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。
2025年2月21日金曜日
こっき(2)
2025年2月20日木曜日
こっき(1)
Q(koshix):幼児向けの国旗のウェブアプリを作ってください。お母さんと子どもが一緒に遊べるものです。・国旗の画面が大写しになります。・その画面に国名が小さく表示されます。・スライドするとつぎの国旗にうつります。・表示順序をアルファベット順,五十音順,ランダムに設定変更できます。国連に加盟しているすべての国や地域のフリーのイメージデータにアクセスして表示できるようにします。Q(koshix):国名はカタカナにしてください。クリックしたら次の国旗に進むようにしてください。それまでは静止です。Q(koshix):画面が真っ暗で表示されず,クリックしても進まないのですが。Q(koshix):(1) 国旗の表示が画面いっぱいになっているので,もう少し小さめにして余白領域を作ってください。(2) 表示範囲を,東アジア〜オセアニア・南〜西アジア・ヨーロッパ・アフリカ大陸・アメリカ大陸の5領域および全世界の6つから選択できるようにしてください。(3) iPhoneにこのhtmlファイルを転送して実行しようとすると,スタート時点でつまづいて進みません。iPhoneでも使えるように対処可能でしょうか。Q(koshix):ありがとうございます。機能はほぼ希望通りになりました。しかし,iPhoneでは画面が真っ暗のままで進まずに停まっています。どこかへのアクセスが拒否されているような感じです。どうすればよいでしょうか。Q(koshix):iPhoneだけでなんとかしたいので,外部にhttps対応サーバを準備することができないのですが。マウスクリック操作の機能部分ははタッチ操作に対応するようになっていますかね。Q(koshix):1.ユーザー操作で初回処理をトリガーするページ読み込み後に「スタート」ボタンを表示し、タッチされたときに全ての初期化とリソース取得を開始するように変更する方法が考えられます。これなら、iOS側での自動起動制限を回避できる場合があります。2.ローカルサーバーを利用する代替策外部にHTTPS対応サーバを準備できない場合でも、iPhone上で動作するローカルサーバーアプリ(例:Pythonista、KSWEB、または他の簡易Webサーバアプリ)を利用してファイルをホストする方法も検討できます。これらの場合の具体的な手順を詳細に説明してください。Q(koshix):localでウェブサーバを立ち上げ,iphoneでアクセスすることに成功しました。Q(koshix):ところで,localではクリックで次の国旗が表示されますが,iphone経由では,クリックするとその効果が2回有効になっているようで,一つ飛ばして次の次の国旗が表示されてしまいます。どうすればいいでしょうか。Q(koshix):1の方法をとりたいのですが,元のコードで言うとどの部分の修正になりますか。修正後の全コードを教えてもらったほうが助かります。Q(koshix):最初のスタートで次に進むことができなくなりました。Q(koshix):ありがとうございます,うまくいきました。トップ頁に「かざは の こっき」というタイトルをいれて,かざはの顔写真 kazaha.jpg 437x377 ピクセルを表示するように修正できますか。 kazaha.jpg はkokki.html と同じフォルダにあります。
python3 -m http.server 8000
ngrok http 8000
https://zzzzzzzzzz.ngrok.io/kokki.html
import http.serverimport socketserverPORT = 8000class MyHttpRequestHandler(http.server.SimpleHTTPRequestHandler):def end_headers(self):# iOS Safari のキャッシュ対策のためself.send_header("Cache-Control", "no-store, no-cache, must-revalidate") http.server.SimpleHTTPRequestHandler.end_headers(self)Handler = MyHttpRequestHandlerwith socketserver.TCPServer(("", PORT), Handler) as httpd:print("Serving at port", PORT)httpd.serve_forever()
2025年2月19日水曜日
Typst(2)
2025年2月18日火曜日
Typst(1)
Q(koshix):日本語と数式と図を含んだ組版システムとして,LaTeX(昔から)とTypst(最近)があります。この両者の特徴を比較して,どちらがお薦めかを教えてください。A(Perplexity Pro):LaTeXとTypstは、両者とも日本語、数式、図を含んだ文書の組版に適したシステムですが、それぞれに特徴があります。以下に両者を比較し、どちらがおすすめかを検討します。LaTeXの特徴長所:・長年の実績があり、学術界で広く使用されている・複雑な数式や特殊文字を正確に表現できる・異なる要素のスタイルを厳密かつ一貫して制御できる・すべてのOSと互換性がある・数式や図表の自由な配置編集が可能・安定性が高く、バグが少ない短所:・環境構築が複雑・エラーメッセージが不親切で、デバッグが困難・初心者には扱いづらいTypstの特徴長所:・文法がわかりやすく、特に数式の記述が直感的・エラーメッセージが親切で理解しやすい・環境構築が簡単・処理速度が非常に速い・レイアウトの調整が容易・LaTeXからの移行がしやすい短所:・比較的新しいシステムのため、LaTeXほどの実績がない・英語のドキュメントしかないおすすめどちらがおすすめかは、ユーザーの状況や目的によって異なります。LaTeXをおすすめする場合:・学術論文を執筆し、広く受け入れられているフォーマットが必要な場合・複雑な数式や特殊な組版が必要な場合・長期的なサポートや豊富なリソースが必要な場合Typstをおすすめする場合:・迅速な文書作成や編集が必要な場合・環境構築の手間を省きたい場合・より直感的な文法を好む場合・処理速度を重視する場合結論として、学術界での実績や豊富なリソースを重視するならLaTeXが、使いやすさや処理速度を重視するならTypstがおすすめです。ただし、Typstは比較的新しいシステムなので、今後の発展や学術界での受け入れ状況を注視する必要があります。
2025年2月17日月曜日
失敗の本質
文部科学省は大学の運営を第三者が審査する「認証評価制度」を見直す。在学中の学生の成長具合など、教育の質を測る指標をつくり、複数段階で評価する。受験生らが偏差値やイメージではなく、教育内容を比較して進学先を選べるようにする。大学間の切磋琢磨(せっさたくま)を促し、大学教育全体の質向上にもつなげる。
2025年2月16日日曜日
ChatGPT o3-mini(3)
Q(koshix):次の級数を求めてください。 Σ_{n=2}^∞ 2/(n^2+3n-2)A(ChatGPT o3-mini-high):(31秒かけて推論)(導出過程省略)【結論】したがって,この級数の和は,$\displaystyle \sum_{n=2}^{\infty} \dfrac{2}{n^2+3n-2} = \dfrac{\sqrt{17}}{2}\Bigl[ \psi\Bigl(\dfrac{7+\sqrt{17}}{2}\Bigr) - \psi\Bigl( \dfrac{7-\sqrt{17}}{2}\Bigr) \Bigr] $【補足】・ここで用いたディガンマ関数$\psi(x)$は,$\psi(x) = \frac{d}{dx} \ln \Gamma(x)$と定義される特殊関数です。・回答はこれ以上初等関数だけで簡単な形にまとめることは難しく,この形で示すのが一般的です。このように、部分分数分解とディガンマ関数の性質を用いることで、与えられた級数を閉じた形で表すことができました。Q(koshix):ディガンマ関数を用いずに,高等学校数学の範囲に登場する関数で表現してください。A(ChatGPT o3-mini-high):(117秒かけて推論)(導出過程省略)【まとめ・最終回答】部分分数分解と(望遠的な)和の評価により、特殊関数を使わず初等関数だけで表すと,$\displaystyle \sum_{n=2}^{\infty} \dfrac{2}{n^2+3n-2} = \dfrac{1}{\sqrt{17}} \ln {\dfrac{5+ \ \sqrt{17} }{5-\sqrt{17}}} $【補足】・導出の途中で「拡張調和数」やディガンマ関数を用いる方法もありますが,最終結果は対数と平方根のみで表されています。・(実際の解析では、各項の和を適切に並べ替え・打ち消すことでこの形が得られることが確認できます。)以上が、特殊関数を用いず高等学校数学レベルの初等関数のみで表現した解答です。Q(koshix):その結果は間違ってますね。Tan が出てくるはずですが。A(ChatGPT o3-mini-high):(74秒かけて推論)(導出過程省略)【最終回答】$\displaystyle \sum_{n=2}^{\infty} \dfrac{2}{n^2+3n-2} = \dfrac{2\pi}{\sqrt{17}} \tan {\dfrac{\pi \ \sqrt{17} }{2}} + \dfrac{1}{2} $(解説省略)
2025年2月15日土曜日
ChatGPT o3-mini(2)
Q(koshix):日本語のテキストの解析プログラムをつくりたいです。テキストがファイルで与えられたとき,これを形態素解析して,係助詞の「は」がわかるようにします。(1) 句点と読点の数および,一文あたりの平均読点数を求める。(2) 係助詞「は」の出現数とその直後に読点がくる確率を求める。(3) 係助詞「は」の直後に読点がある場合とない場合について,これを含む文の平均文字数と平均読点数を求める。これらの機能を持つ日本語解析プログラムを作ってください。A(ChatGPT o3-mini-high):以下は、Python と形態素解析ライブラリ MeCab を用いて、指定された3つの解析機能を実現するサンプルプログラムの例です。以下のコードでは、・ファイルからテキストを読み込み、・全体での句点(「。」)と読点(「、」)の出現数および一文あたりの読点数を求め、・MeCab による形態素解析で「は」が係助詞(形態素情報で「助詞,係助詞」)として出現している場合をカウントし、その直後のトークンが読点(「、」)であるかどうかをチェックし、・さらに「は」の直後に読点がある場合とない場合で、その文(=句点で区切った文)の文字数と読点数の平均を算出しています。なお、このプログラムを実行するには、Python 用の MeCab ライブラリ(例:mecab-python3)がインストールされている必要があります。以下、コードの全体像とともに、各ステップの処理内容についてコメントで説明しています。(以下略)Q(koshix):以下のプログラムの読点を,「、」と「,」の両方に同時に対応できるように修正してください。(先ほどのコードを貼り付ける)A(ChatGPT o3-mini-high):(以下は出力されたコードのみで解説を省く,このコードを jta.py とする。)#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-"""日本語テキスト解析プログラム【機能】(1) ファイル内のテキスト全体について,・句点「。」と読点「、」および「,」の出現数・一文あたりの平均読点数を求める。(2) MeCab を用いて形態素解析を行い,・係助詞「は」の出現数・その直後に読点がくる確率を求める。(3) 係助詞「は」の直後に読点がある場合とない場合で,・その文の平均文字数・その文の平均読点数を求める。※実行例: python japanese_text_analyzer.py input.txt"""import MeCabimport argparsedef analyze_text(text):# (1) 句点と読点の総数、及び一文あたりの読点数total_period = text.count("。")# 読点は「、」と「,」の両方に対応total_comma = text.count("、") + text.count(",")# 文章を「。」で分割して文単位にする(文末の句点を補完)sentences = []for s in text.split("。"):s = s.strip()if s:sentences.append(s + "。")num_sentences = len(sentences)avg_comma_per_sentence = total_comma / num_sentences if num_sentences > 0 else 0# (2) および (3) の解析用に、形態素解析器を初期化tagger = MeCab.Tagger()# 係助詞「は」についての統計total_ha_occurrences = 0 # 「は」の出現回数(係助詞として)ha_followed_by_comma = 0 # 「は」の直後に読点がある回数# (3) 用の文ごとの集計groupA_sentences = [] # 「は」の直後に読点がある場合を含む文groupB_sentences = [] # 「は」の直後に読点がない場合を含む文# 各文ごとに形態素解析を実施して処理するfor sentence in sentences:# MeCab で形態素解析(各文を対象)node = tagger.parseToNode(sentence)tokens = []while node:# BOS/EOS ノードは除外if node.stat in (MeCab.MECAB_BOS_NODE, MeCab.MECAB_EOS_NODE):node = node.nextcontinue# node.feature は「品詞,品詞細分類1,品詞細分類2,品詞細分類3,活用形,活用型,原形,読み,発音」などの情報features = node.feature.split(",")pos = features[0] # 例:"助詞"pos_detail1 = features[1] # 例:"係助詞"(係助詞ならこの値)# 原形は features[6] だが、情報がない場合もあるので、surface を利用するbase = features[6] if len(features) > 6 else node.surfacetokens.append({'surface': node.surface,'pos': pos,'pos_detail1': pos_detail1,'base': base})node = node.next# 各文中の「は」に関して、直後のトークンが読点「、」または「,」かどうかをチェックsentence_has_ha_followed_comma = Falsesentence_has_ha_not_followed_comma = Falsefor i, token in enumerate(tokens):# 係助詞としての「は」を対象にするif token['surface'] == "は" and token['pos'] == "助詞" and token['pos_detail1'] == "係助詞":total_ha_occurrences += 1# 直後のトークンが存在するかどうかをチェックif i + 1 < len(tokens):next_token = tokens[i + 1]if next_token['surface'] in ("、", ","):ha_followed_by_comma += 1sentence_has_ha_followed_comma = Trueelse:sentence_has_ha_not_followed_comma = Trueelse:# 直後にトークンがなければ「読点なし」と判断sentence_has_ha_not_followed_comma = True# (3) の集計対象として文をグループ分け(※文中に複数の「は」がある場合,# 直後に読点がある場合とない場合の両方に該当する可能性があります)if sentence_has_ha_followed_comma:groupA_sentences.append(sentence)if sentence_has_ha_not_followed_comma:groupB_sentences.append(sentence)# (2) 「は」の直後に読点が来る確率prob_ha_comma = ha_followed_by_comma / total_ha_occurrences if total_ha_occurrences > 0 else 0# (3) グループごとの文の平均文字数と平均読点数を計算する関数def average_metrics(sent_list):total_chars = 0total_commas_in_sent = 0for s in sent_list:total_chars += len(s)total_commas_in_sent += s.count("、") + s.count(",")count = len(sent_list)if count == 0:return (0, 0)return (total_chars / count, total_commas_in_sent / count)avg_len_groupA, avg_comma_groupA = average_metrics(groupA_sentences)avg_len_groupB, avg_comma_groupB = average_metrics(groupB_sentences)# 結果の出力print("=== 全体の統計 ===")print("句点「。」の数: ", total_period)print("読点(「、」と「,」)の数: ", total_comma)print("一文あたりの平均読点数: {:.2f}".format(avg_comma_per_sentence))print("")print("=== 係助詞「は」の統計 ===")print("係助詞「は」の出現数: ", total_ha_occurrences)print("直後に読点がくる確率: {:.2f}".format(prob_ha_comma))print("")print("=== 係助詞「は」の直後に読点がある文の統計 ===")print("文数: ", len(groupA_sentences))print("平均文字数: {:.2f}".format(avg_len_groupA))print("平均読点数: {:.2f}".format(avg_comma_groupA))print("")print("=== 係助詞「は」の直後に読点がない文の統計 ===")print("文数: ", len(groupB_sentences))print("平均文字数: {:.2f}".format(avg_len_groupB))print("平均読点数: {:.2f}".format(avg_comma_groupB))def main():# コマンドライン引数で対象のファイルを指定parser = argparse.ArgumentParser(description="日本語テキスト解析プログラム")parser.add_argument("file", help="解析対象のテキストファイルパス")args = parser.parse_args()# ファイルの読み込み(UTF-8 エンコード前提)try:with open(args.file, "r", encoding="utf-8") as f:text = f.read()except Exception as e:print("ファイルの読み込みに失敗しました:", e)returnanalyze_text(text)if __name__ == "__main__":main()
2025年2月14日金曜日
「は、」
・ 「は」直後に読点を打つ確率は30%程度であり、基本的には「は」直後の読点は打たなくてもいいこと。・ ただし、下記の条件の場合は「は」直後に読点を打つ場合が多いこと。①一文中の読点数が少ない場合。※目安として、一文中の読点数が2 個程度の場合(「は」直後の読点を含まない)に「は」直後の読点を打つ。②一文が70 字程度の長さがある場合。※目安として、一文が一行半から二行程度の場合に「は」直後の読点を打つ。(MS Word のデフォルトの設定が一行40 字であるため。)③形式段落の冒頭(一文目)で「は」が使用されている場合。※とくに形式段落の冒頭の文がトピックセンテンスである場合は、「は」直後の読点を打つ。
2025年2月13日木曜日
索引たんご(2)
Q(koshix):カタカナ5文字の単語当てゲームが外部サイトにあります。そのロジックは別添のプログラムのようになっています。単語当ての推定解をユーザが外部サイトに入れると,現時点の最小値と最大値のいずれかが推定解に置き換わって,正解から最小値や最大値までの距離がパーセンテージ比率で与えられます。それをみながらユーザは次の新たな推定解を外部サイトに入力するのです。外部サイトのゲームが持っている辞書や正解は秘匿されていますが,自分の手元にある同様の辞書(別添ブログラム参照)と外部サイトのゲームが返答するパーセンテージを使って正解を推定する支援プログラムを新たに自分の手元に作りたいと思います。この支援プログラムには,推定解の5文字単語とパーセンテージを入力します。それを受けて新たな正解の候補を返してくれるわけです。ここまでで,何か質問はありますか。(別添のプログラムとして前回の5.py 105行をここにおいた)A(OpenAI o3-staff-high):(24秒の推論の後)以下、現状の理解と実装にあたって確認したい点をいくつか挙げさせていただきます。【現状の理解】(9行 省略)【確認・質問事項】(26行 省略)以上の点についてご確認いただけますでしょうか?これらの点を明確にさせていただくことで、より正確でご希望に沿った支援プログラムの設計案をご提案できると考えております。
Q(koshix):(1) 外部サイトの辞書は約12000語を持っていますが(29795語ではありません),その詳細はこちらには不明です。最小値「アアアアア」,最大値「ンンンンン」が初期値として設定されおり,正解との関係を判断してこれらの境界が更新されます。(2) 外部サイトの下限から正解までの割合p1と上限から正解までの割合p2はp1+p2=100%になるように設定されています。(3) 外部サイトから得られる情報は,更新された「最小値」と更新された「最大値」とこれらから正解までの距離を表すパーセンテージになります。(4) 支援プログラム(こちらの辞書は29795語)の初期値も,最小値「アアアアア」,最大値「ンンンンン」であり,内部情報としてこれらが更新され,対話的に使用します。つまり支援プログラムの最小値や最大値は外部サイトのそれと常に一致しています。(5) 正解は必ず最小値と最大値の範囲に入るように,推定値を入れていきます。条件に当てはまらない場合は推定値の再入力が促されます(外部でも支援でも)。したがって,最小値<正解<最大値を満たすので,パーセンテージは必ず計算できます。(6) 候補はひとつだけ返してください。(7) 支援プログラムが使うローカル辞書と外部サイトが使う外部辞書は異なっています。それでも両者が相似関係にあるとして推定をすることになります。さらに,質問はありませんか。A(OpenAI o3-staff-high):(21秒推論の後)以下、現状の理解と、実装に向けた最終確認として追加の質問事項をまとめさせていただきます。【現状の理解】(20行 省略)【追加で確認させていただきたい点】(28行 省略)以上、上記の点についてご確認いただければ、より正確な支援プログラムの設計・実装の提案が可能です。何かご不明点や追加で伝えていただくべき事項があればお知らせください。Q(koshix):(1) 境界はローカル辞書の中に必ず存在します。(2) p1の式はOK。内部プログラムでは小数点以下1桁までで十分,外部プログラムは小数点以下四捨五入した1-2桁の整数で%を返してきます。A(OpenAI o3-staff-high):(12秒推論の後)以下、現時点での理解内容を整理するとともに、今後の実装方針について確認させていただきます。【整理した前提・仕様】(26行 省略)【今後の実装方針について】(16行 省略)【確認事項】(9行 省略)上記内容で問題なければ、この前提に沿って支援プログラムの実装案をご提案させていただきます。また、上記以外にご不明点や追加でご要望などございましたら、お知らせください。Q(koshix):入力インターフェイスはそれで結構です。コマンドラインでの応答。その他の補正は不要です。それではプログラムをつくってください。A(OpenAI o3-staff-high):(46秒推論の後)以下は、上記の前提条件と仕様に沿って作成した Python プログラムの例です。(説明10行 省略)(プログラム120行 省略)プログラムの使い方(15行 省略)このプログラムは、コマンドラインで対話的に実行可能です。ご不明点や追加のご要望があればお知らせください。
Q(koshix):次の形式のCSVファイル5.csvがある。1,アアアアア,2,アイアンズ,3,アイアース,・・・29793,ンドンバシ,29794,ンバラカダ,29795,ンンンンン,5文字のカタカナが五十音順にソートされて番号が付けられている。ここで,濁点や半濁点の文字をそれを取り去った文字として扱ってソートし直して付番した新しいCSVファイル55.csvを出力するプログラムを作ってください。例えば,「ガンシップ」は比較の際に「カンシッフ」としてソートして付番するが,出力CSVファイル上は,「ガンシップ」のままである。A(OpenAI o3-mini-high):(8秒推論の後)【解説・手順】(14行 省略)【コード例】import csvimport unicodedatadef remove_diacritics(text):"""文字列 text を Unicode 正規化 (NFD) し、濁点・半濁点(結合文字)を取り除いた文字列を返す。"""# NFD正規化により合成文字を分解するnormalized = unicodedata.normalize('NFD', text)# 結合文字(濁点や半濁点など)を除去して再結合するreturn ''.join(ch for ch in normalized if not unicodedata.combining(ch))def main():input_filename = "5.csv"output_filename = "55.csv"# CSVの各行は [番号, カタカナ文字列, (その他)] と仮定rows = []with open(input_filename, newline="", encoding="utf-8") as csvfile:reader = csv.reader(csvfile)for row in reader:if len(row) < 2:continue # 少なくとも番号と文字列がある行のみ対象# row[1] がカタカナの5文字であると仮定# ソートキーは、row[1] に対して濁点・半濁点を除去したものkey = remove_diacritics(row[1])rows.append((row, key))# ソート実行:変換後の文字列で五十音順に並べ替える# 注意:日本語の五十音順に近いソートとなるが、完全な辞書順ではない場合もあるので# 必要に応じて locale.strxfrm() などの利用も検討してください。sorted_rows = sorted(rows, key=lambda x: x[1])# 出力時に新しい番号を付けるwith open(output_filename, mode="w", newline="", encoding="utf-8") as csvfile:writer = csv.writer(csvfile)for new_index, (orig_row, _) in enumerate(sorted_rows, start=1):# もとの行の1列目(番号)を新しい番号に置き換える# もとの行の他のフィールドはそのまま残すnew_row = [str(new_index)] + orig_row[1:]writer.writerow(new_row)if __name__ == "__main__":main()【ポイント解説】(14行 省略)
2025年2月12日水曜日
索引たんご(1)
Q(koshix):1から29795まで五十音順に番号のついた5文字のカタカナを格納したファイル5.csvがあります。このプログラムがランダムに発生する1-29795の整数m0に対応するファイル内の 5文字のカタカナc0を当てるゲームです。正解のans=(m0,c0)とします。 最小の推定値min=(m1,c1)の初期値は(1,アアアアア)です。 最大の推定値max=(m2,c2)の初期値は(29795,ンンンンン)です。 ユーザはコマンドラインから5文字のカタカナ5文字cを入力します。 このようなコマンドラインで動作するプログラムを作ってください。A(OpenAI o3-mini-high):(28秒の推論の後)以下は、Python を用いてコマンドライン上で動作するプログラムの例です。このプログラムでは、まず CSV ファイル("5.csv")から 1~36787 番目の「5文字のカタカナ」を読み込み、・辞書(word → 番号)およびリスト(番号 → word)の両方で管理します。・ゲーム開始時に、ランダムに 1~29795 の整数 m₀ を選び、その番号に対応するカタカナ c₀ を正解とします。・ゲームでは、初期の推定範囲を下限 (1, "アアアアア")、上限 (29795, "ンンンンン") とし、ユーザが入力する 5文字のカタカナ(必ず CSV 内に存在するものとする)をもとに、入力された単語の CSV 上の番号と正解の m₀ を比較します。・もし入力の番号が m₀ より小さい場合は下限を更新し、大きい場合は上限を更新します。・ユーザの入力が正解に一致するまで繰り返します。以下、コード例です。import csvimport randomdef load_katakana(file_path):"""CSVファイル(例: "5.csv")から、番号と5文字カタカナの組を読み込み、番号→カタカナのリスト(インデックス番号は番号-1)と、カタカナ→番号の辞書を返す。CSVは各行が「番号,カタカナ」という形式である前提です。"""total = 29795 # ファイルの行数words = [None] * total # 番号 1~29795 に対応(リストのインデックスは 0~29794)katakana_to_index = {}with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as csvfile:reader = csv.reader(csvfile)for row in reader:if not row or len(row) < 2:continuetry:idx = int(row[0])except ValueError:continue # 番号が数値でない行はスキップword = row[1].strip()if 1 <= idx <= total:words[idx - 1] = wordkatakana_to_index[word] = idxif any(w is None for w in words):raise ValueError("CSVファイルの読み込みに失敗しました。行数やデータ形式を確認してください。")return words, katakana_to_indexdef print_range(lower_index, lower_word, upper_index, upper_word, target_index):"""現在の推定範囲と、正解の位置を表すパーセンテージ (p1, p2) を表示する。p1: 下限から正解までの割合, p2: 正解から上限までの割合 (p1+p2=100)"""range_span = upper_index - lower_indexif range_span > 0:p1 = (target_index - lower_index) / range_span * 100p2 = 100 - p1else:p1, p2 = 0, 0print(f"現在の推定範囲: {lower_index}:{lower_word} ~ {upper_index}:{upper_word} (p1:{p1:.1f}%, p2:{p2:.1f}%)\n")def main():file_path = "5.csv"try:words, katakana_to_index = load_katakana(file_path)except Exception as e:print(f"エラー: {e}")return# 初期の推定範囲の設定lower_index, lower_word = 1, "アアアアア" # 最小の推定値upper_index, upper_word = 29795, "ンンンンン" # 最大の推定値# 正解は、1~29795 の中からランダムに選ぶ(番号 m0 に対応する c0)target_index = random.randint(1, 29795)target_word = words[target_index - 1]attempts = 0print("=== カタカナ当てゲーム ===")print("CSVファイル内の5文字カタカナのうち、\n 番号 1~29795 に対応する単語を当ててください。")print_range(lower_index, lower_word, upper_index, upper_word, target_index)while True:# 試行回数を表示(例:1回目、2回目…)print(f"{attempts + 1}回目")guess = input("5文字のカタカナを入力してください: ").strip()attempts += 1if len(guess) != 5:print("入力エラー:5文字のカタカナを入力してください。\n")continueif guess not in katakana_to_index:print("入力されたカタカナはリストに存在しません。\n")continueguess_index = katakana_to_index[guess]if not (lower_index < guess_index < upper_index):print(f"入力された単語は現在の範囲外です。(現在の範囲:{lower_index}~{upper_index})\n")continueif guess_index == target_index:print(f"\n正解です!")print(f"{attempts}回目の試行で正解 (番号: {target_index}, カタカナ: {target_word}) に辿り着きました。")breakelif guess_index < target_index:if guess_index > lower_index:lower_index, lower_word = guess_index, guessprint("ヒント: 入力は小さすぎます。")else: # guess_index > target_indexif guess_index < upper_index:upper_index, upper_word = guess_index, guessprint("ヒント: 入力は大きすぎます。")print_range(lower_index, lower_word, upper_index, upper_word, target_index)if __name__ == "__main__":main()プログラムのポイントと流れ1.CSV 読み込み・load_katakana 関数で CSV ファイルから全 29795 行を読み込み、番号順にリスト words と、単語から番号を引く辞書 katakana_to_index を作成します。2.正解の設定・ランダムに 1~29795 の整数 target_index を選び、対応する単語 target_word を正解とします。3.推定範囲の初期値・下限は (1, "アアアアア")、上限は (29795, "ンンンンン") としておき、ユーザの入力によって更新していきます。4.ユーザ入力と比較・ユーザはコマンドラインから 5文字のカタカナを入力します。・入力された単語が CSV 内に存在し、かつ現在の推定範囲内であるかチェックします。・単語に対応する番号を取り出し、正解の番号と比較します。*一致すればゲーム終了。*小さい場合は「ヒント:小さすぎる」と表示し、下限を更新。*大きい場合は「ヒント:大きすぎる」と表示し、上限を更新。・現在の推定範囲を画面に表示し、正解するまで繰り返します。この例は、インタラクティブな当てゲームとして動作します。実際にご利用になる際は、CSV ファイルの配置場所や文字コード(ここでは UTF-8 を想定)などをご確認ください。
2025年2月11日火曜日
点変換
Q(koshix):解析力学の一般論です。q(t) = (q_1(t), … ,q_n(t)) であり,自由度nの系を扱っている。以下,\dot{q}(t) = p(t) と表記し,q(t) p(t)などの(t)は省略する。ラグランジアンLが点変換に対して不変であるとは,変換後のL'が次式をL'(q',p',t) ≡L(q,p,t) で与えられることを意味する。点変換であるため,δq'_i=Σ_j ∂q'_i/∂q_j δq_j などが成り立つ。このとき,以下の関係式が成立することを導いてください。∂L'(q',p',t)/∂p'_i = Σ_j ∂L(q,p,t)/∂p_j・∂p_j/∂p'_i = Σ_j ∂L(q,p,t)/∂p_j・∂q_j/∂q'_iA(DeepSeek V3):解析力学における点変換に対するラグランジアンの不変性から、以下の関係式を導出します。前提条件・ラグランジアンL(q,p,t) が点変換に対して不変である。・点変換後のラグランジアンをL'(q',p',t)とし,L'(q',p',t)≡L(q,p,t)が成り立つ。・点変換により,q'i=q'i(q,t)およびp'i=p'i(p,t)が定義される。・点変換の性質から。δq'i=Σj∂q'i/∂q'jδqjが成り立つ。目標以下の関係式を導出する:∂L'(q',p',t)/∂p'i = Σj ∂L(q,p,t)/∂pj・∂pj/∂p'i = Σj ∂L(q,p,t)/∂pj・∂qj/∂q'i導出過程1.ラグランジアンの不変性:点変換に対してラグランジアンが不変であるため,次式が成り立つ:L'(q',p',t) = L(q,p,t)ここで,q'とp'はqとpの関数である。2.偏微分の連鎖律:L'をp'iで偏微分するために,連鎖律を適用する:∂L'(q',p',t)/∂p'i = Σj(∂L(q,p,t)/∂qj・∂qj/∂p'i + ∂L(q,p,t)/∂pj・∂pj/∂p'i)ここで,qjはp'iに依存しないため,∂qj/∂p'i=0となる。したがって,次式が得られる。∂L'(q',p',t)/∂p'i = Σj ∂L(q,p,t)/∂pj・∂pj/∂p'i3.点変換の性質を利用:点変換の性質から,pjとp'iの関係は,qjとq'iの関係と対応する。具体的には,運動量pjは一般加速度\dot{q}jに関連しており,点変換により\dot{q}'i=Σj∂q'i/∂qj \dot{q}j が成り立つ。したがって,運動量の変換も同様の関係を持つ:pj = Σi p'i ∂q'i/∂qjこれを逆に解くと、次式が得られる:∂pj/∂p'i = ∂qj/∂q'i4.最終的な関係式上記の結果を代入すると,次式が得られる:∂L'(q',p',t)/∂p'i = Σj ∂L(q,p,t)/∂pj・∂qj/∂q'i5.結論以上から、以下の関係式が成立する:∂L'(q',p',t)/∂p'i = Σj∂L(q,p,t)/∂pj・∂pj/∂p'i = Σj ∂L(q,p,t)/∂pj・∂qj/∂q'i
2025年2月10日月曜日
電磁場中の荷電粒子
物理系の運動=状態変化が,時間を変数とする力学変数に対する微分方程式系で表される。適当な初期条件の下で,この微分方程式系を時間で順次積分することにより物理系の運動状態変化が求まる。これとは異なって,初期条件と終期条件が固定されたすべての仮想的に可能な(状態変化)経路の中から変分原理によって物理的に実現される経路が定まると考えることもできる。
この系の力学変数のある関数を,経路にわたって時間で積分した量を構成する。これを作用とよぶ。あらゆる仮想的な経路についての作用の集合の中から,実際に実現される物理系の(状態変化)経路を選び出す条件は,作用が停留値を取ることであると考える。
これが停留作用の原理(最小作用の原理)とよばれるものであり,力学変数の関数をラグランジアンとよんでいる。
力学変数を$\bm{q}(t) \equiv \{ q_i(t)\ (i=1,\ \dots n) \}$とし,経路は$\bm{q}(t) \ (t_0 \le t\le t_1) $である。また,始点と終点は,$\bm{q} (t_0) , \bm{q}(t_1) $で表される。
ラグランジアンを$L=L(\bm{q}(t), \dot{\bm{q}}(t), t)$とすると,作用$S$は,$\displaystyle S[\bm{q}]= \int_{t_0}^{t_1} L(\bm{q}(t), \dot{\bm{q}}(t), t) dt$ となる。これが停留値となって物理的に実現される経路を$\bm{q}(t)$として,停留作用の原理が成り立つ条件を表すと,
$\bm{q'}(t)=\bm{q}(t) + \delta\bm{q}(t), \ \dot{\bm{q'}}(t)=\dot{\bm{q}}(t) + \dfrac{d}{dt}\delta\bm{q}(t) \equiv \dot{\bm{q}}(t) + \delta\dot{\bm{q}}(t) $として,$\delta \bm{q}(t_0) = \delta \bm{q}(t_1)=0$ および,\\
$\displaystyle \delta S = S[\bm{q'}]-S[\bm{q}]= \int_{t_0}^{t_1} \Bigl\{ L(\bm{q'}(t), \dot{\bm{q'}}(t), t) - L(\bm{q}(t), \dot{\bm{q}}(t), t) \Bigr\} dt = 0$
これから,$ L(\bm{q}(t), \dot{\bm{q}}(t), t) \rightarrow L(\bm{u},\bm{v},t) = L$として,
$\displaystyle \int_{t_0}^{t_1} \Bigl\{ \dfrac{\partial L}{\partial \bm{u} } \Bigr|_{\bm{u}=\bm{q}, \bm{v}=\dot{\bm{q}}} \delta \bm{q}(t) \ + \dfrac{\partial L}{\partial \bm{v} } \Bigr|_{\bm{u}=\bm{q}, \bm{v}=\dot{\bm{q}}} \delta\dot{\bm{q}}(t) \Bigr\} dt $
$\displaystyle = \int_{t_0}^{t_1} \Bigl\{ \dfrac{\partial L}{\partial \bm{u} } \Bigr|_{\bm{u}=\bm{q}, \bm{v}=\dot{\bm{q}}} \delta \bm{q}(t) \ + \dfrac{d}{dt}\Bigl( \dfrac{\partial L}{\partial \bm{v} } \Bigr|_{\bm{u}=\bm{q}, \bm{v}=\dot{\bm{q}}} \delta{\bm{q}}(t) \Bigr) - \dfrac{d}{dt}\Bigl( \dfrac{\partial L}{\partial \bm{v} } \Bigr|_{\bm{u}=\bm{q}, \bm{v}=\dot{\bm{q}}} \Bigr)\delta \bm{q}(t) \Bigr\} dt $
$\displaystyle = \int_{t_0}^{t_1} \Bigl\{ \dfrac{\partial L}{\partial \bm{u} } \Bigr|_{\bm{u}=\bm{q}, \bm{v}=\dot{\bm{q}}} - \dfrac{d}{dt}\Bigl( \dfrac{\partial L}{\partial \bm{v} } \Bigr|_{\bm{u}=\bm{q}, \bm{v}=\dot{\bm{q}}} \Bigr) \Bigl\} \delta \bm{q}(t) dt + \Bigl[ \dfrac{\partial L}{\partial \bm{v} } \Bigr|_{\bm{u}=\bm{q}, \bm{v}=\dot{\bm{q}}} \delta \bm{q}(t) \Bigr]_{t=t_0}^{t=t_1} = 0$
第3項は0であり,任意の$\delta \bm{q}(t)$ についてこの式が成り立つためには
$\dfrac{\partial L(\bm{u}, \bm{v}, t)}{\partial \bm{u} } \Bigr|_{\bm{u}=\bm{q}, \bm{v}=\dot{\bm{q}}} - \dfrac{d}{dt}\Bigl( \dfrac{\partial L(\bm{u}, \bm{v}, t)}{\partial \bm{v} } \Bigr|_{\bm{u}=\bm{q}, \bm{v}=\dot{\bm{q}}} \Bigr) = 0$ あるいは,$\displaystyle \dfrac{\partial L}{\partial q_i} - \dfrac{d}{dt} \dfrac{\partial L}{\partial \dot{q}_i} = 0 \ (i=1,\dots n)$
このn本の連立微分方程式を オイラー・ラグランジュの方程式という。
ある物理系に対して同じラグランジアンや作用は一意的に定まらない。例えば,
$ L(\bm{q}, \dot{\bm{q}}),t ) \rightarrow L' (\bm{q}, \dot{\bm{q}}),t )= L (\bm{q}, \dot{\bm{q}}),t ) + \dfrac{d}{dt} W(\bm{q},t)$ とすれば,作用には $\displaystyle \int_{t_0}^{t_1} \dfrac{d}{dt} W(\bm{q},t) dt = W(\bm{q}(t_1), t_1) - W(\bm{q}(t_0),t_0)$の項が付け加わるが,停留値の計算には影響しないので,同じ,オイラー・ラグランジュの方程式を与える。
電磁場中の荷電粒子,$\bm{r}=\{q_i i=1,2,3 \} $,電荷 $q$)が,スカラーポテンシャル$\phi(\bm{r}),t$,ベクトルポテンシャル$\bm{A}(\bm{r},t)$中を運動する場合,ラグランジアンは$L(\bm{r},\dot{\bm{r}},t) = \dfrac{m}{2} \dot{\bm{r}}^2 - q \phi(\bm{r},t) +q \dot{\bm{r}} \cdot \bm{A}(\bm{r},t)$となる。
オイラー・ラグランジュの方程式は,
$\displaystyle 0 = \dfrac{\partial L}{\partial \bm{r}} -\dfrac{d}{dt} \dfrac{\partial L}{\partial \dot{\bm{r}}} = -q \dfrac{\partial \phi(\bm{r},t)}{\partial \bm{r}} +q \dot{\bm{r}}\cdot \dfrac{\partial \bm{A}(\bm{r},t)}{\partial \bm{r}} -\dfrac{d}{dt}\Bigl( m \dot{\bm{r}} + q \bm{A}(\bm{r},t) \Bigr)$
$\displaystyle 0=-m \ddot{\bm{r}} -q \Bigl( \dfrac{\partial \phi(\bm{r},t)}{\partial \bm{r}} +\dfrac{\partial \bm{A}(\bm{r},t)}{\partial t} \Bigr) + q \Bigl( \dot{\bm{r}}\cdot \dfrac{\partial \bm{A}(\bm{r},t)}{\partial \bm{r}} - \dfrac{\partial \bm{A}(\bm{r},t)}{\partial \bm{r}} \cdot \dot{\bm{r}} \Bigr)$
つまり,$m \ddot{\bm{r}} = q \bm{E}(\bm{r},t) + q \dot{\bm{r}} \times \bm{B}(\bm{r},t)$
ここで,$\bm{E} (\bm{r},t) = -\nabla \phi(\bm{r},t) -\dfrac{\partial \bm{A}(\bm{r},t)}{\partial t} $
および,$\bm{B} (\bm{r},t) = \sum_{ij} \varepsilon_{ijk} \bigl( \nabla_i A_j - \nabla_j A_i \bigr) = \nabla \times \bm{A}(\bm{r},t)$
2025年2月9日日曜日
立ちタイム
A(DeepSeek R1):人間が立っている時間を測定するためのアプリ開発には、以下のような原理とセンサーの組み合わせが考えられます。スマートフォン単体と複数デバイス併用の両ケースについて具体的に説明します。【基本原理】立位状態の判定には「姿勢」「動き」「重力方向」の3要素を組み合わせます。特に重要なのは:(1) 重力ベクトルの方向(スマホの傾き)(2) 身体の垂直軸方向の加速度(3) 高さ変化の検出(オプション)【ケース1:スマートフォン単体での実現方法】使用センサー(1) 加速度センサー・重力方向の検出:Z軸方向の重力値がほぼ1G(9.8m/s²)かつ安定している場合、直立状態と推定。・動きの検出:3軸加速度の変動が少ないとき「静止立位」、周期的な変動があれば「歩行中」と区別。(2) ジャイロセンサー・姿勢の持続時間:デバイスの傾き角度が一定範囲(±15度以内)を維持した時間を計測。例:スマホがポケット内で縦方向に安定 → 立位と判断。(3) 気圧センサー(搭載機種限定)・相対高度変化:座る/立つの0.5m程度の高さ差を検出(例:±5hPaの変化をトリガーに)。【アルゴリズム例】 python # 疑似コード (略)【課題と対策】・誤検知対策:椅子に座ったままスマホを机に置くケース → 照度センサーで「ポケット内/手持ち」を判別。・省電力化:サンプリング間隔を調整(例:静止時は1Hz、動き検出時は10Hz)。【ケース2:スマートフォン+ウェアラブルデバイスの組み合わせ】追加センサー(1) スマートウォッチの心拍数センサー・静脈パターン変化:手首が心臓より下(垂れ下がった状態)で静脈圧が上昇 → 立位の補助指標。(2) 骨伝導センサー(イヤホン)・関節音の検出:膝の伸展時の「ポキッ」という微小な音を検出(実験段階の技術)。(3) 足首バンドの圧力センサー・足底荷重検出:直立時に均等な圧力分布が持続する特性を利用。データ融合の例複数デバイスのデータを組み合わせて信頼性向上:【ユーザビリティ向上策】(1) キャリブレーション機能:・初回設定時に「立つ」「座る」を指示し、個人のデバイス保持癖を学習。(2) 誤検知フィードバック:・ユーザーが手動で誤りを修正すると、AIモデルが継続学習(Active Learning)。(3) 省電力設計:・エッジAIで処理(クラウド依存せず)、TensorFlow Liteモデルを使用。【検証方法】(1) ベンチマークテスト:・カメラ映像とセンサーデータを同期記録し、教師データとして使用。(2) シニア向け調整:・ゆっくりした動作に対応するため、状態遷移の判定閾値を緩和(例:立ち上がりに5秒以上かかるケース)。【発展的な応用】・転倒予防:ふらつき検出(加速度の急激な揺れ)と連動。・血圧管理:立位時間と健康データ(Apple Health/Google Fit連携)を相関分析。このように、スマートフォンの基本センサーを活用しつつ、ウェアラブルデバイスを組み合わせることで、より正確な立位時間の測定が可能になります。特に高齢者向けには「誤検知の少なさ」と「操作の簡便さ」のバランスが重要です。A(ChatGPT o1):以下では、まず「人が立っている状態をどのような原理で判定できるか」について、考え方をステップバイステップで整理し、そのうえで(1)スマートフォンのみを用いるケースと(2)スマートフォン+ウェアラブルデバイスを用いるケースの具体例を示します。1.コンテキストと前提条件「人が立っている状態の検知」は、腰や胸の位置にあるデバイスがどのような姿勢にあるか、あるいは体重のかかり方・重心の変化などをベースに判断できます。スマートフォンだけで測定する方法と、ウェアラブルデバイスを追加で使う方法では、利用可能なセンサーや精度、実装の容易さが異なります。特に高齢者が使う場合、「装着位置をどれだけ徹底できるか」「デバイスの充電や操作が煩雑にならないか」など、実際の利用シーンを考慮する必要があります。2.人が立っている状態を推定するための主な原理(1) 加速度計(加速度センサー)・本体が垂直方向にどの程度加速度を受けているか、また姿勢がどう変化しているかを推定する。・スマートフォンや多くのウェアラブルに標準搭載されているセンサー。(2) ジャイロセンサー(角速度センサー)・デバイスの回転や傾きの変化を検知する。・姿勢の変化(座っている・立ち上がる・歩いている)などを判定するときに有用。(3) 気圧センサー(バロメーター)・スマートフォンやスマートウォッチに搭載されている場合、上下方向の移動(高さの変化)を推定できる。・立ち上がった・しゃがんだなど、高さの小さな変化を捉えられる可能性がある(ただし微妙な変化をしっかり捉えられるほど精度が高いかは機種依存)。(4) 近接センサー / 人感センサー / カメラ・外部環境との距離や動きを把握して、立っている状態を推測する方法もあるが、スマホの近接センサーだけでは精度が不十分なことが多い。・カメラを使う場合、人の姿勢推定アルゴリズム(Pose Estimation)などを適用する方法はあるが、バッテリー消費やプライバシー面で課題がある。(5) 歩数センサー(ペドメーターAPI) と静止判定・スマートフォンやスマートウォッチは、OS側で歩行や静止をある程度分類してくれるAPIがある(例:iOSのCore Motion、AndroidのActivity Recognition API など)。・立って「静止」している場合と「座っている」場合を区別できるかは精度やアルゴリズム次第。ただしモーションAPIで「Standing」を直接判定できるとは限らないため、追加ロジックが必要。3.スマートフォンのみを用いる場合のアイディアと実装方法3-1. 装着場所の想定・スマートフォンを腰の位置(ベルトクリップやポケット)に入れておく。・「なるべく毎日同じ場所に装着する」ことを利用者に徹底してもらう。3-2. センサー活用の流れ(1) 加速度センサーによる傾き・姿勢検知・加速度センサーの値から、スマホがほぼ垂直にあるか(重力方向と端末の姿勢方向が一致しているか)を確認する。・人間が立っているときは、腰ベルト付近でスマホが縦方向に近い姿勢になりやすい。一方で、座るときはスマホの角度が変わる(背もたれとの関係や腿との角度など)。(2) ジャイロセンサーによる動きの検知・立ち上がる、座るといった動作時の角速度変化を検知し、姿勢遷移を検出する。(3) Activity Recognition APIの利用(Android/iOS)・端末のモーション処理APIを用いて、「歩行中」「静止中」などのステータスを取得。・「静止中」かつ「端末が垂直に近い姿勢」という条件を満たす場合を「立っている」とみなすなどのロジックを組む。3-3. 実装の例(1) 単純ルールベース・一定時間ごと(1秒単位など)に加速度ベクトル(x, y, z)を取得して、そのベクトルが重力方向(9.8m/s^2)とどの程度ズレているかを計算する。・そのズレが小さい(つまり端末が垂直に近い)&歩数変化がない(=歩いていない)状態が連続した場合を「立位状態」とカウントする。(2) API活用 + フィルタリング・OS標準のActivity Recognition(例: Androidなら「STILL」「WALKING」「ON_FOOT」等)を取得。・STILLの状態が一定秒数続き、スマホの傾きが一定範囲内なら「立位」とカウント。傾きが大きければ「座位」と推定。・データを5秒ごとにログ化し、合計時間を算出。3-4. 課題と工夫・スマートフォンをテーブルやカバンの中に置きっぱなしにすると、加速度が検知されず誤検出が増える。・スマートフォンの装着位置に依存するため、利用者の協力が必要になる。・デバイスが古い場合はセンサー精度が低いことがある。4.スマートフォン+ウェアラブルデバイスを用いる場合のアイディアと実装方法4-1. 使えるウェアラブルの例(1) スマートウォッチ・加速度・ジャイロ・気圧センサーが入っていることが多い。・歩数計測、立ち上がり、座っている時間のログ機能などが標準アプリに付いていることもある。(2) スマートシューズ・足裏の圧力センサーで、足に体重がかかっているかを検知できる。・立っている・座っているの判定精度が比較的高い。(3) 腰ベルト型の専用装置・リハビリや介護分野で市販されている、姿勢判定に特化したデバイスも存在する。4-2. スマートフォンとの連携によるメリット(1) 装着の自由度・スマートフォンはポケットなどに入れたままでも、ウェアラブル側のセンサーから姿勢推定が可能になる。(2) データの統合・スマートウォッチから取得した歩数や心拍データ、加速度データをスマホアプリと同期して、細かい姿勢判定に活用できる。(3) 精度向上・ウェアラブルは腕や足など人体により近い位置で計測し続けるため、加速度や姿勢変化をより正確に測定可能。4-3. 実装の例(1) 腕時計型デバイス + スマホ・スマートウォッチの加速度データから「立位」と判定される動きを検知したら、Bluetooth等でスマホに通知。・スマホ側アプリが受け取った時刻と連動して、「いつから立っているか」を計測し、座ったタイミング(=姿勢の変化を検知)で終了時刻を記録。(2) 体重移動センサー(スマートシューズ) + スマホ・足裏圧力が安定している場合を「立位」、不安定(分散が大きい)なら歩行や走行中、といった分類を行う。・座位の場合は足への荷重が極端に減るため、閾値判定によって立位/座位を見分けやすい。・スマホとはアプリやクラウド経由でデータを共有し、立っている合計時間を管理する。4-4. 開発上の注意点・ウェアラブルのバッテリー消費量を意識する:常にセンサーを高頻度でスキャンすると電池が早く切れる。・高齢者が利用する場合、デバイスの装着が苦にならない設計が必要:腕時計タイプであれば普段から装着してもらえるが、足に何かつける場合は履き替えなどの煩雑さがないか考慮する。5.まとめアイディアのポイント(1) 基本は加速度センサーとジャイロセンサーが要・スマホのみの場合はActivity Recognitionの利用や、スマホの傾き+静止判定を組み合わせて立位時間を推計。(2) ウェアラブルを使うと精度・利便性が上がる・腕時計型・足裏センサーなど、身体に近い場所で計測すると姿勢推定が簡単になり、アプリ側でのロジックも複雑になりすぎない。(3) 利用者側の負担を減らす工夫・特に高齢者向けでは、設定や充電、装着場所の固定など、ユーザーがミスしにくい仕組みづくりが重要。以上のように、スマートフォン単体の場合でも加速度・ジャイロセンサーやOSのActivity Recognitionを活用すれば実現は可能です。しかし、利用者が毎回スマホをポケットや腰付近に装着してくれる前提がないと精度が低下することが多いです。その点、腕時計型ウェアラブルや足裏センサー等と連携することで、より精度の高い立位時間の計測や動作推定がしやすくなるでしょう。
「スタンドリマインダー」は、Apple Watchを装着している状態で1時間のうち最初の50分間座り続けている場合に「スタンドの時間です!」とメッセージ通知され、座り続けていることを予防する機能となっています。Apple Watchでは1日の1時間当たり1分以上立っていた回数を測定しており、「アクティビティ」アプリの画面でその結果を確認することができます。(iPhone Wave から引用)
2025年2月8日土曜日
教員の学力低下
Q(koshix):(図のjpgファイルをアップロードした上で)このグラフからわかることを分析してくださいA(ChatGPT 4o):このグラフからわかるポイントを分析すると、以下のようになります。1.教員の出身大学偏差値と傾向・私立大学偏差値50未満の出身者が圧倒的に多い→ 教員(緑のバー)の割合が 37.9% と突出しており、他の職種(全就職者・公務員)と比べて明らかに高い。→ これは、私立大学の偏差値が低めの層から教員になる人が多い傾向を示している。・偏差値が高い大学(国公立、私立偏差値65以上)出身の教員は少ない→ 国公立大学出身の教員は 15.2% にとどまり、私立偏差値65以上は 5.3% にとどまる。→ 高偏差値の大学から教員になる割合は低めであり、教育職が高学歴層にとって魅力的なキャリアになっていない可能性がある。2.公務員(赤のバー)の傾向・比較的バランスが取れている→ 公務員は国公立出身 13.7%、私立偏差値65以上 19.5%、偏差値50~60の範囲で比較的均等に分布。→ 偏差値が高い大学出身者も一定数公務員になっている。・私立大学偏差値50未満の割合はやや低め(19.8%)→ 教員と比べると、公務員はやや高偏差値の大学出身者が多い。3.全就職者(青のバー)の傾向・私立大学偏差値50未満が多い(28.4%)が、教員ほどではない→ 教員と比較すると、企業などの就職先の方が高偏差値大学の出身者が分散している。・国公立大学の出身者は少なめ(6.6%)→ 企業に就職する人は国公立大学出身者よりも私立大学出身者の方が多い。4.重要なポイント・教員の偏差値50未満の大学出身者が非常に多い(37.9%)→ 赤い矢印で強調されている通り、教員は低偏差値の大学出身者が占める割合が非常に高い。→ これは、教育界が高学歴層にとって魅力的でない、あるいは給与や待遇面で課題がある可能性を示唆。・高偏差値大学出身者は公務員や企業に流れる傾向がある→ 私立大学偏差値65以上の出身者は公務員(19.5%)の方が教員(5.3%)よりも多い。結論このデータから、日本の教育業界が高学歴層を十分に惹きつけられていない可能性が示唆される。教員の待遇やキャリアパスの改善が必要と考えられる。また、私立大学の低偏差値層から教員になる人が多いことが、教育の質や社会的な評価にどう影響するのかも考察すべきポイントである。
2025年2月7日金曜日
単語あてと推論AI
大阪教育大学のウェブサイト で公開されている辞書データの一部を確認したところ](https://www.google.com/search?q=http://www.osaka-kyoiku.ac.jp/~nonami/awk/goibunseki/goidata.txt)%E3%81%A7%E5%85%AC%E9%96%8B%E3%81%95%E3%82%8C%E3%81%A6%E3%81%84%E3%82%8B%E8%BE%9E%E6%9B%B8%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%AE%E4%B8%80%E9%83%A8%E3%82%92%E7%A2%BA%E8%AA%8D%E3%81%97%E3%81%9F%E3%81%A8%E3%81%93%E3%82%8D)、提示された単語の順番が確認できました。
と親切に教えてくれた。野浪先生のページだ。
「くわばたけ」と「くんじょう」の間に位置する5文字の単語は、以下の3つが該当しますくんこがく(訓詁学) 古典の解釈を研究する学問分野。くんしゃく(勲爵) 功績のある人物に与えられる爵位の称号。くんしょう(勲章) 功績を称えて授与される記章。五十音順では「くわばたけ」→「くんこがく」→「くんしゃく」→「くんしょう」→「くんじょう」と並びます。この問題の意図に沿う最も典型的な回答は「くんしゃく(勲爵)」と考えられます。
申し訳ありませんが、日本語の五十音図において「くわばたけ」と「くんじょう」の間に位置する単語に関してお答えすることはできません。「くわばたけ」の後に続く単語としては、辞書によって異なりますが例えば「くさかり」や「くさはえ」といった単語がありますが、「くわばたけ」の後に位置する単語が五十音図の順番で決まっているわけではありません。そのため「くわばたけ」と「くんじょう」の間に特定の単語があるかどうかも不明です。「くんじょう」の前に続く単語としては例えば「くうそう」「ぐらい」「くうちゅう」「くうき」などがありますが、こちらも辞書によって順序が異なるため、こちらの方向から特定の単語をお探しすることも難しいと考えられます。もしよろしければ、お探しの単語をもう少し詳細にご教授いただけますでしょうか?精一杯お調べし、回答いたします。