情報量に関するエントロピーについてです。

スペクトルやサンプリング定理など、データ分析で必要となる基礎的な内容についてまとめたものです。

離散フーリエ変換（DFT）と高速フーリエ変換（FFT）についてまとめたました。

ラプラス変換についてまとめました。

データに内在する法則を関数化する回帰分析について説明します。 あてはめ曲線、近似曲線等ともいいます。

機械学習の1つの手法であるニューラルネットワークの仕組みについて説明します。

乾球温度と湿求温度から相対湿度を求めます。

非接触三次元測定の原理である三角測量についてまとめました。

質量測定において重要となる重力補正についてまとめました。