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(1)建物の層のかさなり。
hierarchy）とも。このような分類が可能な集合は算術的である。 算術的階層は、再帰理論やペアノ算術のような形式理論の研究で重要である。 算術的階層での式や集合の分類の拡張として、超算術的階層や解析的階層がある。 算術的階層では、ペアノ算術の言語で書かれた式を分類する。階層は自然数 n を使って、 Σ n 0 {\displaystyle
資源配分 - 代替案間で資源を配分する。 ベンチマーク - 他の組織の優れたやり方を、自分の組織のやり方と比較する。 品質マネジメント - 多次元からみた品質のあり方や品質改善を扱う。 複雑な意思決定場面での AHP の活用例は何千件にも達しており、計画、資源配分、優先順位の設定、代替案間で
} は原始帰納的関数のクラス PR の分割となっている。さらに各々の領域は潰れていない。 グジェゴルチク階層は超限順序数に一般化できる。そのような拡張として急成長階層が定義される。それには、極限順序数に対する生成関数 E α {\displaystyle E_{\alpha }} を帰納的
\omega ^{\omega ^{\omega ^{\dots }}}} の値である。 ただし、ε0ω = ε0 ではないことに注意せねばならない。 従来の羃の表記よりは、右上から左下にかけて小さく書かれている方が、意味的には正しい。 ε1 は、ε0 より大きく ωα = α であるような最小の数 α で、
正規言語は全て文脈自由言語に含まれ、文脈自由言語は全て文脈依存言語に含まれ、文脈依存言語は全て帰納言語に含まれ、帰納言語は全て帰納的可算言語に含まれる。これは正当な包含関係である（つまり、各タイプは上位タイプの真部分集合である）。したがって帰納言語ではない帰納的可算言語があり、文脈依存
法律に関わるさま。 法律の立場から物事を判断するさま。 法律的。
階層型データモデル（かいそうがたデータモデル）は、データを木構造で表したデータモデルである。一般には、会社の組織図などで使われている。階層型データベースとも呼ばれる。 階層型では、データを上から下へと見ていくために、親データと子データという関係が発生する。これは会社の組織図を例にとると、社長の下に
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