芥川龍之介が「蜘蛛の糸」を発表して百年。高二の秋の文化祭,クラスの仮装行列のテーマが 蜘蛛の糸だった。お釈迦様の極楽タワーの竹を近所から切り出し,地獄の焔と煙の絵を描いた。犍陀多に続いて蜘蛛の糸(登山部の赤いザイル)に群がる地獄の亡者だったころ。
2024年1月3日水曜日
2024年1月2日火曜日
2024年1月1日月曜日
2023年12月31日日曜日
2023年12月30日土曜日
2023年12月29日金曜日
2023年12月28日木曜日
2023年12月27日水曜日
2023年12月26日火曜日
2023年12月25日月曜日
M-1グランプリ2023
2023年12月24日日曜日
6文字のDNA
人工的に拡張された遺伝情報システム(AEGIS)は、DNAに新たな塩基対を追加したものです。この新たな塩基対は、天然の塩基対と異なる水素結合パターンを持っています。そのため、RNAポリメラーゼによって認識され、処理されるかどうかは不明でした。この論文では、大腸菌のRNAポリメラーゼが、6文字に拡張された遺伝システムにおいて、非天然型核酸塩基を選択的に認識することを示しました。高分解能低温電子顕微鏡構造から、AEGISと天然塩基対の認識の背後にある共通の原理が明らかになりました。
2023年12月23日土曜日
わが街,道頓堀
2023年12月22日金曜日
astropy
jupyter kernelspec listpython3 /opt/homebrew/Cellar/jupyterlab/4.0.9_2/libexec/lib/python3.12/site-packages/ipykernel/resourcesjulia-1.9 /Users/koshi/Library/Jupyter/kernels/julia-1.9maxima /Users/koshi/Library/Jupyter/kernels/maximawolframlanguage12 /Users/koshi/Library/Jupyter/kernels/wolframlanguage12
cd /opt/homebrew/Cellar/jupyterlab/4.0.9_2/libexec/bin
./pip install astropy
./pip install ephem
import astropy as ap>>> ap.test()platform darwin -- Python 3.12.1, pytest-7.4.3, pluggy-1.3.0Running tests with Astropy version 6.0.0.Running tests in lib/python3.12/site-packages/astropy.Date: 2023-12-19T22:26:53Platform: macOS-14.2-arm64-arm-64bitExecutable: /opt/homebrew/Cellar/jupyterlab/4.0.9_2/libexec/bin/pythonFull Python Version:3.12.1 (main, Dec 7 2023, 20:45:44) [Clang 15.0.0 (clang-1500.0.40.1)]encodings: sys: utf-8, locale: UTF-8, filesystem: utf-8byteorder: littlefloat info: dig: 15, mant_dig: 15Package versions:Numpy: 1.26.2Scipy: 1.11.4Matplotlib: 3.8.2h5py: not availablePandas: not availablePyERFA: 2.0.1.1Cython: not availableScikit-image: not availableasdf-astropy: not availableUsing Astropy options: remote_data: none.rootdir: /opt/homebrew/Cellar/jupyterlab/4.0.9_2/libexecplugins: astropy-0.11.0, remotedata-0.4.1, hypothesis-6.92.1, cov-4.1.0, filter-subpackage-0.1.2, astropy-header-0.2.2, anyio-4.1.0, mock-3.12.0, doctestplus-1.1.0, arraydiff-0.6.1collected 28085 items / 5 skipped-- Docs: https://docs.pytest.org/en/stable/how-to/capture-warnings.html========== 27425 passed, 425 skipped, 240 xfailed, 80 warnings in 184.56s (0:03:04) ===========<ExitCode.OK: 0>
2023年12月21日木曜日
リザーバー・コンピューティング
Reservoir computing(リザーバーコンピューティング)は、再帰ニューラルネットワークに着想を得た比較的新しい計算フレームワークです。この手法は、入力信号をリザーバーと呼ばれる固定された非線形システムのダイナミクスを使用して、高次元の計算空間にマッピングすることによって機能します。このリザーバーは、水のバケツや回路などの物理的なシステムであるか、微分方程式の系などの数学的なモデルであることができます。その後、リザーバーの出力は線形の読み出し関数を使用して読み取られます。この読み出し関数は、リザーバーの状態と所望の出力との関係を学習するためにトレーニングできます。図:リザーバーコンピューティングアーキテクチャ(編者注: Rossello (2018)の図 [1] へ勝手にリンク引用しているBard)リザーバーコンピューティングの利点の一つは、非常に効率的であることです。リザーバーは非常に単純であり、読み出し関数は比較的単純で速いアルゴリズムである線形回帰を使用して学習できます。これにより、低消費電力とリアルタイムのパフォーマンスが重要なアプリケーションに適しています。リザーバーコンピューティングのもう一つの利点は、非常に柔軟であることです。同じリザーバーは、読み出し関数を変更するだけでさまざまなタスクを学習するのに使用できます。これにより、タスクが事前にはわからない場合や、タスクが時間とともに変化する場合に適しています。リザーバーコンピューティングはまだ比較的新しい分野ですが、計算の仕方を革新する可能性があります。既に音声認識、画像認識、およびロボット制御など、さまざまなアプリケーションで使用されています。以下はリザーバーコンピューティングに関するいくつかの追加の詳細です:・リザーバーは通常、多くの内部状態を持つ高次元システムです。これらの状態は複雑な方法で相互作用し、リザーバーが非線形関数を計算できるようにします。・読み出し関数は通常、リザーバーの状態の線形関数です。この関数は、所望の入出力関係の例などのトレーニングデータを使用して学習できます。・リザーバーコンピューティングは、サポートベクターマシンやディープラーニングなどの他の機械学習技術と組み合わせて使用されることがよくあります。これにより、システムの精度とパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。
2023年12月20日水曜日
脳オルガノイド計算
2023年12月19日火曜日
モキュメンタリー
ザ・モキュメンタリーズ ~カメラがとらえた架空世界~(各編30分)(編者注:丸括弧内はこちらで付加したキーワード)#1 「インビジブル・ブルース」(透明人間皮膚移植・マイノリティー)#2 「(株)わたし」(個人の公開株化「株式人間」・人間の価値)#3 「WORD HUNTER」(言語省・言語取締官・不正日本語取締法)#4 「マイナースポーツ・未来の星」(スルーイング・東西日本国)#5 「ドローン・クライシス」(脱法人工知能搭載野良ドローンとマタギ)#6 「ハラハラ♥ハラスメント」(ハラスメントバッチ・自由恋愛タブー)#7 「冷凍睡眠ビジネスの闇」(家庭用冷凍睡眠カプセル)#8 「仮想俳優A」(フルCGの俳優・最明寺アキラブーム)
2023年12月18日月曜日
モーリーの定理
In[1]:= c[a_, b_] := Pi/3 - a - bIn[2]:= p[a_, b_] := Tan[3 b]/(Tan[3 a] + Tan[3 b])q[a_, b_] := Tan[3 a] Tan[3 b]/(Tan[3 a] + Tan[3 b])In[3]:= p1[a_, b_] := Tan[b]/(Tan[a] + Tan[b])q1[a_, b_] := Tan[a] Tan[b]/(Tan[a] + Tan[b])In[4]:=p2[a_, b_] := (p[a, b] Tan[3 b + 2 c[a, b]] + q[a, b])/(Tan[2 a] + Tan[3 b + 2 c[a, b]])q2[a_, b_] :=Tan[2 a] (p[a, b] Tan[3 b + 2 c[a, b]] + q[a, b])/(Tan[2 a] + Tan[3 b + 2 c[a, b]])In[5]:=p3[a_, b_] := (p[a, b] Tan[3 b + c[a, b]] - Tan[2 b] +q[a, b])/(Tan[3 b + c[a, b]] - Tan[2 b])q3[a_, b_] := -Tan[2 b] (((p[a, b] - 1) Tan[3 b + c[a, b]] +q[a, b])/(Tan[3 b + c[a, b]] - Tan[2 b]))In[6]:= (p1[a, b] - p2[a, b])^2 + (q1[a, b] -q2[a, b])^2 - (p2[a, b] - p3[a, b])^2 - (q2[a, b] -q3[a, b])^2 // SimplifyOut[7]= 0In[8]:= (p2[a, b] - p3[a, b])^2 + (q2[a, b] -q3[a, b])^2 - (p3[a, b] - p1[a, b])^2 - (q3[a, b] -q1[a, b])^2 // SimplifyOut[9]= 0
2023年12月17日日曜日
情報伝達活動の構造(2)
2023年12月16日土曜日
情報伝達活動の構造(1)
りんちゃんの「棒」は「—」や「|」の問題だった。そうすると答えが変わってくる。
頻度の高い漢字の平均画数が7画程度で,これを棒の数とします。児童・生徒・学生の間は1日100字書いたとして(PCなど除く)10年間≒3000日では,〜30万字程度漢字をかくことになるので,〜200万画くらいかな。1画5mmだとすれば,200万画は1000kmである。鉛筆1本で 50kmかけるらしいので,鉛筆20本あれば十分だ。ホントか,削りながらの場合は1000本くらいになりそうだ。ジェットストリームのSXR-07では替え芯1本で700mということだから,1400本なのか。
2023年12月15日金曜日
Duolingo
2023年12月14日木曜日
棒
10年に 1回 〜 10回3年に 1回 〜 30回1年に 1回 〜 100回年に 4回 〜 300回月に 1回 〜 1000回週に 1回 〜 4000回3日に 1回 〜 1万回1日に 1回 〜 3万回1日に 3回 〜 10万回
Q(私):日本人が一日に書く漢字の数は400字程度です。一生には,1000万字程度の漢字を書くことになるでしょう。このうち,「棒」という漢字を書く回数は何回程度だと推定されますか?A(Claude):はい、ご指摘の通り、日本人が一生のうちに書く漢字はおよそ1000万字とされています。このうち、「棒」という漢字が何回含まれるかを推定するため、次のように考えます。日本語の漢字使用頻度データによると、「棒」の出現頻度は0.0026%,1000万字の0.0026%は2600字。したがって、一生のうちに書く漢字1000万字のなかで、「棒」という漢字が含まれる頻度はおよそ2600回と推定されます。
2023年12月13日水曜日
Gemini
2023年12月12日火曜日
四角形
2023年12月11日月曜日
石川デジタルミュージアムネットワーク
2023年12月10日日曜日
PISA2022
2023年12月9日土曜日
三角形(3)
2023年12月8日金曜日
12月8日(Blogger 5周年)
全期間(5年間)6.61万回 = 36回/日過去12ヶ月間 1.98万回 = 54回/日過去6ヶ月間 1.38万回 = 77回/日過去3ヶ月間 0.45万回 = 50回/日過去1ヶ月間 0.18万回 = 60回/日
2023年12月7日木曜日
アンペールの法則(2)
2023年12月6日水曜日
アンペールの法則(1)
2023年12月5日火曜日
物体O
2023年12月4日月曜日
万博リング
2023年12月3日日曜日
球形キャパシタ
2023年12月2日土曜日
円軌道はむずかしい
g = 0.0098; R = 6350; τ = 30; τs = τ*27; τt = 250; p = 0.85;a = 0.0446; b = 0.1445 a; s = 45 Degree; T = 15400;fs[t_] := 0.3*ArcTan[r[t]*r'[t]/ h[t]]fr[t_, τ_] := a*Sin[s]*HeavisideTheta[τ - t] +b*Sin[fs[t]]*HeavisideTheta[t-τs-τ]*HeavisideTheta[τ+τs+τt-t]ft[t_, τ_] := a*Cos[s]*r[t]*HeavisideTheta[τ - t] +b*Cos[fs[t]]*r[t]*HeavisideTheta[t-τs-τ]* HeavisideTheta[τ+τs+τt-t]fm[t_, τ_] := -p/(τ - p*t)*HeavisideTheta[τ - t]sol = NDSolve[{r''[t] == -fm[t, τ]*r'[t]+h[t]^2/r[t]^3 -g R^2/r[t]^2 +fr[t, τ],r[0] == R, r'[0] == 0,h'[t] == -fm[t, τ]*h[t] + ft[t, τ],h[0] == 2930 + 0*Sqrt[g] R^(3/2)}, {r, h}, {t, 0, T}]f[t_] := r[t] /. sol[[1, 1]]d[t_] := h[t] /. sol[[1, 2]]Plot[{6350, f[t]}, {t, 0, T}]Plot[{f[t + 1] - f[t], d[t]*R/f[t]^2, d[t]/f[t]},{t, 0, T}, PlotRange -> {-5, 15}]
2023年12月1日金曜日
ai pin
2023年11月30日木曜日
OpenAI
はい、完全におっしゃるとおりです。失礼しました。訂正いたします。e = 2.718...log π = 1.1447...として、e × log π を正確に計算すると、2.718... × 1.1447... = 3.11...(小数点以下省略)となりますね。3.14ではありませんでした。計算をちゃんと行わずに短絡的に判断してしまい、ファクトとしても誤りがありました。このようなミスを重ねてしまい、大変申し訳ありません。基本的な数値の計算から正しく立ち返る必要があると反省いたしました。今後は肝に銘じ、確認を怠らぬようにいたします。ご指導本当にありがとうございました。
2023年11月29日水曜日
大小関係
2023年11月28日火曜日
妖星ゴラス
2023年11月27日月曜日
奥州安達原
妹背山婦女庭訓(2)からの続き
国立文楽劇場の11月文楽公演(第172回)は,第2部の奥州安達原を観た。第1部は双蝶々曲輪日記と面売り,第3部は冥途の飛脚という演目。
奥州安達原を調べてみると,10年前の2013年11月に観ている。今回に加えて,道行千里の岩田帯,一つ家の段,谷底の段が上演されていて,一つ家の段と谷底の段の安達ケ原の鬼婆がでてくる怖い話のところが印象に残った。記憶の中では袖萩祭文が安達ケ原で行われたような錯覚に陥っているが,そんなことはありません。
今回は,朱雀堤の段と環の宮明御殿の段(敷妙使者の段,矢の根の段,袖萩祭文の段,貞任物語の段)なので,舞台は京都なのだった。出語り床の真ん前の席で,三味線の手も太夫の汗もよく見え,太棹の強いバチさばきが体に伝わるのだが,舞台の下手の方が遠いので肝腎の袖萩祭文の動き(和生・勘次郎)がよくわからない。
今回は,芳穂太夫・錦糸組ががんばっていた。呂勢太夫・清治の袖萩祭文から錣太夫・宗助の貞任物語もなかなかよかった。ところが,ストーリーが追いきれないので,平傔仗直方がなぜ切腹するのかがいまいち納得できないまま物語が急展開していくのだった。
休日で,阪神タイガースとオリックスバッファローズの優勝記念パレードの日だった。天気も良くて,人出は多かったのだが,文楽劇場の第2部の入りは40%ぐらいだった。大丈夫かな。
2023年11月26日日曜日
万里鏡1号
・11月21日 18時11分 北朝鮮が「人工衛星」打ち上げを通報 22日から12月1日までに(北朝鮮)・11月21日 22時46分 Jアラート発令「ミサイル発射。ミサイル発射。北朝鮮からミサイルが発射されたものとみられます。建物の中、又は地下に避難して下さい。(対象都道府県:沖縄県)」(Jアラート)・11月21日 23時15分 Jアラート発令「ミサイル通過。ミサイル通過。先程のミサイルは22時55分頃、太平洋へ通過したものとみられます。避難の呼びかけを解除します。不審な物には決して近寄らず直ちに警察や消防などに連絡して下さい。(対象都道府県:沖縄県)」(Jアラート)・11月22日 1時22分 北朝鮮ミサイル発射沖縄・鹿児島の状況は(日本)・11月22日 8時21分 北朝鮮 “軍事偵察衛星の打ち上げ成功”と発表(北朝鮮)・11月22日 10時16分 北朝鮮発射 “地球周回軌道への衛星投入 確認されず”(日本)・11月22日 16時55分 北朝鮮発射 分離の3つ目 高度450キロまで上昇しレーダー消失(日本)・11月22日 20時58分 韓国軍“北朝鮮の軍事偵察衛星 軌道に進入” 正常に機能か分析(韓国)・11月23日 16時29分 韓国“北朝鮮 衛星打ち上げは成功 ロシアから技術支援”(韓国)・11月24日 11時39分 木原防衛相 “北朝鮮発射 何らかの物体 地球の周回軌道に”(日本)・11月25日 5時37分 米軍 北朝鮮の“衛星”に管理番号 地球の周回軌道進入と判断か(米国)
2023年11月25日土曜日
アマテラス粒子
2023年11月24日金曜日
ケプラー方程式
f[t_, e_] := FindRoot[u - e Sin[u] == 2 Pi t, {u, 0}]g1[a_, e_] :=Table[{a (Cos[u] - e), a Sqrt[1 - e^2] Sin[u]} /. f[k/52., e], {k, 1, 52}];gp1 = Graphics[{PointSize -> Large, Red, Point[g1[1, 0.2]]}];g2[a_, e_] :=Plot[{a Sqrt[1 - e^2] Sqrt[1 - (x/a + e)^2], -a Sqrt[1 - e^2] Sqrt[1 - (x/a + e)^2]}, {x, -a (1 + e), a (1 - e)},AspectRatio -> Automatic, PlotStyle -> Blue]gp2 = g2[1, 0.2];Show[gp2, gp1]