デルタ関数は その積分が1 になります 同様に ディラック デルタ関数で
And so by the same intuitive argument, you could say that the limit from minus infinity to infinity of our Dirac delta function of t dt is also going to be 1.
これを2 つの積分に分割できることを知っています いいですか 2 つの関数の合計の積分は
And just by the definition of how the properties of integrals work, we know that we can split this up into two integrals, right?
それに 2 番目の導関数の最初の関数を掛けたものを 加えます 両側を積分すると
Then that equals the derivative of the first times the second function, plus the first function times the derivative of the second.
積分の係数を0 004とします
Let's implement this in our code.
それぞれの関数の積分の合計と同じです そしてこれらは定数です
If the integral of the sum of two functions is equal to the sum of their integrals.
MANIAC(数学的数値的積分器兼演算器)は
Burning lots of midnight oil.
体積は この関数に dyを掛けたもの,
So what would be the volume of that sliver?
この積分を取ると この積分を取るのは同じことです だから e ー sc f c デルタ関数 t c dtです
So if we take from zero to infinity, what I'm saying is taking this integral is equivalent to taking this integral.
累積分布関数は ここにあるので true はその後その Excel 通話を行う際と言います これは... このため同じもののための累積分布関数です
little bit, let me get out of pen tool so the cumulative distribution function is right over here then you say true when you make that Excel call.
ラプラス変換を1種の積分と見ると 順に導関数を取っていきます 順に導関数を取っていきます
And then we started with the Laplace Transform of y, and then you can almost view the Laplace Transform as a kind of integral, so we kind of take the derivatives, so then you get y.
積分のビデオをもう一度見てください ある関数 これが xy 平面で
If it's not, you might want to review the definite integration videos.
2 番目の関数の微分 g1 y 2 番目の関数の微分は
So plus f1 of x, that's just the first function, times the derivative of the second function.
不定積分は u の自然対数です または この場合 不定積分は
And then, well, you would end up saying that the antiderivative is just the natural log of u.
あと数分で積荷を開始します
Your plane starts loading in just a few minutes now.
psi に関して x の偏微分が これです 両方の側の 不定積分 ある定数 h y で
And to solve for psi, we just say, OK, the partial derivative of psi with respect to x is going to be this thing.
目的関数は将来的な累積報酬や割引報酬を 最大化する関数でした
You can equally define over states in action pairs.
s の関数は y t の積分のようなものです ラプラス変換は 特殊なタイプの
So it's kind of borrowing that notation, because this function of s is kind of an integral of y of t.
不定積分はそれの自然対数です だから これが不定積分です
So if this was a 1 over an x, or 1 over u, it's just the natural log of it.
微分方程式は 未知の関数とその導関数に関する
What is a differential equation?
両側の積分を見てみましょう 積分に関するビデオをすべて見た場合
Well let's take the antiderivative of both sides or let's take the integral of both sides.
関数呼び出しの中の関数呼び出しの中の 関数呼び出しです どんどん積み重なっていきます
Our JavaScript interpreter is going to have to compute the value of 6 factorial, a function call within a function call within a function call.
積分
Integral
関係を見てみましょう 部分積分を使用します
Laplace transform of the derivative of a function, and the Laplace transform of the function.
以下のように計算出来る 赤方偏移の要素を この関数で割った物を積分する この関数はある時刻でのHubble定数で
Generally speaking, we can compute the comoving distance, distance in coordinates that do expand with the expanding space.

 

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