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はてなキーワード:運動量とは
「恋愛と結婚は別」と「好きになったら結婚したい」は矛盾せず両立する。
恋愛対象と結婚対象を別にしろ、ということでも、恋愛は不要ということでもないのだから（まじめにそう思ってる人もそう受け取ってる人も少しはいると思うが、全く妥当ではない）
要は、結婚に必要な要素と、恋愛に必要な要素は全く別なので、切り分けて考えましょうってこと。
恋愛に向いてる異性と結婚に向いてる異性は全く違うので、結婚を実現して継続させたいなら、結婚向きの異性を好きになりにいくことを考えましょうってこと。
噛み砕くと、めちゃくちゃ異性として惹かれる結婚向きじゃない人じゃなく、現時点で異性として好きでも嫌いでもないけど良い夫婦良い親になれそうな人を、自分から好きになりにいくことを考えましょうってこと。
「ダイエットしたいけど美味しいものも我慢したくない！」って人に、
「わかりました。ダイエットと美味しいものを食べることは別にして、分けて考えましょう。まずはダイエットに必要なカロリー計算や運動量を考えてから、その上であなたが美味しく食べられるメニューを考えましょうね。」
って言ってるだけの話。
昨日（2025年10月8日・水曜日）の僕は、いつものように目覚めの瞬間から几帳面だった。
アラームを鳴らす前の微小な筋肉収縮で6時44分59秒に目が醒め、コーヒーの湯温は必ず蒸らし後92.3℃で計測し、トーストの一片は正確に28.4g、バナナは熟度指標でF値が2.1に収まっていることを確認してから食べる。
午前中は机に向かい、形式的かつ徹底的に「超弦理論の位相的／圏論的精緻化」を考察した。
具体的には、ワールドシートCFTを従来の頂点作用素代数（VOA）として扱う代わりに、スペクトラル代数幾何の言葉で安定∞-圏の係数を持つ層として再構成することを試みた。
つまり、モジュライ族 上に、各点で安定∞-圏を付与するファイバー化されたファミリーを考え、その全体をファクタライゼーション代数として捉えて、Lurie 的な infty-functor として境界条件（ブレイン／D-brane）を安定∞-圏の対象に対応させる枠組みを描いた。
ここで重要なのは、変形理論が Hochschild 共役で制御されるという点で、VOA のモジュラー性に相当する整合性条件は、実は E_2-作用素のホモトピー的不変量として読み替えられる。
従って、運動量・ゲージアノマリーの消去は位相的にはある種の線バンドルの自明化（trivialization）に対応し、これはより高次のコホモロジー理論、たとえば楕円コホモロジー／tmf 的な指標によって測られる可能性があると僕は仮定した。
さらに、Pantev–Toën–Vaquié–Vezzosi のshifted symplectic構造を導来スタックの文脈で持ち込み、ブライアンのBV–BRST形式主義を∞-圏的にアップグレードすることで、量子化を形式的deformation quantizationから∞-圏的モノイド化へと移行させる方針を検討した。
技術的には、済んだ小節のように A∞-圏、Fukaya 型的構成、そして Kontsevich 型の formality議論をスペクトラル化する必要があり、Koszul双対性と operadic な正規化（E_n-operad の利用）が計算上の鍵になる。
こうした抽象化は、従来の場の理論的レトリックでは見逃されがちな境界の∞-層が持つ自己整合性を顕在化させると信じている。
昼には少し気分転換にゲームを触り、ゲーム物理の乱暴さを数理的に嫌味ったらしく解析した。
具体的には、あるプラットフォーマーで観察される空中運動の離散化された擬似保存則を、背景空間を非可換トーラスと見なしたときの「有効運動量」写像に帰着させるモデルを考えた。
ゲームデザイン上の「二段ジャンプ」はプレイヤーへの操作フィードバックを担う幾何的余剰自由度であり、これは実は位相的なモノドロミー（周回時の状態射の非可換性）として記述できる。
こう言うと友人たちは眉をひそめるが、僕にはすべてのバグが代数的不整合に見える。
コミックについては、連載物の長期プロットに埋め込まれたモティーフと数理構造の類比を延々と考えた。
例えば大海賊叙事詩の航路上に出現する島々を、群作用による軌道分割として見ると、物語の回帰点は実はモジュライ空間上の特異点であり、作者が用いる伏線はそこへ向かう射の延長として数学的に整理できるのではないかと妄想した。
そう言えば隣人は最近、ある実写シリーズを話題にしていたが、僕は物語世界の法則性が観客認知と整合しているか否かをまず疑い、エネルギー保存や弾性論的評価が破綻している場面では即座に物理的な説明（あるいはメタ的免罪符）を要求する習慣があるため、会話は短く終わった。
ところで、作業ノートは全て導来stackのようにバージョン管理している。具体的には、研究ノートは日ごとにGit の commit を行い、各コミットメッセージにはその日の位相的観測値を一行で書き、さらに各コード片は単体テストとして小さな homotopy equivalence のチェッカーを通す。
朝のカップは左手から時計回りに3度傾けて置き、フォークはテーブルエッジから12.7mmの距離に揃える。
こうした不合理に見える細部は、僕の内部的整合性を保つためのメタデータであり、導来的に言えば僕というエンティティの同値類を定めるための正準的選択だ。
夕方、導来スタック上の測度理論に一箇所ミスを見つけた。p進的局所化と複素化を同時に扱う際に Galois作用の取り扱いをうっかり省略しており、これが計算の整合性を損なっていた。
誤りを修正するために僕はノートを巻き戻し、補正項として gerbe 的な位相補正を導入したら、いくつかの発散が自然にキャンセルされることを確認できた。
夜はノートを整理し、Emacs の設定（タブ幅、フォントレンダリング、undo-tree の挙動）を微調整してから21時30分に就寝準備を始めた。
寝る前に日中の考察を一行でまとめ、コミットメッセージとして 2025-10-08: ∞-categorical factorization attempt; correctedp-adic gerbe termと書き込み、満足して目を閉じた。
昨日は水曜日だったというその単純な事実が、僕にとってはすべての観測と規律を括る小さなモジュロであり、そこからまた今日の位相的問題へと還流していく。
面倒だから食べないしてたので太らなかったし、太っても10～15kgならすぐ戻ったので、「痩せたいなら食わなきゃ良いのでは？」って思ってた＆口にしてたけど、
医師からダイエットを勧められているなら医師の指示に従えばいいのでは？
歩いて食わなきゃそれだけで痩せる
家から一歩もでなくても食わなきゃ痩せる。筋力落ちるので良くはないが1ヶ月くらい週3日断食しつつしっかり寝れば8キロくらい痩せるで
https://anond.hatelabo.jp/20200509044411#
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味覚に過敏で許容値が狭いから
ワイは物理的に味覚が鋭い（スーパーテイスター)のと自閉傾向があるので極端に食の許容値狭いよ
同じものを食うくらいなら死なないので、2日程度なら断食を選ぶ
https://anond.hatelabo.jp/20210701125200#
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運動強度が低いのでスポーツをするための筋肉・美容的な筋肉をつけるには向かないってだけで
誰も有酸素運動を否定していないと思うぞ。フツーに自律神経に良い働きを与えるし、全身の筋力も適度に使う
あと痩せるのにも向かないが、それはウォーキングに限らずあらゆる運動がそうだからな
当たり前だが食べたら痩せないよ
もちろん筋肉量を上げて代謝を上げてカロリー消費を上げることはできるがそれにも限度がある
ハードなトレーニングしているアスリートがなんで食事制限をしているのか？って話ですよ
運動だけで無限に脂肪を減らせる(体重を減らせる)なら運動量を増やせばいいじゃないですか
脂肪は細胞膜の構成成分であり各種生理活性物質の原料であり恒温動物が体温を保つのに必要なものです
運動するたびにホイホイ減らしてたらまともに身体を維持出来ないので
運動しまくったら無限に痩せるみたいな作りには殆どの動物はなっていません
食べなくても体重が戻らなくなるの巻
あと、ジムで、「あれ？（測定すると)筋肉量が平均よりも上じゃん」だったのに、ついに筋肉量が平均になったわ・・・
あーーー基礎代謝が低すぎて、カロリー摂取量を上回れない時代の到来っすね
在宅勤務と引きこもりの弊害がここにきて来たか・・・。まぁ2年くらい前から気配はあった・・・
ワイ、在宅勤務になると数ヶ月一歩も家から出ないとか繰り返してきたけど、
数ヶ月、ウォーキングすらサボってたらアホみたいに体力落ちて老人以下の状態ナウやね
歩くの好きなので、GWフラフラ街や人気のない公園を歩いたんだけど、足裏が痛くなるとかではなく、
最近は断食してないのでたぶん低血糖じゃないと思うんだけど、コレはやべーなって感じ
階段でも息切れするし、Apple Watch でもめちゃめちゃ心肺機能落ちてる結果出とるな
脅すわけじゃないが増田が30歳以上ならウォーキングくらいはサボらない方がええぞ
ウォーキング無理な地域ならジムでランニングマシーンくらいサボらん方がええと思う
30歳以下なら余裕だと思うので思う存分ゴロゴロしてください
嫌いだな〜と思いながら素通りしてる。でもやっぱモヤモヤする。
たしかにいわゆる上級者向けのペット（この言い方も嫌いだが）はいる。温度管理が難しいとか、野生みがあるので人間が怪我しやすいとか、餌代がとにかくかかるとか、病気になりやすいとか、運動量が半端じゃないとか、鳴き声が尋常じゃないとか、求められる飼育スペースがめちゃくちゃ広いとか、飼育方法があまりよくわかってないとか諸々。
カブトムシとかザリガニとかアカミミガメとかハムスターとかセキセイインコとかはそりゃそいつらに比べたら簡単だろうよ。
生きてんだよ。世話を怠ったら長生きは出来ないし当然あっという間に死ぬんだよ。死なせておいて泣きながら庭とか公園に埋めるな。ひと夏の思い出にしようとするな。
飼う前にちゃんと情報を集めろ。飼育本があるなら買え。ネットの情報ばかり鵜呑みにするな。軽率に増やすな。机の中で飼うな。気軽に逃すな。気軽に捨てるな。
ほんとに。まじで。
義実家では犬のトイレ事情は畑付近や庭などの敷地内で自由にスタイルだったらしく、屋内でトイレが一切できない。
我が家に来てからも一度も屋内で粗相しないから感心するが、その分どれだけ暑くても天候が悪くとも外に連れ出さないといけなくて私の日々の運動量が少し上がった。
朝7:30頃と夜8:30頃の2回トイレ兼お散歩で犬を連れ出してるが、本当は昼もトイレしたいだろうな……
でも昼間はアスファルトが熱いし、そもそも我が家は共働きで基本的には出社してるし……(今日はたまにあるリモート勤務)
共働き犬飼いの人たちはどうしてるんだろ。
とりあえず私に限っては、朝の散歩のために7時前に起きて今まで食べる余裕がなかった朝ごはんを食べ、目がほとんど見えていない犬のために部屋を整理整頓するようになった。
その一方で旦那は可愛がるだけで夜の散歩も飲みに行ったりするせいでほぼ行かないし、それなのに犬が懐いてるのも不満。
Permalink |記事への反応(11) | 16:34
筋肉の維持・増強に不可欠なタンパク質を毎食しっかり摂りましょう。
エネルギー源となる炭水化物は、白米だけでなく、全粒穀物や野菜、果物からも摂取しましょう。
オリーブオイル、アボカド、青魚などに含まれる良質な脂質は、体の機能維持に重要です。
| メニュー1 | |
|---|---|
| しらすとネギの卵焼き | 横浜名産のしらすの塩味とネギの風味が食欲をそそります。卵は良質なタンパク質源です。 |
| 全粒粉パン | 炭水化物をゆっくりと吸収できます。 |
| ヨーグルトと季節のフルーツ | たんぱく質とビタミンを補給。横浜産のいちごやぶどうなどがおすすめです。 |
| 牛乳または豆乳 | カルシウムとタンパク質を摂取。 |
| メニュー2 | |
|---|---|
| サンマーメン風おじや | 横浜発祥のサンマーメンをアレンジ。鶏ひき肉とたっぷりの野菜を煮込んだ温かいおじやは、消化にも優しいです。 |
| 香の物 | 少量で塩分と風味をプラス。 |
| 緑茶 | 食事の消化を助けます。 |
| メニュー1 | |
|---|---|
| 牛鍋風定食 | 横浜の老舗の味、牛鍋をアレンジ。牛肉は鉄分とタンパク質が豊富です。豆腐やきのこ、野菜もたっぷり摂りましょう。 |
| 麦ごはん | 食物繊維が豊富です。 |
| 味噌汁 | 発酵食品で腸内環境を整えます。 |
| 香の物 |
| メニュー2 | |
|---|---|
| ナポリタン風パスタサラダ | 横浜発祥のナポリタンをサラダ仕立てに。全粒粉パスタを使用し、鶏むね肉や豆類を加えてタンパク質を強化。彩りの良い野菜もたっぷり。 |
| ミネストローネ | 野菜の栄養が満点です。 |
| メニュー1 | |
|---|---|
| マグロの漬け丼 | 横浜港で水揚げされる新鮮なマグロを使った漬け丼。マグロは良質なタンパク質とDHA、EPAが豊富です。 |
| ひじきの煮物 | ミネラルと食物繊維が豊富です。 |
| お吸い物 | 消化を助ける優しい味わいです。 |
| 季節のフルーツ | ビタミンを補給。 |
| メニュー2 | |
|---|---|
| シュウマイ定食 | 横浜中華街名物のシュウマイは、豚肉と野菜のバランスが良い一品。 |
| 中華風野菜炒め | 色々な野菜を摂りましょう。 |
| 卵スープ | タンパク質を手軽に摂取できます。 |
| 白米 | エネルギー源となります。 |
| 練習前後 | |
|---|---|
| おにぎり | （具材：鶏むね肉、梅干し、昆布など）、プロテインバー、バナナ、ヨーグルトなど消化が良く、エネルギー補給やタンパク質補給になるものを選びましょう。 |
| その他 | ナッツ類、ドライフルーツ、果物など、栄養価が高く腹持ちの良いものがおすすめです。 |
塩分を控えめにして、素材本来の味を生かすようにしましょう。香辛料やハーブを上手に活用するのも良いでしょう。
選手の体格、運動量、コンディションに合わせて、食事の量や内容を調整することが重要です。専門の栄養士に相談することをおすすめします。
元々太っててダイエットしてたんだけど、止め時がわからないというか止めたらリバウンドしそうなのが嫌で生活スタイルを変えずにいたら一度は体力がついたな〜って実感してたのが最近は逆に虚弱化してる気がする
虚弱化を感じるのはたとえば、
・立ち仕事してるとたまに心臓のあたりがドドドッと変な風にざわつくことがある
・夏日で周りがみんな暑い暑い言ってても全然暑くない。冷房効いた場所がすごく寒い
・何でもない日々でも朝起きてベッドから降りた時点で既にだるいし一日中うっすら倦怠感がある(前はそんなことなかった)
・家の階段を上がっただけで少し疲れるようになってる
・疲れを感じてるのに毎日朝の4時とか5時に勝手に目が覚めて寝付けない
という具合
それで久々に体重計のったら体重が軽すぎて(BMI値14.何とかだった)流石に不味いなあと思ってどうにか体重を増やそうとしてるんだけど、ここにきて健康的に太ることの難しさを感じてる
・たくさん食べる→胃もたれと気持ち悪さでその後食べられなくなる
・たくさん食べる代わりに間食を増やす→ヨーグルトとかナッツとか時々甘いものを食べてるけど、たまに「こんなに食べてていいのかな…」って漠然とした不安を感じる
・太るタイプの食べ物を食べる→気持ち悪くなったり消化不良を起こしてトイレに篭って太るどころか余計にやつれる
・運動量を減らす→今試みてるけどサボりっぽいから自己嫌悪気味になって辛い。自覚するくらいには体力が落ちてるので今まで通りに体を動かすとすごく疲れてしまうのに気持ちが切り替えられない感じ
体調的な難しさと気持ちの部分の難しさの両方があるんだけど、ダイエット経験があって健康的に体重を増やしたことがある人はどんな風に成功したんだろう
70日経過
現状報告
・歩数は１日1万歩
→ 5000歩で止まる。チョコザップも行けてない。
→ できてない。
・揚げ物は禁止
・水分は1.5Lを目標でとる。もちろん無糖。
→ すべて継続。
84.5 → 83.4 → 81.5 → 82.0 → 80.0 → 79.6 → 79.5 → 80.5
横這い。減らない。
気合い入れてもうひと搾りと思ってるがなかなか減らない。
運動量が減り、接種カロリーは変わってないので当たり前ではある。
チョコザップをうまく使えてないの何とかしたい。家のことがあるから早朝以外難しいのが行けてない主な理由。
あとすごく疲れてる。ダイエット疲れだと思う。
減った分のカロリー勘案して食事は考え直す。(今はあすけんに基礎代謝1350で入れてる。下げられないから運動量を下げるか。)
ラスト30日。
n次元属性（feature space）を持つ対象（entity）と、それらの対象同士の複数種類（m種）の関連（relation）を記述する数学的構造について。
一般的な構造は、射付き多重ラベル付き超グラフ（labeled multirelational hypergraph with morphisms）、あるいは圏論的対象と関手の系（category with enriched morphisms）として抽象化される。
量子系では、対象は量子状態、関連は物理的な相互作用または遷移と考えることができる。
例：多体量子系
60日経過
現状報告
・歩数は１日1万歩
→ 今だけ在宅勤務なので、5000歩がいいところ。チョコザップにもまだ3回しか行けてない。
運動量が減ったので何とかしないといけない。
→ これもできてない。
→ 継続 主力の運動。関係ないがyoutubeのNHKのラジオ体操動画が消えた。かわりにかんぽ生命の動画使ってる。
・揚げ物は禁止
・水分は1.5Lを目標でとる。もちろん無糖。
→ すべて継続。
84.5 → 83.4 → 81.5 → 82.0 → 80.0 → 79.6 → 79.5
79kg台キープで大変良い。
徐々に減ってる傾向。
60日で日常生活にいろいろ組み込めて来てるなと思ってる。
あと2kgちょっとを1カ月ぐらいで落とすぐらいに改めて取り組みたい。
チョコザップをうまく使えてない。毎日いけない。3回しか行けてない。
そもそも運動しに外出するのが苦手かもしれない。なのでバス分を徒歩に変更とかは必要性にせまられていて実施できていた。
在宅だと外出の理由が買い物ぐらいなので長距離歩くの難しいなぁ。
次は4/21
Transformerアーキテクチャを基盤とする大規模言語モデル（LLM）の訓練効率化に関する主要技術革新を、時系列的に整理し体系化する。本分析はarXivを中心とした学術論文に基づき、実証的研究成果に焦点を当てる。
Popelら（2018）のTransformerモデル向け訓練手法分析[8]では、バッチサイズと学習率の動的調整が収束速度向上に有効であることを実証。最大文長制約を設けることでメモリ使用量を最適化し、8GPU環境で1.4倍の訓練速度向上を達成した。特に学習率のウォームアップ戦略が勾配不安定性を低減し、初期収束を促進する効果が確認されている[8]。
Zhuangら（2023）の調査[1]によれば、自動混合精度（AMP）訓練はFP16とFP32のハイブリッド運用により、メモリ消費量を50%削減しつつ、DeiT-Bモデルの訓練速度を2倍改善。勾配スケーリング機構が数値的不安定性を緩和し、精度劣化なしに計算効率を向上させる[1]。
Zhuangらの分析[1]で言及されるLion最適化は、AdamWと比較してメモリ効率が30%改善され、収束速度が1.5倍高速化。運動量推定と重み減衰の組み合わせが、Transformerの大規模疎行列演算に適応し、ImageNet分類タスクでTop-1精度1.2%向上を記録[1]。
損失関数の平坦な最小値を探索するSAM手法[1]は、Transformer訓練における汎化性能を15%改善。ただし二段階最適化が必要なため訓練時間が1.8倍増加する課題を抱える。後続研究では確率的重み摂動を導入し、計算オーバーヘッドを30%削減[1]。
Shahidら（2024）の総説[3]で解説されるLoRAは、重み更新行列を低ランク分解することで微調整パラメータを90%削減。GPT-3175Bモデルで従来手法と同等の性能を維持しつつ、GPUメモリ使用量を65%削減[3]。
動的ドロップアウト手法[4]は検証損失に基づき正則化強度を調整、Shakespeare_charデータセットで収束速度を40%改善。指数減衰スケジュールが最適で、推論時のメモリ効率を25%向上させた[4]。
小規模言語モデル（SLM）を活用したSALT手法[2]は、二段階訓練アプローチによりLLM事前学習時間を30%短縮。知識蒸留段階ではSLMの予測分布を転移し、難易度適応型データ選択が学習効率を最適化[2]。
MoEアーキテクチャ[3]は専門家ネットワークの動的選択により、同パラメータ数で推論速度を2.3倍向上。トークンレベルルーティングが計算負荷を分散し、GLUEベンチマークで精度3.1%改善[3]。
強化学習を統合したPPO手法[3]は人間フィードバックを効率的に活用、倫理的アライメントタスクで従来比25%の精度向上。報酬モデルとの相互作用学習が政策勾配の安定性を確保[3]。
EVOLvEフレームワーク[7]は探索的バンディット問題に対して最適アルゴリズム知識をLLMに転移、合成データによる事前学習で探索効率を60%改善。モデルサイズ依存性を低減し、7Bパラメータモデルが70Bモデルを性能で凌駕[7]。
1.計算量削減：MoEの疎活性化（計算コストO(1)）[3]
2.メモリ階層最適化：AMPと動的ドロップアウトの併用[1][4]
3.分散処理効率化：非同期勾配更新とパイプライン並列化[8]
3. 動的適応機構：PPOの政策最適化とMoEの専門家選択[3][7]
1.カタストロフィックフォーミング：継続学習における破滅的忘却問題[3]
2.計算-精度トレードオフ：量子化訓練の精度劣化メカニズム[1]
3.倫理的アライメント：自己最適化システムの制御可能性[3]
1.ニューロモーフィック統合：脳神経機構を模倣した効率化[3]
学術論文に基づく本分析を通じ、LLM訓練技術が単なる計算資源の拡大からアルゴリズム革新へとパラダイムシフトしていることが明らかとなった。今後の進展により、エネルギー効率と倫理的妥当性を両立する次世代訓練手法の登場が期待される。
Citations:
[1] ttps://arxiv.org/pdf/2302.01107.pdf
[2] ttps://arxiv.org/html/2410.18779v1
[3] ttps://arxiv.org/abs/2408.13296
[4] ttps://arxiv.org/abs/2411.03236
[5] ttps://arxiv.org/pdf/2308.04950.pdf
[6]ttp://arxiv.org/pdf/2307.06435.pdf
[7] ttps://arxiv.org/abs/2410.06238
[8] ttps://arxiv.org/abs/1804.00247
[9] ttps://arxiv.org/pdf/2010.07003.pdf
[10] ttps://arxiv.org/html/2410.16392v1
[11] ttps://www.ijcai.org/proceedings/2023/0764.pdf
[12] ttps://arxiv.org/abs/2306.10891
[13] ttps://arxiv.org/html/2410.16682v1
[14] ttps://arxiv.org/abs/2502.00571
[15] ttps://arxiv.org/abs/2405.14277
[16] ttps://arxiv.org/abs/2310.05204
[17] ttps://arxiv.org/html/2308.09372v2
[18] ttps://arxiv.org/abs/2305.14239
[19] ttps://arxiv.org/abs/2407.18003
[20] ttps://arxiv.org/pdf/2309.06054.pdf
[21] ttps://arxiv.org/html/2401.02038v1
[22] ttps://arxiv.org/abs/2409.04833
[23] ttps://arxiv.org/html/2308.09372v3
[24] ttps://arxiv.org/abs/2410.13116
[25] ttps://arxiv.org/abs/2502.01612
[26] ttps://arxiv.org/abs/2302.01107
[27] ttps://arxiv.org/html/2302.07730v4
[28] ttps://arxiv.org/abs/2410.06940
[29] ttps://www.axelera.ai/blog/multilayer-perceptrons-mlp-in-computer-vision
匂いや感触：犬は人間よりもはるかに優れた嗅覚を持っています。雪が降ると、空気中の匂いが変わり、犬の好奇心を刺激する可能性があります。また、雪の冷たい感触や、足が雪に沈む感覚も、犬にとっては楽しい刺激になるでしょう。
遊びの機会：雪が積もると、犬は雪合戦をしたり、雪に飛び込んだり、雪の中に隠されたおやつを探したりと、様々な遊びを楽しむことができます。犬にとって、雪は最高の遊び道具になるのです。
祖先の記憶：犬の祖先は、寒い地域で生息していました。そのため、犬には寒さに対する耐性や、雪の中で活動する本能が残っている可能性があります。雪を見ると、祖先の記憶が呼び覚まされ、興奮する犬もいるかもしれません。
もちろん、犬種や性格によって、雪に対する好みは異なります。寒さに弱い犬種や、運動量の少ない犬種は、雪をあまり好まないかもしれません。
愛犬が雪が好きかどうかは、実際に雪の中で遊ばせてみるのが一番です。愛犬の反応をよく観察し、無理のない範囲で雪遊びを楽しんでください。
