情報処理の基礎|暗記メーカー

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情報処理の基礎

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問題数20

No.1

標本化定理は、アナログ信号をデジタル号に変換する際に，標本化周波数が最高周波数の半分以下であれば正確な再構成が可能であるという定理であり、標本化周波数が低くてもアナログ信号を十分な精度でデジタル信号に変換することが可能である。

No.2

デジタル動画像において、時間の標本化定理を満たさない場合に発生する現象を、モアレ現象とよぶことがある。

No.3

標本化定理は、アナログ号をデジタル号に変換する際に、標本化周波数が、号に含まれる最高周波数の2倍以上であれば、元のアナログ号の正確な再構成が可能であるという定理である。

No.4

標本化とは、アナログ、号を一定の時間間隔ごとにサンプリングし、それぞれの時点での値をデジタルデータとして取得することである。

No.5

標本化とは、デジタル号をアナログ号に変換する際に、元の宿号を一定の刻み幅で区切り、その区切り幅に最も近い値を割り当てる処理である。

No.6

量子化とは、アナログ信号をデジタル信号に変換する際に、元の有号をランダムな区切り幅で区切り、その区切り幅に最も遠い値を割り当てる処理である。

No.7

量子化とは、アナログ信号をデジタル号に変換する際に、連続的なの大きさ（値）を離散的な大きさ（値）に変換することである。

No.8

量子化雑音とは、アナログ号をデジタル号に変換する際に生じる誤差のことである。量子化ビット数が少ない場合、デジタル号が元のアナログ信号と異なる値に丸め込まれるため、誤差が大きくなる。

No.9

量子化雑音とは、アナログ信号をデジタル号に変換する際に生じる。量子カ学的な現象によるノイズのことであり、量子ビットがエラーを生じることに起因する。

No.10

標本化周波数が最高周波数の2倍以下である場合，エイリアシングと呼ばれる現象が発生し、元のアナログ信号を正確に再構築することはできない。

No.11

単純マルコフ過程は、過去の状態に依存して将来の状態を決定する確率過程であり、現在の状態には依存しない。

No.12

単純マルコフ過程は、ある時点の状態が、直前の状態にのみ依存する確率過程のことである。遷移状態は、遷移するごとに異なる確率値で決定される。

No.13

単純マルコフ過程は，現在の状態にのみ依存して次の状態が決定される確率過程のことで、過去の履歴や未来の情報には依存しない。

No.14

単純マルコフ過程は、ある時点の状態が、直前の状態にのみ依存する確率過程のことを指す。現在の状態は一つ前の状態だけで決まり、それ以前の状態には依存しない。

No.15

単純マルコフ過程の一例としてランダムウォーク（random walk）がある。ランダムウォークは数学や物理学だけでなく、経済、金融、都市計画，感染症対策などの分野でも利用されている。

No.16

協調フィルタリングは、利用者の嗜好や意見を考慮せず，多数のユーザが過去に行った行動のみを使って、利用者の興味や好みを予測する手法である。

No.17

協調フィルタリングは、利用者が過去に評価したアイテムの平均評価値を用いて、新しいアイテムの評価値を予測する手法である。

No.18

協調フィルタリングは、複数のユーザの過去の評価情報をもとに、利用者が興味を持つアイテムを推薦するための手法である。

No.19

協調フィルタリングは、大量のユーザデータから類似する傾向を持つユーザを見つけ、その傾向に基づいて利用者に推薦を行う技術である。協調フィルタリングは、大量のユーザデータから類似する傾向を持つユーザを見つけ、その傾向に基づいて利用者に推薦を行う技術である。

No.20

協調フィルタリングは人工知能の一種であり、自己学習型アルゴリズムを使って、ユーザの興味や好みを予測する手法である。

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