tancoro の回答履歴

スレッドの安全な終了のさせ方 　メインスレッドにてCreateThread命令を使い、あるサブスレッドを作りました。 このサブスレッドは内部でmallocを使い動的に配列領域を確保して その配列領域をforループ等で「かなり時間の掛かる処理」として繰り返し アクセスしています。 ループが終了した時に「free」を実行してmalloc領域を開放しています。 アプリ終了時にメインスレッドからこのサブスレッドを終了させるのに メインウインドウにWM_DESTROYメッセージが送られた時、これまで単に そこで「CloseHandle(hSubThread);」とだけ書いていたのですが、 もしかしたらこれでは場合によっては(サブスレッドがループ処理中だったら) malloc領域が開放されずにリークしてしまうのではないかと思いました。 　そこでイベントオブジェクトを使い、サブスレッドがループ処理中の 時には非シグナル状態にして、ループが終了しfreeで領域を開放した後 シグナル状態にするということにして、メインスレッドはそれを WaitForSingleObjectで待つという構造にしました。 ところが「メインスレッドに待ちを作るな」という言葉通り、これでは 上手く行きませんでした。サブスレッドはその時間の掛かる処理の 最中でSendMassage等でメインスレッドの処理を促すような命令を (例えばその処理の進捗状況を表示するなど)を幾つも行っていたので、 もしWaitFor～でメインを待たせると「サブスレッドの処理も進まなくなり 結果両方がロックして動かなくなってしまう」という悲しい状況に 嵌ってしまうのです。 SendMessageを徹底的に無くすということも考えたのですが、 (例えばPostMessageに書き換えるなどもやってみたのですが、これは 全く意図した動作をしてくれない場合もあり)、別の方法では どうしても代替できないケースもあって、全て消すというのは 現実的ではないのかもと。。 　このようなサブスレッドを安全に終了させるにはどうしたら良いでしょうか？ あるいは単にデストロイ時にCloseHandleとするだけでも良いのでしょうか？

複数の変数を宣言する時、同時に初期化？できないでしょうか？ 例えば、 int a,b,c; とした時に、それぞれに1を入れる、みたいに。

ポアソン分布についてですが、これは二項分布でｎを無限大にしたときの近似値と考えていいのですよね。正確な値は二項分布のほうだと思っていて間違いないでしょうか？

つぼの中にｗ個の白球とｒ個の赤球がはいっているとします。このｗ＋ｒ個の球が入っているつぼからｎ個を抽出するとき、Ｘをこのなかに含まれる白球の数とすると、Ｘの確立分布は Ｐ（Ｘ＝ｘ）＝（ｗＣｘ・ｒＣｎ－ｘ）／ｗ＋ｒＣｎ 　ｘ＝０，１・・・ｎ で与えられると思います。この分布は超幾何分布というんですよね？（多分・・） ｗ＋ｒ＝Ｎ＝母集団の要素の数、ｎ＝標本の大きさ、ｗ＝ある特性を有している要素の数（たとえば不良品の数、失業者の数）、ｒ＝その特性を有していない要素の数とすれば、この超幾何分布は有限母集団からの標本抽出を表しますよね。このときに、 Ｅ（Ｘ）＝ｎｐ，ｐ＝ｗ／Ｎ（母集団のある特性をもつ要素の割合） ｖａｒ（Ｘ）＝ｎｐｑ（（Ｎ－ｎ）／（Ｎ－１））， ｑ＝１－ｐ をどう証明したらよいのでしょうか？ また、（Ｎ－ｎ）／（Ｎ－１）は分散に対する有限母集団修正を表してて、ｎ／Ｎがきわめて小さければ、この修正項はほぼ１とみなすことができるからって、二項分布がこの分布の近似になることをどうやって確かめればよいんでしょうか？

(2)の期待値を求めるものが解けません(1)は解けたのですが。 座標平面状の原点から動点Ｐ（x，y）がサイコロを投げて１～４ならx方向に＋１、５,６ならy方向に＋１進みます。 n回投げたとき （１）x－y＝k　　(-k≦ｎ≦k)である確立は？ x方向(→)に進む確立はp＝2/3 y方向(↑)に進む確立はq＝1/3 ↑…i回、→n-i回すすむとして x－y＝i-(n-i)=2i-n=k ∴i＝(n+k)/2 よって求める確立Ｐnは n+kが奇数：Ｐn＝0 n+kが奇数：Ｐn＝n_Ｃ_i・p^{i}・q^{n-i}（＝Ｐiとおく）（i,ｐ,qを代入） (2)期待値を求める

つぼの中にｗ個の白球とｒ個の赤球がはいっているとします。このｗ＋ｒ個の球が入っているつぼからｎ個を抽出するとき、Ｘをこのなかに含まれる白球の数とすると、Ｘの確立分布は Ｐ（Ｘ＝ｘ）＝（ｗＣｘ・ｒＣｎ－ｘ）／ｗ＋ｒＣｎ 　ｘ＝０，１・・・ｎ で与えられると思います。この分布は超幾何分布というんですよね？（多分・・） ｗ＋ｒ＝Ｎ＝母集団の要素の数、ｎ＝標本の大きさ、ｗ＝ある特性を有している要素の数（たとえば不良品の数、失業者の数）、ｒ＝その特性を有していない要素の数とすれば、この超幾何分布は有限母集団からの標本抽出を表しますよね。このときに、 Ｅ（Ｘ）＝ｎｐ，ｐ＝ｗ／Ｎ（母集団のある特性をもつ要素の割合） ｖａｒ（Ｘ）＝ｎｐｑ（（Ｎ－ｎ）／（Ｎ－１））， ｑ＝１－ｐ をどう証明したらよいのでしょうか？ また、（Ｎ－ｎ）／（Ｎ－１）は分散に対する有限母集団修正を表してて、ｎ／Ｎがきわめて小さければ、この修正項はほぼ１とみなすことができるからって、二項分布がこの分布の近似になることをどうやって確かめればよいんでしょうか？

はじめまして、ｔｒｉｐｌｅ－Ｖと申します。 区間推定についてわからないことがあります。 例えば、1/400の確率のものが95%の確率で 起こりえる、出現しうる確率の範囲を求めるとします。 式は ｜m/n－P｜≦z(a/2)√P(1-P)/n を利用とあります。 n=試行回数　m=出現回数　 z(a/2)=1.96（95%信頼） そして m/n-z(a/2)√m/n(1-m/n)/n ≦z≦m/n+z(a/2)√m/n(1-m/n)/n となっていました。 これを詳しく解説できる方がいらしたら よろしくお願いいたします。 わかりずらい式で申し訳ありません。

答えは２ですが、どおしてもその答えになりません。。 途中経過を詳しく教えて欲しいのですが ２√３×２４＾１／３÷√６÷７２＾１／６

@data　に大量のデータが格納されていると仮定して、次のようにループ処理するとします・・・ for($i = 0 ; $i < @data ; ++$i){ @XXX = split(/\t/, $data[$i]); } このように @data のデータをさらに細かく配列化して @XXX に代入したいのですが、ループのたびに @XXX の名前を XXX0 , XXX1 , XXX2..... とするには、どうしたらよいのでしょうか。

確率論（もしくは統計論）として ２４０分の１の確率のものを、２４０回試行して ２４０回以内にあたる確率は何％くらい なのでしょうか？ 抽選は完全確率として２４０分の１のものは、 ２４０回試行して当たらない時も多々あります。 （サイコロを６回ふって６の目の出る確率は ６分の６＝１ですが、現実問題絶対出るわけでは ないですよね？） それと、確率が１０分の１のようにかわった場合、 １０分の１のものが１０回以内に当たる確立と、 ２４０分の１が２４０回以内に当たる確率は 同じなのでしょうか？ わかるかたがいれば計算式なども教えて いただければありがたいです。

過去の質問とか参照して同じような件が出てくるのですが、今ひとつはっきりしないところがあるので質問させていただきました。 HTMLでアンケートなどの入力フォームを作り、送信ボタンのクリックでCGI(Perl)にて「確認画面」or「必須項目のエラーページ」を表示させているのですが、修正のために戻るボタンをクリックすると入力フォームで入力した情報がクリアされて、再度初めから入力しないといけません。これはブラウザの問題(?)によるところのようですが、その1台のマシンだけではなく、他のマシンとかで試してみると、入力情報がそのまま残って戻れる場合もあるようです。情報がクリアされる場合は再度そのページを読み込みに行っているからで初期化された状態になるそうです。 そこらへんを踏まえて以下4点回答を頂きたいのですが、 (1)戻るボタンで入力情報がクリアされてしまうのはプログラムで情報を保持したりしない限り防ぐことが出来ないのか？ (2)入力情報がそのまま残って表示される場合とはどういう状態・設定の時なのか？ (3)全てはブラウザの環境に起因しているものなのか？ (4)Netscapeはどうなのか？ 的確にお答え頂けると非常に助かります。 ※以上の動作を確認しているブラウザは全てIEで、バージョンは5.5もしくは6です。

よくプログラムで charポインタだけ指定して、 #include<stdio.h> int main(){ char* p; p = "abcdef"; printf("%s",p); return 0; } のようにしているのをみかけますが、 メモリーを確保していなくても問題ないのでしょうか？ char* p; p = (char*)malloc(7); strcpy(p,"abcdef"); としたのと同じでしょうか？

Raise wage or kill job hopes これは、給料を上げないと～という意味なのでしょうけど、 よくわからなかったんです。 kill job hopesとはどういった意味でしょうか？ よろしくお願いします。

「KINCHO」の渦巻『かとりせんこう』を見て思い付いたのですが... 渦巻き状の蚊取り線香をちょうど半分(体積が半分)にするためには、どの地点で折ればいいのでしょうか?

「KINCHO」の渦巻『かとりせんこう』を見て思い付いたのですが... 渦巻き状の蚊取り線香をちょうど半分(体積が半分)にするためには、どの地点で折ればいいのでしょうか?

「KINCHO」の渦巻『かとりせんこう』を見て思い付いたのですが... 渦巻き状の蚊取り線香をちょうど半分(体積が半分)にするためには、どの地点で折ればいいのでしょうか?

実際の問題です。 ２色のカード各三枚を良くシャッフルして、円周上に並べた場合、 ○同色が三枚ずつ並ぶ確率 ○交互に並ぶ確率 どちらも確率は２０分の１だと思うのですが、円周上に並べる、というのが気になります。 本当はどうなのでしょうか？ 考え方を教えてください。

このタイトルの英文、何となく違和感覚えるのですが、文法的にも合っているのでしょうか？意味は『あなただけのお気に入りの犬がみつかるよ』っていうことなんですが…正しい表現お分かりの方、教えて下さい。

どうちがうのでしょうか。それぞれの学年における解法と解答を教えて下さい。

校庭に、南北の方向に１本の白線が引いてある。 ある人が白い線上のA点から西へ５メートルのB点にいる。 そこで銅貨を投げて、表がでたときは東へ1メートル進み、裏がでたときは北へ1メートル進む。 この動作を白線に進むまで続ける。 (1) A点からｎメートル北の点に達する確率pnは (2) Pnを最大にするnの値は いろいろ考えたのですがぜんぜんわかりません。 分かるはご親切にお願いします