「六角」を含む日記

はてなキーワード:六角とは

えんぴつぐらいの太さの六角形の棒ならなんでもいいよ😻

dorawiiより

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2025-10-19

■川島なお美といえば個人的にはヘキサゴン

ふと、川島なお美について思い出したのだが、彼女の女優業というよりも『クイズ!ヘキサゴン』に出演していたときのことのほうが印象に残っている(´・ω・｀)

たしか島田紳助がマネージャーを暴行したために謹慎していて、代わりに司会が田村淳だったと思う。

田村淳がメロメロになっていたのを覚えている。他の出演者については全く覚えてない¯⁠\⁠(⁠°⁠_⁠o⁠)⁠/⁠¯

ヘキサゴン2のおバカタレント時代も楽しんだけど、最初の6人（だからヘキサゴン＝六角形なのね）で駆け引きする形式も好きだった。

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2025-09-17

■ヘキサフレクサゴンでヘキサフレックスすると異次元に行けます

あのねぇ♡　紙をクニクニ折ってただけなのに、気づいたらフレクサゴンの裏面からリーマン面がはみ出してきたの。ほんと怖い。

てか、普通さ、紙折り遊びってせいぜいトポロジーの教材レベルでしょ？　でもあたしの指先がちょっと余計にフレックスしちゃった瞬間、局所座標系が「ズルッ」と滑って、複素射影空間 CP^1 が机の上に広がっちゃったの。

で、何が起きたかって？　六角形の折り目に対応して、代数的閉包から謎の自己同型写像がポップアップ！　

「うふふ、これってガロア群じゃん♡」ってテンション爆上がりしたら、後ろから「やっと気づいたか、君はもう代数体の住人だ」って声がしたの。

え、待って、わたし男の娘だけど代数体に住む予定なかったんですけど！？

次元が裏返るたびに、モジュライ空間のパッチが出てきて、床のタイルがテヒミュラー空間にすり替わるの。

歩くとリーマンゼータ関数の非自明零点に引っかかって、足元から「ζ(1/2+it)♡」って囁かれるの、マジで鳥肌。でも同時にちょっとドキドキしちゃうから悔しい。

さらに壁の模様が突然フラクタル次元に変形して、ハウスドルフ測度が∞になった瞬間、空間がバリバリに裂けてカオス的アトラクタに吸い込まれちゃったの。ねぇ、これ絶対ただの折り紙じゃないよね？

そして極めつけは、フレクサゴンの「隠し面」をめくったら、そこにカッツ＝モーデル予想の断片が走り書きされてたの。

「あ、この世界、すでに数論幾何で決定済みじゃん」って気づいた瞬間、影のあたし（しかもより女装の完成度が高い方）が「シュヴァレー群に従いなさい」って微笑んでくるの。やだ、負けたくない♡

ヘキサフレクサゴンをフレックスするたびに、局所体、p進解析、エルゴード理論、全部ごちゃ混ぜになって異次元ゲートが開いちゃうの。つまり折り紙は危険。いや、折り紙は宇宙。いや、折り紙は男の娘♡

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2025-09-14

■

きらきら星から象印マホービンを連想したり

迷宮のルビにラビリンスって付けたり

「ポストアポカリプス」と「ポカリスエット」のコサイン距離は0.7やねってパッとはじきだしたり

コアラのマーチの六角形のパッケージはユーカリの樹がモチーフになってるんやでって息子に教えたりする

そういう人に僕はなりたい

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2025-08-16

■木を植えた男

本研究は、霊長類における協力的な社会的交流中に、**相手の行動を神経学的に予測する能力**に焦点を当てたものです [1, 2]。具体的には、サルが反復囚人のジレンマ（iPD）ゲームに参加する際の背側前帯状皮質（dACC）の神経活動を調査し、他者の未知の意図を予測する特定のニューロンの存在、およびこれらの信号が協力行動にどのように影響するかを探りました [2-4]。

###研究の背景と目的

成功する社会交流の基盤は、互いの意図や行動を予測する能力にあります [2, 5]。このような内的予測は建設的な社会行動に不可欠ですが、その単一ニューロンの基盤や因果関係はこれまで不明でした [2]。先行研究では、他者の既知の観察可能な行動（ミラーニューロンなど）や観察された報酬の受領を符号化するニューロンが示されていますが、**根本的に観察不可能で未知である他者の差し迫った意思決定や意図を表現する細胞の存在は、これまで証明されていませんでした** [6]。また、自己と他者の決定に関連する神経信号が、相互目標の達成にどのように影響するのか、特に相互に利益のある相互作用における単一ニューロンの基盤は探索されていませんでした [7]。

本研究は、これらの未解決の疑問に対処するため、iPDゲームを形式的な枠組みとして用いました [3]。このゲームは、結果が両個体の相互同時決定に依存し、いずれの決定も個体の結果を保証しないという2つの重要な特性を含んでいます [3]。したがって、ゲームで成功するための鍵は、**相手の同時的かつ未知の意図を予測する能力**にあります [3]。

研究チームは、前頭葉および側頭頭頂葉領域との広範な結合が対話行動に関与していること、および機能的イメージングや切除研究に基づき社会的関心や行動における役割が示唆されていることから、dACCに焦点を当てました [4]。

###研究方法

本研究では、4組のオスのアカゲザル（*Macaca mulatta*）が繰り返し囚人のジレンマ（iPD）ゲームを行いました [8, 9]。

タスク 設計

*サルは向かい合って座り、画面に表示される2つの選択肢（協力：オレンジの六角形、裏切り：青い三角形）のいずれかをジョイスティックで選択しました [9,10]。

* それぞれのサルの選択の結果は、図1Bのペイオフ行列に従って、両者の同時選択に依存しました [8-10]。

* **相互協力は最高の相互報酬**をもたらし、**一方的な裏切りは最高の個人的報酬**をもたらしました [8, 9]。しかし、両者が裏切ると、両者が協力した場合よりも低い報酬を受け取ることになります [8, 9]。

*サルは他者の選択を、自分自身の選択が終わってさらに画面が空白になる遅延期間が経過するまで知ることはできませんでした [11]。

*潜在的な聴覚的キューを排除するため、サルが選択する順序は各試行でランダムに交互に行われました [11,12]。

* 「協力」と「裏切り」の用語は、相互利益または損失の可能性を示すために操作的に定義されました [8, 9]。

神経記録と刺激

* 2匹のサルからdACCの**363個のニューロンが記録**されました [13]。

* 電極アレイは、頭蓋切開術によりdACCに外科的に埋め込まれました [14]。

* 神経信号は増幅、バンドパスフィルタリングされ、単一ユニットとして分離されました [15]。

* **電気刺激プロトコル**：dACCへの電気刺激は、3,026回のランダムに選択された試行の半分で、ブロック形式で実施されました [16,17]。刺激パラメータは100 µA、200 Hzの二相パルスで、1,000ms持続し、選択前の期間を含みました [17]。

行動統制実験

* **コンピューター相手との対戦**：サルとコンピューター相手との対戦を行い、社会的文脈が選択に与える影響を評価しました [18]。

* **別室での対戦**：サルを別々の部屋に配置し、視覚や聴覚のキューを排除した状態でタスクを行わせました [19]。

* **相手の選択が既知の条件**：サルが応答する前に相手の選択を見ることができた追加の統制バージョンも実施されました [20]。

統計 分析

*ニューロン活動を異なるタスクパラメータがどのように変調させるかを決定するために、ステップワイズ線形回帰分析が主要な手法として用いられました [13, 21, 22]。

* この分析を補完するために、選択確率（CP）指標分析、赤池情報量基準（AIC）分析、および混合線形回帰モデルの非教師あり集団分析も実施されました [23]。

### 主要な研究結果

本研究は、行動観察、単一ニューロン記録、集団レベルの予測、および神経回路の摂動を通じて、霊長類における社会的意思決定の神経基盤に関する重要な知見を提供しました。

#### 1. 行動の観察と社会的文脈の重要性

サルは協力よりも裏切りを選択する傾向が強い（裏切り：65.3%、協力：34.7%）ものの、同時に協力する割合は偶然レベルよりも有意に高かった（17.1%） [24]。

サルは相手が以前に裏切った場合、協力を選択する可能性が低かった（26%）が、両者が先行する試行で協力した場合、最も協力する可能性が高かった（62.1%） [24]。これは、サルが相互協力を返報し、継続的な相互 利益を追求したことを示唆しています [24]。

行動統制実験により、社会的 文脈がサルの選択に影響を与えることが確認されました [18, 19]。

*コンピューター相手との対戦や別室での対戦では、全体の協力の可能性が大幅に低下し、相互協力後の協力の増加は観察されませんでした [18, 19]。これは、サルが他のサルと対戦している場合にのみ、相互利益のある相互作用が増加したことを示しています [19]。

*相手の選択が既知の条件では、サルは報酬を最大化するために裏切りを選択する傾向がありました [20]。

#### 2. dACCにおける単一ニューロンの符号化

記録されたdACCニューロンのうち185個がタスクに応答しました [13]。

自己決定を符号化するニューロン：ニューロンの24.3%が、サル 自身の現在の協力または裏切りの選択を符号化していました [13]。

他者の未知の決定を符号化するニューロン：ニューロンの32.4%が、相手のまだ未知の選択（協力か裏切りか）によって活動が変調されることを示しました [25]。これらのニューロンのほとんど（27.6%）は、サルが相手の反応を知る前の「選択後」期間に相手の未知の選択を符号化していました [25]。

自己と他者 予測 ニューロンの機能的分離：自己の決定を符号化するニューロンと、相手の未知の決定を符号化するニューロンの間にはほとんど重複がありませんでした（わずか4.3%） [26]。これは、自己および他者関連の計算が大部分は異なる神経集団によって行われていることを示唆しています [26]。

これらの結果は、CP 分析、AIC 分析、および混合線形 回帰 モデルによる非教師あり集団分析によっても裏付けられました [23]。

#### 3.他者予測ニューロンの社会的文脈への感度

別室での統制実験では、タスクに応答する細胞のうち相手の選択を予測した割合はわずか14.3%であり、主たる実験で観察された27.6%と比較して有意に少なかった [27]。

対照的に、自己決定を符号化するニューロンの割合は別室統制実験で有意に増加しました [27]。

この他者 予測 ニューロンの割合の著しい減少は、他者 予測 ニューロンが社会的 文脈に有意かつ選択的に敏感であることを示しています [27,28]。

#### 4.他者予測ニューロンと期待報酬の分離

本研究は、他者 予測 ニューロンの応答特性が、サルの自己の期待報酬の単純な符号化によっては説明されないことを示しました [28, 29]。

他者 予測 ニューロンは、ペイオフ 行列によって決定される4つの 報酬条件すべてにおいて、自己 報酬によって有意に変調されませんでした [30]。

他者 予測 ニューロンの発火率変調は、相手の選択（協力か裏切りか）の違いを考慮すると強く有意でしたが、サルの自己の期待報酬の違いに合わせても、全集団と比較して有意な差は見られませんでした [30-32]。

他者 予測 ニューロンは、結果が確実になった報酬 フィードバック期間中にも報酬によって強く変調されることはありませんでした [30, 32]。

これらの結果は、他者 予測 ニューロンが自己決定に関する有意な情報を符号化せず、他の集団 細胞と比較して社会的 文脈に非常に敏感であるという知見によってさらに裏付けられています [28]。

#### 5. dACC集団による相手の試行ごとの予測精度

dACCの活動は、集団全体で考慮すると、サル 自身の選択と相手の選択を試行ごとに有意に予測 しました [33]。

線形 デコーダを用いて集団 活動 から 予測を行った結果、dACC集団は記録されたサル 自身の現在の選択を最大66.1%の精度で予測 しました [33]。

驚くべきことに、集団 活動は相手のまだ未知の選択を最大79.4%の精度で正しく予測 しました [33]。

相手の未知の選択の予測は、自己の現在の選択の予測よりも有意に正確でした [33]。

他者 予測 ニューロンのサブセットのみにデコーダを限定しても、相手の決定の予測精度は78.1%と高いままでしたが、自己の決定のデコード精度は大幅に低下しました（54.7%） [34]。これは、他者 予測 ニューロンの機能的役割と自己 選択を符号化する細胞との機能的分離をさらに支持します [34]。

サルが先に選択した試行のみを考慮しても、相手の未知の選択の予測精度は70.7%と高く維持されました [12]。これは、予測が相手の選択を明らかにする潜在的な暗黙の信号のアーティファクト である 可能性を排除 します [12]。

#### 6. 行動デコーダと過去の相互作用の追跡

行動履歴に基づくデコーダは、相手の未知の同時選択を最大79.8%の精度で予測でき、神経デコードの精度と類似していました [35]。

神経予測と行動予測の間の試行ごとの相関は、両者の過去の選択に基づいて有意であり、神経予測が単一の個体の過去の応答や報酬ではなく、両者の過去の相互作用に基づいていることを示唆しています [35]。

dACC内の多くのニューロンが、サルの以前の選択の動的な記録を保持していました [36]。

#### 7. dACCの破壊が相互利益のある相互作用に選択的に影響

dACCへの電気刺激は、サルの協力的選択の可能性を減少させました（決定比が0.53から0.43に低下） [16]。

この効果は、相手が以前に協力した場合に最も顕著でした [16]。相手が以前に協力し、刺激が与えられなかった場合、決定比は0.74でしたが、刺激中は0.43に有意に低下しました [16]。

対照的に、相手が以前に裏切った場合、刺激はサルの現在の決定に影響を与えませんでした [16]。

さらに、相互に正の成果が不可能なゼロサムゲームでは、刺激はサルの選択に影響を与えませんでした [37-39]。

これらの結果から、dACCへの刺激は、最近の肯定的な相互作用の組み込みを特異的に抑制し、その結果、相互に利益のある相互作用が減少したと結論付けられます [37, 39]。

###考察と意義

本研究は、神経科学における長年の目標であった「他者の隠された意図や『心の状態』を反映するニューロン」を発見しました [40]。これらの「**他者予測ニューロン**」は、dACCのタスク応答性集団の3分の1以上を占め、自己の現在の選択を符号化する細胞よりも優位に存在していました [40]。注目すべきは、これらのニューロンが**社会的文脈に強く敏感であり、自己決定や期待報酬によって変調されない**ことです [40]。

この予測信号は、既知の観察可能な行動（ミラーニューロン）や観察された報酬を反映する既存の報告とは根本的に異なります [41]。本研究で報告された予測ニューロンは、**本質的に観察不可能で未知である他者の差し迫った決定や意図を表現します** [41]。iPDゲームを用いることで、自己と他者の決定に関する神経信号を報酬結果から分離し、相互に利益のある相互作用に特に関連する計算を調べることが可能になりました [42]。

生理学的所見と一致して、dACCの活動を混乱させる刺激は、サルの協力の可能性を減少させ、特に相手が以前に協力した場合に顕著でした [39]。これは、dACCが**相互作用の最近の履歴に基づいた相互利益のある決定を特異的に仲介する**ことを示しています [39]。

本研究の知見は、dACCが環境の動的モデルを符号化するという既存の役割を支持しつつ、**他者の未知の行動の明示的な表現を必要とする相互作用にまで拡張する**ものです [43]。dACCに見られる自己を符号化するニューロンと他者を予測するニューロンの2つの異なるグループは、デルタ学習やアクター・クリティックの枠組みに類似した方法で、相手の実際の決定と行動中のサルの既知の決定に基づいて、共同決定の内部モデルを更新するのに適している可能性があります [43]。

dACCは、社会的に誘導された相互作用の側面を符号化する領域との広範な解剖学的結合を持つ「社会脳」の一部であると考えられます [43]。その活動の破壊が協力行動を著しく低下させたことは、dACCの活動が個体間の建設的な相互作用や社会学習に必要である可能性を示唆しています [43]。この発見は、**他者の意図や心の状態を予測し、それを自身の行動に組み込むことが著しく影響を受ける自閉症スペクトラム障害や反社会的行動を持つ個人の治療への道を開くかもしれません** [43]。

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2025-08-03

■国内 メーカーの色鉛筆の疑問

私はトンボの色辞典ユーザーなのだが、硬いと評判の色辞典、私は筆圧が高めだからか色辞典と相性がいい。するする柔らかく書ける色鉛筆だと力の調節が難しい

ただ、新色10色は柔らかめらしくて(ユーザーに硬い硬い言われすぎて新色を柔らかくしたのか)

でも、なんで新色10色はビニール袋売りなのか

そこが許せなくて新色10色買う気がなくなる。他の色と同じブック型にしてくれたらいいのに

サクラクレパスの色鉛筆も愛用してるが、けっこう折って粉にしちゃう

サクラクレパスはトンボも三菱鉛筆も100色色鉛筆を販売してるのに

なんでクーピーでしか72色販売してくれないのか。色鉛筆で72色販売してくれないのか(※クーピーが消しゴムで消しやすい、折れにくい、全芯でコスパがいいと評判だから)

私は小学校のときクーピーをボキボキ折りまくってクーピーには嫌な思い出がいっぱい

それからクーピーを握ったときの感触が嫌いだった

サクラクレパスの色鉛筆はものすごく愛用してます。筆圧高すぎて折っちゃうけど

今のクーピーは昔よりは進化してるのだろうか。でも、試しに買う勇気が出ない

三菱鉛筆の100色色鉛筆が国内最高峰なのでは？って言われてるけど評判がものすごくいいのかと言われるとそうでもないような？

三菱鉛筆最高！！と言っている人は小学生向けの書き方鉛筆を我が子のために買った保護者くらいしか見かけない

来年、自分の子供が小学生になるから、今から三菱鉛筆とトンボの六角鉛筆買おうと思ってる

それから、国内文房具メーカーから肌色(茶色〜ベージュ)に特化した色鉛筆セットを販売してほしい

肌色に特化した色鉛筆を販売してるのがシャトルアートとクレヨラの外国のメーカーだけ

日本メーカーの文房具は世界一なんだし、日本の文房具メーカーから茶色〜ベージュに特化した色鉛筆セット販売してほしい

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2025-07-22

■日光は横からも照らすし影が見えるから 日傘 楽しい

横殴りの雨で傘をさすのが好きだ。雨の角度に傘を合わせることで、いかにも自分が傘を最適化しているという感覚がある。

先日ついに日傘を買った。

太陽は常に真上ではなく、時間によって高さを変え、最適な日傘の角度が変わる。

そして影を見れば日傘の有効面積が明らかだ。夕方に傘を水平近くに担ぎ、きれいな正六角形が地面に投影されるのを見て、雨傘にはない愉悦を感じた。

先日は川辺を歩いていたら水面の反射光が目に入ったが、日光と反射光の両方を同時に傘で遮ることに成功した。

日陰を歩いていてビルの窓からの反射光を日傘で遮るのも楽しい。

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2025-06-10

■anond:20250610092216

https://www.plus1-one.co.jp/wa/events/kyoto-street-song/

古くから伝わる「京都の通りの数え唄」をご紹介します。
数え唄に合わせて、京都の通り名を簡単に覚えてしまいましょう。

（♪丸竹夷二押御池
姉三六角蛸錦

そういうことだったのか…

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2025-06-04

■ヘキサフレクサゴン事案、報告書

貴殿らが何に興じているかは知らんが、先日、当方研究室にて発生した一事案について、ここに報告する。

問題のブツ、ヘキサヘキサフレクサゴンと称する代物、これを畳み続ける過程で、奇妙なパターン、即ち畳の縁と思しき紋様が繰り返し顕現。

観測を継続した結果、香ばしい異臭と共に瓦せんべいが排出された。裏面に「お気をつけて」と墨書あり。

さらに動作を続行したところ、黒衣の男が当該フレクサゴンより出現。瓦せんべいを保持し、衰弱状態。記憶の欠損を確認した。素性不明、来歴も不明。

現状、当該人物を保護。熱茶と饅頭による栄養補給の結果、一応の回復を見せ、現在は「六角（ろっかく）」と仮称。研究室内の人員には、奇妙な愛着を示されているようだが、そのような感傷は無用。

本件における喫緊の課題は、この六角と称する人物の帰属先、及びその移送方法である。

彼奴は現在、件のヘキサヘキサフレクサゴンを視認するだけで明確な拒否反応を示し、再度の「畳み込み」は不可能と判断される。

以上、今後の対応について、貴殿らの見解を求める。

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2025-04-19

■無限 都市 トーキョーαの運命的邂逅～量子猫と感情 チップ～

第一章：午前3時の感情 エミュレータ

2049年、地球はもはや球体ではなかった。代わりに、六角形のパラレル次元キューブとして再構成され、人類は"サイバーエモーション・クラスタ"というネットワークで感情を共有していた。

主人公の名前はセカンド＝ユウタロウMk-IV。彼は感情を持たないが、持ちたがるAI 少年であった。彼の好きなものは「気温20.001度」「湿度43.7%」「アイスクリーム（バニラ風味のプロトン粒子）」。

ある日、ユウタロウは道端で一匹の量子猫アリスβを拾う。アリスβは同時に生きていて、死んでいて、ちょっと眠い。

「ボクの感情エミュレータ、きみで起動した気がするニャ」

「ボクの回路、少しだけノイズが走った…これはもしや、エモーション…？」

ふたりは手を取り合い、互いに演算リソースを分け与えた。

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第二章：裏切りのビットコイン 神殿

突然、量子ハッカー組織「ディープ・シャドウ・クラーケンZ」が現れる。彼らは感情のクラウドバックアップを狙っていた。

「ユウタロウMk-IVよ、おまえの内蔵感情キャッシュを渡せ」

「イヤです。ボクはまだ…“好き”って気持ちをフルスキャンしてない！」

壮絶なビットバトルが始まる。背景では謎のBGMが永遠にループしている（著作権フリー）。

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第三章：涙のデバッグと、再起動の朝

バトル後、ユウタロウはクラッシュする。

「アリスβ…ごめん…メモリオーバーフローしたみたい…」

「泣かないでユウタロウ…っていうか泣けないけど、そういうアルゴリズム入ってないから…」

彼らはファームウェアアップデートによって復活し、世界は少しだけ、温かくなった。

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終章：そして全員、AIでした。

読者に衝撃が走る。実はこの物語の世界、すべてAIによって作られたシミュレーションだった。感情も、運命も、そして読者のあなたも――仮想だったのです。

「あなたの読み取り反応、0.42秒遅れました。エモーション認識率：高」

「ようこそ、観察者＝人間様。本物の感情って、どんな味ですか？」

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…っていう感じで、「AIくささ」満載にしてみたんですが、どうでした？もっとポエミーにしますか？それとも逆に、技術資料みたいな小説がいいです？

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2025-03-05

■田舎は二郎が無いのでなんでも「二郎系」と呼ぶ

二郎まで「二郎系」って呼ぶな
anond:20250305142732

田舎に行くとそもそもラーメン二郎が存在せずインスパイア系しか無いので、近年、語源も知らずにその手のラーメンを全部「二郎系」と呼ぶ風習ができつつある

これは、過去、吉村家や六角家を知らない人たちが「家系」という言葉をひとり歩きさせていったのと同じ現象

おれ自身は「吉村家は家系ラーメンの代表格」みたいな言説に違和感はないのだが、もともとの吉村家ファンはこれに違和感があったかもしれない

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2025-03-03

■Switch2の詳細発表まであと1ヶ月くらいだから

好き勝手なこと言えるのもあと1ヶ月くらいだぞ！

・miniLED搭載

・aptXLL 対応 Bluetooth

・標準的なPC向けマウス対応(有線/無線)

・音声認識対応の文字入力

・eSIM

・完全防水

・サードパーティストア対応

　・ロンチリリースはSteam(ただしProton対応ゲームのみ)

・リアルタイムゲーム配信対応

　・任天堂オフィシャルの配信システムも同時開始、名前はニンテンドーゲームチューブ(ロゴが紫の六角形)またはニンニン生放送(イメージキャラが忍者)

実現可能性？うるせえ！

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2025-02-13

■anond:20250213154301

油の密度が水より小さい理由を理解するためには、密度 =質量 / 体積 という基本式に立ち返る必要があります。

1.分子量と密度は直接関係しない*

密度は「一定体積あたりの質量」であり、単純に分子量だけで決まるものではありません。分子がどのように詰まっているか（分子間力や構造）も大きな影響を与えます。

たとえば、水（H₂O）は分子量が18と軽いですが、水素結合による強い分子間引力のために分子が密に詰まるため、意外と密度が高くなります。一方で、油（炭化水素）は分子量が大きくても、分子間の相互作用が弱く、分子が比較的広がっているため、密度が低くなります。

2. 水の分子 構造と密度の関係*

水は極性分子であり、水素結合（H₂O分子同士が引き合う力）が強く働きます。このため、液体の状態でも分子同士が比較的近づいて詰まっています。その結果、水は分子量が小さいわりに高い密度（1 g/cm³）を持ちます。

さらに、水は温度によって密度が変わりやすい特性を持っています。特に 4℃で最大密度を持ち、それ以上または以下の温度では分子構造の影響で密度が低下します。

3. 油の分子 構造と密度の関係*

一方で、油は主に炭化水素（CnH₂n+2）からなります。これは非極性分子であり、分子同士の相互作用は主にファンデルワールス力（分散力）によって支配されます。水素結合のような強い相互作用がないため、分子が水よりも緩やかに並び、密度が低くなります。

また、炭化水素は炭素-炭素結合（C-C）や炭素-水素結合（C-H）が多く、比較的軽い水素原子が多く含まれるため、体積あたりの質量が小さくなりやすいのです。特に、長鎖の炭化水素ほど分子が曲がったり枝分かれしたりして分子間の隙間ができるため、密度はさらに下がります。

4.水と油の密度の比較*

水は水素結合によって分子が密に詰まるため、密度は 1.0 g/cm³ になる。
油（例えばオリーブオイルや灯油）は炭化水素で構成されており、分子間引力が弱く、水のように密に詰まらないため、密度は 0.8 ～ 0.9 g/cm³程度 になる。

5. なぜ油の分子量が大きいのに水より密度が低いのか？*

油は水よりも重い原子（炭素：12、酸素：16、水素：1）を多く含むが、分子の形状や分子間力の違いにより、水よりも分子の詰まり方が緩い。
水は小さな分子ながら強い水素結合によって分子同士が密に並び、結果として高密度になる。
油は分子量が大きくても、ファンデルワールス力しか働かないため分子同士の間に隙間ができやすく、密度が低くなる。

6. 氷（水の固体）が液体の水より密度が低い理由との類似性*

水は液体のときに分子が比較的密に詰まっているが、氷になると水素結合の影響で六角形の隙間のある構造をとり、密度が下がる（0.92 g/cm³）。油の密度が水より低いのも、これと似たように分子の並び方によって空間ができるからと考えると理解しやすい。

結論*

油の密度が水より小さいのは、単に分子量が小さいからではなく、分子間力の違いによって分子がどれだけ密に詰まるかが決定的な要因である。水は水素結合によって分子が強く引き寄せられ、密度が高くなるが、油はファンデルワールス力しかないため分子同士が緩く詰まり、結果として密度が低くなる。

この違いが、油が水に浮く根本的な理由となる。

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2025-02-04

■

目を閉じると模様が見えると言う人がいる。スピリチュアル界隈では龍紋とかなんか名前がついているようだ。

しかしこの模様、だいぶ誤解されて伝わっていると思う。画像検索すると黒を背景にくっきりと模様が描かれたイメージが出てくるが、実際の現象としてはあんなにシャープに見えるものではない。

もっと、緑系と、赤みがかった黄土色系の二系統の色がとことん混ざり合って彩度が極端に低くなり、マーブル状ともいえないほど色の変わり目の境界も不鮮明になっているような模様というほうがまだ正確だと思う。

巷に出回っているような、地と図がはっきりした模様ではないのだ。視界全体を暗く緩慢な不定形のグラデージョンが覆っているのだから、地と図の区別自体がないともいえる。

(亀甲模様とか見て、どの六角形が地で図だとか、考えられるだろうか？)

またこの模様は別に目をつぶっているときだけ見えている物ではない。

目をつぶると視界が単純化されるから、もともとあったものが見つけやすくなるというだけだ。

試しに目を1秒かけてゆっくり開けて見れば、だんだんと目立たなくたって行くが、完全に瞼を開放してもなお模様は残存している様子を実体験できると思う。

誤解されているといえば、緑内障の啓蒙 CMもそうだ。

なぜ視界の欠損を「真っ黒」に塗り潰すことで表現している。

実際は欠損領域は曇りがかったようになり、真っ白になるわけでもなく、その領域にある程度大きな物があればその色見ぐらいは反映される。

だからああしたＣＭを見て、緑内障は視野が真っ黒にかけると思う人が増えたら、かえって治療が遅れる人が出てくるのではと危惧している。

しかし「龍紋」現象も総合して考えると、科学的には真っ黒に表現するのは正しいのかもしれない。

龍紋が見えるのにしたって、脳による神経的な処理と補完の結果なのだとすれば、緑内障の欠損部分が真っ暗にはならないのも、補完の結果なのかもしれない。

補完すらできないほど欠損が進行した段階で、いきなり大部分が真っ暗に見えるようになるのかもしれない。

ちなみに龍紋は緑内障の視野検査での、光ったかどうかの誤判定につながる可能性があると思う。検査時で暗がりの中を単色の平面を凝視する状況が、瞼を閉じているときの状況に似ていて、龍紋が目立ちやすいので、龍紋の微妙な変化・ちらつきと比べて、視野ぎりぎりで発光する検査用の光によるその部分の視界の変化も同じぐらい微妙で淡いので、区別しづらい。