数学 - ページ 7
複合操作（解決した演習）
の 複合操作 それらは特定の結果を決定するために実行されなければならない数学的操作です。これらは小学校で初めて教えられますが、通常は後のコースで使用され、より高い数学的演算を解くための鍵となります.組み合わせ演算を含む数式は、問題のすべての演算が実行されるまで、特定の順序の階層に従って異なるタイプの計算を行う必要がある式です。. 前の画像では、さまざまな種類の基本的な数学演算が現れる式を見ることができるため、この式には組み合わせ演算が含まれていると言われています。実行される基本的な演算は、主に整数の加算、減算、乗算、除算、および/または強化です。.索引1複合操作の表現と階層1.1組み合わせ演算で式を解くための階層は何ですか?2練習問題が解決しました2.1演習12.2演習22.3演習32.4演習43参考文献組み合わせ演算の式と階層すでに前述したように、組み合わせ演算による式は、数学的計算を合計、減算、積、除算、および/またはべき乗の計算として実行する必要がある式です。.これらの操作には実数が含まれることがありますが、理解を容易にするために、この記事では整数のみを使用します。.組み合わせ演算が異なる2つの式は次のとおりです。5 + 7×8-3（5 + 7）×（8-3）. 上記の式には、同じ番号と同じ演算が含まれています。ただし、計算が行われた場合、結果は異なります。これは、2番目の式の括弧と最初の式を解決する必要がある階層のためです。.組み合わせ演算で式を解くための階層とは?括弧（）、大括弧[]、中括弧などのグループ化シンボルがある場合は、必ず最初に各ペアのシンボルの内側にあるものを解決する必要があります。.グループ化シンボルがない場合、階層は次のとおりです。- 最初に権限が解決されます（もしあれば）- その後、製品や部門が解決されます（存在する場合）。- 最後に、足し算や引き算は解決されます解決した演習以下は、組み合わせ演算を含む式を解かなければならない例です。.演習15 + 7×8-3と（5 + 7）x（8-3）の2つの操作を解きます。.解決策最初の式にはグループ化の兆候がないので、上記の階層に従う必要があります。したがって、5 + 7×8 - 3...
最小二乗法、解法の練習とそれが果たすもの
の方法 最小二乗 は関数の近似において最も重要なアプリケーションの1つです。アイデアは、順序付けられたペアのセットが与えられると、この関数がデータをより良く近似するような曲線を見つけることです。関数は線、二次曲線、三次曲線などです。.この方法のアイデアは、選択された関数によって生成された点とデータセットに属する点との間の、縦座標（成分Y）の差の二乗和を最小にすることです。.索引1最小二乗法2練習問題が解決しました2.1演習12.2演習23それは何のためですか？?4参考文献 最小二乗法この方法を説明する前に、まず「より良いアプローチ」が何を意味するのかを明確にする必要があります。 n点の集合、すなわち（x 1、y 1）、（x 2、y 2）...、（x n、y n）を最も良く表す線y = b + m xを探すとしよう。.前の図に示されているように、変数xとyが線y = b + mxによって関連付けられている場合、x...
グループ化されたデータの中心的傾向指標
の グループ化されたデータの中心的傾向の尺度 それらは、統計情報で使用され、提供されたデータグループの特定の動作、たとえば、それらが近いもの、収集されたデータの平均値などを記述します。.大量のデータが取得される場合は、それらをグループ化して、それらのデータの順序をより正確にし、特定の中心的傾向の尺度を計算できるようにすると便利です。.最も使用される中心的傾向の尺度の中には、算術平均、中央値および最頻値があります。これらの数字は、特定の実験で収集されたデータに関する特定の性質を示しています。.これらの方法を使用するには、まず一連のデータをグループ化する方法を知る必要があります。.グループ化データ最初にデータをグループ化するには、データの範囲を計算する必要があります。これは、データの最大値から最小値を引いた値です。.それから、データをグループ化したいクラスの数である数 "k"を選びます。. グループ化するクラスの振幅を取得するために、範囲を "k"で分割します。この数はC = R / kです.最後に、得られたデータの最小値よりも小さい数が選択されるグループ化が開始される。. この数は最初のクラスの下限になります。これにCが加算されます。得られた値が最初のクラスの上限になります. そして、この値にＣを加えて第２のクラスの上限値を求める。このようにして、最後のクラスの上限に達するまで進みます。.データがグループ化されたら、平均値、中央値、およびファッションの計算に進むことができます。.算術平均、中央値、最頻値の計算方法を説明するために、例を挙げて説明します。.例したがって、データをグループ化すると、次のようなテーブルが得られます。３つの主な中心的傾向対策それでは、算術平均、中央値、最頻値の計算に進みます。上記の例は、この手順を説明するために使用されます。.1-算術平均算術平均は、各周波数に間隔の平均を掛けたものです。その後、これらすべての結果が追加され、最後に合計データで除算されます。.前の例を使用すると、算術平均は次のようになることがわかります。（4 * 2 + 4 * 4 + 6...
離散数学それらが果たすもの、集合論
の 離散数学 自然数のセットを研究することに責任がある数学の領域に対応します。つまり、要素を1つずつ別々に数えることができる有限個と無限個の可算数のセットです。.これらの集合は離散集合として知られています。これらのセットの例は整数、グラフまたは論理式であり、それらは主にコンピューティングまたはコンピューティングにおいて、科学のさまざまな分野で適用されます。.索引1説明2離散数学とは何ですか？?2.1組み合わせ2.2離散分布の理論2.3情報論2.4コンピューティング2.5暗号2.6ロジック2.7グラフ理論2.8ジオメトリ3集合論3.1有限集合3.2無限会計セット4参考文献 説明離散数学では、プロセスは整数に基づいて数えられます。これは、10進数が使用されず、したがって他の分野のように近似値または制限が使用されないことを意味します。たとえば、1つの未知数が5または6になることがありますが、4.99または5.9になることはありません。.一方、グラフィック表現では、変数は離散的であり、画像に見られるように1つずつカウントされる有限の点の集合から与えられます。離散数学は、さまざまな分野でそれを適用するために、組み合わせてテストすることができる正確な研究を取得する必要性から生まれます。. 離散数学とは何ですか？?離散数学は複数の分野で使用されています。主なものは次のとおりです。コンビナトリアル要素を順序付けたり組み合わせたり、数えたりできる有限集合を研究する.離散分布の理論サンプルが可算である可能性がある、離散分布を近似するために連続分布が使用される、またはそれ以外の場合に発生するスペースで発生するイベントの調査.情報論それは、例えばアナログ信号のような、データの設計ならびに伝送および記憶に使用される情報の符号化を指す。.IT離散数学を通じて、問題はアルゴリズムを使用して解決されるだけでなく、計算できるものとその実行にかかる時間（複雑さ）を調べることで解決されます。. この分野における離散数学の重要性は、特にプログラミング言語と ソフトウェア.暗号化セキュリティ構造や暗号化方式を作成するための離散数学に基づいています。このアプリケーションの例は、情報を含むビットを別々に送信するパスワードです。. この研究を通して、整数と素数（数論）の性質はそれらのセキュリティ方法を生み出すか破壊することができます。.ロジック定理を証明したり、たとえばソフトウェアを検証したりするために、通常は有限集合を形成する離散構造が使用されます。.グラフ理論次の図に示すように、グラフの一種を構成するノードと線を使用して、論理的な問題を解決できます。代数式は離散的であるため、これは離散数学に密接に関連する領域です。これにより、電子回路、プロセッサ、プログラミング（ブール代数）、データベース（関係代数）が開発されます。.ジオメトリ平面のコーティングなど、幾何学的オブジェクトの組み合わせ特性を調べます。一方、計算幾何学は、アルゴリズムを適用することによって幾何学的問題を展開することを可能にします。.セットの理論離散数学では（有限数と無限数）が研究の主な目的です。集合論はGeorge Cantorによって発表されました。彼は、すべての無限集合が同じサイズを持つことを示しました。.セットとは、明確に定義されている要素（数、物、動物、人々など）の集まりです。すなわち、各要素が集合に属するという関係があり、例えば、と表される。. 数学では、それらの特性に従って特定の数をグループ化する異なるセットがあります。だから、例えば、あなたが持っている：- 自然数の集合N = 0、1、2、3、4、5、6、... +∞.- 整数の集合E = - ∞...、 - 3、 -...
それが何を提供するのか、それがどのように撮影されるのか、そして例のクラスマーク
の クラスブランド, ミドルポイントとも呼ばれる、クラスの中心にある値であり、そのカテゴリに含まれるすべての値を表します。基本的に、クラスマークは算術平均や標準偏差などの特定のパラメータの計算に使用されます。.その場合、クラスマークは任意の区間の中間点です。この値は、すでにクラスにグループ化されている一連のデータの分散を見つけるためにも非常に役立ちます。これにより、これらの決定されたデータが中心からどれだけ離れているかを理解できます。.索引1度数分布1.1考慮すべきクラスの数?2どうしますか?2.1例3それは何のためですか？?3.1例4参考文献 頻度分布クラスのブランドが何であるかを理解するためには、頻度分布の概念が必要です。データセットを考えると、度数分布はそのようなデータをクラスと呼ばれるいくつかのカテゴリに分割するテーブルです。. この表は、各クラスに属する要素の数を示しています。後者は周波数として知られています.この表では、データから取得した情報の一部が犠牲にされています。これは、各要素の個々の値を取得するのではなく、それが上記のクラスに属することだけを知っているためです. 他方、このようにして確立されたパターンを理解することはより容易であり、それは前記データの操作を容易にするので、我々はデータセットのより良い理解を得る。.考慮すべきクラス数?頻度分布を作成するには、まず受講したいクラスの数を決定し、それらのクラス制限を選択します。.少数のクラスは学習したいデータに関する情報を隠すことができ、非常に多数のクラスは必ずしも有用ではない多くの詳細を生成する可能性があることを考慮すると、取るクラス数の選択は便利です。. 受講するクラスの数を選択する際に考慮する必要がある要因はいくつかありますが、これら2つの間で際立っています。最初に考慮する必要があるデータの量を考慮します。 2つ目は、分布の範囲がどのサイズであるかを知ることです（つまり、最大観測値と最小観測値の差）。.クラスを定義した後、各クラスに存在するデータ量を数えます。この数はクラス頻度と呼ばれ、fiで表されます。.前述したように、頻度分布では各データまたは観測値から個別に取得された情報が失われます。したがって、値が属するクラス全体を表す値が求められます。この値はクラスのブランドです.どうやって得ますか?クラスマークは、クラスが表す中心的な値です。これは、間隔の制限を加算し、この値を2で割ることによって得られます。これは、数学的には次のように表現できます。×私は＝（下限値＋上限値）／ ２.この式ではx私は i番目のクラスのマークを表します.例次のデータセットを与えられて、代表的な度数分布を与えて、対応するクラスマークを得てください.最も高い数値のデータは391、最も小さいデータは221であるため、範囲は391 -221 = 170となります。.5つのクラスを選びます。すべて同じサイズです。クラスを選択する1つの方法は以下のとおりです。各データはクラス内にあり、それらは互いに素であり、同じ値を持つことに注意してください。クラスを選択するもう1つの方法は、データを連続変数の一部と見なすことです。これは、実際の値に達する可能性があります。この場合、以下の形式のクラスを考えることができます。205-245、245-285、285-325、325-365、365-405ただし、この方法でデータをグループ化すると、ボーダーとあいまいな点があります。例えば、245の場合、どのクラスに属しているのか、最初のクラスと2番目のクラスのどちらに属しているのでしょうか。?これらの混乱を避けるために、極端な点の慣例が作られています。このように、最初のクラスは間隔（205,245）、2番目（245,285）というようになります。.クラスが定義されたら、頻度の計算に進みます。次の表があります。データの頻度分布を取得した後、各区間のクラスマークを見つけます。実際には、次のことが必要です。×1=（205 + 245）/ 2 = 225 ×2=（245 +...
最も関連性の高い7種類の測定誤差
の 測定誤差の種類 それらは、とりわけ、無作為、体系的、中傷的、または有意なものとなり得る。得られた値と測定対象の実際の値との差に対する測定誤差として知られています.時々、エラーは非常に小さいので無視できると見なされます。これは、実際の値と測定値の差がごくわずかであり、結果に影響を及ぼさないことを意味します。.他の場合では、エラーは重要です、それは違いが実行されている作業に影響を与えることを意味します。.ごくわずかで重大な誤差に加えて、他の種類の測定誤差があります。あるものは使用される機器の欠陥によるものであり、他のものは測定を実施する人による機器の取り扱いの誤りによるものである.環境条件も測定プロセスに介入し、得られたデータが誤っている可能性があります。最後に、系統的誤差とランダム誤差を見つけます。.主な7種類の測定誤差1-ランダムエラーランダムエラーとは、同じオブジェクトまたは現象を連続して測定し、それぞれの場合に異なる値を取得したときに発生するエラーです。. 社会科学では、ランダムエラーは、分析されているサンプルのメンバーに特定の方法で影響を及ぼす条件によって表されます。.例スポーツにおける学生グループのパフォーマンスは研究されています。特に、若者の睡眠時間、ユーモア、体調など、各若者に影響を与える何百もの要素があります。.これらの条件はグループのパフォーマンスには影響しませんが、単一の個人のパフォーマンスには影響しません。これは、得られるデータに興味深い違いを追加します。.2-系統誤差ランダムエラーとは異なり、システマティックエラーは、測定の実行に使用されているシステムに直接依存します。このため、それらは定数エラーです.校正されていない機器を使用すると、誤った測定結果が得られます。測定処理を繰り返してもエラーが発生する.社会科学では、一般的な方法でサンプル内のすべての個人のパフォーマンスに影響を与える条件があると、体系的なエラーが発生します.例あるグループの生徒は、授業で深く理解されていない内容について驚きのテストを行わなければなりません。.各ケースで評価の結果が悪くなることが予想されます。これは系統的エラーを表します。.3-軽蔑的な誤りその誤差は、最小限でありながら、実行されている測定にとって問題とはならないということです。.例メートルで作業していて、測定値が1ミリメートル異なる場合は、このエラーは重要ではないと見なされ、結果は正しいとみなされます。.4 - 重大なエラー重大なエラーは、行われている作業の問題を表すものです。測定値の差が非常に大きい場合は、明らかに大きな誤差になります。.違いはごくわずかですが同等に重要な場合があります。. 例価値のある溶液（溶質と溶媒の正確な測定を必要とするもの）を調製するとき、成分の測定における誤差は常に重要になります。.5-使用された器械の欠陥によるエラー測定を行うときに行われるエラーの多くは、使用されている機器に起因する可能性があります。.得られた測定値が正確になるように校正する必要がある機器がいくつかあります.体温計は頻繁にメンテナンスと校正を受けなければならないので、温度測定に重大な誤差がないようにしてください。.例工場の欠陥、変形、その他の不完全さがエラーの原因の例です。また、器具は使用のために磨耗しやすいです.6-測定をしている人によって引き起こされたエラー人間は不完全です。したがって、個人が測定を担当している場合、エラーが発生する可能性があります。. 例メスシリンダー内の液体の量を測定している場合、正確な測定値を得るためには、オペレーターが装置の高さに目を合わせる必要があります。.観察者がビューをマークより上または下に配置すると、測定誤差が発生します。このタイプのエラーはパラレルエラーと呼ばれ、最も一般的なエラーの1つです。.観察者に視力障害があるか非常に不注意であるならば、彼はデータを書き留めるときに間違いをするかもしれません。たとえば、3と8を混同すると、重大なエラーが発生します。.7-環境条件によるエラー温度、音、その他の環境刺激も測定に影響を与えます.例多くの材料は温度の増減に応じて長さが変わる傾向があります.音の強さに基づいて測定が行われている場合、過度のノイズがエラーにつながる可能性があります.天びんでは、堆積したほこりが測定値に差を生むことがあります。ほとんどの場合、それはごくわずかなエラーになります.参考文献異なる種類の測定誤差とそれらの誤差計算2017年10月20日、edgefx.inから取得測定誤差electronic4u.comから、2017年10月20日に取得測定誤差 - 社会調査の方法2017年10月20日、socialresearchmethods.netから取得しました観測誤差2017年10月20日、wikipedia.orgから取得しましたランダム対系統的エラー2017年10月20日、physics.umd.eduから取得機械的測定における誤差の種類slideshare.netから2017年10月20日に取得、測定誤差のタイプ。 geographer-miller.comから2017年10月20日に取得測定誤差とは2017年10月20日、circuitglobe.comから取得
最も関連性の高い12のスカラーマグニチュードの例
の スカラの大きさの例 彼らは日常生活の中に存在しています。対応する単位を伴うその測定値を表す実数によってのみ決定されるそれらの物理的な大きさです。.それどころか、ベクトルの大きさは、実数と測定単位を持つことに加えて、アドレスとセンスも完全に決定されることを必要とするものです。.スカラーの大きさの最も一般的な例は、ほとんどの人によって毎日使用されています。これらの例の中には、物体の時間、温度、質量および長さがあります。.スカラの大きさの12の主な例1 - 長さ長さは、直線での延長を考慮したオブジェクトの寸法からなります。国際単位系（SIU）で使用される測定単位はメーターで、文字mで表されます。.たとえば、次の図の定規の長さは30 cmです。.2-ミサ物理学では、質量は体の中の物質の量として定義されます。最も一般的に使用される単位はキログラムで、kgで表されます. たとえば、箱の質量は4 kgです。.3-時間最も一般的な用途の1つは時間の使用です。秒、分、時間で測定できます。イベントが発生する間隔を測定するために使用される量です。.たとえば、サッカーの試合時間は90分です。.4-温度物体や環境の熱や冷の量を測定する物理量です。.単位は摂氏ですが、華氏やケルビンなどの他の尺度も一般的に使用されます。.最大の用途の1つは、環境温度を知ることです。それは与えられた瞬間に使用される服に依存します.5-電流このスカラー量は、物質が移動する電荷の流れを表します。この流れは、材料内部の荷重の移動によるものです。. 電流に使用される測定単位はアンペアであり、文字Aで表されます。.このスカラー量は、電気器具のラベルに記載されています。ここでは、それらが動作するアンペア数が示されています。.6-光度光度は、立体角の単位で放射される特定の方向の光束です。測定単位は、cd形式で表されるカンデラです。.日々、光度は明るさと呼ばれるものです。これは、電球、電話、または光を放射するあらゆるオブジェクトなどのオブジェクトに存在します。. 7 - 物質の量物質の量を測定するために使用される測定単位はモルです。これは化学の分野で非常に重要なスカラー規模です。.1モルにはアボガドロの粒子数が含まれており、その質量は原子または分子量で、グラムで表されます。.8 - 圧力圧力は単位面積あたり垂直方向の力を測定するスカラー物理量です。. 使用される測定単位はパスカルで、音節Paまたは単に文字Pで表されます。.一例は環境圧力であり、それは大気の空気質量が物に及ぼす重量です。.9 - エネルギーエネルギーは、物質が化学的または物理的に作用する能力として定義されています。使用される測定単位はジュール（joule）で、文字Jで表されます。. 10-ボリューム体積は、体が占める3次元の空間の大きさです。通常立方メートルで測定され、m³で表される.たとえば、牛乳容器には900cm³の容量があります。.11 - 頻度頻度は、特定の時間単位で実行される現象または周期的なイベントの回数または繰り返し数です。....
主な10種類のアルゴリズム
違いの中で アルゴリズムの種類 サインシステムや機能によって分類されているものがあります。アルゴリズムは、問題を解決したり、タスクを実行したり、計算を実行したりするために実行される一連のステップです。. 定義上、これらは一般に数学的演算のような厳密で論理的な設計であり、問題のいくつかの困難を解決するのに最適であることが証明されています。.基本的に、アルゴリズムは特定の問題に対する最もよく知られた解決策です。その戦略とその機能によると、多くの種類のアルゴリズムがあります。.これらのタイプのいくつかは、とりわけ、動的アルゴリズム、逆方向アルゴリズム、総当たりアルゴリズム、日和見的アルゴリズム、マーキングアルゴリズムおよびランダムアルゴリズムである。.アルゴリズムは多くの分野でさまざまな用途があります。コンピュータの分野から数学の分野へ マーケティング. 各分野の問題を解決するための何千もの適切なアルゴリズムがあります.アルゴリズムタイプの分類そのサインシステムに従って定性的アルゴリズム これらのアルゴリズムは言語要素が配置されているものです。この種のアルゴリズムの例は、口頭で与えられる指示または「段階的」である。.そのようなDIYの仕事をするためのレシピや指示の場合です. 定量的アルゴリズム数値要素が配置されているため、これらは定性的アルゴリズムの反対です。これらの種類のアルゴリズムは、計算を実行するために数学で使用されます。たとえば、平方根を見つける、または方程式を解くには.計算アルゴリズムそれらはコンピュータで作られるアルゴリズムです。これらのアルゴリズムの多くはより複雑であるため、マシンを介して実行する必要があります。それらはまた最適化された定量的アルゴリズムであり得る。.非計算アルゴリズム これらのアルゴリズムは、コンピュータでは実行できないものです。たとえば、テレビのプログラミング.その機能によるとラベリングアルゴリズムこのアルゴリズムは、顧客の行動などの要因に基づいて、自動化を使用して価格を動的に設定します。. 売り手の利益を最大にするために、販売中の商品に自動的に価格を設定するのが慣例です。それは1990年代初頭から航空業界では一般的な方法でした。.タグ付けアルゴリズムは、旅行やオンライン商取引などの競争の激しい業界では一般的な方法です。. この種のアルゴリズムは、非常に複雑な場合も比較的単純な場合もあります。多くの場合、彼らは独習することも、テストで継続的に最適化することもできます。.人々は安定性と公平性を重視する傾向があるため、タグ付けアルゴリズムはクライアントには不評です。. A確率的アルゴリズム 結果または結果が得られる方法が確率に依存するアルゴリズムです。時にはそれらはランダムアルゴリズムとも呼ばれます.たとえば既存のシステムや計画されているシステムの動作を経時的にシミュレートする場合など、一部のアプリケーションではこのタイプのアルゴリズムの使用は自然です。この場合、結果は付随的です。.他の場合では解決されるべき問題は決定論的ですが、それは偶然のものに変換することができ、そしてそれは確率アルゴリズムを適用することによって解決することができます.このタイプのアルゴリズムの良いところは、そのアプリケーションが高度な知識や数学的な知識を必要としないことです。 3つの主な種類があります：数値、モンテカルロとラスベガス.数値アルゴリズムは、数学的解析の問題を解決するために、記号操作の代わりに近似を使用します。それらは工学および物理科学のすべての分野に適用することができます。.一方、モンテカルロアルゴリズムは確率に基づいて応答を生成します。結果として、このアルゴリズムによって生成された解は、ある程度の誤差を持っているため、正しい場合もあれば正しくない場合もあります。. 開発者、数学者、科学者によって使用されています。それらはラスベガスのアルゴリズムと対照的です.最後に、ラスベガスのアルゴリズムは、結果が常に正しいという特徴がありますが、システムは予想以上のリソースを使用したり、予想以上の時間を使用したりする可能性があります。. 言い換えれば、これらのアルゴリズムはリソースを使って一種の賭けをしますが、常に正確な結果を生み出します。.動的計画法動的という用語は、アルゴリズムが結果を計算する方法を指します。問題の要素を解決することは、一連の小さな問題を解決することに依存することがあります。.したがって、この問題を解決するためには、小さな部分問題を解決するために同じ値を何度も計算する必要があります。しかし、これはサイクルの無駄を生み出します.これを改善するために、動的計画法を使用することができます。この場合、基本的に各部分問題の結果は記憶されます。必要に応じて、その値は何度も何度も計算されるのではなく使用されます.ヒューリスティックなアルゴリズムこれらのアルゴリズムはすべての可能性のあるものの中から解決策を見つけるものですが、それらはこれらの最良のものが見つかることを保証するものではありません。そのため、それらは近似または正確ではないアルゴリズムと見なされます。. 彼らは通常最善に近い解決策を見つけ、そして彼らはそれを素早くそして簡単に見つける。通常、このタイプのアルゴリズムは、通常の方法で解を見つけることが不可能な場合に使用されます。.バックアルゴリズムそれらは、その動作を観察することによって無効にされたアルゴリズムです。通常、それらは競合や研究などの目的のために構築された元のアルゴリズムの近似値です。.アルゴリズムを無効にして、市場、経済、価格設定、運用、および社会への影響を調べることができます。.貪欲なアルゴリズム多くの問題で、貪欲な決断をすることは最適な解決策につながります。このタイプのアルゴリズムは最適化問題に適用可能です.貪欲なアルゴリズムの各ステップで、論理的かつ最適な決定が下され、その結果、最終的に最良のグローバルソリューションが達成されます。. しかし、一度決断を下すと、それを修正したり、将来変更したりすることはできません。.この種のすべてのアルゴリズムが最適なグローバルソリューションにつながるわけではないため、貪欲なアルゴリズムの真偽をテストすることは非常に重要です。.参考文献アルゴリズム：型と分類gonitsora.comから回復しました発見的アルゴリズムstudents.cei.upatras.grから取得アルゴリズム価格（2016）とは何ですか。 simplicable.comから回復しました数値解析wikipedia.orgから取得しました確率的アルゴリズム（2001） users.abo.fiから取得アルゴリズムとは何ですか（2015）。 simplicable.comから回復しましたモンテカルロアルゴリズムtechnopedia.comから回復しましたアルゴリズムの種類lostipos.comから回復しました逆アルゴリズムとは何ですか？ simplicable.comから回復しました
