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Gaussian adaptationとは 意味・読み方・使い方
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ウィキペディア英語版での「Gaussian adaptation」の意味 |
Gaussian adaptation
出典:『Wikipedia』 (2011/03/05 21:29 UTC 版)
英語による解説
ウィキペディア英語版からの引用
引用
Gaussian adaptation (GA) is an evolutionary algorithm designed for the maximization of manufacturing yield due to statistical deviation of component values of signal processing systems. In short, GA is a stochastic adaptive process where a number of samples of an n-dimensional vector x[xT = (x1, x2, ..., xn)] are taken from a multivariate Gaussian distribution, N(m, M), having mean m and moment matrix M. The samples are tested for fail or pass. The first- and second-order moments of the Gaussian restricted to the pass samples are m* and M*.| 意味 |
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Text is available under Creative Commons Attribution-ShareAlike (CC-BY-SA) and/or GNU Free Documentation License (GFDL). Weblio英和・和英辞典に掲載されている「Wikipedia英語版」の記事は、WikipediaのGaussian adaptation (改訂履歴)の記事を複製、再配布したものにあたり、Creative Commons Attribution-ShareAlike (CC-BY-SA)もしくはGNU Free Documentation Licenseというライセンスの下で提供されています。 |
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