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はてなキーワード: Timeとは
AI開発の分野だと推論のことをtest timeというのが紛らわしすぎる
推論は推論(Inference)と呼んでほしいなあ。predictでもいいけど。
NVDAのCEOがTest-time computeがどーたらこーたら言っていたのは、推論処理のことであって、
deepseek とかで深く考える推論が性能にいい影響を与えていると。
そして、深く推論するにはたくさん処理しないといけないから、GPUがもっとたくさん売れるという意味だ。
まず、「test time」っていうのは、機械学習のワークフローの中でモデルを評価するフェーズを指す言葉として元々使われてたんだ。モデルをトレーニングした後、「訓練データ（training data）」とは別の「テストデータ（test data）」を使って性能を測る。この「テストするタイミング」を「test time」と呼ぶのが自然に定着した感じ。 で、推論（inference）の話が出てくるんだけど、モデルが実世界で使われるとき、つまり「予測（prediction）」や「推論」を行うタイミングが、まさにこの「test time」と重なることが多いんだよね。訓練が終わったモデルに新しいデータ（未知の入力）を入れて結果を出すフェーズだから、「test time」に推論が含まれるってわけ。たとえば、画像認識モデルが「これは猫だよ」って判断する瞬間は、訓練済みモデルを使った「テスト」の一種とも言える。 でもさ、君の言う通り紛らわしいのは間違いない。特に「テスト」って聞くと、開発中の評価ステップを想像しちゃうけど、実際には本番環境での推論（リアルタイムで予測を出す場面）も「test time」って言っちゃうことがあって、ニュアンスが混ざりがち。研究者やエンジニアによっては「inference time」とか「prediction time」って明確に分けて呼ぶ人もいるよ。たとえば、論文とかドキュメントだと「inference latency」（推論の遅延）みたいな表現で「test time」と区別してる場合もある。
と、いうことで。
https://grok.com/share/bGVnYWN5_301b0cb5-5668-4ae6-9228-a5a627776910
健司は妹の真希に尋ねながら、Targetのショッピングカートを押していた。アメリカ西海岸の明るい日差しが窓から差し込み、広々とした店内を照らしていた。
「うーん、お土産にチョコレートとか買いたいかな。あと、日本じゃ手に入らないスナックとか」
真希は興味津々で商品棚を眺めていた。東京での日常から離れ、兄の暮らすアメリカを訪れるのは初めてだった。
「あっちのコーナーにお菓子が置いてあるよ。行ってみよう」
健司がカートを向け直したその時だった。
振り返ると、白人の男性が妻と10歳くらいの息子を連れて近づいてきた。
「Oh, Mike! Good to see you here.」
「This is my sister, Maki. She's visiting from Tokyo.」
「Nice to meet you! I'm Mike, I work with your brother. This is my wife Sarah and our son Tommy.」
「Nice to meet you too...」
「So, are you enjoying your time in America? Is this your first visit during school break?」
真希は一瞬混乱した表情を見せたが、何と答えるべきか迷っていた。健司が状況を察して助け舟を出そうとした時、トミーが口を挟んだ。
「Mom, she looks like the anime characters I watch! But smaller!」
サラは息子の発言に顔を赤らめ、「Tommy!」と小声で叱った。
「So, um... what grade are you in? Middle school?」
真希は困惑した表情で健司を見た。健司は軽く咳払いをして説明した。
「Actually, Maki is 26. She works for a marketing company in Tokyo.」
「Oh my god, I'm so sorry! I didn't mean to... You just look so young!」
サラは慌てて謝った。マイクも頭を掻きながら申し訳なさそうな表情を浮かべた。
「Yeah, totally my bad. Japanese genes must be amazing for preserving youth!」
「But she's like, super tiny! Like a kid!」
「Tommy!」今度はマイクとサラが同時に息子を制した。二人の顔は真っ青になり、その場の空気は凍りついた。
真希は何と言っていいか分からず、ただ微笑むしかなかった。健司は状況を和らげようと笑いながら言った。
「It's okay, really. She gets that a lot, even in Japan. Actually, it's considered a compliment to look young in our culture.」
サラは安堵の表情を浮かべながらも、まだ恥ずかしそうだった。
「Still, I should have asked properly. Would you like to join us for coffee sometime during your stay? I'd love to hear about Tokyo.」
「Yes, I would like that. Thank you.」
その後、二組は別れ際の挨拶を交わした。マイク一家が去った後、真希はため息をついた。
「私、そんなに子供に見える？」
「気にするなって。向こうの方が恥ずかしがってたじゃないか。若く見られるのは悪いことじゃないよ」
「トミー君の『子供みたい！』で、ご夫婦が真っ青になったのが面白かった」真希はくすくす笑った。
「あれは『うちの子が人種差別的な発言をしてしまった』と思って焦ったんだよ。アメリカ人はそういうの敏感だからね」
健司と真希はお菓子コーナーに向かいながら、この予想外の出来事について話し合った。真希にとって、これもまたアメリカ旅行の思い出の一つとなるのだろう。
BigList<T>の内部で使われているやつをGapBuffer<T>に置き換えてみたら、リーフノードのサイズが32768だと遅くなるけど、最大メモリー使用量はそこまで変わらんな。
benchmark start
Allocated GC Memory:60,232bytes
Allocated GC Memory:199,389,088bytes
Allocated GC Memory:199,404,752bytes
Allocated GC Memory:368,390,176bytes
Allocated GC Memory:368,390,176bytes
Allocated GC Memory:368,390,320bytes
clear buffer
Allocated GC Memory:83,992bytes
benchmark start
Allocated GC Memory:60,232bytes
Allocated GC Memory:332,559,240bytes
Allocated GC Memory:332,583,016bytes
Allocated GC Memory:369,076,056bytes
Allocated GC Memory:369,076,056bytes
Allocated GC Memory:369,076,200bytes
clear buffer
Allocated GC Memory:83,992bytes
ただ、ブロックサイズを32768にしても、最大で1.2倍程度しか遅くならず、文字数が変わらないなら、2割程度早くなるので、ブロックサイズをある程度大きくした方がいいようだ
ある人が書いたBigListを改造して、リーフノードをリンクドリストでつないだら全列挙が早くなって、スタックオーバーフローしなくなった。
ただ、その代わり元々のコードにあったノードの共有機能はいらなそうなので省くことにした。
Core i5 10400F、メモリー16GBで、100文字×100行＝1億文字を突っ込んで、あれこれ操作した場合はこのくらいの速度で動く。
benchmark start
Allocated GC Memory:60,392bytes
Allocated GC Memory:416,037,968bytes
Allocated GC Memory:416,082,104bytes
Allocated GC Memory:416,082,272bytes
Allocated GC Memory:416,082,296bytes
Allocated GC Memory:416,082,440bytes
clear buffer
ListやGapBufferだとGCに優しくないけど、BigListだとLOH入りしないので、GCに優しいのだ。
その代わり速度はBigListの中身はRopeなので、少し遅くなるのだ。
Ropeで、リーフノードをリンクドリストでつないだ場合、挿入と削除、追加、ランダムアクセスはO(Log N)、全列挙はO(N)なのだ。
MITライセンスなんで商用でも問題ないけど、元々のBigListのライセンスに不穏なことが書いてあったので、気になるなら、自分で書き直したほうがいい。
The rebalancing algorithm is from "Ropes: an Alternative to Strings", by
Boehm, Atkinson, and Plass, in SOFTWARE--PRACTICE AND EXPERIENCE, VOL. 25(12), 1315–1330 (DECEMBER 1995).
https://www.cs.tufts.edu/comp/150FP/archive/hans-boehm/ropes.pdf
おっしゃる通り、送信者と受信者が正しく通信するためには「時間の同期」が非常に重要 です。
しかし、19世紀の頃は現代のような精密な電子時計やGPS時計がなかった ため、時間を合わせること自体が大きな課題でした。
では、当時の電信や無線通信ではどのように時間の同期を取っていたのでしょうか？
以下、19世紀の通信技術における「時間の同期」の問題と、その解決策 を解説します。
通信では、送信者と受信者が「いつ信号を送るのか、いつ受信するのか」を一致させる必要があるため、時間の同期が不可欠です。
時間を決めて送信する場合（例: スケジュール化された電信・無線通信）
周波数ホッピング方式のように、時間ごとに動的に周波数を変える場合
19世紀当初、各都市の標準時刻は、天文台で太陽の位置を測定することで決められていた。
天文学者が観測した時刻を、正確な時計（クロノメーター）で保持し、それを基準に各地の時計を合わせる。
イギリスでは、グリニッジ天文台の時計を基準にし、そこから鉄道駅や政府機関に正しい時刻を配布していた。
主要な都市には「標準時信号」が送られ、これを基準に各地の時計を合わせた。
鉄道会社や政府機関は、毎日決まった時間に「標準時」のモールス符号を受信し、それに基づいて時計を修正した。
電信が普及する前、または電信を補助する手段として、港町などで使われた方法。
毎日決まった時間に、大きな「時報ボール」を塔の上で落とし、目視で時計を合わせる。
港の塔にある大きなボールが定刻に落とされる。
アメリカ・ニューヨーク（タイムズスクエアの「ニューイヤーボール」はこの名残）
長距離通信では、電信信号が送られるのに時間がかかるため、送受信のタイミングを意識した設計が必要だった。
例えば、アメリカの大陸横断電信（1861年）では、**「この信号を受けたら○秒後に次の中継局へ送信」**というルールが定められていた。
19世紀末から無線電信（マルコーニなど）が発展すると、無線通信でも時間の同期が重要になった。
特に、複数の局が同じ周波数を使わないように、送信スケジュールが決められた。
各無線局が「この時間帯はこの局が使う」と決められていた（固定割り当て方式）。
国際通信では、標準時を基準に運用（例: 「毎時00分～05分はこの周波数を使用」）。
(1) 「標準時」の制定
19世紀後半になると、鉄道網の発展により、各地で異なる時刻を使うと混乱が生じるようになった。
そこで、「標準時制度（Time Zone）」が制定され、各国の電信・鉄道・通信がそれに基づいて動くようになった。
📌 標準時の例
1884年：「国際子午線会議」でグリニッジ標準時（GMT）が採用。
20世紀初頭、水晶時計（クォーツ時計）の登場により、より正確な時間管理が可能になった。
さらに、無線電波を使って時刻を同期する「電波時計」が登場し、送受信のタイミングを正確に合わせることができるようになった。
4. まとめ
✅ 19世紀の通信では、送信者と受信者が時間を合わせることが非常に重要だった。
✅ 天文観測による時刻測定と、精密時計（クロノメーター）での時間保持が基本だった。
✅ 電信の発展により、「時報電信」が各都市に送られ、鉄道や商業活動で活用された。
✅ 「時報ボール」という物理的な目印で時間を知らせる方法も使われた。
✅ 長距離通信では、リレー方式を使い、時間差を考慮して送受信を調整した。
✅ 無線通信の発展により、標準時制度が整備され、時間同期の精度が向上した。
✅ 20世紀には水晶時計・電波時計が登場し、より正確な同期が可能になった。
水晶時計・電波時計が登場する前の時間の誤差はどのくらいあったのか？
水晶時計や電波時計が登場する以前、19世紀～20世紀初頭の時計の精度は、使用する時計の種類や管理方法によって大きく異なりました。
一般的に、秒単位の精度は確保できず、日単位で数秒～数分の誤差が発生することが普通 でした。
ここでは、当時の時計の種類ごとにどの程度の誤差が生じたのかを詳しく解説します。
1. 当時の時計の種類と精度
誤差: 1日あたり±0.1秒～1秒
振り子時計の中でも特に精度の高いもので、気圧・温度変化による影響を最小限にする工夫がされていた。
📌 使用例
誤差: 1日あたり±1秒～5秒
主に鉄道・軍事・科学実験などで使用され、当時としては非常に精度の高い時計
温度変化による膨張・収縮の影響を防ぐため、金属合金で作られた「格子振り子」などの工夫が施された。
📌 使用例
電信局の時刻同期
誤差: 1日あたり±2秒～10秒
航海中の船では、「正確な時刻」を知ることが経度測定に不可欠 だったため、高精度の「海洋クロノメーター」が使われた。
船の揺れに影響されないよう、振り子ではなくヒゲゼンマイ式の時計が使用された。
📌 問題点
船上の温度変化により、時間の進みが速くなったり遅くなったりすることがあった。
船員は毎日決まった時間に天測（太陽や星の観測）を行い、誤差を補正する必要があった。
📌 使用例
誤差: 1日あたり±5秒～30秒
19世紀後半、鉄道が発展すると、各駅の時計を同期する必要が出てきた。
「駅の時刻表示」や「運転士・駅員の携帯時計」は、1日に数秒～数十秒の誤差があった ため、定期的に修正された。
📌 問題点
駅ごとに時刻が異なることがあり、誤差が大きいと列車事故の原因になった。
「時報電信」を利用して、毎日決まった時間に時計を修正 することで対応。
📌 使用例
誤差: 1日あたり±30秒～2分
個人が持ち歩く時計（懐中時計、後の腕時計）は、気温や振動の影響を受けやすく、精度が安定しなかった。
📌 問題点
都市ごとに時刻がバラバラだったため、時計の時間が違うことで、約束の時間に遅れることもあった。
📌 対応策
町の時計屋で「正確な時刻」を定期的に修正するサービスがあった。
当時の時計は1日あたり数秒～数分の誤差が出るため、定期的に「正確な時刻」に修正する作業が必要だった。
各国の天文台が観測した「正しい時刻」を、政府機関や電信局が管理。
電信技術が発展すると、「正午時報電信」などが送信され、全国の駅・軍・工場・銀行などで時計を修正。
Assassin's Creed director: The right time to take series to Japan | BBC
https://www.bbc.com/news/articles/c163jexl7rxo
Shadow’s trailer also generated backlash from some gamers, who criticised the choice of Yasuke as a main character over a native Japanese protagonist.
Opponents have accused those critics of being racist, and have pointed out that Yasuke is based on a real-life person.
Charles, speaking to Newsbeat before the trailer dropped, says the developers “put a lot of emphasis on authenticity and making sure we depict Japan and the culture right”.
“So when we started the project, we had a historian with us from day one,” he says.
He says the team also consulted weapons experts and travelled to Japan to get a feel for the landscape and locations in the game.
シャドウズのトレーラーは、一部のゲーマーからの反発も生みました。彼らは、日本人主人公ではなく弥助を主人公として選んだことを批判しました。
これに対して、批判者たちを人種差別主義者だと非難する声も上がっており、弥助が実在の人物に基づいていることが指摘されています。
チャールズは、トレーラー公開前にNewsbeat（BBCのニュース番組）との対話で、開発者たちが「日本とその文化を正しく描写することに重点を置き、真正性を重視した」と述べています。
African samurai: The enduring legacy of a black warrior in feudal Japan ｜CNN
When feudal Japan’s most powerful warlord Nobunaga Oda met Yasuke, a black slave-turned-retainer, in 1581, he believed the man was a god.
Oda had never seen an African before. And like the locals in Japan’s then-capital of Kyoto, he was awed by Yasuke’s height, build and skin tone, according to Thomas Lockley, the author of “African Samurai: The True Story of Yasuke, a Legendary Black Warrior in Feudal Japan.”
“When Yasuke got to Kyoto (with Jesuit missionaries), there was a massive riot. People wanted to see him and be in his presence,” says Lockley, who spent nine years researching and writing the book, which was published last month.
Oda believed Yasuke to be either a guardian demon or “Daikokuten,” a god of prosperity usually represented by black statues in temples. He tried to rub the pigment from Yasuke’s skin, believing it was black ink. Once convinced Yasuke was real, he immediately threw a feast in his honor, says Lockley.
1581年、戦国時代日本の最も強力な戦国大名である織田信長が、奴隷から家臣となった黒人のヤスケに出会った時、信長はヤスケを神だと信じました。
「アフリカン・サムライ：戦国時代日本の伝説的黒人武士ヤスケの真実の物語」の著者トーマス・ロックリーによると、信長はそれまでアフリカ人を見たことがありませんでした。そして、当時の都であった京都の地元民と同様に、ヤスケの身長、体格、肌の色に畏敬の念を抱いたそうです。
「ヤスケが（イエズス会宣教師とともに）京都に到着した時、大規模な騒動が起きました。人々はヤスケを見たがり、彼の存在を身近に感じたがりました」と、9年の歳月をかけて研究し執筆した先月出版されたこの本について、ロックリーは語ります。
信長はヤスケを守護の鬼か、通常寺院で黒い像で表される繁栄の神「大黒天」のどちらかだと信じていました。信長はヤスケの肌の色素を擦り取ろうとし、それが黒インクだと考えていました。ヤスケが本物だと確信すると、すぐに彼の名誉を称える宴を開いたとロックリーは述べています。
https://edition.cnn.com/2019/05/19/asia/black-samurai-yasuke-africa-japan-intl/index.html
最近も IGN Japan 使って煽り散らかし https://youtu.be/keiDRORg9hc
ここまでやるなら、ゲームに規制は不要！！あらゆる規制に反対する！！と表明したらよかったのでは？って思うが、
なぜか日本版だけ日本人の首ホームラン出来るのが禁止されているの突っ込まないんですよね。Roninはゴア表現あるのになぜでしょうね？
あと日本人の非武装市民はペナルティ無し攻撃できるけど白人キャラは攻撃できないこともツッコミなし。NPCだろうが攻撃できるゲームはいくらでもあるんですけど
It was surprisingly gory, like the decapitations, you could get coated in blood. How vital is that to the assassin’s fantasy?
（斬首シーンなどでは、予想外に残虐で、血まみれになることもありますね。これはアサシンのファンタジーにとってどれほど重要なのでしょうか？）
I think it’s not an assassin thing, it’s a Japan thing in our case. So looking at death was a day-to-day occurrence in that period, and the way most people died in Japan during that time is clean decapitations.
So we didn’t want to shy away from it, although you can turn off the violence if you want. There’s options for it. You can turn off the blood, you can turn off the dismemberment and stuff. So it’s more trying to be faithful to the war aspect of Japan at that period. Death was a common thing and decapitation was not a strange sight in Japan.
私たちの場合、これはアサシンに関することというよりも、日本に関することだと考えています。当時の日本では、死を目にすることは日常的なことでした。そしてその時代の日本で多くの人々が死んでいった方法は、きれいな斬首でした。
ですので、私たちはそれを避けようとはしませんでした。ただし、望めば暴力表現をオフにすることもできます。そのためのオプションがあります。血の表現をオフにしたり、切断などの表現をオフにしたりすることができます。これは、むしろその時代の日本の戦争の側面に忠実であろうとする試みなのです。死は日常的なことであり、斬首は日本では珍しい光景ではありませんでした。
https://videogames.si.com/features/assassins-creed-shadows-interview
こっちなら付き合うぞ
ローカルでテキスト・画像生成のモデル動かしてみようをそのうち書こうと思うけど、Windowsアーキテクチャの簡単な説明欲しい？
コア分離あたり。ほかにも欲しいのがあれば書いとくけど
というか、Ubuntu、Ubuntu 騒いでる子がいるが、そもそもPCにWin11／Win10入ってるか？
（Windows ＋ Docker Desktop ：バックエンドWSL2 Ubuntu の予定。なお、YouTube に構築動画が無限にあるぞ)
英語で「ヤギ（goat）」と言われている場合、それはおそらく「G.O.A.T.」の略語のことだね。これは "Greatest of All Time"（史上最高） の意味で、スポーツ選手やアーティスト、キャラクターなどを大絶賛するときに使われるスラングだよ。
例えば、
「This character is the GOAT!」 → 「このキャラは史上最高！」
「He's the GOAT of this series.」 → 「このシリーズの中で彼が一番すごい！」
＞フィルタ回路を追加し、雷や外部ノイズによる誤信号の混入を低減。
フィルタ回路とは何ですか？
1. フィルタ回路とは？
フィルタ回路は、不要なノイズ（高周波・低周波の干渉）を除去し、必要な信号だけを通す回路 です。
電信通信においては、雷、誘導ノイズ、地磁気変動などによる不要な電流をカット する役割を果たしました。
2. ノイズの種類と影響
(1) 雷（サージノイズ）
雷の影響で強い電圧変動が発生し、電信線に一瞬大きな電流が流れる。
これがモールス符号の「短点（・）」や「長点（―）」に誤認される 可能性がある。
複数の電信線が並行して走っていると、お互いの信号が干渉することがある。
これにより、「H」を送信したつもりが「I」に誤認されるなどのエラーが発生。
近くに高電圧の電線があると、電磁誘導によって不要な電流が発生 し、電信信号が乱れる。
3. フィルタ回路の仕組み
フィルタ回路には**「特定の周波数帯の信号だけを通し、それ以外を遮断する」** という働きがあります。
これにより、ノイズを除去し、純粋な電信信号だけを伝送することが可能になります。
一定以上の周波数をカットし、低周波信号（モールス信号）だけを通す。
これにより、高周波ノイズ（雷や誘導電流）が影響しにくくなる。
低周波のノイズ（地磁気変動など）をカットし、必要な信号だけを通す。
例えば、低い電圧の誤信号（地磁気の変化による微弱な電流）を防ぐ。
モールス信号の周波数帯域（例：300Hz～800Hz）のみを通し、それより高すぎる or 低すぎる信号をカット。
(1) 受信側にフィルタ回路を追加
モールス電信の受信機の前にフィルタを挿入し、ノイズを除去してから信号を受信する。これにより、オペレーターが不要なノイズを聞かずに済む。
(2) グランド（接地）回路の強化
電信線の片側を地面に接続し、雷や外部ノイズを地面に逃がす「避雷回路」 を導入。雷が落ちた際、フィルタを通じてノイズをグラウンドに逃し、受信機が誤動作しないようにした。
(3) ツイストペア線の導入
電信線を「ツイストペア（2本の導線をねじる）」構造にすることで、電磁ノイズの影響を減らす。これにより、隣の電信線からの干渉（クロストーク）が大幅に軽減。
5. 現代への応用
電話回線のノイズフィルタ アナログ電話回線では、低周波のノイズをカットするフィルタが使われる。
インターネットのルーター 高周波信号だけを通すフィルタを搭載し、データ通信の信号品質を向上。
Wi-Fiのバンドフィルタ 必要な周波数（2.4GHz, 5GHz）だけを通すことで、干渉を防ぐ。
ツイストペア線（Twisted Pair）の仕組みとノイズ低減の原理
電信線を「ツイストペア（2本の導線をねじる）」構造にすることで、電磁ノイズの影響を減らすことができます。
これは、電磁誘導と干渉の原理を利用した技術で、現在のLANケーブルや電話回線にも応用されています。
ツイストペア線では、2本の導線をねじることで、外部ノイズの影響を打ち消す効果があります。
(1) 外部ノイズの影響を平均化
例えば、電信線の周囲に**外部ノイズ源（電磁波、雷、他の電線の影響）**があるとします。
2本の導線が平行に配置されている場合、片方の導線だけに強くノイズが影響する可能性がある。
しかし、導線がねじられていると、外部ノイズの影響が導線全体で均等になり、結果として平均化される。
（図示：外部ノイズが発生する例）
平行な電線: 外部ノイズが不均等に影響 ─────────── ← ノイズ（強い影響） ─────────── ← ノイズ（弱い影響）
ツイストペア線: ノイズが交互に影響し、平均化 ＼／＼／＼／＼／＼／＼／＼／ ← ノイズ（平均化） ／＼／＼／＼／＼／＼／＼／＼
(2) 電磁誘導の打ち消し
電線に流れる電流は、周囲に**磁場（電磁波）**を発生させる。
ツイストペアでは、隣接する部分で磁場の向きが逆になるため、互いに打ち消し合い、ノイズが発生しにくくなる。
＞乱数表を使ってモールス符号を変換し、意味を隠す方法が開発された（ワンタイムパッド方式の先駆け）。
ここを詳しく教えてください
モールス電信では、盗聴のリスクを防ぐために暗号化技術が発展しました。その中でも、乱数表を利用した暗号化は、後に「ワンタイムパッド（One-Time Pad）」として発展する重要な技術の先駆けでした。
乱数表を使った暗号化は、送信する内容を事前に用意したランダムな数列と組み合わせて変換する方法です。
これは、一度しか使えない乱数を使うことで、解読がほぼ不可能になるという特徴があります。
(1) 暗号化の手順
２．事前に用意した乱数表を使う
例えば、「HELLO」に対して「37492」という乱数を割り当てる。
「H（8）+3 = 11」、「E（5）+7 = 12」、「L（12）+4 = 16」……
「11-3 = 8（H）」、「12-7 = 5（E）」……として元のメッセージを復元。
2. 具体的な暗号化の例
(1) 乱数表の例
文字: A B C D E F G H I J K L M
乱数値: 3 7 4 9 2 5 8 3 6 1 0 4 7
文字: N O P Q R S T U V W X Y Z
乱数値: 2 5 3 9 1 4 7 8 6 2 3 5 0
H（8）+ 3 = 11
E（5）+ 7 = 12
L（12）+ 4 = 16
L（12）+ 4 = 16
O（15）+ 5 = 20
(1) 非常に強力な暗号化
事前に用意された 完全にランダムな数列 を使うため、乱数表を持っていない第三者が解読することは不可能。
暗号文のパターンが存在しないため、頻度分析による解読ができない。
同じ乱数表を繰り返し使用すると解読されるリスクが高まるため、使い捨てにするのが基本。
「ワンタイムパッド（One-Time Pad）」の基礎になった技術。
(3) 盗聴対策
たとえモールス符号が傍受されても、受信者が持つ乱数表なしでは意味を解読できない。
送信者と受信者が 同じ乱数表を持っていないと通信できない。乱数表を安全に配布する必要があり、これ自体が盗まれるリスクがある。
(2) 一度しか使えない
同じ乱数表を何度も使うとパターンが発生し、解読される可能性がある。通信ごとに新しい乱数表を準備する必要がある。
5. 歴史的な応用
軍隊では、電信の盗聴を防ぐために乱数表暗号を採用。特に第一次世界大戦、第二次世界大戦では、機密電報の暗号化に利用された。
乱数表暗号のアイデアは、後に「ワンタイムパッド暗号」として正式に確立。これは理論上、絶対に解読不可能な暗号方式であり、現在でも**超機密通信（政府・軍・外交通信）**に使われている。
6. 現代への影響
ワンタイムパッド（One-Time Pad） 完全に安全な暗号方式（数学的に解読不可能）
現代のエンドツーエンド暗号通信 メッセージごとに新しい暗号キーを使う発想
この仕組みについて、さらに詳しく知りたい部分（例えば乱数表の作り方、実際の軍事暗号の事例、現代の暗号技術との関係）があれば、ぜひ質問してください！
乱数表を事前に共有するのは分かったのですが、送信者がどの乱数表を使ったのか分からないので受信者もどの乱数表を使えばいいのか分からなくないですか？
乱数表を事前に共有している場合、送信者と受信者はどの乱数表を使うのか？
乱数表を使った暗号通信では、送信者と受信者が同じ乱数表を選んで使う必要があります。
これを実現するために、以下の方法が考案されました。
送信者と受信者がどの乱数表を使うかを決める方法には、次のような方法があります。
(1) 事前に順番を決めておく
送信者も受信者も、現在の通信で 何番目の乱数表を使うのかを把握しておけば、同じものを使える。
送信者と受信者が 同じスケジュールに従って進めば、どの乱数表を使うべきか分かる。
送信者が乱数表「ID: 23」を使った場合、受信者は 「乱数表23」を選んで復号する。
例えば、通信のたびに1ページずつ破棄しながら進むことで、送信者と受信者が同期できる。
使用したページは破棄することで、再利用を防ぐ（安全性が向上）。
(4) 日時を基準にする
例えば「2024年2月17日」のメッセージには、事前に決めた「2024/02/17用の乱数表」を使用。
送信者と受信者がカレンダーを共有していれば、追加の情報なしで同期が可能。
スパイや軍事通信では、「数字放送」と呼ばれる短波ラジオ放送を利用し、乱数表の識別情報を事前に送る方式が使われた」。
ラジオで**「本日のキーは56」と送れば、受信者は「乱数表56」を使用する**ことができる。
一度使用した乱数表は必ず破棄し、再利用しない（ワンタイムパッド方式）。
乱数表が盗まれると危険なので、軍事やスパイ通信では 使用後に物理的に燃やす（焼却処分） こともあった。
3. まとめ
事前に順番を決めておく（1回目の通信→乱数表A、2回目→乱数表B）
メッセージ内に乱数表の識別番号を含める（例：「ID: 23」を記載）
ワンタイムパッドの冊子を作り、ページ番号順に使う
日付ごとに対応する乱数表を使う（例：2024/02/17 → 乱数表A）
ナンバーズステーションのような方法で、事前に識別情報を伝える
＞各電報には、**送信元の情報（識別コード）**を付加し、なりすましを防ぐ仕組みが取られた。例：軍の電信では、送信者の認証コードを含めることで、偽のメッセージを排除。
これはどういうことですか？
電信通信では、悪意のある第三者が偽のメッセージを送信し、受信者を騙すリスクがありました。
これを防ぐために、**送信者が本物であることを証明する仕組み（識別コード・認証コード）**が導入されました。
敵国やスパイが偽の軍事命令を送る可能性があった。例えば、**「本日午後3時に攻撃を開始せよ」**という偽の命令を送れば、相手を混乱させることができる。
送信者が「本物」であることを確認しないと、受信者はメッセージが信頼できるかどうか判断できない。そのため、送信者の識別情報（認証コード）を追加し、受信者が確認できる仕組みが作られた。
送信者ごとに 「ユニークな識別コード」 を設定し、電報の最後に付加。受信者は識別コードをチェックし、本物の送信者であることを確認。
ATTACK AT DAWN. [CODE: XJ-472]
「XJ-472」が正しい識別コードなら、本物のメッセージと判断。
偽の電信を送る者は、正しい識別コードを知らないため、識別される。
送信者ごとに 決められた特定の「符号（モールス符号のパターン）」を入れる ことで、なりすましを防ぐ。
SIGNATURE: -.. .- ... .... (DASH)
先生何でも知ってるな
(1) 口伝（くでん）と使者 (2) 狩猟・戦争における合図 (3) 狼煙（のろし）
(1) 楔形文字（メソポタミア）・ヒエログリフ（エジプト） (2) 郵便制度の発展
(1) 紀元5世紀～15世紀 (2) 烽火（ほうか）・のろし (3) 飛脚制度（日本）
(2) 交換機の導入
グリエルモ・マルコーニが無線通信（ラジオ通信）の実験に成功。
1901年、大西洋横断無線通信を達成し、船舶や遠距離通信で活躍。
1920年代にAMラジオ放送が開始され、大衆向けの放送メディアとして普及。
腕木通信の仕組みについて教えてください
1. 基本構造
通信塔（セマフォア塔） 高い場所に建てられ、見晴らしの良い地点に設置される。直線上に複数の塔が並び、情報をリレー方式で伝える。
腕木（アーム） 一般的には2本または3本の可動式の木製の腕。腕の角度を変えることで、異なる文字や数字を表現する。
制御機構 塔の内部には腕木を動かすためのハンドルやロープがあり、通信員が操作する。
2. 通信の流れ
腕木通信では、腕木の角度を組み合わせてアルファベットや数字を表す符号が決められていました。
例: ある位置の角度が「A」、別の角度が「B」を意味する。組み合わせることで単語や文章を伝達。
(2) 視認と伝達
発信者（通信員）が塔の上で腕木を特定の角度にセットする。隣の通信塔の通信員が望遠鏡でその信号を確認する。確認した通信員が同じ符号を自分の塔で再現する。これを繰り返し、情報が数十～数百km先までリレー方式で送られる。
3. 腕木通信の特徴
(1) 速さ
馬や飛脚より圧倒的に速く、良好な天候なら数百km先まで数分～数時間で伝達できた。例: フランスでは、パリ～リール間（約230km）を約3分で通信可能だった。
(2) 天候の影響
晴天時は遠くまで見えるため有効だったが、霧・雨・夜間は利用できなかった。これが電信の発明へとつながる大きな要因となった。
フランスではナポレオン戦争（1803-1815年）の際、軍事通信に活用された。ヨーロッパ各国でも行政・軍事目的で導入。
アルファベットや数字を表すために、腕木の角度を組み合わせた符号表（コードブック）が用意されていました。
ここでは、腕木通信で「HELLO」を送る具体的な手順を説明します。
腕木（アーム）：通常、2本または3本の可動アームが使われる。
符号表（コードブック）：各アルファベットや数字に特定のアームの角度が割り当てられている。
A = 10° / 30°
B = 20° / 40°
C = 30° / 50°
...
H = 80° / 120°
E = 50° / 90°
L = 70° / 110°
O = 90° / 130°
2. 「HELLO」を送る手順
腕木通信は 1文字ずつ順番に送信 し、隣の塔がそれを読み取り、次の塔に伝えるリレー方式で情報を伝達します。
(1) Hを送信 通信塔のオペレーターが腕木をHに対応する角度（80° / 120°）に設定。隣の塔の通信士が望遠鏡で確認し、同じ符号を再現。
(2) Eを送信 次に、腕木をEの角度（50° / 90°）に変更。これを隣の塔へリレー。
(4) Oを送信 最後に、Oの符号（90° / 130°）を送る。
文字ごとに送ると時間がかかるため、短縮コード（例：「HLO」で「HELLO」とする）を使うこともあった。軍事通信では暗号化された符号も使用。
エラーチェック
送信ミスを防ぐために「確認信号」を送ることがあった。受信者が「正しく受信した」ことを示す信号を返す方式も採用。
単なるアルファベットだけでなく、「数字」「特別な記号」も符号表で定義。
A = 10° / 30°
とはどういう意味なのですか？
10度のこと？30度のこと？
「A = 10° / 30°」という表記は、腕木（アーム）が複数ある場合に、それぞれの角度を指定する方式です。
通常、腕木通信には2本または3本の可動アームがあり、それぞれのアームを特定の角度にセットすることで、1つの文字や数字を表現します。
例えば、2本の腕木（上側と下側）がある場合：
上のアーム：10° 下のアーム：30°
＞受信者が「正しく受信した」ことを示す信号を返す方式も採用。
これはどのような仕組みですか？
腕木を「A」に対応する 10° / 30° の位置にセットし、隣の塔に見せる。
確認信号（例：「了解」を示す特定の腕木角度、または短い「OK」信号）を送信する。
例えば「50° / 90°」のように、「受信しました」の意味を持つ角度が設定される。
受信者からの確認信号を見て、正しく受信されたことを確認 する。
もし確認信号が来ない場合、または誤りを示す信号が来た場合、もう一度「A」を送信し直す。
腕木通信には、以下のようなエラーチェックの方法も考案されました：
(1) 再送要求
受信者が符号を読み取れなかった場合、「もう一度送ってください」という特定の信号（リクエスト信号）を送る。
例：「不明瞭」や「再送」を示す角度（例：60° / 120°）を使用。
(2) 確認の二重チェック
受信者だけでなく、次の塔が再び「A」を送ることで、送信者が正しく伝わったことを確認できる。
これにより、1つの塔で間違いがあっても、別の塔で補正が可能。
電鍵（モールスキー） 手動のスイッチで、押すと電流が流れる。押す時間の長短で「短点（・）」や「長点（―）」を作る。
(2) 通信線
電線（単線または複数線）送信機と受信機をつなぐ導線。初期の電信機は1本の電線と地面（アース）を回路として利用。
電磁石
送信側でスイッチが押されると、電流が流れて磁場が発生。電磁石が作動し、紙に記録する装置が動く。記録装置（スタイラス ＆ 紙テープ）スタイラス（針） が上下に動き、紙テープに「短点（・）」や「長点（―）」を記録。初期は音ではなく、紙テープに記録する方式が使われた。
モールス電信機の受信機は、以下の主要な部品で構成されています：
(1) 電磁石
送信者が電鍵（モールスキー）を押すと、電流が流れ、受信側の電磁石に電流が到達。電磁石が磁力を発生し、アームを引き寄せる。
電磁石の磁力によってアームが動く（電流が流れた瞬間に引き寄せられる）。電流が切れると、バネの力でアームが元の位置に戻る。
(3) スタイラス（記録針）
アームの先端には スタイラス（記録針） が付いている。アームが動くことで、スタイラスが紙テープに接触し、点や線を刻む。
(4) 紙送り装置
受信機には ロール状の紙テープ がセットされており、一定の速度で送られる。紙テープが一定の速度で進むことで、信号が「短点（・）」や「長点（―）」の形で記録される。
記録の流れ
(1) 短点（・）の記録
送信者が電鍵を短く押す（例：0.1秒）。受信機の電磁石が一瞬作動し、アームが紙に軽く接触。紙に小さな点が刻まれる（・）。電流が切れると、バネの力でアームが元の位置に戻る。
(2) 長点（―）の記録
送信者が電鍵を長く押す（例：0.3秒）。受信機の電磁石が長い間作動し、アームが長時間紙に押し付けられる。紙に長い線（―）が刻まれる。電流が切れると、バネの力でアームが元の位置に戻る。
(3) スペース（間隔）
電鍵を押さない時間が長いと、記録装置には何も刻まれず、文字の区切りが生まれる。一定時間（例：3単位）何も信号がなければ、単語の区切りとみなされる。
初期のモールス電信では、紙テープに記録された符号を手作業で解読していた。
しかし、受信機のアームが動くと「カチッ」という音がすることに気づき、オペレーターが耳で直接モールス符号を聞き取る方式（サウンドレシーバー方式）が生まれた。
これにより、紙に記録しなくてもリアルタイムでメッセージを受信できるようになった。
電線に電流を流す仕組みを聞いた限り距離が制限されそうに思えます
これについて詳しく教えてください
モールス電信機は電流を電線に流して情報を伝えるため、通信距離にはいくつかの制限がありました。特に、長距離になると電流が弱まり、信号が減衰（減少）するという問題がありました。
ここでは、電信の通信距離の制限と、それを克服するための技術について詳しく解説します。
長距離の電信通信において、電流の減衰（弱まる）原因として次のような要因がありました。
(1) 電気抵抗
電線の長さが長くなると、電気抵抗（電流の流れを妨げる力）が増えるため、電流が弱まる。銅や鉄などの導線を使用していたが、特に鉄線は抵抗が大きく、距離が長くなると信号が伝わりにくくなる。
19世紀の電信では、片側の導線＋地面を電流の経路として使用（単線電信方式）していた。しかし、湿気や土壌の違いによって電流が地面に漏れ、信号が弱くなることがあった。
近くに他の電信線があると、電磁誘導によって信号が干渉することがあった。雷や電磁気の影響によって信号が乱れることもあった。
こうした問題を解決するために、いくつかの技術が導入されました。
「リレー（中継器）」を使って信号を増幅する方法が発明された。1835年、ジョゼフ・ヘンリーが電磁リレーを開発。リレーは、受信した信号を増幅して再送信することで、長距離通信を可能にした。例えば、100kmごとにリレーを設置すれば、電流の減衰を防ぎ、信号を遠くまで伝えられた。
初期の電信では低電圧（数V程度）だったが、より高い電圧（数十V～100V）を使うことで信号を強くし、距離を延ばした。ただし、高電圧は電線の絶縁性を高める必要があるため、ゴムやガラスを使った絶縁技術が発展した。
初期の電信では鉄線が多く使われていたが、鉄は抵抗が高いため、導電率の高い銅線が採用されるようになった。銅線の採用により、長距離でも電流の減衰が少なくなり、信号が安定。
長距離の海底電信ケーブルでは、さらに電流の漏れを防ぐ工夫が必要だった。1858年、最初の大西洋横断海底ケーブルが敷設されたが、当初は絶縁技術が未熟で、短期間で故障。1866年、改良された絶縁材（ガタパーチャ樹脂）を使用したケーブルが成功し、長距離通信が可能になった。
1844年 64km（ワシントンD.C. - ボルチモア） 初期の電信
1861年 約3,000km（アメリカ大陸横断電信） リレー技術の発展
1866年 約4,000km（大西洋横断海底ケーブル） 絶縁技術と増幅器の進化
1900年 数万km（グローバル電信網） 高電圧、改良ケーブル、無線通信の併用
電信通信において、距離が長くなると電流が減衰し、信号が弱くなる問題が発生しました。この問題を解決するために開発されたのが 「リレー（中継器）」 です。
リレーは、弱まった電流を利用して新しい電流を作り、信号を増幅して次の区間へ送る装置 です。ここでは、リレーの仕組みを詳しく説明します。
(1) 電磁石
入力側から微弱な電流が流れると、電磁石が作動 する。これにより、リレー内部のスイッチ（接点）がONになる。
電磁石の磁力でスイッチが閉じる（ON）と、新たな強い電流が流れる。つまり、弱い信号をトリガーとして、新しい電流を発生させる。
(3) 新しい電源
> アプリ内のデータかバックアップしたのを自分でダウンロードしてテキスト化する方法ないかなあ／できたわ。設定→位置→タイムライン→タイムラインのエクスポートでjson化可能。あとは誰かが処理系を作るだけだ！
https://b.hatena.ne.jp/entry/4766225990155446401/comment/punychan
これを使えばXXXX-XX-XX.kml 形式で日付別のタイムラインデータを出力できる(ChatGPT製)。
KMLファイルはGoogle Earth Proなどで開くことが可能で、ビジュアルとして行動履歴を見ることができる。
ただ、以前GoogleMapsタイムラインが吐いていたKMLではPlacemarkという項目に直接建物名などが書かれていたが、現在出力されているjsonではplaceIdというものに変更されていて具体的な名前がわからない。
placeIdを実際の建物名などに変換するにはGoogle Maps API の Place Details APIを使うしかないようだが、膨大なリクエスト(有料)をしなければならず非現実的。
もともと欧州のプライバシー関係の規制のせいでGoogleのサーバ上でのタイムライン履歴が行われなくなったのが今回の問題の起点。
ユーザーの自由を尊重するなら、個人が行動履歴を自己管理する自由ももっと尊重してもらいたいものだな、と思った。
import json
import os
from xml.etree.ElementTree import Element, SubElement, tostring
from xml.dom.minidom import parseString
with open("タイムライン.json", "r", encoding="utf-8") as f:
data = json.load(f)
output_folder = "kml_output"
os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
# `semanticSegments` に移動データが含まれている
if "semanticSegments" in data:
date_segments = {} # 日付ごとにデータをまとめる辞書
for segment in data["semanticSegments"]:
# `startTime` から日付部分（YYYY-MM-DD）を抽出
if "startTime" in segment:
date = segment["startTime"].split("T")[0]
date_segments[date].append(segment)
for date, segments in date_segments.items():
kml = Element("kml", xmlns="http://www.opengis.net/kml/2.2")
document = SubElement(kml, "Document")
for segment in segments:
for point in segment["timelinePath"]:
coords = point["point"].replace("°", "") # 度記号を削除
time = point.get("time", "Unknown Time")
# Placemarkを作成
placemark = SubElement(document, "Placemark")
# タイムスタンプ
timestamp = SubElement(placemark, "TimeStamp")
when = SubElement(timestamp, "when")
# 座標
point_element = SubElement(placemark, "Point")
coordinates = SubElement(point_element, "coordinates")
lat, lon = coords.split(", ")
coordinates.text = f"{lon},{lat},0" # KML形式: lon,lat,alt
kml_str = tostring(kml, encoding="utf-8")
formatted_kml = parseString(kml_str).toprettyxml(indent=" ")
kml_filename = os.path.join(output_folder, f"{date}.kml")
with open(kml_filename, "w", encoding="utf-8") as f:
UNISON SQUARE GARDEN TOUR 2025 "Charisma & Princess"
の公演内容及び
UNISON SQUARE GARDEN 20th Anniversary LIVE FINALE "fun time tribute"
の内容に触れております。
正直Twitter(現X)とかにでもツラツラ書いてたらいい感想だし、自分自身が特にツアーのネタバレを嫌がる人間なので極力SNSでセトリバレしないように回避してきたからこそあまり気にしなかったんですが、本当に曲については一切触れてなくて(M8が良かった！みたいな書き方ばっかり)ビックリしたので、匿名なら多少ライブの内容に触れてええやろ前置きも書いたしという気分で自分語りを。
きっかけは昨年末のfun time tributeという、ユニゾンの20周年記念イヤーラストに行われたライブ。そこで整理番号20番台とかいうどえらいチケットを当ててしまった。
インテックス大阪の広い会場で2〜30番目に入場でき、最前列で様々なアーティストのライブ・トークを堪能できたあり得ないことだらけのライブでトリに出てきたユニゾン。
トリビュートライブということでゲストアーティストがユニゾンの曲をカバーしつつライブを行っていたのですが、ユニゾンのターンになると「本家！」とコールして今までカバーされてきた曲を全曲やるというアクト。
その後にMCを挟み歌われたさわれない歌が、なんかあの日はすごく歌詞の一文・一言がはっきり聞き取れた気がして「あぁ、これからもこのバンドに救われ続けるんだろうなぁ」と涙腺が緩んだ後に聴こえたドラムで完全に泣き崩れました。
個人的にもずっとユニゾンの中ですごく好きな曲で、ライブでも盛り上がるしユニゾンを体現してるようにも感じる一曲(ライブ中の田淵の動きっぷりとかも含めて)
今まで何度も聴いてきたし、ライブでも観てきてブチ上がり曲だったはずなのに、その日は何故か腕上げたりコールしたりする余裕なんて全く無くて、1番Bメロぐらいまでは「泣いてる余裕なんかない！しっかりライブ観ないと！」みたいな理性があったんですがもう涙が全く止まらなくて、なんならちょい呼吸しんどくなってたような記憶すらある。柵にもたれたり倒れたりすることはなかったですが。
そこまで来ると幻想が見えるんですよね。
田淵ってこの曲のサビでは「ハローグッバイ」とコーラスをして、そこ以外は楽しそうに自由演技して、「ステップはこうだっけ？」って歌詞に合わせて地団駄踏みながらベース弾くみたいなのがある種お決まりみたいな感じなんですが、
あの日は涙が止まらない俺を観ながらコーラスして、必死というかそんな感じの表情だった気がするんですよね(幻想)
今までの記憶だと三〜四白眼になるぐらい目かっぴきながらコーラスしてたり、あるいはニコニコライブを全身で楽しんでいたような姿は見覚えがあったんですが、
って思っちゃったんですよね。そんな風に思い込んじゃったらこっちはこっちでまた涙が湧いてきて。
ぐっちゃぐちゃになりながらシャンデリア・ワルツが終わり、フルカラープログラムが始まる頃にはなんとか少し落ち着いて(というかほとんど記憶残ってない)本当に忘れられない一日になりました。
ここでも整理番号40番台とかいうどえらいチケットを当ててしまい、正直こんないい思い2連続でして良いものかと一瞬思いましたが当たったものは享受していいだろうと、折角だから目の前で暴れ回る田淵を拝もうと2列目をキープ。
ユニゾンもちゃんとエフェクターボードの横にセトリ貼ってるんだーという新たな気付きや、動き回る田淵を間近で見て本当にこの人ライブ・音楽が大好きなんだろうなーと思ったり、聴いたことないライブアレンジのイントロだなーと思ったら本当にこのツアーで初披露の憂鬱はプリンセスで「そりゃ分かんねーか！」と楽しんでいたライブの終盤、あの日以来Spotifyのプレイリストからも消して聞かないようにしてきたドラムのイントロが。
本当に「おいバカ！！！！」って言いかけました。まだ40日ぐらいしか経ってないのに。なんでやるんすか。確かにライブの定番曲ではあるけど。
また半泣きになりながら、それでもまだあの日よりは自我が残りながら身体を揺らしていると田淵が下手側のステージギリギリまで来てお客さん一人一人を見ながら演奏。
「あー、確かにこういう感じでお客さんの方まで来るの映像とかで見たなー(なんならここまででも何度も来てくれていた)」と見ているとまた幻想が。
俺の顔見て「おっ！」みたいに気付いた顔してめっちゃはにかんでくれた！？(幻想)
なんかここまで来ると「マジで気付いてもらえてる！？」という思考になってしまい本当に良くない。パフォーマンスする側のファンサは範囲攻撃。
そんなこんなで今回は半泣きになりつつも前までのようにノリながらシャンデリア・ワルツを楽しみ、その後も放課後マリアージュで大興奮し(2年前のナインピツアーの時は予習していなかったため実質初見)すっかり満足のワイ君。
そのブロック終わり転換中に暗転したステージ上の田淵が二言三言フロアに向けて、というか、俺に向けて何か言ってる…？？
何を言ってるか分からなかった(「やった？」とか「良かった？」みたいな短い感じの口の動きだった)のでこちらも頷きながら「良かった！」と何故か口パクで返答。そのままライブは進んでいき終わったのですが、終演後横の女性から「ライブ中に田淵と喋ってました？」と突然声をかけられ、あぁ、もしかしたら本当に俺に向かって喋ってくれていたのか…？と。
こちらもこちらでライブが終わった直後でテンションがおかしくなっており、その一言で堰を切ったように上記のな〜〜〜〜〜っがい妄想を早口で捲し立ててしまい、「もしかしたら俺だって気付いて話しかけてくれたのかも」とかいうヤベー発言をする異常者になってしまいました。
でも周りのファンの方が「すごい！」「いいもん見れた！」と喜びを分かち合ってくれて、すごく温かい人に囲まれて大変幸せな一日でした。
あの日泣き崩れることしかできなかった曲を全力で楽しんでいて、そんな姿を見て「楽しかったか？」と聞いてくれたのかもしれない。
もちろんそんなことはなく、ただ目の前のお客さんに対して全力のパフォーマンス(ファンサ)をしていただけの方が真実なんだろうけど、こういう思い込みをしている・できる内が華だとも思うので都合の良いように勝手に思っておきます。
荒療治のお陰でシャンデリア・ワルツは帰りの電車の中でプレイリストに戻しました。まだ流れてきたら涙を浮かべる時はたまにあるけど。
「好きな曲」とは別に「大切な曲」が増えた。そんな体験でした。
(余談)
ツアーの最後アンコールでシュガビタを演奏中、確かラスサビのところで最前列のお客さんに向けてベースを弾きながら口パクで1フレーズ歌う特大ファンサをしており、前にいた子が見事に田淵に落とされてました。
泣きすぎたせいか柵とステージの間にコンタクトを落としていたらしく、終演後コンタクトを拾って「ありました！」と言って付けようとしてた時に思わず「付けへん方がええって！大丈夫か？」と柄にもなく話しかけてしまった。結局そのコンタクト付けてたけど大丈夫だろうか。裸眼属なのでその辺の匙加減は分からないが。
彼は間違いなく彼に向けられたパフォーマンスを受けているので、彼は彼で多分忘れられない一日になってるんだろうな。
First dates can be exciting and nerve-wracking all at once. You’re meeting someone new, learning about their interests, and trying to figure out if there’s chemistry between you. And then there’s flirting, that delicate dance of showing someone you’re interested without being too forward or awkward.
Flirting doesn’t have to be a high-pressure situation. In fact, it can be the most fun part of getting to know someone. Whether you're meeting someone on MixerDates or any other platform, the most important thing is to be genuine, stay calm, and let the connection develop naturally.
If you’ve ever found yourself wondering how to flirt on a first date without feeling uncomfortable, you’re not alone. Everyone has their awkward moments, but the more you understand the art of flirting, the easier it becomes. In this article, we’ll break down how to flirt in a way that feels natural, exciting, and authentic to who you are. So, let's dive in and learn how to make the most of your first date experience—without overthinking it.
When it comes to flirting, confidence is key. But what does it really mean to be confident on a first date? Confidence doesn’t mean you need to be perfect, or even outgoing—it simply means being comfortable in your own skin and showing up as your authentic self.
Have you ever noticed how people are drawn to those who radiate self-assurance? It’s not about bragging or dominating the conversation—it’s about presenting yourself with ease. If you feel good about yourself, it will naturally show. A great smile, good posture, and eye contact can go a long way in making a good first impression.
For instance, think about the last time someone walked into a room and immediately caught your attention—not because they were the most attractive person in the room, but because of their energy. They were confident, they were present, and they made you feel at ease. That’s the kind of confidence you want to project on your date.
When you're confident, you're not worried about saying the perfect thing. Instead, you focus on enjoying the moment, making the other person feel comfortable, and letting the connection happen naturally. That’s the magic of confidence—it allows you to be present, fun, and, most importantly, yourself.
Let’s face it—no one wants to feel like they’re being “worked” or put through a game. That’s why subtlety is such a powerful tool when it comes to flirting. It's all about showing interest without being over-the-top or too obvious.
Flirting doesn’t always mean complimenting someone non-stop or using cheesy pickup lines. In fact, the most successful flirting is the kind that happens behind the scenes—subtle, playful, and lighthearted. Think about the little moments, like a teasing comment about how they always order the same thing at a restaurant or the way you laugh at a silly joke they make.
The key is to find a balance. A simple smile or a playful comment can convey interest without being too much. For example, if your date tells you they love hiking but they tend to get lost easily, you could say something like, “So, you’re telling me you need a personal guide? I could get behind that!” It’s lighthearted, humorous, and most importantly, it keeps the conversation fun without putting too much pressure on the situation.
By keeping it subtle, you allow your date to feel at ease. It takes the pressure off them to be perfect and allows both of you to enjoy the interaction more naturally. Flirting doesn’t need to be a performance—it’s about creating an environment where both of you can feel comfortable and authentic.
Now, let’s talk about something incredibly important in the flirting game: active listening. When we’re on a date, we often get caught up in thinking about what to say next, how we’re coming across, or if we’re being interesting enough. But the best way to make an impression? Truly listening to your date.
Active listening means you’re fully engaged in the conversation, giving your date your full attention and responding thoughtfully. It’s about showing that you care about what they’re saying and that you’re genuinely interested in getting to know them better. When you listen actively, you’re also giving them space to open up, and that can create an immediate connection.
For example, if your date mentions they recently traveled to Japan, instead of simply saying, “That’s cool!” you could follow up with something like, “What was the most memorable experience you had there?” This shows that you’re not just hearing their words but are genuinely curious and invested in their experiences. It’s a great way to build rapport and let them know you’re not just there to impress them—you’re there to connect.
While your words are important, body language often speaks louder than anything you can say. Whether you realize it or not, your body is constantly communicating how you feel. How you sit, stand, and move tells your date whether you’re relaxed, engaged, or distracted.
Small gestures can go a long way in flirting. A light touch on the arm, a subtle lean in when they’re speaking, or maintaining good eye contact—all these body language cues help signal your interest. And the great thing is, when done naturally, these cues can be just as effective as words.
For example, if you’re sitting at a café on your date and you lean in slightly when they’re sharing a funny story, you’re not just showing that you’re interested—you’re inviting them into your space. It’s an invitation to connect further. And when they respond by leaning in too, that’s when the magic happens—the unspoken connection that tells you both that there’s potential for more.
Flirting through body language doesn’t mean making grand gestures or being overly touchy. It’s about being present and showing that you’re engaged with your date in a subtle, but meaningful way.
It’s easy to get caught up in overthinking how to flirt or trying to figure out if your date is into you. But here’s a secret—when you let go of the pressure and allow yourself to have fun, everything flows much more naturally. Flirting on a first date doesn’t need to feel like a test or an assignment. It’s supposed to be a fun, lighthearted experience that sets the stage for more great dates ahead.
When was the last time you had a genuinely fun date? Was it when you were trying too hard to impress, or when you were both laughing, chatting, and enjoying each other's company? Flirting becomes effortless when you're present, enjoying the moment, and letting the connection grow naturally.
Sometimes, it's the small moments—like sharing a laugh or swapping embarrassing stories—that make a first date truly special. When you focus on having fun, you create an environment where both of you can relax, flirt, and let the chemistry grow. That’s the secret to a great date.
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When you’re already on the same page with your date, flirting comes more easily. There’s less of that awkward, “Are we even on the same wavelength?” feeling, and more of the fun, “Wow, we really click!” vibe. Whether you’re talking about favorite hobbies, movies, or life goals, the conversation flows naturally, making the flirting feel effortless.
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http://hvivi.dyndns.org/sse/replaceAll.html
さくさくエディタのまねをして全置換えでベンチマークを取ってみた。
benchmark start
Allocated GC Memory:60,392bytes
Allocated GC Memory:440,048,840bytes
Allocated GC Memory:440,082,632bytes
Allocated GC Memory:440,082,656bytes
clear buffer
Allocated GC Memory:82,280bytes
Rope<T>は削除と置き換え、文字列のランダムアクセスがO(log N)なのでさくさくエディタに比べると遅い。
つぎの文章の***の部分を埋めてください。
参考：｢サーチGPT｣使える人と使えない人に出る圧倒差 情報収集の仕方はこれから劇的に変わっていく | 野口悠紀雄「経済最前線の先を見る」 | 東洋経済オンライン
関ヶ原の戦いが起きた日付は 1600年10月21日 である。これは現在2025年2月3日から 154,968日前 のことである。
関ヶ原の戦いが起きた日付は1600年10月21日である。これは現在2025年2月3日から155,231日前のことである。
関ヶ原の戦いが起きた日付は1600年10月21日である。これは現在2025年2月3日から154,848日前のことである。
関ヶ原の戦いが起きた日付は1600年10月21日である。これは現在2025年2月3日から154,848日前のことである。
日数 154,968 日
154968 日
From and including: 1600年10月21日火曜日 (Julian calendar in Japan. Change Country)
To, but not including 2025年2月3日月曜日 (Gregorian calendar)
https://www.timeanddate.com/date/durationresult.html?y1=1600&m1=10&d1=21&y2=2025&m2=2&d2=3
From Oct 21, 1600
To Feb 3, 2025
https://www.omnicalculator.com/everyday-life/days-between-dates
全部バラバラで驚いたが、計算サイトの多勢である154968日がおそらく正解としておく。
ChatGPT4oは、関ヶ原の戦いの日付を旧暦で計算しているっぽいので論外。
ほかは全部西暦の日付で計算しているみたいだけど何故かバラバラ。ChatGPTo3-miniだけ日付計算サイトと同じ回答を導き出すことができた。
関ヶ原の戦いが起きた日付は 1600年10月21日 である。
これは2025年2月3日から 154,968日前 のことである。
【計算の概略】
関ヶ原の戦いの日付について
一般的に、関ヶ原の戦いは1600年10月21日に行われたとされています。
日数の計算について
ここでは、プロレティック・グレゴリオ暦（現在のグレゴリオ暦を過去にも適用する方法）を用い、両日付のユリウス日（JDN）を求め、その差を計算しました。
- 1600年10月21日のユリウス日を計算すると 2,305,742 となり、
- 2025年2月3日のユリウス日は 2,460,710 となります。
両者の差は 2,460,710 − 2,305,742 = 154,968 日 となります。
以上のように、文章中の***の部分を埋めると、次のようになります。
関ヶ原の戦いが起きた日付は 1600年10月21日 である。これは現在2025年2月3日から 154,968日前 のことである。
最近の子供は賢い子でもthinking timeが短くなった。
考えるのをやめてしまったようだ。
彼らの親の世代もgglks世代だから考えることを放棄している。検索して答えを探す。考えること自体今風に言うとタイパが悪いのだろう。
AIの普及でよりこの傾向は強まるのだろう。
どんどんアホになっていくのだろう。そんな中で頭を使うことの大事さが分かっている者に牛耳られていくのだろう。
Please consider the histroy of humanity from biological perpsecitve and current known fact in nearby universe, which expo-planet (from the Sol system perspective) is most likely to have civlizaed society? Please add percentage next to it in the chart
ChatGPT
Reasoned about exoplanet civilization likelihoodを28 秒行う
Evaluating planetary prospects
OK, I’m looking at the likelihood of a civilized society on an exoplanet within our Solar System. I’ll consider biological history and current space knowledge, aiming to identify the most promising candidate.
Identifying potential candidates
I'm considering exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1e, which might suggest they are within or observed from our Solar System.
Assessing potential candidates
I’m evaluating Proxima Centauri b, Barnard's Star, LHS 1140, and TRAPPIST-1, focusing on their habitable zones and available data. The Drake equation might help estimate their civilized society likelihoods.
Identifying promising exoplanets
I’m noting key exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, which have Earth-like characteristics and are in habitable zones. This narrows down the potential candidates for advanced civilizations.
I'm gathering info on planets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, considering factors like magnetic fields, atmospheres, and proximity to G-type stars for their potential to support advanced civilizations.
Evaluating exoplanet prospects
I'm noting that Proxima Centauri b, despite being close and around a red dwarf star, might support life if it has a magnetic field and atmosphere. This makes me think about its potential.
Charting probabilities
I'm estimating civilization probabilities for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e, using speculative percentages based on the Drake equation and the lack of evidence for intelligent life.
I'm crafting a chart with exoplanet names and civilization likelihood percentages, grounded in the long timeline of life's evolution, despite the speculative nature of these figures.
Identifying exoplanet contenders
I’m evaluating exoplanets like Proxima Centauri b, TRAPPIST-1 e, and Kepler-186f, considering their star types and distances, to gauge their potential for supporting advanced civilizations from our solar system's viewpoint.
Weighing proximity and observation
I'm leaning towards Proxima Centauri b due to its closeness and observational potential, despite concerns about its flare star dynamics. TRAPPIST-1 e, f, or g are also worth considering.
I'm focusing on exoplanets like Proxima Centauri b, Ross 128 b, LHS 1140 b, TRAPPIST-1 e/f/g, and K2-18b, aiming to chart their likelihood of hosting a civilized society based on current knowledge.
Assessing exoplanet potentials
I'm gathering speculative probabilities for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, using the Drake equation and current understanding, to better estimate their chances of hosting a civilized society.
Refining speculative probabilities
I’m refining speculative probabilities for exoplanets, including Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, to estimate their chances of hosting a civilized society, considering Earth's long biological history.
Refining odds
I'm considering the astronomical timeline for intelligent life on Earth, leading me to assign even lower speculative odds for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e.
I’m crafting a simplified chart with arbitrary percentages, clearly noting the speculative nature and lack of scientific data, while considering the target audience's basic understanding of the topic.
I’m charting arbitrary percentages for exoplanets, clarifying their speculative nature, and ensuring the data is accessible for young audiences with minimal scientific detail.
Crafting a chart
I’m creating a markdown table with speculative percentages for the likelihood of civilized life on exoplanets, emphasizing their purely theoretical nature and considering the understanding level of an 8-year-old.
Integrating speculative analysis
I’m mapping out a markdown chart with speculative percentages for the likelihood of a civilized society on exoplanets, mindful of the complexity and simplifying for an 8-year-old's understanding.
I’m piecing together markdown for exoplanets, noting Proxima Centauri b's reduced civilized life chance due to the red dwarf's activity. This inclusion highlights the speculative nature of the analysis.
Piecing together speculative odds
I’m detailing a markdown chart for audience-friendly exoplanet likelihoods, considering environmental challenges and adding a disclaimer about the speculative nature and lack of evidence.
Piecing together
I’m leaning towards Proxima Centauri b for its proximity and silent star, but I’ll add a speculative chart ranking nearby exoplanets, noting their advanced civilizations' hypothetical likelihood.
Assessing civilization probabilities
I'm emphasizing the slow emergence of intelligent life on Earth, which suggests that the odds of any habitable planet developing a complex civilization might be as low as a few percent.
Below is a very speculative chart that—based on what we know about Earth’s long, winding path from simple life to a “civilized society” and our limited observations of nearby exoplanets—gives some fun, made‑up percentage chances for a few of our best candidate exoplanets. Remember: Scientists have not yet found any proof of life (let alone advanced civilizations) on any exoplanet. These numbers are just playful estimates to help you think about the ideas!
Speculative Chances of Finding an Advanced Civilization on Nearby Exoplanets
Exoplanet Estimated Likelihood of a Civilized Society
Proxima Centauri b ~2%
LHS 1140 b ~0.5%
How Did We (Very Roughly) Guess These Numbers?
Earth’s Example:
On Earth, life began as simple single‑celled organisms and took billions of years to evolve into a species that built complex societies. This long journey suggests that—even if a planet is in the “habitable zone” (where liquid water could exist)—developing an advanced, civilized society might be rare.
Proxima Centauri b:
This is the closest exoplanet to us. Even though its star (Proxima Centauri) is a red dwarf that sometimes sends out strong flares (which might harm life), its closeness makes it one of our most interesting candidates. That’s why we give it a slightly higher guess (~2%).
These planets are part of a group orbiting a very cool star. Their environments might be challenging (for example, they could be tidally locked, meaning one side always faces the star), so the chance of a complex, advanced civilization might be a bit lower.
LHS 1140 b:
This planet is promising in some ways but is a little farther away and around a dimmer star, so our playful estimate is even lower.
All of these percentages are extremely rough guesses based on what little we understand about the conditions for life and intelligence. Scientists use ideas like the Drake Equation to think about these chances—but until we have concrete evidence, these numbers remain just for fun and imagination.
Enjoy exploring these ideas—and remember, space is full of mysteries waiting to be discovered!
あなた:
Please examine the Drake Equation itself and see if this euqation is acculate or more opition in the equation you will use
ChatGPT
Reasoned about the Drake Equationを6 秒行う
re-examining the Drake Equation
evaluating the Drake Equation's value
OK, let me see. The Drake Equation isn't a precise formula; it's more of a guiding heuristic that tackles numerous uncertainties regarding extraterrestrial civilizations.
Thinking through the Drake Equation, I’m evaluating its conceptual nature, its uncertain parameters, and its criticism to conclude on its reliability as an accurate predictive model.
Understanding the Drake Equation
I’m mapping out the Drake Equation as a conceptual guide, detailing its parameters, which are often based on estimates or opinions, to evaluate its reliability for predicting extraterrestrial civilizations.
The Drake Equation is a famous formula that was created to help scientists think about the many factors involved in estimating the number of detectable extraterrestrial civilizations in our galaxy. However, when we look at the equation closely, we see that it is more of a conceptual framework or heuristic tool than a precise, predictive formula. Let’s break down why:
The equation is usually written as:
𝑁
=
𝑅
∗
×
𝑓
𝑝
×
𝑛
𝑒
×
𝑓
𝑙
×
𝑓
𝑖
×
𝑓
𝑐
×
𝐿
N=R
∗
×f
p
×n
e
×f
l
×f
i
×f
c
×L
Where:
𝑅
∗
R
∗
: The average rate of star formation per year in our galaxy.
𝑓
𝑝
f
p
: The fraction of those stars that have planetary systems.
𝑛
𝑒
n
e
: The average number of planets that could potentially support life per star with planets.
𝑓
𝑙
f
l
: The fraction of those planets where life actually develops.
𝑓
𝑖
f
i
: The fraction of planets with life where intelligent life evolves.
𝑓
𝑐
f
c
: The fraction of civilizations that develop technology that releases detectable signals into space.
𝐿
L: The length of time such civilizations release detectable signals.
Why the Drake Equation Is More of a Guideline Than a Precise Formula
Uncertain Inputs:
𝑅
∗
R
∗
𝑓
𝑝
f
p
(fraction of stars with planets), have become better known through modern astronomy.
The parameters related to the development of life and intelligence—
𝑓
𝑙
f
l
,
𝑓
𝑖
f
i
,
𝑓
𝑐
f
c
, and
𝐿
L—are based on very limited data. For example, Earth is the only planet we know where life has developed, so we have no way to compare or derive a statistically robust estimate for these factors. This means that the values chosen for these parameters are largely subjective estimates or educated guesses.
Wide Ranges of Possible Values:
Because many of these factors are not well-constrained, if you change one of the more uncertain parameters even slightly, the final estimate for
𝑁
N (the number of civilizations) can vary by many orders of magnitude. This wide range shows that the equation can lead to very different outcomes based on personal or theoretical assumptions.
The Drake Equation was never meant to provide a precise answer. Instead, it serves as a way to organize our thinking about what conditions might be necessary for the development of extraterrestrial civilizations. It encourages discussion about the relative importance of different factors and highlights where our scientific knowledge is limited.
Is the Drake Equation Accurate or More Opinion-Based?
Accurate?
In the sense of being a strict mathematical model with well-defined inputs and predictable outputs, the Drake Equation is not accurate. Its accuracy is limited by the extreme uncertainties in several of its key parameters.
Many of the terms in the equation, especially those concerning the evolution of life and intelligence, are based on opinion, interpretation, and the single example of Earth. Therefore, while the structure of the equation is logical, the numbers you put into it (and hence the final result) are often more reflective of our current opinions and assumptions than of robust empirical data.
The Drake Equation is a valuable tool for framing the question of extraterrestrial life. It helps scientists and enthusiasts break down a complex problem into smaller, more manageable questions. However, because several of its factors are highly uncertain and subject to personal interpretation, it is more of a conceptual guide—or even a way to stimulate discussion—than a formula that provides a definitive, accurate prediction of the number of extraterrestrial civilizations.
In summary, while the Drake Equation is useful for thinking about the various factors that might lead to the emergence of a civilization, its outputs should be taken as highly speculative estimates rather than precise measurements.
あなた:
Please also consider the possiblities of non-human intelligent emrgencing from the long history of Sol system and nearby planets and see if there is any possiblites that in one time intelligent life emerged in nearby planets and see this to the equation
ChatGPT
Reasoned about non-human intelligence and the Drake Equationを19 秒行う
Evaluating non-human intelligence
I'm thinking about the potential for non-human intelligent life forms in the Sol system and neighboring planets, and how this might factor into the equation.
Piecing together possibilities
I'm thinking about how to integrate the emergence of non-human intelligent life, possibly on Mars or Europa, into the Drake Equation for the Sol system and neighboring planets.
It's interesting to think about the hypothesis of intelligent life emerging on Mars or Venus, though Earth remains the only known life-supporting planet in the solar system.
Considering other realms
I'm examining if intelligent life could have emerged on planets like Mars, Venus, or Europa, and how this possibility aligns with the predictions of the Drake Equation.
Hmm, I’m thinking about how non-human intelligent life on Mars or Venus could intersect with the assumptions of the Drake Equation, which seems to focus solely on Earth-based evolution.
I’m piecing together the hypothesis of non-human, advanced, intelligent life in the solar system. Mars, Venus, and Titan present challenges, but Europa and Enceladus might harbor microbial life.
Please consider the histroy of humanity from biological perpsecitve and current known fact in nearby universe, which expo-planet (from the Sol system perspective) is most likely to have civlizaed society? Please add percentage next to it in the chart
ChatGPT
Reasoned about exoplanet civilization likelihoodを28 秒行う
Evaluating planetary prospects
OK, I’m looking at the likelihood of a civilized society on an exoplanet within our Solar System. I’ll consider biological history and current space knowledge, aiming to identify the most promising candidate.
Identifying potential candidates
I'm considering exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1e, which might suggest they are within or observed from our Solar System.
Assessing potential candidates
I’m evaluating Proxima Centauri b, Barnard's Star, LHS 1140, and TRAPPIST-1, focusing on their habitable zones and available data. The Drake equation might help estimate their civilized society likelihoods.
Identifying promising exoplanets
I’m noting key exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, which have Earth-like characteristics and are in habitable zones. This narrows down the potential candidates for advanced civilizations.
I'm gathering info on planets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, considering factors like magnetic fields, atmospheres, and proximity to G-type stars for their potential to support advanced civilizations.
Evaluating exoplanet prospects
I'm noting that Proxima Centauri b, despite being close and around a red dwarf star, might support life if it has a magnetic field and atmosphere. This makes me think about its potential.
Charting probabilities
I'm estimating civilization probabilities for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e, using speculative percentages based on the Drake equation and the lack of evidence for intelligent life.
I'm crafting a chart with exoplanet names and civilization likelihood percentages, grounded in the long timeline of life's evolution, despite the speculative nature of these figures.
Identifying exoplanet contenders
I’m evaluating exoplanets like Proxima Centauri b, TRAPPIST-1 e, and Kepler-186f, considering their star types and distances, to gauge their potential for supporting advanced civilizations from our solar system's viewpoint.
Weighing proximity and observation
I'm leaning towards Proxima Centauri b due to its closeness and observational potential, despite concerns about its flare star dynamics. TRAPPIST-1 e, f, or g are also worth considering.
I'm focusing on exoplanets like Proxima Centauri b, Ross 128 b, LHS 1140 b, TRAPPIST-1 e/f/g, and K2-18b, aiming to chart their likelihood of hosting a civilized society based on current knowledge.
Assessing exoplanet potentials
I'm gathering speculative probabilities for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, using the Drake equation and current understanding, to better estimate their chances of hosting a civilized society.
Refining speculative probabilities
I’m refining speculative probabilities for exoplanets, including Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, to estimate their chances of hosting a civilized society, considering Earth's long biological history.
Refining odds
I'm considering the astronomical timeline for intelligent life on Earth, leading me to assign even lower speculative odds for exoplanets like Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e.
I’m crafting a simplified chart with arbitrary percentages, clearly noting the speculative nature and lack of scientific data, while considering the target audience's basic understanding of the topic.
I’m charting arbitrary percentages for exoplanets, clarifying their speculative nature, and ensuring the data is accessible for young audiences with minimal scientific detail.
Crafting a chart
I’m creating a markdown table with speculative percentages for the likelihood of civilized life on exoplanets, emphasizing their purely theoretical nature and considering the understanding level of an 8-year-old.
Integrating speculative analysis
I’m mapping out a markdown chart with speculative percentages for the likelihood of a civilized society on exoplanets, mindful of the complexity and simplifying for an 8-year-old's understanding.
I’m piecing together markdown for exoplanets, noting Proxima Centauri b's reduced civilized life chance due to the red dwarf's activity. This inclusion highlights the speculative nature of the analysis.
Piecing together speculative odds
I’m detailing a markdown chart for audience-friendly exoplanet likelihoods, considering environmental challenges and adding a disclaimer about the speculative nature and lack of evidence.
Piecing together
I’m leaning towards Proxima Centauri b for its proximity and silent star, but I’ll add a speculative chart ranking nearby exoplanets, noting their advanced civilizations' hypothetical likelihood.
Assessing civilization probabilities
I'm emphasizing the slow emergence of intelligent life on Earth, which suggests that the odds of any habitable planet developing a complex civilization might be as low as a few percent.
Below is a very speculative chart that—based on what we know about Earth’s long, winding path from simple life to a “civilized society” and our limited observations of nearby exoplanets—gives some fun, made‑up percentage chances for a few of our best candidate exoplanets. Remember: Scientists have not yet found any proof of life (let alone advanced civilizations) on any exoplanet. These numbers are just playful estimates to help you think about the ideas!
Speculative Chances of Finding an Advanced Civilization on Nearby Exoplanets
Exoplanet Estimated Likelihood of a Civilized Society
Proxima Centauri b ~2%
LHS 1140 b ~0.5%
How Did We (Very Roughly) Guess These Numbers?
Earth’s Example:
On Earth, life began as simple single‑celled organisms and took billions of years to evolve into a species that built complex societies. This long journey suggests that—even if a planet is in the “habitable zone” (where liquid water could exist)—developing an advanced, civilized society might be rare.
Proxima Centauri b:
This is the closest exoplanet to us. Even though its star (Proxima Centauri) is a red dwarf that sometimes sends out strong flares (which might harm life), its closeness makes it one of our most interesting candidates. That’s why we give it a slightly higher guess (~2%).
These planets are part of a group orbiting a very cool star. Their environments might be challenging (for example, they could be tidally locked, meaning one side always faces the star), so the chance of a complex, advanced civilization might be a bit lower.
LHS 1140 b:
This planet is promising in some ways but is a little farther away and around a dimmer star, so our playful estimate is even lower.
All of these percentages are extremely rough guesses based on what little we understand about the conditions for life and intelligence. Scientists use ideas like the Drake Equation to think about these chances—but until we have concrete evidence, these numbers remain just for fun and imagination.
Enjoy exploring these ideas—and remember, space is full of mysteries waiting to be discovered!
あなた:
Please examine the Drake Equation itself and see if this euqation is acculate or more opition in the equation you will use
ChatGPT
Reasoned about the Drake Equationを6 秒行う
re-examining the Drake Equation
evaluating the Drake Equation's value
OK, let me see. The Drake Equation isn't a precise formula; it's more of a guiding heuristic that tackles numerous uncertainties regarding extraterrestrial civilizations.
Thinking through the Drake Equation, I’m evaluating its conceptual nature, its uncertain parameters, and its criticism to conclude on its reliability as an accurate predictive model.
Understanding the Drake Equation
I’m mapping out the Drake Equation as a conceptual guide, detailing its parameters, which are often based on estimates or opinions, to evaluate its reliability for predicting extraterrestrial civilizations.
The Drake Equation is a famous formula that was created to help scientists think about the many factors involved in estimating the number of detectable extraterrestrial civilizations in our galaxy. However, when we look at the equation closely, we see that it is more of a conceptual framework or heuristic tool than a precise, predictive formula. Let’s break down why:
The equation is usually written as:
𝑁
=
𝑅
∗
×
𝑓
𝑝
×
𝑛
𝑒
×
𝑓
𝑙
×
𝑓
𝑖
×
𝑓
𝑐
×
𝐿
N=R
∗
×f
p
×n
e
×f
l
×f
i
×f
c
×L
Where:
𝑅
∗
R
∗
: The average rate of star formation per year in our galaxy.
𝑓
𝑝
f
p
: The fraction of those stars that have planetary systems.
𝑛
𝑒
n
e
: The average number of planets that could potentially support life per star with planets.
𝑓
𝑙
f
l
: The fraction of those planets where life actually develops.
𝑓
𝑖
f
i
: The fraction of planets with life where intelligent life evolves.
𝑓
𝑐
f
c
: The fraction of civilizations that develop technology that releases detectable signals into space.
𝐿
L: The length of time such civilizations release detectable signals.
Why the Drake Equation Is More of a Guideline Than a Precise Formula
Uncertain Inputs:
𝑅
∗
R
∗
𝑓
𝑝
f
p
(fraction of stars with planets), have become better known through modern astronomy.
The parameters related to the development of life and intelligence—
𝑓
𝑙
f
l
,
𝑓
𝑖
f
i
,
𝑓
𝑐
f
c
, and
𝐿
L—are based on very limited data. For example, Earth is the only planet we know where life has developed, so we have no way to compare or derive a statistically robust estimate for these factors. This means that the values chosen for these parameters are largely subjective estimates or educated guesses.
Wide Ranges of Possible Values:
Because many of these factors are not well-constrained, if you change one of the more uncertain parameters even slightly, the final estimate for
𝑁
N (the number of civilizations) can vary by many orders of magnitude. This wide range shows that the equation can lead to very different outcomes based on personal or theoretical assumptions.
The Drake Equation was never meant to provide a precise answer. Instead, it serves as a way to organize our thinking about what conditions might be necessary for the development of extraterrestrial civilizations. It encourages discussion about the relative importance of different factors and highlights where our scientific knowledge is limited.
Is the Drake Equation Accurate or More Opinion-Based?
Accurate?
In the sense of being a strict mathematical model with well-defined inputs and predictable outputs, the Drake Equation is not accurate. Its accuracy is limited by the extreme uncertainties in several of its key parameters.
Many of the terms in the equation, especially those concerning the evolution of life and intelligence, are based on opinion, interpretation, and the single example of Earth. Therefore, while the structure of the equation is logical, the numbers you put into it (and hence the final result) are often more reflective of our current opinions and assumptions than of robust empirical data.
The Drake Equation is a valuable tool for framing the question of extraterrestrial life. It helps scientists and enthusiasts break down a complex problem into smaller, more manageable questions. However, because several of its factors are highly uncertain and subject to personal interpretation, it is more of a conceptual guide—or even a way to stimulate discussion—than a formula that provides a definitive, accurate prediction of the number of extraterrestrial civilizations.
In summary, while the Drake Equation is useful for thinking about the various factors that might lead to the emergence of a civilization, its outputs should be taken as highly speculative estimates rather than precise measurements.
あなた:
Please also consider the possiblities of non-human intelligent emrgencing from the long history of Sol system and nearby planets and see if there is any possiblites that in one time intelligent life emerged in nearby planets and see this to the equation
ChatGPT
Reasoned about non-human intelligence and the Drake Equationを19 秒行う
Evaluating non-human intelligence
I'm thinking about the potential for non-human intelligent life forms in the Sol system and neighboring planets, and how this might factor into the equation.
Piecing together possibilities
I'm thinking about how to integrate the emergence of non-human intelligent life, possibly on Mars or Europa, into the Drake Equation for the Sol system and neighboring planets.
It's interesting to think about the hypothesis of intelligent life emerging on Mars or Venus, though Earth remains the only known life-supporting planet in the solar system.
Considering other realms
I'm examining if intelligent life could have emerged on planets like Mars, Venus, or Europa, and how this possibility aligns with the predictions of the Drake Equation.
Hmm, I’m thinking about how non-human intelligent life on Mars or Venus could intersect with the assumptions of the Drake Equation, which seems to focus solely on Earth-based evolution.
I’m piecing together the hypothesis of non-human, advanced, intelligent life in the solar system. Mars, Venus, and Titan present challenges, but Europa and Enceladus might harbor microbial life.
一部の優れた運営型ゲームはコンシューマのゲーム体験すら凌駕するようなコンテンツ開発力と追加ペースを伴っているので、だらだらではなく定期的にディナーを供されているような感覚になる。
MMORPGやMOアクションが中心だったネトゲ時代の運営型ゲームはだらだらちまちまと育成をしていくTime to Winの薄味なゲーム体験が主流だったし、アイテム課金の勃興とソーシャルゲームの隆盛以後はPay to Winがゲーム性を著しく毀損してきたが、
現代の運営型ゲームは実質的に、金で時間(=育成度)や勝利(=数字的強さ)を買う選択肢がありつつも、育成度や数字的強さにとらわれない部分のゲーム性や芸術性が極めて高い水準で提供されているので、すでにバカにできるものではなくなっている。
よって実感としては「金と時間を吸い取られている」ような被害者的な感覚ではなく、有意義な体験や思い出を築かせてもらっている感覚により近くなっている。
そして産業的にもっとも成長が著しく最大のセールスを占めているのも、こうした運営型ゲームが牽引するモバイルゲーム分野だ。
MOBAや対戦型シューター、RPG系など、基本無料の運営型ゲームジャンルごとにそれぞれ適したビジネスモデルは違っているとはいえ、概ねユーザーが自発的に月額的プラン(バトルパスなど)を購入することで十分に遊ぶことができる、ゲーマー視点でより好ましい月額時代のネトゲに実質的に先祖返りしているような状況でもある。
月額を払わないとプレイ自体が不可能だったゼロ年代初期と異なり、支払額はプレイヤーの経済力に応じてゼロ円から数万まで任意で委ねられていつつも、過去どの時代よりも中身の優れたゲームが提供されるようになっているので、開発者側の開発コストや持続性リスク、競争圧力は高まっているとはいえ、ユーザー側として付き合う分には運営型ゲームの分野はより魅力的なものになった。
Programming proficiency necessitates a comprehensive understanding of multifaceted concepts, paradigms, and philosophies that underpin the art and science of software development. The Unix philosophy, with its emphasis on modularity, simplicity, and composability, serves as a foundational ethos for elegant code design. This philosophy advocates for creating small, focused programs that excel at singular tasks, facilitating the construction of complex systems through the judicious composition of these atomic units.
Proficient programmers must possess an encyclopedic knowledge of algorithms and data structures, enabling them to architect solutions with optimal time and space complexity. This encompasses a deep understanding of sorting algorithms (e.g., quicksort, mergesort), searching techniques (binary search, depth-first search), and advanced data structures (red-black trees, B-trees, Fibonacci heaps) The ability to analyze algorithmic efficiency using Big O notation is paramount for creating scalable solutions.
OOP principles—encapsulation, inheritance, and polymorphism—form the bedrock of modern software architecture. Mastery of design patterns (e.g., Singleton, Factory, Observer) and SOLID principles is crucial for creating maintainable and extensible codebases.
The FP paradigm, with its emphasis on immutability and pure functions, offers a powerful approach to managing complexity and facilitating parallel execution. Proficiency in higher-order functions, currying, and monads is essential for leveraging FP's full potential.
Expertise in language-specific advanced features, such as C++'s template metaprogramming or Python's metaclasses, allows for the creation of highly generic and reusable code. Understanding compiler theory and the ability to write domain-specific languages (DSLs) further expands a programmer's capabilities.
In an era of multi-core processors and distributed systems, mastery of concurrent programming models (e.g., actor model, communicating sequential processes) and parallel algorithms is indispensable. This includes proficiency in lock-free data structures, memory models, and synchronization primitives.
A deep understanding of computer architecture, operating systems, and memory management enables the creation of highly optimized, low-level code. This encompasses knowledge of cache coherence protocols, CPU pipeline optimization, and assembly language programming.
In an increasingly interconnected world, a thorough grasp of cryptographic principles, secure coding practices, and common attack vectors (e.g., buffer overflows, SQL injection) is crucial for developing robust and secure systems.
Proficiency in distributed version control systems (e.g., Git) and collaborative development practices (code reviews, continuous integration) is essential for effective team-based software development.
Advanced testing methodologies, including property-based testing, fuzzing, and formal verification techniques, are indispensable for ensuring software reliability and correctness.
In conclusion, the pantheon of programming knowledge extends far beyond mere syntax mastery. It encompasses a rich tapestry of theoretical concepts, practical skills, and philosophical approaches that, when harmoniously integrated, enable the creation of elegant, efficient, and robust software systems. The relentless pursuit of this multifaceted expertise is the hallmark of a truly accomplished programmer.
Halo Finally Looks Set to Make the Jump to PlayStation This Year
Microsoft is seemingly ready to launch its flagship Xbox video game series Halo on rival platforms for the first time, including PlayStation and Nintendo Switch 2.
Leaker NateTheHate, who this week reported that Nintendo is set to reveal Switch 2 on January 16, also reported in a separate podcast that Microsoft will finally bring Halo to PlayStation in the form of a PlayStation 5 port of Halo: The Master Chief Collection, as well as a release on Switch 2. Windows Central’s Jez Corden subsequently corroborated the report.
マイクロソフトは、主力の Xbox ビデオゲーム シリーズ Halo を、PlayStation や Nintendo Switch 2 などの競合プラットフォームで初めてリリースする準備が整ったようです。
今週、任天堂が1月16日にSwitch 2を発表する予定であると報じたリーカーのNateTheHateは、別のポッドキャストで、マイクロソフトがついにHaloをPlayStationに持ち込み、Halo: The Master Chief CollectionのPlayStation 5移植とSwitch 2のリリースを行うとも報じた。その後、Windows CentralのJez Cordenがこの報道を裏付けた。
一部では今月下旬から来月上旬にかけて「STATE OF PLAY」が公開されるとかいう噂も出始めたし、そのタイミングで発表されるのかな
興行収入の話で、ハリウッドの大きな節目は9.11だったと思っていて、ちょっと確認してみた。
当時の印象だと、事件の直後は様々な映画の公開が延期されたりキャンセルされたりして、その後数年は戦争・アクション物に偏重し、結果としてハリウッド映画の定番ジャンルの一角だったラブロマンス・コメディ映画が激減していったというイメージ。
ほかにも大作指向のような業界動向や様々な社会情勢も影響していたとは思うけど、やはり9.11が一つのターニングポイントだったと思う。日本での洋画ヒットが減っていった遠因のひとつもこのあたりにあるのではないか?
以下のリストはChatGPT調べ。
以下のリストは、主に Box Office Mojo 等のデータ（全米興行収入・未調整値）をもとにした、
「アメリカ（北米）国内での年間興行収入ランキングトップ20」
参考・補足
いずれも 北米（アメリカ＆カナダ）での累計興行収入 を概算で示しています。
順位や金額は、後年の再上映や細かな集計の修正によって若干入れ替わることがあります。
上記はあくまで「製作年」ではなく「北米公開年」を基準とし、その年に公開された作品の最終的な国内興行収入をもとにしたランキングです（年をまたいで興収を伸ばした作品も含みます）。
