Julia Documentation · The Julia Language
Julia 1.11 DocumentationWelcome to the documentation for Julia 1.11. Please read the release notes to see what has changed since the last release. Important LinksBelow is a non-exhaustive list of links that will be useful as you learn and use the Julia programming language. Julia HomepageDownload JuliaDiscussion forumJulia YouTubeFind Julia PackagesLearning ResourcesRead and write blogs on JuliaIn
「関数解æžå¦ã€ã®è¬›ç¾©ãƒŽãƒ¼ãƒˆPDF （Functional Analysis） 入門用ã®æ•™ç§‘書 - 主ã«è¨€èªžã¨ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ 開発ã«é–¢ã—ã¦
講義ノートã®ç›®æ¬¡ã¸ 関数解æžå¦ã®è¬›ç¾©ãƒŽãƒ¼ãƒˆPDF。 入門用ã®æ•™ç§‘書ã¨ã—ã¦ä½¿ãˆã‚‹è³‡æ–™ã€‚ 関数解æžã¯ï¼Œç‰©ç†ã‚„å·¥å¦ï¼Œãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒŠãƒ³ã‚¹ã¨ã„ã£ãŸå¿œç”¨æ•°å¦ã®åˆ†é‡Žã§ã‚‚å¿…è¦ã«ãªã‚‹ã€‚ （関数ã®ï¼‰æ£è¦ç›´äº¤åŸºåº•ã€‚フーリエ級数ãªã© （é‡å力å¦ã§ä½¿ã†ã‚ˆã†ãªï¼‰ä½œç”¨ç´ （デルタ関数ãªã©ã®ï¼‰è¶…関数 ã“ã†ã„ã£ãŸã€Œç‰©ç†ã§ä½¿ã†æ•°å¦ã€ã«å¯¾ã—ã¦ï¼ŒåŽ³å¯†ã«æ•°å¦çš„ãªè£ã¥ã‘を与ãˆã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãる。 ã¾ãŸï¼Œã€Œå微分方程å¼ã®è§£ã¨ãªã‚‹é–¢æ•°ã®æ€§è³ªã‚’，ã‚ãŸã‹ã‚‚線形代数ã®ã‚ˆã†ã«è€ƒãˆã‚‹ã€ãŸã‚ã«ã‚‚å¿…è¦ã€‚ 関数解æžã¯ï¼Œå¿œç”¨æ•°å¦ã®ç†è«–çš„ãªè£ã¥ã‘ã ã¨æ€ãˆã°ã‚ˆã„。 下記ã®ãƒŽãƒ¼ãƒˆã§ï¼Œé–¢æ•°è§£æžå¦ã‚’独å¦ã§ãる。å•é¡Œã¨è§£ç”ã¤ã。 ※ãªãŠé–¢æ•°è§£æžã®å‰æäº‹é …ã¨ã—ã¦ï¼Œé›†åˆã¨ä½ç›¸ã®ãƒŽãƒ¼ãƒˆï¼Œãƒ«ãƒ™ãƒ¼ã‚°ç©åˆ†ã®ãƒŽãƒ¼ãƒˆï¼Œè¤‡ç´ 函数論ã®ãƒŽãƒ¼ãƒˆï¼Œç·šå½¢ä»£æ•°ã®ãƒŽãƒ¼ãƒˆï¼Œãƒ•ãƒ¼ãƒªã‚¨è§£æžã®ãƒŽãƒ¼ãƒˆã‚’ãã‚Œãžã‚Œå‚照。 関数解æžå¦ã®è¬›ç¾©ãƒŽãƒ¼ãƒˆ ã—ã£ã‹ã‚Šå¦ã¹ã‚‹æ•™ç§‘書PDF： 関数解æžå…¥é–€ https://www.math
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Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications
Lots of learning tasks require dealing with graph data which contains rich relation information among elements. Modeling physics systems, learning molecular fingerprints, predicting protein interface, and classifying diseases demand a model to learn from graph inputs. In other domains such as learning from non-structural data like texts and images, reasoning on extracted structures (like the depen
「ビッグデータ時代ã«ãŠã‘ã‚‹æ–°ã—ã„社会科å¦ã®ã‚«ã‚¿ãƒã€: 行動経済å¦ä¼šç¬¬ 12 回大会サテライト・ワークショップ - Sansan Tech Blog
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