https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-540-69516-5 を参考にしています。
Classification：分類
virtually：ほとんど，ほぼ(almost）;実質的には，事実上，実際上 (practically)
scheme：枠組み、計画
allocation：割り当て、配分
corresponding：結果として起こる、関連する
この辺から少しずつ、専門的な単語も増えてきます
4.1（BruckerSchedulingAlgorithms_Full.pdfの章の番号）
polynomial：多項式の
アクセントは「ポァリノォミウﾙ（po·luh·now·mee·uhl)」の太字のところです。
pseudo polynomial：擬似多項式、準多項式
objective function：目的関数（最適化問題や需要予測の計算の中で、最大化あるいは最小化したい関数）
monotone function：単調関数（順序集合の間の写像が順序を保つような性質を持つ写像）
数学なら、f:N→N
f(n)=2nとかですよね（n∈N）
preemption：先取り。（コンピュータ用語では）「コンピュータ上で実行中のプログラム(タスク)を強制的に一時中断し、他をプログラムの実行に切り替えること」
optimal：最善の
i.e. ：ラテン語「id est」の略。that is。「すなわち」「言い換えれば」「つまり」の意味
infeasibility：実行不可能な
criteria：基準。criterionの複数形。
constraint：束縛するもの
because of budget constraint/予算の制約のために
sequence：順序、配列(order)
adjacency matrix：隣接行列（有限グラフを表わすために使われる正方行列）
https://ja.wikipedia.org/wiki/隣接行列
enumerate：列挙する、１つ１つ数える
4.2
due：予定である
The plane is due in an hour. : 飛行機はあと1時間で到着の予定です。
due to ：が原因である、という予定である
He says that his success is due to his sense of humor. : 自分の成功はユーモアのセンスのおかげだと彼は言っている。
He is due to return from the States to Japan on Friday of next week. : 彼は来週の金曜日にアメリカから日本に戻る帰国する予定です。
implement：実行する
topological：形態上の、位相幾何学の、トポロジーの
denote：ということを示す
4.3
arbitrary：任意の、独断的な
precedence constraint：優先順位、先行制約
precedence：優先であること
constrain：束縛、制限
outtree/ out-tree：出木（全てのノードにおいて、入力が１以下である木）
出力が１以下だとintree/in-tree
predecessor：前任者
（successorの逆）
○→①→○→○ こういう木の①の右にあるやつは①のsuccessorで、①の左にあるやつは①のpredecessor。
parallelは
○→①→○→○
↓
②
この木でいう①と②がparallel。successorでもpredecessorでもない関係にある。
due to：canceled due to rain（雨天中止）
The auction is due to start in a few minutes. : そのオークションは数分後に始まる予定です。
property：資産、所有物
notation：（音楽とか数学の記号体系の）表記法
subset：部分集合
disjoint：互いに素
Lemma：補助定理
Denote：（ということを）示す、意味する
Thus：したがって
interchange：置き換える
contradict：矛盾する
minimality：最小の
recursively：再帰的に
represent：代表する
concatenation：連結
induction hypothesis：帰納法の仮定
induction：帰納（法）
feasible：実行可能な
ratio：比率、割合、レート
coincide：同時に起こる
The full moon coincided with the first day of the month. : 満月がその月の1日と一緒になった。
vertex：頂点、交点
invariance：不変（性）
人工知能関連
https://arxiv.org/pdf/2304.08818.pdf を参考にしています。
特に拡散モデルの文献によく出るもの
latent：潜在の
diffusion：拡散
Latent Diffusion Models (LDMs)潜在拡散モデル
synthesis：合成（ちなみに、ポケモンの「こうごうせい」という技は”synthesis”ですが、理科で習う光合成の翻訳はphotosynthesisです。）
robust：ロブスト
- 頑健なこと。がっしりしていること。また，確固としていること。
- コンピューターのプログラムが,起こったエラーに自動的に対処して処理を続行すること。
convolutional：畳み込み
例＿CNN(convolutional neural network)：畳み込みニューラルネットワーク
unconditional：無条件の、無制限の、完全な
unconditional affection(love)：無条件の愛
unconditional obedience：絶対服従
align：一直線にする、並べる、調整する
residual：残留物、剰余
sinusoidal：正弦波
Positional Encoding：位置符号化, 位置エンコーディング
各トークンが「系列中の何番目の位置(i)にあるか」を一意に区別するための位置情報を，符号化関数を用いてD次元ベクトル表現へ符号化を行い，合成したい他表現と同程度の次元数の高次元ベクトルへと変換する処理である
（https://cvml-expertguide.net/terms/dl/seq2seq-translation/transformer/positional-encoding/#:~:text=位置符号化(Positional%20Encoding%2C%20位置エンコーディング)とは,処理である%20%5BSukhbaatar%20et より）
coherent：筋の通った
clarity：明確さ、明快さ、明晰さ
stochastic：確率論的な
discriminate：差別する、区別する、〔微妙な差を〕判別する、識別する
flicker：フリッカー。写真撮ったときに不自然に黒い影ができたりする現象。
https://systemk-camera.jp/camera-blog/knowledge/what-flicker.php
downsampling：ダウンサンプリング。
http://bfin.sakura.ne.jp/oldsite/2191/program/polyphase/polyphase03.shtml
Rendering：レンダリング。完成した映像などを出力すること。
https://wa3.i-3-i.info/word1359.html
https://school.dhw.co.jp/course/3dcg/contents/w_rendering.html
zero-shot learning：ゼロショット学習。今までの学習データにない未知の物体を形状や色など細かい特徴を学習しておくことで識別できるようにする技術
https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/zero-shot-learning/
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