Submit Search
Upload
[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル
•
10 likes
•
2,209 views
Deep Learning JP
Follow
2018/01/29 Deep Learning JP: http://deeplearning.jp/seminar-2/
Read less
Read more
Technology
Report
Share
Report
Share
1 of 70
Download now
Download to read offline
Recommended
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化
[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデル
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第16章 深層学習のための構造化確率モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第16章 深層学習のための構造化確率モデル
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
Deep Learning JP
Recommended
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法
[DL輪読会]Deep Learning 第17章 モンテカルロ法
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化
[DL輪読会]Deep Learning 第8章 深層モデルの訓練のための最適化
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション
[DL輪読会]Deep Learning 第12章 アプリケーション
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
[DL輪読会]Deep Learning 第14章 自己符号化器
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第13章 線形因子モデル
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第16章 深層学習のための構造化確率モデル
[DL輪読会]Deep Learning 第16章 深層学習のための構造化確率モデル
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
[DL輪読会]Deep Learning 第7章 深層学習のための正則化
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論
[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
Deep Learning JP
PRML輪読#5
PRML輪読#5
matsuolab
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
Deep Learning JP
PRML 6.4-6.5
PRML 6.4-6.5
正志 坪坂
PRML輪読#3
PRML輪読#3
matsuolab
PRML輪読#1
PRML輪読#1
matsuolab
PRML輪読#2
PRML輪読#2
matsuolab
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
Deep Learning JP
PCAの最終形態GPLVMの解説
PCAの最終形態GPLVMの解説
弘毅 露崎
PRML輪読#7
PRML輪読#7
matsuolab
PyMCがあれば,ベイズ推定でもう泣いたりなんかしない
PyMCがあれば,ベイズ推定でもう泣いたりなんかしない
Toshihiro Kamishima
PRML輪読#6
PRML輪読#6
matsuolab
PRML輪読#9
PRML輪読#9
matsuolab
ガウス過程入門
ガウス過程入門
ShoShimoyama
マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)
マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)
Yoshitake Takebayashi
Limites
Limites
sara quispe quispe
Limites
Limites
vane sanchez
More Related Content
What's hot
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論
[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
Deep Learning JP
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
Deep Learning JP
PRML輪読#5
PRML輪読#5
matsuolab
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
Deep Learning JP
PRML 6.4-6.5
PRML 6.4-6.5
正志 坪坂
PRML輪読#3
PRML輪読#3
matsuolab
PRML輪読#1
PRML輪読#1
matsuolab
PRML輪読#2
PRML輪読#2
matsuolab
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
Deep Learning JP
PCAの最終形態GPLVMの解説
PCAの最終形態GPLVMの解説
弘毅 露崎
PRML輪読#7
PRML輪読#7
matsuolab
PyMCがあれば,ベイズ推定でもう泣いたりなんかしない
PyMCがあれば,ベイズ推定でもう泣いたりなんかしない
Toshihiro Kamishima
PRML輪読#6
PRML輪読#6
matsuolab
PRML輪読#9
PRML輪読#9
matsuolab
ガウス過程入門
ガウス過程入門
ShoShimoyama
マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)
マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)
Yoshitake Takebayashi
What's hot
(20)
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第10章 系列モデリング 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
[DL輪読会]Deep Learning 第11章 実用的な方法論
[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論
[DL輪読会]Deep Learning 第3章 確率と情報理論
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
[DL輪読会]Deep Learning 第18章 分配関数との対峙
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
[DL輪読会]Deep Learning 第4章 数値計算
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
[DL輪読会]Deep Learning 第6章 深層順伝播型ネットワーク
PRML輪読#5
PRML輪読#5
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
[DL輪読会]Deep Learning 第2章 線形代数
PRML 6.4-6.5
PRML 6.4-6.5
PRML輪読#3
PRML輪読#3
PRML輪読#1
PRML輪読#1
PRML輪読#2
PRML輪読#2
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
[DL輪読会]Deep Learning 第5章 機械学習の基礎
PCAの最終形態GPLVMの解説
PCAの最終形態GPLVMの解説
PRML輪読#7
PRML輪読#7
PyMCがあれば,ベイズ推定でもう泣いたりなんかしない
PyMCがあれば,ベイズ推定でもう泣いたりなんかしない
PRML輪読#6
PRML輪読#6
PRML輪読#9
PRML輪読#9
ガウス過程入門
ガウス過程入門
マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)
マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)
Similar to [DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル
Limites
Limites
sara quispe quispe
Limites
Limites
vane sanchez
Limites
Limites
Laura Molina
Limites
Limites
Rosa Leal
Limites
Limites
Jessica Primadonna
Limites
Limites
Sebastian Robles
Atelier Zotero intermédiaire
Atelier Zotero intermédiaire
Lesticetlart Invisu
Gérer ses références bibliographiques avec Zotero
Gérer ses références bibliographiques avec Zotero
Lesticetlart Invisu
Basic arabic-grammar-part03
Basic arabic-grammar-part03
Sonali Jannat
Мебельные компании. Рейтинги и профили ведущих производителей мебели для дома...
Мебельные компании. Рейтинги и профили ведущих производителей мебели для дома...
Экспресс-Обзор
!!#$
!!#$
ajoy21
Basic arabic-grammar part 01
Basic arabic-grammar part 01
Sonali Jannat
Разработка веб-сайта
Разработка веб-сайта
Aleksandr Shchedrin
Ranciere - El maestro ignorante.pdf
Ranciere - El maestro ignorante.pdf
BehelitExperimental
Увлекаем через бренд
Увлекаем через бренд
Сообщество RegionBrand
Ud 6 prendas de vestir y complementos - inmaculada tapia y mª mar martínez
Ud 6 prendas de vestir y complementos - inmaculada tapia y mª mar martínez
Teresa López Vicente
Презентация Галины Тартышной и Александра Снежко
Презентация Галины Тартышной и Александра Снежко
isultanova
Knowsnow
Knowsnow
Ruth Troast
Kit de survie: Création et gestion d'une bibliothèque d'images numériques
Kit de survie: Création et gestion d'une bibliothèque d'images numériques
Lesticetlart Invisu
Domhunter Rus
Domhunter Rus
dmitryigoshin
Similar to [DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル
(20)
Limites
Limites
Limites
Limites
Limites
Limites
Limites
Limites
Limites
Limites
Limites
Limites
Atelier Zotero intermédiaire
Atelier Zotero intermédiaire
Gérer ses références bibliographiques avec Zotero
Gérer ses références bibliographiques avec Zotero
Basic arabic-grammar-part03
Basic arabic-grammar-part03
Мебельные компании. Рейтинги и профили ведущих производителей мебели для дома...
Мебельные компании. Рейтинги и профили ведущих производителей мебели для дома...
!!#$
!!#$
Basic arabic-grammar part 01
Basic arabic-grammar part 01
Разработка веб-сайта
Разработка веб-сайта
Ranciere - El maestro ignorante.pdf
Ranciere - El maestro ignorante.pdf
Увлекаем через бренд
Увлекаем через бренд
Ud 6 prendas de vestir y complementos - inmaculada tapia y mª mar martínez
Ud 6 prendas de vestir y complementos - inmaculada tapia y mª mar martínez
Презентация Галины Тартышной и Александра Снежко
Презентация Галины Тартышной и Александра Снежко
Knowsnow
Knowsnow
Kit de survie: Création et gestion d'une bibliothèque d'images numériques
Kit de survie: Création et gestion d'une bibliothèque d'images numériques
Domhunter Rus
Domhunter Rus
More from Deep Learning JP
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
Deep Learning JP
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
Deep Learning JP
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
Deep Learning JP
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
Deep Learning JP
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
Deep Learning JP
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
Deep Learning JP
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
Deep Learning JP
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
Deep Learning JP
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
Deep Learning JP
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
Deep Learning JP
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
Deep Learning JP
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
Deep Learning JP
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
Deep Learning JP
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
Deep Learning JP
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
Deep Learning JP
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
Deep Learning JP
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
Deep Learning JP
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
Deep Learning JP
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
Deep Learning JP
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
Deep Learning JP
More from Deep Learning JP
(20)
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】AdaptDiffuser: Diffusion Models as Adaptive Self-evolving Planners
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】事前学習用データセットについて
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】 "Learning to render novel views from wide-baseline stereo pairs." CVP...
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】Zero-Shot Dual-Lens Super-Resolution
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】BloombergGPT: A Large Language Model for Finance arxiv
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【DL輪読会】マルチモーダル LLM
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
【 DL輪読会】ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-wo...
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】AnyLoc: Towards Universal Visual Place Recognition
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Can Neural Network Memorization Be Localized?
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】Hopfield network 関連研究について
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】SimPer: Simple self-supervised learning of periodic targets( ICLR 2023 )
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】RLCD: Reinforcement Learning from Contrast Distillation for Language M...
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Secrets of RLHF in Large Language Models Part I: PPO"
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】"Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination "
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Parameter is Not All You Need:Starting from Non-Parametric Networks fo...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative ...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
[DL輪読会]Deep Learning 第20章 深層生成モデル
1.
����������������� ���� ���� ������� ���������������������� ���������
�� � �D ����������� ������� ���� ����
2.
3.
4.
• – • • – ! ∈
0,1 & ' = ( ) ( )
5.
• – • • –
6.
• – Z [Long and
Servedio, 2010] → P(v)
7.
������������� • ������ ��
� �� �� � �������� • ������ ������������ �∵ ���������
8.
���������������������� • ����������� – ����������
!(2$ ) ������� – ����������������������� • ������ ����������������� – ����������������������� – ��������������������������������� – ��������������� ���������� ������
9.
• – – –
10.
• – – – • –
11.
�� � ���������� •
������� – ��������������������������� – ������������������ – �����������������������������
12.
• – • •
13.
������ ������ • ����C
������������� �� � ������� – ������������������������������������� • �������C����C������� • ������������������������������ – �����C���������C������������������ • ���������� • ������������������������������������ • �����������C������ – ����C��������� ������������������ – ����C�������� ������������������
14.
• !(# $
, # & |() – • – • !(# $ , # & |() – # $ , # & – –
15.
• – !(#|%) (#|%) –
log !(%; +) ℒ(%, ., /) – 0123(/) • –
16.
�� � �
������� • ������������� – ����������� � ����������������������� – ������� ���������� • �������������� – �������� ������������� – ���������������������������������� ��������������� ����������������� • ���������� �������� ���������������� • �������������������������������������� ��������������
17.
������ ��������������� ����������������������������������� ����� ������ •
������������� ��������� ������������������ – ������������� �! − # ≈ 0 • ������������������������������������� ������������� – ���������������������� – ���� ���������������������
18.
���������������������� • ������������� �����������
������������ – ������ ���������������������������� • ��������������������������������� – ������������������� • ������������������� – ��������������������� • ������������� – 5��������
19.
jghp • ������������� – ��������G�������������
����������������������� – ���� ���������������������������������&�����&������������������ ������������G������������������& • kfb��dn����������dn – ���������������������������������������������&���������������������������� G • ����modn – ������������������������������&����������G����������� �����������������������������&
20.
21.
• • • • • • • • • • • • • • • •
22.
• – •
23.
• • • ! • – !
24.
• – • – – –
25.
������ ������������� • ����������������������������������� –
��������������������������������������� ��� – ���������������������� – �������� ��������������������� ����� • ���������� • ��������������� • ��������������� – ! " �������������! # ������������
26.
������ ������������� • ����������������������������������� –
������ – ! " �! # ����������������������� • �������� • ������
27.
������ ������������� • ������������������������������������� –
����������������������� – ������������������������������ – �������
28.
������ ������������� • �������������������������� –
������ • ��� ������ ����! • ���� ����� ����" – ��������������������������� ! ⊙ " $⊺���� – ������� – !�����������������������
29.
���� ������������ • ������������������ –
�������������������������������� • �������������������������� – �������������������������������������� • ���! + 1������������������������������ – ����������������
30.
• !(#|%) – – !(%
' |% ( , … , %('+()) • – %(') • –
31.
�� � ������������ •
��������������������� – log$(&|()����������������������������������� – ��������������������������������� ����� ����� • ��������������������������� ������������������������������������ ����� – ��������������������
32.
• ! • ! –
" • • " #(!, ") – #
33.
• ! "#
y y ~ & !, "# – y • z ~ & ); 0,1 - = ! + ") – ) •
34.
���� ������������� • �������������������
������ – ��������� – !(y; %)P!(y; ', %)���������!(y|*)�����*�%P'������ ��!(y|*)���y����������� + ~ ! + * � + = . /; * ��������/����������� • .����������������������������� – 0������������ » ������������������������������ ����������������������*��������
35.
• – ! • J(!)
% – – &'[J(!)] –
36.
������ ����������������� • ��������������������b –
������������������������������ • ��������������������������� – ��������������� • �����J(#)��� • �������������� • ���������
37.
• – • !" #"
$ – –
38.
���������������� • ������������������ • ����������������������402����������� ��������������������� •
������������������������ – ������������������������������������������������������������
39.
�� �� ��������������� •
���������������������������������� – ���������!���������������������� – ������������������������������
40.
��������������������� • ������������� – ��������������������������������������� ��������������� –
������������������������������������������ ���������
41.
• – !(#; %(&) )
# ( # • • • – –
42.
�� �� ���������������� •
� ���������������� – !����"������������ – ���������������� • � �������������������� – !����"������������ – ����������� • ��������������������������������������� �����
43.
• – –
44.
• – ! ℒ($) • – –
$(&|!) ()*+,-(&)
45.
• – • – !"#(%&'('||%*+&,-)
46.
• – –
47.
• – ! =
#(%; '(() ) – ! *(!; '(+) ) • – ,(#, *) • – '(() max + ,(#, *)
48.
��������������������-�� • -����������� – max $ %(',
))������������� • �� �% +, , = +,���-�������������������� • �����������������������������������������������������-�������-�������
49.
• – – –
50.
• – –
51.
• – • ! ! • – • –
52.
�������������������� • ���������������������������������� �������������������������� • ���������� –
�������������� – �������������������������������
53.
���� � • �� –
����������������������������������� • �������������������������������������������������� – ������������������������������������������������������������������������� �������������������� • �������������������������������� – �������������������������������������������������������������������� • �������������������������������� – ������������������������������������������� ����������� ������� • �������������������������������� – ��������������������������������������������������������������� ��������������������������������������������� • ��������������������������������
54.
���� � • �������9�D�D� –
69D������������������9 ��D������9��D���������� – ���� ������������9�9��D���������������������������������������� ����69D�������������������������
55.
����������������� ���� ���� ������� �������������������2�����
�� ���������� ����
56.
57.
������������������ • ���������� – ������������������ –
������������������������� – ����������������������� ������������������������������������ – ��������������� ����������������������������� • ������ �������������� • ������ ��������� �����������������������������
58.
• – – • – – • • FVBN FVBN
59.
������� ��������������� • ��������������� –
�������������������������� – ����������������������������� – �������� ���������������� • � ����������������������������������� �������������������������������� ���
60.
������������� • – ����������� ���������������������������������� –
������������������������������� – ���������������������������������
61.
������������� • ���������������������������� – �������������������������� –
��������������������������������������� ������������������������������ • �������������������������� – ������������������������������������ ���������������������������������������� ������ – ������ ������� � �� ������������ �������� ����������
62.
����� ��������������� • ���������������������������������� –
������������������ �������������� ������������� – ������������������������������� • ��������������������������������������� ������������ • �����������������������������������
63.
• – – C ω
64.
• –
65.
�������������������� • ������������ �������������������������-��� –
-�������� �������������������� – ����������������������������������������� ��� ������������������������� • ������������������ �������������� ����� ��� – ��������������������������������
66.
����� ����������� ���������� ��� •
������������������������������������ – 2�������� �������� – ���� ����������������������� ���� – ��� � ��� �� ������������������������������������� ����������������2�������� ������������������������� – ��� � ��� �� ������� ����������������������������������� ������ • �� ��� – ��������������������������������������� �������� � ��������� – ������ ����������������������
67.
• – – • • • – • – •
68.
• – • – • – • – – • • – –
69.
• • – – – •
70.
���� • �������9�D�D� – 69D������������������9
��D������9��D���������� – ���� ������������9�9��D���������������������������������������� ����69D�������������������������
Download now