メタ情報
| meta description平均長 | 0 |
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| OGPありページ数 | 0 |
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| Twitterカードありページ数 | 0 |
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内部リンク分析（Internal）
| ユニーク内部リンク数 | 57 |
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| ページあたり内部リンク平均 | 23.25 |
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キーワード分析（KeywordMap）
ワードクラウド上位
| 語 | 重み |
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| adsbygoogle | 1 |
| bit | 0.867779 |
| text | 0.520667 |
| window | 0.5 |
| push | 0.5 |
| 底を | 0.347111 |
| を得る確率 | 0.347111 |
| というときには | 0.347111 |
| 適当に自分が勉強したことをまとめているサイトです | 0.266797 |
| 誰かの参考になれば幸いです | 0.266797 |
| 間違い等あればTwitterで教えていただけると幸いです | 0.25 |
| javaをオンにしないと正しく閲覧できません | 0.25 |
| Cauchy | 0.173556 |
| のように行列式で表したからと言って | 0.173556 |
| 具体的な曲面上の曲線に対して | 0.173556 |
| で測地的曲率を計算するのは手間がかかりすぎる | 0.173556 |
| 具体的な問題を解かないといけないときには | 0.173556 |
| 測地的曲率の定義式 | 0.173556 |
| から計算するほうが遥かに簡単だろう | 0.173556 |
| なぜ底として | 0.173556 |
| を使うのでしょうか | 0.173556 |
| それを真に理解するには | 0.173556 |
| 符号化の話を知らないといけませんが | 0.173556 |
| 簡単な説明をしてみます | 0.173556 |
| 例えば確率 | 0.173556 |
| で起こる4つの情報があったとしましょう | 0.173556 |
| それぞれの情報量は | 0.173556 |
| です | 0.173556 |
| の2つの値だけを使って | 0.173556 |
| 4つの情報を区別するには | 0.173556 |
| の4通りの | 0.173556 |
| 列を使えば良さそうです | 0.173556 |
| するとどうでしょう | 0.173556 |
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| と1つの情報を送るために必要なbitの長さ | 0.173556 |
| が一致しています | 0.173556 |
| 一般に | 0.173556 |
| とすることによって | 0.173556 |
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| の長さとがほぼ一致するのです | 0.173556 |
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| という情報を得る確率が | 0.173556 |
| を得た上で | 0.173556 |
| の積になるという定義です | 0.173556 |
| 直感をそのまま式にした感じですね | 0.173556 |
| 実は量子力学において情報を考えると | 0.173556 |
| この性質が破れていることが示されます | 0.173556 |
| 不思議ですね | 0.173556 |
| その他 | 0.173556 |
共起語上位
| 語1 | 語2 | スコア | 共起ページ数 |
|---|
| adsbygoogle | window | 3.961632 | 105 |
| javaをオンにしないと正しく閲覧できません | 間違い等あればTwitterで教えていただけると幸いです | 3.476896 | 60 |
| push | window | 3.140015 | 75 |
| adsbygoogle | push | 2.66747 | 75 |
| を得た上で | を得る確率 | 1.638427 | 5 |
| adsbygoogle | 物理とか | 1.469948 | 60 |
| のように行列式で表したからと言って | 具体的な曲面上の曲線に対して | 1.436567 | 4 |
| で測地的曲率を計算するのは手間がかかりすぎる | 具体的な曲面上の曲線に対して | 1.436567 | 4 |
| で測地的曲率を計算するのは手間がかかりすぎる | 具体的な問題を解かないといけないときには | 1.436567 | 4 |
| 具体的な問題を解かないといけないときには | 測地的曲率の定義式 | 1.436567 | 4 |
| から計算するほうが遥かに簡単だろう | 測地的曲率の定義式 | 1.436567 | 4 |
| なぜ底として | を使うのでしょうか | 1.436567 | 4 |
| それを真に理解するには | を使うのでしょうか | 1.436567 | 4 |
| それを真に理解するには | 符号化の話を知らないといけませんが | 1.436567 | 4 |
| 符号化の話を知らないといけませんが | 簡単な説明をしてみます | 1.436567 | 4 |
| 例えば確率 | 簡単な説明をしてみます | 1.436567 | 4 |
| で起こる4つの情報があったとしましょう | 例えば確率 | 1.436567 | 4 |
| それぞれの情報量は | で起こる4つの情報があったとしましょう | 1.436567 | 4 |
| です | の2つの値だけを使って | 1.436567 | 4 |
| 4つの情報を区別するには | の2つの値だけを使って | 1.436567 | 4 |
| 4つの情報を区別するには | の4通りの | 1.436567 | 4 |
| するとどうでしょう | 列を使えば良さそうです | 1.436567 | 4 |
| が一致しています | 一般に | 1.436567 | 4 |
| ある情報の情報量と | とすることによって | 1.436567 | 4 |
| ある情報の情報量と | その情報を送るために必要な | 1.436567 | 4 |
| の長さとがほぼ一致するのです | 数式だけでなく言葉で言い直してみると | 1.436567 | 4 |
| という情報を得る確率が | 数式だけでなく言葉で言い直してみると | 1.436567 | 4 |
| の積になるという定義です | 直感をそのまま式にした感じですね | 1.436567 | 4 |
| 実は量子力学において情報を考えると | 直感をそのまま式にした感じですね | 1.436567 | 4 |
| この性質が破れていることが示されます | 実は量子力学において情報を考えると | 1.436567 | 4 |
| この性質が破れていることが示されます | 不思議ですね | 1.436567 | 4 |
| ただし | どのようにすればこんな状態が作り出せるか | 1.436567 | 4 |
| ということは今回は考えません | どのようにすればこんな状態が作り出せるか | 1.436567 | 4 |
| このように仮定されるアルゴリズムを総称して | ということは今回は考えません | 1.436567 | 4 |
| このように仮定されるアルゴリズムを総称して | オラクル | 1.436567 | 4 |
| Oracle | オラクル | 1.436567 | 4 |
| Oracle | 神託機械 | 1.436567 | 4 |
| と呼びます | 神託機械 | 1.436567 | 4 |
| と呼びます | 計算機科学の言葉です | 1.436567 | 4 |
| そんなゲートを作れるのか | 計算機科学の言葉です | 1.436567 | 4 |
| そんなゲートを作れるのか | という疑問はごもっともですが | 1.436567 | 4 |
| できるのです | という疑問はごもっともですが | 1.436567 | 4 |
| これだけみると | できるのです | 1.436567 | 4 |
| おお | これだけみると | 1.436567 | 4 |
| おお | すごい | 1.436567 | 4 |
| すごい | って感じです | 1.436567 | 4 |
| しかし | って感じです | 1.436567 | 4 |
| しかし | 量子状態の全ての係数を正確に取り出すには | 1.436567 | 4 |
| 指数関数的な時間がかかります | 量子状態の全ての係数を正確に取り出すには | 1.436567 | 4 |
| だから | 指数関数的な時間がかかります | 1.436567 | 4 |
被リンク情報
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