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その講義では、通常の関数とそれらが微分方程式の解法で果たす役割を学びました。
最適化では、ペナルティ関数が不可能な解に大きなコストを加えることで制約を強制するのに役立ちます。
微積分の授業では、複雑な曲線を近似するために多項式関数が使用されました。
研究者たちは共通のパターンを特定するために、異なるモデル間で自然関数の複数の事例を比較しました。
高等微積分の授業で、逆三角関数を学び、それらを複雑な積分問題の解法に応用しました。
研究論文は、熱伝達のモデリングに用いられるいくつかの散逸関数を比較している。
研究者たちは、関数の乗数が数値計算法の安定性に大きく影響することを発見した。
システム監査の際、運用停止を防ぐために重要な機能のテストを優先しました。
スクリプトを最初からすべて書く代わりに、組み込み関数を使うことで処理を高速化できます。
教授は、回転する車輪上の点の運動を三角関数がどのように表すかを実演した。
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