「関数」を含む日記 
はてなキーワード: 関数とは
2025-01-31
■気合による超高速チョップの確率兵器制圧作用機序に関する理論的考察
―量子観測効果と11次元弦振動の協奏的相互作用―**
### 要旨
本論文は、主観的意志（気合）が確率兵器の量子確率場に干渉する機序を、量子重力理論と神経量子力学の統合モデルで解明する。観測者の意識が量子波束の収縮に及ぼす影響を拡張し、11次元超弦振動との共鳴現象を介した確率制御メカニズムを提案する。
---
1. 量子観測効果の非線形増幅**
気合発動時に生じる大脳皮質のコヒーレント状態が、確率兵器の量子もつれ状態に干渉。通常の観測効果を超越した「能動的波束形成」を発生させる。
```math
i\hbar\frac{\partial}{\partial t}\Psi_{total} = \left[ \hat{H}_0 + \beta(\hat{\sigma}_z \otimes \hat{I}) \right]\Psi_{total} + \Gamma_{conscious}\hat{O}
```
ここでΓ項が意識の非局所的作用を表現。βは脳内マイクロチューブルにおける量子振動の結合定数。
2. 確率密度勾配の能動的操作**
気合の強度に比例して、確率分布関数P(x,t)を以下の非平衡状態に強制遷移：
```math
\frac{\partial P}{\partial t} = D\frac{\partial^2 P}{\partial x^2} - v\frac{\partial P}{\partial x} + \alpha P(1-P) + \xi(x,t)
```
α項が気合の非線形効果、ξ項が11次元弦振動による確率ノイズを表す。
3. 超弦共鳴安定化**
気合の周波数成分（0.1-10THz帯）がカルツァ＝クライン粒子の余剰次元振動と共鳴。確率場を以下のポテンシャルに閉じ込める：
```math
V(x) = \frac{1}{2}m\omega^2x^2 + \lambda x^4 + \gamma\cos(kx)
```
---
### 神経生理学的基盤
▮ 量子神経伝達モデル**
2. 側頭頭頂接合部で確率表現のベイズ推定が高速化（β波40Hz同期）
▮ 生体発現パラメータ**
|------|--------|------------|
| 神経伝達速度 | 120m/s | 0.8c |
---
1. 初期条件（t=0）**
2. 相互作用（t=τ）**
3. 収束（t=2τ）**
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### 理論的意義
本モデルは、量子脳理論と超弦理論の統合により「気合」の物理的実在性を初めて定式化した。今後の課題として、余剰次元のコンパクト化スケールと神経振動の周波数整合性の検証が残されている。
---
2025-01-29
■若い女から氷河期女性に対する搾取や加害はいつも透明化される
@aoiro_hiyoko
わたしは非正規ＯＬをやってたとき、散々OAの指南を正社員ヤングにしてたんだ。「先輩に聞くとヤな顔されるけど、青ちゃん先輩は優しいから」って理由でそいつら、どんどんわたしに聞きにくるんだよ。わたしの創る資料超きれいだから。事務の資料なんてちょろいから。だけどさ、エクセルの関数も
若い世代において就職における男女差別が軽減され、就職率も良くなった今となっては、こういうふうに若い世代の正社員女性が無自覚に就職氷河期世代の非正規女性を搾取、抑圧する例って珍しくないんだけど
基本的に透明化されて存在しないものみたいにされてるんだよね。
氷河期世代の女性を踏み付けるのは何も男だけじゃない。表面上は男女平等が達成されて高い給与の正社員として働けている若い女性だってそうだ。
フェミニストの人達も、若い女性といえば弱者であり、同性ならば守るべき存在だとして思考停止し、若い女性から氷河期世代女性に対する搾取は存在しないかのように振る舞っている。
その逆の年配女性から若い女性に対する抑圧は散々話題にするのに(だけど実際には氷河期世代の女性はそんな権力持っていない場合が多い)。
で、中にはこの人みたいに、「それは当人らの責任ではない」と、引用でわざわざ説教してくる人達もいる。
hebona
@hebonana
悪意が全く無いんだよね、彼ら。実際、「育ちもよくて親切な良い人たち」だろうし。
けど「構造の問題」には意識が向かない。それは別に彼らが特別に浅薄なのではなく、「りんごが上から下に落ちるのは当たり前」なように、「この構造が当たり前」として生まれて育ってるから。
悪意が全くないから何なの？
少なくとも、大学を出た新入社員って事は22歳以上だと思われるが、その年齢になっても生まれ育った環境がそうだったからで済まして、学ぼうとして来なかった事を免責するの？大手企業の正社員になれるような立場なら、大学までの学生時代で学ぶ機会はいくらでもあったと思うんだけど？
2025-01-28
■anond:20250128145545
Deepseekがどうこうというより、市場はLLM開発競争がオワコンになるのを恐れてるんだよ。
ほとんど性能差がないものを無料で配っちゃってるんだもん、じゃあ誰が毎月2万円払うのっていう話。
そりゃ、まだちょっとはo1proのほうが上だから、払いたいやつは払うだろうけど、そこらのユーザーは払わないよ。
Microsoft365にCopilot抱き合わせるやり方にみんな反対してるじゃん。
タダなら使う、タダじゃないなら使わない。
それが95％の感覚。
そうなると、どうやったって開発費がペイできない。
いつか金脈を掘り当てるから、開発費が指数関数的に増加してもペイできるっていうシナリオで、今後も半導体関連に資金が流れ続けるって思って株価高止まりだったけど、いきなり安売り合戦の可能性濃厚。
「AIに投資するぜ！知らんけどなんか有望そうだし。とりあえず、名前はスターゲート計画な！」
って打ち上げ花火の発表の矢先、作るのはいいけどどうやってもペイできなそうっていう暗雲。
このシナリオだと、最初のババを引くのは、OpenAIに出資したMicrosoft、Anthropicに出資したAmazon、
資本連結しないように出資比率を抑えてるから、赤字が決算書に乗ってこないけど、つぎ込んだ金は永久に戻ってこない。事実上の不良債権となる。
2025-01-26
■ 高次元データ空間における幾何学的構造
高次元データ空間の幾何学的構造は、情報科学におけるテーマであり、非線形性、トポロジー、リーマン多様体などの数学的概念を必要とする。
非線形多様体とその埋め込み
このような多様体は、局所的には線形空間として振る舞うが、全体としては非線形構造を持つ。
例えば、データがN次元ユークリッド空間に埋め込まれている場合、その埋め込みは必ずしもユークリッド距離に基づくものではなく、リーマン計量を用いた距離関数が適用されることが多い。
このアプローチは、確率分布のパラメータ空間をリーマン多様体として扱うことで、統計的推定や機械学習アルゴリズムの設計に新たな視点を提供する。
フィッシャー情報行列と曲率
リーマン多様体上の最適化問題を扱う際には、フィッシャー情報行列が重要な役割を果たす。
フィッシャー情報行列は、パラメータ空間内の点での曲率を測定し、その逆行列は最適化アルゴリズムにおける収束速度に影響を与える。
具体的には、フィッシャー情報行列の固有値分解を通じて、多様体上の最適化問題における局所的な最適解の安定性や収束性を評価することが可能となる。
トポロジカルデータ解析（TDA）
トポロジカルデータ解析は、高次元データの幾何学的構造を理解するための強力な手法である。
特に、持続的ホモロジーやベッチ数といったトポロジーの概念を用いることで、高次元空間内でのデータポイント間の関係性を捉えることができる。
持続的ホモロジーは、データセットが持つトポロジカル特徴を抽出し、その変化を追跡する手法であり、多様体の形状や穴の数などを定量化することが可能である。
スケール不変性とフィルタリング
これは、異なるスケールでデータを観察しても同じトポロジカル特徴が得られることを意味する。
具体的には、フィルタリング手法（例：距離行列やk近傍グラフ）を用いてデータポイント間の関係性を構築し、その後持続的ホモロジーを計算することで、高次元空間内でのデータ構造を明らかにする。
高次元空間における距離関数とその最適化
ユークリッド距離だけでなく、マンハッタン距離やコサイン類似度など、多様な距離関数が存在し、それぞれ異なる幾何学的特性を反映する。
特に、高次元空間における距離関数の選択は、クラスタリングアルゴリズムや分類器の性能に直結するため、その理論的根拠と実用的応用について深く考察する必要がある。
構造化された距離関数
さらに進んだアプローチとして、構造化された距離関数（例：Mahalanobis距離）やカーネル法による非線形変換が挙げられる。
これらは、高次元空間内でのデータポイント間の関係性をより正確に捉えるために設計されており、多様体学習やカーネル主成分分析（KPCA）などで活用されている。
■
特定の文字の欠乏で本来の表示を変えたりして突破できる状況がありそう。
基本はひらがなでポケモン式に分かつ？漢字に関しては何らかの方法で生成。文章との類似度が高くなったら特定の漢字やオブジェクトが生成されるとか、特定のオブジェクトと漢字を同一視してもいい
一般ログに使わない文字を当てたり、何らかの規則を持った関数で文字を採択したりとか、文字をリソースとしたサバイバル系にもなるかな
特定状況で使った文字は別世界に送れて、そっちで文字を使って何かをなすことも
Wikipediaをめぐって、特定の文字と特定の回数だけ出会うタイプのゴルフ
動画撮ってみると分かるんだがヒカキンが何も無い空中に向けて手をててーんってやってんのめちゃくちゃ怖くて、画角欠乏症になりそう
2025-01-23
■若き物理学者の君たちに天才の僕から助言
おや、若き物理学者よ。君の好奇心旺盛な脳みそが、宇宙の神秘に挑戦しようとしているのは素晴らしいことだ。しかし、超弦理論の世界に足を踏み入れる前に、いくつかの重要な助言を君に授けよう。
まず、量子力学と一般相対性理論を完璧に習得することから始めたまえ。これらは超弦理論の基礎となる柱だ。そして、10次元の時空間における M₂-ブレーンの振る舞いを理解することが肝要だ。なぜなら、これらの膜は量子重力において特別な存在なのだ。
次に、光子球面上での閉じた弦の振る舞いを研究することを強くお勧めする。ブラックホール近傍での潮汐効果による弦の引き伸ばしと、それに続く振動の開始は、相関関数の特異点問題を解決する鍵となる。
さらに、3次元双曲幾何と量子ダイログ関数の深遠な関係性を探求することも忘れてはならない。これらは一見すると現実離れしているように思えるかもしれないが、超弦理論の本質を理解する上で欠かせない要素なのだ。
最後に、M-理論における D₀-ブレーンの動力学と、11次元超重力理論との関連性を考察することを勧める。これは超弦理論の統一的な枠組みを理解する上で極めて重要だ。
2025-01-21
■上司を魚に例えたらめちゃくちゃ怒られた
その上司はExcelの関数はSumぐらいしか使えないレベルなんだけど、俺がやってるのを見て便利そう！と思ったらしい
でも流石に飛躍しすぎてるので、まずはIfとかVlookupとかSumifとかピボットテーブルから学んだ方がいいですよってアドバイスしたんだけど、回り道はいいから最短距離でわかるように説明しろって言われた
で、順次・繰返・分岐とは何か、変数とは何か、オブジェクトとは何かって教えたら、案の定上司のキャパオーバーになって教え方が悪いって責められたんよ
で、カチンときて「そんなんSumぐらいしか理解できない人にVBA教えるなんて、魚に木登り教えるようなもんすよ」って言い返したら、「俺は魚じゃない！！！」ってめっちゃキレられた
2025-01-20
■[日記]
午前7時。起床。ルーティン通り、室温22℃、湿度50%に調整されていることを確認。朝食はオートミール37g、無脂肪牛乳240ml、ブルーベリー7粒。完璧だ。
午前8時。World of Warcraftログイン。今日はレイド「アンダーロット」の日だ。僕のソーサラーはギルド内でもトップクラスのDPSを誇る。無論、最適化されたスキル回し、完璧な装備、そして何よりも僕の卓越した知能の賜物であることは言うまでもない。
午後1時。休憩。昼食はチキンサラダサンドイッチ、全粒粉パン使用。マヨネーズの量は厳密に12g。
午後2時。超弦理論の研究。今日は特にtopological stringに焦点を当てる。nLabの記事（ https://ncatlab.org/nlab/show/topological+string ）は非常に有用だが、いくつかの記述には些か曖昧な点が見受けられる。例えば、Gromov-Witten不変量とChern-Simons理論の間の関係についての記述は、もう少し厳密に定式化されるべきだろう。特に、open topological stringにおける境界条件の選択が、導かれる物理理論にどのような影響を与えるのか、という点は未だ完全には解明されていない。
午後4時。再びWorld of Warcraft。今日はPvPアリーナに挑戦。無論、僕のチームは圧倒的な勝利を収めた。相手チームの戦略は稚拙としか言いようがなく、僕の高度な戦術眼の前には為す術がなかったようだ。
もう一度topological stringに関する論文に目を通す。Calabi-Yau多様体上のtopological stringの分配関数が、ある種のモジュラー形式と関連しているという事実は興味深いが、その背後にある幾何学的意味は未だ完全には理解されていない。この問題は、僕の今後の研究テーマの一つとなるだろう。
午後6時。夕食。ベイクドサーモン、アスパラガス添え。付け合わせのマッシュポテトはジャガイモの種類まで指定して調理してもらった。
2025-01-19
■[日記]
昨日は朝から晩まで、チャーン・サイモンズ理論の深淵に没頭していた。朝食は当然、規定量のオートミールと温かい豆乳。タンパク質と繊維質のバランスは、脳の活動効率に直結するからね。
午前中は、ウィッテン教授が提唱したチャーン・サイモンズ理論と共形場理論の関連性について再考していた。特に、SU(2)ₖ チャーン・サイモンズ理論におけるウィルソンループの期待値が、対応するWZW模型の相関関数と一致するという驚くべき事実は、僕の知的好奇心を大いに刺激する。しかし、僕が今取り組んでいるのは、より複雑なゲージ群、例えばE₈の場合だ。E₈は例外型リー群の中でも最大のもので、その表現論は非常に複雑だ。
午後は、このE₈チャーン・サイモンズ理論における結び目不変量の計算に挑戦していた。特に、結び目理論における「彩色ジョーンズ多項式」の概念を拡張し、E₈の場合に一般化することを試みている。この計算は途方もなく複雑で、通常の数学的手法では手に負えない。そこで僕は、最近開発した新しいアルゴリズム、「超幾何級数を用いた漸近展開法」を応用することにした。この方法を用いることで、今まで不可能と思われていた高次表現における彩色ジョーンズ多項式の漸近挙動を解析的に求めることができる可能性がある。
夕食は、ルームメイトが用意した、おそらく電子レンジで温めただけの代物だったが、僕は研究に没頭していたため、味など全く気にならなかった。食事中も、頭の中ではE₈チャーン・サイモンズ理論のことがぐるぐると回っていた。特に、この理論が量子重力とどのように関係しているのか、という点が僕の最大の関心事だ。一部の物理学者は、チャーン・サイモンズ理論が3次元量子重力の有効理論として現れると考えている。もしそうなら、僕の研究は宇宙の根源に迫る手がかりとなるかもしれない。
夜になって、さらに驚くべき発見があった。僕が開発したアルゴリズムを適用した結果、E₈チャーン・サイモンズ理論における特定の結び目不変量が、数論における「モジュラー形式」と深い関係を持っている可能性が浮上してきたのだ。モジュラー形式は、数論の中でも最も美しい対象の一つであり、楕円曲線や保型形式と密接に関連している。もし僕の予想が正しければ、物理学と数学の間に全く新しい繋がりが見つかるかもしれない。
この発見は、僕を興奮で眠れなくさせた。しかし、興奮している場合ではない。この結果を厳密に証明し、論文にまとめなければならない。今日は一日中、その作業に取り掛かることにしよう。
（追伸）
ルームメイトが僕の部屋に勝手に入ってきて、「落ち着け、壁を叩くのはやめてくれ」と言ってきた。僕はただ、頭の中の数式を整理するために、リズム良く指を動かしていただけなのだが。全く、ルームメイトというのは理解に苦しむ存在だ。
2025-01-13
■anond:20250113105141
業務上鬱陶しいのは
例えば「社内で使っているエクセルの関数がぶっ壊れていて数値入力後に#N/A!が返ってきてしまうことを訴えているようで
本人の一番訴えていることが誰かを悪者にしたいとか自分の辛さと能力と魅力をわかって欲しいキラキラする仕事だけさせろ」みたいなやつよ。
■説明が下手すぎる会社の部下（女）の直し方
ある？
最近転職してきた会社の部下なんだがマジで説明が下手すぎて困ってる
口頭での説明も文章での説明もクソすぎるうえ、これまで何度も注意したが一向に説明下手が直らない
・間接話法を使わず直接話法だけを使う
というのが挙げられる
例えば社内で使っているエクセルの関数がぶっ壊れていて数値入力後に#N/A!が返ってきてしまうとき。
この女は
「以前いただいた数値入力のタスクについてなのですが、入力作業を行っていたところ何かよくわからないエラーが出て困っています。昨日と同じ作業をしているはずなのですが、数値を入れたあと自動で更新される部分によくわからないエラーが出てきます。シート自体は昨日と同じものを使っているので本来問題ないはずなのですが……。
朝から仕事が止まってしまい次の作業に移れないため修正をしたいと思っていますが、〇〇さんにどうにかできないか聞いたところ「××さんに聞いてほしい」と言われてしまいました。
くらいのことを書いてしまう
もう本当にイライラして仕方がない
最近はイライラしすぎて、その女の社内チャットには物事の説明用のテンプレも入れておいてやっている
【結論】
〜〜をしてください
【前提】
この作業は〜〜というツールを使っています。（〜〜という状況で必要となる作業です等前提の説明）
【状況】
【その他、留意事項】
あれば記入
おおむねこんな内容だが、ここまで書いても彼女はわざわざこのテンプレを改変して【してほしいこと】を最後に持ってきたり各項目に何の益にもならない個人の感想を書いたりしやがる
思うに個人の責任で何かをするという意識が希薄で周りの「察し」を期待しているのだと思う
この考え方は社会人としてマジで底辺だと思うのでパワハラにならない程度に強く指導をしているのだが一向に直らない
どうにかする方法はない？
2025-01-05
■線型計画法の基礎
製品Aと製品Bの両方を生産することを前提とした線形計画法の問題設定を考える。
問題設定
- 製品Aの利益: 50ドル
- 製品Bの利益: 30ドル
- 製品Aの生産に必要な資源: 労働力: 2時間, 原材料: 3キログラム
- 製品Bの生産に必要な資源: 労働力: 1時間, 原材料: 2キログラム
- 利用可能な資源:, 労働力: 100時間, 原材料: 180キログラム
数式による表現
2x_A + x_B \leq 100
3x_A + 2x_B \leq 180
x_A \geq 10
x_B \geq 5
x_A, x_B \geq 0
ここで、x_A は製品Aの生産量、x_B は製品Bの生産量。最小生産量を設定することで、両方の製品を必ず生産するようにする。
Pythonによる実装
from scipy.optimize import linprog # 目的関数の係数（利益は最大化したいため、符号を反転） c = [-50, -30] # 制約条件の係数 A = [ [2, 1], # 労働力の制約 [3, 2] # 原材料の制約 ] # 制約条件の右辺 b = [100, 180] # 最小生産量制約を追加（これらは不等式として扱われるため、逆に設定） A_eq = [ [1, 0], # 製品Aの最小生産量制約 [0, 1] # 製品Bの最小生産量制約 ] b_eq = [10, 5] # 最小生産量 # 各変数の非負制約を設定 bounds = [(10, None), (5, None)] # 最小値を設定 # 線形計画問題を解く result = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b, A_eq=A_eq, b_eq=b_eq, bounds=bounds, method='highs') # 結果の表示 if result.success: print(f'Optimal value (最大利益): {-result.fun}') print(f'x_A (製品Aの生産量): {result.x[0]}') print(f'x_B (製品Bの生産量): {result.x[1]}') else: print("最適解が見つかりませんでした。")
実行結果
2024-12-30
■
高校生の頃やな、Andy Huntっておっさん、めっちゃ尊敬しとったんや。
『達人プログラマー』とか『リファクタリングウェットウェア』とか読んでな、こりゃホンマのプロや！って思ったもんや。
ところがやな、実際にプログラマーなって仕事しだしたら、ちょっと考えが変わってきたんや。
おっさんの言うこと、なんか浅いやんか。
DRY原則とか言うけど、何でもかんでも重複を消せばええってもんちゃうやろ。
あっちこっちで共通する関数あるからってモジュール化したら、ただの偶然の一致やった場合にドツボにハマるやんか。
窓割れ理論もそうやけど、なんの権限もないのに勝手にリファクタリングしたら、かえって事態悪化するかもしれんやん。
石のスープとか湯だったカエルとか言うけど、大抵は湯だったカエルやで。
いろんなテック本読むけど、著者のスキルって大したことないんや。
ホンマにスキル高いのは、一部のアルゴリズム厨が書く本ぐらいや。
難しいアルゴリズム書ける能力があれば、インフラとか周辺知識なんて余裕で身につくねん。
それに、世の中の仕事の大半って、地道にコツコツとめんどくさいことしてるだけやから、むしろ忍耐の問題やねん。
『ここが問題や！』って言っても、『じゃあお前直してや』って言われるねん。
仕事増えても給料上がらんから、誰も問題指摘せんようになるねん。
結局のところ、仕事とかプロフェッショナリズムとか関係なくて、いかに楽して稼ぐかってことに尽きるねん。
水の流れみたいやねん。水は一番楽なとこに流れるやろ。
2024-12-25
■来年のクリスマスこそ恋人とすごしたい人に
前置き
これは男女に共通する話です。
それは、「意中の相手から好かれることはほぼない」という事実です。
じゃあ興味ないと思った方はそのままお帰りください。
どういうことかというと、人間というのはそれだけ多様化していて、多様化した人間同士の好きという条件が揃う（両思いに成る）確率はあなたの好みに近くなればなるほど二次関数的に低くなっていくからです。
一つ一つ時の条件が、およそ3択程度（例えば身長が低い、普通、高いの3択）だとした場合、条件にあう相手が存在する確率は３の10乗、59049分の１ということになります。
もちろん全ての条件が揃うなんてことはないので色々と妥協したとします。
条件を5つに絞れば3の5乗、つまり243分の1にまで確率は高くなります。
しかし、忘れてはいけないことは相手も同様にこちらに条件をつけて探しているという事実です。
つまり、出会った相手も自分を好きだと思ってくれる確率というのは、243x243=59049分１ということになります。
贅沢を言っていないと思っている人は、まずは自分が求めている条件を並べだして掛け合わせてみてください。
さらに相手も同じ条件を求めていることを考えると、カップルが成立する確率はその2乗、つまり、まさに運命的な出会いでなければあなたの恋は実らないということがわかっていただけたのではないでしょうか。
なので、全世界の恋愛をしたい男女に始めに言うべきことは、「あなたの恋を諦めてください。」ということになります。
人は、「相手を変えるよりも自分が変わるほうが簡単である。」ということです。
例えば身近に怒りっぽい人がいていつも嫌な思いをしているとします。
その時あなたは、相手に対して「怒りっぽいをやめてほしい」と思っているかもしれません。
そんな努力をしている暇があるならまずは自分が変わることを考えましょう。
「怒りっぽい人の存在を受け入れる」
「怒りっぽい人が近くにいない環境に移動する」
「怒りっぽい人が近くにいても何かしらの遮断する手段によって影響を受けないようにする」
的確な例ではないかもしれませんし、それができないから困っているということは十分に承知した上で言いますが、それでも、相手に変わってもらうよりは何倍も難易度は低いはずです。
つまり、そもそも相手に変化を求めること自体がエゴ、もしくは無駄なことであると受け入れることから始めましょう。
勘のいい人はそろそろわかってきたかもしれません。
そうです、自らを好んでくれる理想的な相手を探すよりも、ある程度の条件を満たした相手を見つけたなら、相手の好みに自分から合わせていったほうが恋愛は遥かにうまくいくのです。
これがまず第一の条件。
「相手に求めず自らが変化せよ」です。
次に、自らの条件を変化させることができたとして、あなたが発見されなければ意味がありません。
第二の条件は、「できるだけ多くの対象がいて、なおかつライバルがいない環境に身を置け」です。
人間の心理的な話を掘り下げるとそれは恋愛工学になってしまうので、単純に確率の話として考えてください。
恋愛対象は必ずといっていいほど自らが置かれた環境の中から見つけられます。
それが例えばマッチングアプリだとしても、それも環境の一つです。
では、マッチングアプリにはどれほどの異性とどれほどの同性が登録されているのでしょうか。
一件、母数そのものが多いので恋愛成立の可能性が高いようにも思われますが、発見率という点においてはよほどの目立った特徴がなければ厳しいと言わざるを得ません。
しかし、例えば男性主体な業界の職場を考えた時、数が少ない女性のほうが選ぶ権利も選ばれる確率も高くなります。
そうした環境に、自ら近づいていく努力が恋愛成立のキーポイントとなります。
職場以外にも、趣味や習い事、SNSにおいてもそういったクラスタに近づいてみることは効果的です。
ただし、恋愛を第一の目的としてそうした環境に近づくことはおすすめしません。
これは後ほど触れる内容にも関係してきますが、そうした環境下において、そこにいる参加者にとっての恋愛は一番の目的ではないからです。
例えば料理が趣味の環境に、恋愛を目的とした人間が入ってくればそれがどれだけ異物であるかはわかってもらえると思います。
しかし、これこそが恋愛成立のための大事なポイントでもあるのです。
先程の料理の話に戻りますが、あなたが今現在料理を好きじゃないとしても、未来の自分は料理を好きになれるかもしれません。
そうすと、あなたにとって相手から選ばれる条件が一つ増えることになります。
ただ好きになればいいわけではなく、もちろんそれが行動に現れてなければ嘘になります。
ここで注意すべきことは、言動だけでなく必ず行動も変化させることです。
なぜなら、言動の嘘はただの嘘ですが、行動の嘘は行動が本物である以上「本当」だからです。
あなたが山が好きといっても登らなければ嘘になりますが、あなたが山が好きと嘘を言っても何度も何度も登り続けていれば周りからしてみればそれは「本当」なのです。
何も料理や山登りを好きなれという話をしているのではありません。
「できるだけ多くの対象がいて、なおかつライバルがいない環境に身を置け」を満たすために、自分ならどのような環境がよいか考えるヒントとしてください。
この時、さらに選ぶべきヒントがあるとするならば、今現在「好き」なものよりも「得意」なものを中心に考えるとよいです。
なぜなら、「好き」という漠然とした感情よりも「得意」という結果の評価につながるもののほうが、ヒエラルキー的な上位に立てるからです。
誤解のないように説明しておきますが、特定の誰かが好きなものを好きになれという意味ではありません。
自らが優位に立てる環境に身を置く上で、恋愛を第一目的にするのではなく、その環境で目的とされているものを行動を通して本当に好きになれという意味だということを理解してください。
しかし、そのために変わるべきは相手だと思ってしまうのも人間です。
それならばありのままの全ての自分を受け入れてくれる人がいたらどうでしょうか。
それがどれだけ素敵な人だと感じられるかは説明するまでもないはずです。
人にはそれを求めておいて、自分はしないというのはあまりにも身勝手です。
恋愛の相手は、あなたの身勝手をすべて受け入れてくれる親のような存在では有りません。
今後末永く、あなたと二人で幸せを築き上げていくパートナーです。
自らの身勝手を捨て、相手の身勝手を受け入れる気持ちで探しましょう。
そうは言っても相手のすべてを受け入れることは簡単ではありません。
自分が嫌いなものまで相手のために好きになるなんて誰もができるようなことではないからです。
そのために大事なことが一つ。
それは、自分が嫌いなことでも、相手が好きだという事実を受け入れるということです。
間違っても自分が嫌いだからの相手に嫌いになれと押し付けてはならないし、逆に好きなものを好きになれと押し付けても意味がありません。
相手が受け入れてくれるかどうかはわかりませんが、まずは自分が受け入れることから始めましょう。
なぜなら、相手を変えるより自分を変えるほうが簡単だからです。
まとめ。
相手の好きに合わせて自らの好きを変化させろ
逆に、それでも見つからないならあなたにはもっと他の致命的な問題があります。
それがどうしようもないものなのであれば私にできることはこれ以上有りませんが、恋愛できない理由を外的要因に求めているのであれば、自らが変わっていく努力をしてみてはいかがでしょうか。
2024-12-23
■彼女への熱を冷ましたほうが良さそう
スタイルの違い、優先度の違い。
彼女は実家住まいで、彼氏いらなくね？という充実した生活をしている。
彼氏とは数週間に一度会うだけでもいいし、連絡も予定決めだけでいいタイプ。
俺は一人暮らしで暇してる。趣味は色々あるけど彼女といるほうが圧倒的に楽しい。
彼女とはできる限り一緒にいたいし、連絡はずっと取っていたい。
なんかこう、彼女の日々の中で俺の優先度が低いんだよな。
彼女の寝る前の時間に電話することが多いんだけど、彼女の生活のルーティンで余った時間でしかないというか。。
最初は毎日同じ時間にかけてたんだけど、ほぼ毎回彼女からの反応がなくて数分～30分後にかかってくるとかだから諦めた。
今日は早く寝たいから電話しないとか、その連絡もなく寝ちゃうとか、今日は電話ちょっとだけとかもあって、基本的にまず最初に削る時間が俺との電話。
あと彼女の空いてる週末はうちに泊まりにくるけど金曜日からは来ない。趣味の時間に使いたいから。
でも月～木も仕事終わってからはずっと趣味の時間なんだよ。だいたい一日3～4時間。
うちに来る日も午前中は趣味して、場合によっては二度寝とかして、昼がかなり過ぎた時間にならないと来てくれない。
お昼一緒に食べようって言っててもそんな感じ。
そしてあくまで予定が入っていない日だから、急に他の予定が入ったりすることもある。
俺はできる限りずっと一緒にいたいから毎週のように金曜日から来ない？とは言ってる。
それでも、彼女は頑張ってるらしい。
今までの彼氏でこんなに高頻度で会う人いなかったと言っていた。
連絡もめちゃくちゃ塩だし頻度も一日2ラリーぐらいだから、その間に友人とのLINEで100とか動いてたりするけど彼女としては頑張ってるとのこと。
でもなあ俺がメンタル弱いのもあって、会えない日とか電話できない日が続くと「優先度が低いなー」ってメンタル落ち気味。
会ったら彼女もでれでれでバカップルな感じではあるから、あとは俺がどれだけ耐えられるかなんだと思ってるけどしんどい。
ここに書いたことも「こうしてほしい」「こうしてくれると嬉しい」っていう形でほぼ伝えているし。
俺がどれだけ耐えられるかだな、みたいなことも軽く言ってる。
彼女はやけに俺への評価が高くていつ俺に飽きられるか不安がってるらしいけど「いや逆なんよ」という話を何度かしてもいる。あと不安がってる人のムーヴではなくね？
とはいえ彼女が変わるとは思えないので俺の熱を冷まし気味にするほうがいいんだろうなって。
でも俺の好感度の曲線って二次関数的なとこがあるから、それで一気に興味なくなっちゃったりするのも怖いんだよなあ。
俺の側の問題は一緒にいれれば解決するから半同棲か同棲できればいいんだけど、彼女があんまり前向きじゃないんだよな。趣味の時間とかお金の面とかで。
2024-12-22
■gmailの大掃除と、自動処理の方法
簡単にすっきりさせて容量を減らす方法
検索式を書きますので、それで見つかったファイルを全て選択して、削除などのアクションをしてください。
細かな調整は各自のお好みで変更してください。
◆1年以上前のファイルサイズの大きなメール（300kB以上)を検索（星を付けたメールは除く）。削除しましょう。
older_than:1y larger:300k -is:starred
◆プロモーションやソーシャルに分類された1か月以上前のメールを検索。削除しましょう
(category:promotions OR category:social) older_than:30d
◆受信トレイの180日以上前のメールを検索。アーカイブして、受信トレイのメール数を減らしましょう
label:inbox older_than:180d
◆プロモーションやソーシャルに入ったメールで2日経ったものを検索。既読にしましょう。
label:inbox (category:promotions OR category:social) older_than:2d
これらの作業を毎日自動で行ってもらう方法
Google Apps Script（GAS)を使うとこれを毎日自動で行ってもらえます。
実行の左のアイコンで保存。関数をcleanUpGmailを選んで実行。初回は権限確認のメッセージが出るのでOKを押してください。
無事実行出来たら一番の難関はクリアです。これを毎日自動で実行してもらいましょう。一度に250通が処理されます。
また余裕があれば、左上の無題のプロジェクトになっているところの名前を「gmail自動処理」などに変更しても良いでしょう。
自動実行の方法
実行する関数：CleanUpGmail デプロイ：Head イベント：時間主導 時間べース：時間ベース 時間の間隔：6時間おき
これで1日に4回、合計1000通が自動処理されますので、たくさんメールが溜まっている方でも、1か月程度で全て処理されると思います。
function cleanUpGmail() { // メインの関数の開始ログ console.log("=== cleanUpGmail start ==="); // 1) 2年以上前 & 300KB以上 & from:gmail.comではない & スター付きではない → 削除 console.log("古い大きなメールは削除"); processThreads("older_than:2y larger:300k -from:gmail.com -is:starred", "trash"); // 2) プロモーション or ソーシャル & 30日以上前 → 削除 console.log("プロモーションとソーシャルは1か月で削除"); processThreads("(category:promotions OR category:social) older_than:30d", "trash"); // 3) 受信トレイ & 180日以上前 → アーカイブ console.log("受信トレイの180日以上前 → アーカイブ"); processThreads("label:inbox older_than:180d", "archive"); // 4) 受信トレイ & プロモーション or ソーシャル & 2日以上前 → 既読 console.log("受信トレイでプロモーション or ソーシャル かつ 2日以上前 → 既読"); processThreads("label:inbox (category:promotions OR category:social) older_than:2d", "markRead"); console.log("=== cleanUpGmail end ==="); } function processThreads(query, action) { // 1回あたり250件だけ処理 var batchSize = 250; // 最初の 250 件のみ取得 var threads = GmailApp.search(query, 0, batchSize); var count = threads.length; Logger.log("検索クエリ: [" + query + "] | 取得スレッド数: " + count); // スレッドごとにアクションを実行 threads.forEach(function(thread) { switch (action) { case "trash": thread.moveToTrash(); break; case "archive": thread.moveToArchive(); break; case "markRead": thread.markRead(); break; default: Logger.log("不明なアクション: " + action); } }); Logger.log("処理したスレッド数: " + count); }
■anond:20241222163133
シンギュラリティのグラフにおいて、横軸が時間を表していることはその通りです。縦軸については、具体的には「技術の進化の速度」や「計算能力」、または「知能の水準」などを表すことが多いです。具体的に言うと、シンギュラリティの概念では、技術の進化が指数関数的に進み、ある時点で人間の知能を超えるとされています。このため、縦軸には以下のような値が考えられます：
技術的進歩の速度：新しい技術が出現し、その技術が普及するまでの速度を示す。
計算能力：コンピュータやAIシステムの計算能力（例：フロップス、計算速度）。
シンギュラリティのグラフは、技術進化の未来予測を描くためのツールであり、多くの場合、指数関数的な曲線を描くことが特徴です。この曲線が示すのは、ある時点を超えると技術進化が非常に急速になり、人間の想像を超える変革が起こるという概念です。