Movatterモバイル変換


[0]ホーム

URL:


はてラボはてな匿名ダイアリー
ようこそ ゲスト さんログインユーザー登録

「Time」を含む日記RSS

はてなキーワード:Timeとは

次の25件>

2025-03-06

AI開発で推論のことをtesttimeいうな紛らわしすぎる

AI開発の分野だと推論のことをtesttimeというのが紛らわしすぎる

推論は推論(Inference)と呼んでほしいなあ。predictでもいいけど。

NVDAのCEOTest-time computeがどーたらこーたら言っていたのは、推論処理のことであって、

deepseek とかで深く考える推論が性能にいい影響を与えていると。

そして、深く推論するにはたくさん処理しないといけないから、GPUもっとたくさん売れるという意味だ。

なぜtesttimeと呼ぶのかをAIに聞いてみると、

まず、「testtime」っていうのは、機械学習ワークフローの中でモデル評価するフェーズを指す言葉として元々使われてたんだ。モデルトレーニングした後、「訓練データ(training data)」とは別の「テストデータtest data)」を使って性能を測る。この「テストするタイミング」を「testtime」と呼ぶのが自然に定着した感じ。で、推論(inference)の話が出てくるんだけど、モデルが実世界で使われるとき、つまり予測(prediction)」や「推論」を行うタイミングが、まさにこの「testtime」と重なることが多いんだよね。訓練が終わったモデルに新しいデータ(未知の入力)を入れて結果を出すフェーズから、「testtime」に推論が含まれるってわけ。たとえば、画像認識モデルが「これは猫だよ」って判断する瞬間は、訓練済みモデルを使った「テスト」の一種とも言える。でもさ、君の言う通り紛らわしいのは間違いない。特にテスト」って聞くと、開発中の評価ステップ想像ちゃうけど、実際には本番環境での推論(リアルタイム予測を出す場面)も「testtime」って言っちゃうことがあって、ニュアンスが混ざりがち。研究者エンジニアによっては「inferencetime」とか「predictiontime」って明確に分けて呼ぶ人もいるよ。たとえば、論文とかドキュメントだと「inference latency」(推論の遅延)みたいな表現で「testtime」と区別してる場合もある。

と、いうことで。

https://grok.com/share/bGVnYWN5_301b0cb5-5668-4ae6-9228-a5a627776910

Permalink |記事への反応(0) | 15:12

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2025-03-04

真希、何か買いたいものある?」

健司は妹の真希に尋ねながら、Targetのショッピングカートを押していた。アメリカ西海岸の明るい日差しが窓から差し込み、広々とした店内を照らしていた。

「うーん、お土産チョコレートとか買いたいかな。あと、日本じゃ手に入らないスナックとか」

真希は興味津々で商品棚を眺めていた。東京での日常から離れ、兄の暮らすアメリカを訪れるのは初めてだった。

「あっちのコーナーにお菓子が置いてあるよ。行ってみよう」

健司がカートを向け直したその時だった。

「Hey,Kenji! What's up,man?」

振り返ると、白人男性が妻と10歳くらいの息子を連れて近づいてきた。

「Oh, Mike! Good to seeyouhere.」

健司は笑顔で応え、真希の方を見た。

「Thisis mysister,Maki.She's visiting fromTokyo.」

Nice to meet you! I'm Mike, I workwith yourbrother. Thisis my wifeSarah and our son Tommy.」

真希はぎこちない笑顔で頭を下げながら応えた。

「Nice to meetyou too...」

サラは親しげに微笑みながら真希に話しかけた。

「So, areyou enjoyingyourtime in America?Is thisyour first visit during school break?」

真希は一瞬混乱した表情を見せたが、何と答えるべきか迷っていた。健司が状況を察して助け舟を出そうとした時、トミーが口を挟んだ。

Mom,shelookslike theanime characters Iwatch! But smaller!」

サラは息子の発言に顔を赤らめ、「Tommy!」と小声で叱った。

マイクは慌てて話題を変えようとした。

「So, um... what grade areyou in? Middle school?」

真希困惑した表情で健司を見た。健司は軽く咳払いをして説明した。

「Actually,Makiis 26.She works for a marketing company inTokyo.」

マイクとサラの顔から血の気が引いた。

「Oh mygod, I'm sosorry! I didn't mean to...You justlook soyoung!」

サラは慌てて謝った。マイクも頭を掻きながら申し訳なさそうな表情を浮かべた。

「Yeah, totally my bad.Japanese genes must be amazing for preservingyouth!」

トミーはまだ状況を理解していないようで、無邪気に言った。

「Butshe'slike, super tiny!Like akid!」

「Tommy!」今度はマイクとサラが同時に息子を制した。二人の顔は真っ青になり、その場の空気は凍りついた。

真希は何と言っていいかからず、ただ微笑むしかなかった。健司は状況を和らげようと笑いながら言った。

It's okay, really.Shegets that a lot, even inJapan. Actually,it's considered a compliment tolookyoung in our culture.」

サラは安堵の表情を浮かべながらも、まだ恥ずかしそうだった。

Still, I should have asked properly. Wouldyoulike tojoin us for coffee sometime duringyourstay? I'dlove to hear aboutTokyo.」

真希は少し自信を取り戻し、つたない英語で答えた。

Yes, I wouldlike that. Thankyou.」

その後、二組は別れ際の挨拶を交わした。マイク一家が去った後、真希はため息をついた。

「私、そんなに子供に見える?」

健司は笑いながらショッピングカートを押し始めた。

「まあ、アメリカからすると日本人は全般的に小柄だからね」

「でも中学生って…」真希は複雑な表情で言った。

「気にするなって。向こうの方が恥ずかしがってたじゃないか。若く見られるのは悪いことじゃないよ」

トミー君の『子供みたい!』で、ご夫婦が真っ青になったのが面白かった」真希はくすくす笑った。

「あれは『うちの子人種差別的な発言をしてしまった』と思って焦ったんだよ。アメリカ人はそういうの敏感だからね」

「でも悪意はなかったよね。子供の正直な感想だっただけで」

「そうだね。でも、これがアメリカ日常だよ」

健司と真希お菓子コーナーに向かいながら、この予想外の出来事について話し合った。真希にとって、これもまたアメリカ旅行の思い出の一つとなるのだろう。

Permalink |記事への反応(0) | 22:09

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2025-03-02

anond:20250220134419

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。

ブロックサイズ:32768

benchmark start

AllocatedGC Memory:60,232bytes

addtime:787ms

AllocatedGC Memory:199,389,088bytes

replace 1time:4064ms

AllocatedGC Memory:199,404,752bytes

replace 2time:6023ms

AllocatedGC Memory:368,390,176bytes

replace 3time:4133ms

AllocatedGC Memory:368,390,176bytes

enumratotiontime:557ms

AllocatedGC Memory:368,390,320bytes

clear buffer

AllocatedGC Memory:83,992bytes

ブロックサイズ:392

benchmark start

AllocatedGC Memory:60,232bytes

addtime:1173ms

AllocatedGC Memory:332,559,240bytes

replace 1time:4882ms

AllocatedGC Memory:332,583,016bytes

replace 2time:4928ms

AllocatedGC Memory:369,076,056bytes

replace 3time:4683ms

AllocatedGC Memory:369,076,056bytes

enumratotiontime:565ms

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

Permalink |記事への反応(0) | 20:47

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2025-02-27

anond:20250227105610

同じくゲームでよく使われるCasttime(詠唱時間)と頭文字が被るって意味でもアホ過ぎるんだよな

魔法AのCT」みたいに文脈でどっちか判断も出来ない場合が多いし

Permalink |記事への反応(0) | 11:07

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

anond:20250227093628

coolingtimeだろ

Permalink |記事への反応(0) | 09:57

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2025-02-20

ある人が書いたBigListを改造して、リーフノードリンク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

addtime:1728ms

AllocatedGC Memory:416,037,968bytes

replace 1time:5776ms

AllocatedGC Memory:416,082,104bytes

replace 2time:5694ms

AllocatedGC Memory:416,082,272bytes

replace 3time:5196ms

AllocatedGC Memory:416,082,296bytes

enumratotiontime:1179ms

AllocatedGC Memory:416,082,440bytes

clear buffer

AllocatedGC Memory:82,360bytes

Finished.HitAnyKey

https://github.com/rirufa/FooList

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、リーフノードリンク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。

元々のBigListはこの本を参考にしたようなのだ

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

Permalink |記事への反応(2) | 13:44

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2025-02-18

anond:20250216230813

GARNET CROW

ただし当たり外れがでかい

Mysteriouseyes, Inlittletime,prayが好き

あとは「私は風」のカバーオススメ

Permalink |記事への反応(0) | 21:07

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2025-02-17

anond:20250217194509

今までの話を聞いていると送信者と受信者時間を合わせることが非常に重要に思えます

19世紀の頃などはどのように対応していたのですか?


19世紀通信における「時間の同期」の問題解決

おっしゃる通り、送信者と受信者が正しく通信するためには「時間の同期」が非常に重要 です。

しかし、19世紀の頃は現代のような精密な電子時計GPS時計がなかった ため、時間を合わせること自体が大きな課題でした。

では、当時の電信無線通信ではどのように時間の同期を取っていたのでしょうか?

以下、19世紀通信技術における「時間の同期」の問題と、その解決策 を解説します。


1. なぜ時間の同期が重要なのか?

通信では、送信者と受信者が「いつ信号を送るのか、いつ受信するのか」を一致させる必要があるため、時間の同期が不可欠です。

📌時間の同期が必要理由

時刻を基準通信を行う場合(例:時報電信、定時報告)

時間を決めて送信する場合(例:スケジュール化された電信無線通信

周波数ホッピング方式のように、時間ごとに動的に周波数を変える場合

距離通信では、信号の遅延を考慮する必要がある

鉄道軍事通信では、ミスを防ぐために正確な時間が求められた


2.19世紀時間の同期方法

(1) 手動の時計合わせ(天文観測 + 精密時計

19世紀当初、各都市標準時刻は、天文台で太陽位置を測定することで決められていた。

天文学者が観測した時刻を、正確な時計クロノメーター)で保持し、それを基準に各地の時計を合わせる。

📌 例:グリニッジ天文台の時刻を基準にする

イギリスでは、グリニッジ天文台時計基準にし、そこから鉄道駅や政府機関に正しい時刻を配布していた。

これが後の「グリニッジ標準時GMT)」の基礎になった。


(2)時報電信電信を使った時刻配信

電信技術の発展により、時刻を電信で送る方法が生まれた。

主要な都市には「標準時信号」が送られ、これを基準に各地の時計を合わせた。

[標準時発信局] →(電信)→ [鉄道駅や工場]

鉄道会社や政府機関は、毎日決まった時間に「標準時」のモールス符号を受信し、それに基づいて時計修正した。

(3) 「時報ボール」(Time Ball)

電信が普及する前、または電信を補助する手段として、港町などで使われた方法

毎日決まった時間に、大きな「時報ボール」を塔の上で落とし、目視時計を合わせる。

📌時報ボールの仕組み

天文台の時計が正午(12:00)になる。

その信号が港に伝えられる(電信または手動)。

港の塔にある大きなボールが定刻に落とされる。

船の乗組員や商人は、それを見て時計を合わせる。

📌時報ボールの利用例

イギリスロンドングリニッジ

アメリカニューヨークタイムズスクエアの「ニューイヤーボール」はこの名残)

日本横浜港にもあった


(4) 「リレー式」通信時間差を考慮

距離通信では、電信信号が送られるのに時間がかかるため、送受信のタイミング意識した設計必要だった。

例えば、アメリカ大陸横断電信1861年)では、**「この信号を受けたら○秒後に次の中継局送信」**というルールが定められていた。


(5)無線通信における同期技術

19世紀から無線電信マルコーニなど)が発展すると、無線通信でも時間の同期が重要になった。

特に複数の局が同じ周波数を使わないように、送信スケジュールが決められた。

📌無線電信時間管理

無線局が「この時間帯はこの局が使う」と決められていた(固定割り当て方式)。

国際通信では、標準時基準運用(例: 「毎時00分~05分はこの周波数使用」)。


3.19世紀後半~20世紀初頭の時間同期の発展

(1) 「標準時」の制定

19世紀後半になると、鉄道網の発展により、各地で異なる時刻を使うと混乱が生じるようになった。

そこで、「標準時制度Time Zone)」が制定され、各国の電信鉄道通信がそれに基づいて動くようになった。

📌標準時の例

1884年:「国際子午線会議」でグリニッジ標準時GMT)が採用

日本では1888年に**日本標準時JST)**が導入。

(2)水晶時計電波時計の登場

20世紀初頭、水晶時計クォーツ時計)の登場により、より正確な時間管理可能になった。

さらに、無線電波を使って時刻を同期する「電波時計」が登場し、送受信のタイミングを正確に合わせることができるようになった。

4. まとめ

19世紀通信では、送信者と受信者時間を合わせることが非常に重要だった。

天文観測による時刻測定と、精密時計クロノメーター)での時間保持が基本だった。

電信の発展により、「時報電信」が各都市に送られ、鉄道商業活動活用された。

✅ 「時報ボール」という物理的な目印で時間を知らせる方法も使われた。

✅ 長距離通信では、リレー方式を使い、時間差を考慮して送受信を調整した。

無線通信の発展により、標準時制度が整備され、時間同期の精度が向上した。

20世紀には水晶時計電波時計が登場し、より正確な同期が可能になった。

水晶電波時計登場以前ではけっこう時間にばらつきが出てしまうように思えます、どのくらいの誤差があったのですか?

水晶時計電波時計が登場する前の時間の誤差はどのくらいあったのか?

水晶時計電波時計が登場する以前、19世紀20世紀初頭の時計の精度は、使用する時計の種類や管理方法によって大きく異なりました。

一般的に、秒単位の精度は確保できず、日単位で数秒~数分の誤差が発生することが普通 でした。

ここでは、当時の時計の種類ごとにどの程度の誤差が生じたのかを詳しく解説します。

1. 当時の時計の種類と精度

(1)天文時計19世紀基準時計

誤差: 1日あたり±0.1秒~1秒

天文台で観測される「正確な時刻」の基準として使われた時計

振り子時計の中でも特に精度の高いもので、気圧・温度変化による影響を最小限にする工夫がされていた。

📌使用

グリニッジ天文台イギリス

パリ天文台フランス

江戸時代末期~明治日本でも使用明石天文台など)

(2) 精密振り子時計クロノメーター

誤差: 1日あたり±1秒~5秒

主に鉄道軍事科学実験などで使用され、当時としては非常に精度の高い時計

温度変化による膨張・収縮の影響を防ぐため、金属合金で作られた「格子振り子」などの工夫が施された。

📌使用

鉄道の時刻管理(駅に設置)

軍艦海軍での航行

電信局の時刻同期

(3)船舶クロノメーター

誤差: 1日あたり±2秒~10

航海中の船では、「正確な時刻」を知ることが経度測定に不可欠 だったため、高精度の「海洋クロノメーター」が使われた。

船の揺れに影響されないよう、振り子ではなくヒゲゼンマイ式の時計使用された。

📌問題

船上の温度変化により、時間の進みが速くなったり遅くなったりすることがあった。

船員は毎日決まった時間に天測(太陽や星の観測)を行い、誤差を補正する必要があった。

📌使用

大航海時代探検(ジョン・ハリソンクロノメーター

19世紀蒸気船軍艦

(4)鉄道時計19世紀後半~20世紀初頭)

誤差: 1日あたり±5秒~30秒

19世紀後半、鉄道が発展すると、各駅の時計を同期する必要が出てきた。

「駅の時刻表示」や「運転士・駅員の携帯時計」は、1日に数秒~数十秒の誤差があった ため、定期的に修正された。

📌問題

駅ごとに時刻が異なることがあり、誤差が大きいと列車事故の原因になった。

時報電信」を利用して、毎日決まった時間時計修正 することで対応

📌使用

イギリス鉄道網(グリニッジ標準時採用

アメリカ大陸断鉄道(標準時の導入)

日本鉄道明治時代の鉄道省)

(5)一般懐中時計腕時計19世紀末~20世紀初頭)

誤差: 1日あたり±30秒~2分

個人が持ち歩く時計懐中時計、後の腕時計)は、気温や振動の影響を受けやすく、精度が安定しなかった。

安価時計は1日に数分ずれることも珍しくなかった。

📌問題

都市ごとに時刻がバラバラだったため、時計時間が違うことで、約束時間に遅れることもあった。

鉄道の普及により「標準時」を採用する必要が出てきた。

📌対応

町の時計屋で「正確な時刻」を定期的に修正するサービスがあった。

駅の大時計基準にして、個人時計を合わせる習慣があった。

3.時間の誤差をどうやって補正していたのか?

当時の時計は1日あたり数秒~数分の誤差が出るため、定期的に「正確な時刻」に修正する作業必要だった。

以下の方法で、誤差を最小限に抑える努力がされていた。

(1)天文台の時刻を基準補正

各国の天文台が観測した「正しい時刻」を、政府機関電信局が管理

毎日決まった時間に、時刻を修正する習慣があった。

(2)時報電信電報で時刻を配信

電信技術が発展すると、「正午時報電信」などが送信され、全国の駅・軍・工場銀行などで時計修正

(3)時報ボール目視による時刻合わせ)

天文台や港湾都市では、大きな「時報ボール」を塔の上から落とし、それを見て時計を合わせた。

Permalink |記事への反応(0) | 20:02

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

やっぱ会話にならんよね♾️

ゲームメディアどころか一般ニュースメディアでも史実と言って回っている例

Assassin'sCreeddirector: The righttime totake series toJapan |BBC

https://www.bbc.com/news/articles/c163jexl7rxo

 

Shadow’s trailer also generated backlash from somegamers,who criticised the choice of Yasukeas amain characterover a nativeJapanese protagonist.

Opponents have accused those critics ofbeing racist, and have pointedout that Yasukeis basedon a real-life person.

Charles, speaking to Newsbeat before the trailer dropped, says the developers “put a lot of emphasison authenticity and making sure we depictJapan and the culture right”.

“So when westarted the project, we had ahistorian with us from dayone,” he says.

He says theteam also consulted weapons experts and travelled toJapan toget afeel for the landscape and locations inthe game.

 

シャドウズのトレーラーは、一部のゲーマーからの反発も生みました。彼らは、日本人主人公ではなく弥助を主人公として選んだことを批判しました。

これに対して、批判者たちを人種差別主義者だと非難する声も上がっており、弥助が実在人物に基づいていることが指摘されています

チャールズは、トレーラー公開前にNewsbeatBBCニュース番組)との対話で、開発者たちが「日本とその文化を正しく描写することに重点を置き、真正性を重視した」と述べています

プロジェクトを始めた時から初日から歴史家と一緒に取り組んでいました」と彼は言います

また、チームは武器専門家にも相談し、日本旅行してゲームに登場する風景場所雰囲気を掴んだとのことです。

Africansamurai: The enduringlegacy of a blackwarrior in feudalJapanCNN

When feudalJapan’smost powerfulwarlord NobunagaOda met Yasuke, a black slave-turned-retainer, in 1581, he believed themanwas agod.

Oda had never seen an African before. Andlike the locals inJapan’s then-capital ofKyoto, hewas awedby Yasuke’s height, build andskintone, according to Thomas Lockley, the author of “AfricanSamurai: TheTrueStory of Yasuke, a Legendary BlackWarrior in FeudalJapan.”

“When Yasukegot toKyoto (with Jesuit missionaries), therewas a massiveriot. People wanted to seehim and be inhis presence,” says Lockley,who spentnine years researching and writing thebook, whichwas publishedlast month.

Oda believed Yasuke to be either a guardian demon or “Daikokuten,” agod of prosperity usually representedby black statues in temples. He tried torub the pigment from Yasuke’sskin, believingitwas blackink.Once convinced Yasukewas real, he immediately threw afeast inhis honor, says Lockley.

 

1581年、戦国時代日本の最も強力な戦国大名である織田信長が、奴隷から家臣となった黒人ヤスケに出会った時、信長ヤスケを神だと信じました。

アフリカン・サムライ戦国時代日本伝説黒人武士ヤスケの真実物語」の著者トーマスロックリーによると、信長はそれまでアフリカ人を見たことがありませんでした。そして、当時の都であった京都地元民と同様に、ヤスケの身長、体格、肌の色に畏敬の念を抱いたそうです。

ヤスケが(イエズス会宣教師とともに)京都に到着した時、大規模な騒動が起きました。人々はヤスケを見たがり、彼の存在を身近に感じたがりました」と、9年の歳月をかけて研究執筆した先月出版されたこの本について、ロックリーは語ります

信長ヤスケを守護の鬼か、通常寺院で黒い像で表される繁栄の神「大黒天」のどちらかだと信じていました。信長ヤスケの肌の色素を擦り取ろうとし、それが黒インクだと考えていました。ヤスケが本物だと確信すると、すぐに彼の名誉を称える宴を開いたとロックリーは述べています

 

https://edition.cnn.com/2019/05/19/asia/black-samurai-yasuke-africa-japan-intl/index.html

 

 

ゲームメディアプラットフォームの紹介文だともっとひどい

最近も IGNJapan 使って煽り散らかしhttps://youtu.be/keiDRORg9hc

ここまでやるなら、ゲーム規制不要!!あらゆる規制に反対する!!と表明したらよかったのでは?って思うが、

なぜか日本版だけ日本人の首ホームラン出来るのが禁止されているの突っ込まないんですよね。Roninゴア表現あるのになぜでしょうね?

あと日本人非武装市民ペナルティ無し攻撃できるけど白人キャラ攻撃できないこともツッコミなし。NPCだろうが攻撃できるゲームはいくらでもあるんですけど

中途半端なところで自由度の追求を妥協するのですね

Itwas surprisingly gory,like the decapitations,you couldget coated inblood. How vitalis that to theassassin’sfantasy?
斬首シーンなどでは、予想外に残虐で、血まみれになることもありますね。これはアサシンファンタジーにとってどれほど重要なのでしょうか?)

 

Ithink it’s not anassassin thing,it’s aJapan thing in ourcase. So lookingatdeathwas a day-to-day occurrence in that period, and the waymost people died inJapan during thattimeisclean decapitations.

So we didn’t want toshyaway fromit, althoughyou can turn off theviolence ifyou want. There’s options forit.You can turn off theblood,you can turn off the dismemberment and stuff. Soit’smore trying to be faithful to thewaraspect ofJapanat that period.Deathwas acommon thing and decapitationwas not a strange sight inJapan.

 

私たち場合、これはアサシンに関することというよりも、日本に関することだと考えています。当時の日本では、死を目にすることは日常的なことでした。そしてその時代日本で多くの人々が死んでいった方法は、きれいな斬首でした。

ですので、私たちはそれを避けようとはしませんでした。ただし、望めば暴力表現オフにすることもできます。そのためのオプションがあります。血の表現オフにしたり、切断などの表現オフにしたりすることができます。これは、むしろその時代日本戦争の側面に忠実であろうとする試みなのです。死は日常的なことであり、斬首日本では珍しい光景ではありませんでした。

https://videogames.si.com/features/assassins-creed-shadows-interview

 

 

 

⭐️神社破壊御神体破壊ほか人種差別シュミレーターツッコミが止まらないが、文字読めない増田と会話になる気がしないので⭐️

 

こっちなら付き合うぞ 

ローカルテキスト画像生成のモデル動かしてみようをそのうち書こうと思うけど、Windowsアーキテクチャ簡単説明欲しい?

コア分離あたり。ほかにも欲しいのがあれば書いとくけど

というか、UbuntuUbuntu 騒いでる子がいるが、そもそもPCにWin11/Win10入ってるか?

WindowsDockerDesktopバックエンドWSL2Ubuntu の予定。なお、YouTube に構築動画無限にあるぞ)

anond:20250217161449anond:20250217161502

Permalink |記事への反応(1) | 16:43

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

anond:20250217032853

英語で「ヤギ(goat)」と言われている場合、それはおそらく「G.O.A.T.」の略語のことだね。これは "Greatest ofAllTime"(史上最高) の意味で、スポーツ選手アーティストキャラクターなどを大絶賛するときに使われるスラングだよ。

例えば、

「This characteris the GOAT!」 → 「このキャラは史上最高!」

「He's the GOAT of this series.」 → 「このシリーズの中で彼が一番すごい!」

最近アニメ漫画キャラに対してもよく使われるようになってきたから、褒め言葉として受け取ってOKだよ!

Permalink |記事への反応(0) | 04:01

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

anond:20250217032556

フィルタ回路?

>(4)ノイズ対策

フィルタ回路を追加し、雷や外部ノイズによる誤信号の混入を低減。

フィルタ回路とは何ですか?

1.フィルタ回路とは?

フィルタ回路は、不要ノイズ高周波低周波干渉)を除去し、必要信号だけを通す回路 です。

電信通信においては、雷、誘導ノイズ地磁気変動などによる不要電流カット する役割を果たしました。

2.ノイズの種類と影響

(1) 雷(サージノイズ

雷の影響で強い電圧変動が発生し、電信線に一瞬大きな電流流れる

これがモールス符号の「短点(・)」や「長点(―)」に誤認される可能性がある。

(2) 他の電信線との干渉クロストーク

複数電信線が並行して走っていると、お互いの信号干渉することがある。

これにより、「H」を送信したつもりが「I」に誤認されるなどのエラーが発生。

(3)誘導電流(電磁ノイズ

近くに高電圧電線があると、電磁誘導によって不要電流が発生 し、電信信号乱れる

3.フィルタ回路の仕組み

フィルタ回路には**「特定周波数帯の信号だけを通し、それ以外を遮断する」** という働きがあります

これにより、ノイズを除去し、純粋電信信号だけを伝送することが可能になります

(1) ローパスフィルタ(低域通過フィルタ

一定以上の周波数カットし、低周波信号モールス信号)だけを通す。

これにより、高周波ノイズ(雷や誘導電流)が影響しにくくなる。

(2)ハイパスフィルタ(高域通過フィルタ

低周波ノイズ地磁気変動など)をカットし、必要信号だけを通す。

例えば、低い電圧の誤信号地磁気の変化による微弱な電流)を防ぐ。

(3)バンドパスフィルタ(帯域通過フィルタ

モールス信号周波数帯域(例:300Hz~800Hz)のみを通し、それより高すぎる or 低すぎる信号カット

必要範囲信号のみ通すため、誤信号の発生率が大幅に減少。


4.電信での実装方法

フィルタ回路は、次のように電信システムに組み込まれました。

(1) 受信側にフィルタ回路を追加

モールス電信の受信機の前にフィルタを挿入し、ノイズを除去してから信号を受信する。これにより、オペレーター不要ノイズを聞かずに済む。

(2)グランド(接地)回路の強化

電信線の片側を地面に接続し、雷や外部ノイズを地面に逃がす「避雷回路」 を導入。雷が落ちた際、フィルタを通じてノイズグラウンドに逃し、受信機が誤動作しないようにした。

(3)ツイストペア線の導入

電信線を「ツイストペア(2本の導線をねじる)」構造にすることで、電磁ノイズの影響を減らす。これにより、隣の電信から干渉クロストーク)が大幅に軽減。


5.現代への応用

フィルタ回路の技術は、現在通信技術にも応用されています

技術説明

電話回線ノイズフィルタアナログ電話回線では、低周波ノイズカットするフィルタが使われる。

インターネットルーター高周波信号だけを通すフィルタを搭載し、データ通信信号品質を向上。

Wi-Fiバンドフィルタ必要周波数(2.4GHz, 5GHz)だけを通すことで、干渉を防ぐ。

なぜねじる?

電信線を「ツイストペア(2本の導線をねじる)」構造にすることで、電磁ノイズの影響を減らす。

なんでねじるだけでそのようなことが可能なのですか?


ツイストペア線Twisted Pair)の仕組みとノイズ低減の原理

電信線を「ツイストペア(2本の導線をねじる)」構造にすることで、電磁ノイズの影響を減らすことができます

これは、電磁誘導干渉原理を利用した技術で、現在LANケーブル電話回線にも応用されています

1. なぜツイストペアノイズを減らせるのか?

ツイストペア線では、2本の導線をねじることで、外部ノイズの影響を打ち消す効果があります

(1) 外部ノイズの影響を平均化

例えば、電信線の周囲に**外部ノイズ源(電磁波、雷、他の電線の影響)**があるとします。

2本の導線が平行に配置されている場合、片方の導線だけに強くノイズが影響する可能性がある。

しかし、導線がねじられていると、外部ノイズの影響が導線全体で均等になり、結果として平均化される。

(図示:外部ノイズが発生する例)

平行な電線: 外部ノイズが不均等に影響  ───────────  ←ノイズ(強い影響)  ───────────  ←ノイズ(弱い影響)
ツイストペア線:ノイズが交互に影響し、平均化\/\/\/\/\/\/\/  ←ノイズ(平均化)/\/\/\/\/\/\/\

(2)電磁誘導の打ち消し

電線流れる電流は、周囲に**磁場電磁波)**を発生させる。

ツイストペアでは、隣接する部分で磁場の向きが逆になるため、互いに打ち消し合い、ノイズが発生しにくくなる。

ワンタイムパッドってなに?

>(2)乱数表を用いた暗号化

乱数表を使ってモールス符号を変換し、意味を隠す方法が開発された(ワンタイムパッド方式の先駆け)。

ここを詳しく教えてください

モールス電信では、盗聴のリスクを防ぐために暗号化技術が発展しました。その中でも、乱数表を利用した暗号化は、後に「ワンタイムパッド(One-TimePad)」として発展する重要技術の先駆けでした。

1.乱数表を用いた暗号化の仕組み

乱数表を使った暗号化は、送信する内容を事前に用意したランダムな数列と組み合わせて変換する方法です。

これは、一度しか使えない乱数を使うことで、解読がほぼ不可能になるという特徴があります

(1)暗号化の手順

1.送信するメッセージを用意(例:「HELLO」)

2.事前に用意した乱数表を使う

例えば、「HELLO」に対して「37492」という乱数を割り当てる。

3.乱数メッセージを加算して符号

「H(8)+3 =11」、「E(5)+7 =12」、「L(12)+4 = 16」……

これを「1112 16 16 25」として送信

4.受信者は同じ乱数表を持っており、復号する

11-3 = 8(H)」、「12-7 = 5(E)」……として元のメッセージ復元

2. 具体的な暗号化の例

(1)乱数表の例

文字: A B C D E F G H I J K L M

乱数値: 3 7 4 9 2 5 8 3 6 1 0 4 7

文字: N O P Q R S T U V W X Y Z

乱数値: 2 5 3 9 1 4 7 8 6 2 3 5 0

(2)送信するメッセージ

HELLO

(3)乱数適用して変換

H(8)+ 3 =11

E(5)+ 7 =12

L(12)+ 4 = 16

L(12)+ 4 = 16

O(15)+ 5 =20

送信される暗号文は:

1112 16 1620

3.乱数表方式メリット

(1) 非常に強力な暗号化

事前に用意された 完全にランダムな数列 を使うため、乱数表を持っていない第三者が解読することは不可能

暗号文のパターン存在しないため、頻度分析による解読ができない。

(2) 一度しか使えない(ワンタイムパッド)

同じ乱数表を繰り返し使用すると解読されるリスク高まるため、使い捨てにするのが基本。

「ワンタイムパッド(One-TimePad)」の基礎になった技術

(3) 盗聴対策

たとえモールス符号が傍受されても、受信者が持つ乱数表なしでは意味を解読できない。

4.乱数表方式デメリット

(1) 事前に乱数表を共有する必要がある

送信者と受信者が 同じ乱数表を持っていないと通信できない。乱数表安全に配布する必要があり、これ自体が盗まれリスクがある。

(2) 一度しか使えない

同じ乱数表を何度も使うとパターンが発生し、解読される可能性がある。通信ごとに新しい乱数表を準備する必要がある。

5.歴史的な応用

(1)軍事通信19世紀末~20世紀)

軍隊では、電信の盗聴を防ぐために乱数表暗号採用特に第一次世界大戦第二次世界大戦では、機密電報暗号化に利用された。

(2) ワンタイムパッド(One-TimePad)の確立

乱数表暗号アイデアは、後に「ワンタイムパッド暗号」として正式確立。これは理論上、絶対に解読不可能暗号方式であり、現在でも**超機密通信政府・軍・外交通信)**に使われている。

6.現代への影響

乱数表を用いた暗号化は、以下の技術に発展しました:

技術説明

ワンタイムパッド(One-TimePad) 完全に安全暗号方式数学的に解読不可能

暗号鍵の生成技術コンピュータでの乱数生成に応用

現代のエンドツーエンド暗号通信メッセージごとに新しい暗号キーを使う発想

この仕組みについて、さらに詳しく知りたい部分(例えば乱数表の作り方、実際の軍事暗号の事例、現代暗号技術との関係)があれば、ぜひ質問してください!

どの乱数表つかうの?

乱数表を事前に共有するのは分かったのですが、送信者がどの乱数表を使ったのか分からないので受信者もどの乱数表を使えばいいのか分からなくないですか?

乱数表を事前に共有している場合送信者と受信者はどの乱数表を使うのか?

乱数表を使った暗号通信では、送信者と受信者が同じ乱数表を選んで使う必要があります

これを実現するために、以下の方法が考案されました。

1.乱数表管理方法

送信者と受信者がどの乱数表を使うかを決める方法には、次のような方法があります

(1) 事前に順番を決めておく

乱数表リスト」**を事前に作成し、「1番目の乱数表 → 2番目の乱数表 → 3番目の乱数表」という順番で使用する。

送信者も受信者も、現在通信で 何番目の乱数表を使うのかを把握しておけば、同じものを使える。

1.乱数表A(2024/02/17用)

2.乱数表B(2024/02/18用)

3.乱数表C(2024/02/19用)

2月17日送信する場合乱数表A を使用

2月18日送信する場合乱数表B を使用

送信者と受信者が 同じスケジュールに従って進めば、どの乱数表を使うべきか分かる。

(2)メッセージの中に乱数表識別番号を埋め込む

暗号文の先頭や末尾に、乱数表識別番号を入れておく。

信者識別番号を見て、対応する乱数表を使って復号する。

例(識別番号方式

暗号文:「12-48-93-55-02 (ID:23)」

送信者が乱数表ID:23」を使った場合、受信者は 「乱数表23」を選んで復号する。

(3) ワンタイムパッドの冊子を使用

事前に物理的な冊子を作成し、ページ番号を基準使用

例えば、通信のたびに1ページずつ破棄しながら進むことで、送信者と受信者が同期できる。

1ページ目:乱数表A(1回目の通信

2ページ目:乱数表B(2回目の通信

3ページ目:乱数表C(3回目の通信

使用したページは破棄することで、再利用を防ぐ(安全性が向上)。

(4) 日時を基準にする

例えば「2024年2月17日」のメッセージには、事前に決めた「2024/02/17用の乱数表」を使用

信者も同じルールで進めば、乱数表自動的に同期する。

2月17日乱数表 A

2月18日乱数表 B

2月19日乱数表 C

送信者と受信者カレンダーを共有していれば、追加の情報なしで同期が可能


(5)数字放送ナンバーズステーション)の活用

スパイ軍事通信では、「数字放送」と呼ばれる短波ラジオ放送を利用し、乱数表識別情報を事前に送る方式が使われた」。

ラジオで**「本日キーは56」と送れば、受信者は「乱数表56」を使用する**ことができる。

2.乱数表管理安全

一度使用した乱数表は必ず破棄し、再利用しない(ワンタイムパッド方式)。

乱数表が盗まれると危険なので、軍事スパイ通信では使用後に物理的に燃やす(焼却処分) こともあった。

3. まとめ

送信者と受信者が同じ乱数表を選ぶ方法

事前に順番を決めておく(1回目の通信乱数表A、2回目→乱数表B)

メッセージ内に乱数表識別番号を含める(例:「ID:23」を記載

ワンタイムパッドの冊子を作り、ページ番号順に使う

日付ごとに対応する乱数表を使う(例:2024/02/17乱数表A)

ナンバーズステーションのような方法で、事前に識別情報を伝える

識別認証コードってなに?

>3.通信改ざん対策

>(1)送信者の識別

>各電報には、**送信元の情報識別コード)**を付加し、なりすましを防ぐ仕組みが取られた。例:軍の電信では、送信者の認証コードを含めることで、偽のメッセージ排除

これはどういうことですか?

通信改ざん対策:(1)送信者の識別

電信通信では、悪意のある第三者が偽のメッセージ送信し、受信者を騙すリスクがありました。

これを防ぐために、**送信者が本物であることを証明する仕組み(識別コード認証コード)**が導入されました。

1. なぜ送信者の識別必要なのか?

(1)なりすまし攻撃リスク

敵国やスパイが偽の軍事命令を送る可能性があった。例えば、**「本日午後3時に攻撃を開始せよ」**という偽の命令を送れば、相手を混乱させることができる。

(2) 本物の送信者を識別する必要

送信者が「本物」であることを確認しないと、受信者メッセージが信頼できるかどうか判断できない。そのため、送信者の識別情報認証コード)を追加し、受信者確認できる仕組みが作られた。

2.送信識別方法

送信者の識別には、いくつかの手法が用いられました。

(1) 固有の識別コード付与

送信者ごとに 「ユニーク識別コード」 を設定し、電報最後に付加。受信者識別コードをチェックし、本物の送信であることを確認

📌 例(軍事電信識別コード

ATTACKATDAWN. [CODE: XJ-472]

「XJ-472」が正しい識別コードなら、本物のメッセージ判断

偽の電信を送る者は、正しい識別コードを知らないため、識別される。

(2)送信者の署名シグネチャー

送信者ごとに 決められた特定の「符号モールス符号パターン)」を入れる ことで、なりすましを防ぐ。

これは現代の「電子署名」のような仕組み。

MESSAGE: MEETATPOINT B

SIGNATURE: -.. .- ... .... (DASH)

送信者のPermalink |記事への反応(2) | 03:26

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

ChatGPT 4o先生、まじ先生

先生何でも知ってるな

電気通信が登場するより前の通信歴史

今日通信歴史について学びたいです、電気通信が登場する以前の通信歴史についてお教えてください

高卒おじさんでも分かるように説明してね

1.古代通信手段

(1)口伝(くでん)と使者 (2)狩猟戦争における合図 (3)狼煙のろし

2.古代文明の文字による通信

(1)楔形文字メソポタミア)・ヒエログリフエジプト) (2)郵便制度の発展

3.中世通信手段

(1)紀元5世紀15世紀 (2) 烽火(ほうか)・のろし (3)飛脚制度日本

4.近世(16~18世紀

(1)印刷技術新聞 (2)光学通信(腕木通信

電気通信以降の通信歴史

次に電気通信が登場以後の通信歴史についてお教えてください

1.電信発明19世紀前半)

(1)モールス電信(1830~1840年代)

(2) 海底電信ケーブル(1858年

2.電話発明19世紀後半)

(1)グラハム・ベル電話1876年

(2) 交換機の導入

3.無線通信の登場(19世紀末~20世紀初頭)

(1)マルコーニと無線電信1895年

グリエルモ・マルコーニ無線通信ラジオ通信)の実験成功

1901年大西洋横断無線通信を達成し、船舶遠距離通信活躍

(2)AMFMラジオの発展(1920年代~)

1920年代AMラジオ放送が開始され、大衆向けの放送メディアとして普及。

1933年FMラジオ周波数変調)が登場し、音質が向上。

4.テレビ人工衛星20世紀中盤)

(1)テレビ放送の開始(192030年代

(2)人工衛星通信の発展(1960年代~)

5.コンピュータインターネット誕生20世紀後半)

(1)コンピュータネットワークの発展

(2)インターネット誕生(1980~90年代

(3)携帯電話の普及(1990年代~)

6.現代通信技術21世紀~)

(1)スマートフォンの普及(2010年代~)

(2) 5G・6G通信2020年代~)

(3)衛星インターネット宇宙通信

腕木通信

腕木通信の仕組みについて教えてください

1. 基本構造

腕木通信塔は以下の要素で構成されます

通信塔(セマフォア塔) 高い場所に建てられ、見晴らしの良い地点に設置される。直線上に複数の塔が並び、情報リレー方式で伝える。

腕木(アーム)一般的には2本または3本の可動式の木製の腕。腕の角度を変えることで、異なる文字数字表現する。

制御機構 塔の内部には腕木を動かすためのハンドルロープがあり、通信員が操作する。

2.通信の流れ

(1)情報符号

腕木通信では、腕木の角度を組み合わせてアルファベット数字を表す符号が決められていました。

例: ある位置の角度が「A」、別の角度が「B」を意味する。組み合わせることで単語文章を伝達。

(2) 視認と伝達

信者通信員)が塔の上で腕木を特定の角度にセットする。隣の通信塔の通信員が望遠鏡でその信号確認する。確認した通信員が同じ符号自分の塔で再現する。これを繰り返し、情報が数十~数百km先までリレー方式で送られる。

3. 腕木通信の特徴

(1) 速さ

馬や飛脚より圧倒的に速く、良好な天候なら数百km先まで数分~数時間で伝達できた。例:フランスでは、パリリール間(約230km)を約3分通信可能だった。

(2) 天候の影響

晴天時は遠くまで見えるため有効だったが、霧・雨・夜間は利用できなかった。これが電信発明へとつながる大きな要因となった。

(3)軍事行政利用

フランスではナポレオン戦争(1803-1815年)の際、軍事通信活用された。ヨーロッパ各国でも行政軍事目的で導入。

腕木通信の仕組みについてさらに知りたいです

例えばHELLOという言葉送信するにはどのようにするのですか?

アルファベット数字を表すために、腕木の角度を組み合わせた符号表(コードブック)が用意されていました。

ここでは、腕木通信で「HELLO」を送る具体的な手順を説明します。

1. 腕木通信の基本構造

腕木通信塔は以下の要素で構成されます

腕木(アーム):通常、2本または3本の可動アームが使われる。

制御機構:塔の中の操作員がロープや滑車でアームを動かす。

符号表(コードブック):各アルファベット数字特定のアームの角度が割り当てられている。

例:腕木の角度とアルファベット対応表(仮)

A =10° / 30°

B =20° / 40°

C = 30° / 50°

...

H = 80° /12

E = 50° / 90°

L = 70° /11

O = 90° / 130°

2. 「HELLO」を送る手順

腕木通信は 1文字ずつ順番に送信 し、隣の塔がそれを読み取り、次の塔に伝えるリレー方式情報を伝達します。

(1) Hを送信通信塔のオペレーターが腕木をHに対応する角度(80° /120°)に設定。隣の塔の通信士が望遠鏡確認し、同じ符号再現

(2) Eを送信 次に、腕木をEの角度(50° / 90°)に変更。これを隣の塔へリレー

(3) Lを送信(2回) Lの符号を作り、2回送信。

(4) Oを送信最後に、Oの符号(90° / 130°)を送る。

3. 実際の腕木通信での改善

略語コード表の活用

文字ごとに送ると時間がかかるため、短縮コード(例:「HLO」で「HELLO」とする)を使うこともあった。軍事通信では暗号化された符号使用

エラーチェック

送信ミスを防ぐために「確認信号」を送ることがあった。受信者が「正しく受信した」ことを示す信号を返す方式採用

数値や記号送信

単なるアルファベットだけでなく、「数字」「特別記号」も符号表で定義

10° / 30°ってなに?

A =10° / 30°

とはどういう意味なのですか?

10度のこと?30度のこと?


「A =10° / 30°」という表記は、腕木(アーム)が複数ある場合に、それぞれの角度を指定する方式です。

通常、腕木通信には2本または3本の可動アームがあり、それぞれのアームを特定の角度にセットすることで、1つの文字数字表現します。

例えば、2本の腕木(上側と下側)がある場合

「A =10° / 30°」は、次のように解釈できます

上のアーム:10° 下のアーム:30°

この2つの角度の組み合わせで「A」を表す。

確認信号ってなに?

送信ミスを防ぐために「確認信号」を送ることがあった。

>受信者が「正しく受信した」ことを示す信号を返す方式採用

これはどのような仕組みですか?

一般的確認手順として、次のような方法が考えられます

1.送信者が「A」送信

腕木を「A」対応する10° / 30° の位置にセットし、隣の塔に見せる。

2.受信者「A」を受信

望遠鏡で腕木の角度を確認し、自分符号表と照合する。

もし「A」だと正しく認識できた場合確認信号を送る。

3.受信者確認信号送信

確認信号(例:「了解」を示す特定の腕木角度、または短い「OK信号)を送信する。

例えば「50° / 90°」のように、「受信しました」の意味を持つ角度が設定される。

4.送信者が確認信号を受信

信者から確認信号を見て、正しく受信されたことを確認 する。

正しく受信された場合、次の文字(Bなど)を送信する。

もし確認信号が来ない場合、または誤りを示す信号が来た場合、もう一度「A」送信し直す。

腕木通信には、以下のようなエラーチェックの方法も考案されました:

(1) 再送要求

信者符号を読み取れなかった場合、「もう一度送ってください」という特定信号リクエスト信号)を送る。

例:「不明瞭」や「再送」を示す角度(例:60° /120°)を使用

(2)確認の二重チェック

信者だけでなく、次の塔が再び「A」を送ることで、送信者が正しく伝わったことを確認できる。

これにより、1つの塔で間違いがあっても、別の塔で補正可能

電磁電信

次にサミュエルモールス(Samuel Morse)の電磁電信機の仕組みを教えてください

モールス電信機は、次の要素で構成されています

(1)送信側(キー

電鍵(モールスキー) 手動のスイッチで、押すと電流流れる。押す時間の長短で「短点(・)」や「長点(―)」を作る。

(2)通信

電線単線または複数線)送信機と受信機をつなぐ導線。初期の電信機は1本の電線と地面(アース)を回路として利用。

(3) 受信側(電磁石スタイラス

磁石

送信側でスイッチが押されると、電流が流れて磁場が発生。電磁石作動し、紙に記録する装置が動く。記録装置スタイラス紙テープスタイラス(針) が上下に動き、紙テープに「短点(・)」や「長点(―)」を記録。初期は音ではなく、紙テープに記録する方式が使われた。

>電磁石作動し、紙に記録する装置が動く。

この仕組みについて詳細に説明してもらえます

モールス電信機の受信機は、以下の主要な部品構成されています

(1) 電磁石

送信者が電鍵(モールスキー)を押すと、電流が流れ、受信側の電磁石電流が到達。電磁石が磁力を発生し、アームを引き寄せる。

(2) アーム(振り子状のレバー

磁石の磁力によってアームが動く(電流が流れた瞬間に引き寄せられる)。電流が切れると、バネの力でアームが元の位置に戻る。

(3)スタイラス(記録針)

アームの先端にはスタイラス(記録針) が付いている。アームが動くことで、スタイラス紙テープ接触し、点や線を刻む。

(4) 紙送り装置

受信機には ロール状の紙テープ がセットされており、一定の速度で送られる。紙テープ一定の速度で進むことで、信号が「短点(・)」や「長点(―)」の形で記録される。

記録の流れ

(1) 短点(・)の記録

送信者が電鍵を短く押す(例:0.1秒)。受信機の電磁石が一瞬作動し、アームが紙に軽く接触。紙に小さな点が刻まれる(・)。電流が切れると、バネの力でアームが元の位置に戻る。

(2) 長点(―)の記録

送信者が電鍵を長く押す(例:0.3秒)。受信機の電磁石が長い間作動し、アームが長時間紙に押し付けられる。紙に長い線(―)が刻まれる。電流が切れると、バネの力でアームが元の位置に戻る。

(3) スペース(間隔)

電鍵を押さな時間が長いと、記録装置には何も刻まれず、文字区切り生まれる。一定時間(例:3単位)何も信号がなければ、単語区切りとみなされる。

音響受信への進化

初期のモールス電信では、紙テープに記録された符号を手作業で解読していた。

しかし、受信機のアームが動くと「カチッ」という音がすることに気づきオペレーターが耳で直接モールス符号を聞き取る方式サウンドレシーバー方式)が生まれた。

これにより、紙に記録しなくてもリアルタイムメッセージを受信できるようになった。

電流届かなくない?

電線電流を流す仕組みを聞いた限り距離制限されそうに思えます

これについて詳しく教えてください

モールス電信機は電流電線に流して情報を伝えるため、通信距離はいくつかの制限がありました。特に、長距離になると電流が弱まり信号が減衰(減少)するという問題がありました。

ここでは、電信通信距離制限と、それを克服するための技術について詳しく解説します。

距離電信通信において、電流の減衰(弱まる)原因として次のような要因がありました。

(1)電気抵抗

電線の長さが長くなると、電気抵抗電流の流れを妨げる力)が増えるため、電流が弱まる。銅や鉄などの導線を使用していたが、特に鉄線は抵抗が大きく、距離が長くなると信号が伝わりにくくなる。

(2)電流漏れ(地面への放電

19世紀電信では、片側の導線+地面を電流の経路として使用単線電信方式)していた。しかし、湿気や土壌の違いによって電流が地面に漏れ信号が弱くなることがあった。

(3)誘導と外部ノイズ

近くに他の電信線があると、電磁誘導によって信号干渉することがあった。雷や電磁気の影響によって信号乱れることもあった。

こうした問題解決するために、いくつかの技術が導入されました。

(1)中継局リレー

リレー(中継器)」を使って信号を増幅する方法発明された。1835年、ジョゼフ・ヘンリーが電磁リレーを開発。リレーは、受信した信号を増幅して再送信することで、長距離通信可能にした。例えば、100kmごとにリレーを設置すれば、電流の減衰を防ぎ、信号を遠くまで伝えられた。

(2) 高電圧使用

初期の電信では低電圧(数V程度)だったが、より高い電圧(数十V~100V)を使うことで信号を強くし、距離を延ばした。ただし、高電圧電線の絶縁性を高める必要があるため、ゴムガラスを使った絶縁技術が発展した。

(3) 改良された電線(銅線の採用

初期の電信では鉄線が多く使われていたが、鉄は抵抗が高いため、導電率の高い銅線が採用されるようになった。銅線の採用により、長距離でも電流の減衰が少なくなり、信号が安定。

(4)海底ケーブル技術

距離の海底電信ケーブルでは、さら電流漏れを防ぐ工夫が必要だった。1858年最初大西洋横断海底ケーブルが敷設されたが、当初は絶縁技術が未熟で、短期間で故障1866年、改良された絶縁材(ガタパーチャ樹脂)を使用したケーブル成功し、長距離通信可能になった。


実際の通信距離進化

時代通信距離技術進化

1844年 64kmワシントンD.C. -ボルチモア) 初期の電信

1861年 約3,000kmアメリカ大陸横断電信リレー技術の発展

1866年 約4,000km大西洋横断海底ケーブル) 絶縁技術増幅器進化

1900年 数万kmグローバル電信網) 高電圧、改良ケーブル無線通信の併用

中継局リレー)ってなに?

中継局リレー)の仕組みを教えてください


電信通信において、距離が長くなると電流が減衰し、信号が弱くなる問題が発生しました。この問題解決するために開発されたのが 「リレー(中継器)」 です。

リレーは、弱まった電流を利用して新しい電流を作り、信号を増幅して次の区間へ送る装置 です。ここでは、リレーの仕組みを詳しく説明します。


1.リレーの基本構造

リレーは以下の主要な部品構成されています

(1) 電磁石

入力から微弱な電流流れると、電磁石作動 する。これにより、リレー内部のスイッチ(接点)がONになる。

(2)リレー接点(スイッチ

磁石の磁力でスイッチが閉じる(ON)と、新たな強い電流流れる。つまり、弱い信号トリガーとして、新しい電流を発生させる。

(3) 新しい電源

リレーPermalink |記事への反応(1) | 03:22

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2025-02-14

GoogleマップタイムラインjsonKML

>アプリ内のデータバックアップしたのを自分ダウンロードしてテキスト化する方法いかなあ/できたわ。設定→位置タイムラインタイムラインエクスポートjson可能。あとは誰かが処理系を作るだけだ!

https://b.hatena.ne.jp/entry/4766225990155446401/comment/punychan

書く場所を思いつかなかったのでこちらに投下。Python

これを使えばXXXX-XX-XX.kml形式で日付別のタイムラインデータを出力できる(ChatGPT製)。

KMLファイルGoogle Earth Proなどで開くことが可能で、ビジュアルとして行動履歴を見ることができる。

ただ、以前GoogleMapsタイムラインが吐いていたKMLではPlacemarkという項目に直接建物名などが書かれていたが、現在出力されているjsonではplaceIdというものに変更されていて具体的な名前がわからない。

placeIdを実際の建物名などに変換するにはGoogle Maps API の Place DetailsAPIを使うしかないようだが、膨大なリクエスト(有料)をしなければならず非現実的

もともと欧州プライバシー関係規制のせいでGoogleサーバ上でのタイムライン履歴が行われなくなったのが今回の問題の起点。

ユーザー自由尊重するなら、個人が行動履歴自己管理する自由ももっと尊重してもらいたいものだな、と思った。


importjson

importos

fromxml.etree.ElementTree import Element, SubElement, tostring

fromxml.dom.minidom import parseString

#JSONファイルの読み込み

withopen("タイムライン.json", "r", encoding="utf-8")as f:

data =json.load(f)

# 出力フォルダ作成

output_folder = "kml_output"

os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)

# `semanticSegments` に移動データが含まれている

if "semanticSegments" in data:

date_segments = {} # 日付ごとにデータをまとめる辞書

for segment in data["semanticSegments"]:

# `startTime`から日付部分(YYYY-MM-DD)を抽出

if "startTime" in segment:

date = segment["startTime"].split("T")[0]

# 日付ごとのリスト作成

ifdate not indate_segments:

date_segments[date] = []

date_segments[date].append(segment)

# 日付ごとにKMLファイル作成

fordate, segments indate_segments.items():

kml = Element("kml",xmlns="http://www.opengis.net/kml/2.2")

document = SubElement(kml, "Document")

for segment in segments:

if "timelinePath" in segment:

forpoint in segment["timelinePath"]:

coords =point["point"].replace("°", "") # 度記号を削除

time =point.get("time", "UnknownTime")

# Placemarkを作成

placemark = SubElement(document, "Placemark")

#タイムスタンプ

timestamp = SubElement(placemark, "TimeStamp")

when = SubElement(timestamp, "when")

when.text =time

# 座標

point_element = SubElement(placemark, "Point")

coordinates = SubElement(point_element, "coordinates")

lat, lon = coords.split(", ")

coordinates.text = f"{lon},{lat},0" #KML形式: lon,lat,alt

#KMLデータフォーマット

kml_str = tostring(kml, encoding="utf-8")

formatted_kml = parseString(kml_str).toprettyxml(indent=" ")

#KMLファイルに保存

kml_filename =os.path.join(output_folder, f"{date}.kml")

withopen(kml_filename, "w", encoding="utf-8")as f:

f.write(formatted_kml)

print(f"KMLファイルを出力しました: {kml_filename}")

Permalink |記事への反応(0) | 15:01

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2025-02-11

大切な曲が増えた日

※この記事投稿日中に開催されている

UNISON SQUARE GARDEN TOUR2025 "Charisma & Princess"

の公演内容及び

UNISON SQUARE GARDEN20thAnniversaryLIVE FINALE "funtime tribute"

の内容に触れております



正直Twitter(現X)とかにでもツラツラ書いてたらいい感想だし、自分自身特にツアーネタバレを嫌がる人間なので極力SNSセトリバレしないように回避してきたからこそあまり気にしなかったんですが、本当に曲については一切触れてなくて(M8が良かった!みたいな書き方ばっかり)ビックリしたので、匿名なら多少ライブの内容に触れてええやろ前置きも書いたしという気分で自分語りを。



きっかけは昨年末funtime tributeという、ユニゾン20周年記念イヤーラストに行われたライブ。そこで整理番号20番台とかいうどえらいチケットを当ててしまった。

インテックス大阪の広い会場で2〜30番目に入場でき、最前列で様々なアーティストライブトークを堪能できたあり得ないことだらけのライブでトリに出てきたユニゾン

トリビュートライブということでゲストアーティストユニゾンの曲をカバーしつつライブを行っていたのですが、ユニゾンのターンになると「本家!」とコールして今までカバーされてきた曲を全曲やるというアクト。

その後にMCを挟み歌われたさわれない歌が、なんかあの日はすごく歌詞の一文・一言がはっきり聞き取れた気がして「あぁ、これからもこのバンドに救われ続けるんだろうなぁ」と涙腺が緩んだ後に聴こえたドラムで完全に泣き崩れました。

シャンデリア・ワルツ

個人的にもずっとユニゾンの中ですごく好きな曲で、ライブでも盛り上がるしユニゾン体現してるようにも感じる一曲(ライブ中の田淵の動きっぷりとかも含めて)

今まで何度も聴いてきたし、ライブでも観てきてブチ上がり曲だったはずなのに、その日は何故か腕上げたりコールしたりする余裕なんて全く無くて、1番Bメロぐらいまでは「泣いてる余裕なんかない!しっかりライブ観ないと!」みたいな理性があったんですがもう涙が全く止まらなくて、なんならちょい呼吸しんどくなってたような記憶すらある。柵にもたれたり倒れたりすることはなかったですが。

そこまで来ると幻想が見えるんですよね。

田淵ってこの曲のサビでは「ハローグッバイ」とコーラスをして、そこ以外は楽しそうに自由演技して、「ステップはこうだっけ?」って歌詞に合わせて地団駄踏みながらベース弾くみたいなのがある種お決まりみたいな感じなんですが、

あの日は涙が止まらない俺を観ながらコーラスして、必死というかそんな感じの表情だった気がするんですよね(幻想)

今までの記憶だと三〜四白眼になるぐらい目かっぴきながらコーラスしてたり、あるいはニコニコライブを全身で楽しんでいたような姿は見覚えがあったんですが、

なんか泣きじゃくってる俺見ながらライブしてない?(幻想)

って思っちゃったんですよね。そんな風に思い込んじゃったらこっちはこっちでまた涙が湧いてきて。

ぐっちゃぐちゃになりながらシャンデリア・ワルツが終わり、フルカラープログラムが始まる頃にはなんとか少し落ち着いて(というかほとんど記憶残ってない)本当に忘れられない一日になりました。



そしてつい3日前に広島で行われたライブ

ここでも整理番号40番台とかいうどえらいチケットを当ててしまい、正直こんないい思い2連続でして良いものかと一瞬思いましたが当たったもの享受していいだろうと、折角だから目の前で暴れ回る田淵を拝もうと2列目をキープ。

ユニゾンちゃんエフェクターボードの横にセトリ貼ってるんだーという新たな気付きや、動き回る田淵を間近で見て本当にこの人ライブ音楽が大好きなんだろうなーと思ったり、聴いたことないライブアレンジイントロだなーと思ったら本当にこのツアーで初披露の憂鬱プリンセスで「そりゃ分かんねーか!」と楽しんでいたライブの終盤、あの日以来Spotifyプレイリストからも消して聞かないようにしてきたドラムイントロが。

シャンデリア・ワルツ

本当に「おいバカ!!!!」って言いかけました。まだ40日ぐらいしか経ってないのに。なんでやるんすか。確かにライブ定番曲ではあるけど。

また半泣きになりながら、それでもまだあの日よりは自我が残りながら身体を揺らしていると田淵が下手側のステージギリギリまで来てお客さん一人一人を見ながら演奏

「あー、確かにこういう感じでお客さんの方まで来るの映像とかで見たなー(なんならここまででも何度も来てくれていた)」と見ているとまた幻想が。

俺の顔見て「おっ!」みたいに気付いた顔してめっちゃはにかんでくれた!?(幻想)

なんかここまで来ると「マジで気付いてもらえてる!?」という思考になってしまい本当に良くない。パフォーマンスする側のファンサは範囲攻撃

そんなこんなで今回は半泣きになりつつも前までのようにノリながらシャンデリア・ワルツを楽しみ、その後も放課後マリアージュで大興奮し(2年前のナインツアーの時は予習していなかったため実質初見)すっかり満足のワイ君。

そのブロック終わり転換中に暗転したステージ上の田淵が二言三言フロアに向けて、というか、俺に向けて何か言ってる…??

何を言ってるか分からなかった(「やった?」とか「良かった?」みたいな短い感じの口の動きだった)のでこちらも頷きながら「良かった!」と何故か口パクで返答。そのままライブは進んでいき終わったのですが、終演後横の女性からライブ中に田淵と喋ってました?」と突然声をかけられ、あぁ、もしかしたら本当に俺に向かって喋ってくれていたのか…?と。

こちらもこちらでライブが終わった直後でテンションおかしくなっており、その一言で堰を切ったように上記のな〜〜〜〜〜っがい妄想早口で捲し立ててしまい、「もしかしたら俺だって気付いて話しかけてくれたのかも」とかいうヤベー発言をする異常者になってしまいました。

でも周りのファンの方が「すごい!」「いいもん見れた!」と喜びを分かち合ってくれて、すごく温かい人に囲まれて大変幸せな一日でした。



あの日泣き崩れることしかできなかった曲を全力で楽しんでいて、そんな姿を見て「楽しかたか?」と聞いてくれたのかもしれない。

もちろんそんなことはなく、ただ目の前のお客さんに対して全力のパフォーマンス(ファンサ)をしていただけの方が真実なんだろうけど、こういう思い込みをしている・できる内が華だとも思うので都合の良いように勝手に思っておきます

荒療治のお陰でシャンデリア・ワルツは帰りの電車の中でプレイリストに戻しました。まだ流れてきたら涙を浮かべる時はたまにあるけど。

「好きな曲」とは別に「大切な曲」が増えた。そんな体験でした。





(余談)

ツアー最後アンコールでシュガビタを演奏中、確かラスサビのところで最前列のお客さんに向けてベースを弾きながら口パクで1フレーズ歌う特大ファンサをしており、前にいた子が見事に田淵に落とされてました。

泣きすぎたせいか柵とステージの間にコンタクトを落としていたらしく、終演後コンタクトを拾って「ありました!」と言って付けようとしてた時に思わず「付けへん方がええって!大丈夫か?」と柄にもなく話しかけてしまった。結局そのコンタクト付けてたけど大丈夫だろうか。裸眼属なのでその辺の匙加減は分からないが。

彼は間違いなく彼に向けられたパフォーマンスを受けているので、彼は彼で多分忘れられない一日になってるんだろうな。

Permalink |記事への反応(0) | 20:32

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2025-02-07

How to Flirton a FirstDate Without Feeling Awkward

Firstdates can be exciting and nerve-wrackingallatonce.You’re meetingsomeone new, learning about their interests, and trying to figureout if there’schemistrybetweenyou. And then there’s flirting, that delicate dance of showingsomeoneyou’re interested withoutbeing too forward or awkward.

Flirtingdoesn’t have to be a high-pressuresituation. Infact,it can bethe mostfun part ofgetting to knowsomeone. Whetheryou're meetingsomeoneonMixerDates orany other platform,the most important thingis to be genuine,staycalm, and let theconnection developnaturally.

Ifyou’ve everfoundyourself wondering how to flirton a firstdate withoutfeeling uncomfortable,you’re notalone. Everyonehas their awkwardmoments, but themoreyou understand theart of flirting, the easierit becomes. In thisarticle, we’llbreak down how to flirt in a way thatfeelsnatural, exciting,and authentic towhoyou are. So, let'sdive in and learn how tomakethe most ofyour firstdate experience—withoutoverthinkingit.


Confidence: TheFoundation of Flirting

Whenit comes to flirting, confidenceiskey. But whatdoesit really mean to be confidenton a firstdate? Confidencedoesn’t meanyouneed to be perfect, or evenoutgoing—it simply meansbeing comfortable inyour ownskin and showing upasyour authentic self.

Haveyou ever noticed how people are drawn to thosewho radiate self-assurance?It’s not aboutbragging or dominating the conversationit’s about presentingyourself with ease. Ifyoufeelgood aboutyourself,itwillnaturally show. A greatsmile,good posture, and eye contact cango a long way in making agoodfirst impression.

For instance, think about thelasttimesomeone walked into a room and immediately caughtyourattention—not because they werethe mostattractive person in the room, but because of their energy. They were confident, they were present, and theymadeyoufeelat ease. That’s the kind of confidenceyou want to projectonyourdate.

Whenyou're confident,you're not worried about saying the perfect thing. Instead,youfocuson enjoying themoment, making the other personfeel comfortable, and letting theconnection happennaturally. That’s themagic of confidence—itallowsyou to be present,fun, and,most importantly,yourself.

The Power of Subtlety

Let’s faceit—noonewants tofeellike they’rebeing “worked” or put through a game. That’swhy subtletyis such a powerfultool whenit comes to flirting.It'sall about showing interest withoutbeingover-the-top or too obvious.

Flirtingdoesn’talways mean complimentingsomeone non-stop or using cheesy pickup lines. Infact,the most successful flirtingis the kind that happens behind the scenes—subtle, playful, andlighthearted. Think about thelittlemoments,like a teasing comment about how theyalways order the same thingat a restaurant or the wayyou laughat a silly joke theymake.

Thekeyis to find a balance. Asimplesmile or a playful comment can convey interest withoutbeing too much. For example, ifyourdate tellsyou theylove hiking but theytend togetlost easily,you could saysomethinglike, “So,you’re telling meyouneed a personal guide? I couldget behind that!”It’slighthearted, humorous, andmost importantly,it keeps the conversationfun without putting too much pressureon thesituation.

By keepingit subtle,youallowyourdate tofeelat ease.Ittakes the pressure off them to be perfectand allows both ofyou to enjoy the interactionmorenaturally. Flirtingdoesn’tneed to be a performance—it’s about creating an environment where both ofyou canfeel comfortableand authentic.


Active Listening: AKey toConnection

Now,let’stalk aboutsomething incredibly important in the flirting game:active listening. When we’reon adate, we oftenget caught up in thinking about what to saynext, how we’re coming across, or if we’rebeing interesting enough. But the best way tomake animpression? Truly listening toyourdate.

Active listening meansyou’re fullyengaged in the conversation, givingyourdateyour fullattention and responding thoughtfully.It’s about showing thatyou care about what they’re saying and thatyou’re genuinely interested ingetting to know them better. Whenyou listenactively,you’re also giving them space toopen up, and that can create an immediateconnection.

For example, ifyourdate mentions they recently traveled toJapan, instead of simply saying, “That’scool!”you could follow up withsomethinglike, “Whatwasthe most memorable experienceyou had there?” This shows thatyou’re not just hearing their words but are genuinely curious and invested in their experiences.It’s a great way to build rapport and let them knowyou’re not just there toimpress them—you’re there toconnect.

Body Language: SayingMore Than Words Can

Whileyour words are important,body language often speaks louder thananythingyou can say. Whetheryourealizeit or not,yourbodyis constantly communicating howyoufeel. Howyousit, stand, andmove tellsyourdate whetheryou’rerelaxed,engaged, or distracted.

Small gestures cango a long way in flirting. Alight touchon thearm, a subtle lean in when they’re speaking, or maintaininggood eye contact—all thesebody language cues helpsignalyour interest. Andthe great thingis, whendonenaturally, these cues can be justas effectiveas words.

For example, ifyou’resittingat a caféonyourdate andyou lean in slightly when they’re sharing afunnystory,you’re not just showing thatyou’re interested—you’re inviting them intoyour space.It’s aninvitation toconnect further. And when they respondby leaning in too, that’s when themagic happens—the unspokenconnection that tellsyou both that there’s potential formore.

Flirting throughbody languagedoesn’t mean making grand gestures orbeingoverly touchy.It’s aboutbeing present and showing thatyou’reengagedwith yourdate in a subtle, but meaningful way.


HaveFun:Don’tTakeIt Too Seriously

It’s easy toget caught up inoverthinking how to flirt or trying to figureout ifyourdateis intoyou. Buthere’s asecret—whenyou letgo of the pressureand allowyourself to havefun,everything flows muchmorenaturally. Flirtingon a firstdatedoesn’tneed tofeellike atest or anassignment.It’s supposed to be afun,lighthearted experience that sets the stage formore greatdates ahead.

Whenwas thelasttimeyou had a genuinelyfundate?Wasit whenyou were trying too hard toimpress, or whenyou were both laughing, chatting, and enjoying each other's company? Flirting becomes effortless whenyou're present, enjoying themoment, and letting theconnection grownaturally.

Sometimes,it's the smallmomentslike sharing a laugh or swapping embarrassing stories—thatmake a firstdate truly special. Whenyoufocuson havingfun,you create an environment where both ofyou canrelax, flirt, and let thechemistry grow. That’s thesecret to a greatdate.

Flirtingwith the RightMatch: How MixerDatesMakesIt Easier

One of the best things about using a platformlikeMixerDatesis thatittakes the guessworkout of the equation.Byconnecting withsomeonewho already sharesyour interests and values,you’vegot a head starton making a realconnection.No more swiping through countless profiles hoping for asparkonMixerDates,you already know there’ssomething incommon.

Whenyou’re alreadyon the same pagewith yourdate, flirting comesmore easily. There’s less of that awkward, “Are we evenon the same wavelength?”feeling, andmore of thefun, “Wow, we reallyclick!” vibe. Whetheryou’retalking aboutfavorite hobbies, movies, orlifegoals, the conversation flowsnaturally, making the flirtingfeel effortless.

Ifyou're looking for a place to meetlike-minded people and build genuineconnections,MixerDatesis the perfect platform.It's a great place to findsomeonewho appreciatesyou forwhoyou are andwhoyou cannaturally flirt with, without the stress.

Ready toTake theLeap?

Flirtingon a firstdateisall about confidence,connection, andfun. Whenyou letgo of the pressure andfocuson enjoyingthe experience, thechemistrywillnaturally follow. Remember, the best way to flirtisbybeingyourself—letyour personalityshine through, listen with intention, and embrace themoment.

And ifyou’re ready to meetsomeone new,who’s justas interested in making aconnectionasyou are,MixerDatesis the perfect place to start. Sogo ahead,take theleap, and see whereit leads.Who knows?Yournext greatconnection might be just aclickaway.

Sign up forMixerDatestoday and startyourjourney to exciting firstdates and meaningfulconnections!

Permalink |記事への反応(0) | 12:01

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2025-02-04

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

addtime:1996ms

AllocatedGC Memory:440,048,840bytes

replacetime:10779ms

AllocatedGC Memory:440,082,632bytes

replacetime:10682ms

AllocatedGC Memory:440,082,656bytes

clear buffer

AllocatedGC Memory:82,280bytes

Finished.HitAnyKey

ベンチマークソースコード

https://github.com/rirufa/FooList

Rope<T>は削除と置き換え、文字列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。

それでも秀丸Meryよりは早いが…

Permalink |記事への反応(1) | 11:37

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2025-02-03

生成AI性能比べ「関ヶ原の戦いって現在から何日前?」

質問

つぎの文章の***の部分を埋めてください。

関ヶ原の戦いが起きた日付は***年***月***日である。これは現在2025年2月3日から***日前のことである

参考:「サーチGPT」使える人と使えない人に出る圧倒差 情報収集の仕方はこれから劇的に変わっていく | 野口悠紀雄「経済最前線の先を見る」 | 東洋経済オンライン

 

ChatGPT 4o

関ヶ原の戦いが起きた日付は1600年9月15日である。これは現在2025年2月3日から154,926日前のことである

ChatGPT o3-mini

関ヶ原の戦いが起きた日付は 1600年10月21日である。これは現在2025年2月3日から 154,968日前 のことである

Claude

関ヶ原の戦いが起きた日付は1600年10月21日である。これは現在2025年2月3日から155,231日前のことである

Deep Seek(ノーマル

関ヶ原の戦いが起きた日付は1600年10月21日である。これは現在2025年2月3日から154,848日前のことである

Deep SeekR1

関ヶ原の戦いが起きた日付は1600年10月21日である。これは現在2025年2月3日から154,848日前のことである

日付計算サイト

開始日西暦1600年10月21日

終了日西暦2025年2月3日

日数 154,968 日

https://keisan.casio.jp/exec/system/1177658154

154968 日

https://www.benricho.org/nenrei/date-diff.html

From and including: 1600年10月21日火曜日 (Julian calendar inJapan.Change Country)

To, but not including2025年2月3日月曜日 (Gregorian calendar)

Result: 154,958days

https://www.timeanddate.com/date/durationresult.html?y1=1600&m1=10&d1=21&y2=2025&m2=2&d2=3

From Oct 21, 1600

To Feb 3, 2025

Timebetween 154968days

https://www.omnicalculator.com/everyday-life/days-between-dates

 

全部バラバラで驚いたが、計算サイトの多勢である154968日がおそらく正解としておく。

ChatGPT4oは、関ヶ原の戦いの日付を旧暦計算しているっぽいので論外。

ほかは全部西暦の日付で計算しているみたいだけど何故かバラバラ。ChatGPTo3-miniだけ日付計算サイトと同じ回答を導き出すことができた。

ChatGPTo3-miniの回答全文

以下は一例です。歴史的事実と暦の計算に基づくと、

関ヶ原の戦いが起きた日付は 1600年10月21日である

これは2025年2月3日から 154,968日前 のことである

計算の概略】

関ヶ原の戦いの日付について

 一般的に、関ヶ原の戦いは1600年10月21日に行われたとされています

日数の計算について

 ここでは、プロレティック・グレゴリオ暦現在グレゴリオ暦過去にも適用する方法)を用い、両日付のユリウス日(JDN)を求め、その差を計算しました。

   - 1600年10月21日ユリウス日計算すると 2,305,742 となり、

 -2025年2月3日ユリウス日は 2,460,710 となります

   両者の差は 2,460,710 − 2,305,742 = 154,968 日 となります

以上のように、文章中の***の部分を埋めると、次のようになります

関ヶ原の戦いが起きた日付は 1600年10月21日である。これは現在2025年2月3日から 154,968日前 のことである

Permalink |記事への反応(2) | 11:28

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2025-02-02

塾の講師をやっているが

最近の子供は賢い子でもthinkingtimeが短くなった。

考えるのをやめてしまったようだ。

彼らの親の世代もgglks世代から考えることを放棄している。検索して答えを探す。考えること自体今風に言うとタイパが悪いのだろう。

AIの普及でよりこの傾向は強まるのだろう。

どんどんアホになっていくのだろう。そんな中で頭を使うことの大事さが分かっている者に牛耳られていくのだろう。

Permalink |記事への反応(2) | 23:39

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

Chatgptが答えた異星人の存在可能性とのそのロジック

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

Evaluatingplanetary prospects

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.

Assessing habitablezones

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.

Charting speculative odds

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.

Revisiting exoplanet options

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.

Clarifying speculativenature

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.

Mappingout speculative odds

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.

Assessinglikelihoods

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 thatbasedon 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%

TRAPPIST-1 e ~1.5%

TRAPPIST-1 f ~1%

TRAPPIST-1 g ~1%

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.

Nearby Exoplanets:

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%).

TRAPPIST-1 System (e, f, g):

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.

AFinalNote

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

Clarifying the Drake Equation

OK, let me see. The Drake Equationisn't a precise formula;it'smore of a guiding heuristic that tackles numerous uncertainties regarding extraterrestrialcivilizations.

Assessing the Drake Equation

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 Drake Equation

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:

Well-Known Parameters:

Somefactors,like

𝑅

R

(star formationrate) and

𝑓

𝑝

f

p

(fraction ofstars withplanets), have become better known through modernastronomy.

Highly SpeculativeFactors:

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.

Heuristic, Not Predictive:

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.

Opinion-Based?

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.

Conclusion

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.

Piecingtogether possibilities

I'm thinking about how to integrate the emergence of non-human intelligentlife, possiblyonMars orEuropa, into the Drake Equation for theSol system and neighboringplanets.

Reflectingon potential

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.

Analyzing parallelevolution

Hmm, I’m thinking about how non-human intelligentlifeonMars orVenus could intersectwith theassumptions of the Drake Equation, which seems tofocussolelyonEarth-basedevolution.

Evaluatinglife exploration

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.

Adapting the equPermalink |記事への反応(0) | 21:12

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

Chatgptが答えた異星人の存在可能性とのそのロジック

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

Evaluatingplanetary prospects

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.

Assessing habitablezones

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.

Charting speculative odds

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.

Revisiting exoplanet options

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.

Clarifying speculativenature

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.

Mappingout speculative odds

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.

Assessinglikelihoods

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 thatbasedon 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%

TRAPPIST-1 e ~1.5%

TRAPPIST-1 f ~1%

TRAPPIST-1 g ~1%

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.

Nearby Exoplanets:

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%).

TRAPPIST-1 System (e, f, g):

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.

AFinalNote

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

Clarifying the Drake Equation

OK, let me see. The Drake Equationisn't a precise formula;it'smore of a guiding heuristic that tackles numerous uncertainties regarding extraterrestrialcivilizations.

Assessing the Drake Equation

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 Drake Equation

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:

Well-Known Parameters:

Somefactors,like

𝑅

R

(star formationrate) and

𝑓

𝑝

f

p

(fraction ofstars withplanets), have become better known through modernastronomy.

Highly SpeculativeFactors:

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.

Heuristic, Not Predictive:

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.

Opinion-Based?

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.

Conclusion

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.

Piecingtogether possibilities

I'm thinking about how to integrate the emergence of non-human intelligentlife, possiblyonMars orEuropa, into the Drake Equation for theSol system and neighboringplanets.

Reflectingon potential

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.

Analyzing parallelevolution

Hmm, I’m thinking about how non-human intelligentlifeonMars orVenus could intersectwith theassumptions of the Drake Equation, which seems tofocussolelyonEarth-basedevolution.

Evaluatinglife exploration

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.

Adapting the equPermalink |記事への反応(0) | 21:12

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2025-01-26

Wintellect.PowerCollections.BigListくそ早いな。

100万行×100文字追加して、3文字削除の3文字挿入、3文字削除の4文字挿入やったが、xyzzyぐらいの速度は出た。

ただ、さくさくエディタには勝てんな。

BigListの内部で使われてるRope性質なので仕方ないか

benchmark start

AllocatedGC Memory:60,616

addtime:1370ms

AllocatedGC Memory:344,041,272

replacetime:6541ms

AllocatedGC Memory:344,101,024

replacetime:8153ms

AllocatedGC Memory:688,101,192

clear buffer

AllocatedGC Memory:100,808

Finished.HitAnyKey

Permalink |記事への反応(1) | 22:35

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2025-01-21

anond:20250121111624

一部の優れた運営ゲームコンシューマゲーム体験すら凌駕するようなコンテンツ開発力と追加ペースを伴っているので、だらだらではなく定期的にディナーを供されているような感覚になる。

MMORPGMOアクションが中心だったネトゲ時代運営ゲームはだらだらちまちまと育成をしていくTime toWinの薄味なゲーム体験が主流だったし、アイテム課金の勃興とソーシャルゲームの隆盛以後はPay toWinゲーム性を著しく毀損してきたが、

現代運営ゲーム実質的に、金で時間(=育成度)や勝利(=数字的強さ)を買う選択肢がありつつも、育成度や数字的強さにとらわれない部分のゲーム性や芸術性が極めて高い水準で提供されているので、すでにバカにできるものではなくなっている。

よって実感としては「金と時間を吸い取られている」ような被害者的な感覚ではなく、有意義体験や思い出を築かせてもらっている感覚により近くなっている。

そして産業的にもっとも成長が著しく最大のセールスを占めているのも、こうした運営ゲームが牽引するモバイルゲーム分野だ。

MOBAや対戦型シューターRPG系など、基本無料運営ゲームジャンルごとにそれぞれ適したビジネスモデルは違っているとはいえ、概ねユーザー自発的に月額的プラン(バトルパスなど)を購入することで十分に遊ぶことができる、ゲーマー視点でより好ましい月額時代ネトゲ実質的先祖返りしているような状況でもある。

月額を払わないとプレイ自体不可能だったゼロ年代初期と異なり、支払額はプレイヤーの経済力に応じてゼロから数万まで任意で委ねられていつつも、過去どの時代よりも中身の優れたゲーム提供されるようになっているので、開発者側の開発コストや持続性リスク競争圧力は高まっているとはいえユーザー側として付き合う分には運営ゲームの分野はより魅力的なものになった。

Permalink |記事への反応(0) | 11:33

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2025-01-17

[今日の英作文] The Comprehensive Compendium of Programming Wisdom: Navigating the Multidimensional Landscape ofSoftware Craftsmanship

Programming proficiency necessitates a comprehensive understanding of multifaceted concepts,paradigms, and philosophies that underpin theart and science ofsoftware development. TheUnix philosophy, withits emphasison modularity, simplicity, and composability, servesas a foundational ethos for elegant code design. This philosophy advocates for creating small, focused programs thatexcelat singular tasks, facilitating the construction ofcomplex systems through the judicious composition of theseatomic units.

Algorithmic Mastery and DataStructure Optimization

Proficient programmers must possess an encyclopedic knowledge of algorithms and datastructures, enabling them to architect solutions with optimaltime and spacecomplexity. This encompasses adeep understanding of sorting algorithms (e.g., quicksort, mergesort), searching techniques (binary search, depth-first search),and advanced datastructures (red-black trees,B-trees, Fibonacci heaps) The ability to analyze algorithmic efficiency usingBig O notationis paramount for creating scalable solutions.

Paradigmatic Versatility

Object-Oriented Programming (OOP)

OOP principles—encapsulation, inheritance, andpolymorphism—form the bedrock of modernsoftware architecture. Mastery of design patterns (e.g.,Singleton,Factory,Observer) and SOLID principlesiscrucial for creating maintainable and extensible codebases.

Functional Programming (FP)

TheFPparadigm, withits emphasison immutability andpure functions, offers a powerful approach to managingcomplexity and facilitating parallel execution. Proficiency in higher-order functions, currying, and monadsis essential for leveragingFP's full potential.

Advanced Language Features and Metaprogramming

Expertise in language-specific advanced features, suchasC++'s template metaprogramming orPython's metaclasses, allows for thecreation of highlygeneric and reusable code. Understanding compilertheory and the ability towrite domain-specific languages (DSLs) further expands a programmer's capabilities.

Concurrent and Parallel Programming

In an era of multi-core processors and distributed systems, mastery of concurrent programmingmodels (e.g., actormodel, communicating sequential processes) and parallel algorithmsis indispensable. This includes proficiency in lock-free datastructures, memorymodels, and synchronization primitives.

Systems Programming andLow-Level Optimization

Adeep understanding ofcomputer architecture,operating systems, and memory managementenables thecreation of highly optimized,low-level code. This encompasses knowledge ofcachecoherence protocols,CPU pipeline optimization,and assembly language programming.

Security and Cryptography

In an increasingly interconnected world, a thorough grasp of cryptographic principles, secure coding practices, andcommonattack vectors (e.g., buffer overflows,SQL injection)iscrucial for developing robust and secure systems.

Version Control and Collaborative Development

Proficiency in distributedversion control systems (e.g.,Git) and collaborative development practices (code reviews, continuous integration)is essential for effective team-basedsoftware development.

Testing and QualityAssurance

Advanced testing methodologies, including property-based testing, fuzzing, and formal verification techniques, are indispensable for ensuringsoftware reliability and correctness.

 

In conclusion, the pantheon of programming knowledge extends farbeyond mere syntax mastery.It encompasses a richtapestry of theoretical concepts, practical skills, and philosophical approaches that, when harmoniously integrated,enable thecreation of elegant, efficient, and robustsoftware systems. The relentless pursuit of this multifaceted expertiseis the hallmark of a truly accomplished programmer.

Permalink |記事への反応(0) | 15:03

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2025-01-15

Halo Finally Looks Set to Make the Jump to PlayStation This Year

Microsoftis seemingly ready to launchits flagshipXbox video game seriesHaloon rival platforms for the firsttime, includingPlayStation andNintendo Switch 2.

Leaker NateTheHate,who this week reported thatNintendoisset to revealSwitch 2onJanuary 16, also reported in a separatepodcast thatMicrosoftwill finally bringHalo toPlayStation in the form of aPlayStation 5 port ofHalo: The Master Chief Collection,as wellas a releaseonSwitch 2.Windows Central’s Jez Corden subsequently corroborated the report.

マイクロソフトは、主力のXboxビデオゲームシリーズHalo を、PlayStationNintendo Switch 2 などの競合プラットフォームで初めてリリースする準備が整ったようです。

今週、任天堂1月16日Switch 2を発表する予定であると報じたリーカーのNateTheHateは、別のポッドキャストで、マイクロソフトがついにHaloPlayStationに持ち込み、Halo: The Master Chief CollectionPlayStation 5移植Switch 2のリリースを行うとも報じた。その後、Windows CentralのJez Cordenがこの報道裏付けた。

一部では今月下旬から来月上旬にかけて「STATE OF PLAY」が公開されるとかいう噂も出始めたし、そのタイミングで発表されるのかな

Permalink |記事への反応(0) | 01:41

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

2025-01-13

ハリウッド9.11同時多発テロを境に変節したと思っている

anond:20250112122222

興行収入の話で、ハリウッドの大きな節目は9.11だったと思っていて、ちょっと確認してみた。
当時の印象だと、事件の直後は様々な映画の公開が延期されたりキャンセルされたりして、その後数年は戦争アクション物に偏重し、結果としてハリウッド映画定番ジャンル一角だったラブロマンスコメディ映画が激減していったというイメージ
かにも大作指向のような業界動向や様々な社会情勢も影響していたとは思うけど、やはり9.11が一つのターニングポイントだったと思う。日本での洋画ヒットが減っていった遠因のひとつもこのあたりにあるのではないか?

以下のリストはChatGPT調べ。

以下のリストは、主にBox OfficeMojo 等のデータ(全米興行収入・未調整値)をもとにした、

アメリカ北米国内での年間興行収入ランキングトップ20

を「1995年2004年」の10年分まとめたものです。金額は概算の百万ドル($M)表記です。

当時の再上映や、ごく短期間の拡大公開による微調整で順位前後する場合もあるため、参考値としてご覧ください。

1995年

  1. トイ・ストーリー (ToyStory) – $191.8M
  2. バットマン フォーエヴァー (Batman Forever) – $184.0M
  3. アポロ13 (Apollo 13) – $172.1M
  4. ポカホンタス (Pocahontas) – $141.6M
  5. エース・ベンチュラ2 (Ace Ventura: WhenNature Calls) –$108.4M
  6. 007ゴールデンアイ (GoldenEye) –$106.4M
  7. ジュマンジ (Jumanji) –$100.5M
  8. キャスパー (Casper) –$100.3M
  9. セブン (Se7en) –$100.1M
  10. ダイ・ハード3 (Die Hard with a Vengeance) –$100.0M
  11. クリムゾン・タイド (Crimson Tide) – $91.4M
  12. ウォーターワールド (Waterworld) – $88.2M
  13. デンジャラスマインド卒業の日まで (Dangerous Minds) – $84.9M
  14. あなたが寝てる間に… (WhileYou Were Sleeping) – $81.1M
  15. コンゴ (Congo) – $81.0M
  16. 花嫁のパパ2 (Father of theBride Part II) – $76.6M
  17. ブレイブハート (Braveheart) – $75.6M
  18. ゲット・ショーティ (Get Shorty) – $72.1M
  19. ヒート (Heat) – $67.4M
  20. ため息つかせて (Waiting to Exhale) – $67.0M

1996年

  1. インデペンデンス・デイ (Independence Day) – $306.2M
  2. ツイスター (Twister) – $241.7M
  3. ミッション:インポッシブル (Mission: Impossible) – $180.9M
  4. ザ・エージェント (Jerry Maguire) – $153.9M
  5. 乱闘(ランソム) (Ransom) – $136.5M
  6. 101 (ワン・オー・ワン) (101 Dalmatians,実写版) – $136.2M
  7. ザ・ロック (TheRock) – $134.1M
  8. ナッティプロフェッサー (The Nutty Professor) – $128.8M
  9. バードケージ (The Birdcage) – $124.1M
  10. 評決のとき (ATime to Kill) –$108.7M
  11. ファースト・ワイヴズ・クラブ (The First WivesClub) –$105.5M
  12. フェノミナン (Phenomenon) –$104.6M
  13. イレイザー (Eraser) –$101.2M
  14. ノートルダムの鐘 (The Hunchback of Notre Dame) –$100.1M
  15. マイケル (Michael) – $95.3M
  16. スター・トレックファーストコンタクト (Star Trek: First Contact) – $92.0M
  17. イングリッシュ・ペイシェント (TheEnglish Patient) – $78.7M
  18. ブロークン・アロー (BrokenArrow) – $70.7M
  19. ビーバスバットヘッド Do America (Beavis andButt-Head Do America) – $63.1M
  20. ケーブルガイ (The CableGuy) – $60.2M

1997年

  1. タイタニック (Titanic) – $600.7M
  2. メン・イン・ブラック (Men in Black) – $250.7M
  3. ロスト・ワールド/ジュラシック・パーク (TheLost World: Jurassic Park) – $229.1M
  4. ライアーライアー (LiarLiar) – $181.4M
  5. エアフォース・ワン (Air ForceOne) – $172.9M
  6. 恋愛小説家 (As GoodasItGets) – $148.5M
  7. グッド・ウィルハンティング (GoodWill Hunting) – $138.4M
  8. スター・ウォーズ特別篇 (Star Warsre-release) – $138.3M
  9. ベスト・フレンズ・ウェディング (MyBest Friend’sWedding) – $127.1M
  10. 007トゥモロー・ネバー・ダイ (Tomorrow Never Dies) – $125.3M
  11. フェイス/オフ (Face/Off) – $112.3M
  12. バットマン &ロビン (Batman &Robin) –$107.3M
  13. ジャングルジョージ (George of the Jungle) –$105.3M
  14. スクリーム2 (Scream 2) –$101.4M
  15. コン・エアー (ConAir) –$101.1M
  16. コンタクト (Contact) –$100.9M
  17. ヘラクレス (Hercules) – $99.1M
  18. ラバー (Flubber) – $92.9M
  19. ダンテズ・ピーク (Dante’sPeak) – $67.1M
  20. アナコンダ (Anaconda) – $65.9M

1998年

  1. プライベート・ライアン (Saving Private Ryan) – $216.5M
  2. アルマゲドン (Armageddon) – $201.6M
  3. メリーに首ったけ (There’sSomething About Mary) – $176.5M
  4. バグズ・ライフ (ABug’sLife) – $162.8M
  5. ウォーターボーイ (The Waterboy) – $161.5M
  6. ドクタードリトル (Dr. Dolittle) – $144.1M
  7. ラッシュアワー (Rush Hour) – $141.2M
  8. ディープ・インパクト (Deep Impact) – $140.5M
  9. GODZILLA – $136.3M
  10. パッチアダムス (PatchAdams) – $135.0M
  11. リーサル・ウェポン4 (Lethal Weapon 4) – $130.4M
  12. ムーラン (Mulan) – $120.6M
  13. ユー・ガット・メール (You’veGot Mail) – $115.8M
  14. エネミー・オブ・アメリカ (Enemy of theState) – $111.5M
  15. プリンス・オブ・エジプト (ThePrince ofEgypt) –$101.4M
  16. 恋におちたシェイクスピア (Shakespeare inLove) –$100.3M
  17. マスク・オブ・ゾロ (TheMask of Zorro) – $94.0M
  18. ステップ・マム (Stepmom) – $91.0M
  19. アンツ (Antz) – $90.8M
  20. X-ファイル (TheX-Files) – $83.9M

1999年

  1. スター・ウォーズエピソード1ファントム・メナス – $474.5M
  2. シックス・センス (The SixthSense) – $293.5M
  3. トイ・ストーリー2 (ToyStory 2) – $245.9M
  4. オースティン・パワーズ:デラックス (AustinPowers: TheSpyWho Shagged Me) – $206.0M
  5. マトリックス (The Matrix) – $171.4M
  6. ターザン (Tarzan) – $171.1M
  7. ビッグ・ダディ (Big Daddy) – $163.5M
  8. ハムナプトラ/失われた砂漠の都 (The Mummy) – $155.4M
  9. プリティ・ブライド (RunawayBride) – $152.2M
  10. ブレア・ウィッチ・プロジェクト (The BlairWitch Project) – $140.5M
  11. スチュアート・リトル (StuartLittle) – $140.0M
  12. グリーンマイル (TheGreen Mile) – $136.8M
  13. アメリカン・ビューティー (American Beauty) – $130.1M
  14. 007ワールド・イズ・ノット・イナフ (The WorldIs Not Enough) – $126.9M
  15. ダブル・ジョパディー (Double Jeopardy) – $116.7M
  16. ノッティングヒルの恋人 (Notting Hill) – $116.1M
  17. ワイルド・ワイルド・ウエスト (Wild Wild West) – $113.8M
  18. アナライズ・ミー (Analyze This) –$106.8M
  19. アメリカン・パイ (American Pie) –$102.6M
  20. スリーピー・ホロウ (SleepyHollow) –$101.1M

2000年

  1. グリンチ (How the Grinch StoleChristmas) – $260.0M
  2. キャスト・アウェイ (CastAway) – $233.6M
  3. M:I-2 (Mission: Impossible II) – $215.4M
  4. グラディエーター (Gladiator) – $187.7M
  5. ハート・オブ・ウーマン (What Women Want) – $182.8M
  6. パーフェクト ストーム (The Perfect Storm) – $182.6M
  7. ミート・ザ・ペアレンツ (Meet the Parents) – $166.2M
  8. X-メン (X-Men) – $157.3M
  9. 最終絶叫計画 (Scary Movie) – $157.0M
  10. ホワット・ライズ・ビニース (What Lies Beneath) – $155.4M
  11. ダイナソー (Dinosaur) – $137.7M
  12. グリーン・デスティニー (CrouchingTiger, HiddenDragon) – $128.1M
  13. エリン・ブロコビッチ (ErinBrockovich) – $125.6M
  14. チャーリーズ・エンジェル (Charlie’sAngels) – $125.3M
  15. ナッティプロフェッサー2 (Nutty Professor II: The Klumps) – $123.3M
  16. ビッグママハウス (Big Momma’sHouse) – $117.6M
  17. リメンバー・ザ・タイタンズ (Remember theTitans) – $115.6M
  18. パトリオット (The Patriot) – $113.3M
  19. デンジャラス・ビューティー (Miss Congeniality) –$106.8M
  20. 60セカンズ (Gone in 60 Seconds) –$101.6M

2001年9.11同時多発テロ発生

  1. ハリー・ポッターと賢者の石 (Harry Potter and the Sorcerer’s Stone) – $317.6M
  2. ロード・オブ・ザ・リング旅の仲間 (The Lord of the Rings: The Fellowship of theRing) – $315.5M
  3. シュレック (Shrek) – $267.6M
  4. モンスターズ・インク (Monsters, Inc.) – $255.9M
  5. ラッシュアワー2 (Rush Hour 2) – $226.2M
  6. ハムナプトラ2/黄金のピラミッド (The Mummy Returns) – $202.0M
  7. パール・ハーバー (Pearl Harbor) – $198.5M
  8. オーシャンズ11 (Ocean’sEleven) – $183.4M
  9. ジュラシック・パークIII (Jurassic Park III) – $181.2M
  10. PLANET OF THE APES/猿の惑星 (Planet of the Apes) – $180.0M
  11. ビューティフル・マインド (A Beautiful Mind) – $170.7M
  12. ハンニバル (Hannibal) – $165.1M
  13. アメリカン・パイ2 (American Pie 2) – $145.1M
  14. ワイルド・スピード (The Fast and the Furious) – $144.5M
  15. トゥームレイダー (Lara Croft:Tomb Raider) – $131.1M
  16. ドクタードリトル2 (Dr. Dolittle 2) – $112.9M
  17. スパイキッズ (SpyKids) – $112.7M
  18. ブラックホーク・ダウン (BlackHawk Down) –$108.6M
  19. プリンセスダイアリー (ThePrincess Diaries) –$108.2M
  20. バニラ・スカイ (VanillaSky) –$100.6M

2002年

  1. スパイダーマン (Spider-Man) – $403.7M
  2. ロード・オブ・ザ・リング二つの塔 (The Lord of the Rings: TheTwo Towers) – $342.6M
  3. スター・ウォーズエピソード2クローンの攻撃 – $310.7M
  4. ハリー・ポッターと秘密の部屋 (Harry Potter and the Chamber of Secrets) – $261.9M
  5. マイ・ビッグ・ファット・ウェディング (MyBigFat GreekWedding) – $241.4M
  6. サイン (Signs) – $227.9M
  7. オースティン・パワーズ ゴールドメンバー (AustinPowers in Goldmember) – $213.3M
  8. メン・イン・ブラック2 (Men in Black II) – $190.4M
  9. アイス・エイジ (IceAge) – $176.4M
  10. シカゴ (Chicago) – $170.7M
  11. キャッチ・ミー・イフ・ユー・キャン (Catch Me If You Can) – $164.6M
  12. 007ダイ・アナザー・デイ (Die Another Day) – $160.9M
  13. スクービー・ドゥー (Scooby-Doo) – $153.3M
  14. リロ・アンド・スティッチ (Lilo & Stitch) – $145.8M
  15. トリプルX (xXx) – $142.1M
  16. サンタクロースリターンズクリスマス危機一髪 (TheSanta Clause 2) – $139.2M
  17. マイノリティ・リポート (Minority Report) – $132.1M
  18. ザ・リング (TheRing) – $129.1M
  19. スウィートホームアラバマ (SweetHome Alabama) – $127.2M
  20. Mr.ディーズ (Mr. Deeds) – $126.3M

2003年

  1. ロード・オブ・ザ・リング王の帰還 (The Lord of the Rings: The Return of theKing) – $377.8M
  2. ファインディング・ニモ (Finding Nemo) – $339.7M
  3. パイレーツ・オブ・カリビアン/呪われた海賊たち (Pirates of the Caribbean: The Curse of the BlackPearl) – $305.4M
  4. マトリックス リローデッド (The Matrix Reloaded) – $281.6M
  5. ブルース・オールマイティ (Bruce Almighty) – $242.8M
  6. X-MEN2 (X2:X-Men United) – $214.9M
  7. エルフサンタの国からやってきた〜 (Elf) – $173.4M
  8. ターミネーター3 (Terminator 3:Rise of the Machines) – $150.4M
  9. マトリックス レボリューションズ (The Matrix Revolutions) – $139.3M
  10. チープ・バイ・ザ・ダズン (Cheaperby the Dozen) – $138.6M
  11. バッドボーイズ2バッド (Bad Boys II) – $138.6M (ほぼ同額)
  12. エンガー・マネージメント (AngerManagement) – $135.6M
  13. 女神継承? (Bringing Downthe House) – $132.7M
  14. ハルク (Hulk) – $132.2M
  15. ワイルド・スピードX2 (2 Fast 2 Furious) – $127.2M
  16. シービスケット (Seabiscuit) – $120.2M
  17. S.W.A.T. – $116.9M
  18. ラスト サムライ (The Last Samurai) – $111.1M
  19. フォーチュン・クッキー (FreakyFriday) – $110.2M
  20. 最終絶叫計画3 (Scary Movie 3) –$109.0M

2004年

  1. シュレック2 (Shrek 2) – $441.2M
  2. スパイダーマン2 (Spider-Man 2) – $373.6M
  3. パッション (ThePassion of the Christ) – $370.8M
  4. ミート・ザ・ペアレンツ2 (Meet the Fockers) – $279.3M
  5. Mr.インクレディブル (The Incredibles) – $261.4M
  6. ハリー・ポッターとアズカバンの囚人 (Harry Potter and the Prisoner ofAzkaban) – $249.5M
  7. ポーラー・エクスプレス (ThePolarExpress) – $187.9M
  8. デイ・アフター・トゥモロー (TheDay After Tomorrow) – $186.7M
  9. ボーン・スプレマシー (The Bourne Supremacy) – $176.2M
  10. ナショナル・トレジャー (NationalTreasure) – $173.0M
  11. シャーク・テイル (Shark Tale) – $160.8M
  12. アイ,ロボット (I, Robot) – $144.8M
  13. トロイ (Troy) – $133.3M
  14. 50回目のファースト・キス (50 First Dates) – $120.9M
  15. ヴァン・ヘルシング (Van Helsing) – $120.2M
  16. 華氏911 (Fahrenheit 9/11) – $119.2M
  17. レモニー・スニケットの世にも不幸せな物語 (Lemony Snicket's A Series of Unfortunate Events) – $118.6M
  18. ドッジボール (DodgeBall: ATrue UnderdogStory) – $114.3M
  19. ヴィレッジ (The Village) – $114.2M
  20. コラテラル (Collateral) –$101.0M

参考・補足

いずれも北米アメリカカナダ)での累計興行収入 を概算で示しています

順位金額は、後年の再上映や細かな集計の修正によって若干入れ替わることがあります

上記あくまで「製作年」ではなく「北米公開年」を基準とし、その年に公開された作品の最終的な国内興行収入をもとにしたランキングです(年をまたいで興収を伸ばした作品も含みます)。

Permalink |記事への反応(1) | 00:32

このエントリーをはてなブックマークに追加ツイートシェア

次の25件>
ログインユーザー登録
ようこそ ゲスト さん
Copyright (C) 2001-2025 hatena. All Rights Reserved.

[8]ページ先頭

©2009-2025 Movatter.jp