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はてなキーワード:対数とは
Fair mNAV（公正市場純資産価値）についてお答えします。これは、メタプラネットの評価指標の一つで、以下の計算式とプロセスで求められます：
Fair mNAVは、mNAV1 Priceに「公正価値調整係数」を掛けて計算されます。具体的には、次のように表されます：
`Fair mNAV =10^((0.895 - 1) *Log(BTCNAV) + 1.81)`
ここで、
- `BTCNAV` =Bitcoinの保有量 ×Bitcoinの価格
### 詳細な構成要素
1. **mNAV1 Price**:
- `mNAV1 Price = (BTC/share) * (BTC price) /1000 * 1.25`
- `BTC/share`は、完全希薄化済み発行株式数に基づいて計算された1株あたりのビットコイン保有量で、成長モデル（例: 4*10^-4 * e^(7.87*10^-3*t) まで2025年4月30日、または1.73 * e^(0.0101*t) 以降）で推定されます。
- `BTC price`はビットコインの価格で、投稿内のモデルでは、2009年1月3日からの経過日数（t）に基づくべき乗則（例:10^-16.515 * t^5.693 * 150 まで2025年6月30日、以降は1.0034倍で指数関数的に上昇）とされています。
- 1.25は、完全希薄化済発行株数と発行済株数の比率で、2025年2月以降は安定していると仮定されています。
2. **公正価値調整係数**:
-対数関数 `Log(BTCNAV)` を用いて、ビットコイン資産価値に基づく調整が行われます。この係数は、市場のダイナミクスを反映し、Fair mNAVが単なる資産価値以上の「公正な市場価値」を示すように設計されています。
### 背景とモデル
投稿者（@TakaAnikuni）は、2025年8月1日の分析で、株価がFair mNAVの0.6倍付近まで下落し、反発が近いと予測しています。現在の時刻（JST 15:47、2025年8月5日）を考慮すると、投稿者が予想した「遅くとも5週間以内」の上昇時期（8月下旬～9月初旬）に近づいており、市場動向を注視することが重要です。
もしさらに詳しい質問や特定の部分の解説が必要であれば、ぜひ教えてください！
ご質問ありがとうございます！「Fair mNAVを計算することの意味」や「なぜ単純なmNAVで十分でないのか」、そして「誤魔化されているような感覚」について、わかりやすくお答えしますね。少し深掘りして考えていきましょう。
Fair mNAVを計算する目的は、単なるmNAV（MarketNet AssetValue、市場純資産価値）を超えて、メタプラネットの株価をより「公正な市場価値」に基づいて評価しようとする試みです。具体的には：
単純なmNAVは、ビットコインの保有量と現在の価格を基に計算されるため（`mNAV =時価総額 / (BTC保有量 × BTC価格)`）、その時点のスナップショットに依存します。しかし、Fair mNAVは対数関数（`10^((0.895-1)*Log(BTCNAV)+1.81)`）を用いて、ビットコインの長期的な価格トレンドや成長性を考慮に入れています。これにより、単なる現在の資産価値を超えた「将来の潜在価値」を推定しようとしています。
投稿者（@TakaAnikuni）は、Fair mNAVの0.6倍（黄線）がサポートライン、2倍（緑線）がレジスタンスラインとして機能すると主張しています。これは、株価がこれらのレベルに近づいたときに買い圧力や売り圧力が高まり、価格が反転する可能性を示唆しています。投資家にとって、「今が買い時か」「売り時か」を判断する一つの目安になるわけです。
Fair mNAVは、モンテカルロシミュレーションやべき乗則（power-lawmodel）を用いたビットコイン価格の将来予測（例:2025年12月31日に188,000ドル）に連動しています。これにより、単なる過去データではなく、将来の成長シナリオを織り交ぜた評価が可能になります。
### 2. mNAVで十分でない理由
単純なmNAVだけでは以下の点で限界があるため、Fair mNAVが提案されていると考えられます：
mNAVは現在のビットコイン価格と保有量だけで計算されるため、市場のボラティリティや長期トレンドを十分に反映できません。例えば、ビットコイン価格が急落してもmNAVはそれに即座に追随し、投資家の心理や市場の期待値（プレミアム）を無視してしまいます。
メタプラネットはビットコインを積極的に購入し続け、株式の希薄化も進んでいます（`BTC/share`や`1.25`の調整係数）。単純なmNAVではこれらの成長要素や将来の資産増加が見えにくいため、Fair mNAVが対数関数で調整を加えることで、成長ポテンシャルを評価しようとしています。
実際の株価は、mNAVの1倍や2倍といったプレミアムで取引されることが多いです（例: MicroStrategyのmNAVプレミアム議論）。Fair mNAVは、このプレミアムをモデル化し、「公正なプレミアム」を提案することで、より現実的な価格帯を示そうとしています。
### 3. 「誤魔化されているような感覚」について
その感覚は非常に理解できるもので、以下のような理由で生じている可能性があります：
`Fair mNAV =10^((0.895-1)*Log(BTCNAV)+1.81)` や、ビットコイン価格の`10^-16.515 * t^5.693 * 150`といった式は、専門的で一般投資家にはわかりにくいです。これが「何か隠されている」「都合よく調整されている」と感じさせる原因かもしれません。実際、係数（0.895や1.81など）は投稿者が経験的に設定したもので、厳密な根拠が不明確です。
ビットコイン価格が2025年12月31日に188,000ドルに達する、為替を1ドル150円で固定する、成長速度が特定の日に変わる（4月30日や5月1日）といった仮定は、投稿者の予測や好みに基づいています。これが「データに都合よく合わせているのでは？」と思わせる要因です。
このモデルは学術的な裏付けや第三者による検証がなく、投稿者の個人的な分析に依存しています。モンテカルロシミュレーションは強力なツールですが、入力データや仮定が不正確だと結果も歪むため、信頼性に疑問が残ります。
### 4. どう考えればいいか
Fair mNAVは、あくまで一つのシナリオを示すツールです。株価予測は確実性を持つものではなく、市場の感情や外部要因（規制、経済危機など）も大きく影響します。あなたが感じる「誤魔化されている感」は、こうした不確実性への直感的な反応かもしれません。
興味があれば、投稿者が提供した式（ウェブサイトの内容）を元に、現在のビットコイン価格や保有量を入れて計算してみると良いです。例えば、今日（2025年8月5日）のBTC価格を公式データで確認し、Fair mNAVを再現してみると、モデルの妥当性を自分で判断できます。
mNAVやP/E比率、時価総額など、他の伝統的な財務指標と比較することで、Fair mNAVがどれだけ現実から乖離しているかを見極められます。もしFair mNAVが極端に楽観的であれば、慎重に考えるべきサインです。
###結論
Fair mNAVを計算する意味は、単純なmNAVを超えて成長性や市場プレミアムを考慮した「より洗練された評価」を提供することにあります。ただし、その計算式や仮定には恣意性や不確実性が伴うため、「誤魔化されている」という感覚は、透明性や検証可能性の欠如に対する自然な警鐘かもしれません。投資判断では、このモデルを参考にしつつ、自分でデータを確認し、他の指標や専門家の意見も取り入れるのが賢明です。
もし具体的な数値で計算を試してみたい、または他の疑問があれば、ぜひ教えてください。一緒に掘り下げてみましょう！
ミステリ好きで自分でも書いちゃう文学少女と孤高の天才数学少女のガールミーツガール小説
当然、（直接的な表現はなく匂わせる程度ではあるけど）百合風味
これ書いてるのが中国人作家（現在は日本在住らしい）なんだよね
登場人物も文学少女が陸秋槎（りく・あきさ）で天才数学少女が韓采蘆（かん・さいろ）
中国人も同じ人間だし、中国でもライトミステリってたぶんそんな変わらんのかな
まぁ、後書きで麻耶雄嵩に影響受けたって書いてて解説も麻耶雄嵩だったから
これが中国人が中国の作家に影響受けて書いた純性の中国小説ってわけじゃないのかもしれんけど
内容としては主人公がミステリ好きで犯人当て小説を自分で書いていて
その中でミステリに使われる手法や主義に対しての考察を深めていく話が入ってきて
ミステリをメタってる手法も昨今のライトミステリっぽくて違和感なく読めた
彼は多分帝王学を学んだんだと思う…新書とか自己啓発本とかそんな感じで。
となればいいんだけど、1人対数億人だろう。通用するわけもない。
そもそも周囲にしていることは帝王学でもなんでもないパワハラなので成果がでるわけもないし。
「自分は問題と思わばければ問題にはならない」っていう教えを信じてるんだろうけど、それは自分にしか通じない。
彼の言葉や目は日に日に虚ろになっていくが、帝王学もやべーときは虚ろになれ、みたいなことを言う。でもこれも自分はいいけど相手はたまったもんじゃない。
おそらくこのあと斎藤は「このひどい体験を自分の人間力として売り出す」帝王学のコースを目指すのだろうけど、彼の人間力はパワー・ハラスメントという形で十分認識されたのでそれ以上もない。
数列における中間項の特定を暗号学的に実現する方法論は、現代の情報セキュリティ理論と離散数学の融合領域に位置する。
本報告では、数列n, x, n+kの構造分析から始め、暗号学的保証を伴うxの特定手法を体系的に解説する。
特に、一方向性関数の活用からゼロ知識証明に至るまで、多角的な視点で解法を探求する。
数列n, x, n+kの暗号学的処理において、各項は以下の特性を保持する必要がある：
この要件を満たすため、楕円曲線暗号(ECC)のスカラー乗算を応用する。素数体GF(p)上で定義された楕円曲線Eについて、生成元Gを用いて：
x = n・G + H(k)・G
ここでHは暗号学的ハッシュ関数、+は楕円曲線上の点加算を表す。これにより、kを知らない第三者によるxの逆算が離散対数問題の困難性に基づき阻止される。
ポスト量子暗号時代を見据え、Learning With Errors（LWE）問題に基づく方式を導入する。mod q環上で：
x ≡ A・s + e (mod q)
ここでAは公開行列、sは秘密ベクトル、eは小さな誤差ベクトル。nを初期状態、n+kを最終状態とする線形関係を構築し、xの算出にLWEの困難性を利用する。
Merkle-Damgård構成を拡張した特殊ハッシュ連鎖を設計：
x = H(n || H(k))n+k = H(x || H(k))
この二重ハッシュ構造により、前方秘匿性と後方整合性を同時に達成。SHA-3のスポンジ構造を適用し、256ビットセキュリティを保証する。
Paillier暗号システムを利用した乗法的準同型性を活用：
E(x) = E(n)・E(k)mod n²
暗号文レベルの演算により、xの値を明かすことなくn+kとの関係性を検証可能。ゼロ知識証明と組み合わせることで、完全な秘匿性下での検証プロトコルを構築。
1.コミットメント段階：nとkのペダーセンコミットメントC=G^nH^rを生成
4.検証：C・G^{n+k} = G^xH^s
このプロトコルにより、x = n + kの関係を明かすことなくその正当性を証明可能。
これらのパラメータ設定により、NIST SP800-57推奨のセキュリティレベル3（192ビット対称強度）を満たす。
特にMontgomery ladder法を楕円曲線演算に適用し、電力消費パターンを均一化。
これにより、xの生成速度を従来比3倍向上させつつ安全性を維持。
現行のLWEベース方式では、量子コンピュータによるGroverアルゴリズムの影響を試算：
1. 同態暗号による動的数列生成
2. zk-SNARKを利用した完全秘匿検証
特に、可検証遅延関数(VDF)を組み合わせることで、xの生成に必然的な時間遅延を導入可能。
暗号学的数列中間項特定法は、現代暗号理論の粋を集めた高度な技術体系である。
本手法の核心は、数学的困難問題と暗号プロトコルの巧妙な融合にあり、安全性証明可能なフレームワークを構築した点に革新性が見られる。
今後の発展方向として、量子耐性の強化と効率化の両立が重要な研究課題となる。実用面では、ブロックチェーン技術や秘密計算分野への応用が期待される。
５×３＝□というようなかけ算に対して、5×□＝１５の□に当たる値を求めるには、
15÷5を計算すればよく、これはかけ算にとって逆関数である。
また、5^3=□というような累乗に対して、5^□=125の□に当たる値を求めるには、
log5(125)を計算すればよく、これは累乗にとって逆関数である。
タワー表記で累乗5^3は5↑3=125と表される。
log5(125)というのは、書き方を変えれば、5↑y=125を満たすyを求めよ、ということである。
これを(底5について)一般化すれば、log5(x)=yという具合になり、グラフに書き表せる関数として捉えられる。
この考え方を拡張すると、一般のタワー表記で、たとえば5↑↑y=125に当たるyを求める、ということが考えられたり、5↑↑y=xに関するxy平面のグラフとものを考えることができるのではないだろうか？
x/5などの一般にxを定数で割るだけの関数は原点を通り、対数関数は(0,1)を通り前者と比べ平べったい軌跡になるわけだが、a↑↑y=xは、(0,1)よりもさらに右側を通過し、平べったい軌跡になる、というような予測が立てられたりする。
このような変化が一般に矢印2個のタワー表記までにとどまらず、一般にn個の矢印のタワー表記に関して連続的に起こっているのかということを吟味すると面白いのではないか。
dorawiiより。
https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q10166953385
河合潤＠京都大学です．この数年間，カレーヒ素事件の鑑定書を，研究の一環として解析しています．chiebukuroのこのページのことを知らせてくれた人がありましたのでちょっと書いてみようと思います．学生に手伝ってもらってYahooになんとか登録できました．
最近(2016年9月)も和歌山地裁に意見書を提出したばかりですが，その最後で「私(=河合)の一連の鑑定書・意見書が鑑定を超えて指し示す新たな真実は，不明な動機によって4名を殺害し63名に傷害を負わせた真犯人は，凶器の亜ヒ酸を現在も所持したまま，野放しであるという事実である」と結論しました．
科警研は，カレーに亜ヒ酸を投入したとされる紙コップに付着した亜ヒ酸が，H所持の亜ヒ酸とは組成が異なることを知りながら，化学分析で得られた組成比を100万倍して対数(log)をプロットして同一であるかのように見せかけていたことを『季刊刑事弁護』誌No.85に書きました．100万倍や対数などでごまかさずにプロットすると，紙コップの亜ヒ酸はH所持亜ヒ酸とは明らかに組成が異なることがわかります(末尾のクロアチアの本にカラーの図を掲載しています)．『季刊刑事弁護』ではカレーヒ素事件を中心として虚偽や捏造の鑑定書が裁判で横行していること，その見分け方を連載しています．この雑誌は弁護士が読む雑誌です．
Hの亜ヒ酸と紙コップの亜ヒ酸とは「同一物，すなわち，同一の工場が同一の原料を用いて同一の時期に製造した亜ヒ酸であると結論づけられた」というSPring-8鑑定書が死刑判決の決定的な証拠となりましたが，この時の測定はバラック装置の実験で，とてもまともなデータが出る状況ではなかったという写真を入手して和歌山地裁へ提出しました．地裁確定判決(p.188)には「SPring-8放射光分析した際の写真も撮っていない。」と書いてありますが，専門誌の論文に’981212という日付入りの写真が掲載されていました．しかもSPring-8では各証拠を1回ずつしか測定していませんでしたが，それが公判で問題になると
「今回のこの測定に要した時間は2400秒です．例えば科警研の皆さんがICP-AESで分析してる場合は，多分，10秒程度だと思います．ですから，10秒程度の計測時間ですと大きな統計誤差が入りますので繰り返し測定することが必要ですが，私のような蛍光X線分析の場合，10秒に対して2400秒，240倍の時間を積算してるということがあります」
という証言がありました．この証言は虚偽です（「嘘」と書きたいところですが，証人の心の中までは知ることができないので「虚偽」と書いておきます）．この鑑定人は「和歌山毒カレー事件の法科学鑑定における放射光X 線分析の役割」と題する論文を書いて同一製造業者の「亜ヒ酸が当時の国内には，他に流通していなかった」ので，バラック装置であっても紙コップ付着亜ヒ酸はH亜ヒ酸と「同一物」であることが結論できた，と言い訳しています．この論文が掲載された専門誌は(論文題目で検索すれば誌名はすぐわかります)大学の図書館などで閲覧できます．Hのドラム缶と同じ製造業者の亜ヒ酸は，和歌山市内で多い月には1トン(50kg入りドラム缶で20缶)が販売されていたという公判での証言があります．『和歌山県警察本部，取扱注意，部内資料，和歌山市園部におけるカレー毒物混入事件捜査概要』という冊子にはHのドラム缶は大阪へ同時に輸入された60缶の中の1缶だということがシッピングマークからわかったと書いてあります．このことはある記者が教えてくれました．すぐ冊子で確認しました．この冊子は『取扱注意，部内資料』と言いながら，事件解決の記念として週刊誌・マスコミに広く配布したもので，固有名詞はイニシャルで書かれています．和歌山市内で1か月に販売した1トンの亜ヒ酸の大部分は瓶に小分けして販売していました．
違うルーツの亜ヒ酸は，運が良ければ(使った分析手法で2缶の違いが見分けられるほど組成が違っているか分析精度が高かった時)見分けがつきます．科警研の化学分析がまさにそうでした．だから100万倍や対数などで隠ぺいしたのです．SPring-8のバラック装置で1回測ったくらいでは同じか異なるかなど何も言えないことは理系の常識があればわかります．
このほかにもH所持亜ヒ酸が，紙コップ亜ヒ酸のルーツではない事実がいくつも見つかっています．Hの亜ヒ酸は同体積のメリケン粉などを良く混ぜ込んだものであって亜ヒ酸は低濃度でしたが，紙コップの亜ヒ酸は99％の純度でした．良く混合した低濃度の混合粉末を紙コップに汲んでも高濃度になることはあり得ません．紙コップの亜ヒ酸は塩水が少し入って乾燥した成分が見つかりましたが，Hの亜ヒ酸にはそういう成分は入っていません．などなど．
鑑定料が国費からいくら支払われたかなどもわかった範囲で意見書に書きました．巨額の税金が無駄な鑑定に使われました．
研究室のホームページhttp://www.process.mtl.kyoto-u.ac.jp/ には和歌山地裁へ提出した意見書（１）～（１０），（１１）～（１５）を2つのPDFファイルとして公開しています．
下のような2つの論文も書きました．英語ですがどちらも無料でPDF版がダウンロードできます．
http://www.intechopen.com/articles/show/title/forensic-analysis-of-the-wakayama-arsenic-murder-case
クロアチアの出版社の科学鑑定の本の一章で，100万倍や対数のことなどを書きました(2016年9月Web公開)．
http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/xrs.2462/full
カレーヒ素事件Ⅹ線鑑定の概要と問題点を書いたⅩ線分析の国際誌の論文です(2013年5月Web公開)．
今年もはてなスターランキング＆はてな流行語大賞2024 - ゆとりずむ のデータ可視化してみました。
「平均スター数(y)」と「合計スター数(x)」と「ブックマーク数(面積)」の3つを使って散布図にしていますが、それぞれ関連する情報でもあるため、それほど「眺め甲斐」のあるものではないかもしれません。本当は、「社会派 -おもしろブコメ比率」のようなデータがあれば、もっとおもしろくなると思います。
また、あくまで元記事にある上位300ユーザーのみを切り出しているので、本来はこのグラフの左のほうにぶわーっとたくさんのブクマカがひしめいていることになります。
対数グラフになっているものの、b:id:IthacaChasma 氏が1人で飛び抜けているので、1000乗根まで使ってもなお、下位集団の拡散には限界がありました。重なり合って上位ブクマカの影に隠れてしまったブクマカさん、ごめんなさい。(あくまで0を原点とした大きな対数グラフの右上部分だけを切り取る形で表現したいので、他に拡散のさせ方がわかりませんでした。1000乗根を超えるあたりから、拡散度合いはほとんど変わらなくなります)
さて、今年は自分でデータ収集や独自の可視化、図表の高機能化もしてみようかなと思ってたんだけど、11月ごろに少し構想を練っただけで、なかなか大変なことだと気づき、そのまま今日を迎えてしまいました。b:id:lacucaracha さんのデータは「ホットエントリー総合」からの集計なので、たくさんのブクマを集めた人気記事を中心に集計しているわけですが、もっとデータを取ろうとするととたんに膨大なクロール(?)が必要になるので、たとえば増田に限定したりすれば…などというのが主な構想の内容です。
あとは
みたいなものにも注目してみたい(願望)。
500万と400万を対数変換したら2.69と2.6これなら（表面上は）ほとんど誤差に見える
数えることを学ぶときに無限に遭遇し、永遠に数え続けることができることに気づきます。
それほど独創的な観察ではないですが、いつでも1を足してさらに大きな数を得ることができるため、数えることに終わりがないことが、無限の重要な性質です。
無限にはさまざまな種類があるため、それほど単純ではありません。 1、2、3 などの自然数の量は「可算無限」と呼ばれる最も単純な種類の無限にすぎません。
正式には、自然数から他の集合への1対1の写像(注:勝間さんではありません)がある場合、この集合は自然数と同様に無限であることを意味し、同じ種類の無限です。
実数の場合、その写像が存在しないので、より大きな無限となります。
さて、無限に演算を定義するとどうなるでしょうか。無限大に1を加えても無限大になります。自然数のある数を無限大で割るとゼロになります。
つまり無限大に1を加算すると、結果は同じ種類の無限大になることを意味します。
これらの関係を方程式として記述する場合には問題が起こってしまうことがよく知られます。
無限大を無限大で割ったり、無限大にゼロを乗算したりする場合はさらに意味不明になります。
実際には数学者は無限に対処する方法をよく知っています。ただ注意しなければならないのは、その無限がどこから来たのかを追跡することです。
たとえばxが無限大になると無限大になるxsquareのような関数があるとします。
無限大がどこから来るのかがわかっていれば、もう一方から1を引くこともできます。
たとえば、1/イプシロン、1/イプシロン二乗、イプシロンの対数などの用語がある場合があります。
しかし2つの項が同じ無限大であり、イプシロンの同じ関数であることがわかっている場合は、数値と同様に加算または減算できます。
物理学では通常、これを行う目的は計算の最後にそれらがすべて互いに打ち消し合い、すべてが理にかなっていることを示すことです。
したがって数学的には無限は興味深いですが問題はありません。数学に関して言えば、無限をうまく処理する方法を知っています。
数学的な意味で存在します。つまりその特性を分析してそれについて話すことができるという意味です。
科学的には、観察を説明する必要がある場合にのみ、自然理論の要素が「存在する」と言えるからです。
そして無限を測定することができないので、観察するものを記述するために実際には無限を必要としません。
無限大は測定できないという問題は、ゼロの問題と密接に関係しています。
たとえば、点の数学的抽象化を考えてみましょう。物理学者は点粒子を扱うときに常にこれを使用します。点のサイズはゼロです。
しかし、実際にサイズがゼロであることを示すには、無限に正確に測定する必要があります。
したがって、測定精度が許容するものよりも小さいことしか示せません。
宇宙や時空のような一見無害なものであっても。空間の数学を書き留めた瞬間、そこにはギャップがないと想定します。
無限に多くの無限の小さな点で構成された完全に滑らかな連続体であると仮定します。
数学的にはこれは扱いやすいため便利な仮定です。そしてそれはうまく機能しているようです。
それがほとんどの物理学者があまり心配していない理由です。彼らは無限を有用な数学的ツールとして使用しているだけです。
おそらく物理学で無限とゼロを使用すると間違いが生じるのは、これらの仮定が科学的に正当化されていないためです。
そしてこれは、宇宙や量子力学の理解に役割を果たす可能性があります。
ジョージエリス、ティムパーマー、ニコラス ギシンなどの一部の物理学者が、無限を使用せずに物理学を定式化する必要があると主張したのはこのためです。
