ある人に、まだ信じたわけじゃないからと言った返事が↓返って来ました。
ちょっと意味がわからず。。よくスペルミスもする人なのですが。。
hacingがスペルミスなのか。。辞書にありませんでした。
調べてもいまいちわかりませんでした。
Your guess trust or not hacing trust goes both ways
どなたかおしえてくださいませ。
再びわからない事が発生しました。式は求めているのですが求めからが全くわかりません。log・lnを使って求めるそうです。今回は英訳はどちらでもかまいません。
The count is a culture of bacteria was 400 after 2 hours and 25,600 after 6 hours.
1)Find the function that models the number od bacteria after t hours.
2)When will the number of bacteria be 50,000?
1)の時f(x)=Ca^xを使い
400 = Ca^2
25,600 = Ca^6
までは求まったのですがそこからどうすればいいかわかりません。どうぞよろしくお願いします。
再びわからない事が発生しました。式は求めているのですが求めからが全くわかりません。log・lnを使って求めるそうです。今回は英訳はどちらでもかまいません。
The count is a culture of bacteria was 400 after 2 hours and 25,600 after 6 hours.
1)Find the function that models the number od bacteria after t hours.
2)When will the number of bacteria be 50,000?
1)の時f(x)=Ca^xを使い
400 = Ca^2
25,600 = Ca^6
までは求まったのですがそこからどうすればいいかわかりません。どうぞよろしくお願いします。
いつもながら,しっくりしません.どなたか添削してください.
The principal components scores, obtained for each spectrum, were used as input for K-means clustering analysis (KCA). This clustering analysis algorithm was used to find groups of spectra with similar spectral characteristics (clusters). KCA was used, as this clustering method can easily handle large amounts of data like the Raman maps presented here (Jain and Dubes, 1988). In short KCA works as follows.First, the number of clusters in which the spectra are grouped by KCA, is defined by the user.For each of these clusters a spectrum is randomly chosen from the spectra in the data set, to act as the initial cluster center. All spectra in the data set are then compared with these cluster centers and assigned to the center that they most resemble. After all spectra are assigned to a certain cluster, new cluster centers are calculated by averaging all spectra assigned to that cluster.This procedure is repeated until a stable solution is reached. The principal components scores, obtained for each spectrum, were used as input for K-means clustering analysis (KCA).
各スペクトルから得られた主成分得点はK-mean クラスター分析(KCA)のための入力情報として使われた.得たれたクラスター分析アルゴリズム(算法)は類似したスペクトルの特徴(クラスター:集団)のスペクトルを発見するために使われた.この方法(KCA)はここで示されたラマンマップのような大量のデータを容易に処理することができるので,KCAは使われた(Jain and Dubes, 1988). 要約するとKCAは以下のように作用(作動,機能)する.最初にKCAによりグループ化されたスペクトル群のクラスターの数は使用者により規定された.このクラスターの1つのスペクトル,それぞれはデータセット中のスペクトル群から無作為に選ばれる.次いで,セータセット中の全てのスペクトルは,これらのクラスターの中心的存在と比較され,(そして)最も似ているクラスターに割当られる.最終的に全てのスペクトルは確信できるクラステーに割当られ,新しいクラスターの中央(値?)はそのクラスターに割当られた全てのスペクトルの加算平均により計算されこの手順は安定するまで繰り返され,(この手順が)達成される.
英文での数学の問題で聞きたいことがあり投稿させて頂きました。英訳は出来ればで結構ですので、回答と解説のみ宜しくお願いいたします。
1)Find a polynomial of degree 5 and has zero 1/2, -1 and -i, and leading coefficient 4; the zero -1 has multiplicity2.
の答えが4(x-1/2)(x+1)^2(x+i)(x-i)
なのですが、何故最後に(x-i)がくるのかわかりません。
2)x^3-x^2/x^3-3x-2
Answer all the asymptotes, intercepts, behavior around asymptotes, sign analysis and end behavior.
です。宜しくお願い致します。