2021年度もオンラインで「早稲法」の魅力を余すことなくお伝えします! オンデマンドコンテンツの他、リアルタイム配信の特別企画を用意して、皆さんの参加をお待ちしています。 予約はお早めに!リアルタイム配信/対話型の特別企画 8月18日(水) 13:00-14:30 「行列のできる?! 早稲田法律事務所@Zoom」 オープンキャンパスで毎年満員御礼の人気企画。周りで起こりうる問題を法的視点から早大卒の弁護士団と学生弁護士団が有罪無罪か徹底討論! 初めてのオンライン開催となった昨年は、アンケート回答者のうちなんと96%以上から「面白かった」と回答をいただきました。 「遠方から参加できてよかった」「早稲田大学法学部でどんなことを勉強しているか目の当たりにできて面白かった」「弁護士の方の本格的な議論を見る機会は滅多にないので参加して良かった」「多角的な視点からの議論は見応えあり」「白熱した議論に引き込まれた」「法律の知識が全くなくても楽しく見られた」「法学の面白さを実感、受験のモチベーションが上がった」等の声も。 今年のテーマは「メロンの賠償責任」 。再び白熱した議論が期待されます。皆さんも弁護士になりきって、この問題を一緒に考えてみませんか? 予約方法・詳細はこちらから! 過去に筑駒から明治に進学した人いるでしょうか？ - こんにちは。私は開成高... - Yahoo!知恵袋. 2020年実施の様子 8月18日(水)・19日(木) 個別相談@Zoom 受験の準備、どうしたらいい?法学の面白さって?先生ってどんな雰囲気?単位とるのキツイって本当? "法サー"(※)は入った方がいいの?留学はできる?などなど、皆さんの疑問・質問について法学部生が相談にのります。 (※)法サー:法学部公認の法律サークルのこと。 相談前にできる限り 法学部ガイド や 法学部受験生向けページ をご覧ください。 事前予約(先着順)が必要です。予約が枠数に達した時点で受け付け終了となります。あらかじめご了承ください。 予約管理システム 「早稲田大学オープンキャンパス2021」 よりお申込みください。(8月2日午後に予約受付開始。) 事前予約不要、いつでも・どこでも!オンデマンドコンテンツ 2021学部説明 模擬講義 模擬講義やゼミ紹介は「早稲田大学体験WEBサイト」にて公開中です。 早稲田大学体験WEBサイトへは画像をクリックしてください。 法学部ガイド(画像をクリック) 法学部ガイド2022はこちらから
2021年度 2020年度 2021年(2020年度)3月「卒業式・大学院学位授与式」のご案内 更新日 2021. 3.
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早稲田の7月その14 コメント数:0 投稿日:2021/07/31 11:06:55 ena早稲田のブログへようこそ こんにちは。ena早稲田の西です。 夏期講習会第2期も明日で終わります。 疲れが出るところですが、そんな様子もなく、 教室は活気に満ち溢れています。 頼もしい限りです。 ☆復習タイムの小6生です。 ena早稲田の第二教室は中3生が居住しているのですが、 生徒たちとともに動物も同居しています。 ☆ブタさんでしょうか? ☆ピンクのゴリラでしょうか? ☆これはピンクの豹ですね! ☆これは・・・小クマさん?? 動物たちに癒されながら、 バリバリ英単語、 イケイケ三平方の定理 詰め込む理社知識! ガンバレ!女子力高い早稲田女子 GIRLS BE AMBITIOUS! オジサン力はあまり高くない、 ena早稲田の西でした(:>_<:)//
早稲田大学を第一志望にしていたが、 高校生の頃や浪人してからも友人や先生に、 「どうして早稲田に行きたいの」と聞かれることが多かった。 その時にはいつも「あこがれ」と答えていた。 高校で受験勉強を始めようと思い 地元北海道から飛行機で東京の大学を見に行った。 実際に見に行った大学の中でもなぜか早稲田大学に通う「早大生」が楽しそうでかっこよく見えた。 それだけだった。 ただのあこがれのために費やした本気の1年間 は 今振り返ると貴重な時間だと思える。 あなたはどうして第一志望の大学に行きたいのでしょうか。
画像を添付する (ファイルサイズ:10MB以内、ファイル形式:JPG/GIF/PNG) 今の自分の気分スタンプを選ぼう! No. 1 回答者: 藤孝 回答日時: 2021/07/31 15:39 それより東北大法学部と早稲田政経で 早稲田政経に行くんですか? !そっちのが驚き 早稲田政経なんておれの弟も現役合格したよ。 私文専門の受験勉強で。 0 件 お探しのQ&Aが見つからない時は、教えて! gooで質問しましょう!
hist ( cal_positive, bins = 50, density = True, cumulative = True, label = "シミュレーション") plt. plot ( xd, thm_dist, linewidth = 3, color = 'r', label = "理論値") plt. title ( "L(1)の分布関数") 理論値と同じような結果になりました. これから何が分かるのか 今回,人の「幸運/不運」を考えたモデルは,現実世界というよりも「完全に平等な世界」であるし,そうであればみんな同じくらい幸せを感じると思うのは自然でしょう.でも実際はそうではありません. 完全平等な世界においても,幸運(幸福)を感じる時間が長い人と,不運(不幸)を感じるのが長い人とが完全に両極端に分かれるのです. 「自分の人生は不幸ばかり感じている」という思っている方も,確率論的に少数派ではないのです. 今回のモデル化は少し極端だったかもしれませんが, 平等とはそういうものであり得るということは心に留めておくと良いかもしれません. arcsin則を紹介する,という観点からは,この記事はここで終わっても良いのですが,上だけ読んで「人生プラスマイナスゼロの法則は嘘である」と結論付けられるのもあれなので,「幸運度」あるいは「幸福度」を別の評価指標で測ってみましょう. 積分で定量的に評価 上では「幸運/不運な時間」のように,時間のみで評価しました.しかし,実際は幸運の程度もちゃんと考慮した方が良いでしょう. 次は,以下の積分値で「幸運度/不運度」を測ってみることにします. $$I(t) \, := \, \int_0^t B(s) \, ds. $$ このとき,以下の定理が知られています. 定理 ブラウン運動の積分 $I(t) = \int_0^t B(s) \, ds$ について, $$ I(t) \sim N \big{(}0, \frac{1}{3}t^3 \big{)}$$ が成立する. 考察を挟まずシミュレーションしてみましょう.再び $t=1$ とします. cal_inte = np. mean ( bms [:, 1:], axis = 1) x = np. linspace ( - 3, 3, 1000 + 1) thm_inte = 1 / ( np.
(累積)分布関数から,逆関数の微分により確率密度関数 $f(x)$ を求めると以下のようになります. $$f(x)\, = \, \frac{1}{\pi\sqrt{x(t-x)}}. $$ 上で,今回は $t = 1$ と思うことにしましょう. これを図示してみましょう.以下を見てください. えええ,確率密度関数をみれば分かると思いますが, 冒頭の予想と全然違います. 確率密度関数は山型になると思ったのに,むしろ谷型で驚きです.まだにわかに信じられませんが,とりあえずシミュレーションしてみましょう. シミュレーション 各ブラウン運動のステップ数を 1000 とし,10000 個のサンプルパスを生成して理論値と照らし合わせてみましょう. num = 10000 # 正の滞在時間を各ステップが正かで近似 cal_positive = np. mean ( bms [:, 1:] > 0, axis = 1) # 理論値 x = np. linspace ( 0. 005, 0. 995, 990 + 1) thm_positive = 1 / np. pi * 1 / np. sqrt ( x * ( 1 - x)) xd = np. linspace ( 0, 1, 1000 + 1) thm_dist = ( 2 / np. pi) * np. arcsin ( np. sqrt ( xd)) plt. figure ( figsize = ( 15, 6)) plt. subplot ( 1, 2, 1) plt. hist ( cal_positive, bins = 50, density = True, label = "シミュレーション") plt. plot ( x, thm_positive, linewidth = 3, color = 'r', label = "理論値") plt. xlabel ( "B(t) (0<=t<=1)の正の滞在時間") plt. xticks ( np. linspace ( 0, 1, 10 + 1)) plt. yticks ( np. linspace ( 0, 5, 10 + 1)) plt. title ( "L(1)の確率密度関数") plt. legend () plt. subplot ( 1, 2, 2) plt.
rcParams [ ''] = 'IPAexGothic' sns. set ( font = 'IPAexGothic') # 以上は今後省略する # 0 <= t <= 1 をstep等分して,ブラウン運動を近似することにする step = 1000 diffs = np. random. randn ( step + 1). astype ( np. float32) * np. sqrt ( 1 / step) diffs [ 0] = 0. x = np. linspace ( 0, 1, step + 1) bm = np. cumsum ( diffs) # 以下描画 plt. plot ( x, bm) plt. xlabel ( "時間 t") plt. ylabel ( "値 B(t)") plt. title ( "ブラウン運動の例") plt. show () もちろんブラウン運動はランダムなものなので,何回もやると異なるサンプルパスが得られます. num = 5 diffs = np. randn ( num, step + 1). sqrt ( 1 / step) diffs [:, 0] = 0. bms = np. cumsum ( diffs, axis = 1) for bm in bms: # 以下略 本題に戻ります. 問題の定式化 今回考える問題は,"人生のうち「幸運/不運」(あるいは「幸福/不幸」)の時間はどのくらいあるか"でした.これは以下のように定式化されます. $$ L(t):= [0, t] \text{における幸運な時間} = \int_0^t 1_{\{B(s) > 0\}} \, ds. $$ 但し,$1_{\{. \}}$ は定義関数. このとき,$L(t)$ の分布がどうなるかが今回のテーマです. さて,いきなり結論を述べましょう.今回の問題は,逆正弦法則 (arcsin則) として知られています. レヴィの逆正弦法則 (Arc-sine law of Lévy) [Lévy] $L(t) = \int_0^t 1_{\{B(s) > 0\}} \, ds$ の(累積)分布関数は以下のようになる. $$ P(L(t) \le x)\, = \, \frac{2}{\pi}\arcsin \sqrt{\frac{x}{t}}, \, \, \, 0 \le x \le t. $$ 但し,$y = \arcsin x$ は $y = \sin x$ の逆関数である.
ひとりごと 2019. 05. 28 とても悲しい事件が起きました。 令和は平和な時代にの願いもむなしく、通り魔事件が起きてしまいました。 亡くなったお子さんの親御さん、30代男性のご家族の心情を思うといたたまれない気持ちになります。 人生はプラスマイナスの法則を考えました。 突然に、家族を亡くすという悲しみは、マイナス以外の何物でもありません。 亡くなった女の子は、ひとりっこだったそうです。 大切に育てられていたと聞きました。 このマイナスの出来事から、プラスになることなんてないのではないかと思います。 わが子が、自分より早く亡くなってしまう、それはもう自分の人生までも終わってしまうような深い悲しみです。 その悲しみを背負って生きていかなければなりません。 人生は、理不尽なことが多い。 何も悪いことをしていないのに、何で?と思うことも多々あります。 羽生結弦選手の名言?人生はプラスマイナスがあって、合計ゼロで終わる 「自分の考えですが、人生のプラスとマイナスはバランスが取れていて、最終的には合計ゼロで終わると思っています」 これはオリンピックの時の羽生結弦選手の言葉です。 この人生はプラスマイナスゼロというのは、羽生結弦選手の言葉だけではなく、実際に人生はプラスマイナスゼロの法則があるそうです。 誰しも、悩みは苦しみを少なからず持っていると思います。 何の悩みがない人なんて、多分いないのではないでしょうか?