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はてなキーワード:リッチとは

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2025-12-13

UHA味覚糖バターボールスペシャリテ

すごくうまいんだけど、発売当初は鳥羽シェフ監修で顔写真と本人の手書き文字パッケージに入ってたのが、今や存在ごと消されてる

ミルクハードキャンディが好きで新製品も色々チェックしてたんだけど、まさかこんな黒歴史が生まれるとは思わなかったな……

ついでに書くと、ミルクハードキャンディ界隈において、UHA味覚糖の特濃8.2は本当に良いブランドだと思う

安定した美味しさで、値上げはしても比較安価で内容量も多くコスパが良い

1990年からロングセラーである特濃8.2を猛追したのが2012年発売のカンロの金のミルクだけど、プレミアム路線なだけあって、原材料を見ると特濃は砂糖と水飴の次に粉乳が来るが、金のミルクは三番目に生クリームがくる

乳脂肪リッチさでは金のミルクに軍配が上がるが、いかんせん近年の値上げでかなり内容量が減った

しかカフェラテ味はほろ苦くて本当にうまいんだよな〜

というか、カンロの飴は大体うまい

シンプル原材料にも飴メーカーとしてのプライドとこだわりを感じる

カンロミルク系と言えば、フルーツフレーバーミルクフレーバーマーブルになったミルフルッツも佳品だった

一度廃盤になって復活し、再び廃盤になってしまったが、他のメーカーフルーツミルクフレーバーよりも甘さが優しく自然な味わいだった

その「他のメーカーフルーツミルクフレーバー」として真っ先に思いつくのがノーベルの俺のミルクキャンデー北海道メロンなのだが……

ノーベルの俺のミルクシリーズは、マーガリンチーズパウダー人工甘味料が使われており、人工的な味と言えばそんな気もする

嫌いではないが、単価が高く、少しくどく感じることもあってあまり買わない

しかし同じノーベル無添加はちみつ生姜ミルクのど飴は、その名に違わぬシンプル原材料

舌触りなめらかではちみつの風味も良く、冬場しか売ってないが寒い時期は鬼リピしている

もう1つメジャーどころを挙げるなら春日井製菓ミルクの国になるだろうが、近年ブームになったミルクを味わうタイプの飴よりずっと昔から販売されていることもあり、言ってはなんだがチープでノスタルジックな「昭和の味」と言う感じ

ミルクフレーバーのついたあま〜い飴

たまに食べると「あー、これこれ」と思う

ただしそれで春日井を見くびってはいけない

最近めっきり見かけないので廃盤になっているのかもしれないが、春日井女王ミルクある意味で金のミルクを超えていた

なにしろ原材料トップ生クリームなのだ

(今更だが原材料は配合されている量が多い順に記載される)

まろやかな乳脂肪感では他の追随を許さなかったが、どうも販路が拡大しなかったようで、あまり売っている店舗を見かけなかった

ミルクキャンディと聞くと不二家ミルキーが思い浮かぶ人も少なくないだろうが、ミルキーのハードキャンディバージョンであるミルキーカッチコチという商品もある

ミルキーらしい練乳を感じる味わいで、万人に好かれると思う

変わったところでいうと、榮太樓のバニラミルク飴や抹茶ミルク飴(百貨店で扱っている方ではなく、袋入りの市販品)が成城石井などで売っていたりする

これは個人の感想だが、榮太樓の市販品は総じて「飴のうまさ」というか、砂糖を味わわせるものになってると思う

カンロとはまた違った方向性で、よく言えば上品、悪く言えば少々物足りなく感じるかもしれない

濃厚なミルク感というより、飴として食べやすい、丁度よいバランス

砂糖ではなくグラニュー糖原材料の筆頭になっているのも珍しい

ミルクから派生として考えるなら、キャラメルキャンディ界隈も熱い

冬場は濃い甘いものが欲しくなることもあり、密かに売り場が盛り上がっている

ヴェルタースオリジナル魔性の塩キャラメルキャンディ(カンロ)、塩の花(UHA味覚糖)、キャラメルがとろ〜り出てくるキャラメルキャンディ(ノーベル)……といった定番の顔ぶれに、今秋からミルクキャラメル森永からハードキャンディタイプが加わった

疲れた時の甘い物として飴を摂取するので、個人的にはどうしても「最後に勝つのヴェルタースオリジナル」になってしまうのだが、カンロ魔性の塩キャラメルはしっかりほろ苦さとしょっぱさがあり、魔性というにふさわしい大人の味

商品として魔性ピーナッツバターというクランチキャンディも出たばかりだ

クランチ(噛んで食べるタイプ)では、いちごみるく飴で有名なサクマからバタースコッチキャンディも今秋発売された

バタースコッチといえば、在りし日のチェルシーバタースカッチは美味しかったなあ

つい長くなってしまった

なんでこんな話してたんだっけ

ああ、鳥羽シェフか……

Permalink |記事への反応(1) | 03:49

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2025-12-11

カフェラテカプチーノの違いをスタバに聞いてみた

カフェラテ

リッチな風味のエスプレッソミルクを注いだラテ

エスプレッソとの相性を追求したミルクにより、コーヒーの余韻をお楽しみいただけます

カプチーノ

リッチな風味のエスプレッソに一気にミルクを注ぐことで、一口飲んだときからコーヒー感を味わえるビバレッジです。ベルベットのようにきめ細かいフォームミルクをお楽しみください。

一緒じゃん!

どっちも、リッチな風味のエスプレッソミルクを注いでるじゃん!

Permalink |記事への反応(0) | 21:15

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2025-12-10

Regarding theEU Omnibus Bill,Japanese experts appear to be lobbying yourorganization and other institutions.I believe the following pointsrequire attention:

1)Ithas becomecommon inJapan to consider regulations regarding making decisions about individualsas thecore of personal data protection, but thisis a mistake. First,itis important tonote that models trainedon personal data or insights gained from statistically analyzing personal data can affect individuals even when used tomake decisions about agroup (rather than individuals). Second, such insights and models can be usedby anyone, not just thosewho analyzed or trained them.On the other hand, if personal datais accumulated in a rich form,it can be used for various analyses, so the accumulationitself can be a threat.

2) Therefore, thecore of personal data protection regulationsis to curb the diversion of personal databeyond the intended use inthe original context in whichitwas received, and the collection and distribution of personal data without limitingits purpose.Japanese law (as in the Omnibus Bill) defines personal dataas data thatmay be personal data forone entity but not for an entity thatdoes not identify the individual.As a result, this curbdoes not work well inJapan, andithasled toconfusion and complexity inon-site practice.I believe theEU should not repeatJapan's mistakes.

3) Allowing the training of general-purposeAI with personal dataas a "legitimate interest"is tantamount to abandoning the curb mentioned in paragraph 2) above. Even ifitis proven that current LLMs are unable to recognize individuals in an integrated manner across multiple training data sets orRAG entries, this merely means that thishas not been achievedwith the currentstate of technology, andI believe that this shouldonly be permitted if explicitly stipulatedas an exception.

EUオムニバス法案に関して、日本専門家が貴団体をはじめとする機関ロビー活動を行っているようです。以下の点に留意する必要があると考えます

1)日本では、個人に関する決定に関する規制個人データ保護の中核と考えることが一般的になっていますが、これは誤りです。第一に、個人データで訓練されたモデルや、個人データ統計的分析から得られた知見は、個人ではなく集団に関する決定に使用された場合でも、個人に影響を与える可能性があることに留意することが重要です。第二に、こうした知見やモデルは、分析や訓練を行った者だけでなく、誰でも利用できる可能性があります。一方で、個人データリッチな形で蓄積されれば、様々な分析に利用できるため、蓄積自体が脅威となる可能性があります

2) したがって、個人データ保護規制の中核は、個人データ本来文脈において意図された用途を超えて転用されること、そして、目的限定せずに個人データ収集流通されることを抑制することです。日本法の定義によると、(オムニバス法案と同様)ある主体にとっての個人データが、個人特定できない主体にとっては個人データではないデータとなります。その結果、この抑制日本ではうまく機能せず、現場の実務に混乱と複雑性をもたらしていますEU日本の過ちを繰り返すべきではないと考えます

3)個人データを用いた汎用AI学習を「正当な利益」として認めることは、上記2)の抑制放棄するに等しいものです。仮に、現行のLLMが複数学習データセットやRAGエントリにまたがる統合的な個人認識不可能であることが証明されたとしても、それは単に現状の技術水準では実現できていないことを意味するに過ぎず、例外として明示的に規定される場合にのみ認められるべきであると考えます

Permalink |記事への反応(0) | 23:19

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2025-12-04

anond:20251204230818

円高金持ちになりたいもんだね

リッチメントなんつって

Permalink |記事への反応(0) | 23:29

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Enrichment(エンリッチメント)でなにかダジャレ作ってよ

Permalink |記事への反応(3) | 23:08

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画像生成AI自分の絵を学習させた

巷では神絵師の絵を勝手に食わせたモデルがどうこうと燃えているが、ふと「自分の絵を食わせたらどうなるんだ?」という好奇心が湧いた。

誰も傷つけない、完全ホワイト自家製LoRA。

さっそく作って回してみたんだが、結論から言うと精神破壊された。

最近モデルは基礎スペックが高すぎる。

かつてAIの弱点と言われた指の欠損も、瞳のハイライトのズレも、服の柄の破綻もほぼない。

そんな高次元モデルに、俺の手癖や色使いが適用される。

出力された画像は「俺が何年もかけて到達したかった理想の俺の絵」だった。

俺の絵柄なんだけど、デッサンは狂ってないし、塗りはリッチだし、構図も完璧

完全に俺の上位互換

「あ、俺が必死ペンタブ握って描くより、こいつに俺の絵を食わせて出力させたほうが、世界にとって有益じゃん」って思っちゃったんだよな。

自分の絵なのにめちゃくちゃ上手い。上手すぎる。俺が今後絵を描く意味ってなんなんだろうな。

Permalink |記事への反応(3) | 14:19

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2025-12-03

私の好きな安ウイスキー「ニッカウイスキーリッチブレンド

コクとか香りとか弱いけど、クセがないし飲みやす

何より安い

ストレートで飲んでる

普通のニッカウイスキーだとストレートはきつくて、ハイボールになる

でもリッチブレンドはいける

700mlで1400円程度。

ニッカウヰスキーありがとう

Permalink |記事への反応(0) | 12:33

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2025-12-01

Amazonブラックフライデー今日まで。何を買いましたか

私はしょうもないものしか買ってません。

コカコーラゼロ500mlラベルレス24本入り 3ケース

ザバス(SAVAS)ホエイプロテイン100リッチショコラ味 1㎏  5袋

CIAOちゅ~るまぐろバラエティ 14g×45本 猫用おやつ 3セット

Permalink |記事への反応(0) | 22:08

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2025-11-30

ビオレUVアクアリッチアクアプロテクトミストかいトラップ

ビオレUVアクアリッチアクアプロテクトミストは以前買っておいたが、アルコール分多くて肌に悪いと言うことで使いかけで放置してた

それからしばらくして、ヘアケアを凝るようになった

個人流でやってたのだが、美髪インフルエンサーさんが「髪のUVケア大事ですよ!」と発信され、なんも対策してない増田はギクリ

なんとか対策したいのだが、いかんせん金がない

どうすっかなーとすっぴん髪で出かけ、ドラックストアへ

そこでヘアケアUV商品試してみよう(乞食)と思ってたがそこにあったのは冒頭で書いたビオレUVアクアリッチアクアプロテクトミスト

「髪にも使える!」と堂々と書いてあり、そう言えばスプレータイプだったなと思い出し、早速使用

帰宅し、さてヘアトリートメントするかな…と思い立ち、ん?でもUVスプレー吹きかけた後に使えるのか?とAI質問

そしたら、「アルコール分含まれてるスプレー後にトリートメント使うのダメだ!」と強めに止められる

てかそもそもこのスプレー髪にいいのか?と聞いたら「よくない」と返答 えー…

シャンプーでよく洗って落としました…

洗う時もなんかネチョネチョしてるし…

こんなんトラップじゃんかよ

ドラッグストアって便利だけど、罠が多いと思った増田だった

罠が多いは言い過ぎか

ヘアケア系はトラップが多い

勉強してサロン専売品手を出したほうがいいマジで

Permalink |記事への反応(0) | 22:13

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anond:20251129202630

録画だとそれでもいいけど生だとレンダリングが厳しいと思う

ヒメヒナの開場大遅延もそうだけど結構事故やすいんで

今日現在技術力と予算でやるにはVTuberライブリッチに過ぎる

キズナアイとか早い段階から察知してリアルと融合方向に行ってるし

Permalink |記事への反応(0) | 00:03

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2025-11-28

[映画] KILL 超覚醒 (ストーリー重要な部分に触れています

プレミス・あらすじが極端に単純な映画インド)  

A地点からB地点に向かう列車強盗集団が乗り込んできて暴力を振るう、乗り合わせていた対テロ舞台軍人が敵と戦って殺して戦って殺して血で血を洗いB地点に到着して終わる

無限列車編みたいな「移動する密室もの 

アクション映画慣れしていると、色んなところで予想を外れるので逆説的にハリウッドと、それに影響されたお約束が浮き彫りになる。

銃器ほとんど出てこない 銃器が出ないアクション映画で有名なのは燃えよドラゴン」で、ブルースリーが「銃を持っていけば一発で終わるじゃん?」と言って「いやいや、こういう理由で無理なんだ」と説明を置いてから本格的な殴る蹴る中心のアクションシーン(トーナメント)に移行していく 

 本作は、敵集団盗賊一家銃器の入手が簡単ではないが悪人一族(YAKUZAという疑似家族一家」ではなく、血縁という意味。マジ一族。父息子従兄伯父甥など・・・)という設定。現代インドでこれ。

 ピストルを持ち込んではいるが、ごく少数で、早々に舞台から除去されるのでそこから刃物、鈍器、徒手空拳に移行。 最後B駅に到着すると警察銃器もって出てくるけど、そこまで銃撃戦はない。

悪人一族はあまり背景が説明されない。途中でインターバルの合図が入るんだけど休憩時間は入らず、実際上映時間はそれほど長くなく、欧米での昭和版『新幹線大爆破』みたいにどこかカットされてるのかもしれない。

 鬼滅みたいに途中の「思い出ボム」シーンが入らないので時間の流れは非常にシンプル時系列シャッフルの伊坂「ブレットトレイン」とは180度違う。ジョンウィックも(1作目は知らんけど)2.3.4作めは回想入りますよね。 

 家父長制が生きていて50?60?歳くらいの父親世代作戦を仕切っている。結構な闘派なのだが、後半、あまりに多く主人公一族を殺されて「もう撤退だ」と若干良識のあるところを見せる。その際は息子(ラスト悪役、より狂暴)に逆らわれたりする。この一族の長のとどめの刺され方がよい。

③敵が悪人素人集団強盗生業としているのだからプロともいえるが…)なので全員安い私服乗客区別つかない。乗客に紛れることで主人公の目を逃れるなど、それがサスペンスにもなったりする。民間人フリーランス)VS特殊部隊みたいな映画はわかりやすいんだな。

 アニメやまんがだとハンコ顔で髪型だけ違うなんていうのがあるけど、とくに物語の冒頭に近い時間帯では、インドの中肉中背の30歳代男性をはっきり区別するのが難しい。(尾田栄一郎を見倣おう)   

④敵おかわり

 わんこそば並みに敵がどんどこ補給されていくアクション映画韓国映画?)があったが、本作の敵は途中1回合流がある。最初から30人以上も強盗が乗ってるというのは、いくら服装で見分けがつかないからといっても不自然だが、少数先行・手引き・列車速度を落としたところで合流…ということで40人対1.5人と言うリッチなバトルが成立する。

被害者と公正世界信念

 強盗もの冷酷さ凶悪さをアッピールするために、モブキャラが殺されるのはこういう映画100%見られるお約束だが、それにしてもハリウッドに影響を受けた映画だとそれなりにヘイトを受けたキャラクター死ぬ傾向がある。密室ホラーで「こんな場所出て行ってやる!」という愚かキャラとか。 NETFLIX新幹線大爆破では被ヘイトキャラすら死なないが、本作ではまあ死ぬ死ぬ

 1.車内が阿鼻叫喚になる前のほのぼのシーンで「お兄さん軍人?僕も将来軍に入りたいんだ、国を守りたい」という、母や祖母旅行中だった中学生ぐらいの少年死ぬ

   ハリウッドだったら、勇気を振り絞り機転を利かせモブ敵をやっつけてサムズアップってキャラクターだろ少年よ…

 2.さすがに主人公一人で40人倒すのは無理がある設定なので、シナリオの都合で同行していた主人公の頼りになる親友特殊部隊の同僚)>死ぬ

 3.主人公が守るべき最重要人物恋人女性)>わりと早い時期で死ぬ(ので、途中から目的彼女を守る、から変わる)

 「理由のない暴力登場人物を襲う」

主人公が失神する

 直接攻撃やそのほかの理由で頭部に打撃を受けて失神する。2回目はモブ強盗たちに「殺せ!殺せ!」といわれるが長老の「いやこいつには利用価値がある」の鶴の一声で生かされる(そのあと覚醒してからのバトルも長い) 

⑦ 下っ端の悪者が全員、主人公に殺されるわけではない

 後半、モブ敵が主人公を追い詰める、とそのとき中年女性と老女がモブ敵を鈍器で滅多打ち。助かる主人公。「あの子を!あの子を!」…無限に殴打している女性たちは上述の少年保護者だった。家族を殺された恨みは、善良な市民悪党一族も同じなのだ

 ちなみに鈍器で頭をつぶされモブ敵は血まみれになって死ぬ

⑧思い出したら書く

 

Permalink |記事への反応(0) | 10:41

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2025-11-11

日記複数トピックがあると濁る気がするので分岐で書きたい

[枕]

先日、健康診断に行った

都心駅併設みたいないいところ。

設備リッチでこじゃれてる。

問診票が電子化してスマホ前提なのはイマイチだったが。

さて、

[分岐]

検査着を着てないなぞの患者たちの正体とは

👉・レントゲン技師以外全員女医だった件

・あるはずの場所にない焼肉屋、駅地下グルメ街の七不思議

・徹底討論!バリウム大回転しんどみ問題

[本題]

検査も進み出して、今年の問診の医者はどんなパンプスはいてんのかな?と気もそぞろになりだした頃、はたと気がついた

このクリニックで健康診断うけるのももう5回か6回かだが、そういえば医者看護師若い女性ばっかりだ。

レントゲン技師だけはおじさんだった。

受け付けも5人くらい並んでたがみな女性だった。

この方が客ウケがよくてそうしてるんだろうか?

健康診断受けるのにスタッフ構成調べる人はいないんじゃないか

女性の方が命に関わらない科をやりがちという話もあるそっちの関係か?

健康診断では致命的なことがあっても最後まで付き合わないし治療をやるわけでもない。

そうこうしているうちに身体測定が終わり、今年も身長体重が延びていた

Aさんの五年前の身長体重の合計は現在の値の76%です。

bmiの値は変化していないとしたとき、Aさんの現在身長体重を求めなさい。

Permalink |記事への反応(0) | 18:52

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大学群 とりわけ財務リッチ

とり 東京理科大

わ 早稲田大

け 慶応義塾

z 上智

a 青山学院大

i 国際基督教大

m 明治

ri 立教

c 中央大

h 法政

Permalink |記事への反応(0) | 00:21

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2025-11-10

大学群 SK=RICH・成・MATZ(即リッチなりまっつ)

S早大

K慶応

R立教

IICU

C中央大

H法政

成城大成蹊大

M明治明学

A青学大

T東京理科大

Z上智

Permalink |記事への反応(0) | 16:22

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2025-11-02

[ゲーム感想]

ファイナルファンタジータクティクスイヴァリースクロニクルズをクリアした。

エンハンスド版。スタンダードディープダンジョンも含めて全部やった。

プレイ時間は100時間ぐらい。多少の物足りなさはあるけどPSのやつ+αという感じでとても良かった。

ストーリー面はPS版と同じだけど、ルカヴィが怪物というよりも人間臭くなった感じが主な変更点かも。


変更点は痒いところに手が届く感じで概ね良かったと思う。


難易度スタンダードだけど高くはない。


気になる点というか、希望というか。


キャラ感想


ジョブ感想


ひとまず終わり。アプデで追加コンテンツ来るといいなあ。全体的に原作準拠の良いリメイクだったと思う。満足。

Lv.99まで上げたり、全ジョブマスターしたり、敵忍者の投げるから武器回収したりはしない。

Permalink |記事への反応(1) | 22:37

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2025-10-31

やっぱり金の使い方が分からん

飯→金払って食べる飯って不健康ものばかり

筋トレ→家で映画見ながらする方が良い、すぐ風呂に入れるのもいい

美容ヒゲ脱毛10万払って終わり

女→金払ってまでチンコの世話して欲しいとは思わん

彼女→月4万あれば十分足りる

車→社用車で乗ってたから良い車も知ってるけど、乗ってしまえばハンドル景色以外見えないし、走れば良くね?結婚して子供出来れば頑丈な車は買う

酒→身体が酒を拒んでる

服→月1万も掛からない

家→帰って寝るだけで月5万

旅行→そんなリッチ旅行するかな?平均月1万

時計アップルウォッチでいい、4万

投資→使い道が無いから入れてるけど余計増えていく

未だに分からん

Permalink |記事への反応(4) | 18:41

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2025-10-30

anond:20251030114617

ブルージェイズオーナー会社もかなりリッチなんだなも。

Permalink |記事への反応(0) | 11:56

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2025-10-25

2015年くらいからやたら増えたAfterEffectマシマシなアニメみんなは好きなの?

ゼロ年代ごろには部分的に使われてたとおもうんだけど

10年代に入って、とくに15年くらいから増えたよね

画面全体にゴリゴリ使う感じ

上手く言えないんだけどそういうのも手書き表現してこそアニメなんじゃねーのとか思っちゃう俺は老害なのかね

手書きアニメなのにそこはパソコンポポチなんだ・・・みたいながっかりあるんだよね

ロボットアニメありがちな、肝心のロボット3DCGなことはわりとちゃんと叩かれると思うんだけど

コスト削減なんですサーセンみたいな感じあるじゃん

でもこのAfterEffectなやつはリッチな感じがあるからなおのこと罪悪感なく使われてる

なんだったら頑張って使ってあげてます見たいな感じすらある

Permalink |記事への反応(0) | 21:51

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2025-10-21

数学の分類はこんな感じか

フェミニズムの分類が多すぎると聞いて

anond:20251020210124

0. 基礎・横断

集合論

公理集合論(ZFC, ZF, GCH, 大きな基数)

記述集合論(Borel階層, Projective階層, 汎加法族)

強制法フォーシング),相対的一致・独立

理論理学

述語論理(完全性定理,コンパクト性)

モデル理論(型空間, o-極小, NIP, ステーブル理論

証明論(序数解析,カット除去,直観主義論理

再帰理論/計算可能性(チューリング度, 0′, 相対計算可能性)

圏論

関手自然変換, 極限/余極限

加群圏,アーベル圏,三角圏,派生

トポス論,モナド,アジュンクション

数学基礎論哲学

構成主義,直観主義,ユニバース問題,ホモトピー型理論(HoTT)

1.代数学

群論

組み合わせ群論(表示, 小石定理,自由群)

代数群/リー群表現, Cartan分解,ルート系)

幾何群論ハイパーリック群, Cayleyグラフ

環論

可換環論(イデアル,局所化,次元理論, 完備化)

可換環アルティン環, ヘルシュタイン環, 環上加群

体論・ガロア理論

体拡大, 分解体,代数独立, 有限体

表現

群・リー代数表現(最高ウェイト,カズダン–ルスティグ)

既約表現,調和解析との関連,指標

ホモロジー代数

射影/入射解像度, Ext・Tor,派生関手

K-理論

アルバースカルーア理論, トポロジカルK, 高次K

線形代数

ジョルダン標準形,特異値分解,クリフォード代数

計算代数

Gröbner基底,多項式時間アルゴリズム,計算群論

2. 数論

初等数論(合同, 既約性判定,二次剰余)

代数的数論(代数体, 整環,イデアル類群,局所体)

解析数論(ゼータ/ L-関数,素数定理,サークル法, 篩法)

p進数論(p進解析, Iwasawa理論, Hodge–Tate)

算術幾何楕円曲線, モジュラー形式,代数多様体の高さ)

超越論(リンマンヴァイエルシュトラス, ベーカー理論

計算数論(楕円曲線法,AKS素数判定, 格子法)

3. 解析

実解析

測度論・ルベーグ積分, 凸解析,幾何的測度論

複素解析

変数リーマン面, 留数, 近似定理

変数(Hartogs現象, 凸性, severalcomplex variables)

関数解析

バナッハ/ヒルベルト空間,スペクトル理論, C*代数, von Neumann代数

調和解析

フーリエ解析,Littlewood–Paley理論, 擬微分作用素

確率解析

マルチンゲール,伊藤積分, SDE,ギルサノフ, 反射原理

実関数論/特殊関数

ベッセル, 超幾何,直交多項式, Rieszポテンシャル

4.微分方程式力学系

常微分方程式(ODE)

安定性,分岐, 正準系,可積分系

偏微分方程式(PDE)

楕円型(正則性,変分法, 最小曲面)

放物型(熱方程式, 最大原理, Harnack)

双曲型(波動, 伝播, 散乱理論

非線形PDE(Navier–Stokes, NLS, KdV, Allen–Cahn)

幾何解析

リッチ流, 平均曲率流,ヤンミルズ,モノポールインスタント

力学系

エルゴード理論(Birkhoff, Pesin),カオス, シンボリック力学

ハミルトン力学,KAM理論,トーラス崩壊

5.幾何学・トポロジー

位相幾何

点集合位相,ホモトピーホモロジー, 基本群,スペクトル系列

幾何トポロジー

3次元多様体幾何化, 結び目理論,写像類群)

4次元トポロジー(Donaldson/Seiberg–Witten理論

微分幾何

リーマン幾何(曲率,比較幾何,有界幾何

シンプレクティック幾何(モーメント写像, Floer理論

複素/ケーラー幾何(Calabi–Yau, Hodge理論

代数幾何

スキーム, 層・層係数コホモロジー, 変形理論, モジュライ空間

有理幾何(MMP, Fano/一般型,代数曲線/曲面)

離散幾何・凸幾何

多面体, Helly/Carathéodory,幾何極値問題

6.組合せ論

極値組合せ論(Turán型, 正則性補題

ランダムグラフ/確率方法(Erdős–Rényi, nibble法)

加法組合せ論(Freiman, サムセット, Gowersノルム)

グラフ理論

彩色,マッチング,マイナー理論(Robertson–Seymour)

スペクトルグラフ理論,拡張グラフ

組合設計ブロック設計, フィッシャーの不等式)

列・順序・格子(部分順序集合, モビウス反転)

7.確率統計

確率論(純粋

測度確率, 極限定理, Lévy過程, Markov過程, 大偏差

統計

数理統計推定, 検定, 漸近理論,EM/MD/ベイズ

ベイズ統計MCMC, 変分推論, 事前分布理論

多変量解析(主成分, 因子,判別,正則化

ノンパラメトリックカーネル法, スプライン,ブーストラップ

実験計画/サーベイ,因果推論(IV,PS,DiD,SCM

時系列(ARIMA,状態空間, Kalman/粒子フィルタ

確率最適化/学習理論

PAC/VC理論,一般境界,統計学習

バンディット,オンライン学習,サンプル複雑度

8.最適化オペレーションリサーチ(OR)

凸最適化

二次計画, 円錐計画(SOCP,SDP),双対性,KKT

凸最適化

多峰性, 一階/二階法, 低ランク,幾何的解析

離散最適化

整数計画,ネットワークフロー, マトロイド, 近似アルゴリズム

確率的/ロバスト最適化

チャンス制約,分布ロバスト,サンプル平均近似

スケジューリング/在庫/待ち行列

Little法則, 重み付き遅延, M/M/1, Jackson網

ゲーム理論

ナッシュ均衡,進化ゲーム,メカニズムデザイン

9. 数値解析・計算数学科学計算

数値線形代数(反復法,直交化, プリコンディショニング)

常微分方程式の数値解法(Runge–Kutta,構造保存)

PDE数値(有限要素/差分/体積,マルチグリッド

誤差解析・条件数,区間演算,随伴

高性能計算HPC)(並列アルゴリズム,スパー行列

シンボリック計算(CAS,代数的簡約, 決定手続き

10.情報計算暗号(数理情報

情報理論

エントロピー,符号化(誤り訂正, LDPC,Polar), レート歪み

暗号理論

公開鍵RSA,楕円曲線, LWE/格子),証明可能安全性,MPC/ゼロ知識

計算複雑性

P vsNP,ランダム化・通信・回路複雑性,PCP

アルゴリズム理論

近似・オンライン確率的,幾何アルゴリズム

機械学習の数理

カーネル法, 低次元構造, 最適輸送, 生成モデル理論

11. 数理物理

古典/量子力学の厳密理論

C*代数量子論, 散乱, 量子確率

量子場の数理

くりこみ群,構成的QFT, 共形場理論CFT

統計力学の数理

相転移, くりこみ, Ising/Potts, 大偏差

可積分系

逆散乱法,ソリトン, 量子可積分モデル

理論幾何

鏡映対称性,Gromov–Witten, トポロジカル弦

12.生命科学医学社会科学への応用数学

数理生物学

集団動態,進化ゲーム, 反応拡散,系統樹推定

数理神経科学

スパイキングモデル,ネットワーク同期, 神経場方程式

疫学感染症数理

SIR系,推定制御, 非均質ネットワーク

計量経済金融工学

裁定,確率ボラ,リスク測度, 最適ヘッジ, 高頻度データ

社会ネットワーク科学

拡散, 影響最大化,コミュニティ検出

13.シグナル・画像データ科学

信号処理

時間周波数解析,スパー表現,圧縮センシング

画像処理/幾何処理

変動正則化, PDE法, 最適輸送, 形状解析

データ解析

多様体学習,次元削減, トポロジカルデータ解析(TDA

統計機械学習回帰/分類/生成,正則化, 汎化境界

14.教育歴史方法

数学教育学(カリキュラム設計, 誤概念研究,証明教育

数学史(分野別史,人物研究,原典講読)

計算支援定理証明

形式数学(Lean,Coq, Isabelle), SMT,自動定理証明

科学哲学数学実在論/構成主義,証明発見心理

Permalink |記事への反応(0) | 10:29

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2025-10-15

anond:20251014213319

適当野菜カットして冷蔵庫冷凍庫に入れておく

※気力があれば、食べる時に切ってもいいし、コンビニカット野菜でもいいよ

②①の野菜オリーブオイルをかける。分量としては、野菜に見合ったドレッシングの量くらいかけた方がおいしい

コショウ気持ち多めにふって、混ぜる

③鍋に入れて蓋して火にかけるか、レンチンする

野菜に火が通ればいい。くたくたになってもおいしいよ

④食べる。野菜から水分がでてたらスープとして飲む。味薄かったら塩コショウ足して食べる。

リッチにしたい時はチーズ足したり、魚やお肉を③で混ぜてもおいしいよ

野菜はなんでもいい。私は人参とかカボチャ玉ねぎ

キャベツをよく使うよ

Permalink |記事への反応(0) | 01:45

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2025-10-14

[ゲーム日記]10月14日

ご飯

朝:カシューナッツ。昼:そば。いなり。夜:人参玉ねぎキノコスープ。天かす梅干しうどん冷奴納豆キュウリ。ギョニソ。バナナヨーグルト。間食:柿の種

調子

むきゅーはややー。お仕事はがんばりー。

今日はお勉強しながらサンプルコードを書き書き。

欲しいのは来年2月ごろだけど、早めに書くに越した事はないので前提となる標準化文章も読みながら丁寧に書いてた。

こういうスケジュールに余裕があるお仕事ばかりだと良いんだけど、この束の間の余裕は11月中頃ぐらいまでかなあ。

仕事貯金を作るのだ。

ポケットモンスターダイヤ(ゴーストタイプポケモンの旅)

フワンテの風起こしでサクサクとナタネを倒すところまでプレイ

次のスモモも同じように攻略できそうだけど、ナタネスモモ区間は長いか明日一日ではいけないかなあ。

ソノオのイベントでお風呂に入れない研究員が出てくるけど、これ実は仮初の上司になるマーズも部下に背中を見せるため入ってないらしいよ。

オカルトマニア以外にもいるんだよ。

シャドウバースWB

第四弾パックはグラブルとのコラボかもとの噂が飛び交ってる。

旧の方に未参戦なら、エルフにクピリス、ロイヤルにサーヴァンツ、ウィッチにミレリゼ、ドラゴンにメグまりナイトメアリッチローズマリービショップアテナエニュオ、ネメシスドロッセルネリネが欲しいです。

(メグまりはVSRから連投になるなあ

Permalink |記事への反応(0) | 23:08

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2025-10-11

anond:20251011173845

バター(マーガリン可)にパセリおろしニンニク(チューブのやつでいい)混ぜてトーストに塗ってみ

あとはコンソメスープとかコンポタにちょい足しするとなんかリッチな感じになる

Permalink |記事への反応(0) | 21:05

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2025-10-10

[雑文]【悲報】OpenAI にUAかなんかで機械的に iOS17 をブロックされるの巻 &Apple税 & なんでも落とす(物理)ワイ

Gemini もGoogleAIStudio も Claude もAIコンパニオンリッチなGrok も Copilot もAdobe も ネトフリ もYouTubeウマ娘 も 学マス も PS5リモート も動くのに、

まさか先陣を切って ChatGPT なのかよ

しれっとSafari拡張機能に ChatGPT検索機能とか ぶち込んでくるくせしやがって、ほんと OpenAI さぁ・・・

SORA のアプリ版はiOS18 以上だけど、ChatGPTアプリ版は、2025年10月10日時点ではiOS17 にまだ対応のハズなんだけどなぁ・・・

べつにテキスト表示させるだけやろ・・・、なんで表示出来てたのをわざわざブロックするんだよ

 

【関連URL

https://community.openai.com/t/chatgpt-app-stuck-on-logo-screen-on-ipados-17-blank-white-won-t-load/1361095

 

 

なお、一時期、WEBブラウザからの SORA の動画再生ブロックされてたけど、

現在2025年10月10日時点)は、ChatGPTと同じく、WEBブラウザからなら使えるンゴ

SORA、使えるようになったからええけど、ネトフリ観れる(アプリ動く)のにマジでどういう理屈だよ、AI企業 OpenAI よ 

 

 

まぁ OpenAIはいろいろ思うところがあるけど、Apple税 を納めるには妥当な時期ではあるという悲しい現実

でも、家族分を買ったら、iPad Pro oriPadAir 13インチ だけで40万以上するのよねw

それに加えて、家族iPhone も買わんとならんのだわw

家族は、iPhone がいいけどポケットに入る+指紋認証有りがいいと言っていて、iPhone SE第3世代 で良さそうなので、

こっちは家族分も10万以下で買えるけど、iPad Pro oriPadAir 13インチと併せたら 50万超えるんだよなぁ・・・

もう一台、RTX4090(今だったらRTX5090?評判良くないけど)でPC組めますやん・・・みたいな

というか余裕で Let'snote 新品で買えますやんみたいな。Apple税を支払うよりは、パナソニックお布施をしたいワイです

 

寝っ転がりながら使えるだけなら、パナソニックお布施を兼ねて、丈夫な Let'snote2in1タブレットPCでもいいかな?と思いつつ、

やっぱiOSアプリがどんなのあるか触りたい&液タブとしても使いたいかなとも思いつつ、

でもiPad Pro は値段はPC並なのに、液タブ使いは出来ても、PCの代わりにはならねぇしな・・・・と、

なかなか悩ましいところですな・・・

 

残念ながらお金が有り余ってるわけではないので、Android の大型タブに乗り換えても良いいんだけど、

キッズ用の丈夫なアクセサリーがあるのiPad だけなんだよなぁ・・・という、こちらも悲しい現実

ワイ、ガンガン物理的に落とすからなぁ・・・PCスマホもタブもさぁ(精密機器を触らせてはいけない人)

なお、家族も1名を除いて同様ですの。うーん、やはり家族!!血が繋がっているね!!!

(1名は「なぜ精密機器を落とすのかわからない😥」と言って、裸でも壊さなタイプ。ワイも来世ではこうありたいね)

 

ワイが物理で物を落とさなタイプだったらメインのスマホを折りたたみにして、

家で使うのは、Android の大型タブか2in1タブレットPCでよかったんやけどね・・・

ガラケーみたいな丈夫なやつが出ない限り、絶対アウトドア用のケース無しでは使えないし、

折りたたみスマホはワイには無理なので、iOSタブはやっぱいるよなぁみたいな

 

何を買うか悩ましいなと思いつつ、今はこれ納税できるけど、これ老人になったら無理だなぁって思ってるところ

老人になってからデジタル税の納税、割としんどそうね

Permalink |記事への反応(0) | 09:38

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2025-10-04

anond:20251004190638

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Permalink |記事への反応(0) | 19:10

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2025-10-01

anond:20251001151943

パフォーマンス定義次第じゃね

最高画質でリッチゲームを快適に遊べることを高パフォーマンス定義するのか

特に設定を気にすることもなく手軽に世界中の人と対戦できるゲーム環境を高パフォーマンス定義するのか

Permalink |記事への反応(0) | 15:26

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