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*「コンピュータビジョン最先端ガイド」正誤表
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**第一巻
|BGCOLOR(#888):版|BGCOLOR(#888):ページ|BGCOLOR(#888):箇所|BGCOLOR(#888):誤|BGCOLOR(#888):正|BGCOLOR(#888):コメント|
|初版|P.16|(43)式|$$\sum_{k,l=\{\pm 1\},k\neq l}$$|$$\sum_{(k,l)=\{(0,\pm 1), (\pm 1,0)\}}$$|元の表記だとk=1, l=-1を含んでしまう|
|~|~|(45)式,(47)式|$$\nabla\phi^{n-1}_{i+k,j+j}$$|$$\nabla\phi^{n-1}_{i+k,j+l}$$||
|~|P.78|(6)式2行目|$$p(t_{t}$$｜$$x_{t}, Y_{t-1})$$|$$p(y_{t}$$｜$$x_{t}, Y_{t-1})$$||
|~|P.79|(9)式の後の一文|共分散がそれぞれ$${\bf R}_t$$，$${\bf Q}_t$$の正規分布|共分散がそれぞれ$${\bf Q}_t$$，$${\bf R}_t$$の正規分布|ここでQとRを入れ替えないと、後の式展開と矛盾する|
|~|~|(10)式|$$N({\bf 0},{\bf R}_t)$$|$$N({\bf 0},{\bf Q}_t)$$|~|
|~|~|(11)式|$$N({\bf 0},{\bf Q}_t)$$|$$N({\bf 0},{\bf R}_t)$$|~|
|~|P.81|(20)式|$$x_t = x_t + \dot{x}_{t-1}\delta_t$$|$$x_t = x_{t-1} + \dot{x}_{t-1}\delta_t$$||
|~|~|~|$$y_t = y_t + \dot{y}_{t-1}\delta_t$$|$$y_t = y_{t-1} + \dot{y}_{t-1}\delta_t$$||
|~|P.88|5.4.2の3行目|$$X_{t}=(X_{t}, X_{t}, Z_{t})$$|$$X_{t}=(X_{t}, Y_{t}, Z_{t})$$||

**第二巻
|BGCOLOR(#888):版|BGCOLOR(#888):ページ|BGCOLOR(#888):箇所|BGCOLOR(#888):誤|BGCOLOR(#888):正|BGCOLOR(#888):コメント|
|初版|P.31|5行目|Edge of Orientation Histograms|Edge Orientation Histograms||
|~|P.38, 43|(45), (46), (53), (54)式|$$\sum_{p:J_{t}(x_{p})=j \wedge y_{i}=+1} D_{t}(i)$$|$$\sum_{i:J_{t}(x_{i})=j \wedge y_{i}=+1} D_{t}(i)$$||
|~|P.43|5行目|2つの局所領域であるセル|2つの局所領域で、あるセル||
|~|P.43|(52)式|条件の左横の＝|なし||
|~|P.66|3.1節12行目|球対象|球対称||
|~|P.66,67|(8),(9)式|各条件式にifがない|||
|~|P.75|6.2節6行目|前フレームの物体位置である$$x_{k+1,0}$$を|前フレームの物体位置である$$x_{k,0}$$を||
|~|P.96|2.1節3行目|その例を示したこのような|その例を示した。このような||
|~|P.98|3行目|古典的なの層状|古典的な層状||
|~|P.107|図3.7|全部分集合カーネル|ANOVAカーネル||
|~|P.122|(137)式、(144)式|$$\sum_{\bf{j}:u=S[\bf{j}]}$$|$$\sum_{\bf{j}:u=T[\bf{j}]}$$||
|~|~|(139)式の次の行|｜$$u$$｜に関する総和|$$u\in \Sigma^*$$に関する総和||
|~|P.123|下から２行目|$$\lambda^{(i-i')+(j-j')}$$倍して|$$\lambda^{(i-i'+j-j'-2)}$$倍して||
|~|P.124|図3.17(c)の左図の１箇所|$$\lambda^2$$|$$\lambda^3$$|$$(m=1)$$の図の３行目右端$$K^{''}(T_1,S_3)$$のところ|
|~|~|(152)式の２行下|$$K_{m}(S_{i-1},T_{j-1})$$は、灰色|$$K^{'}_{m}(S_{i-1},T_{j-1})$$は、灰色||
|~|~|~|右下がり斜線|左下がり斜線||
|~|~|(152)式の３行下|$$(1 \leq i' \leq i-1, 1 \leq j' \leq j)$$|$$(1 \leq i' \leq i-2, 1 \leq j' \leq j-1)$$||
|~|~|~|左下がり斜線|右下がり斜線||
|~|~|~|$$(1 \leq i' \leq i, 1 \leq j' \leq j-1)$$|$$(1 \leq i' \leq i-1, 1 \leq j' \leq j-2)$$||
|~|~|(152)式の４行下|$$K_m(S_{i'},T_{j'})$$|$$K_m(S_{i'},T_{j'})\cdot\lambda^{(i-i'+j-j'-2)}$$||
|~|P.125|(161)式およびその上の文|$$K_m(S,T)$$|$$K_{SK}(S,T)$$||
|~|~|下から７行目の見出し|階層非循環有効グラフカーネル|階層非循環有向グラフカーネル|「有向非循環グラフ」のほうが一般的？|
|~|P.128|12行目|RHKSは，|RKHSは，||
|~|>|P.92～P.99の１４箇所|線型|線形|「線型」と「線形」の混在|

**第三巻
|BGCOLOR(#888):版|BGCOLOR(#888):ページ|BGCOLOR(#888):箇所|BGCOLOR(#888):誤|BGCOLOR(#888):正|BGCOLOR(#888):コメント|
|初版|P.10|3.1.2節5行目|(ただし常に$$\lambda \leq 0$$)|(ただし常に$$\lambda \geq 0$$)||
|~|P.11|3.3.1節2行目|$$\bf{A}\bf{\delta x}=\bf{x}$$|$$\bf{A}\bf{\delta x}=\bf{a}$$||
|~|P.29|(53)式|$$-\bf{A}^{*}_{11}(\bf{x}_1-\bf{x}_1^{*}+)\bf{a}_{1}'$$|$$-\bf{A}^{*}_{11}(\bf{x}_1-\bf{x}_1^{*})+\bf{a}_{1}'$$||
|~|P.37|2.2.2節最後の行|共分散行列$$\bf{R}(\vec{q_{R}})$$|共分散行列$$\Sigma_{py}$$||
|~|P.46|3.2.1節タイトル|Iterative Psudo Point Matching|Iterative Pseudo Point Matching||
|~|P.47|3.2.3節3行目|Iteralive Closest|Iterative Closest||
|~|P.51|第3段落5行目|増えにより|増えたことにより|または「増えて、より」？|
|~|P.97|(6)式|$$P(d_j,w_j)$$|$$P(d_i,w_j)$$||
|~|P.99|(15)式|分類率|適合率||
|~|P.108|第1段落2行目|データは，として，画像|データは，画像||
|~|P.121|(1)式|$$P_{d1} (d) \equiv \quad ^{\forall x,y} d(x,y) \geq 0, \quad ^{\forall x} d(x,x)=0$$|$$P_{d1} (d) \equiv \quad ^{\forall x,y} d(x,y) \geq 0$$$$P_{d4} (d) \equiv \quad ^{\forall x,y} x=y \Leftrightarrow d(x,y)=0$$|元の条件は擬距離。距離の条件は４つ。|
|~|P.121|(5)式|$$^{\forall x,y,z} d(x,y) \leq d(x,z) \Leftrightarrow \rho (x,y) \leq \rho (x,z)$$|$$^{\forall x,y,z,w} d(x,y) \leq d(z,w) \Leftrightarrow \rho (x,y) \leq \rho (z,w)$$|これ以下の条件では(6)式に反例ができる。|
|~|P.122|3行目|(証明略)|$$d(x,y)=d(z,w)$$のとき$$\rho (x,y)= \rho (z,w)$$であることを示す。||
|~|P.122|10行目|(証明略)|凹函数のグラフ上の２点を通る直線の傾きが単調減少であることを用いて三角不等式を示す。||
|~|P.122|16行目|変換した結果は〜|変換した汎距離が距離になる場合が存在する。|元の記述では曖昧。【証明】内の数式よりこの命題が妥当であると推定される。|
|~|P.123|1〜8行目|略|距離$$d(x,y)$$に対し、√$$d(x,y)$$は定理1より再び距離となる。これを改めて距離$$d \prime$$とし、$$m(x)=x^2$$とすると$$m(d \prime)$$が求める例となる。|凸関数の場合、一般に三角不等式は成り立たない。|
|~|P.123|14行目|常に三角不等式を満足しないわけではない。|三角不等式を満たさない場合が存在する。|後述の論理の流れに合わせるなら、こちらの表現の方がよい。|
|~|P.131|2行目|(a)のinitial guess|1.のinitial guess||
|~|P.131|3行目|(b)のverification|2.のverification||
|~|P.153|(45)式|$$\sum^{Q-1}_{x_j=0}$$|$$\sum^{Q-1}_{x_i=0}$$||
|~|P.154|(45)式|$$\prod_{i \in \epsilon}$$|$$\prod_{\{i,j\} \in \epsilon}$$||
|~|P.158|2行目|確率伝搬法がどうのような近似|確率伝搬法がどのような近似||
|~|P.159|4.3節 2行目|$$S_i = \frac{1}{2}(X_i+1)$$|$$S_i = 2X_i-1$$|元の式では$$S_i\in \{-1,+1\}$$とならないため|
|~|P.160|(72)|$$Pr\{\bf{Y}=\bf{y}\mid\bf{X}=\bf{z}, \sigma\}$$|$$Pr\{\bf{Y}=\bf{y}\mid\bf{X}=\bf{x}, \sigma\}$$||
|~|P.162|(79)|$$Pr\{\bf{X}=\bf{z}\mid\bf{Y}=\bf{y}, \sigma, \alpha\}$$|$$Pr\{\bf{X}=\bf{x}\mid\bf{Y}=\bf{y}, \sigma, \alpha\}$$|また左辺に$$\sigma$$があるのに右辺にはない。|
|~|P.162|(81)|$$\bf{z}Pr\{\bf{X}=\bf{x}\mid\bf{Y}=\bf{y}, \sigma, \alpha\}$$|$$\bf{x}Pr\{\bf{X}=\bf{x}\mid\bf{Y}=\bf{y}, \sigma, \alpha\}$$||

**第六巻
|BGCOLOR(#888):版|BGCOLOR(#888):ページ|BGCOLOR(#888):箇所|BGCOLOR(#888):誤|BGCOLOR(#888):正|BGCOLOR(#888):コメント|
|初版|P.91|1行目|それ以上の多層の|それより多層の|「以上」だと3層の場合がうまくいく場合といかない場合両方に含まれてしまう|
|~|P.95|6行目|ここで，この左辺第1項を|ここで，この右辺第1項を|(10)式に関する言及|
|~|P.108|(31)式第２項|$$\parallel\bf{x}-(\bf{W}f(\bf{h}+\bf{b}))\parallel^2_2$$|$$\parallel\bf{x}-(\bf{W}^T f(\bf{h}+\bf{b}'))\parallel^2_2$$||
|~|P.111|4.2.1節第2段落1行目|$$p_{model}$$を、RBMの状態(vおよびh)を|$$p_{model}$$は、RBMの状態(vおよびh)を||
|~|P.112|(44)式|$$\prod^{N_H}_{j=1}\sigma(c_j+\sum_{i'}v_{i'}W_{i' j})$$|$$\prod^{N_H}_{j=1}\sigma(c_j+\sum_{i'}v_{i'}W_{i' j})^{h_j}(1-\sigma(c_j+\sum_{i'}v_{i'}W_{i' j}))^{1-h_j}$$|元の式だとhが含まれない。またこのように変更しないと(45)-(47)を導出できない。|
|~|P.113|(51a)式|$$b_i+\sum_j W_{i j}h_j$$|$$b_i+\sigma_i \sum_j W_{i j}h_j$$|自分で導出したらこうなった|
|~|P.113|(51b)式|$$c_j+\sum_i v_i W_{i j}$$|$$c_j+\sum_i \frac{v_i}{\sigma_i} W_{i j}$$|自分で導出したらこうなった|
|~|P.116|1行目|条件付き確率を用意に計算できるのが利点である。|条件付き確率を容易に計算できるのが利点である。||
|~|P.116|6行目|式(57)に式(40),(56)を代入し,|式(57)に式(55),(56)を代入し,|実際には式(55)を$$l$$層に一般化した式から導出できることを確認|

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**第一巻
|BGCOLOR(#888):版|BGCOLOR(#888):ページ|BGCOLOR(#888):箇所|BGCOLOR(#888):誤|BGCOLOR(#888):正|BGCOLOR(#888):コメント|
|初版|P.16|(43)式|$$\sum_{k,l=\{\pm 1\},k\neq l}$$|$$\sum_{(k,l)=\{(0,\pm 1), (\pm 1,0)\}}$$|元の表記だとk=1, l=-1を含んでしまう|
|~|~|(45)式,(47)式|$$\nabla\phi^{n-1}_{i+k,j+j}$$|$$\nabla\phi^{n-1}_{i+k,j+l}$$||
|~|P.78|(6)式2行目|$$p(t_{t}$$｜$$x_{t}, Y_{t-1})$$|$$p(y_{t}$$｜$$x_{t}, Y_{t-1})$$||
|~|P.79|(9)式の後の一文|共分散がそれぞれ$${\bf R}_t$$，$${\bf Q}_t$$の正規分布|共分散がそれぞれ$${\bf Q}_t$$，$${\bf R}_t$$の正規分布|ここでQとRを入れ替えないと、後の式展開と矛盾する|
|~|~|(10)式|$$N({\bf 0},{\bf R}_t)$$|$$N({\bf 0},{\bf Q}_t)$$|~|
|~|~|(11)式|$$N({\bf 0},{\bf Q}_t)$$|$$N({\bf 0},{\bf R}_t)$$|~|
|~|P.81|(20)式|$$x_t = x_t + \dot{x}_{t-1}\delta_t$$|$$x_t = x_{t-1} + \dot{x}_{t-1}\delta_t$$||
|~|~|~|$$y_t = y_t + \dot{y}_{t-1}\delta_t$$|$$y_t = y_{t-1} + \dot{y}_{t-1}\delta_t$$||
|~|P.88|5.4.2の3行目|$$X_{t}=(X_{t}, X_{t}, Z_{t})$$|$$X_{t}=(X_{t}, Y_{t}, Z_{t})$$||

**第二巻
|BGCOLOR(#888):版|BGCOLOR(#888):ページ|BGCOLOR(#888):箇所|BGCOLOR(#888):誤|BGCOLOR(#888):正|BGCOLOR(#888):コメント|
|初版|P.31|5行目|Edge of Orientation Histograms|Edge Orientation Histograms||
|~|P.38, 43|(45), (46), (53), (54)式|$$\sum_{p:J_{t}(x_{p})=j \wedge y_{i}=+1} D_{t}(i)$$|$$\sum_{i:J_{t}(x_{i})=j \wedge y_{i}=+1} D_{t}(i)$$||
|~|P.43|5行目|2つの局所領域であるセル|2つの局所領域で、あるセル||
|~|P.43|(52)式|条件の左横の＝|なし||
|~|P.66|3.1節12行目|球対象|球対称||
|~|P.66,67|(8),(9)式|各条件式にifがない|||
|~|P.75|6.2節6行目|前フレームの物体位置である$$x_{k+1,0}$$を|前フレームの物体位置である$$x_{k,0}$$を||
|~|P.96|2.1節3行目|その例を示したこのような|その例を示した。このような||
|~|P.98|3行目|古典的なの層状|古典的な層状||
|~|P.107|図3.7|全部分集合カーネル|ANOVAカーネル||
|~|P.122|(137)式、(144)式|$$\sum_{\bf{j}:u=S[\bf{j}]}$$|$$\sum_{\bf{j}:u=T[\bf{j}]}$$||
|~|~|(139)式の次の行|｜$$u$$｜に関する総和|$$u\in \Sigma^*$$に関する総和||
|~|P.123|下から２行目|$$\lambda^{(i-i')+(j-j')}$$倍して|$$\lambda^{(i-i'+j-j'-2)}$$倍して||
|~|P.124|図3.17(c)の左図の１箇所|$$\lambda^2$$|$$\lambda^3$$|$$(m=1)$$の図の３行目右端$$K^{''}(T_1,S_3)$$のところ|
|~|~|(152)式の２行下|$$K_{m}(S_{i-1},T_{j-1})$$は、灰色|$$K^{'}_{m}(S_{i-1},T_{j-1})$$は、灰色||
|~|~|~|右下がり斜線|左下がり斜線||
|~|~|(152)式の３行下|$$(1 \leq i' \leq i-1, 1 \leq j' \leq j)$$|$$(1 \leq i' \leq i-2, 1 \leq j' \leq j-1)$$||
|~|~|~|左下がり斜線|右下がり斜線||
|~|~|~|$$(1 \leq i' \leq i, 1 \leq j' \leq j-1)$$|$$(1 \leq i' \leq i-1, 1 \leq j' \leq j-2)$$||
|~|~|(152)式の４行下|$$K_m(S_{i'},T_{j'})$$|$$K_m(S_{i'},T_{j'})\cdot\lambda^{(i-i'+j-j'-2)}$$||
|~|P.125|(161)式およびその上の文|$$K_m(S,T)$$|$$K_{SK}(S,T)$$||
|~|~|下から７行目の見出し|階層非循環有効グラフカーネル|階層非循環有向グラフカーネル|「有向非循環グラフ」のほうが一般的？|
|~|P.128|12行目|RHKSは，|RKHSは，||
|~|>|P.92～P.99の１４箇所|線型|線形|「線型」と「線形」の混在|

**第三巻
|BGCOLOR(#888):版|BGCOLOR(#888):ページ|BGCOLOR(#888):箇所|BGCOLOR(#888):誤|BGCOLOR(#888):正|BGCOLOR(#888):コメント|
|初版|P.10|3.1.2節5行目|(ただし常に$$\lambda \leq 0$$)|(ただし常に$$\lambda \geq 0$$)||
|~|P.11|3.3.1節2行目|$$\bf{A}\bf{\delta x}=\bf{x}$$|$$\bf{A}\bf{\delta x}=\bf{a}$$||
|~|P.29|(53)式|$$-\bf{A}^{*}_{11}(\bf{x}_1-\bf{x}_1^{*}+)\bf{a}_{1}'$$|$$-\bf{A}^{*}_{11}(\bf{x}_1-\bf{x}_1^{*})+\bf{a}_{1}'$$||
|~|P.37|2.2.2節最後の行|共分散行列$$\bf{R}(\vec{q_{R}})$$|共分散行列$$\Sigma_{py}$$||
|~|P.46|3.2.1節タイトル|Iterative Psudo Point Matching|Iterative Pseudo Point Matching||
|~|P.47|3.2.3節3行目|Iteralive Closest|Iterative Closest||
|~|P.51|第3段落5行目|増えにより|増えたことにより|または「増えて、より」？|
|~|P.97|(6)式|$$P(d_j,w_j)$$|$$P(d_i,w_j)$$||
|~|P.99|(15)式|分類率|適合率||
|~|P.108|第1段落2行目|データは，として，画像|データは，画像||
|~|P.121|(1)式|$$P_{d1} (d) \equiv \quad ^{\forall x,y} d(x,y) \geq 0, \quad ^{\forall x} d(x,x)=0$$|$$P_{d1} (d) \equiv \quad ^{\forall x,y} d(x,y) \geq 0$$$$P_{d4} (d) \equiv \quad ^{\forall x,y} x=y \Leftrightarrow d(x,y)=0$$|元の条件は擬距離。距離の条件は４つ。|
|~|P.121|(5)式|$$^{\forall x,y,z} d(x,y) \leq d(x,z) \Leftrightarrow \rho (x,y) \leq \rho (x,z)$$|$$^{\forall x,y,z,w} d(x,y) \leq d(z,w) \Leftrightarrow \rho (x,y) \leq \rho (z,w)$$|これ以下の条件では(6)式に反例ができる。|
|~|P.122|3行目|(証明略)|$$d(x,y)=d(z,w)$$のとき$$\rho (x,y)= \rho (z,w)$$であることを示す。||
|~|P.122|10行目|(証明略)|凹函数のグラフ上の２点を通る直線の傾きが単調減少であることを用いて三角不等式を示す。||
|~|P.122|16行目|変換した結果は〜|変換した汎距離が距離になる場合が存在する。|元の記述では曖昧。【証明】内の数式よりこの命題が妥当であると推定される。|
|~|P.123|1〜8行目|略|距離$$d(x,y)$$に対し、√$$d(x,y)$$は定理1より再び距離となる。これを改めて距離$$d \prime$$とし、$$m(x)=x^2$$とすると$$m(d \prime)$$が求める例となる。|凸関数の場合、一般に三角不等式は成り立たない。|
|~|P.123|14行目|常に三角不等式を満足しないわけではない。|三角不等式を満たさない場合が存在する。|後述の論理の流れに合わせるなら、こちらの表現の方がよい。|
|~|P.131|2行目|(a)のinitial guess|1.のinitial guess||
|~|P.131|3行目|(b)のverification|2.のverification||
|~|P.153|(45)式|$$\sum^{Q-1}_{x_j=0}$$|$$\sum^{Q-1}_{x_i=0}$$||
|~|P.154|(45)式|$$\prod_{i \in \epsilon}$$|$$\prod_{\{i,j\} \in \epsilon}$$||
|~|P.158|2行目|確率伝搬法がどうのような近似|確率伝搬法がどのような近似||
|~|P.159|4.3節 2行目|$$S_i = \frac{1}{2}(X_i+1)$$|$$S_i = 2X_i-1$$|元の式では$$S_i\in \{-1,+1\}$$とならないため|
|~|P.160|(72)|$$Pr\{\bf{Y}=\bf{y}\mid\bf{X}=\bf{z}, \sigma\}$$|$$Pr\{\bf{Y}=\bf{y}\mid\bf{X}=\bf{x}, \sigma\}$$||
|~|P.162|(79)|$$Pr\{\bf{X}=\bf{z}\mid\bf{Y}=\bf{y}, \sigma, \alpha\}$$|$$Pr\{\bf{X}=\bf{x}\mid\bf{Y}=\bf{y}, \sigma, \alpha\}$$|また左辺に$$\sigma$$があるのに右辺にはない。|
|~|P.162|(81)|$$\bf{z}Pr\{\bf{X}=\bf{x}\mid\bf{Y}=\bf{y}, \sigma, \alpha\}$$|$$\bf{x}Pr\{\bf{X}=\bf{x}\mid\bf{Y}=\bf{y}, \sigma, \alpha\}$$||

**第六巻
|BGCOLOR(#888):版|BGCOLOR(#888):ページ|BGCOLOR(#888):箇所|BGCOLOR(#888):誤|BGCOLOR(#888):正|BGCOLOR(#888):コメント|
|初版|P.91|1行目|それ以上の多層の|それより多層の|「以上」だと3層の場合がうまくいく場合といかない場合両方に含まれてしまう|
|~|P.95|6行目|ここで，この左辺第1項を|ここで，この右辺第1項を|(10)式に関する言及|
|~|P.108|(31)式第２項|$$\parallel\bf{x}-(\bf{W}f(\bf{h}+\bf{b}))\parallel^2_2$$|$$\parallel\bf{x}-(\bf{W}^T f(\bf{h}+\bf{b}'))\parallel^2_2$$||
|~|P.111|4.2.1節第2段落1行目|$$p_{model}$$を、RBMの状態(vおよびh)を|$$p_{model}$$は、RBMの状態(vおよびh)を||
|~|P.112|(44)式|$$\prod^{N_H}_{j=1}\sigma(c_j+\sum_{i'}v_{i'}W_{i' j})$$|$$\prod^{N_H}_{j=1}\sigma(c_j+\sum_{i'}v_{i'}W_{i' j})^{h_j}(1-\sigma(c_j+\sum_{i'}v_{i'}W_{i' j}))^{1-h_j}$$|元の式だとhが含まれない。またこのように変更しないと(45)-(47)を導出できない。|
|~|P.113|(51a)式|$$b_i+\sum_j W_{i j}h_j$$|$$b_i+\sigma_i \sum_j W_{i j}h_j$$|自分で導出したらこうなった|
|~|P.113|(51b)式|$$c_j+\sum_i v_i W_{i j}$$|$$c_j+\sum_i \frac{v_i}{\sigma_i} W_{i j}$$|自分で導出したらこうなった|
|~|P.116|1行目|条件付き確率を用意に計算できるのが利点である。|条件付き確率を容易に計算できるのが利点である。||
|~|P.116|6行目|式(57)に式(40),(56)を代入し,|式(57)に式(55),(56)を代入し,|実際には式(55)を$$L$$層に一般化した式から導出できることを確認|