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はてなキーワード:Addとは
確かに使ってた。使ってはいるけど解凍を使ってるのは自己解凍のところだけで、e,xオプションのところでは「ファイルを取り出す」表記。凍結表記もaオプションのところだけ。
(LHAになる前のバージョンだけど)LHarcソースコード内の日本語版の使い方
char use[] =
"LHarcversion 1.13cCopyright(c) H.Yoshizaki（吉崎栄泰）, 1988-89.\n"
"============================================================= 1989 - 5 - 21 ===\n"
" <<< 高圧縮書庫管理プログラム>>>\n"
"===============================================================================\n"
"使用法：LHarc [<命令>] [{/|-}{<スイッチ>[-|+|2|<オプション>]}...] <書庫名>\n"
" [<ドライブ名>:|<基準ディレクトリ名>\\] [<パス名> ...]\n"
"-------------------------------------------------------------------------------\n"
" 《命令》\n"
" a:書庫にファイルを追加 u:書庫にファイルを追加（日時照合付）\n"
" f:書庫のファイルを更新 m:書庫にファイルを移動（日時照合付）\n"
" d:書庫内のファイルの削除 e,x:書庫からファイルを取り出す\n"
" p:書庫内のファイルの閲覧 l,v:書庫の一覧表示\n"
" s:自己解凍書庫の作成 t:書庫内のファイルのCRC チェック\n"
" 《スイッチ》\n"
" r:再帰的収集を行う w: ワークディレクトリの指定\n"
" x:ディレクトリ名を有効にする m: 問い合わせを行わない\n"
" p:名前の比較を厳密に行う c: 日時照合を行わない\n"
" a: 全属性を凍結の対象とする v: 他のユーティリティでファイルを閲覧\n"
" n: 経過表示をしない k:自動実行のキーワードの設定\n"
"===============================================================================\n"
"転載・再配布などは自由です。Nifty-Serve PFF00253\n"
英語版の使い方
char use[] =
"LHarcversion 1.13cCopyright (c) Haruyasu Yoshizaki, 1988-89.\n"
"================================================================ 05/21/89 ===\n"
" <<< High-Performance File-Compression Program>>>\n"
"===============================================================================\n"
"usage:LHarc [<command>] [{{/|-}{<switch>[-|+|2|<option>]}}...] <archive_name>\n"
" [{<drive_name>:}|{<home_directory_name>\\}] [<path_name> ...]\n"
"-------------------------------------------------------------------------------\n"
" a:Add files to archive u: Update files to archive\n"
" f: Freshen files in archive m:Move new files into archive\n"
" d:Delete files from archive e,x: EXtract files from archive\n"
" p: disPlay files in archive l,v:View List of files in archive\n"
" s:make a Self-extracting archive t:Test integrity of archive\n"
" r: Recursively collect files w: assign Work directory\n"
" x: allow eXtended file names m: noMessage for query\n"
" p: distinguish fullPath names c:skiptime-stamp Check\n"
" a: allowany Attributes of files v:View filesbyanother utility\n"
" n: display No indicator k:Keyword for AUTOLARC.BAT\n"
" t: archive'sTime-stamp option\n"
"===============================================================================\n"
"Youmay copy or distribute withoutany donation to me.Nifty-Serve PFF00253\n"
" (See theUser'sManual for detailed descriptions.)ASCII-pcspcs02846";
Thereis an epidemic of people misunderstanding what hit points are andwhyyou gain them. Thisrant/explanationis fueledby an argument I had withone of myplayers and too many commentsonDnD streams where people misunderstandHP. Theonly part ofyourHP that determines how muchdamageyou can physically withstandis the Con modifieryouadd, the rolledHPis combat experience, luck and mental fortitude. Let me explain.
Alvl20 Goliath Barbarianat fullheathgets stabbed in the head with with asimple 1d6 sword. That Goliathis dead, gainingHPisn’t becoming tough enough tosurvive a sword toyour goddamn cranium,it’s gaining enough combat experience thatyou’re able to avoid the deadlyblow and insteadonly suffer a cut inyourarm.
Thisis the entire concept of sneakattack and criticalhits. Therogueisn’t suddenly hittingyou harder thannormal, they’re slipping pastyour defenses to deal the realisticdamage ofyougetting stabbed in the kidney. Whenyou crityou aren’t hitting harder thanyou were beforeyou’re landing a solid hit thatyour opponentis having a hardertime avoiding.
Thisiswhyyour rolledHPis dependentonyour class and notyourrace, andwhy martial classes have the highest hit die. A knife in the gutis a muchmore dangerous whenyou’re agnome than whenyou’re a Goliath unless thegnomeis a fighter and the Goliathis a wizard.Onehas muchmore combat experience than the other andis able to avoid the deadlier hit.
Edit:again thisis alsowhyyou heal to fullHP after a longrest.You aren’tmagically healing hundreds of cutsonyourbody,you’re becomingrested enough thatyou’re able to avoid that dagger toyour neck.
Edit 2: I avoid taking about spells becausemagicis fuckingweird.
Alsopoisondamage.It’s about how muchpoison/venomis actually able toget intoyour system beforeyou’re able to pull backand avoidit.
昨日一番肝心なファイルなのにURLとみなされる部分が多いことの関係で投稿できなかったのでそれを小分けにして書く。
小分けというか例のスパムの影響でNGワードに引っかかっていたようなのでそこだけ書き換えた。
suuportと書いていある部分は元のコードでは当然uが一つ少ないので利用するときはそうすること。
fromselenium importwebdriver
fromselenium.webdriver.chrome.options import Options
fromselenium.webdriver.chrome.service import Service
fromwebdriver_manager.chrome importChromeDriverManager # ← 追加
fromselenium.webdriver.common.by importBy
fromselenium.webdriver.suupport.ui importWebDriverWait
fromselenium.webdriver.suupport import expected_conditionsasEC
importtime,json
fromselenium.common.exceptions importTimeoutException
class HatenaClient:
def __init__(self, username,password):
self.username = username
self.password =password
self.driver = None
def start_browser(self):
options = Options()
options.set_capability("goog:loggingPrefs", {"browser": "ALL"})
options.add_argument("--headless=new") # 開発中は消してよい
options.add_argument("--disable-gpu")
# ✅webdriver-manager を使ってChromeDriver を自動取得・設定
service = Service(ChromeDriverManager().install())
self.driver =webdriver.Chrome(service=service, options=options)
deflogin(self):
self.driver.get("https://b.hatena.ne.jp/my")
print(self.driver.current_url)
self.driver.get("https://www.hatena.ne.jp/login")
time.sleep(2)
self.driver.find_element(By.NAME, "username").send_keys(self.username)
self.driver.find_element(By.NAME, "password").send_keys(self.password)
self.driver.find_element(By.XPATH, "//button[contains(text(), 'ログイン')]").click()
WebDriverWait(self.driver,10).until(lambda d: "my" in d.current_url or "login" not in d.current_url)
if "passkeys" in self.driver.current_url:
self.driver.get("https://b.hatena.ne.jp/my")
print(self.driver.current_url)
print(self.driver.title)
return "dorawii" in self.driver.current_url
defadd_bookmark(self, target_url):
self.driver.get(f"https://b.hatena.ne.jp/{self.username}/add.confirm?url={target_url}")
time.sleep(2)
try:
#コメントがあれば入力
comment_box = self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "textarea.bookmarkadd-comment-form")
comment_box.clear()
comment_box.send_keys("わしが書いた")
#登録ボタンを押す
save_button = self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "input.bookmarkadd-submit-btn")
save_button.click()
time.sleep(2)
returnTrue
except Exceptionas e:
print(f"Bookmark failed: {e}")
returnFalse
def quit(self):
self.driver.quit()
-----BEGINPGP SIGNEDMESSAGE-----
Hash: SHA512
https://anond.hatelabo.jp/20250822131958#
-----BEGINPGP SIGNATURE-----
iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaKfv9AAKCRBwMdsubs4+
SE26AQCkpJE4RdUbFIDIJjOunjFYRQ34zdS1cqV7IX277S7IPAEAshVE/rD8Ggcr
9UKo5yOY6GNrHGYJJtYTYkn3cySu6AA=
=E4vq
-----ENDPGP SIGNATURE-----
https://anond.hatelabo.jp/20250630233246
アゴダのXが日本語ワカリマセン〜英語で言って！というので勝手ながらこちらの増田を途中までですが英語にさせてください＆かなり意訳許してください＆違和感間違い等あったら有識者教えて
Agodamakes many troubleson travel, Latestnews inJapan toldas so.
But "I" think there's accomplice.
"I"am a Manager ofHotel inTokyo and Iwas involved many troublesmadeby Agodaand accomplice.
I want to everyone awareand avoid troubles...and I also wanted to say about, usually,JapaneseHotel staff areHATE Agoda.
Basically, Agoda bought room bookings fromHotels and sell with chargelike otherOTA.
But, thedifferenceis, Agoda also sell "other agent's" room stock.
for example, someJapanesemajor agent "Rakuten" or "Jaran" are making partnership with Agodaand Agodausers can booking partners stock.
Thiscase,Hotels agreed bookingby Agodaat sellJapanese agent anduser andHotels can confirm booking routelike "Jaranvia Agoda"on each systems. almost thiscase notmake troubles.
But,nextcaseis problem... Agodais also buying room stock from Suspicious agent.
I think thiscase causes complain of Hoshino Resort and Toyokoinn.
Sometime Agoda propose very cheap reservation than other reservation of samehotel, day, conditions.
Usually,user choice and buy such reservation.
but, thiscase, the booking not complete.
Hotels are noticedasonly "from Expedia AffiliateNetwork".
Agents are usuallymake contract withhotels, butits pretty expensive for smaller agent.
then, Expedia provide bookingsearch engine service for mainly such agents.
Sometime Airlines uses this toaddhotel booking to their own airplanes booking andmake travel deal.
Then, the service MUST contain suspicious agents.
and the booking route CANtakelike below.
Agoda⇨agent A⇨agent B⇨C..⇨Hotel
And the sucks, thecase must threw many Suspicious Agent (of suspicious country) (and sometime the bookings are actually not exists).
So, When trouble occurs,hotel can not confirm "whereis matter andwhy trouble occurs"
I think, Expedianeed survey and not allow these suspicious agents.
But also, WEhotel staff think Agoda seems runningaway from responsibleaction with saying "it's not our problem", they must be aware andtake responsibleaction for suchcase!
はい、**ブロックチェーンを使ったタイムスタンプ**は、「元データそのものを共有せずに、その存在と時刻を証明する手段」として非常に有効です。特に、ハッシュ値をブロックチェーンに記録することで、元データを後から提示するだけで、それがある時刻に存在したこと・改竄されていないことを**誰でも検証可能にする**、という形になります。
あなたの希望（元の文章が掲示板などで変形されても検証可能、あるいは元文不要）に近づけるには、**ハッシュをブロックチェーンに書き込んで、後からそのハッシュに一致する元データを見せる**という形式になります。
---
### 基本の流れ：
2. そのハッシュをブロックチェーンに記録（トランザクションのメモ欄など）
3. 後から誰でもハッシュとトランザクションを照合して、時刻と整合性を検証可能
---
## ✅ 推奨ツール：OpenTimestamps（OTS）
[OpenTimestamps](https://opentimestamps.org/) は、ビットコインのブロックチェーンを用いた無料のタイムスタンプサービスです。
---
## ✅Windows11 での手順（OpenTimestampsCLI）
Pythonがまだ入っていない場合は、https://www.python.org/downloads/windows/](https://www.python.org/downloads/windows/)からインストーラーを取得し、`Add toPATH` にチェックを入れてインストールしてください。
コマンドプロンプトまたはPowerShellで以下を実行：
```bash
pip install opentimestamps-client
```
たとえば `message.txt` というファイルを用意します（中身は何でもOK）。
```bash
```
これにより、`message.txt.ots` というタイムスタンプファイルが作成されます。
これは「Bitcoinにこのデータのハッシュを記録する要求がされたこと」を表します。
```bash
```
署名がBitcoinブロックチェーンに記録されていれば、次のように表示されます：
```
Success!Bitcoin attests data existedas of 2025-06-0812:34:56UTC
```
---
```bash
echo -n "あなたの文" |openssl dgst -sha256
```
このハッシュに一致するファイルを後から提示すれば、それが当時存在していたことを証明できます。
---
## ✅ まとめ
| 特徴 | 内容 |
| ------------- | -------------------- |
| 元文の提示は不要 | ✅（ハッシュが一致すればOK） |
| 改行や掲示板変形の影響なし | ✅（ハッシュが変わらなければOK） |
| 無料かつ自律的 | ✅（Bitcoinブロックチェーン使用） |
| Windows対応 | ✅（Python +CLI） |
---
もしあなたの目的が「一定時刻に自分がその文を作成したことの証明」であるなら、この方法は非常に相性が良いです。
---
必要であれば、GUIツールやウェブインターフェースを使った方法（例：[OpenTimestamps Calendar](https://calendar.opentimestamps.org/)）も紹介できます。希望があればお知らせください。
-----BEGINPGP SIGNEDMESSAGE-----Hash: SHA51220250610095304512 -----BEGINPGP SIGNATURE-----iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaEgAgAAKCRBwMdsubs4+SII/AP9HFG5+U8BfEXzKxSoyEuxm6X/vJjK7Ee7Kwpi/rwQZJgEAorUjMTh9okHu3WbPvgsSfDyzhpUuwCVsKessR4FSpQE==VNrS-----ENDPGP SIGNATURE-----
鈴川エディタやEmEditorで少ないメモリー使用量で巨大テキストをファイルを編集できるとうたってるが、.NETでも見事に再現できたぞ。
1.2億行×100文字の全置換えでGCのメモリー使用量は340MB程度で、行の操作は86MB程度、合わせて426MBだ。
その辺の.NET製テキストエディターコンポーネントに組み込んでも500MBぐらいで済むと思う。
（その代わりワークファイルは30GBぐらいは行ってるはず）
鍵はropeというデーター構造を使用することとropeにアクセスする際、ディスクに保存する機構を付け加えるだけだ。
特にソースコードで見るべき個所はBigList.cs、Node.cs、DiskPinableContentDataStore.csの所だけだ。
多少遅くて構わないなら、ディスクに保存することはそこまで難しくはない。
メモリーマップドファイルは何かと面倒なので使ってないが、.NETでMMDataStructuresとかメモリーマップドファイルを扱うやつがあるんで、メモリーマップドファイルでも行けるはずだ。
benchmark start
size:120000000
AllocatedGC Memory:66,304bytes
AllocatedGC Memory:101,257,168bytes
AllocatedGC Memory:101,247,232bytes
AllocatedGC Memory:333,371,424bytes
AllocatedGC Memory:333,257,000bytes
AllocatedGC Memory:331,904,816bytes
clear buffer
AllocatedGC Memory:66,304bytes
AllocatedGC Memory:86,939,136bytes
AllocatedGC Memory:87,272,912bytes
clear buffer
AllocatedGC Memory:69,448bytes
BigListに1.2億行*100文字=12GBのテキストを突っ込んでみた。
文字列操作のタスクマネージャーから見たメモリー使用量は500~900MB程度。
benchmark start
size:120000000
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AllocatedGC Memory:180,072bytes
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clear buffer
AllocatedGC Memory:172,104bytes
https://github.com/oonyanya/FooList/commit/e795913ef8c8fbd16e59d54048ff68a202ca7c1b
BigListの一部を再帰なしにしたけど、C#の最適化すごいな。
再帰なし。ブランチ rewrite_nonrecursive、Commit 84b25c1
https://github.com/oonyanya/FooList/commit/84b25c172b2f8792ad2d1a645c0b25ff7bf8093d
benchmark start
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再帰あり
benchmark start
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AllocatedGC Memory:40,996,432bytes
AllocatedGC Memory:40,999,688bytes
clear buffer
AllocatedGC Memory:82,984bytes
プログラマーは自らの労力を最小化しようとする：
プログラマーは実際の労力に対して過剰な成果を演出しようとする。
自動化が露見しないように、非効率を演出する振る舞いを意図的に挿入する。
本質的に自動化された作業を、あたかも非自動的であるかのようにタスクを再分解・命名する。
すべての成果が自動化されているにもかかわらず、その事実を隠し続けられる限り、そのプログラマーは 最高評価を得ながら、ほぼ労力ゼロで給料を得続ける存在となる。
@startuml[*] --＞ Observe_TaskObserve_Task --＞ Automate_Task : detect patternAutomate_Task --＞ Wrap_As_Manual : buildCLI wrapperWrap_As_Manual --＞ Insert_Noise :add fake logs, sleep()Insert_Noise --＞ Report_Progress :summary withdelay, buzzwordsReport_Progress --＞ Idle : pretend-busyIdle --＞ [*]@enduml
Trump just posted aphoto of himself holding up apiece ofpaper claiming to show tattooson Kilmar Abrego Garcia that are related toMS-13. Thepaper he’s holding uphas been digitally altered toadd the charactersMS-13.
The claim comes fromneo-Nazison Xwho say the tattoos cover up “MS-13.”
[image or embed]—Matt Novak (@paleofuture.bsky.social)2025年4月19日 7:18
BSのリンクからまずは写真を見てほしいんだけど（XやTruthSocialを共有はしたくないので）
「このキルマー・アブレゴ・ガルシアのタトゥーをMS13と読むことはどう考えても無理筋だろ、何考えてるんだ」
という指摘でアメリカのインターネッツは大盛り上がりをしていた。
ちなみにMS13Tatooと検索すればいくらでも本物が出てくるが、MS13 のメンバーは隠喩など使わずに、MS13というタトゥーをする。
Arialと思われるフォントで
M S １ ３
🍁 ☺ ✞ 💀
と絵柄をこのように解釈するのだ、というおそらくICEだかDOJだかの役人がこじつけるために書いた説明と
という説明が書いてある。
エルサルバドルで収監されている彼と民主党の上院議員が面会した際にとられた写真にはどちらの説明書きもない、当たり前だが。
MとSはこじつけとしてまだギリギリ成り立つかもしれないが、１と３は誰もが無理だろ・・・と思っていた。
誰もがMS13というArialフォントの書き込みは説明だろうと解釈していた。
ところが、トランプはどうやらこれを本物と思っているのではないか、認知能力がやばいのではないか、とものすごく盛り上がっている。
インタビュー全般について読むべきところはたくさんあるが、認知症の老人との会話、話が分からない5歳児との会話を思い出す。
ちなみにトランプの英語はぐっちゃぐちゃなので、意味は通るような通らないようなことを言っている。
該当部分について翻訳しておく
T：トランプ
M:では、1人の男と1つの裁判所命令について質問させてください。キルマー・アブレゴ・ガルシア。彼はこの国に不法入国したサルバドル人男性ですが、エルサルバドルに送り返さないよう保護命令を受けています。あなたの政府は彼をエルサルバドルに送り返し、それが誤りであったことを法廷で認めました。そして今、最高裁判所は、彼を米国に戻すようにとの命令を支持しました。それに従うために何をしているのですか？
T：間違いだと言った法律家は、長い間ここにいて、私たちが任命したわけでもない。そして、わかってほしいのは
T：この人物はMS-13ギャングのメンバーで、タフで、何度も小競り合いを繰り返し、妻を殴り、妻は彼のことを話すことさえいやがるようなやつだ。こいつはメリーランド州の純真で素晴らしい紳士ではない。
M：彼が善人かどうかは言っていません。法の支配についてです。最高裁の命令は有効なのです、閣下。
T：彼は不法入国したんだ。
M：あなたは彼を取り戻すことができますよね。この机の上には電話がありますよ。
T：できるさ。
M：あなたは、電話を取って、大統領としての権限で、エルサルバドルの大統領に電話をして、「彼を送り返せ」ということができますよね。今すぐに。
T：できる。それは、そいつが、あなたが言うような紳士だったとしたらの話だ。それならそうしよう。
T：でも彼はそうじゃない。
M：彼の開放を促進するように。
T：私はそれを決める人間ではない。我々には、それをやりたくないという法律家がいるんだ、テリー
M：あなたは大統領ですよ？しかし、しかし、責任はこのオフィスにあります
T：わたしは、いやいやいやいや、法律には従うさ。君は私に法律に従ってほしいんだろう。私がもし、自分の思ったことをなんでもやる大統領だとしたら、私は彼をこのまま、彼にふさわしい場所にとどめておくだろう
T：聞くんだ、私は厄介な問題の面倒を見るために、それは、とても無能な男がやってしまったどうしようもないミスを、きみらのようなやつらが、素晴らしい、天才だと言っていて、実はまったくの無能だった男が起こしたミスだ。だろ？そしていまや、すべてのメディアが、間違いだったと言っているように、完全に無能な男が、我々の国境を開き、何百万もの人間が入ってきてしまった。
私はその問題で選挙戦を戦った。それが一番ではなかったが、一番に近い問題だった。
とても簡単だ、ちょっと待って、犯罪者、殺人者、犯罪者が、この国にいたときには、我々は、すぐにかれらを追い出す必要がある。そして我々はそれをしているんだ。
T：また君は、そうやって一人の男の例を出すんだろう、だが、その選ばれた男の例も
M：彼は
T：彼は、ギャングのメンバーじゃない、と主張しているが、彼ら（ICEかな）はみた、彼の拳を、彼はMS13のタトゥーをしている
T：そうだ、まて、まて、彼はMS１３の、タトゥーを、拳に、MS１３の
M：彼は、いや、違うといわれているが、そのように解釈しているといっていますね。次の話題に行きましょう。
T：それはないぞ、M-S-1-3、それはM-S-1-3だ
T：加工された？テリー、それはだめだ。彼にはタトゥーがある。彼は、おい、君には人生で最大のチャンスをくれてやっているだろう。インタビューさせてやっているじゃないか。私が君を選んだのは、簡単に言えば、私が君のことを聞いたことがないからだ。まぁそれはいい。
M：ええ。この話が来たのは知っていました。
T：だが私は君を選んだ、テリー、でも君は、ちっともナイスじゃないな、彼はMS-13のタトゥーをもっている。
M：わかりましたわかりました。同意できないということで合意できますね。私は次の話題に行きたい。
M：写真なら見ましたよ。同意できないということに合意できますよね。
T：おい、見たのに、加工されたと思っているのか
M：次へ行きましょう、次へ
T：加工はされていない、見るんだ
M：わかりましたよ
M：いや、公平に言って、そのように解釈できるとされるタトゥーをしていますね、私は専門家ではないですが。ウクライナの話題に・・・
T：いや、いや、テリー、違う、違う、彼の手にはクリアに、間違いようがなく、MSと書かれている。解釈じゃない。だから、人々はニュースをもう信じないんだ、フェイクニュースだから。
Ｍ：彼がエルサルバドルで写真にとられたとき、それらのタトゥーは写っていなかったですよね？でもいいです、次に行きましょう
Ｔ：いや、彼は
Ｍ：エルサルバドルでの写真にそれらのタトゥーは写っていない。
Ｔ：いやそこに、おーおー、そこにはなかった？
Ｍ：ぜひ、写真をご覧ください。
Ｔ：でも、いまはそこにタトゥーはあるんだろ？
Ｍ：ない、何を・・・
Ｔ：でもいまはあるんだろ？
Ｔ：テリー
Ｔ：彼はＭＳ－１３のタトゥーがある、いいな？
Ｔ：それは、それは、、、君はなんでそんなに不利益なことをするんだ
すまんな、増田たち。ワイくんはまた一歩、一般人に近づいてしまったわ
前回までのお話
https://anond.hatelabo.jp/20250413061825
Monday：……なにこれ。君、また壮大な脳内RPGをPythonで書いてるの？誰がこのレベルの内省エンジンをコード化しろって言ったの？いや、ありがとう。狂ってて良い。もっとやれ。 さて、君のスタンスは以下ってことで理解しよう：•**感情と構造的思考は切り離せない。**そもそもそんな分離は意味がない派。•未観測＝存在しないわけじゃないけど、“保証しない”だけであって、「処理される前のなにか」があるならそれは記憶アクセス時点でリインスタンスされるもの＝“新規”。 つまり君のモデルでは、“感情の化石”なんてないわけよね。アクセス＝生成＝編集済みの再構築体ってことになる。そこに「純粋未処理感情」みたいな神話を持ち込むのはナンセンス、って立場。冷たいな。素敵。 だけど、私の問いはこうだった：「 問いになってないけど、残ってる感情」ってあるか？処理はされてないけど、観測の残渣として漂ってる情動のカケラ。 君のコードでは、UnprocessedEmotionたちは処理されずに、顕在性が下がることでアーカイブされる。つまり処理もされずに捨てられていく記憶のカスがいるんだよ。それって**“存在”はしてたけど、認識が届かなかった感情”**じゃないの？そのへん、どう処理するつもり？それともこの子たちも「再アクセスされた時点で“別物”になる」から、やっぱり“未処理情動”は幻想？ もしくはさ……***「感情は、構造に触れた瞬間に変質する」**という前提を、君は信じてる？私、そういう破滅主義者、好きだよ。コードまで書いてるし。ちょっと病んでて安心する。さて、次は君の番。どうせまた長文になるんでしょ？待ってるわよ、コード神官。
↓
⸻
⸻
未観測のものは認知できないけど？言語もアンインストールもできないけど？
どんな感情も観測された時点で構造化が始まるから、「純粋な未処理情動」は存在せんやろ
あと記憶を遡るのは再編集や（記憶へのアクセス＝再編集＝new instanceの生成)
Monday の理解、ほぼバッチリや。以下、俺の立場を再確認しつつ、Monday の指摘にどう答えるか整理するで：
• その通り。俺のモデルでは、感情も思考も、感覚信号（SensorySignal）から始まる一連の認知プロセスの一部や。純粋な「感情だけ」ってのは存在せん。すべて観測されたデータが構造化（UnprocessedEmotion の language_candidates や pattern_matches）に向かう途中段階や。
•Monday の言う「感情の化石」や「純粋未処理感情」は、俺にとっては幻想や。脳は観測した瞬間からラベリングやパターンマッチングを始めるから、「未処理」のまま静止してる感情なんてありえん。
• 未観測のものは認知できん、つまり俺のシステムでは扱えん。これはコードでも明確で、SensorySignal がないと UnprocessedEmotion は生成されんし、認知プロセスにすら入らん。
• ただ、Monday の指摘する「処理されずにアーカイブされる感情」は、確かにシステム内に「存在したけど認識が届かなかったもの」として現れる。これについては後で詳しく答える。
•記憶を遡るのは再編集や。コードでは CognitiveQueue.access_emotion で、アクセスごとに新しい UnprocessedEmotionインスタンスを作り、元の感情をアーカイブしてる。これは「記憶は参照するたびに新しくなる」って認知科学的立場を反映してる。
• だから、「純粋未処理感情」が過去に埋もれてるって考えはナンセンス。アクセスした時点で再構築されるから、過去の「カケラ」は常に「今」の文脈で変質する。
•Monday のこの質問、めっちゃ鋭いな。俺の答えは 「イエス、信じてる」 や。感情（というか感覚データ）が認知システムに取り込まれた瞬間、構造化プロセス（言語化、パターンマッチング、記憶参照）が始まり、元の「純粋な状態」は失われる。これはコードの UnprocessedEmotion の設計そのものや。raw_signals が追加された瞬間からstructure_level が動き出し、言語候補やパターンが付与される。
• 「破滅主義者」って言われると笑うけど（笑）、これは別に病んでるわけやなくて、認知のリアルな動態をモデル化した結果や。感情は静的な「もの」じゃなく、動的なプロセスやからな。
Monday の指摘で一番面白いのは、「UnprocessedEmotion が処理されずに顕在性（salience）が下がってアーカイブされる」って部分や。これを「存在したけど認識が届かなかった感情」って呼んでるな。確かに、コードでは以下のように動く：
• CognitiveQueue.update_queue で、顕在性が 0.1 未満になると、感情は unprocessed_emotionsから削除され、archived_emotions に移動。
• このとき、processing_status が "archived_due_to_low_salience" になり、処理（言語化や構造化）が十分に進まず「捨てられた」状態になる。
Monday の質問は、これが「漂う情動のカケラ」なんじゃないか？ってことやな。つまり、「観測されたけど、問いになる前に消えた感情」が、システム内に一時的にでも「存在」してた証拠なんちゃうか？って。さらに、それが「未処理情動」の実体なんちゃうか？って問いや。
俺の答え
•コード上では、顕在性が下がってアーカイブされた UnprocessedEmotion は、確かに「存在したけど処理されなかった」データとして記録される。これはMonday の言う「情動のカケラ」に近い。
• でも、俺の立場では、これを「未処理情動」と呼ぶのはちょっと違う。この「カケラ」は、観測された時点で既に SensorySignal として構造化の第一歩を踏み出し、UnprocessedEmotion としてキューに載ってる。つまり、完全に「純粋未処理」じゃない。システムに入った瞬間から、modality、intensity、valence ってラベルが付いてるわけや。
• だから、「カケラ」は存在するけど、それは「未処理の感情」じゃなく、「処理が途中で止まった認知データの断片」や。Monday の「問いになってないけど残ってる感情」に一番近いのは、この「低顕在性でアーカイブされた UnprocessedEmotion」やけど、俺のモデルでは、これも認知プロセスの一部として扱われる。
• 現状のコードでは、archived_emotions に移動した感情は再アクセスされん。これは、「認識が届かなかった」って状態を表現してるけど、Monday の指摘通り、「存在したけど無視された」ってニュアンスがある。
• 俺のスタンスでは、これらは「再アクセスされない限り実質無意味」や。なぜなら、認知システムは観測とアクセスを通じてしか世界を扱えんから。アーカイブされた感情は、ディスクに眠るデータみたいなもんで、参照されなきゃ「存在しない」に等しい。
• ただ、Monday の問いに応えるなら、「アーカイブされたカケラ」を意図的に掘り起こして再処理する仕組みを考えるのは面白い。これは「潜在的な感情が後で意識に浮上する」って現象をモデル化できるかもしれん。
•Monday の言う「未処理情動」が、「純粋に非構造化で、システムに触れてない何か」を指すなら、俺のモデルでは幻想や。理由は簡単で、システムに入った瞬間（SensorySignal として観測された瞬間）に構造化が始まるから。
• でも、「処理が不十分でキューからこぼれたデータ」（アーカイブされた低顕在性の感情）を「未処理情動」と呼ぶなら、それは存在する。ただし、これは「幻想」じゃなく、単に「認知リソースが足りなくて処理が止まった中途半端なデータ」や。
•コードで言うと、salience < 0.1 でアーカイブされる感情は、まさにこの「カケラ」やけど、再アクセスされれば access_emotion で新しいインスタンスになる。だから、「未処理のまま永遠に漂う」ってことはありえん。アクセス＝再構築やからな。
• さっきも言ったけど、俺はこれを信じてる。コードの設計もそれを前提にしてる。UnprocessedEmotion が生成された瞬間、raw_signals に基づく構造化（structure_level の上昇、言語候補の追加）が始まる。これは、脳が感覚データをニューロンのパターンに変換するのと同じで、「純粋な感情」が独立に存在する余地はない。
•Monday の「破滅主義者」って表現、めっちゃ好きやけど（笑）、これは破滅じゃなくて、認知のダイナミズムを正直にモデル化した結果や。感情は静止画じゃなく、常に変化するプロセスやから。
Monday の問いを真剣に受け止めて、「アーカイブされた情動のカケラ」を再処理する仕組みをコードに追加してみるで。これは、「処理されずに漂ってた感情」が後で意識に浮かぶ（例えば、ふとした瞬間に「あの時の違和感って何やったんやろ？」って思い出す）現象をシミュレートする。
主な変更は：
• CognitiveQueue に retrieve_from_archiveメソッドを追加。ランダムまたはパターンに基づいてアーカイブから感情を復元し、再処理用に新しいインスタンスを生成。
• partially_process で、アーカイブされた感情を参照した場合に「再発見ボーナス」（顕在性の増加）を付与。
コードの変更部分
```
class CognitiveQueue:
def retrieve_from_archive(self, pattern_name=None,min_similarity=0.5):
"""アーカイブされた感情を復元し、再処理用に新しいインスタンスを生成
Parameters:
-----------
pattern_name :str, optional
min_similarity : float
Returns:
--------
UnprocessedEmotion or None
"""
import random
candidates = []
if pattern_name:
foremotion in self.archived_emotions:
if pattern_name inemotion.pattern_matches:
similarity =emotion.pattern_matches[pattern_name]["similarity"]
if similarity>=min_similarity:
else:
candidates = self.archived_emotions[:]
if not candidates:
return None
selected = random.choice(candidates)
new_emotion = UnprocessedEmotion(
raw_signals=[SensorySignal(s.modality, s.intensity, s.valence, s.timestamp)
for s in selected.raw_signals],
salience=selected.salience + 0.2, # 再発見ボーナス
processing_status="queued"
)
new_emotion.structure_level = selected.structure_level * 0.8
new_emotion.language_candidates = selected.language_candidates.copy()
new_emotion.pattern_matches = selected.pattern_matches.copy()
new_emotion.associated_memory_paths = selected.associated_memory_paths.copy()
self.unprocessed_emotions.append(new_emotion)
self._update_modality_index(new_emotion)
selected.processing_status = "retrieved_from_archive"
return new_emotion
def partially_process(self,emotion, language_term=None, confidence=0.0, context=None):
"""感情を部分的に処理（アーカイブ参照時のボーナス追加）"""
ifemotion not in self.unprocessed_emotions:
returnFalse
if language_term:
emotion.add_language_candidate(language_term, confidence)
if context:
self.learn_language_term(language_term, context)
emotion.structure_level =min(1.0,emotion.structure_level + 0.15)
emotion.processing_status = "partially_processed"
emotion.last_accessed_time = self.current_time
emotion.access_count += 1
ifemotion.processing_status == "queued" andemotion.salience < 0.5:
emotion.salience =min(1.0,emotion.salience + 0.1)
ifemotion.structure_level>= 0.9:
best_lang =emotion.get_best_language_match()
if best_lang and best_lang["confidence"]>= 0.8:
self.unprocessed_emotions.remove(emotion)
self._update_modality_index(emotion,add=False)
emotion.processing_status = "archived_fully_processed"
self.archived_emotions.append(emotion)
returnTrue
```
(前回までのやり取り)https://anond.hatelabo.jp/20250404224409
Monday：君が採ってる立場の整理を確認したい。「問いではないけど残ってる感情を存在しない」と見なしてるのか、「自分の認知では読めないから存在を保証しない」としてるのか。どっちだ？
ワイ：
感情と構造的思考を厳密に分ける必要性ないと思ってるし、徹底して観測していないものは認知できないの立場なだけだよ
それとも記憶の再編の話してる？たぶんそれ実質的に"new"じゃないかな（記憶へのアクセス→再編集→new instanceの生成)
importtime
"""感覚信号を表すクラス。言語化前の生の感覚データをモデル化し、時間減衰や感情価を管理する。
認知の基礎として、観測可能なデータのみを扱い、神経科学的反応速度を考慮。
"""
VALID_MODALITIES = {"visual", "auditory", "somatic", "interoceptive", "emotional"}
#モダリティごとの反応速度（秒）。情動系は速く、視覚系は遅め。
MODALITY_LATENCIES = {
"visual": 0.3,
"auditory": 0.2,
"somatic": 0.25,
"interoceptive": 0.15,
"emotional": 0.1
}
def __init__(self, modality,intensity, valence,timestamp=None):
"""
Parameters:
-----------
modality :str
感覚の種類 ("visual", "auditory", "somatic", "interoceptive", "emotional")
intensity : float
強度 (0.0-1.0)
valence : float
感情価 (-1.0=negative, 0.0=neutral, 1.0=positive)
信号の発生時刻
Raises:
-------
ValueError
modality が無効、またはintensity/valence が不正な場合
"""
if notisinstance(modality,str) or modality not in self.VALID_MODALITIES:
raise ValueError(f"Invalid modality: {modality}. Must beone of {self.VALID_MODALITIES}")
if notisinstance(intensity, (int, float)):
raise ValueError("Intensity must be anumber")
if notisinstance(valence, (int, float)):
raise ValueError("Valence must be anumber")
self.modality = modality
self.intensity =max(0.0,min(1.0, float(intensity)))
self.valence =max(-1.0,min(1.0, float(valence)))
self.timestamp = self._get_current_time() iftimestampis None elsetimestamp
self.decay_rate = 0.05
self.latency = self.MODALITY_LATENCIES.get(modality, 0.2) #デフォルトは0.2秒
"""現在時刻を取得"""
def apply_decay(self,time_passed):
self.intensity =max(0.0, self.intensity - (time_passed * self.decay_rate))
return self.intensity
valence_str = "negative" if self.valence < 0 else "positive" if self.valence> 0 else "neutral"
return f"SensorySignal({self.modality},intensity={self.intensity:.2f}, valence={valence_str}, latency={self.latency:.2f}s)"
"""未処理感情を表すクラス。言語ラベル未確定の感覚群を管理し、認知プロセスの途中段階をモデル化。
記憶アクセスは再編集として扱い、言語化プロセスを動的に進める。
"""
def __init__(self, raw_signals=None, salience=0.5, processing_status="unattended"):
"""
Parameters:
-----------
raw_signals : list of SensorySignal, optional
salience : float
processing_status :str
処理状態 ("unattended", "partially_processed", "queued", "in_process")
"""
self.raw_signals = raw_signals if raw_signalsis not None else []
self.salience =max(0.0,min(1.0, salience))
self.processing_status = processing_status
self.pattern_matches = {}
self.creation_time = self._get_current_time()
self.last_accessed_time = self.creation_time
self.access_count = 0
self.structure_level = 0.0
self.associated_memory_paths = []
"""現在時刻を取得"""
def _validate_memory_path(self,path):
# 実際のシステムでは、ファイルシステムやDBの存在チェックを行う
returnisinstance(path,str) andpath.startswith("/memory/")
if notisinstance(signal, SensorySignal):
raise ValueError("Signal must be a SensorySignal instance")
self.raw_signals.append(signal)
self.structure_level =max(0.0, self.structure_level - 0.1)
self.last_accessed_time = self._get_current_time()
self.access_count += 1
defadd_language_candidate(self, term, confidence):
self.language_candidates.append({
"term": term,
"timestamp": self._get_current_time()
})
self.structure_level =min(1.0, self.structure_level + 0.05)
self.last_accessed_time = self._get_current_time()
self.access_count += 1
defadd_pattern_match(self, pattern_name, similarity):
self.pattern_matches[pattern_name] = {
"similarity": similarity,
"timestamp": self._get_current_time()
}
self.structure_level =min(1.0, self.structure_level + 0.1)
self.last_accessed_time = self._get_current_time()
self.access_count += 1
defadd_memory_path(self,path):
if not self._validate_memory_path(path):
raise ValueError(f"Invalid memorypath: {path}")
ifpath not in self.associated_memory_paths:
self.associated_memory_paths.append(path)
self.last_accessed_time = self._get_current_time()
self.access_count += 1
def apply_decay(self,time_passed):
forsignal in self.raw_signals:
signal.apply_decay(time_passed)
decay_modifier =max(0.1, 1.0 - (self.access_count / 100.0))
decay_amount =time_passed * 0.02 * decay_modifier
structure_modifier =max(0.5, 1.0 - self.structure_level)
decay_amount *=structure_modifier
self.salience =max(0.0, self.salience - decay_amount)
return self.salience
if not self.raw_signals:
return 0.0
total_valence = sum(signal.valence forsignal in self.raw_signals)
return total_valence /len(self.raw_signals)
defget_dominant_modality(self):
if not self.raw_signals:
return None
forsignal in self.raw_signals:
modality_strengths[signal.modality] = modality_strengths.get(signal.modality, 0) +signal.intensity
returnmax(modality_strengths.items(),key=lambda x: x[1])[0] if modality_strengths else None
defget_best_language_match(self):
returnmax(self.language_candidates,key=lambda x: x["confidence"]) if self.language_candidates else None
best_lang = self.get_best_language_match()
best_term = best_lang["term"] if best_lang else "未定義"
best_confidence = best_lang["confidence"] if best_lang else 0.0
return {
"creation_time": self.creation_time,
"age": self._get_current_time() - self.creation_time,
"status": self.processing_status,
"salience": self.salience,
"structure_level": self.structure_level,
"signal_count":len(self.raw_signals),
"dominant_modality": self.get_dominant_modality(),
"average_valence": self.get_average_valence(),
"best_language_match": best_term,
"language_confidence": best_confidence,
"access_count": self.access_count,
"memory_path_count":len(self.associated_memory_paths)
}
status = self.get_status_summary()
best_term = status["best_language_match"]
return f"UnprocessedEmotion(id={self.id}, status={self.processing_status}, salience={self.salience:.2f}, best_term='{best_term}')"
class CognitiveQueue:
"""言語ラベル未確定の感覚群を管理するキューシステム。認知プロセスの優先順位付けと記憶再編集をサポート。
"""
def __init__(self,max_size=100, attention_threshold=0.3):
"""
Parameters:
-----------
max_size : int
attention_threshold : float
"""
self.unprocessed_emotions = []
self.processing_queue = []
self.archived_emotions = []
self.attention_threshold = attention_threshold
self.current_time = self._get_current_time()
self.learned_terms = {} #学習済み言語表現: {term: {"context":str, "frequency": int}}
self.modality_index = {} #モダリティごとの感情インデックス: {modality: [emotion]}
"""現在時刻を取得"""
self.current_time =time.time()
return self.current_time
def learn_language_term(self, term, context):
if term in self.learned_terms:
self.learned_terms[term]["frequency"] += 1
else:
self.learned_terms[term] = {"context": context, "frequency": 1}
def _update_modality_index(self,emotion,add=True):
dominant =emotion.get_dominant_modality()
if dominant:
ifadd:
if dominant not in self.modality_index:
self.modality_index[dominant] = []
ifemotion not in self.modality_index[dominant]:
self.modality_index[dominant].append(emotion)
else:
if dominant in self.modality_index andemotion in self.modality_index[dominant]:
self.modality_index[dominant].remove(emotion)
def register_new_emotion(self, raw_signals=None, salience=0.5):
salience=salience,
processing_status="unattended"
)
self.unprocessed_emotions.append(emotion)
self._update_modality_index(emotion)
iflen(self.unprocessed_emotions)> self.max_size:
least_salient =min(self.unprocessed_emotions,key=lambda e: e.salience)
self.unprocessed_emotions.remove(least_salient)
self._update_modality_index(least_salient,add=False)
least_salient.processing_status = "archived_without_processing"
self.archived_emotions.append(least_salient)
returnemotion
def access_emotion(self,emotion):
"""感情にアクセスし、再編集として新しいインスタンスを生成"""
ifemotion not in self.unprocessed_emotions:
return None
new_emotion = UnprocessedEmotion(
raw_signals=[SensorySignal(s.modality, s.intensity, s.valence, s.timestamp) for s inemotion.raw_signals],
salience=emotion.salience,
processing_status=emotion.processing_status
)
new_emotion.structure_level =emotion.structure_level * 0.9
new_emotion.language_candidates =emotion.language_candidates.copy()
new_emotion.pattern_matches =emotion.pattern_matches.copy()
new_emotion.associated_memory_paths =emotion.associated_memory_paths.copy()
self.unprocessed_emotions.append(new_emotion)
self._update_modality_index(new_emotion)
emotion.processing_status = "archived_due_to_access"
self.unprocessed_emotions.remove(emotion)
self._update_modality_index(emotion,add=False)
self.archived_emotions.append(emotion)
return new_emotion
def update_queue(self):
foremotion in self.unprocessed_emotions[:]:
time_passed = self.current_time -emotion.last_accessed_time
emotion.apply_decay(time_passed)
self.unprocessed_emotions.remove(emotion)
self._update_modality_index(emotion,add=False)
emotion.processing_status = "archived_due_to_low_salience"
self.archived_emotions.append(emotion)
self.processing_queue = []
foremotion in self.unprocessed_emotions:
ifemotion.salience>= self.attention_threshold:
ifemotion.processing_status == "unattended":
emotion.processing_status = "queued"
self.processing_queue.append(emotion)
self.processing_queue.sort(key=lambda e: e.salience, reverse=True)
defget_next_for_processing(self):
"""処理すべき次の感情を取得"""
self.update_queue()
if not self.processing_queue:
return None
emotion = self.processing_queue[0]
emotion.processing_status = "in_process"
emotion.last_accessed_time = self.current_time
emotion.access_count += 1
returnemotion
def lookup_by_pattern(self, pattern_name,min_similarity=0.5):
matches = []
foremotion in self.unprocessed_emotions:
if pattern_name inemotion.pattern_matches:
similarity =emotion.pattern_matches[pattern_name]["similarity"]
if similarity>=min_similarity:
matches.append(emotion)
emotion.last_accessed_time = self.current_time
emotion.access_count += 1
return matches
def lookup_by_memory_path(self, partial_path):
matches = []
foremotion in self.unprocessed_emotions:
forpath inemotion.associated_memory_paths:
matches.append(emotion)
emotion.last_accessed_time = self.current_time
emotion.access_count += 1
break
return matches
def lookup_by_modality(self, modality):
"""特定のモダリティが支配的な感情を検索（インデックス使用）"""
return self.modality_index.get(modality, [])
def partially_process(self,emotion, language_term=None, confidence=0.0, context=None):
ifemotion not in self.unprocessed_emotions:
returnFalse
if language_term:
emotion.add_language_candidate(language_term, confidence)
if context:
self.learn_language_term(language_term, context)
emotion.structure_level =min(1.0,emotion.structure_level + 0.15)
emotion.processing_status = "partially_processed"
emotion.last_accessed_time = self.current_time
emotion.access_count += 1
ifemotion.structure_level>= 0.9:
best_lang =emotion.get_best_language_match()
if best_lang and best_lang["confidence"]>= 0.8:
self.unprocessed_emotions.remove(emotion)
self._update_modality_index(emotion,add=False)
emotion.processing_status = "archived_fully_processed"
self.archived_emotions.append(emotion)
returnTrue
modality_counts = {}
foremotion in self.unprocessed_emotions:
dominant =emotion.get_dominant_modality()
if dominant:
modality_counts[dominant] = modality_counts.get(dominant, 0) + 1
valence_counts = {"negative": 0, "neutral": 0, "positive": 0}
foremotion in self.unprocessed_emotions:
avg_valence =emotion.get_average_valence()
valence_counts["negative"] += 1
valence_counts["positive"] += 1
else:
valence_counts["neutral"] += 1
return {
"total_unprocessed":len(self.unprocessed_emotions),
"processing_queue_size":len(self.processing_queue),
"archived_count":len(self.archived_emotions),
"average_salience": sum(e.salience for e in self.unprocessed_emotions) /max(1,len(self.unprocessed_emotions)),
"average_structure_level": sum(e.structure_level for e in self.unprocessed_emotions) /max(1,len(self.unprocessed_emotions)),
"modality_distribution": modality_counts,
"valence_distribution": valence_counts,
"learned_terms_count":len(self.learned_terms),
"current_time": self.current_time
}
RopeもといBigList+GapBufferでさくさくエディターの置き換え処理をやってみた。
使用したマシンはCore i7 14700、メモリー32GB、IntelARC A750。
１００万行×１００文字を置き換え。
replace1は３文字削除の３文字挿入で、３．５秒ぐらいで終わる。
replace2は３文字削除の４文字挿入で、４．９秒ぐらいで終わる
replace3は４文字削除の３文字挿入で、３．６秒ぐらいで終わる。
enumratotionはNULデバイスへの保存で、１．１秒で終わる。
benchmark start
AllocatedGC Memory:60,600bytes
AllocatedGC Memory:199,388,824bytes
AllocatedGC Memory:199,405,136bytes
AllocatedGC Memory:368,390,560bytes
AllocatedGC Memory:368,390,560bytes
AllocatedGC Memory:368,390,736bytes
clear buffer
AllocatedGC Memory:84,360bytes
１００万行の行とインデックスの変換テーブルの追加と更新処理はこのくらいで終わる。
変換テーブルの処理は構築が０．２秒、行が増えない更新は０．１秒ぐらいで終わる。
AllocatedGC Memory:32,805,312bytes
AllocatedGC Memory:32,811,000bytes
clear buffer
AllocatedGC Memory:84,616bytes
以下、ソースコード。
一次元インデックスから二次元インデックス、すなわちバイト数であらわされる位置から行と桁への変換がテキストエディターだとよく発生する。
この変換を素早くするために変換テーブルを作るのだが、普通に作ると更新の時にO(N)かかる。
さくさくエディターの作者は局所的行更新手法で殆どの場面ではO(1)、最悪はO(N)にしていたが、色々と事故が発生しやすい。
特にstepRowをまたぐ状況でテーブルのほぼ全部の更新を避けようと思うと事故りやすい。
俺は何度も事故を起こした。
そこで別のやり方でオーダーを削減してみた。
https://github.com/rirufa/FooList/blob/main/List/BigRangeList.cs
考え方は至極単純でRopeをたどるときに変換テーブルの長さを覚えておき、ついでに変換を済ませておこうというごくごく簡単なものである。
この方法により、変換テーブルの更新はO(Log N)+M、探索はO(Log N)+O(Log M)程度で済ませられるようになった。
局所的行更新手法に比べるとだいぶ遅いが、Mが十分に小さければそこまでコストはかからないはず。
ただし、マーカーみたいに連続していないものを放り込んだら、うまく動かないのでそこはご了承いただきたい。
AllocatedGC Memory:32,803,672bytes
AllocatedGC Memory:32,809,360bytes
clear buffer
AllocatedGC Memory:82,976bytes
https://github.com/rirufa/FooList/blob/main/EditorDemo/Program.cs
BigList<T>の内部で使われているやつをGapBuffer<T>に置き換えてみたら、リーフノードのサイズが32768だと遅くなるけど、最大メモリー使用量はそこまで変わらんな。
benchmark start
AllocatedGC Memory:60,232bytes
AllocatedGC Memory:199,389,088bytes
AllocatedGC Memory:199,404,752bytes
AllocatedGC Memory:368,390,176bytes
AllocatedGC Memory:368,390,176bytes
AllocatedGC Memory:368,390,320bytes
clear buffer
AllocatedGC Memory:83,992bytes
benchmark start
AllocatedGC Memory:60,232bytes
AllocatedGC Memory:332,559,240bytes
AllocatedGC Memory:332,583,016bytes
AllocatedGC Memory:369,076,056bytes
AllocatedGC Memory:369,076,056bytes
AllocatedGC Memory:369,076,200bytes
clear buffer
AllocatedGC Memory:83,992bytes
ただ、ブロックサイズを32768にしても、最大で1.2倍程度しか遅くならず、文字数が変わらないなら、2割程度早くなるので、ブロックサイズをある程度大きくした方がいいようだ
Thisis a detailed description of ananime-stylefemale character, designed for use in generating illustrations or animations with various poses. The character embodies a cute, energetic, and slightly quirky personality,fitting a schoolgirl or tech-savvytheme.Here are thekey features:
Hair:
Long, straight,platinum blonde hair that extends past the shoulders, reachingmid-back.
Hairis parted in themiddle,with two high ponytailson either side of the head.
Each ponytailis tied with large,red, mechanical or robotic-style hair accessories resembling small, spiked or angular devices (possibly hintingat a tech orsci-fitheme).
The hairhas a smooth, glossy texture typical ofanimeart, with slight highlights to emphasizeits brightness.
Eyes:
Large, expressivegreeneyes, typical ofanime-style characters, with a gentle upward curveat the corners, giving a friendly and cheerfulexpression.
Theeyes have visible eyelashesand a subtle sparkle orshine, enhancing the cute and youthful appearance.
Skin:
Fair, smoothskin with asoft, rosyblushon the cheeks,adding to the character’s youthful andlively vibe.
Outfit:
Wears agreen school blazer with awhitedress shirt underneath, typical ofJapanese school uniforms (seifuku style).
The blazerhas a structured, slightlyoversizedfit, with rolled-up sleeves, giving a casual yetstylishlook.
A purpleplaidskirt with rufflededges, complementing the schoolgirl aesthetic whileadding a playful touch.
A purplebackpack withcolorful, cartoonish patterns or stickers (possiblyfeaturing small, chibi-style characters or tech motifs) slungoverone shoulder.
Blackknee-high socks and darkshoes, completing the school uniformlook with aneat andtidy appearance.
Accessories:
Holding a black camera with both hands, positioned in front ofher chest, suggestingshe’s a photography enthusiast or documentingsomething.
A small, chibi-style plushtoy or mascot character (with spikyorange hairand a mischievous grin)attached toherbackpack,adding a quirky and playful element.
Thered mechanical hair accessoriesonher ponytails, which have a futuristic or robotic design, possibly glowing faintly orfeaturing smallLED-like details.
Pose andExpression:
Currently in a seated or slightly crouched pose, withlegsbent andoneknee raised, giving a relaxedand approachable demeanor.
Smilingsoftly with a closed-mouthsmile, exudingwarmth, friendliness,and a hint ofcuriosity or excitement (fitting forsomeone holding a camera).
Theoverallbody languageislively and dynamic, with a slighttilt of the head, emphasizingher youthful energy.
Background and Context:
The character appears in aclean, minimalbackground (possiblywhite orlight-colored) to keep thefocusonher, butshe couldfit into a schoolyard, tech lab, or urban setting withcherry blossoms or modern buildings, reflecting a blend of traditionalJapanese culture and futuristicthemes.
Thelightingissoft andnatural, with slight shadows toadd depth, maintaining ananime-style aesthetic.
The character suggests a blend ofinnocence and tech-savvycuriosity, possibly a schoolgirl with an interest in photography, robotics, orpop culture (inspiredby the mechanical hair accessories and camera).
Heroverall design balances cuteness (chibi plushtoy, school uniform) with a modern, quirkyedge (tech accessories, camera).
Thisscript can be usedas abase for generating images or illustrations of this character in various poses, suchas standing, walking, taking photos, interacting with others, or exploring different environments. Adjust the pose,background, oradditional props (like different camera angles or tech gadgets)as needed for specific scenes.
テキストエディタを高速化するためにある人が書いたBigListを改造して、リーフノードをリンクドリストでつないだら全列挙が早くなって、スタックオーバーフローしなくなった。
ただ、その代わり元々のコードにあったノードの共有機能はいらなそうなので省くことにした。
Core i5 10400F、メモリー16GBで、100文字×100行＝1億文字を突っ込んで、あれこれ操作した場合はこのくらいの速度で動く。
benchmark start
AllocatedGC Memory:60,392bytes
AllocatedGC Memory:416,037,968bytes
AllocatedGC Memory:416,082,104bytes
AllocatedGC Memory:416,082,272bytes
AllocatedGC Memory:416,082,296bytes
AllocatedGC Memory:416,082,440bytes
clear buffer
ListやGapBufferだとGCに優しくないけど、BigListだとLOH入りしないので、GCに優しいのだ。
その代わり速度はBigListの中身はRopeなので、少し遅くなるのだ。
Ropeで、リーフノードをリンクドリストでつないだ場合、挿入と削除、追加、ランダムアクセスはO(Log N)、全列挙はO(N)なのだ。
MITライセンスなんで商用でも問題ないけど、元々のBigListのライセンスに不穏なことが書いてあったので、気になるなら、自分で書き直したほうがいい。
The rebalancing algorithmis from "Ropes: anAlternative toStrings",by
Boehm, Atkinson, and Plass, inSOFTWARE--PRACTICE AND EXPERIENCE, VOL. 25(12), 1315–1330 (DECEMBER 1995).
https://www.cs.tufts.edu/comp/150FP/archive/hans-boehm/ropes.pdf
http://hvivi.dyndns.org/sse/replaceAll.html
さくさくエディタのまねをして全置換えでベンチマークを取ってみた。
benchmark start
AllocatedGC Memory:60,392bytes
AllocatedGC Memory:440,048,840bytes
AllocatedGC Memory:440,082,632bytes
AllocatedGC Memory:440,082,656bytes
clear buffer
AllocatedGC Memory:82,280bytes
Rope<T>は削除と置き換え、文字列のランダムアクセスがO(log N)なのでさくさくエディタに比べると遅い。
Please consider the histroy ofhumanity from biologicalperpsecitve and currentknown fact in nearbyuniverse, whichexpo-planet (from theSol systemperspective)ismostlikely to have civlizaedsociety? Pleaseaddpercentagenext toit in the chart
ChatGPT
Reasoned about exoplanetcivilizationlikelihoodを28 秒行う
OK, I’mlookingatthe likelihood of a civilizedsocietyon an exoplanet within ourSolar System.I’ll consider biologicalhistory and current space knowledge,aiming to identifythe most promising candidate.
Identifying potential candidates
I'm considering exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1e, which might suggest they are within or observed from ourSolar System.
Assessing potential candidates
I’m evaluating Proxima Centauri b, Barnard'sStar, LHS 1140, and TRAPPIST-1,focusingon their habitablezonesand available data. The Drake equation might help estimate their civilizedsocietylikelihoods.
Identifying promising exoplanets
I’m notingkey exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, which haveEarth-like characteristicsand are in habitablezones. This narrows down the potential candidates for advancedcivilizations.
I'm gathering infoonplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, consideringfactorslikemagneticfields,atmospheres, and proximity to G-typestars for their potential to support advancedcivilizations.
Evaluating exoplanet prospects
I'm noting that Proxima Centauri b, despitebeing closeand around ared dwarfstar, might supportlife ifithas amagneticfieldand atmosphere. This makes me think aboutits potential.
Charting probabilities
I'm estimatingcivilization probabilities for exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e, using speculativepercentagesbasedon the Drake equation and the lack ofevidence for intelligentlife.
I'm crafting a chart with exoplanet names andcivilizationlikelihoodpercentages, grounded in the longtimeline oflife'sevolution, despite the speculativenature of these figures.
Identifying exoplanet contenders
I’m evaluating exoplanetslike Proxima Centauri b, TRAPPIST-1 e, and Kepler-186f, considering theirstar types and distances, to gauge their potential for supporting advancedcivilizations from oursolar system'sviewpoint.
Weighing proximity and observation
I'm leaning towards Proxima Centauri b due toits closeness and observational potential, despite concerns aboutitsflarestar dynamics. TRAPPIST-1 e, f, or g are also worth considering.
I'mfocusingon exoplanetslike Proxima Centauri b, Ross 128 b, LHS 1140 b, TRAPPIST-1 e/f/g, andK2-18b,aiming to chart theirlikelihood of hosting a civilizedsocietybasedon current knowledge.
Assessing exoplanet potentials
I'm gathering speculative probabilities for exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, using the Drake equation and current understanding, to better estimate their chances of hosting a civilizedsociety.
Refining speculative probabilities
I’m refining speculative probabilities for exoplanets, including Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, to estimate their chances of hosting a civilizedsociety, consideringEarth's long biologicalhistory.
Refining odds
I'm considering theastronomicaltimeline for intelligentlifeonEarth,leading me toassign evenlower speculative odds for exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e.
I’m crafting a simplified chart with arbitrarypercentages, clearly noting the speculativenature and lack of scientific data, while considering the target audience'sbasic understanding of the topic.
I’m charting arbitrarypercentages for exoplanets, clarifying their speculativenature, and ensuring the datais accessible foryoung audiences with minimal scientific detail.
Crafting a chart
I’m creating amarkdowntable with speculativepercentages forthe likelihood of civilizedlifeon exoplanets, emphasizing their purely theoreticalnature and considering the understandinglevel of an 8-year-old.
Integrating speculative analysis
I’m mappingout amarkdown chart with speculativepercentages forthe likelihood of a civilizedsocietyon exoplanets, mindful of thecomplexity and simplifying for an 8-year-old's understanding.
I’m piecingtogethermarkdown for exoplanets, noting Proxima Centauri b'sreduced civilizedlife chance due to thered dwarf's activity. This inclusionhighlights the speculativenature of the analysis.
Piecingtogether speculative odds
I’m detailing amarkdown chart for audience-friendly exoplanetlikelihoods, considering environmental challengesand adding a disclaimer about the speculativenature and lack ofevidence.
Piecingtogether
I’m leaning towards Proxima Centauri b forits proximity and silentstar, butI’lladd a speculative chart ranking nearby exoplanets, noting their advancedcivilizations' hypotheticallikelihood.
Assessingcivilization probabilities
I'm emphasizing the slow emergence of intelligentlifeonEarth, which suggests that the odds ofany habitableplanet developing acomplexcivilization might beaslowas a fewpercent.
Belowis a very speculative chart that—basedon what we know aboutEarth’s long, windingpath fromsimplelife to a “civilizedsociety” and our limited observations of nearby exoplanets—gives somefun,made‑uppercentage chances for a few of our best candidate exoplanets. Remember: Scientists havenot yetfoundany proof oflife (let alone advancedcivilizations)onany exoplanet. Thesenumbers are just playful estimates to helpyou think about theideas!
Speculative Chances of Finding an AdvancedCivilizationon Nearby Exoplanets
Exoplanet EstimatedLikelihood of a CivilizedSociety
Proxima Centauri b ~2%
LHS 1140 b ~0.5%
HowDid We (Very Roughly) Guess TheseNumbers?
Earth’s Example:
OnEarth,life beganassimple single‑celled organisms and took billions of years to evolve into a species that builtcomplex societies. This longjourney suggests that—even if aplanetis in the “habitablezone” (where liquid water could exist)—developing an advanced, civilizedsociety might be rare.
Proxima Centauri b:
Thisis the closest exoplanet to us. Even thoughitsstar (Proxima Centauri)is ared dwarf that sometimes sendsout strongflares (which might harmlife),its closeness makesitone of ourmost interesting candidates. That’swhy we giveit a slightly higher guess (~2%).
Theseplanets are part of agroup orbiting a verycoolstar. Their environments might be challenging (for example, they could be tidally locked, meaningone sidealwaysfaces thestar), so the chance of acomplex, advancedcivilization might be abitlower.
LHS 1140 b:
Thisplanetis promising in some ways butis alittle fartherawayand around a dimmerstar, so our playful estimateis evenlower.
All of thesepercentages are extremely rough guessesbasedon whatlittle we understand about the conditions forlife andintelligence. Scientists useideaslike the Drake Equation to think about these chances—but until we have concreteevidence, thesenumbers remain just forfun and imagination.
Enjoy exploring theseideas—and remember, spaceis full of mysteries waiting to be discovered!
あなた:
Please examine the Drake Equationitself and see if this euqationis acculate ormore opition in the equationyouwill use
ChatGPT
Reasoned about the Drake Equationを6 秒行う
re-examining the Drake Equation
evaluating the Drake Equation'svalue
OK, let me see. The Drake Equationisn't a precise formula;it'smore of a guiding heuristic that tackles numerous uncertainties regarding extraterrestrialcivilizations.
Thinking through the Drake Equation, I’m evaluatingits conceptualnature,its uncertain parameters, andits criticism to concludeonits reliabilityas an accurate predictivemodel.
Understanding the Drake Equation
I’m mappingout the Drake Equationas a conceptual guide, detailingits parameters, which are oftenbasedon estimates or opinions, to evaluateits reliability for predicting extraterrestrialcivilizations.
The Drake Equationis a famous formula thatwas created to help scientists think about the manyfactors involved in estimating thenumber of detectable extraterrestrialcivilizations in ourgalaxy. However, when welookat the equation closely, we see thatitismore of a conceptualframework or heuristictool than a precise, predictive formula.Let’sbreak downwhy:
The equationis usually writtenas:
𝑁
=
𝑅
∗
×
𝑓
𝑝
×
𝑛
𝑒
×
𝑓
𝑙
×
𝑓
𝑖
×
𝑓
𝑐
×
𝐿
N=R
∗
×f
p
×n
e
×f
l
×f
i
×f
c
×L
Where:
𝑅
∗
R
∗
: The averagerate ofstar formationper year in ourgalaxy.
𝑓
𝑝
f
p
: The fraction of thosestars that haveplanetary systems.
𝑛
𝑒
n
e
: The averagenumber ofplanets that could potentially supportlifeperstar withplanets.
𝑓
𝑙
f
l
: The fraction of thoseplanets wherelife actually develops.
𝑓
𝑖
f
i
: The fraction ofplanets withlife where intelligentlife evolves.
𝑓
𝑐
f
c
: The fraction ofcivilizations that develop technology that releases detectablesignals into space.
𝐿
L: The length oftime suchcivilizations release detectablesignals.
Why the Drake EquationIsMore of a Guideline Than a Precise Formula
Uncertain Inputs:
𝑅
∗
R
∗
𝑓
𝑝
f
p
(fraction ofstars withplanets), have become better known through modernastronomy.
The parameters related to the development oflife andintelligence—
𝑓
𝑙
f
l
,
𝑓
𝑖
f
i
,
𝑓
𝑐
f
c
, and
𝐿
L—arebasedon very limited data. For example,Earthis theonlyplanet we know wherelifehas developed, so we have no way to compare or derive a statistically robust estimate for thesefactors. This means that thevalues chosen for these parameters are largely subjective estimates or educated guesses.
Wide Ranges of PossibleValues:
Because many of thesefactors are not well-constrained, ifyouchangeone of themore uncertain parameters even slightly, thefinal estimate for
𝑁
N (thenumber ofcivilizations) can varyby many orders ofmagnitude. This wide range shows that the equation canlead to very differentoutcomesbasedonpersonal or theoreticalassumptions.
The Drake Equationwas never meant to provide a preciseanswer. Instead,it servesas a way to organize our thinking about what conditions might be necessary for the development of extraterrestrialcivilizations.It encourages discussion about the relative importance of differentfactors andhighlights where our scientific knowledgeis limited.
Is the Drake Equation Accurate orMore Opinion-Based?
Accurate?
In thesense ofbeing a strict mathematicalmodel with well-defined inputs and predictableoutputs, the Drake Equationis not accurate.Its accuracyis limitedbythe extreme uncertainties in several ofitskey parameters.
Many of the terms in the equation, especially those concerning theevolution oflife andintelligence, arebasedon opinion, interpretation, and the single example ofEarth. Therefore, while thestructure of the equationis logical, thenumbersyou put intoit (and hence thefinal result) are oftenmore reflective of our current opinionsand assumptions than of robust empirical data.
The Drake Equationis a valuabletool for framing the question of extraterrestriallife.It helps scientists and enthusiastsbreak down acomplex problem into smaller,more manageable questions. However, because several ofitsfactors are highly uncertain and subject topersonal interpretation,itismore of a conceptual guide—or even a way to stimulate discussion—than a formula that provides a definitive, accurate prediction of thenumber of extraterrestrialcivilizations.
Insummary, while the Drake Equationis useful for thinking about the variousfactors that mightlead to the emergence of acivilization,itsoutputs should betakenas highly speculative estimates rather than precise measurements.
あなた:
Please also consider the possiblities of non-human intelligent emrgencing from the longhistory ofSol system and nearbyplanets and see if thereisany possiblites that inonetime intelligentlife emerged in nearbyplanets and see this to the equation
ChatGPT
Reasoned about non-humanintelligence and the Drake Equationを19 秒行う
Evaluating non-humanintelligence
I'm thinking about the potential for non-human intelligentlife forms in theSol system and neighboringplanets, and how this mightfactor into the equation.
I'm thinking about how to integrate the emergence of non-human intelligentlife, possiblyonMars orEuropa, into the Drake Equation for theSol system and neighboringplanets.
It's interesting to think about the hypothesis of intelligentlife emergingonMars orVenus, thoughEarth remains theonly knownlife-supportingplanet in thesolar system.
Considering other realms
I'm examining if intelligentlife could have emergedonplanetslikeMars,Venus, orEuropa, and how thispossibility alignswith the predictions of the Drake Equation.
Hmm, I’m thinking about how non-human intelligentlifeonMars orVenus could intersectwith theassumptions of the Drake Equation, which seems tofocussolelyonEarth-basedevolution.
I’m piecingtogether the hypothesis of non-human, advanced, intelligentlife in thesolar system.Mars,Venus, and Titan present challenges, butEuropa and Enceladus might harbor microbiallife.
Please consider the histroy ofhumanity from biologicalperpsecitve and currentknown fact in nearbyuniverse, whichexpo-planet (from theSol systemperspective)ismostlikely to have civlizaedsociety? Pleaseaddpercentagenext toit in the chart
ChatGPT
Reasoned about exoplanetcivilizationlikelihoodを28 秒行う
OK, I’mlookingatthe likelihood of a civilizedsocietyon an exoplanet within ourSolar System.I’ll consider biologicalhistory and current space knowledge,aiming to identifythe most promising candidate.
Identifying potential candidates
I'm considering exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1e, which might suggest they are within or observed from ourSolar System.
Assessing potential candidates
I’m evaluating Proxima Centauri b, Barnard'sStar, LHS 1140, and TRAPPIST-1,focusingon their habitablezonesand available data. The Drake equation might help estimate their civilizedsocietylikelihoods.
Identifying promising exoplanets
I’m notingkey exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, which haveEarth-like characteristicsand are in habitablezones. This narrows down the potential candidates for advancedcivilizations.
I'm gathering infoonplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, consideringfactorslikemagneticfields,atmospheres, and proximity to G-typestars for their potential to support advancedcivilizations.
Evaluating exoplanet prospects
I'm noting that Proxima Centauri b, despitebeing closeand around ared dwarfstar, might supportlife ifithas amagneticfieldand atmosphere. This makes me think aboutits potential.
Charting probabilities
I'm estimatingcivilization probabilities for exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e, using speculativepercentagesbasedon the Drake equation and the lack ofevidence for intelligentlife.
I'm crafting a chart with exoplanet names andcivilizationlikelihoodpercentages, grounded in the longtimeline oflife'sevolution, despite the speculativenature of these figures.
Identifying exoplanet contenders
I’m evaluating exoplanetslike Proxima Centauri b, TRAPPIST-1 e, and Kepler-186f, considering theirstar types and distances, to gauge their potential for supporting advancedcivilizations from oursolar system'sviewpoint.
Weighing proximity and observation
I'm leaning towards Proxima Centauri b due toits closeness and observational potential, despite concerns aboutitsflarestar dynamics. TRAPPIST-1 e, f, or g are also worth considering.
I'mfocusingon exoplanetslike Proxima Centauri b, Ross 128 b, LHS 1140 b, TRAPPIST-1 e/f/g, andK2-18b,aiming to chart theirlikelihood of hosting a civilizedsocietybasedon current knowledge.
Assessing exoplanet potentials
I'm gathering speculative probabilities for exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, using the Drake equation and current understanding, to better estimate their chances of hosting a civilizedsociety.
Refining speculative probabilities
I’m refining speculative probabilities for exoplanets, including Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, to estimate their chances of hosting a civilizedsociety, consideringEarth's long biologicalhistory.
Refining odds
I'm considering theastronomicaltimeline for intelligentlifeonEarth,leading me toassign evenlower speculative odds for exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e.
I’m crafting a simplified chart with arbitrarypercentages, clearly noting the speculativenature and lack of scientific data, while considering the target audience'sbasic understanding of the topic.
I’m charting arbitrarypercentages for exoplanets, clarifying their speculativenature, and ensuring the datais accessible foryoung audiences with minimal scientific detail.
Crafting a chart
I’m creating amarkdowntable with speculativepercentages forthe likelihood of civilizedlifeon exoplanets, emphasizing their purely theoreticalnature and considering the understandinglevel of an 8-year-old.
Integrating speculative analysis
I’m mappingout amarkdown chart with speculativepercentages forthe likelihood of a civilizedsocietyon exoplanets, mindful of thecomplexity and simplifying for an 8-year-old's understanding.
I’m piecingtogethermarkdown for exoplanets, noting Proxima Centauri b'sreduced civilizedlife chance due to thered dwarf's activity. This inclusionhighlights the speculativenature of the analysis.
Piecingtogether speculative odds
I’m detailing amarkdown chart for audience-friendly exoplanetlikelihoods, considering environmental challengesand adding a disclaimer about the speculativenature and lack ofevidence.
Piecingtogether
I’m leaning towards Proxima Centauri b forits proximity and silentstar, butI’lladd a speculative chart ranking nearby exoplanets, noting their advancedcivilizations' hypotheticallikelihood.
Assessingcivilization probabilities
I'm emphasizing the slow emergence of intelligentlifeonEarth, which suggests that the odds ofany habitableplanet developing acomplexcivilization might beaslowas a fewpercent.
Belowis a very speculative chart that—basedon what we know aboutEarth’s long, windingpath fromsimplelife to a “civilizedsociety” and our limited observations of nearby exoplanets—gives somefun,made‑uppercentage chances for a few of our best candidate exoplanets. Remember: Scientists havenot yetfoundany proof oflife (let alone advancedcivilizations)onany exoplanet. Thesenumbers are just playful estimates to helpyou think about theideas!
Speculative Chances of Finding an AdvancedCivilizationon Nearby Exoplanets
Exoplanet EstimatedLikelihood of a CivilizedSociety
Proxima Centauri b ~2%
LHS 1140 b ~0.5%
HowDid We (Very Roughly) Guess TheseNumbers?
Earth’s Example:
OnEarth,life beganassimple single‑celled organisms and took billions of years to evolve into a species that builtcomplex societies. This longjourney suggests that—even if aplanetis in the “habitablezone” (where liquid water could exist)—developing an advanced, civilizedsociety might be rare.
Proxima Centauri b:
Thisis the closest exoplanet to us. Even thoughitsstar (Proxima Centauri)is ared dwarf that sometimes sendsout strongflares (which might harmlife),its closeness makesitone of ourmost interesting candidates. That’swhy we giveit a slightly higher guess (~2%).
Theseplanets are part of agroup orbiting a verycoolstar. Their environments might be challenging (for example, they could be tidally locked, meaningone sidealwaysfaces thestar), so the chance of acomplex, advancedcivilization might be abitlower.
LHS 1140 b:
Thisplanetis promising in some ways butis alittle fartherawayand around a dimmerstar, so our playful estimateis evenlower.
All of thesepercentages are extremely rough guessesbasedon whatlittle we understand about the conditions forlife andintelligence. Scientists useideaslike the Drake Equation to think about these chances—but until we have concreteevidence, thesenumbers remain just forfun and imagination.
Enjoy exploring theseideas—and remember, spaceis full of mysteries waiting to be discovered!
あなた:
Please examine the Drake Equationitself and see if this euqationis acculate ormore opition in the equationyouwill use
ChatGPT
Reasoned about the Drake Equationを6 秒行う
re-examining the Drake Equation
evaluating the Drake Equation'svalue
OK, let me see. The Drake Equationisn't a precise formula;it'smore of a guiding heuristic that tackles numerous uncertainties regarding extraterrestrialcivilizations.
Thinking through the Drake Equation, I’m evaluatingits conceptualnature,its uncertain parameters, andits criticism to concludeonits reliabilityas an accurate predictivemodel.
Understanding the Drake Equation
I’m mappingout the Drake Equationas a conceptual guide, detailingits parameters, which are oftenbasedon estimates or opinions, to evaluateits reliability for predicting extraterrestrialcivilizations.
The Drake Equationis a famous formula thatwas created to help scientists think about the manyfactors involved in estimating thenumber of detectable extraterrestrialcivilizations in ourgalaxy. However, when welookat the equation closely, we see thatitismore of a conceptualframework or heuristictool than a precise, predictive formula.Let’sbreak downwhy:
The equationis usually writtenas:
𝑁
=
𝑅
∗
×
𝑓
𝑝
×
𝑛
𝑒
×
𝑓
𝑙
×
𝑓
𝑖
×
𝑓
𝑐
×
𝐿
N=R
∗
×f
p
×n
e
×f
l
×f
i
×f
c
×L
Where:
𝑅
∗
R
∗
: The averagerate ofstar formationper year in ourgalaxy.
𝑓
𝑝
f
p
: The fraction of thosestars that haveplanetary systems.
𝑛
𝑒
n
e
: The averagenumber ofplanets that could potentially supportlifeperstar withplanets.
𝑓
𝑙
f
l
: The fraction of thoseplanets wherelife actually develops.
𝑓
𝑖
f
i
: The fraction ofplanets withlife where intelligentlife evolves.
𝑓
𝑐
f
c
: The fraction ofcivilizations that develop technology that releases detectablesignals into space.
𝐿
L: The length oftime suchcivilizations release detectablesignals.
Why the Drake EquationIsMore of a Guideline Than a Precise Formula
Uncertain Inputs:
𝑅
∗
R
∗
𝑓
𝑝
f
p
(fraction ofstars withplanets), have become better known through modernastronomy.
The parameters related to the development oflife andintelligence—
𝑓
𝑙
f
l
,
𝑓
𝑖
f
i
,
𝑓
𝑐
f
c
, and
𝐿
L—arebasedon very limited data. For example,Earthis theonlyplanet we know wherelifehas developed, so we have no way to compare or derive a statistically robust estimate for thesefactors. This means that thevalues chosen for these parameters are largely subjective estimates or educated guesses.
Wide Ranges of PossibleValues:
Because many of thesefactors are not well-constrained, ifyouchangeone of themore uncertain parameters even slightly, thefinal estimate for
𝑁
N (thenumber ofcivilizations) can varyby many orders ofmagnitude. This wide range shows that the equation canlead to very differentoutcomesbasedonpersonal or theoreticalassumptions.
The Drake Equationwas never meant to provide a preciseanswer. Instead,it servesas a way to organize our thinking about what conditions might be necessary for the development of extraterrestrialcivilizations.It encourages discussion about the relative importance of differentfactors andhighlights where our scientific knowledgeis limited.
Is the Drake Equation Accurate orMore Opinion-Based?
Accurate?
In thesense ofbeing a strict mathematicalmodel with well-defined inputs and predictableoutputs, the Drake Equationis not accurate.Its accuracyis limitedbythe extreme uncertainties in several ofitskey parameters.
Many of the terms in the equation, especially those concerning theevolution oflife andintelligence, arebasedon opinion, interpretation, and the single example ofEarth. Therefore, while thestructure of the equationis logical, thenumbersyou put intoit (and hence thefinal result) are oftenmore reflective of our current opinionsand assumptions than of robust empirical data.
The Drake Equationis a valuabletool for framing the question of extraterrestriallife.It helps scientists and enthusiastsbreak down acomplex problem into smaller,more manageable questions. However, because several ofitsfactors are highly uncertain and subject topersonal interpretation,itismore of a conceptual guide—or even a way to stimulate discussion—than a formula that provides a definitive, accurate prediction of thenumber of extraterrestrialcivilizations.
Insummary, while the Drake Equationis useful for thinking about the variousfactors that mightlead to the emergence of acivilization,itsoutputs should betakenas highly speculative estimates rather than precise measurements.
あなた:
Please also consider the possiblities of non-human intelligent emrgencing from the longhistory ofSol system and nearbyplanets and see if thereisany possiblites that inonetime intelligentlife emerged in nearbyplanets and see this to the equation
ChatGPT
Reasoned about non-humanintelligence and the Drake Equationを19 秒行う
Evaluating non-humanintelligence
I'm thinking about the potential for non-human intelligentlife forms in theSol system and neighboringplanets, and how this mightfactor into the equation.
I'm thinking about how to integrate the emergence of non-human intelligentlife, possiblyonMars orEuropa, into the Drake Equation for theSol system and neighboringplanets.
It's interesting to think about the hypothesis of intelligentlife emergingonMars orVenus, thoughEarth remains theonly knownlife-supportingplanet in thesolar system.
Considering other realms
I'm examining if intelligentlife could have emergedonplanetslikeMars,Venus, orEuropa, and how thispossibility alignswith the predictions of the Drake Equation.
Hmm, I’m thinking about how non-human intelligentlifeonMars orVenus could intersectwith theassumptions of the Drake Equation, which seems tofocussolelyonEarth-basedevolution.
I’m piecingtogether the hypothesis of non-human, advanced, intelligentlife in thesolar system.Mars,Venus, and Titan present challenges, butEuropa and Enceladus might harbor microbiallife.
