CONTENTS
論理演算
否定（￢）でない
| A | ￢A |
| 0 | 1 |
| 0 | 1 |
| 1 | 0 |
| 1 | 0 |
論理和（OR）または,＋,∨
真が入っていれば、真になれる。ひとつでも1があれば、1。
| A | B | OR |
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 1 |
| 1 | 0 | 1 |
| 1 | 1 | 1 |
否定論理和（A NOR B）ORの全否定
ORの結果を反転させればよい。
| A | B | OR | NOR |
| 0 | 0 | 0 | 1 |
| 0 | 1 | 1 | 0 |
| 1 | 0 | 1 | 0 |
| 1 | 1 | 1 | 0 |
論理積（AND）かつ,・,⋏
両方が真でなければ、真になれない。
| A | B | AND |
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 0 |
| 1 | 0 | 0 |
| 1 | 1 | 1 |
否定論理積（NAND）ANDの全否定
| A | B | AND | NAND |
| 0 | 0 | 0 | 1 |
| 0 | 1 | 0 | 1 |
| 1 | 0 | 0 | 1 |
| 1 | 1 | 1 | 0 |
排他的論理和（XOR）
Aだけ1、Bだけ1のときのみ、1になれる。和から共通部分を除いたもの。
| A | B | XOR |
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 1 |
| 1 | 0 | 1 |
| 1 | 1 | 0 |
ビットマスク演算/ビットを取り出す
取り出したいビットにマスク値1を与え、論理積（AND）を求める
正規分布と標準偏差
排反事象：AとBが同時に起こることがない場合、排反。
正規分布：N（m,σ2）[1]m＝平均、σ＝標準偏差
標準正規分布：平均の差を標準偏差で割る。µ＝（xー平均）÷標準偏差
偏りが小さい（平均点に人が集中している状態）と、高い山になる。偏りが大きいと確率分布が広がるので、大きく低い山になるのが特徴。
統計
算術平均：普通の平均
メジアン：中央値。昇順にして真ん中の値。
モード：出現率が高いデータ値。
分散＝｛（各データー平均）2＋…｝÷データ数ｎ
最適化問題/PERT図
最早結合点時刻：1番大きな値（一番早くたどり着けるルート）
最遅結合点時刻：1番小さな値（どれくらい遅れても大丈夫かを判明させるルート）
クリティカルパス：もっとも余裕がない予定ルート（1番早くしないといけないルートと、どこまで遅れても平気か検討したルートとの差がない地点は、一番余裕がないということになる）。日程が長い方を辿ると見つけられる。
脚注
| ↑1 | m＝平均、σ＝標準偏差 |
|---|
