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 |