ゆんゆん愛してる

79：Pawn ◆D5XKTza9aY：2012/08/14(火) 23:56:18 ID:uF5j4kYM: >>77 前半については私はそのように認識しております。
ポアソン過程なりガウス分布のような重要な分布もある意味理想的な状況を
考慮していて、その条件から必然的に導かれるような確率過程や分布になっているのであって
現実の挙動とのマッチングは、現実とその理想的な状況の距離のようなものが
近いかどうかに依存すると言えますよね。

>>77 後半についてです。
研究についてはそうですね。
ある量についての摂動計算で、項を切り落とすなら、その誤差も考慮して
その量を使った演算結果の誤差を元の誤差で表すといったような
ことをするのが必要だと思いますが、そもそも求めたいものの真値がわからないときに
誤差評価をすることがいつもできるとは限らない場合にはどうするんでしょうね。

数値解析の人が言っていたのは、計算機は何かしら数値を出してくるけど
それを鵜呑みにしてはならない。
解が存在しないとわかる方程式で誤差によって解なるものが出てくることは当然に起こりうる
からといっていました。

最後のケースは、私の考慮する対象でもあって、離散値モデルとか勝手に名づけていますが、
実際はパケットデータなんかは離散的（ビット）なのでむしろこちらが真実の姿に近いのかなと思うのです。
物理現象ではエネルギーが離散的なのか連続的なのかによるとおもいますけれども
完全に離散的であるならむしろ実数の世界はその近似ということになるように思います。

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