埼玉県吉川市の治安情報の事件種別分布 埼玉県吉川市の治安情報に多い不審者の特徴 地図で見る 埼玉県吉川市の治安情報の発生時間分布 埼玉県吉川市の治安情報の報告曜日分布 吉川市の新着賃貸物件(LIFULL HOME'S提供) 吉川市の新着売買物件(LIFULL HOME'S提供) 他の市区町村から見る 埼玉県吉川市の治安情報のアクセスランキング 埼玉県吉川市の治安情報の不審者の年齢分布 不審者の特徴の色分布 吉川市の小学校のアクセスランキング
第49回 ひけらかさない魅力がある? 安東弘樹、マクラーレンに乗る! 5 新型コロナ 東京都の新規感染者 2612人 重症者は176人で過去最多 6 東京都、10日のコロナ新規感染者は2612人 16日ぶりに前週下回るも重症者は過去最多 7 小池知事の新型コロナ対策、「意味がわからない」疑問の声の中好評だった政策も 8 東京都八王子39℃など関東は猛烈な暑さ 北海道には秋の空気 札幌20℃に届かず 9 社員ら10人で五輪打ち上げ 酔った女性がカラオケ店2階から転落し骨折 テレビ朝日「大変遺憾」 10 交番襲撃、35歳男に懲役12年 大阪地裁判決 社会ランキングをもっと見る このカテゴリーについて 『埼玉県吉川市』のニュースをお届け。『埼玉県吉川市』に関する最新ニュースの他に、気になる裏話なども紹介します。 通知(Web Push)について Web Pushは、エキサイトニュースを開いていない状態でも、事件事故などの速報ニュースや読まれている芸能トピックなど、関心の高い話題をお届けする機能です。 登録方法や通知を解除する方法はこちら。 お買いものリンク Amazon 楽天市場 Yahoo! 埼玉県吉川市のニュース(社会・6件) - エキサイトニュース. ショッピング
ユーザー投稿サイトを立ち上げました! ユーザーが投稿することが出来る飲食店共有サイトを作りました!! 美味しいお店をみんなでシェアすることで飲食店の検索サイトとして新しい形になっています♡ 7月10日に公開後7月中に10万を超えるアクセスがあり勢いのあるサイトです!! 飲食店の方からサイトを見た方が来店したとのお喜びの声をいただいています♡ 投稿者には毎日抽選でプレゼントを渡しています!! 是非投稿してサイトを盛り上げていきましょう♡ 新しいサイトはこちら 埼玉マガジン編集部です!!
介護報酬など5800万円不正請求 埼玉の事業所 埼玉県吉川市は28日、介護サービスのための適切な介護支援専門員や管理者を配置していないにも関わらず介護報酬など約5800万円を不正に請求したとして、介護保険法に基づき、同市の介護事業所「ほほえみの家」の通所介護(デイサービス)の指定を取り消したと発表した。運営企業の「幸友会」に対し不当に支払われた分の返還を求めたことも明らかにした。 市によると、平成28年8月ごろから令和2年12月にかけて「認知症専門ケア加算」「サービス提供体制強化加算」「医療連携体制加算」などが不当に請求されていた。中原恵人市長は「介護保険制度の信頼を大きく損なう。重大な行政処分に至ったことは非常に遺憾」との談話を発表した。
最初 全て 最新の40件 どなたかこの中古車屋の名前分かる方いませんか お会いした事ある人の様な気がして… 6/18(土)日経新聞朝刊 >蓑田容疑者の中古車販売会社「和光商事」は埼玉県吉川市内にあり、外車も扱っていた。 だそうです。 > みきさん ありがとうございます 私も今朝新聞見て、違う会社だったので安心しました お集まりの みなさん こんにちは 昨日の昼間 カマニの駐車場 警察車両や報道陣の車両いっぱい停まってましたね。 朝のニュースで聞き間違いかと思ってたけど… 聞き間違いぢゃなかったんだぁ 何だか複雑な気分 カマニの付近のビルでそのような方をたまに見かけてたような あの捕まった犯人。 友達の友達のお姉さんの旦那だったそうです・・・ 遠いようで近くてビックリしました。 去年あそこ住んでたんで…犯人元お隣さんです(-。-;
埼玉県警察本部 〒330-8533 埼玉県さいたま市浦和区高砂3丁目15番1号 Copyright © Saitama Prefectural Police. All rights reserved.
参考文献: [1] 河西朝雄, 改訂C言語によるはじめてのアルゴリズム入門, 技術評論社, 1992.
モンテカルロ法は、乱数を使う計算手法の一つです。ここでは、円周率の近似値をモンテカルロ法で求めてみます。 一辺\(2r\)の正方形の中にぴったり入る半径\(r\)の円を考えます (下図)。この正方形の中に、ランダムに点を打っていきます。 とてもたくさんの点を打つと 、ある領域に入った点の数は、その領域の面積に比例するはずなので、 \[ \frac{円の中に入った点の数}{打った点の総数} \approx \frac{\pi r^2}{(2r)^2} = \frac{\pi}{4} \] が成り立ちます。つまり、左辺の分子・分母に示した点の数を数えて4倍すれば、円周率の近似値が計算できるのです。 以下のシミュレーションをやってみましょう。そのとき次のことを確認してみてください: 点の数を増やすと円周率の正しい値 (3. 14159... ) に近づいていく 同じ点の数でも、円周率の近似値がばらつく
5 y <- rnorm(100000, 0, 0. 5 for(i in 1:length(x)){ sahen[i] <- x[i]^2 + y[i]^2 # 左辺値の算出 return(myCount)} と、ただ関数化しただけに過ぎません。コピペです。 これを、例えば10回やりますと… > for(i in 1:10) print(myPaiFunc() * 4 / 100000) [1] 3. 13628 [1] 3. 15008 [1] 3. 14324 [1] 3. 12944 [1] 3. 14888 [1] 3. 13476 [1] 3. 14156 [1] 3. 14692 [1] 3. 14652 [1] 3. 1384 さて、100回ループさせてベクトルに放り込んで平均値出しますか。 myPaiVec <- c() for(i in 1:100) myPaiVec[i] <- myPaiFunc() * 4 / 100000 mean(myPaiVec) で、結果は… > mean(myPaiVec) [1] 3. 141426 うーん、イマイチですね…。 あ。 アルゴリズムがタコだった(やっぱり…)。 の、 if(sahen[i] < 0. 25) myCount <- myCount + 1 # 判定とカウント ここです。 これだと、円周上の点は弾かれてしまいます。ですので、 if(sahen[i] <= 0. 25) myCount <- myCount + 1 # 判定とカウント と直します。 [1] 3. 141119 また誤差が大きくなってしまった…。 …あんまり関係ありませんでしたね…。 といっても、誤差値 |3. 141593 - 3. 141119| = 0. 000474 と、かなり小さい(と思いたい…)ので、まあこんなものとしましょう。 当然ですけど、ここまでに書いたコードは、実行するたび計算結果は異なります。 最後に、今回のコードの最終形を貼り付けておきます。 --ここから-- x <- seq(-0. 5, length=1000) par(new=T); plot(x, yP, xlim=c(-0. モンテカルロ法 円周率 求め方. 5)) myCount * 4 / length(xRect) if(sahen[i] <= 0. 25) myCount <- myCount + 1 # 判定とカウント} for(i in 1:10) print(myPaiFunc() * 4 / 100000) pi --ここまで-- うわ…きったねえコーディング…。 でもまあ、このコードを延々とCtrl+R 押下で図形の描画とπの計算、両方やってくれます。 各種パラメータは適宜変えて下さい。 以上!