はてなキーワード: 二乗とは
Q.
重力は消費されますか?
A.
重力は消費されることはありません。重力は基本的な自然の力の一つで、質量を持つ物体の間に常に働いている力です。 重力は以下の特徴を持っています: 1. 保存力である - エネルギーとして蓄えられ、消費されることはない 2. 常に存在する - 質量がある限り、重力は絶え間なく作用し続ける 3. 距離とともに弱まる - 物体間の距離の二乗に反比例して弱くなる 例えば、地球の重力は46億年以上前から現在も変わらず働いており、これからも同じように働き続けます。ただし、地球の質量が変化すれば重力も変化しますが、それは重力が「消費」されたわけではありません。 もし重力や物理学についてさらに詳しく知りたい点があれば、お気軽にお聞きください。
Q.
重力は消費されない、という点とエネルギー保存の法則の関係を教えて下さい。
A.
エネルギー保存の法則と重力の関係について説明させていただきます。 1. エネルギー保存の法則の基本 エネルギーは生成も消滅もせず、形を変えて保存される 系全体でのエネルギーの総量は常に一定 2. 重力とエネルギーの形態 重力ポテンシャルエネルギー:物体の位置による 運動エネルギー:物体の速度による 3. 具体例で見る保存の仕組み ボールを高い位置から落とす場合: 高い位置:重力ポテンシャルエネルギーが大きく、運動エネルギーは0 落下中:重力ポテンシャルエネルギーが運動エネルギーに変換 地面直前:重力ポテンシャルエネルギーが小さく、運動エネルギーが最大 4. 重要なポイント 重力自体は力として常に存在 重力による仕事(エネルギー変換)は可逆的 エネルギーの形態は変化しても、総量は保存される このように、重力は消費されないという性質は、エネルギー保存の法則と完全に整合しています。重力は単にエネルギーを異なる形態間で変換する役割を果たしているだけなのです。
「あの女は君にほれているのか」
二人のあとから続々聴講生が出てくる。三四郎はやむをえず無言のまま梯子段を降りて横手の玄関から、図書館わきの空地へ出て、はじめて与次郎を顧みた。
「よくわからない」
「そういうこともある。しかしよくわかったとして、君、あの女の夫になれるか」
三四郎はいまだかつてこの問題を考えたことがなかった。美禰子に愛せられるという事実そのものが、彼女の夫たる唯一の資格のような気がしていた。言われてみると、なるほど疑問である。三四郎は首を傾けた。
「野々宮さんならなれる」と与次郎が言った。
「野々宮さんと、あの人とは何か今までに関係があるのか」
「知らん」と言った。三四郎は黙っている。
「また野々宮さんの所へ行って、お談義を聞いてこい」と言いすてて、相手は池の方へ行きかけた。三四郎は愚劣の看板のごとく突っ立った。与次郎は五、六歩行ったが、また笑いながら帰ってきた。
「君、いっそ、よし子さんをもらわないか」と言いながら、三四郎を引っ張って、池の方へ連れて行った。歩きながら、あれならいい、あれならいいと、二度ほど繰り返した。そのうちまたベルが鳴った。
三四郎はその夕方野々宮さんの所へ出かけたが、時間がまだすこし早すぎるので、散歩かたがた四丁目まで来て、シャツを買いに大きな唐物屋へはいった。小僧が奥からいろいろ持ってきたのをなでてみたり、広げてみたりして、容易に買わない。わけもなく鷹揚にかまえていると、偶然美禰子とよし子が連れ立って香水を買いに来た。あらと言って挨拶をしたあとで、美禰子が、
「せんだってはありがとう」と礼を述べた。三四郎にはこのお礼の意味が明らかにわかった。美禰子から金を借りたあくる日もう一ぺん訪問して余分をすぐに返すべきところを、ひとまず見合わせた代りに、二日ばかり待って、三四郎は丁寧な礼状を美禰子に送った。
手紙の文句は、書いた人の、書いた当時の気分をすなおに表わしたものではあるが、むろん書きすぎている。三四郎はできるだけの言葉を層々と排列して感謝の意を熱烈にいたした。普通の者から見ればほとんど借金の礼状とは思われないくらいに、湯気の立ったものである。しかし感謝以外には、なんにも書いてない。それだから、自然の勢い、感謝が感謝以上になったのでもある。三四郎はこの手紙をポストに入れる時、時を移さぬ美禰子の返事を予期していた。ところがせっかくの封書はただ行ったままである。それから美禰子に会う機会はきょうまでなかった。三四郎はこの微弱なる「このあいだはありがとう」という反響に対して、はっきりした返事をする勇気も出なかった。大きなシャツを両手で目のさきへ広げてながめながら、よし子がいるからああ冷淡なんだろうかと考えた。それからこのシャツもこの女の金で買うんだなと考えた。小僧はどれになさいますと催促した。
二人の女は笑いながらそばへ来て、いっしょにシャツを見てくれた。しまいに、よし子が「これになさい」と言った。三四郎はそれにした。今度は三四郎のほうが香水の相談を受けた。いっこうわからない。ヘリオトロープと書いてある罎を持って、いいかげんに、これはどうですと言うと、美禰子が、「それにしましょう」とすぐ決めた。三四郎は気の毒なくらいであった。
表へ出て別れようとすると、女のほうが互いにお辞儀を始めた。よし子が「じゃ行ってきてよ」と言うと、美禰子が、「お早く……」と言っている。聞いてみて、妹が兄の下宿へ行くところだということがわかった。三四郎はまたきれいな女と二人連で追分の方へ歩くべき宵となった。日はまだまったく落ちていない。
三四郎はよし子といっしょに歩くよりは、よし子といっしょに野々宮の下宿で落ち合わねばならぬ機会をいささか迷惑に感じた。いっそのこと今夜は家へ帰って、また出直そうかと考えた。しかし、与次郎のいわゆるお談義を聞くには、よし子がそばにいてくれるほうが便利かもしれない。まさか人の前で、母から、こういう依頼があったと、遠慮なしの注意を与えるわけはなかろう。ことによると、ただ金を受け取るだけで済むかもわからない。――三四郎は腹の中で、ちょっとずるい決心をした。
「ぼくも野々宮さんの所へ行くところです」
「そう、お遊びに?」
「いえ、すこし用があるんです。あなたは遊びですか」
「いいえ、私も御用なの」
両方が同じようなことを聞いて、同じような答を得た。しかし両方とも迷惑を感じている気色がさらにない。三四郎は念のため、じゃまじゃないかと尋ねてみた。ちっともじゃまにはならないそうである。女は言葉でじゃまを否定したばかりではない。顔ではむしろなぜそんなことを質問するかと驚いている。三四郎は店先のガスの光で、女の黒い目の中に、その驚きを認めたと思った。事実としては、ただ大きく黒く見えたばかりである。
「どうして御存じ」
三四郎は返答に窮した。女は頓着なく、すぐ、こう言った。
「いくら兄さんにそう言っても、ただ買ってやる、買ってやると言うばかりで、ちっとも買ってくれなかったんですの」
三四郎は腹の中で、野々宮よりも広田よりも、むしろ与次郎を非難した。
二人は追分の通りを細い路地に折れた。折れると中に家がたくさんある。暗い道を戸ごとの軒燈が照らしている。その軒燈の一つの前にとまった。野々宮はこの奥にいる。
三四郎の下宿とはほとんど一丁ほどの距離である。野々宮がここへ移ってから、三四郎は二、三度訪問したことがある。野々宮の部屋は広い廊下を突き当って、二段ばかりまっすぐに上がると、左手に離れた二間である。南向きによその広い庭をほとんど椽の下に控えて、昼も夜も至極静かである。この離れ座敷に立てこもった野々宮さんを見た時、なるほど家を畳んで下宿をするのも悪い思いつきではなかったと、はじめて来た時から、感心したくらい、居心地のいい所である。その時野々宮さんは廊下へ下りて、下から自分の部屋の軒を見上げて、ちょっと見たまえ、藁葺だと言った。なるほど珍しく屋根に瓦を置いてなかった。
きょうは夜だから、屋根はむろん見えないが、部屋の中には電燈がついている。三四郎は電燈を見るやいなや藁葺を思い出した。そうしておかしくなった。
「妙なお客が落ち合ったな。入口で会ったのか」と野々宮さんが妹に聞いている。妹はしからざるむねを説明している。ついでに三四郎のようなシャツを買ったらよかろうと助言している。それから、このあいだのバイオリンは和製で音が悪くっていけない。買うのをこれまで延期したのだから、もうすこし良いのと買いかえてくれと頼んでいる。せめて美禰子さんくらいのなら我慢すると言っている。そのほか似たりよったりの駄々をしきりにこねている。野々宮さんはべつだんこわい顔もせず、といって、優しい言葉もかけず、ただそうかそうかと聞いている。
三四郎はこのあいだなんにも言わずにいた。よし子は愚な事ばかり述べる。かつ少しも遠慮をしない。それがばかとも思えなければ、わがままとも受け取れない。兄との応待をそばにいて聞いていると、広い日あたりのいい畑へ出たような心持ちがする。三四郎は来たるべきお談義の事をまるで忘れてしまった。その時突然驚かされた。
「そうか」
「うれしいでしょう。うれしくなくって?」
野々宮さんはかゆいような顔をした。そうして、三四郎の方を向いた。
「ぼくの妹はばかですね」と言った。三四郎はしかたなしに、ただ笑っていた。
「ばかじゃないわ。ねえ、小川さん」
三四郎はまた笑っていた。腹の中ではもう笑うのがいやになった。
「美禰子さんがね、兄さんに文芸協会の演芸会に連れて行ってちょうだいって」
「里見さんといっしょに行ったらよかろう」
「御用があるんですって」
「お前も行くのか」
「むろんだわ」
野々宮さんは行くとも行かないとも答えなかった。また三四郎の方を向いて、今夜妹を呼んだのは、まじめの用があるんだのに、あんなのん気ばかり言っていて困ると話した。聞いてみると、学者だけあって、存外淡泊である。よし子に縁談の口がある。国へそう言ってやったら、両親も異存はないと返事をしてきた。それについて本人の意見をよく確かめる必要が起こったのだと言う。三四郎はただ結構ですと答えて、なるべく早く自分のほうを片づけて帰ろうとした。そこで、
「母からあなたにごめんどうを願ったそうで」と切り出した。野々宮さんは、
「なに、大してめんどうでもありませんがね」とすぐに机の引出しから、預かったものを出して、三四郎に渡した。
「おっかさんが心配して、長い手紙を書いてよこしましたよ。三四郎は余儀ない事情で月々の学資を友だちに貸したと言うが、いくら友だちだって、そうむやみに金を借りるものじゃあるまいし、よし借りたって返すはずだろうって。いなかの者は正直だから、そう思うのもむりはない。それからね、三四郎が貸すにしても、あまり貸し方が大げさだ。親から月々学資を送ってもらう身分でいながら、一度に二十円の三十円のと、人に用立てるなんて、いかにも無分別だとあるんですがね――なんだかぼくに責任があるように書いてあるから困る。……」
野々宮さんは三四郎を見て、にやにや笑っている。三四郎はまじめに、「お気の毒です」と言ったばかりである。野々宮さんは、若い者を、極めつけるつもりで言ったんでないとみえて、少し調子を変えた。
「なに、心配することはありませんよ。なんでもない事なんだから。ただおっかさんは、いなかの相場で、金の価値をつけるから、三十円がたいへん重くなるんだね。なんでも三十円あると、四人の家族が半年食っていけると書いてあったが、そんなものかな、君」と聞いた。よし子は大きな声を出して笑った。三四郎にもばかげているところがすこぶるおかしいんだが、母の言条が、まったく事実を離れた作り話でないのだから、そこに気がついた時には、なるほど軽率な事をして悪かったと少しく後悔した。
「そうすると、月に五円のわりだから、一人前一円二十五銭にあたる。それを三十日に割りつけると、四銭ばかりだが――いくらいなかでも少し安すぎるようだな」と野々宮さんが計算を立てた。
「何を食べたら、そのくらいで生きていられるでしょう」とよし子がまじめに聞きだした。三四郎も後悔する暇がなくなって、自分の知っているいなか生活のありさまをいろいろ話して聞かした。そのなかには宮籠りという慣例もあった。三四郎の家では、年に一度ずつ村全体へ十円寄付することになっている。その時には六十戸から一人ずつ出て、その六十人が、仕事を休んで、村のお宮へ寄って、朝から晩まで、酒を飲みつづけに飲んで、ごちそうを食いつづけに食うんだという。
「それで十円」とよし子が驚いていた。お談義はこれでどこかへいったらしい。それから少し雑談をして一段落ついた時に、野々宮さんがあらためて、こう言った。
「なにしろ、おっかさんのほうではね。ぼくが一応事情を調べて、不都合がないと認めたら、金を渡してくれろ。そうしてめんどうでもその事情を知らせてもらいたいというんだが、金は事情もなんにも聞かないうちに、もう渡してしまったしと、――どうするかね。君たしかに佐々木に貸したんですね」
三四郎は美禰子からもれて、よし子に伝わって、それが野々宮さんに知れているんだと判じた。しかしその金が巡り巡ってバイオリンに変形したものとは、兄妹とも気がつかないから一種妙な感じがした。ただ「そうです」と答えておいた。
「ええ」
よし子はまた大きな声を出して笑った。
「じゃ、いいかげんにおっかさんの所へそう言ってあげよう。しかし今度から、そんな金はもう貸さないことにしたらいいでしょう」
三四郎は貸さないことにするむねを答えて、挨拶をして、立ちかけると、よし子も、もう帰ろうと言い出した。
「さっきの話をしなくっちゃ」と兄が注意した。
「よくってよ」と妹が拒絶した。
「よくはないよ」
「よくってよ。知らないわ」
兄は妹の顔を見て黙っている。妹は、またこう言った。
「だってしかたがないじゃ、ありませんか。知りもしない人の所へ、行くか行かないかって、聞いたって。好きでもきらいでもないんだから、なんにも言いようはありゃしないわ。だから知らないわ」
三四郎は知らないわの本意をようやく会得した。兄妹をそのままにして急いで表へ出た。
人の通らない軒燈ばかり明らかな路地を抜けて表へ出ると、風が吹く。北へ向き直ると、まともに顔へ当る。時を切って、自分の下宿の方から吹いてくる。その時三四郎は考えた。この風の中を、野々宮さんは、妹を送って里見まで連れていってやるだろう。
下宿の二階へ上って、自分の部屋へはいって、すわってみると、やっぱり風の音がする。三四郎はこういう風の音を聞くたびに、運命という字を思い出す。ごうと鳴ってくるたびにすくみたくなる。自分ながらけっして強い男とは思っていない。考えると、上京以来自分の運命はたいがい与次郎のためにこしらえられている。しかも多少の程度において、和気靄然たる翻弄を受けるようにこしらえられている。与次郎は愛すべき悪戯者である。向後もこの愛すべき悪戯者のために、自分の運命を握られていそうに思う。風がしきりに吹く。たしかに与次郎以上の風である。
三四郎は母から来た三十円を枕元へ置いて寝た。この三十円も運命の翻弄が生んだものである。この三十円がこれからさきどんな働きをするか、まるでわからない。自分はこれを美禰子に返しに行く。美禰子がこれを受け取る時に、また一煽り来るにきまっている。三四郎はなるべく大きく来ればいいと思った。
超弦理論では、時空は10次元の滑らかな微分多様体 M^{10} としてモデル化されます。各点の近傍 U ⊆ M^{10} に局所座標 x^{μ}: U → ℝ^{10} を導入します(μ = 0,1,…,9)。
弦の運動は、パラメータ σ^{α}(α = 0,1)で記述される2次元の世界面(ワールドシート) Σ 上の埋め込み写像 X^{μ}(σ^{α}) を用いて表されます。
S = -T/2 ∫_{Σ} d²σ √(-h) h^{αβ} ∂_{α} X^{μ} ∂_{β} X^{ν} g_{μν}(X),
ここで:
- T は弦の張力(T = 1/(2πα'))、
- h_{αβ} は世界面の計量、
- g_{μν}(X) は時空の計量テンソル、
M理論では、時空は11次元の微分多様体 M^{11} となり、M2ブレーンやM5ブレーンのダイナミクスが中心となります。M2ブレーンの世界体積は3次元で、埋め込み写像 X^{μ}(σ^{a})(a = 0,1,2)で記述されます。作用は次のように与えられます:
S = -T_{2} ∫ d³σ √(-det(G_{ab})) + T_{2} ∫ C_{μνρ} ∂_{a} X^{μ} ∂_{b} X^{ν} ∂_{c} X^{ρ} ε^{abc},
ここで:
- G_{ab} = ∂_{a} X^{μ} ∂_{b} X^{ν} g_{μν} は誘導計量、
カラビ–ヤウ多様体は、超弦理論のコンパクト化において重要な役割を果たす複素代数多様体であり、スキームの言葉で記述されます。
例えば、3次元カラビ–ヤウ多様体は、射影空間 ℙ^{4} 内で次の斉次多項式方程式の零点として定義されます:
f(z_{0}, z_{1}, z_{2}, z_{3}, z_{4}) = 0,
ここで [z_{0} : z_{1} : z_{2} : z_{3} : z_{4}] は射影座標です。
各点 x は、局所環 ℴ_{X,x} の極大イデアル ℳ_{x} に対応します。これにより、特異点やその解消、モジュライ空間の構造を厳密に解析できます。
弦理論では、世界面 Σ から時空多様体 M への写像の空間 Map(Σ, M) を考えます。この空間の元 X: Σ → M は、物理的には弦の配置を表します。
特に、開弦の場合、端点はDブレーン上に固定されます。これは、境界条件として写像 X がDブレーンのワールドボリューム W への射 ∂Σ → W を満たすことを意味します。
この設定では、開弦のモジュライ空間は、境界条件を考慮した写像の空間 Hom(Σ, M; ∂Σ → W) となります。
弦理論の物理量は、しばしば背景多様体のコホモロジー群の要素として表現されます。
- ラマンド–ラマンド(RR)場は、時空のコホモロジー群の要素 F^{(n)} ∈ H^{n}(M, ℝ) として扱われます。
- Dブレーンのチャージは、K理論の元として分類されます。具体的には、Dブレーンの分類は時空多様体 M のK群 K(M) の元として与えられます。
- グロモフ–ウィッテン不変量は、弦のワールドシート上のホモロジー類 [Σ] ∈ H_{2}(M, ℤ) に対応し、弦の瞬間子効果を計算するために使用されます。
例えば、グロモフ–ウィッテン不変量は、モジュライ空間 ℤ̄{M}_{g,n}(M, β) 上のコホモロジー類の積分として計算されます:
⟨∏_{i=1}^{n} γ_{i}⟩_{g,β} = ∫_{[ℤ̄{M}_{g,n}(M, β)]^{vir}} ∏_{i=1}^{n} ev_{i}^{*}(γ_{i}),
ここで:
- g はワールドシートの種数、
- β ∈ H_{2}(M, ℤ) は曲面のホモロジー類、
- γ_{i} ∈ H^{*}(M, ℝ) は挿入するコホモロジー類、
- ev_{i} は評価写像 ev_{i}: ℤ̄{M}_{g,n}(M, β) → M。
弦理論の摂動論的計算では、世界面をパンツ分解などの方法で細分化し、それらの組み合わせを考慮します。
- パンツ分解: リーマン面を基本的なペアオブパンツ(3つの境界を持つ曲面)に分割し、それらを組み合わせて高次の曲面を構築します。
- 世界面のトポロジーを組合せ論的に扱い、弦の散乱振幅を計算します。
弦の散乱振幅は、各トポロジーに対して次のようなパス積分として与えられます:
A = ∑_{g=0}^{∞} g_{s}^{2g-2} ∫_{ℳ_{g}} D[h] ∫ D[X] e^{-S[X,h]},
ここで:
- g_{s} は弦の結合定数、
- D[h] は計量に関する積分(ファデエフ–ポポフ法で適切に定義)、
- S[X,h] はポリャコフ作用。
- 共形対称性: ワールドシート上の共形変換は、ビラソロ代数
[L_{m}, L_{n}] = (m - n) L_{m+n} + c/12 m (m^{2} - 1) δ_{m+n,0}
{G_{r}, G_{s}} = 2 L_{r+s} + c/3 (r^{2} - 1/4) δ_{r+s,0},
[L_{n}, G_{r}] = (n/2 - r) G_{n+r}
を満たします。
- T-双対性: 円状にコンパクト化された次元において、半径 R と α'/R の理論が等価である。このとき、運動量 p と巻き数 w が交換されます:
p = n/R, w = m R → p' = m/R', w' = n R',
ここで R' = α'/R。
- S-双対性: 強結合と弱結合の理論が等価であるという双対性。弦の結合定数 g_{s} が変換されます:
g_{s} → 1/g_{s}。
時空の計量 g_{μν} は、弦の運動を決定する基本的な要素です。背景時空がリッチ平坦(例えばカラビ–ヤウ多様体)の場合、以下を満たします:
R_{μν} = 0。
β関数の消失条件から、背景場は次のような場の方程式を満たす必要があります(一次順序):
- 重力場:
R_{μν} - 1/4 H_{μλρ} H_{ν}^{\ λρ} + 2 ∇_{μ} ∇_{ν} Φ = 0、
- B-フィールド:
∇^{λ} H_{λμν} - 2 (∂^{λ} Φ) H_{λμν} = 0、
- ディラトン場:
4 (∇Φ)^{2} - 4 ∇^{2} Φ + R - 1/12 H_{μνρ} H^{μνρ} = 0。
M理論では、三形式場 C_{μνρ} とその場の強度 F_{μνρσ} = ∂_{[μ} C_{νρσ]} が存在し、11次元超重力の場の方程式を満たします:
- 場の強度の方程式:
d * F = 1/2 F ∧ F、
- アインシュタイン方程式:
R_{μν} = 1/12 (F_{μλρσ} F_{ν}^{\ λρσ} - 1/12 g_{μν} F_{λρσδ} F^{λρσδ})。
SVD (特異値分解) について、異なる難易度で説明します。
SVDは、大きな絵を小さなパーツに分ける魔法のようなものです。この魔法を使うと、複雑な絵をシンプルな形に分けることができます。例えば、虹色の絵を赤、青、黄色の3つの基本的な色に分けるようなものです。
SVD (Singular Value Decomposition) は、行列を3つの特別な行列の積に分解する線形代数の手法です。
A = UΣV^T
ここで:
SVDは次元削減、ノイズ除去、データ圧縮などの応用があります。主成分分析 (PCA) とも密接な関係があり、多変量解析や機械学習で広く使用されています。
SVDは任意の複素数体上の m×n 行列 A に対して以下の分解を提供します:
A = UΣV*
ここで:
1. A の階数 r は、非ゼロ特異値の数に等しい
2. A の核空間は V の r+1 列目から n 列目によってスパンされる
3. A の値域は U の最初の r 列によってスパンされる
5. ||A||_2 = σ_1, ||A||_F = √(Σσ_i^2)
応用:
1. 低ランク行列近似 (Eckart–Young–Mirsky の定理)
高度な話題:
6. 量子アルゴリズム:
7. 非線形SVD:
観察対象(物体や概念)がヒルベルト空間内の状態に変換される。この状態は以下のように表される:
|π(Item)⟩
次に、この状態を解釈するための基底状態(概念)が定義される:
|Iᵢ⟩
ここで、iは状態のラベルである。解釈はこれらの基底状態の線形結合として表現される。
観察者が選択した基底|i⟩に対して、状態|π(Item)⟩は以下のように表される:
R|π(Item)⟩ = Σᵢ αᵢ |Iᵢ⟩
ここで、αᵢは重み付け係数であり、以下の内積によって計算される:
αᵢ = ⟨Iᵢ | π(Item)⟩
この重み付け係数αᵢの絶対値の二乗|αᵢ|²は、観察者がその状態を特定の|Iᵢ⟩として解釈する確率を表す。
状態が解釈されると、システムはある特定の分類状態に「コラプス」する。この過程は以下のように記述される:
D = Σᵢ ιᵢ |Iᵢ⟩⟨Iᵢ|
ここで、ιᵢは観測結果として得られる固有概念を表す。最終的に得られる状態は、コラプスによって一つの値に決まる:
D|π(Item)⟩ → Collapse
このとき、システムは特定の状態|Iₚ⟩に収束し、他のすべての状態は消失する。
解釈プロセスは初期状態では混合状態(複数の可能性が共存する状態)である。これを密度行列ρで表すと:
ρ = Σᵢ αᵢ |Iᵢ⟩ Σᵢ αᵢ* ⟨Iᵢ|
ρ = Σᵢ |αᵢ|² |i⟩⟨i| + Σᵢ≠ₖ αᵢ* αₖ |i⟩⟨k|
最初の項は、異なる概念が識別可能な部分を示し、第二項は概念が区別不可能な干渉部分を示す。
S = -k_B Trace(ρ ln(ρ))
密度行列ρが対角化されているため、エントロピーは次のように簡略化される:
S = -k_B Σᵢ |αᵢ|² ln(|αᵢ|²)
コラプス後、システムは一つの状態に収束するため、最終的なエントロピーはゼロになる。このとき、エントロピーの減少は以下のように計算される:
Q = k_B T Σᵢ |αᵢ|² ln(|αᵢ|²)
ここで、Qは放出される熱量、Tは温度である。エントロピーの減少により、システムは環境に熱を放出し、全体のエントロピーが増加する。
決定木は、質問を使って答えを見つけるゲームのようなものです。木の形をした図を使って、質問と答えを整理します。例えば、「今日は外で遊べるかな?」という大きな質問から始めます。
まず「雨が降っていますか?」と聞きます。「はい」なら「家で遊ぼう」、「いいえ」なら次の質問に進みます。次に「宿題は終わっていますか?」と聞きます。「はい」なら「外で遊ぼう」、「いいえ」なら「宿題をしてから遊ぼう」となります。
このように、質問を重ねていくことで、最終的な答えにたどり着きます。決定木は、こうした「もし〜なら」という考え方を使って、物事を順序立てて考えるのに役立ちます。
決定木は、機械学習における重要な分類・回帰アルゴリズムの一つです。データを特定の特徴に基づいて分割し、ツリー構造を形成することで、新しいデータの分類や予測を行います。
4. 枝:各ノードを結ぶ線、条件を表す
2. その特徴に基づいてデータを分割
3. 各サブセットに対して1と2を再帰的に繰り返す
4. 停止条件(深さ制限や最小サンプル数など)に達したら終了
決定木の利点は、解釈が容易で直感的であること、非線形の関係性も捉えられること、特徴量の重要度を評価できることなどです。一方で、過学習しやすい傾向があり、小さなデータの変化に敏感に反応する欠点もあります。
決定木は、分類および回帰問題に適用可能な非パラメトリックな監督学習アルゴリズムです。特徴空間を再帰的に分割し、各分割点で最適な特徴と閾値を選択することで、データを階層的に構造化します。
決定木の構築プロセスは、以下の数学的基準に基づいて行われます:
ここで、H(S)はエントロピー、Svは分割後のサブセット、piはクラスiの確率、yiは実際の値、ŷiは予測値を表します。
1. 事前剪定(Pre-pruning):成長の早期停止
2. 事後剪定(Post-pruning):完全に成長した木を後から刈り込む
決定木の性能向上のために、アンサンブル学習手法(ランダムフォレスト、勾配ブースティング木など)と組み合わせることが一般的です。
決定木は、特徴空間の再帰的分割に基づく非パラメトリックな監督学習アルゴリズムであり、分類および回帰タスクに適用可能です。その理論的基盤は、情報理論と統計学に深く根ざしています。
決定木の構築アルゴリズムとして最も一般的なのは、CART(Classification and Regression Trees)です。CARTは以下の手順で実装されます:
決定木の拡張:
これらの高度な手法により、決定木の表現力と汎化性能が向上し、より複雑なパターンの学習が可能となります。
決定木は、特徴空間Xの再帰的分割に基づく非パラメトリックな監督学習アルゴリズムであり、その理論的基盤は統計的学習理論、情報理論、および計算学習理論に深く根ざしています。
決定木の数学的定式化:
Let D = {(x₁, y₁), ..., (xₙ, yₙ)} be the training set, where xᵢ ∈ X and yᵢ ∈ Y. The decision tree T: X → Y is defined as a hierarchical set of decision rules.
For classification: P(y|x) = Σᵢ P(y|leaf_i) * I(x ∈ leaf_i)
For regression: f(x) = Σᵢ μᵢ * I(x ∈ leaf_i) where I(·) is the indicator function, leaf_i represents the i-th leaf node.
決定木の最適化問題: min_T Σᵢ L(yᵢ, T(xᵢ)) + λ * Complexity(T) where L is the loss function, λ is the regularization parameter, and Complexity(T) is a measure of tree complexity (e.g., number of leaves).
H(Y|X) = -Σᵧ Σₓ p(x,y) log(p(y|x))
I(X;Y) = H(Y) - H(Y|X)
2. ジニ不純度:
Gini(t) = 1 - Σᵢ p(i|t)²
MSE(t) = (1/|t|) * Σᵢ (yᵢ - ȳ_t)²
1. 一致性と収束速度: 決定木の一致性は、Breiman et al. (1984)によって証明されました。収束速度はO(n^(-1/(d+2)))であり、dは特徴空間の次元です。
2. バイアス-バリアンストレードオフ:深い木は低バイアス・高バリアンス、浅い木は高バイアス・低バリアンスとなります。最適な深さは、バイアスとバリアンスのトレードオフによって決定されます。
3. 決定木の表現力:任意のブール関数は、十分に深い決定木で表現可能です。これは、決定木がユニバーサル近似器であることを意味します。
4. 計算複雑性理論:最適な決定木の構築はNP完全問題であることが知られています(Hyafil & Rivest, 1976)。そのため、実用的なアルゴリズムは貪欲な近似アプローチを採用しています。
5. 正則化と構造リスク最小化:L0正則化(葉ノード数のペナルティ)やL2正則化(葉ノードの予測値に対するペナルティ)を用いて、構造リスク最小化原理に基づいたモデル選択を行います。
6. 情報幾何学的解釈: 決定木の学習過程は、特徴空間上の確率分布の漸進的な分割と見なすことができ、情報幾何学の観点から解析可能です。
7. カーネル決定木:非線形カーネル関数を用いて特徴空間を暗黙的に高次元化し、より複雑な決定境界を学習する手法です。
8. 量子決定木:量子コンピューティングの原理を応用し、古典的な決定木を量子系に拡張した手法です。量子重ね合わせを利用して、指数関数的に多くの分岐を同時に評価できる可能性があります。
これらの高度な理論と技術を組み合わせることで、決定木アルゴリズムの性能と適用範囲を大幅に拡張し、より複雑な学習タスクに対応することが可能となります。
数えることを学ぶときに無限に遭遇し、永遠に数え続けることができることに気づきます。
それほど独創的な観察ではないですが、いつでも1を足してさらに大きな数を得ることができるため、数えることに終わりがないことが、無限の重要な性質です。
無限にはさまざまな種類があるため、それほど単純ではありません。 1、2、3 などの自然数の量は「可算無限」と呼ばれる最も単純な種類の無限にすぎません。
正式には、自然数から他の集合への1対1の写像(注: 勝間さんではありません)がある場合、この集合は自然数と同様に無限であることを意味し、同じ種類の無限です。
実数の場合、その写像が存在しないので、より大きな無限となります。
さて、無限に演算を定義するとどうなるでしょうか。無限大に1を加えても無限大になります。自然数のある数を無限大で割るとゼロになります。
つまり無限大に1を加算すると、結果は同じ種類の無限大になることを意味します。
これらの関係を方程式として記述する場合には問題が起こってしまうことがよく知られます。
無限大を無限大で割ったり、無限大にゼロを乗算したりする場合はさらに意味不明になります。
実際には数学者は無限に対処する方法をよく知っています。ただ注意しなければならないのは、その無限がどこから来たのかを追跡することです。
たとえばxが無限大になると無限大になるx squareのような関数があるとします。
無限大がどこから来るのかがわかっていれば、もう一方から1を引くこともできます。
たとえば、1/イプシロン、1/イプシロン二乗、イプシロンの対数などの用語がある場合があります。
しかし2つの項が同じ無限大であり、イプシロンの同じ関数であることがわかっている場合は、数値と同様に加算または減算できます。
物理学では通常、これを行う目的は計算の最後にそれらがすべて互いに打ち消し合い、すべてが理にかなっていることを示すことです。
したがって数学的には無限は興味深いですが問題はありません。数学に関して言えば、無限をうまく処理する方法を知っています。
数学的な意味で存在します。つまりその特性を分析してそれについて話すことができるという意味です。
科学的には、観察を説明する必要がある場合にのみ、自然理論の要素が「存在する」と言えるからです。
そして無限を測定することができないので、観察するものを記述するために実際には無限を必要としません。
無限大は測定できないという問題は、ゼロの問題と密接に関係しています。
たとえば、点の数学的抽象化を考えてみましょう。物理学者は点粒子を扱うときに常にこれを使用します。点のサイズはゼロです。
しかし、実際にサイズがゼロであることを示すには、無限に正確に測定する必要があります。
したがって、測定精度が許容するものよりも小さいことしか示せません。
宇宙や時空のような一見無害なものであっても。空間の数学を書き留めた瞬間、そこにはギャップがないと想定します。
無限に多くの無限の小さな点で構成された完全に滑らかな連続体であると仮定します。
数学的にはこれは扱いやすいため便利な仮定です。そしてそれはうまく機能しているようです。
それがほとんどの物理学者があまり心配していない理由です。彼らは無限を有用な数学的ツールとして使用しているだけです。
おそらく物理学で無限とゼロを使用すると間違いが生じるのは、これらの仮定が科学的に正当化されていないためです。
そしてこれは、宇宙や量子力学の理解に役割を果たす可能性があります。
ジョージ エリス、ティム パーマー、ニコラス ギシンなどの一部の物理学者が、無限を使用せずに物理学を定式化する必要があると主張したのはこのためです。
普通にジャンプして着地したとき、相対速度で考えると、その人に対して、
地球の運動エネルギーが着地する瞬間のその人が落下する速度と同じだけの二乗掛ける地球の質量の半分だけ流れ込んでくることにならないんですか?
なるとすればそれは電車にひかれるより明らかにはるかに大きい運動エネルギーが人体にかかることになって木っ端みじんじゃ済まないはずなんですが、実際そうなってないということはこの運動エネルギーの考え方は間違ってるわけですよね。
どう間違ってるのか具体的に教えてくれませんか?一応高校物理は高校のころアクセスは全部解いて理解した経験があるぐらいには身についてるはずなんですが。
↓
地球自体がこちらにジャンプの速度で迫っているならそうなるでしょうが人間側から近づいているので地球にほとんどの力が流れまし地球は動いてないので人間側に地球の質量の半分が流れる事はなく地球内で人間の質量の半分のエネルギーが霧散して終わります
電車なら電車が人間にぶつかったとしてもそのダメージは電車にはほとんど行かず人間にエネルギーが流れる為ですね
↓
人間側から近づいているってことと地球側から近づいているってことは物理的には同値じゃないんですか?同値じゃないとすればどうやって区別するんですか?
人間からみればまさに地球がこちらが着地する速さで近づいてくるわけじゃないですか。
↓
運動エネルギーがあるかどうかですね
人間側がエネルギーを持っているのでそのエネルギーを地球にぶつける事になるので
人間にぶつかっても人間には地球に当たり反発した一部のエネルギーしか帰ってこないわけです
その為地球と人間どちらがエネルギーを持っているかの違いでダメージに大きく差があるわけです
↓
でも、人間の質量をm、人間が着地したり電車と衝突するときの速度をv、電車や地球の質量をMとしたら、自分の理解してる範囲で公式を適用すると、人間が持つ運動エネルギーは(mv^2)/2、電車や地球が持つ運動エネルギーは(Mv^2)/2です。
人間と電車の衝突と、人間の地球に対する着地は、数式上は等価に思えます。
そうでないとすれば、そもそも公式の適用の仕方に対する先生の教え方が不適切としか思えません。こう理解してる人は私以外のも絶対一定するいるはずです。そういういわば「理解の本質」を問う問題を出さないから点は取れるというだけでね。
私夢を見たの。
銭湯に行く夢。
ずばり銭湯に行く夢。
お師匠さんが私の頭の上に手をかざして、
そして、
潜在能力が引き上げられた私は
目を開け立ち上がり、
おお!私にもまだこんな力が残されていたのか!ってなるの。
さらに、
私が修行中にさらに負荷を加えるためにリストバンドの重りを付けていたものを外すの。
ドサッ!ドサッ!
その重さ約2トン。
ってそれは潜在能力!
たぶん
私の憶測に隠れたり見え隠れたりしている銭湯欲がふつふつと文字通りお湯のように湧いて出てきているのよ。
銭湯行こうかなー!って
それこそ帰宅中駅を降りて下車して2分で飛び込める、
まさにサトウのごはんをも彷彿とさせるぐらいの便利な立地にあったんだけど、
残念だわ。
そんでね、
その夢は
初めて行く銭湯で
のれんに私は暖簾に腕押しで大将やってる!って言いたいところだったけれど、
夢なのでそんな自由自在に動き回ることも出来ず
ただただ暖簾に書いてある営業時間が読めて14時からオープンとのこと。
夢の中ではもう回転していたわ。
それこそ私は夢の中だったので入店時に飛び込み前転することすら忘れていたけれど、
気持ちはそう心の中では飛び込み前転を忘れることなく入店したの。
なんか500円玉をだしていくらかお釣りが返ってきたからそのぐらいの値段だったのね。
そして脱衣所。
ロッカーが無いの。
みんな床にカゴもない感じの床にカゴすらもなく床に脱いだ物とかに持つとかが、
とりあえずの個人個人の領域の持ち物かなって分かるような形でギュッと固められておいていて、
お財布とかは番頭さんに預けておこうかなーって思ったの。
そこで目が覚めたのよね。
本当にリアリティーのあるリアルな銭湯の夢でリアルに行きたくなっちゃったわ。
これは行かねば!って
私がその近くの行動圏内にあるみかんの花咲く丘公園前駅の駅前の商店街にある銭湯はなくなってしまったものの、
他にはまだ遠くに歩いてはいけない距離ではないぐらいの距離の銭湯が何軒かあるから
そこも巡って行っていたところなのでそこにして行ってみようかなぁーって。
もう番頭さん私の顔忘れちゃってるかも知れないぐらい久しく行ってない季節なのよね。
ちょうどさ、
こないだ足が浮腫んで困っている話をして
サウナにでもかーんと行って汗流すために浮腫み解消の糸口になればって思っていた矢先の3本の矢も薪にして焼べたいぐらいお湯を温めるべくその銭湯に行かなくちゃって、
そこで終わっていた私の思いを
沸き上がるお湯のように!
追いつかないぐらいな追い炊き家庭風呂は
圧倒的湯量とパワーと温度をも持ち合わせる迫力があるのよね。
そしてそして
文字通りお湯を贅沢に文字通りの湯船の湯を湯水のように使う!って
ああーそう思うと
やっぱり贅沢わよね。
銭湯って。
だいたい感謝!
だから私はそんな夢を見たんだわ。
そこは朝からやっているというパワー系のコンビニの営業時間7時から23時までをもしのぐそれなんてセブンイレブンって言っちゃいたいような営業時間の銭湯があるにはあるけど、
人がパンパンなのよね。
それ以来行けてないけれど
今は事情が変わっている二乗のべき乗を思うほど状況が変化しているかも知れないので、
あと事務所のもう一軒近くにあるところは夕方からオープンだけど人も少なくて普通の銭湯だからこっちも穴場かも知れないわ。
でも海外のインバウンドのお客さんがもし多かったらっても思うし、
まあ暖簾を勇気を出して腕押しして大将やってる?って勢いで飛び込み前転して入店するぐらいの勇気は必要かも知れない。
夢の中で私に力を与えてくれたお師匠様の私の銭湯能力が無駄になってしまうわよね。
銭湯に久しく行ってないのでこれは予知夢だと言うことの逆夢か正夢か分からないけれど銭湯の意識は無意識のうちに感じ得ていたものなのでやっぱりいざ行かなくては行けない山脈に向かってヤッホー!って叫ぶのよ。
よし!
近いうちに行くぞ!って
思うけれど、
行けたら行くようにするわ!
行きたいという気持ちはあるのよ!
うふふ。
あっさりとでもその存在感のあるタマゴの味を堪能できる味わい。
私は本当はタマゴサラダで溺れたいほどの味わいを楽しみたいわけなんだけど、
なかなかそうはいかないタマゴ事情もあるのは分かっているのよ。
でもその状況の中でも
絶え間なくタマゴサンドイッチやこのタマゴサラダパンを供給し続ける生産体制にはあっぱれよね。
またストック買ってこないと!
と忘れないように買い物リストに記し記ししておかないとね!
すいすいすいようび~
今日も頑張りましょう!
ニンテンドースイッチのゲーム50本遊んで感想書いたのでまとめ(部門別ランキング)
・Half to Whole
AI2のED曲。めったふざけた笑える曲なんだけど、同時にめっちゃ悲しい泣ける曲。4分30秒の中で笑って泣いちゃうので感情が疲れる。
・散って、咲いて
2のリベリオンズ遊んでからきくと「私たちはお互いがパンドラの箱の中の希望で」という歌詞の意味が二乗に理解できてグッとくる。いやどう考えてもそれを見越して作詞してる訳ないんだけど、彰にとっても救いであって欲しいと願う。
作中で何度も使われるフレーズが入ってるため自然とこのゲームといえばこの曲の印象。
熱く激る燃え曲。
なんだけどこの歌詞の意味は最後の最後まで遊んで初めてわかるのが難い。
「想い合えるっていつか逢えるって」の二人が誰なのかを理解してから聞くと泣ける曲になる。
・天城小次郎
EVEの主人公。普段はお調子者で助平でダラシないけど、ピンチの時はめちゃくちゃ優秀ってキャラが大好きなんだ。(冴羽リョウの一言でまとめるのは乱暴)
・真下悟
死印の相棒キャラ。普段はツンケンな態度だが、要所でデレデレと甘えてくるベタなツンデレ中年男性。
主人公のためにかなり軽率に自分の命も投げ打つくせに、すぐお前のことなんか好きじゃないんだからねっする露骨な萌えキャラ、可愛い。
・ドスゴロ
敵役ポジションながら、彼もまたマルコのことを不器用に愛していた的な展開が感動した。
愛をまっすぐ伝えれない男の人好き。
・法条まりな
普段はお調子者で助平でダラシないけど、ピンチの時はめちゃくちゃ優秀ってキャラが大好きなんだ。
優秀なんだけど、どうにもならない後始末的な展開が多いせいで、毎回辛い結末なのが可哀想。(GEでは小次郎も大概だったけど)
最新作のGEのラストに、そのことで悲しみながらも、それでも誰かを助けようとすることを辞められないと自戒するところがあって、そこで彼女がハッピーエンドになるまでこのシリーズを追いかけようと誓った。
死神なので人間と異なる倫理観を持っていながらも、主人公のことを大切に思う気持ちが一貫している優しい子。
この主人公へに気持ちが少しづつ見えていくのが、ゲーム全体のことや、街の市井の人々のことを好きになりつつなのが、レインコード最高感を高めてくれる。
終わりが離れ離れなだけに、次回作などで二人が再開することを強く強く所望したい。
設定的には難しいかもだけど、ユーマと死に神ちゃん以外のコンビでレインコードを遊ぶのは考えられないよ!(DLCはまだ遊んでないです)
探偵撲滅に登場するお嬢様。能力的には劣るのだけど、精神がもっとも高潔で優れている立派な人。
探偵に最も相応しい能力を持ってると思うので自信を持って欲しい。
良い人というだけでキャラが立つ、探偵撲滅の面々の酷さも逆に好き。
・ねね子
お風呂に入らない、100点。
無駄毛を剃らない、100点。
排泄シーンがある、100点。
300点、優勝です!
点数付けないとか綺麗事言いましたが、このランキングだけはダントツで点数付けて書きます。
ねね子はエッチすぎる。
・JUNO
40代なのにお兄ちゃんのことが大好きなヤンデレさんな上に、大量の香水で体臭を誤魔化しているというお風呂嫌いキャラ。(※作中では香水のつけ過ぎだと言われているだけで体臭を誤魔化すだの、お風呂嫌いという設定はありません)
ハッキング技術がめっちゃくちゃすごくてリアルタイムに監視カメラとかを乗っ取るすごい人。
事象を見ると半分どころか完全に異能の領域なんだけど、特に特殊な能力はないらしいのが凄まじすぎる。
やたらと脱ぐシーンが多く、全裸を2回もスチル絵付きで披露してくれる。
その上、言及はないが、白衣を着た理系の二次元女性はお風呂に入らないことが多いという研究結果がある気がするため、彼女もお風呂に入っていない可能性が高い。
最も、彼女が登場するエピソードではガチのお風呂に入らないルンペン男性がいるため体臭が誤魔化されているという高度なトリックによってみんなは気づいていないのだ。
・リルゥ
人を馬鹿にするのも大概にしろよ! じゃあ風呂に入らないとかその辺はゲーム的都合でボカせよ!!!!
魔法…… 許せねえ……
お風呂に入らないのにそのことを示唆する描写がないならお風呂に入らせろよ!!!! お風呂に入らないことをゲーム的な都合で誤魔化すのは逃げだぞ!!!!
お風呂に入らないまま何日も激しい運動をしたらどうなるのかを描写するために目の前のキーボードがあり、テキストを入力するプログラムがあるんじゃないんですかねえ?
お風呂に入らないならそのことを描写する、誰でもできる当たり前から逃げるな!!!!
・曲
お風呂に入らずに徹夜で映像の中にある手がかりを探るシーンがあるが、そういうことを揶揄っていい雰囲気じゃないので、お風呂に入らない女性をエッチな目で見てはいけないなと反省した。
ごめんなさい。
・美ノ神みなとの正体
ベタといえばベタ(今回遊んだ50作の中ですらトリック被ってるのあるしね)なんだけど、全く気付かなかった上に演出が決まりすぎてる。
小説じゃなくてADVで魅せるトリックになっていて大好き、ADV元々好きだけどこれでまた堕ちた感がある。
度々思い出してはニヤニヤしてる。
・バラバラ殺人のかけた部位が数年越しに新鮮な状態で見つかるトリック
AI2のあまりにもなトリックだし、この作者コレ好きすぎない? という愛すべきマンネリがありつつも、僕も好きだから仕方ないね。
これだけ奇想な導入なのに本筋はハウダニットではなくホワッツダニットなのも好き。
・幽霊の正体を誤認させるくだり
自身を女性だと断定された時、咄嗟にその嘘を本当かのように振る舞う演技をする。
これはミスリードでありつつ、そのように咄嗟に女性を演じるということがそのまま犯人特定の手がかりに転換されるのは良いトリックだと思った。
ぶっちゃけ幽霊が誰かはかなり早い段階でわかってたんだけど、こういう特定のための手がかりをコメディパートに仕込むの好き。
・王美脚
双子の妹王美腕に重たい感情を向けられながらも男遊びをやめようとしない。
濃い! ただの技術者キャラなのにキャラがやたらと濃く、彼女達だけで十分スピンオフが作れそう。
双子百合だけど片方は男遊び大好きって成年漫画でも通用する設定だよ。
・Bさん
設定上、主人公とヒロイン以外の存在感は希薄なゲームなんだけど、ヒロインの幼女であるクロを教祖のように崇める成人女性というやたらと印象に残るキャラ。
流行りの言葉でいうと、ロリおねとか、おねロリな人なのかもしれない。
上記の印象的なトリックでのミスリード要員でもあるため、出番もそれなりにある。(Bさん本人ではないけど)
神田アリスも推理スル屈指の迷展開、生徒を呼び出す手紙に演劇の専門用語を書いて困惑させるキャラ。
「バラす」を専門用語と思わず使い、乱暴な暴言を吐かれたと勘違いしたことが謎の主題なのだけど、
話し言葉ならまだしも、書き言葉でそんなわけないだろ、と割とどんなトリックも心広く受け入れる派の僕もツッコミを入れてしまった。
それ以外に出番はないためどのようなキャラなのかはさっぱりわからないが、この挙動に説得力を持たせようとすると、中々にシンドそうな人になりそう。
⚫︎好きなスチル絵ベスト3
・まりながタネさんから貰ったアクセサリを真弥子に渡して膝枕されるシーン
この3人全員が経緯を全て知っているわけではないため、読者だけがここに意味を見い出せる構図の妙がたまらない。
真弥子がメインになるエピソードは設定的に難しそうだけど、もし次があるなら、このアクセサリの件に少しでも触れていただけると、それだけでもう泣いてしまいそう。
泣き言を言いながらも法条まりなであり続けることを誓うシーンでもあり、さかき傘EVEとして末長くシリーズ展開してほしい、お願い第三弾ください。
・タコリタとイナの抱擁シーン
短い作品なんだけどこのシーンが印象的すぎてすごく好きな作品になった。
女の子同士とかそういう点にはほとんど触れずに、頑張り屋さん同士という共通点だけを掘り下げるのも素晴らしい。
・いつもの三人が揃うシーン
時計仕掛けのレイラインで、いつもの三人が再び揃ってまた捜査に乗り出すところ。
紆余曲折、本当に色々あった3部作だったけど、こうして3人がまた揃ったのを見られて本当に良かったとしみじみ思った。
ネバーエンディングなこれからも続いていくエンドを象徴する大好きな一枚絵。
Ever17のこめっちょ以来、延々と作品の濃度を薄めボリュームを傘増しするために注がれるギャグシーン。
良い意味でも悪い意味でも小学生レベルのギャグで、本当に毒にも薬にもならない水のようなシーン。
パンチラインを頂点に、近作のAIシリーズでは大分抑え目になっていると思う。
ただインターネットの評判を見るとこれでも多いと感じる人が沢山いるようだ。
時計仕掛けのレイラインでかなりねっとりとホームズ役の主人公と、ワトスン役の男友達との友情が描かれていて、美少女ゲームなのに攻めてるなあと感心した。
クリア後にWikipediaを見るとこの人の名前がライターの欄にあり、非常に納得した。
この辺は好き好き分かれるんだろうけど、僕は大好物なのでもっと遊びたい。
テーマって物語を読んだ読者が感じ入るものだと普通は思うのだけど、竜騎士07さんは割と剥き出しでテーマを語るパートを作ってくれる。
ひぐらしの仲間の大切さ、うみねこの真実よりも大切なこと、幻想牢獄のカレイドスコープの女性の生きづらさ。
Twitterや、はてなブックマーク並みに男女論を一刀両断している。
・さかき傘EVE
アドベンチャーゲームにハマったきっかけなので。
第三弾だけじゃなく、四、五と末長く続いて欲しい。
大好き。
特に最早恒例となった、最後の最後にあるアレは、もう絶対やって欲しい、メドレーとかどうです?
3部作で完結が綺麗なんだろうけど、気を抜いて遊べるおちゃらけスピンオフファンディスクも遊びたい。
・死印
いや、あるから。
すすきのは飯屋や大人のお店が多い。新宿みたいだ。新宿を半分くらいの大きさにした感じ。
アイドルとかが売り子したりしてて、都会なんだな〜と思った。
札幌は、いろいろな企業が、新商品を全国に出す前に、札幌で出してみて反応を見たりするらしく、やはりいろんな新商品が置かれていた。
コンカフェで楽しめたが、コンカフェは東京よりレギュレーションが激しいというか、変なサービスは一切なかった。ちなみに、日本一すごいという噂のダークマターというコンカフェも札幌で、そっちはリスカで作ったドリンク提供で一時閉店などで話題になっていたところで、逆にすごいらしい。
札幌は、レベル高いところと新しい突飛なものが交錯するカオスでいい感じだなあって思った。
ホテルは高くて予約も一杯でなかなか泊まれないが、ニコーリフレってカプセルサウナは安くていつ行っても泊まれたので、ニコーリフレに宿泊がおすすめか。
二乗市場ってのが海鮮で有名らしいが、夏は時期じゃないのか、そこまで海鮮がうまいと思わなかった。昔、春先に函館で食べた海鮮は美味しかったのになあ。
東室蘭は、札幌(北海道の真ん中らへん)と函館(北海道の下の方)の中間地点くらいにある。
札幌と函館の中間地点は結構寂れたエリアなんだけど、登別や洞爺湖やニセコなどの温泉やキャンプやスキーで有名な場所がある。
その辺りの地域には、東室蘭という、埼玉の田舎くらいの栄え具合の街がある。東室蘭からなら、登別や洞爺湖にはバスで比較的簡単にアクセスできる。
ちなみに、東室蘭は本当に泊まるだけだったが、住むだけならギリギリ行けるかなくらいの坂ええ具合がある程度なので、東室蘭を目的に観光は微妙。
今回は登別へ。
温泉は改装中とかで入れない温泉が多かった。夏の時期はそんなもんなのかな。
入れるところもあったので、入ってみた。登別温泉は確かに一流温泉だなあとは思った。
ただ、バスでの移動に数時間とかかかるエリアなので、東室蘭以外からだときついかも。
東京理科大の基礎工学部という学部の生徒は、東京で入学式の途中に、長万部に連れていかれるという謎の制度がある。
1年間、長万部の校舎で寮生活をするらしい。ちなみに現在では基礎工学部ではなく国際デザインという学部が長万部流しにあうらしい。
そういう、変な制度があると聞いてから、一度は見てみたかった東京理科大長万部校舎。
結構小さい建物で過ごしてるんだなという感じ。東大とかの建物1つ分くらいの中で、講義があって、食事があって、体育館があって、寮があってって感じ。
駅前で有名だというカニめしを買って食べたが、う〜ん、普通の駅弁のカニめしって感じ。
ニセコはスキーで世界的に有名で、英語バリバリ通じる地方とのことだが、マジで普通の田舎だった。
外国人が土地を買いまくって、億ション立ちまくりだ!みたいな話を聞いてワクワクしていたが、景気の良さは一切ない。単なる本当の田舎。
夏はキャンプ場が有名らしい。
小樽は飯を食うだけで寄った。
飯は美味かったけど、飯屋の女主人の絡みがうざかった。
小樽の印象はこの飯屋の女主人一発で最悪になった。
富良野のラベンダー畑はyoutubeで見れるような感じまんまが広がっている。
観光客は無茶苦茶多く、噂では1日数千万円の売り上げとかってタクシーの運転手が言っていた。
まあでも、田舎は田舎って感じではある。一面ラベンダーというより、一面田んぼと水平線の向こうまで続く山々って感じ。その中にラベンダー畑がある。
旭川は、東京でいえば駒込くらいの栄え具合だった。ホテルはどこも高くて予約でいっぱいだった。星野リゾートがあるからかな?
旭山動物園は、展示頑張ってるなあと思ったが、小さめだから時間的にはすぐ終わってしまう。
夜のニュークラ(キャバクラ)では、苦学生が多くて、ビビった。旭川には塾講とかで稼げるところはないのかなあ。
旭川に、銀座があるとは、、、銀座って感じはないが、なんか、こち亀で出てくる昔の浅草みたいな素朴な通りが銀座って呼ばれてる。
男子生徒の猿のような声が聞こえてきて、微笑ましい。
こじんまりした感じ大好きだ。
女の子たちは、就職終わったばっかりらしく、弛緩した雰囲気の子たちが多かったね。
これマジ??
ニセコって駅に行って、心配になる程駅がど田舎駅そのもので、わけわからん鐘が置いてあるところが寂れた村感マシマシで。
「村役場があるじゃん、ここにいけば、流石にニセコの中心でしょ」ってニセコ村役場まで歩いて。
マジで単なる田舎で、「ニセコの億ションどこよ?」で帰ってきてしまった。
まさか、ニセコ駅ではなく、全然ニセコ駅から遠い倶知安町駅にニセコがあるってそんなあ。。。
そんなあ。。。
これトラップすぎない?すすきの駅降りたら、二条市場が呼びまくってる感じマシマシの看板群なんだけどお。
なんだよあの「海鮮ならここ!!」!みたいな案内。
トラップすぎるじゃん。
しかも、「千歳空港の佐藤水産でもなんとかなる」ってなにそれえ。空港で食べれるんなら、北海道旅行の意味ないじゃないですか、地元で最高の海鮮出してくださいよ!
>元旭川民から ラーメンで辛いってどこで食べたんだろ 濃いはあっても辛いラーメンがよくわらん
新子っていう、鳥の丸焼きに照り焼きソースかかったやつがラーメンと一緒に出てきて。
ホルモンが塩辛くって、新子も塩辛くて、ラーメンの味がしないくらい塩辛かったです。
でも、たくさんラーメン店があったから、あれは旭川ラーメンじゃなかったのかも。
旭山動物園の旭山ラーメンの方は、普通に美味しい味噌ラーメンでした。
>「北の国から」の舞台の辺りは富良野の市街地から山の中に大分入らないと行けない。