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Sat, 03 Aug 2024 10:03:30 +0000

検索用コード すべての整数nに対して, \ \ 2n^3-3n^2+n\ は6の倍数であることを示せ. $ \\ 剰余類と連続整数の積による倍数の証明}}}} \\\\[. 5zh] $[1]$\ \ \textbf{\textcolor{red}{剰余類で場合分け}をしてすべての場合を尽くす. } \text{[1]}\ \ 整数は無限にあるから1個ずつ調べるわけにはいかない. \\[. 2zh] \phantom{[1]}\ \ \bm{余りに関する整数問題では, \ 整数を余りで分類して考える. } \\[. 2zh] \phantom{[1]}\ \ \bm{無限にある整数も, \ 余りで分類すると有限の種類しかない. 2zh] \phantom{[1]}\ \ 例えば, \ すべての整数は, \ 3で割ったときの余りで分類すると0, \ 1, \ 2の3種類に分類される. 2zh] \phantom{[1]}\ \ 3の余りに関する問題ならば, \ 3つの場合の考察のみですべての場合が尽くされるわけである. 2zh] \phantom{[1]}\ \ 同じ余りになる整数の集合を\bm{剰余類}という. \\[1zh] \phantom{[1]}\ \ 実際には, \ 例のように\bm{整数を余りがわかる形に文字で設定}する. 2zh] \phantom{[1]}\ \ 3で割ったときの余りで整数を分類するとき, \ n=3k, \ 3k+1, \ 3k+2\ (k:整数)と設定できる. 2zh] \phantom{[1]}\ \ ただし, \ n=3k+2とn=3k-1が表す整数の集合は一致する. 【高校数学A】剰余類と連続整数の積による倍数の証明 | 受験の月. 2zh] \phantom{[1]}\ \ よって, \ \bm{n=3k\pm1のようにできるだけ対称に設定}すると計算が楽になることが多い. \\[1zh] \phantom{[1]}\ \ 余りのみに着目すればよいのであれば, \ \bm{合同式}による表現が簡潔かつ本質的である. 2zh] \phantom{[1]}\ \ 合同式を利用すると, \ 多くの倍数証明問題が単なる数値代入問題と化す. \\[1zh] \text{[2]}\ \ \bm{二項係数を利用した証明}が非常に簡潔である. \ 先に具体例を示す. 2zh] \phantom{[1]}\ \ \kumiawase73は異なる7個のものから3個取り出すときの組合せの数であるから整数である.

【高校数学A】剰余類と連続整数の積による倍数の証明 | 受験の月

はぇ~。すごい分かりやすい。 整数問題がでたら3つパターンを抑えて解くということね。 1. 不等式で範囲の絞り込み 2. 因数分解して積の形にする 3. 余り、倍数による分類 一橋大学も京都大学もどちらも整数問題が難しいことで有名なのに。確率問題はマジで難しい。それと京都大学といえば「tan1°は有理数か」という問題は有名ですよね。 確か、解き方は。まず、tan1°を有理数と仮定して(明らかに無理数だろうが)加法定理とか使ってtan30°なりtan60°まで出して、tan1°が有理数なのにtan30°かtan60°は無理数である。しかし、それは矛盾するからtan1°は無理数であるみたいに解くはず。 この記事が気に入ったら、サポートをしてみませんか? PythonによるAI作成入門!その3 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で画像を分類予測してみた  - Qiita. 気軽にクリエイターの支援と、記事のオススメができます! 更新頻度は低めかも。今は極稀に投稿。 サブカルチャー(レビューや紹介とか)とかに中心に書きたい。たまにはどうでもいいことも書きます。他のブログで同じようなことを書くこともあるかもしれない。

余りによる分類 | 大学受験の王道

入試標準レベル 入試演習 整数 素数$p$, $q$を用いて$p^q+q^p$と表される素数を全て求めよ。 (京都大学) 数値代入による実験 まずは色々な素数$p$, $q$を選んで実験してみてください。 先生、一つ見つけましたよ!$p=2$, $q=3$として、17が作れます! そうですね。17は作れますね。他には見つかりますか? … …5分後 カリカリ…カリカリ……うーん、見つからないですね。どれも素数にはならないです…もうこの1つしかないんじゃないですか? 結果を先に言うと、この一つしか存在しないんです。しかし、問題文の「すべて求めよ」の言葉の中には、「 他には存在しない 」ことが分かるように解答せよという意味も含まれています。 そういうものですか… 例えば、「$x^3-8=0$をみたす実数をすべて求めよ。」という問題に、「2を代入すると成立するから、$x=2$」と解答してよいと思いますか? あっ、それはヤバいですね…! 結論としては$x=2$が唯一の実数解ですが、他の二つが虚数解であることが重要なんですよね。 この問題は 「条件をみたす$p$, $q$の組は2と3に限る」ことを示す のが最も重要なポイントです。 「すべて求めよ」とか言っておきながら1つしかないなんて、意地悪な問題ですね! 余りによる分類 | 大学受験の王道. 整数問題の必須手法「剰余で分類する」 整数問題を考えるとき、「余りによって分類する」ことが多くあります。そのうち最も簡単なものが、2で割った余りで分類する、つまり「偶奇で分類する」ものです。 この問題も偶数、奇数に注目してみたらいいですか? $p$と$q$の偶奇の組み合わせのうち、あり得ないものはなんですか? えっと、偶数と偶数はおかしいですね。偶数+偶数で、出来上がるのは偶数になってしまうので、素数になりません。 そう、素数のなかで偶数であるものは2しかないですからね。他にもありえない組み合わせはありますか? 奇数と奇数もおかしいです。奇数の奇数乗は奇数なので、奇数+奇数で、出来上がるのは偶数になって素数になりません。 そうなると偶数と奇数の組み合わせしかありえないとなりますが… あ!偶数である素数は2だけなので、片方は2で決定ですね! そのとおり。$p$と$q$どちらが2でも問題に影響はありませんから、ここでは$p=2$として、$q$をそれ以外の素数としましょう。 $q$について実験 $q$にいろいろな素数を入れてみましょう。 $q=3$のときには$2^3+3^2=17$となって素数になりますが… $q=5$のとき $2^5+5^2=32+25=57$ 57=3×19より素数ではない。 $q=7$のとき $2^7+7^2=128+49=177$ 177=3×59より素数ではない。 $q=11$のとき $2^{11}+11^2=2048+121=2169$ 2169=9×241より素数ではない。 さっきも試してもらったと思いますが、なかなか素数にならないですね。ところで素数かどうかの判定にはどんな方法を使っていますか?

PythonによるAi作成入門!その3 畳み込みニューラルネットワーク(Cnn)で画像を分類予測してみた  - Qiita

2021/08/03 20:01 1位 計算(算数ちっくな手法) 高槻中2019方程式では3乗4乗なって、、、うぐ! ?ってなって解説見たよ(๑°⌓°๑)右辺をいじるんですかー!そうですかー!コレは知らんと出来んなwしかも知ってたらむっちゃ速いやん、、、後半からは普通の方程式手法ちなみに旦那氏はこの普通の割り算のカッコ開きを間違え 2021/08/04 14:17 2位 SAPIX(サピックス) 夏期講習 比と割合(2)「逆数」の解き方教えます!

ylabel ( 'accuracy') plt. xlabel ( 'epoch') plt. legend ( loc = 'best') plt. show () 学習の評価 検証データで試すと、正解率が71. 2%まで落ちました。 新しい画像だと、あまり精度が高くないので、改善の余地がありそうです。 test_loss, test_acc = tpu_model. evaluate ( test_images, test_labels) print ( 'loss: {:. 3f} \n acc: {:. 3f}'. format ( test_loss, test_acc)) 最後に、推論です。 実際に画像を渡してどんな予測がされているか確認します。 Google ColabのTPUは8コアで構成されている関係で、 8で割り切れる数で学習しなければいけません。 そのため、学習データは16にしたいと思います。 # 推論する画像の表示 for i in range ( 16): plt. subplot ( 2, 8, i + 1) plt. imshow ( test_images [ i]) # 推論したラベルの表示 test_predictions = tpu_model. predict ( test_images [ 0: 16]) test_predictions = np. argmax ( test_predictions, axis = 1)[ 0: 16] labels = [ 'airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck'] print ([ labels [ n] for n in test_predictions]) 画像が小さくてよく分かりにくいですが、 予測できているようです。 次回は、同じ画像データをResNetというCNNで予測してみたいと思います。 次の記事↓ Why not register and get more from Qiita? We will deliver articles that match you By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole you can read useful information later efficiently By "stocking" the articles you like, you can search right away Sign up Login

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