アセンブリ 意味。 機械語とアセンブリ言語って何?

アセンブリ

アセンブリ 意味

私の仕事は製品の アセンブリーを行うことです。 会社は朝に定例の アセンブリーを開催する。 ITの世界では人の書いたコードは必ず アセンブリーに変換される。 製造業に関わっている人はこの使い方をすることが多いです。 普通のサラリーマンや、研究室やゼミに所属している学生などはこの意味で「アセンブリー」を使うことが多いでしょう。 ITの分野で使われることが多いですが、現代では「アセンブリー」をこの意味で使うことが最も多いです。 例文を見てわかるように分野によって意味が大きく変わる言葉となっています。 以下、例文です。 At a school assembly, he was commended as an excellent student. 学校集会で、彼は優秀な学生として表彰された。 I lost the assembly instructions. 私は、組み立ての説明書をなくしてしまった。 What translates assembly languages into machine languages is Assembler. アセンブリ言語を機械語に変換するのがアセンブラーである。

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アセンブリ教育のねらいと目標

アセンブリ 意味

1940年代後半にカナダの心理学者Donald O. Hebbにより定義された脳内(主として内)において単一の・記憶対象の表現に関与する機能的な細胞の集団。 Hebbは、互いに時間的相関を持って発火する細胞間には結合を強化する機構 が存在することを仮定し、対象の繰り返しの入力により、同時に活動を上昇させる細胞集団の選択と固定化が自己組織化されると考えた。 これは、初期には物理的特性として選択された細胞集団が、により特定の知覚・対象と機能的に因果関係を形成すると言う情報原理を提唱した点に大きな意義がある。 セルアセンブリを構成する細胞は発火活動の相関により同定されるが、相関を定義する時間スケールにより、心理学的な時間スケール(数百ミリ秒)での平均発火率の相関に基づくセルアセンブリと数ミリ秒以下の発火タイミングの時間相関に基づくセルアセンブリに大別され、それぞれが独立に研究対象となっている。 近年は、複数細胞のスパイク活動の同時計測 、マルチニューロンレコーディング の技術的発展により、セルアセンブリの実験的検証が可能となっている。 歴史的経緯およびその概念 脳で行われる情報処理の機能を単一細胞のレベルで検討するか、複数の細胞の集団(セルアセンブリ)のレベルで検討するかは、20世紀初頭の神経細胞の発見以来継続する議論である。 歴史的には、脳科学の黎明期における脳の全体論と局在論の議論と共通する論理構造を持っていると思われる。 記述レベルの変遷はあるが、全体論と局在論は常に交互に時代のパラダイムとして登場している。 脳の構成要素(、、、、など)の詳細が不明な状態では、想像力が必要となるため全体論的な枠組みが必然となる。 一方、脳の構成要素の詳細が実験的に明らかとなると、その物理的実体を中心として機能を議論するために局在論が主流となる。 そして、この構成要素のレベルだけでは解明できない新たな現象が明らかとなり、新たな記述レベルでの全体論が再登場する。 複数の神経細胞が何らかの特性に関して共通性を持つ場合には、これらの細胞集団をセルアセンブリと定義することが可能である。 共通性を定義する特性は、解剖学的な結合様式(例えば、特定の領野からの投射を受けている細胞全体など)である場合も考えられる。 解剖学的な特性から定義されたセルアセンブリに関しては、シナプス結合のの時間スケールは心理学的な時間スケール 数百ミリ秒 より十分に長いという前提の下では、集団を構成する細胞メンバーは固定化された静的なものであると考える。 しかし、現在の神経科学において、セルアセンブリは単に解剖学的な結合特性からではなく、機能的な特性に共通性を持つ細胞集団の概念として使用されることが一般的である。 この意味でのセルアセンブリの概念を最初に提案したのはD. Hebb であると考えられる。 265) として知られる。 現在の脳科学の知識を持った我々が読み返すと、「ヘッブシナプス」や「ヘッブのセルアセンブリ」といったHebbの名を冠して引用されることのある、古典として知られる概念だけではなく、活動が時間的相関で関係付けられる細胞集団の動的振る舞いを基本として情報表現、情報処理を議論する最近の研究概念がすでに記述されているように読み取れる。 これは、決して読者の欲目だけではないように思われる。 Hebbの著作からキー概念と思われる文章を抜き出して、再検討を試みることは、セルアセンブリの基本概念の理解に役立つと考えるため、少々長くなるがここにまとめる。 尚、以下の文中で[ ]で囲まれた部分は本概説の執筆者の補足である。 なんらかの構造的な変化とは独立した、完全な神経活動のパターンの作用としてのというものが、存在すると考えてよいだろう。 ・・・そのような痕跡は、きわめて不安定なものだということを指摘している。 (同上巻 p. 166) [外部入力に対して一時的に誘発される複数細胞の活動パターンを情報処理(ここでは記憶が固定化されるまでの痕跡)として考えている] ・・・ 多重連鎖による局所的で集中的な発火活動bombardmentは、F [シナプス後細胞] が発火するのを助けるだろう。 また、の2つの線維から興奮を同時に受けとるような細胞があれば、その細胞は、ひとつの線維だけからの興奮を受けとるよりも発火しやすくなるだろう。 (同p. 177) [スパイク発火タイミングという短い時間スケールではないが、同時入力がシナプス後細胞の発火効率を上昇させるという実験事実に着目し、複数の細胞活動の相関の連鎖が重要であることを考えている] 17野における特定領域が活動すると、そことは別の17野の領域が活動しても発火する傾向にないの特定の細胞を、興奮しやすくするということもあるかもしれない。 (同p. 178) [下位の領野の複数細胞の活動パターンという文脈性により、上位の領野の反応特性が変化するという動的なゲインコントロールを予言している] したがって17野以降の部位で、2つの異なった視覚刺激によって活性化している組織は、(1 大まかには同一だが、(2)組織学的には別個のもの、ということになるはずである。 刺激パターンの違いは、知覚を媒介している脳の部位に大きな差を生じさせることにはならないであろう。 ・・・と同時に、刺激作用の部位またはパターンの違いは、これら領野において、一貫した発火活動ないしは最大の発火活動を起こす特定の細胞群が、異なっているということを意味すると考えられる。 (同 p. 178-179) [外部刺激の物理特徴と比較的明確な対応が見られる17野の細胞とは異なり、高次領野の細胞は脳内においてのみ区別されうる抽象的な情報表現になっている可能性を議論している。 また、明らかに分散表現のパラダイムを前提としている] 解剖学的にはこのように機構化の欠けた細胞群の中に、活動の統合の基礎となるようなものを見出すことができるだろうか?(同 p. 179) [高次領野において特定の情報を表現するセルアセンブリがどのようにして発現されうるかという問題に対して、Hebbは現在においても十分な説得力を持ちうる合理的な機構を以下の文章で提案している] 私の提出した知覚的統合の仮説にとってもっとも必要とされる巧妙な連絡が、そもそも初めから遺伝的に整えられたとする主張は、ありえないように思えるかもしれない。 言うまでもなく、それは確率の問題だというのが私の答えである。 ・・・ランダムに分布する連絡線維が十分大量に含まれている集団があるとすれば、起こりそうもない連絡も、絶対数の上ではかなりの高頻度で起こるはずだ。 ・・・次の2種類の同時生起が頻繁に生じる必要がある。 すなわち(1)収斂する2つ以上の間で同期して [synchronizationと表現している] 発火活動が生じること、そして(2)はわれわれが知るかぎりではランダムに分布しているが、それらの神経線維の間には収斂が存在するという解剖学的事実である。 (同 p. 188-189) それぞれのシナプスでは、インパルスの到達時間にかなりのバラツキがあるに違いないし、またそれぞれ個々の線維には応答の仕方に関して一定の変動があるに違いない。 (同 p. 191) ここで仮説として提起されている統合は、シナプス小頭部の成長と、上行性線維が後続する線維を抑制する確率の増加とに依存している。 ・・・はじめほかの単位と同期することが可能だったいくつかの単位は、もはや同期できなくなって、脱落することになると思われる。 はじめは同調していなかったほかの単位が補充されることも考えられる。 こうして、知覚の発達にともない、集成体のゆっくりとした成長が生じる、と考えられる。 (同 p. 192) [Hebbにとっては、ヘッブシナプスはセルアセンブリの実現にとって不可欠であったことが分かる。 初期の機能的構造の無いネットワークにおいて、統計的・物理的に選択されたセルアセンブリが繰り返し入力により、選択と固定化が自己組織化されていくという発想は、のによる進化の発想が根底にあるように思われる。 上の文章において、近年発見された をヘッブシナプスに置き換えれば、発火タイミングにより同期するセルアセンブリへと拡張される。 この場合には、集成体の成長は心理学的時間である数百ミリ秒というスケールで生じる可能性がある。 ] [Hebbは引き続く章において低次領野において個々の視覚特徴に対して発現するセルアセンブリを統合して、特徴の組み合わせによる対象認識に関連する高次領野でのセルアセンブリが発現する機構を議論している。 統計的に相関を持って存在する視覚特徴に関連するセルアセンブリの間の相互作用を という概念を導入して議論している。 高次領野に対象認識に関連するセルアセンブリが構成されると、低次領野における活動の一部分からもセルアセンブリが誘発されるというpattern completion の概念も予言している。 ] 単純な知覚がこれほど込み入ったものだということは、理論構成上重要な意義を持っている。 単純なパターンの知覚が、外界の事象によって終結される単一の持続状態ではなく、状態または過程の連鎖だと考える理由を、少しの間思い出してみよう。 (同 p. 231) もし、ひとつの観念またはひとつの知覚の持続時間が、閉鎖システム内の反響性活動の持続時間だとするなら、活動のパターンが1秒もの間変化しないまま持続することはほとんどないと言ってよい。 知覚の安定性は、脳の活動が単一の持続するパターンの状態の時に生じるのではなくて、短い間隔で不規則な周期の位相が繰り返されるような状態の時に生じるのだ。 (同 p. 233) [知覚はの連鎖によるドミノ倒しの結果生じる定常的な脳活動ではなく、力学的な動的状態であることを議論している。 これは脳での情報処理は、外界から入力した刺激の時間変動とは独立した、脳内での固有の時間スケールでのセルアセンブリの力学的な挙動により生じるという近年の仮説を予見している] Hebbのセルアセンブリによる心的過程の説明 Hebbは著作"Textbook of Psychology" においてセルアセンブリの概念の発展として、様々な心理過程の説明を試みている。 この議論からは、Hebbが mediating process という心理過程の説明としてセルアセンブリを着想したことが推察される。 媒介過程とは、感覚事象によって送られた興奮を、その事象が終わったのちにも保持することができ、それで、刺激がしばらくのちにまで効果をもつことを可能とする脳の活動である、と定義することができよう( 、p. 111)。 Hebbはこの媒介過程により、行動の選択性(構えと注意)という心理過程が説明されると主張する。 脳内における異なる文脈性の保持のために異なるセルアセンブリの存在を仮定し、刺激により誘発される神経活動とセルアセンブリとの相互作用により、異なる反応が生じると考察している。 感覚事象が終了しているにも関わらず脳内において文脈性が保持される神経メカニズムとしては、セルアセンブリの形成する閉回路での神経活動の持続を仮定している。 Hebbは により提唱された を想定していると思われるが、「閉回路」にあたる神経活動ダイナミクスの実体は現在の神経科学において解明される必要がある。 機能的セルアセンブリの定義 Hebbのセルアセンブリが解剖学的な共通特性から定義される細胞集団と決定的に異なるのは、細胞の活動状態という動的な特性の共通性により定義される点である。 細胞の活動間に相関が存在するためには、解剖学的な結合構造の土台は必要条件である。 しかし、特に皮質内ネットワークにおいては、細胞がスパイク発火するためには複数の細胞からの興奮性入力が短時間に集中する必要がある(Hebbの著書ではbombardmentと表現されている)。 このため、スパイク活動間の相関関係は必ずしも細胞間の1対1の解剖学的結合とは一致せず、共通入力を送っている複数細胞の活動状態という脳内の文脈性に依存する。 これらの概念は、すでに上記のHebbの著作からの抜粋において説明を行った。 発火するかしないかの2状態のみを取る細胞において、細胞活動状態の共通性でセルアセンブリを定義する場合には、ある時間スケールで平均した活動度の相関関係(主として統計的に有意な正の相関を持つ場合)から定義される。 しかし、セルアセンブリの定義は平均活動度を計算する時間スケールにより大きく異なる。 例えば、心理学的な時間スケール 数百ミリ秒 を適用すれば、通常の意味の平均発火率となり、心理学的時間スケールで発火率が上昇しているという共通性 相関性 がセルアセンブリの定義となる。 一方、活動度の関係性を定義する時間スケールを数ミリ秒とすると、同期発火 シンクロニー し、細胞間のスパイク時系列の cross-correlogram に統計的に有意なピークが存在するという特性がセルアセンブリの定義となる。 セルアセンブリによる情報符号化と分散表現 図1 セルアセンブリの概念の必要性は、情報符号化の問題と密接な関係が存在する。 単一細胞の平均発火率による情報符号化では、外界の対象または特定の行動と単一細胞の活動が一対一に対応するという原理を前提としている。 これは「」の符号化パラダイムである。 この符号化においては、対象に新たな修飾属性を付加して行った場合(たとえば、「メガネをかけて茶髪のおばあさん」など)、その膨大な組み合わせの一つ一つに対応して異なる細胞が必要になると言う論理的困難が生じる(組み合わせ爆発)。 セルアセンブリによる情報符号化においては、修飾属性の組み合わせに対して、符号化に関与する細胞自体も組み合わせで対応するという論理構造を前提とする。 大変に荒っぽい議論であるが、色を符号化する皮質領野の細胞集団を考える。 図1a, bには同じ細胞の集団が「赤」と「青」それぞれの色の符号化を行っている状態を示している。 セルアセンブリによる情報表現により、どちらの色においても心理学的時間に平均発火率を上昇させる複数の細胞(黒丸で示した細胞)が符号化に関与している。 この符号化においては、情報は複数の細胞の活動に分散して表現されており(分散表現)、個々の細胞では情報は特定出来ない。 図においては、中央の細胞は「赤」と「青」のどちらの表現においても活動しているため、この細胞自身には二つの色の区別の情報は存在せず、この細胞と同時にどの細胞が活動しているのかという組み合わせ(関係性、空間パターン)にのみ情報が存在する。 これはパターン符号化または関係性符号化と呼ばれる概念である。 単一細胞による情報表現を「点」による表現と考えれば、セルアセンブリは空間パターンという「面」による表現であると考えられる。 しかし、平均発火率に基づくセルアセンブリでの情報符号化では、同時に活動する二つ以上のセルアセンブリが共存した場合には個々の細胞がどのアセンブリに属するのかを表現することが出来ないという論理的な困難が存在する。 これは「」および「」として知られている。 この問題を解決するための一つの方法は、さらに「時間」の自由度を導入して、同じセルアセンブリに属する細胞間にミリ秒精度でのスパイク発火タイミングの時間相関を生じさせることである。 セルアセンブリの実験的検証 Hebbがセルアセンブリの概念を提唱した当時は、皮質内の単一細胞のが技術的限界であったため、セルアセンブリの存在の実験的検証は不可能であった。 単一細胞の活動記録技術が確立し、脳の異なる領野において個々の細胞が外界刺激変数に対して高度に特殊化した反応特性を示すことが発見されると、情報処理の機能を単一細胞レベルで議論する研究が中心となった。 しかし、単一細胞の発火率という一変数だけでは表現の自由度が足りず(例えば、の細胞の発火率の変化だけから刺激方位の変化とコントラストの変化の両方を復号化することは不可能である)、異なる反応特性を示す細胞集団によるポピュレーション平均または活動プロファイルという情報表現形式(集団符号化)が検討される必要が生じた。 また、刺激に対する単一試行の細胞活動には大きな確率的変動性 variability が存在することから、同一または類似した反応特性を示す細胞集団に渡るアンサンブル平均による神経反応の信頼性の向上の必要性が議論されている。 これらの符号化パラダイムの拡張と平行して、複数の細胞の発火活動を同時に記録する技術(、マルチニューロンレコーディング)が発達し、セルアセンブリでの符号化の実験的検証が可能となった。 現在の神経科学実験においては、平均発火率の関係性に基づく()の研究とスパイクタイミングの関係性に基づくセルアセンブリの研究に二分されていると考えられる。 謝辞 ヘッブの著作の内容に関しては東京都医学総合研究所の渡邊正孝先生から貴重なご意見を伺いましたことをお礼申し上げます。 参考文献• Mountcastle V. , Berman A. , Davies P. 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Press, pp. 274-301, 1943. ラメルハート D. , マクレランド J. , PDPリサーチグループ PDPモデル:認知科学とニューロン回路網の探索 甘利俊一監訳 産業図書 1989• Hopfield, J. 1982. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 79 8 , 2554-8. [] [] [] []• Gerstein, G. , Bedenbaugh, P. 1989. Neuronal assemblies. IEEE transactions on bio-medical engineering, 36 1 , 4-14. [] [] []• Abeles M. Corticonics —neural circuits of the cerebral cortex. Cambridge U. , Cambridge, 1991. Lettvin J. , Maturana H. , McCulloch W. , Pitts W. What the Frog's Eye Tells the Frog's Brain. Proceedings of the IRE, 47, 1940-1959, 1959. POWELL, T. 1959. Some aspects of the functional organization of the cortex of the postcentral gyrus of the monkey: a correlation of findings obtained in a single unit analysis with cytoarchitecture. Bulletin of the Johns Hopkins Hospital, 105, 133-62. [] []• HUBEL, D. 1962. Receptive fields, binocular interaction and functional architecture in the cat's visual cortex. The Journal of physiology, 160, 106-54. [] [] [] [].

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機械語とアセンブリ言語って何?

アセンブリ 意味

意味はあると思いますよ。 アセンブリ言語ではポインタ(アドレス)を扱うことは必須ですから、確実にポインタへの理解は深まります。 また、1つ1つの命令を突き詰めていくと、コンピュータ(CPU)がどのようにして動いているかわかるようになります。 最終的にはメモリダンプ(16進数の羅列)でプログラムが追えるようになれます。 C言語の1行1行の命令が、アセンブリ言語でどのように展開されているかを見ることができます。 ただ… 質問者さんがどれくらいのレベルの方かわかりませんが、僕はプログラミングの上達は単にたくさんの言語を知っていることとは決してイコールではないと思っています。 人がコンピュータで行いたいこと(自然言語で表現したソフトウェアの仕様)を、論理的思考を経て、プログラミング言語に置き換えていく「翻訳作業」がプログラミングだと思ってます。 論理的思考さえできれば、未経験の言語でも(最初のうちはマニュアルとにらめっこになりますが)プログラムは作れます。 逆に論理的思考ができなければ、できあがったプログラムは、読みづらい・異様に処理時間がかかる・ちょっとした例外ですぐにエラー停止する…など「できの悪いプログラム」になります。 別の言語に手を出すのはそれからで遅くありません。 ご回答ありがとうございました。 プログラミングの上達に関してたくさんの言語を知っていることは上達に繋がらないことは私も全く同じことを考えていました。 しかも、そのことは最近感じて知ったばかりです。 とりあえず挑戦します。 20年ぐらい前には最終的にどんなコードが出力されるのかを想像してコーディングするとかしてましたが、今は全然考えません。 パソコン黎明期には、速度をかせぐためにアセンブラプログラムをしたこともあります。 アセンブラを学んだことで得たもの ・おー、CPUってこんなことしてるのかー。 と思った。 ・おー、CPUって機種によって差があるんだなー。 と思った。 ・コンパイラに任せておくより、何をしてるかがわかりやすい。 と思った。 ・コンパクトなプログラムを作りやすい。 当時はメモリの1バイトが貴重だった。 ・ブロックで論理的パズルをしているみたいで楽しかった。 まあ、コンピュータに対する理解が深まるかもしれませんが、きょうび役に立つかどうかは、わかりません。 >アセンブリ言語で役立つことがあれば アセンブラでプログラミングできる >プログラミングの上達や理解を深めるためにアセンブリ言語を学ぶ意味はありますでしょうか。 chiebukuro. yahoo. 実は以前よりC言語を勉強していたのですが、どちらにすればよいですか? 詳しくは上のサイトを見て頂きたいのですが、この知恵袋の回答者の方が言う「構造体・ポインター」の直前、アドレス・バイトとビット付近で現在つまずいていて、PICとまとめてC言語の書籍で補おうとしていたのですが、タイミングとしてはちょうど良いでしょうか? C言語のレベルとしては、プログラミングで必ず出てくる、文章表示と繰り返し・条件分岐・論理演算くらいしかわかりません。 C言語とアセンブラ、現在の自分にどちらの方が適当かご教示ください。 A ベストアンサー 「繰り返し・条件分岐・論理演算」が分かっているならとりあえずプログラミングの入門は済んでいるようですね。 この辺でアセンブラに手を出すのは面白いと思います。 ただ、アセンブラを学ぶにあたってPICマイコンは最悪です。 kabasanさんも「苦行以外の何物でもなく」とおっしゃっていますが、PICのアーキテクチャ 構造 は最近の流行から外れており、非常に癖があります。 私もPICはよく使っていますが、パズルとしての楽しさを求めてアセンブラを書いているように思います。 癖の詳細については割愛しますが、ざっと言うと「レジスタが1つのみ」「命令とデータのアドレスが別」「命令数が35個などと少ない」あたり。 なおこれはPICのうち、ベースライン・ミッドレンジ・Enhancedミッドレンジ・ハイエンド PIC18 に当てはまります。 他の、PIC24・PIC32については上記の癖はありませんが、これらのPICはマイナーなので、あえてそれらを選ぶ理由はないように思います。 PICを選ぶ理由は情報の多さと入手性のよさが主なので 命令セットが素直なマイコンとしては、AVRマイコンが良いでしょう。 PICに比べて情報が少ないのが難点ですが。 マイコンにかぎらずアセンブラを学びたいならx86という手もなきにしもあらず。 命令セットは非常に複雑ですが、その分かゆいところに手が届く便利さがあります。 情報が多いのも嬉しいところ。 「繰り返し・条件分岐・論理演算」が分かっているならとりあえずプログラミングの入門は済んでいるようですね。 この辺でアセンブラに手を出すのは面白いと思います。 ただ、アセンブラを学ぶにあたってPICマイコンは最悪です。 kabasanさんも「苦行以外の何物でもなく」とおっしゃっていますが、PICのアーキテクチャ 構造 は最近の流行から外れており、非常に癖があります。 私もPICはよく使っていますが、パズルとしての楽しさを求めてアセンブラを書いているように思います。 癖の詳細については割愛しますが、... =(A) >C言語で作成したプログラムを実行ファイルを作成する これは汎用性(色々のソースのケースに対応できるよう、かつ誤りなく、出来るだけ短く)のあるように、「仕掛け」に基づいて機械語に落とされます。 ただ大切な点は、理論的裏付けがあり、しっかりしてます。 =(B さらにまた最適化などの、調整処理も行われます。 (A と(B は普通異なります。 同じ短い課題を2人がコーディングしても相当ことなることは、OKWEB上の回答コーディング例でも良くあります。 だから差がでます。 普通(A アセンブラ言語 プログラム作成者が、そのケースだけに、適当と思うようにコーディングします(できます)。 =(A) >C言語で作成したプログラムを実行ファイルを作成する これは汎用性(色々のソースのケースに対応できるよう、かつ誤りなく、出来るだけ短く)のあるように、「仕掛け」に基づいて機械語に落とされます。 ただ大切な点は、理論的裏付けがあり、しっかりしてます。 =(B さらにまた最適化などの、調整処理も行われます。 (A と(B は普通異なります。 同じ短い課題を2人がコーディン... Q 今更ながら、アセンブラを勉強したいと思いスクールなどを探しましたが、見つかりません。 ネットでも色々と検索してみましたが、種類が多いのか何やら理解ができません。 プログラミングも全くしたことがありません。 唯一、昔にマイフェス?というものを 使ったことがあるぐらいです。 それも少しだけの期間です。 仕事で使うかもしれないので、努力でカバーしたいと思いますが、 寄り道せずに最短で習得していくには、どういったルートをたどるのが 宜しいでしょうか? 経験者の方のアドバイスをお伺いしたく、こちらに掲載しました。 過去の質問から色々と辿りましたが、???なので新たに質問させて頂いています。 どうかよきアドバイスをお願いいたします。 Q 僕は新人SEです。 今、上司の方からあるシステムの基本設計書・システム設計書・プログラム設計書を作り、プログラミングまでしてから単体テスト・結合テストもやるように言われています。 全て1人で おそらく経験のある方ならすぐにできてしまうようなシステムで、上司の方も勉強のために全てやらせているようです。 今、基本設計書・システム設計書まではなんとかできて、プログラム設計書の作成に取り掛かりたいのですが、初めての経験で実際のプログラム設計書には何をどのように書いているものなのかも全く見当もつかずにいるので全く何も書けません。 上司さんは今週忙しいようで 「来週見てあげるから自分で調べたりしてやってみて」 と言っています。 ですが、全く何もできずにいるのもイヤなので何かそれらしいものでも書いてみたいのですが…プログラム設計書とは何をどう書いてあるものなのでしょうか? 日本語が書いてあるのかプログラムが書いてあるものなのか… そういったところからわからないので少しでも何か教えていただきたいです。 宜しくお願いします。 A ベストアンサー こんにちは。 1様のご回答通りなのですが会社によって異なります。 ・全企業情報が一覧で印字可能である。 ・特定一企業(企業コード指定)での印字も可能である。 ・一企業が指定された場合は企業情報を画面表示する。 ----------------------------------- で・・・・プログラム仕様書はこのくらい。 命令書ですからコードそのものは打ちません。 これみて作ってもらわないといけないので日本語メインです。 あとはDBの仕様書をみてもらったりしてプログラムのローカルルール、画面サイズ、文字サイズ プロシージャ定義やら定数や変数、フォーム、構造体定義書などプログラム書くときの決まりごとに添ってPGさんに打ってもらっています。 一応、図とかつけてみました。 ではでは~。 こんにちは。 1様のご回答通りなのですが会社によって異なります。 A ベストアンサー No. 1の方が仰るように交流の一周期分を平均したらゼロになってしまいます。 それでは不便なので交流で「平均値」と言ったら一般には瞬時電圧V t や瞬時電流i t の絶対値の平均を取ります。 637になります。 一方、実効値 rms は「ルート・ミーン・スクエア」ですから、瞬時電圧V t や瞬時電流i t を2乗して1周期分平均してから平方根を取ります。 実効値の場合、2乗するので負側が折り返されて交流でもゼロになりません。 707になります。 正弦波の場合には実効値は平均値の0. 11倍です。 これだけですと平均値を使えば十分で、わざわざ2乗平均を使う「実効値」を持ち出す必要が無いように思われるかもしれません。 例えば前半が高さ0、後半が高さ1の方形波があったとします。 この方形波の平均値は0. 5です。 一方、実効値は、2乗して周期の前半は0、後半は1。 これを1周期分平均して0. 平方根を取って0. 707です。 5V 0. 5A 、実効値なら0. 707V 0. 707A となります。 前半の0Vの期間は0Wです。 5Wです。 707V x 0. 5Wですから、電力は電圧と電流を夫々実効値で考えた場合と一致します。 実効値を計算する際に2乗を使うのは、後で電力を計算することを想定しているから…とも言えます。 このように、実効値という考え方は、電圧と電流が比例する場合、即ち抵抗負荷の場合にだけ役に立つ考え方です。 ヒューズの容量を考えるような場合には、ヒューズは抵抗に近いですから、実効値の考え方は有用です。 しかし定電圧電源の容量を考えるような場合には、電圧と電流が比例しませんから、実効値の考え方が役に立つ場合は限られます。 1の方が仰るように交流の一周期分を平均したらゼロになってしまいます。 それでは不便なので交流で「平均値」と言ったら一般には瞬時電圧V t や瞬時電流i t の絶対値の平均を取ります。 637になります。 一方、実効値 rms は「ルート・ミーン・スクエア」ですから、瞬時電圧V t や瞬時電流i t を2乗して1周期分平均してから平方根を取ります。 実効値の場合、2乗するので負側が折り返されて交流でもゼロになりません。 707になりま... Q 初めまして。 せいじと申します。 よろしくお願いします。 プログラミング経験なしです。 今30歳です。 5 で勉強しようと思ってます。 実際どうしたら良いのでしょう。 違いが分からないならCで十分なのでしょうか。 みなさんの意見を聞かせてください。 よろしくお願いします。 初めまして。 せいじと申します。 よろしくお願いします。 プログラミング経験なしです。 今30歳です。 5 で勉強しようと思ってます。 A ベストアンサー seiji-h さん。 こんにちわ。 頑張っておぼえましょう。 2 文書データの加工など。。。 今すぐPerl言語に切り替えましょう。 3 趣味でWindowsアプリなどの作成を目指して。。 4 歯ごたえのあるプログラミング言語を。。。 >実際どうしたら良いのでしょう。 とにかく自分で動くものを作りたいということなら、Cから始めるのが向いていると思われます。 seiji-h さん。 こんにちわ。 頑張っておぼえましょう。 2 文書データの加工など。。。 今すぐPerl言語に切り替えましょう。 3 趣味でWindowsアプリなどの作成を目指して。。 4 歯ごたえのあるプログラミング言語を。。。 >実際どうしたら良いのでしょう。

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