15 関係: 境界 (位相空間論)、多角形、多角形の三角形分割、三角形、平均幅、平行四辺形、度 (角度)、ヘリーの定理、初等幾何学、分離超平面定理、コンパクト空間、内部 (位相空間論)、凸包、線形時間、線分。
境界 (位相空間論)
一般位相において位相空間 X の部分集合 S の境界(きょうかい、boundary, frontier)とは、S の中からも外からも近づくことのできる点の全体の成す X の部分集合のことである。もうすこし形式的に言えば、S の触点(閉包に属する点)のうち、S の内点(開核に属する点)ではないものの全体の成す集合のことである。S の境界に属する点のことを、S の境界点(boundary point) と呼ぶ。S が境界を持たない (boundaryless) とは、S が自身の境界を包含しないこと、あるいは同じことだが境界点がひとつも S に属さないことをいう。集合 S の境界を表すのに、bd(S), fr(S), ∂S最初のふたつはそれぞれ boundary, frontier の省略形からきている(が、省略の仕方は変えてもいいし省略しなくてもいい)。これ以外の記法としては、松坂では frontier の頭文字を右肩に載せる Sf を用いている。内部 (interior).
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多角形
初等幾何学における多辺形または多角形(たかっけい、polygon; )は、閉あるいは閉曲線を成す、線分の閉じた有限鎖で囲まれた平面図形を言う。多角形を構成するこれら線分をその多角形の辺 (edge, side) と呼び、それらの二つの辺が交わる点をその多角形の頂点 (vertex, corner) と呼ぶ。 個の辺を持つ多角形は -辺形 (-gon) と呼ぶ。例えば三角形は三辺形である。多角形は、より一般の任意次元における超多面体の二次元の例になっている。 多角形に関する基本的な幾何学的概念は特定の目的に応じて様々な方法で適応されてきた。数学においてはしばしば有界な閉折れ線や自己交叉を持たないに限って問題にするため、そのようなもののみ多角形と呼ぶこともある。他方、多角形の境界が自分自身と交わることを許す流儀もあり、その場合星型多角形やその他のが形作られる。その他の多角形の一般化については後述。 多角形 (poly­gon) の語は、「多い」を意味するπολύς と「角」を意味するγωνία に由来する.
多角形の三角形分割
多角形の三角形分割は計算幾何学の分野で用いられる、(単連結な)多角形の領域Pの三角形の集合への分割である。つまり、和集合がPである互いに重なり合わない三角形の集合の発見法である。 三角形分割は平面直線グラフの特殊な場合としてみなせる。穴のない図形の頂点のみを用いた三角形分割は、外平面的グラフである。.
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三角形
200px 三角形(さんかくけい、さんかっけい、拉: triangulum, 独: Dreieck, 英, 仏: triangle, (古風) trigon) は、同一直線上にない3点と、それらを結ぶ3つの線分からなる多角形。その3点を三角形の頂点、3つの線分を三角形の辺という。.
平均幅
初等幾何学における平均幅(へいきんふく、mean width)は立体の「大きさ」に関する測度の一つである(立体の測度として利用可能なもののより詳細はを参照せよ)。 -次元の場合に、 上の与えられた方向 へ直交する -次元超平面を考える(ここに は m-次元球面(-次元球体の境界面)である)と、与えられた方向 への立体の「幅」("width") は、そのような超平面の対でその間に立体を完全に挟む(立体と超平面との交わりは境界上の点に限る)もののうち最も近い対の成す距離を言う。平均幅とは、この「幅」の の全ての方向 に亘ってとった算術平均を言う。 より厳密に、コンパクト立体 をその内部と境界からなる同値な点集合(この場合の点とは の元である)として定義し、立体 の(支持超平面と原点との距離)は h_B(n).
平行四辺形
平行四辺形(へいこうしへんけい、英: parallelogram)とは、2組の対辺がそれぞれ平行である四角形のことである。 平行四辺形は、台形の一種である。また、特殊な平行四辺形に長方形,菱形がある。.
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度 (角度)
角度の単位としての度(ど、arc degree)は、円周を360等分した弧の中心に対する角度である。また、測地学や天文学において、球(例えば地球や火星の表面、天球)上の基準となる大円に対する角度によって、球の上での位置を示すのにも用いられる(緯度・経度、黄緯・黄経など)。 国際単位系では「SIに属さないが、SIと併用される単位」(SI併用単位)と位置付けられている。.
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ヘリーの定理
数学のの分野におけるヘリーの定理(ヘリーのていり、)とは、凸集合がお互いに共通部分を持つ状況に関する基本的な結果である。エードゥアルト・ヘリーによって1913年に発見されたが、1923年まで出版されることはなく、その間に や によって代替的な証明が与えられていた。ヘリーの定理を元に、の概念が生まれた。.
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初等幾何学
初等幾何学(しょとうきかがく、elementary geometry矢野健太郎編、東京理科大学数学教育研究所第2版 編集『』、共立出版、2010年、「初等幾何学」より。ISBN 978-4-320-01931-7)は、二次元(点や直線や円など)・三次元(錘体や球など)の図形をユークリッド幾何学的に扱う数学、幾何学の分野である。.
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分離超平面定理
分離超平面定理(ぶんりちょうへいめんていり、separating hyperplane theorem, hyperplane separation theorem)は 次元ユークリッド空間上の互いに素な凸集合に関する幾何学における 2 つの定理を指す。 一つ目の定理は、互いに素な凸集合の両方が閉集合であってかつ少なくともいずれか 1 つの凸集合がコンパクト集合である場合、2 つの閉凸集合の間に 1 つの超平面が存在でき、また閉凸集合の間に 2 つの平行な超平面を隙間を作って置くことができることを示す。 二つ目の定理は、互いに素な凸集合があり両者が開集合である場合、2 つの開凸集合の間に 1 つの超平面をはさむことができるが、2 つの開凸集合の間には必ずしも隙間が存在するわけではないことを示す(従って第一の定理と異なり、複数の超平面を重ねずに挟むことができない状況が存在する)。 分離超平面に対して直交する軸を分離軸 と呼ぶ。これは、2 つのの分離軸への直交写像が互いに素であることによる。 分離超平面定理はヘルマン・ミンコフスキーの寄与によって発見された。ハーン=バナッハの分離定理はミンコフスキーの結果を線型位相空間へ一般化したものである。 関連する結果としてがある。マージン最大化超平面 は空間上にある点の集まりを 2 つのクラスタに分離する超平面の中で、両者のクラスタからの距離が等しいようなものである。このとき、それぞれのクラスタと分離超平面の間のマージンは最大化される。この事実はサポートベクターマシンなどに応用される。.
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コンパクト空間
数学において、コンパクト(compact)は位相空間の性質である。詳細は後述するがコンパクト性の定義それ自身は直観性に乏しいものであり、証明を容易にする為のいわば操作的なものである。しかし距離空間であればより直観的な言葉でいいかえる事ができ、特に有限次元のユークリッド空間においては有界閉集合であることとコンパクト集合であることとは同値になる。したがってコンパクトの概念はユークリッド空間における有界閉集合の概念を一般の位相空間に拡張したものとしてとらえる事ができる。 なお無限次元では有界閉集合はコンパクトとは限らず、例えばヒルベルト空間内の(縁を含んだ)単位球体は有界かつ閉集合であるがコンパクトではない(距離位相を入れた場合)。 ブルバキでは、ここでいう定義を満たす位相空間を準コンパクト(quasi-compact)と呼び、さらにハウスドルフの分離公理を満たすものをコンパクトであると呼んでいる。距離空間など多くの空間ではハウスドルフの分離公理が満たされるので両者の概念は一致するが、一般には注意が必要である。.
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内部 (位相空間論)
数学において集合 S の内部(ないぶ、interior)あるいは開核(かいかく、open kernel)は、直観的には S の「縁にある点を除く」 S の点全てからなる。S の内部に属する点は S の内点(ないてん、interior point)であるという。 また、集合の外部(がいぶ、exterior)は、その集合の補集合の内部をいい、その集合にもその集合の境界にも含まれない点の全体からなる。 集合の内部という概念は位相的概念であって、任意の集合に対して定義されるものではないが、その集合がある位相空間の部分集合となっているならば定義される。内部はさまざまな意味で閉包の概念の双対概念であり、とくに圏論的な意味での双対になっている。.
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凸包
数学における凸包(とつほう、convex hull)または凸包絡(とつほうらく、convex envelope)は、与えられた集合を含む最小の凸集合である。例えば がユークリッド平面内の有界な点集合のとき、その凸包は直観的には をゴム膜で包んだときにゴム膜が作る図形として視認することができる。 精確に言えば、 の凸包は を含む全ての凸集合の交わり、あるいは同じことだが に属する点の凸結合全体の成す集合として定義される。後者の定式化であれば、凸包をユークリッド空間だけでなく任意の実線型空間や、より一般にに対して考えることができる。 平面上あるいは低次元ユークリッド空間内の有限点集合に対してその凸包を計算するアルゴリズム問題は、計算幾何学の基本的問題の一つである。.
線形時間
'''緑色'''の線はO(nb)のアルゴリズムを表している(ただし、b 線形時間(せんけいじかん、Linear time)は、計算複雑性理論において、入力長 n に対してアルゴリズムの実行時間が線形(O(n))になるものをいう。例えば、入力された数値列の総和を計算する手続きは数値列の長さに比例した時間を要する。 以上の説明はあまり正確ではなく、実際の実行時間は(特に n が小さい場合)入力長に正確に比例するとは言えない。技術的には十分に大きな n について、アルゴリズムの実行時間が an から bn の範囲にあるとき(a と b は正の定数)、線形時間であるという。詳しくはO記法を参照されたい。 線形時間のアルゴリズムは好ましいものとされることが多い。ほぼ線形時間のアルゴリズムやもっと良いアルゴリズムを見つけようとする研究が盛んに行われてきた。それらの研究にはソフトウェア的手法だけでなくハードウェア的手法も含まれる。ハードウェアの場合、標準的な計算モデルでは線形時間を達成できないアルゴリズムも線形時間にすることが可能な場合がある。例えば、問題の並列性を応用したハードウェア技術などがあり、連想メモリがその1つである。 例えばソートアルゴリズムは、入力となる要素列によっては線形時間でソートを完了するものもあるが、要素同士の比較に基づいたソートアルゴリズムでは一般に O(n log n) より時間を短縮できない。このような複雑性の下限の証明はΩ記法の対象であり、一般的ソートアルゴリズムは Ω(n log n) と言える。同様に無作為な要素列から最大値を探す選択アルゴリズムは、最大値を求めるのに少なくとも (n - 1) 回の比較が必要であることが論理的に示され、Ω(n) となる。 入力全体を見ないと結果が得られない問題は、入力を全て読み込むだけでも線形時間かかるため、少なくとも線形時間以上かかる。.
線分
線分の幾何学的な定義 幾何学における線分(せんぶん、Line segment)とは2つの点に挟まれた直線の部分であり、それら端点の間にあるどの点も含む。 通常は端点も含むものとするが、端点を含まないものも線分として認め、端点を含む狭義の線分を閉線分、含まないものを開線分とすることもある。 線分の例として、三角形や四角形の辺が挙げられる。もっと一般に、端点がある1つの多角形の頂点となっている線分は、その端点が多角形の隣接する2頂点であるときその多角形の辺となり、そうでないときには対角線である。端点が円周のような1つの曲線上に載っているとき、その線分はその曲線の弦と呼ばれる。.