8日、京都競馬場で行われた11R・京都大賞典(G2・3歳上オープン・芝2400m)で2番人気、川田将雅騎乗、サトノダイヤモンド(牡5・栗東・池江泰寿厩舎)が快勝した。1/2馬身差の2着にレッドジェノヴァ(牝4・美浦・小島茂之厩舎)、3着にアルバート(牡7・美浦・堀宣行厩舎)が入った。勝ちタイムは2:25. 4(良)。 1番人気で福永祐一騎乗、シュヴァルグラン(牡6・栗東・友道康夫厩舎)は、4着敗退。 装蹄師/西内荘担当馬のスマートレイアーは8着となった。 1番人気シュヴァルグランは4着 サトノダイヤモンドが復活の勝利を飾った。昨年の阪神大賞典以来約1年半振りの勝利。凱旋門賞で大敗後、国内でもイマイチ調子が上がってこない日々が続いた。超高速勝ちタイムだった昨年の天皇賞春、海外遠征と負担の大きさレースが続き、目に見えないダメージが尾を引いたのだろう。4コーナーから自ら上がっていき、この秋の活躍を予感させる力を見せた。 サトノダイヤモンド 16戦8勝 (牡5・栗東・池江泰寿厩舎) 父:ディープインパクト 母:マルペンサ 母父:Orpen 馬主:サトミホースカンパニー 生産者:ノーザンファーム 【全着順】 1着 サトノダイヤモンド 2着 レッドジェノヴァ 3着 アルバート 4着 シュヴァルグラン 5着 ブレスジャーニー 6着 ウインテンダネス 7着 ケントオー 8着 スマートレイアー 9着 モンドインテロ 10着 サンエイゴールド 11着 プラチナムバレット ※主催者発表のものと照らし合わせください
5パーセント) ダート 坂路コース 1400メートル(勾配1~5.
このレース、アルジャンナ1番人気とか 意味わからんオッズやったよな レース直前まで見れてなかったから 逆に不安になったわ 今日の重賞両方めちゃくちゃ簡単なのに オッズがやたら付いて意味わからんかって どっちも俺が聞いてないだけで何か走らん情報材料あるんか?と不安になったわ 45: 2021/06/13(日)16:09:40 ID:uvFcblMz0 58秒台のHペースでキレ勝負じゃない展開が良かったね エアアルマスに感謝しないとな 48: 2021/06/13(日)16:17:16 ID:BUh7//u60 アルジャンナってなんで人気なんやろか 50: 2021/06/13(日)16:20:54 ID:/wQUisYY0 >>48 コントレイルのベストレースの2着馬だから 49: 2021/06/13(日)16:20:03 ID:ylEICkL80 前行った馬総崩れだな 55: 2021/06/13(日)16:33:30 ID:Gbdch9Gz0 高知は俺の庭じゃぁ! 佐賀7R 6-8 馬連ワイド 56: 2021/06/13(日)16:40:52 ID:HYxnY8Hm0 結局休み明けの天栄馬買えば当たるんだって 二頭軸ごち 57: 2021/06/13(日)16:41:49 ID:hi/vE8tX0 クラシック落第生のダービーみたいで面白かった 58: 2021/06/13(日)16:46:30 ID:6nrix5rl0 重馬場で負けてただけ 59: 2021/06/13(日)16:48:21 ID:SjvajfFZ0 まじこいつはいらん ザダルアトミックワイド5000持ってた~ 60: 2021/06/13(日)16:48:36 ID:QZppSvho0 アルジャンナに花束を 61: 2021/06/13(日)16:54:25 ID:ylEICkL80 サトノフラッグのスレでアルジャンナのスレになってるのか?w 62: 2021/06/13(日)17:00:29 ID:2xPCU7Pn0 直線、狭くならなければ勝ってただろ。 64: 2021/06/13(日)17:27:10 ID:OcxM2aEz0 フラッグは順調さかいたくらいで地力は元々これくらいあるでしょ? 66: 2021/06/13(日)17:38:43 ID:lbKIqnhw0 腐っても菊花賞3着馬だし 67: 2021/06/13(日)17:42:39 ID:/7MMMlMX0 アドマイヤビルゴ、良馬場では底を見せてないって言ってた奴、しね!
一般に,データが n 個の場合についてΣ記号で表わすと, p, q の連立方程式 …(1) …(2) の解が回帰直線 y=px+q の係数 p, q を与える. ※ 一般に E=ap 2 +bq 2 +cpq+dp+eq+f ( a, b, c, d, e, f は定数)で表わされる2変数 p, q の関数の極小値は …(*) すなわち, 連立方程式 2ap+cq+d=0, 2bq+cp+e=0 の解 p, q から求まり,これにより2乗誤差が最小となる直線 y=px+q が求まる. (上記の式 (*) は極小となるための必要条件であるが,最小2乗法の計算においては十分条件も満たすことが分かっている.)
最小二乗法とは, データの組 ( x i, y i) (x_i, y_i) が多数与えられたときに, x x と y y の関係を表す もっともらしい関数 y = f ( x) y=f(x) を求める方法です。 この記事では,最も基本的な例(平面における直線フィッティング)を使って,最小二乗法の考え方を解説します。 目次 最小二乗法とは 最小二乗法による直線の式 最小二乗法による直線の計算例 最小二乗法の考え方(直線の式の導出) 面白い性質 最小二乗法の応用 最小二乗法とは 2つセットのデータの組 ( x i, y i) (x_i, y_i) が n n 個与えられた状況を考えています。そして x i x_i と y i y_i に直線的な関係があると推察できるときに,ある意味で最も相応しい直線を引く のが最小二乗法です。 例えば i i 番目の人の数学の点数が x i x_i で物理の点数が y i y_i という設定です。数学の点数が高いほど物理の点数が高そうなので関係がありそうです。直線的な関係を仮定すれば最小二乗法が使えます。 まずは,最小二乗法を適用した結果を述べます。 データ ( x i, y i) (x_i, y_i) が n n 組与えられたときに,もっともらしい直線を以下の式で得ることができます!
Length; i ++) Vector3 v = data [ i]; // 最小二乗平面との誤差は高さの差を計算するので、(今回の式の都合上)Yの値をZに入れて計算する float vx = v. x; float vy = v. z; float vz = v. y; x += vx; x2 += ( vx * vx); xy += ( vx * vy); xz += ( vx * vz); y += vy; y2 += ( vy * vy); yz += ( vy * vz); z += vz;} // matA[0, 0]要素は要素数と同じ(\sum{1}のため) float l = 1 * data. 一般式による最小二乗法（円の最小二乗法） | イメージングソリューション. Length; // 求めた和を行列の要素として2次元配列を生成 float [, ] matA = new float [, ] { l, x, y}, { x, x2, xy}, { y, xy, y2}, }; float [] b = new float [] z, xz, yz}; // 求めた値を使ってLU分解→結果を求める return LUDecomposition ( matA, b);} 上記の部分で、計算に必要な各データの「和」を求めました。 これをLU分解を用いて連立方程式を解きます。 LU分解に関しては 前回の記事 でも書いていますが、前回の例はJavaScriptだったのでC#で再掲しておきます。 LU分解を行う float [] LUDecomposition ( float [, ] aMatrix, float [] b) // 行列数(Vector3データの解析なので3x3行列) int N = aMatrix. GetLength ( 0); // L行列(零行列に初期化) float [, ] lMatrix = new float [ N, N]; for ( int i = 0; i < N; i ++) for ( int j = 0; j < N; j ++) lMatrix [ i, j] = 0;}} // U行列(対角要素を1に初期化) float [, ] uMatrix = new float [ N, N]; uMatrix [ i, j] = i == j?
2015/02/21 19:41 これも以前につくったものです。 平面上の(Xi, Yi) (i=0, 1, 2,..., n)(n>1)データから、 最小二乗法 で 直線近似 をします。 近似する直線の 傾きをa, 切片をb とおくと、それぞれ以下の式で求まります。 これらを計算させることにより、直線近似が出来ます。 以下のテキストボックスにn個の座標データを改行区切りで入力して、計算ボタンを押せば、傾きaと切片bを算出して表示します。 (入力例) -1. 1, -0. 99 1, 0. 9 3, 3. 1 5, 5 傾きa: 切片b: 以上、エクセル使ってグラフ作った方が100倍速い話、終わり。