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3章3章
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基数変換とはある進数で表現されている数値を別の進数で表現し直すこと
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10進数6.375を2進数に基数変換せよ110.011 p97参照
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2進数1100.01を8進数に基数変換せよ14.2 p98参照
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2進数1100.01を16進数に基数変換せよC.4 p99参照
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16進数2A.4Cを2進数に基数変換せよ00101010.01001100 p100
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10進数1/32を16進数に基数変換せよ0.08 p101
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N進数のある数にN-1の補数を補うと？与えられた桁数の最大値になる
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N進数のある数にNの補数を補うと？与えられた桁数の次の桁に桁上がりする
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2進数0101において１の補数と２の補数それぞれ求めよ１の補数：1010 ２の補数：1011 1の補数：ビットを反転 ２の補数：１の補数に１を加える
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固定小数点とは小数点の位置を決められた場所に固定して表現する形式 負数を扱う場合は最左端ビットを符号ビットとした２の補数表現を用いる ｐ１０４参照
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10進数-5.625を2進数で表せ。ただし負数は２の補数表現を用いるｐ１０５参照
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浮動小数点とは実数を扱う場合に使用する形式 指数を使うことで大きな数や小さな数を固定少数点よりも少ないビット数で表現できる
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10進数7.25をIEEE754で表現せよｐ１０７参照
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正規化とはある数値を浮動小数点表示する際、仮数部の最上位桁が０以上になるようにい桁合わせする操作のこと
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桁あふれ誤差とは演算結果がコンピュータの表現できる範囲を超えることで発生する誤差のこと
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オーバーフローとは演算結果が扱える数値の最大値を超えることによって生じるエラーのこと
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アンダーフローとは浮動小数点で限りなく０に近づいて表現しきれなくなること
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丸め誤差とは切り捨て、切り上げ、四捨五入することで発生する誤差
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桁落ち誤差とは絶対値がほぼ等しい数値の間で同符号の減算、異符号の加算をした際に有効桁数が減ることで発生する誤差
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情報落ち誤差とは絶対値の差が非常に大きい数値間で小さな数値が計算結果に反映されないことで発生する誤差
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打切り誤差とは計算処理を打ち切ることで発生する誤差 円周率は3.141592.....と続くのを打ち切って3.14で計算することでおきる
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シフト演算とは左右にビットをずらして乗算や除算の演算をすること ｐ１１８、１１９参照
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論理シフトとは符号を考慮しないシフト演算 どのシフトでもあふれたビットは捨てられ空いたビットには０がはいる
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算術シフトとは符号を考慮するシフト演算 左シフトと右シフトで空いたビットの扱いが異なる
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算術左シフトとは符号ビットはそのまま、あふれたビットは捨てられ、空いたビットには０がはいる
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算術右シフトとは符号ビットはそのまま、あふれたビットは捨てられ、空いたビットには符号ビットと同じビットがはいる
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１０進数の演算7÷32の結果を２進数で表せ0.00111
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論理和とは入力が少なくとも一方が１ならば１
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論理積とは入力の両方が１ならば１
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否定とは入力が１ならば０、入力が０なら１
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排他的論理和とは入力が異なれば１
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否定論理和とは論理和の否定
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否定論理積とは論理積の否定
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ある特定の箇所のビットを取り出すには？取り出したい箇所のビットと１で論理積をとる ｐ１２４参照
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ある特定の箇所のビットを反転させるには？反転させたい箇所のビットと１で排他的論理和をとる ｐ１２４参照
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加算器とは２進数の加算を行う回路
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半加算器とは上位桁への桁上がりのみ考慮した加算器 ｐ１２９参照
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全加算器とは下位桁からの桁上がりと上位桁への桁上がりを考慮した加算器 ｐ１３０参照
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アナログデータとは連続的に変化する情報
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デジタルデータとはアナログデータを細かく区切って０と１に置き換えた不連続な情報
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A/D変換とはアナログデータをデジタルデータに変換すること データの加工、編集がしやすくなるが不連続なため真の値との間に誤差が発生する場合がある
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D/A変換とはデジタルデータをアナログデータに変換すること
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PCM伝送方式とはアナログの音声信号をデジタル符号に変換する方式 標本化⇒量子化⇒符号化 の順で変換し、サンプリング周期が短く、量子化の段階数が多いほど元のアナログ信号の波形により近い波形を復元できる
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標本化(サンプリング)とは時間的に連続したアナログ信号の波形を一定の時間間隔で測定すること １秒あたりのサンプリング回数をサンプリング周波数という
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量子化とは測定した信号を決められた一定の間隔に対応した整数の近似値に変換すること 区切る感覚をビットで表す 例：CDでは量子化ビット数は１６ビットであり2の16乗段階に区切って表現する
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符号化とは量子化された値を2進数のデジタル符号に変換すること
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フィードバック制御とは環境など外部の作用の影響をセンサで検知しコンピュータが修正動作を行う制御のこと
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フィードフォワード制御とは外部の作用が予測できる場合にコンピュータが前もって適当な修正動作を行う制御
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シーケンス制御とはあらかじめ定められた順序または条件に従ってコンピュータが制御の各段階を逐次進めていく制御
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A/Dコンバータとはアナログ電気信号をコンピュータが処理できるデジタル信号に変換すること
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センサとは物理量を検出して電気信号に変えるもの
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ジャイロセンサとは端末の角速度や傾き、振動を検出する
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アクチュエータとはコンピュータが出力した電気信号を回転運動、直線運動などの力学的な運動に変える
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アンプとはセンサなどが出力した微小な電気信号を増幅するもの
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PWM制御とはモータの回転速度やLEDの明るさなどをデジタル信号で制御する方式
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クロック信号において正論理とはある電圧より高い電圧を１、低い電圧を０とするもの 逆は負論理という
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サンプリング周波数40kHz、量子化ビット数16ビットでA/D変換した音声の1秒間のデータ量は何kバイトか80kバイト ｐ１３６参照
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オートマトンとは現在の状態と入力によって出力が決定される機会をモデル化したもの ある状態から次の状態に移り変わっていくようにいくつかの状態を遷移する
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有限オートマトンとはオートマトンのうち初期状態からいくつかの状態を遷移し、最終的に受理状態(終了状態)になるもの
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状態遷移図とはオートマトンの状態の遷移を図にしたもの 表にしたものは状態遷移表という. p140、141参照
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AIとは学習や認識、予測、判断などの知的な活動をコンピュータにさせる取り組みやその技術のこと AIを支える基礎技術が機械学習やディープラーニングである
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機械学習とは大量のデータ(ビッグデータ)をコンピュータに解析させコンピュータ自らが予測、判断などができるように学習させること 主に教師あり学習、教師なし学習、強化学習がある
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教師あり学習とはあらかじめ問題と正解をコンピュータに提示し誤りを指摘したりすることでコンピュータ自らがそれらの特徴を学習すること 大量の猫の画像に「猫」とラベルを付け提示することで猫の特徴をコンピュータが学習することでラベルがなくとも猫を判断できるようなる
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教師なし学習とはコンピュータ自らが統計的性質やある種の条件に従いデータのグループ分け(クラスタリング)や情報の集約を行うこと 正解が与えられないためコンピュータ自らが導き出すイメージ
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強化学習とは試行錯誤を通して報酬や評価が最も多く得られるような方策を学習すること
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ディープラーニングとは人の脳神経回路のモデル(ニューラルネットワーク)で解析しAI自らがデータを判別するための特徴を探すこと 機械学習をさらに複数の段階で行うことで複雑な判断を可能にした
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Society5.0とは年齢や性別、言語の違いに関わらず誰もが快適に生活できるような社会のこと
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デジタルツインとはさまざまなセンサから収集したデータで現実世界では実施できないようなシュミレーションを行うこと
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行列の演習ｐ１４９
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統計においてモードとは何を指すか最頻値
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確率の演習ｐ１５４
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正規分布の演習ｐ１５６
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