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プロクラシスト

みんなのProcrastination(先延ばし、回り道)を少しでも有意義に。

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ファミレスのアレの体積を求めてみた

こんにちは、ほけきよです!

久しぶりに、ミラノ風ドリアを食べたいと思い、サイゼリヤに向かいました。 ミラノ風ドリアとなぜかアラビアータも一緒に注文しました。 それで料理が来て、レシート持ってくるじゃないですか。

ふと、アレが目の前に入ったんですよね、アレ

「これは、、、求めなければ!

っとなったので、早速紙とペンを出して計算しました

問題文

問題文は以下の通り

f:id:imslotter:20170522221358p:plain

難しく解く

まず真っ当に、解いてみましょう。高校3年生で学ぶ求積問題として解きます。 x = tとして、やっていきましょう!横から見ると台形、上から見ると円なので、それを使います。

はい、数式打つのがめんどくさいので今回も画像です。すみません。

出ました! \frac{a+b}{2}\pi r^{2} ですね1!綺麗な結果です( ^ω^ )

実は簡単に解ける

でもなんでこんな綺麗になるんでしょうね。その理由について考えるために、どうやってコレが作られるか、ちょっと思いを馳せてみましょう!

多分、こんな感じだと思います。

f:id:imslotter:20170522223649p:plain

これを見るともうわかると思いますが、一つの円柱から2つの同じアレが生まれるわけです。 つまり、(円柱の体積➗2)でOKですね!

\pi r^{2} (a+b)/2 = \frac{a+b}{2} \pi r^{2}

ほら、一緒の結果です。こっちの方が簡潔でわかりやすい!

実際のアレの寸法

アレで画像検索をかけると、実際の寸法らしいものが見つかりました。

f:id:imslotter:20170522231239j:plain
画像 : レシート立 *1

さっき求めた数式に適用すると、  \frac{5.5+8.5}{2}\times\pi \times3.0^{2}=197.82 (cm2) *2 となります。これでスッキリですね!

どっちがいいの?

最後にちょっとだけ真面目?な話を。 この二つの解法、どっちがいいのっていう話です。

入試の解き方は後者が良い

後者の解き方は優秀です。計算ミスも少ない簡潔な方法で解けました。 観点を変えて見ると、こうやって簡単に解決できることって以外に多かったりしますよね。 特に、綺麗な解になるときは、大抵このような簡潔な方法が眠っている気がします。

前者の解き方は汎用性に優れる

だったら後者のだけでいいのでは?と思う方もいるかもしれませんが、後者の解き方は、横から見て上下点対称という特別な場合にのみ適用できる方法なのです。もし切り口が曲がっていたら?そういう場合に、前者の解き方が活きて来ます。こういう風に定式化しておくと、たとえ切り口が曲がっている場合でも、体積を求めることができたりするのです。

一つの問題に対して、色々な解法を考えよう

どっちがいい解法かということはなく、どっちも理系には大事な能力なんですよね。 本質を見抜く力と、一般化する力。 数学の面白いところは、 答えは一つでもいろんな解き方ができるところです。

1+1が2になるよりも、2になるような数式を10個考える方が得るものが多いと思っています。

いろんな解法を考えるの、楽しいですよ! 皆さんもたまには身近なもので計算して見てはいかがでしょうか!!ではではっ!

新 物理の散歩道〈第1集〉 (ちくま学芸文庫)

新 物理の散歩道〈第1集〉 (ちくま学芸文庫)

*1:レシート立っていうんですねぇ…

*2:\pi=3.14としました

夜は短し歩けよ乙女 幻の『偽電気ブラン』を池袋で飲んだ

こんにちは、ほけきよです。

お昼に、「電気ブラン」を数日ぶりに飲みました。

40%という暴力的な度数とは裏腹な甘い口当たり。どんどん飲めちゃうので酔いの回りは早い。結構好きです。 そんな時、ふと「夜は短し歩けよ乙女」に出てきた偽電気ブランを思い出しました。

なんでも電気ブランを真似して作られた無色透明で芳醇、何杯でも飲める美酒 とのこと。

これは一度味わってみたいものです。

電気ブランが飲めるお店「bar moonwalk」

作品の中で出てくる、幻のお酒「偽電気ブラン」 幻かと思っていましたが、調べるとどうやら提供しているお店があるようです。 それが「bar moonwalk」

bar moon walk

どうやら公式に3/20-5/15までコラボしていたようで、オリジナルコースターのプレゼントもあったようです。

5/15だったら終了してるじゃん、はぁ...

というそこのあなたに朗報です! 電気ブランは裏メニューとして残される模様。

「お昼に電気ブランを飲んだし、夜は偽電気ブランを飲むしかない!」

というわけで、コラボ期間はすぎていたけど、足を運ぶことにしました。

行ってきた

今回行ったのは池袋東口店

bar moonwalk 池袋東口店 (食べログ)

電気ブラン李白

これが偽電気ブラン、名前は「李白

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(画像 : moonwaklブログより)

味は柑橘系。正直、電気ブランの原型は留めていないけど、まぁスッキリしていて美味しい。 これならいくらでも飲める気がする。李白氏よ、こんなので潰れちゃったのか…?? 電気ブラン系統の味を期待すると肩透かしを喰らいますが「柑橘系のカクテル」をイメージすると美味しいという味わいです。

黒髪の乙女

実はオリジナルコラボカクテルは他にもあります。

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(画像 : moonwaklブログより)

李白を飲んだなら黒髪の乙女でしょ!」というわけで注文

赤ワインをベースにした少し甘めのカクテル。サングリアがそれに近いかな。 それでもサングリアよりは赤ワインのほろ苦さがちょっと残っていたりして、黒髪の乙女のイメージを掻き立ててくれます。

とにかく安い

ここのバー、飲み物はALL200円です。ちょっとしたつまみは300円なので、かなり経済的。 チャージ料を400円取られますが、それでも数杯飲めば普通のお店より断然安く、いろんな種類のお酒が呑めます(°▽°)

注意点は、「場所によって結構バー内の雰囲気が違う」ってこと。 予めレビューを見たりtwitterをチェックするなど確認したほうがいいかもです。 私は池袋にある2店舗に行きましたが、2つとも大きく雰囲気違ってましたので。

夜は短し歩けよ乙女

正直私はオリジナルの小説を読んだことはなかったのですが、 予告編PVをみた時に、何があっても観に行く決意を固めました

www.youtube.com

だって、キャラデザが、四畳半のソレとほとんど同じでしたから!私は四畳半神話大系の大ファンで、今までに5回は通しで見ています。理知的な主人公の語り口と強烈に個性的なキャラクターの虜です。

かくメインキャラの対応はこんな感じ

夜は短し 四畳半
先輩
古本市の神様 小津
黒髪の乙女 明石さん
樋口さん 樋口師匠
パンツ総番長

結構四畳半ファンに寄せたな??という感じ。 *1

このキャラデザで映画を作られると、絶対面白いですし、観るしかないですよね。 観ました。めちゃくちゃ面白かったです。 少なくとも四畳半が面白いと思える人なら、確実に満足できると思うのでぜひ足を運んでみてください。そしてその夜にバーで偽電気ブランを一杯、なんてのも乙ですよ。ではではっ!

普通にコースター欲しかった...

*1:星野源の声優が心配だったが、割と最後の方は違和感なく聞けてよかった。

プラネタリウムで聞いたカラスの逸話が絶望的に切なかった

こんにちは、ほけきよです。

かねてから行きたかった、 名古屋市科学館プラネタリウム。行ってきました!

ロマンチックな星空鑑賞… と思いきや、そこで出てきた逸話が驚くほど切なく悲しいストーリーだったので、ご紹介します。

名古屋市科学館

www.ncsm.city.nagoya.jp

ここ、めちゃくちゃ面白いです。まさに理系ホイホイ。

科学に関する様々な原理を、子供達にわかるようにめちゃくちゃ工夫された装置が目白押しです。 子供達にもわかるようになっているのですが、大人たちも楽しめます

ウォォ、カルマン渦wwww

とか

歯車!!!インボリュート

とか

こっこれは...ベナール対流...!

とか言いながら童心(?)にかえっていました。多分一週間は楽しめると思います。 小学生くらいの子供がいる方は、連れて行ってあげてください。

そんな科学館の一番の目玉が、プラネタリウム。 なんと世界最大のプラネタリウムとしてギネスブックにも載っています。 そのせいもあり、前休日に行った時は満員で入れず…今回平日に行けるということでリベンジしました!

春の大曲線

ここのプラネタリウムは季節に合わせた星空と星の見方を教えてくれます。 今なら明々と輝く木星と、春の大曲線、が見頃らしいです。

国立天文台の画像をお借りしましょう。これが、本来5月に日本(東京)で見られる星空です。

f:id:imslotter:20170518225640j:plain

こう、北斗七星の柄杓の部分をグググっといい感じに持って行った時に通るのが、アルクトゥルスとスピカです! *1 この2つの星は夫婦星と呼ばれています。ロマンチック。 アルクトゥルスとスピカを一辺として、正三角形を作ろうとすると、デネボラがあるわけです。これが春の大三角と呼ばれているんですね。

春の大曲線のその先にある切なすぎる「からす座」

そんな有名な星たちからさらにグググっとカーブを描いたところにある正座、それが「からす座。」

夫婦星からのギャップが衝撃的すぎて、内容が頭に張り付いています。f:id:imslotter:20170519004735p:plain その切なすぎるストーリがこちら。*2

その昔、カラスは太陽神アポロンに仕える、人の言葉も話せる白くて美しい鳥でした。 しかし、アポロンによく嘘をついていたそうです。ある日のこと、カラスのついた嘘がアポロンの逆鱗に触れてしまいました。激怒したアポロンは、「カーッ!!」と気合を入れてカラスを黒色に変えてしまい、さらに空にはり付けてしまいました。空に貼り付けられたカラス、真っ黒なので夜空に映ることはありません。夜空に映るのは、はりつけに使った5つの釘だけです。これがからす座を作っています。 昔の美しい白色に戻りたい。賢いカラスは「アポロンが入れた気合と同じ掛け声をかければ、元に戻れるのではないか」と考えました。そのため、今でも街中で、気合の掛け声を掛け合っているのです。 (by プラネタリウムのナレーター)

なんと切なく悲しいストーリーなのでしょう。嘘をついたといえど、星座がはりつけに使った釘だなんて… ちょっとだけ、カラスに優しくなれる気がしちゃいます。

終わりに

ともあれ、他にも様々な面白い話もあったり、また満点の星空を見ることもできるので、本当におすすめです! 毎月内容が変わる充実っぷりなので、ヘビロテしても楽しそう。

今月は「隣の星へ」と行って、地球から最も近い星*3まで星間旅行をするという内容でした。スクリーンに投影されているのを忘れさせるような没入感が、本当に美しく素晴らしかったです。

また、来月は「6月「人工衛星60年」。気になる。名古屋に住みたい…

デートにも、友達とでも、一人でも楽しめるので、ぜひ行ってみてください。ではではっ!

*1:関係ないですが、スピッツのスピカ、大好きです。

*2:多分、諸説あります。

*3:プロキシマ・ケンタウリ。発見されたのが2016年8月と、最近のようです!

機械学習で使う指標総まとめ(教師あり学習編)

こんにちは、ほけきよです!

機械学習の基本は教師あり学習です。 でも、実際の現場ではいろいろ指標が出てきて「?」 ってなるので、一回本気でまとめてみることにしてみました!

教師あり学習の分類

今回は正解はカテゴリか意味を持つ数字かで場合分けをしてみた。 全体の指標のサマリーはこんな感じ(だと思っている。)

f:id:imslotter:20170517111553p:plain

※他にも大事な指標があるよ&これは間違っているのでは?? というコメントは絶賛受付中なので、教えてください。

二値分類

Aである or Aではない を分類

用語一覧表

用語 日本語 定義・意味
Confusion Matrix 混同行列 データを上手く分類できたかどうかを表す表。ここでは、列方向は正解、行方向は予測
True Positive (TP) 真陽性 正しいと予測して正しい
False Positive (FP) 偽陽性 正しいと予測して正しくない
True Negative (TN) 真陰性 正しくないと予測して正しくない
False Negative(FN) 偽陰性 正しくないと予測して正しい
Accuracy 全体正解率 予測に対して答えがどのくらいあってたか
{Accuracy = \frac{TP+TN}{TP+FP+TN+FN}}
Precision
(TPR)
適合率 正しいと予測したものうち、本当に正しいのは?偽陽性を低く抑えたい時に見る。病気じゃないと予測して病気だった場合とか困る。
Precision=\frac{TP}{TP+FP}
Recall 再現率 見つけるべきもののうち、正しく見つけることができたものの割合。Sensitivity(敏感度)ともいう。偽陰性を低く抑えたい時に見る。
Recall = \frac{TP}{TP+FN}
False Positive Rate 偽陽性 実際に正しくないもののうち、何%間違ったか。
FPR = 1-Specificity = 1-\frac{TN}{FP+TN}=\frac{FP}{FP+TN}
F-measure F値 適合率と再現率のトレードオフに対してそのバランスを見る値。
\frac{1}{F-measure}=\frac{1}{2}\left( \frac{1}{Recall}+\frac{1}{Precision} \right)
Weighted F-measure 重み付きF値 目的に応じて、PrecisionかRecallのどちらかを重視するなどを決めることも可能
\frac{1}{F-measure}=\frac{1}{1+\beta^{2}} \frac{1}{Recall}+\frac{\beta^{2}}{1+\beta^{2}}\frac{1}{Precision}
\beta=1F値, 0 \lt \beta\lt 1でRecall重視, 1 \lt \betaでPrecsision重視
Precision-Recall Curve * 横軸Recall, 縦軸Precisionでプロットしたもの。トレードオフの関係なので、単調減少なら良い。
ROC curve 受信者動作特性 横軸が偽陽性率, 縦軸が敏感度でプロットしたもの。(真陽性と偽陽性の関係性を示している)普通偽陽性が上がると真陽性も上がる(なんでも正しい!と言っときゃいい)ので、偽陽性が低い時に真陽性が1に近づくのが理想
AUC ROC曲線下面積 ROC曲線の積分値。理想は1
Logarithmic Loss 対数損失 確率で出力が出る時(ソフトマックス関数)などをそのまま評価する方式。

図解

f:id:imslotter:20170517094644p:plain

事例

事例1:果物の分類

みかん みかんじゃない
みかん 45 10
みかんじゃない 5 40
50 50
  • Acuraccy = (45+40)/(50+50) = 0.85
  • Precision = 45/55 = 0.82
  • Recall = 45/50 = 0.90
  • FPR = 1- 40/50 = 0.20
  • F-measure = (2×0.9×0.82)/(0.9+0.82)=0.85

こういう場合は、正しく分類できているかどうかが大事なので、Accuracyを見るのが良さそう。

事例2:ガンかどうかの検査

ガン ガンじゃない
ガン 8 90
ガンじゃない 2 900
10 990
  • Accuracy = (8+900)/(10+990) = 0.908
  • Precision = 8/(8+90) = 0.082
  • Recall = 8/(8+2) = 0.80
  • FPR = 1-90/990 = 0.91
  • F-measure = (2×0.8×0.082)/(0.8+0.082) = 0.148

こういうh場合、Precision(正解と判断したものが本当に正解か)は正直どうでもいい。精密検査をすればいいだけ。それよりもRecallが1より小さい方がまずい。ガンじゃないと判断して、ガンだったら訴訟モノなので、是が非でもここを1に持っていきたい。

ROC曲線の意味合い

ROC曲線で大事なポイントを一枚絵にしてみた。 f:id:imslotter:20170517120406p:plain

指標まとめ

  • 特定の閾値を設定せずに評価したい場合 -> ROC, AUC
  • 特定の閾値を設定して評価したい場合
    • Aである、Aでないの重要度が一緒の場合 Accuracy
    • Aであると言う事実が重要な場合
      • Aであると予測して、実際にAであった人の割合が重要(試験、再検査にコストがかかるなど)な場合 -> Precision
      • 実際にAである人をきちんとAと予測できているか(Recall)が重要(検知漏れが許されない) -> Recall
      • 両方を見たい場合 -> (weighted) F-measure

多クラス分類

使う指標はだいたい二値の時と同じだが、overallaverage, microとmacroという概念が出てくる*1

みかん りんご ぶどう
みかん 91 1 3
りんご 5 17 1
ぶどう 4 2 1
100 20 5

precision, recall, F-measure

参考 : Quara “What are some good error metrics for multi-class classification?”

SVMとかの分類面を一本引くというようなやつは、それぞれのクラスについて、クラスかそうじゃないかを分類していく(one versus othersもしくはone versus one)ので、それぞれのクラスにおいて表ができる。このような時の評価には、precisionやrecall、F-measureを使って評価することが良い。

F.png

  • micro precision : 一つのセル単位に着目
    \frac{TP(orange)+TP(apple)+TP(grape)}{TP(orange)+TP(apple)+TP(grape)+FP(orange)+FP(apple)+FP(grape)}
  • macro precision : 一つの表単位に着目
    \frac{1}{3}\left(\frac{TP(orange)}{TP(orange)+FP(orange)}+\frac{TP(apple)}{TP(apple)+FP(apple)}+\frac{TP(grape)}{TP(grape)+FP(grape)}\right)

他のrecallも同じ。

F-measureについては、micro/macroで出てきたprecisionとrecallの調和平均を取ればOK

acurracyも、イメージとしてはoverallがmicro, averageがmacroと捉えることができる。

計算するとこの通り

micro macro
Precision 0.856 0.613
Recall 0.856 0.653
F-measure 0.856 0.632
  • microは全体のデータ数を考慮する
  • macroは各クラスごとの影響はデータ数に関係なく等しいとしている。

見たいものが何であるかによって使い分ける

accuracy

one-versus-anotherではなくて、入力するとどのクラスかを当ててくれるような分類器(ニューラルネットなど)だと、ひとまとめの表で、次のようなConfusion Matrixを書くこともできる

f:id:imslotter:20170517111850p:plain

accuracyは、overall accuracyと、average accuracyがある

用語 定義・意味
overall accuracy 全体の精度
average accuracy 各クラスのaccuracyの平均。クラスを平等に扱う

上の事例を使うと、

  • overall\,accuracy = \frac{91+15+1}{100+20+5} = 0.856
  • average\,accuracy = \frac{1}{3}\left(\frac{91}{100}+\frac{17}{20}+\frac{1}{5}\right) = 0.653

average accuracyは小さな数の正確さも同等に評価するようになる。

logarithm loss

ニューラルネットとかは、予測モデルの出力が、そのクラスに属する確率で記述されることが多い(ディープラーニングで、出力層がクロスエントロピーの場合とか)。

そこで、Logarithm Lossという指標を用いることがよくある

f:id:imslotter:20170517103904p:plain

  • N : データの数
  • C : クラスの数
  • p_{ij} : i番目のデータが、クラスjに属する確率
  • y_{ij} : i番目のデータがクラスjに属するか否か(属していれば1, 属してなければ0)

p_{ij}はいわゆる分類器の自信のようなもので、これが高いほど自信を持って答えられていることになるので、lossは小さい、となる。このように、分類の結果だけを見るのではなく、分類に至った過程まで見るのがlogarithm loss

出力が数値(回帰)

カテゴリの1,2,…には意味はない。ここは意味を持つ値を予測したいときに評価するもの。

用語一覧

  • {y_i} : 正解
  • {y_{est}} : 予想の値
  •  \bar{y} : 平均
用語 日本語 定義、意味
Mean Squared Error 平均二乗誤差 f:id:imslotter:20170517103641p:plain
Root Mean Squared Error
RMSE
平均二乗平方根誤差 f:id:imslotter:20170517103736p:plain
Mean Absolute Error 平均絶対誤差 f:id:imslotter:20170517103358p:plain
Coefficient of Determination 決定係数 f:id:imslotter:20170517103534p:plain
回帰直線の当てはまり具合を示すもの。平均からのばらつきが分母にあり、相対値として与えられる。
AIC 赤池情報基準 f:id:imslotter:20170517104054p:plain
Lは尤度。kはパラメータの数。複雑なモデルは過学習を引き起こすので、その罰則というイメージ
BIC ベイズ情報基準 f:id:imslotter:20170517104134p:plain
nはデータの数
wAIC (渡辺?)AIC AICをより汎用的(母集団の正規分布を仮定しなくて良い)にしたもの

二乗誤差(MSE, RMSE)と絶対誤差(MAE)の使い分け

次の記事が考察として良さそうだった - MAE and RMSE — Which Metric is Better?

その中のこの表がうまく両者の差を表している

f:id:imslotter:20170517121558p:plain

軽く結論をまとめておくと

  • RMSEは大きな誤差にペナルティを与えるのに適している
  • RMSEは局所的な誤差に左右されやすい。MAEの方が平均的
  • 誤差としての解釈はMAEの方が明確にできる。RMSEはそれ自体が平均誤差を表している訳ではないので注意。

とのこと。

AICBIC, wAICの使い分け

  1. 有意なパラメータが容易に識別できるような場合 : BIC
  2. 有意性が微妙なパラメータもモデルに含めたい場合 : AIC
  3. 真の分布(標本集団)を何も仮定することなく使う : wAIC

データ数が多いとBICの第二項が効いてくる。

時系列問題

HMMやRNNなど、時系列データを分析することもある。そういうときによく使われる指標。

用語 日本語 定義・意味
MSE
RMSE
MAE
* f:id:imslotter:20170517103958p:plain
など、回帰問題の誤差を時系列方法に展開すると使える。基本的な誤差
Dynamic Time Warping
(DTW) Distance
動的時間伸縮法 2つの時系列の各点の距離を総当りで比較したときの、
系列同士の最短距離。時系列の長さが違う場合でも適用可能*2
Perprexity パープレキシティ \frac{1}{正解単語が選ばれる確率}
自然言語の分野でよく使われる(RNNの評価などでよく出てくる)参考記事
Regret リグレット 最適値からどのくらい(確率論的に)外れるか。
どっちかというとデータの評価というより
アルゴリズムの理論限界を示すのに用いられる。

参考になりそうなサイト

*1:間違っていたら教えてください。

*2:こちらのサイトがわかりやすい

【化学・元素記号】受験生必見!女性閲覧注意?必ず覚えられる語呂合わせ

f:id:imslotter:20170516090734p:plain

こんにちは!ほけきよです。

高校生の頃、化学を学んでいた人ならだれもが「水兵リーベ僕の船~~」と口走ったことでしょう。

エッ、なに???

ただでさえ元素というものがわからないのに、 あんまり意味をなさない文を覚えること自体、苦痛だったことでしょう。 しかも20までって…!しかも横に覚えるって…!!

今回は私が高校時代に教えてもらった、意味不明で古典的で非効率な語呂合わせに代わる語呂合わせ方法を伝授します。

必ず覚えられるし忘れません。それは高校化学を離れ十年、十数年?経つ私が覚えていることがその証です!! 化学に興味がある人も、ない人もぜひご覧ください。

典型元素は縦に覚えておこう

f:id:imslotter:20170512203334p:plain

典型元素(1,2,13-18属)は必ずに覚えておきましょう。化学的な性質が似通っているのが縦方向だからです!

ただし遷移元素(3-12属)はそんなこともありません。横のつながりのほうが強いとかも聞きますが。。。 なんせ高校化学程度の知識なので遷移元素のことはよくわかりません!!専門家求む!

語呂

1族 (H, アルカリ金属)

Hでリッチな母ちゃんが、ルビーをせしめてフランスへ

f:id:imslotter:20170516014620p:plain

欲望まみれのママですね。

2族 (アルカリ土類金属)

ベッドに潜って彼女とすればランランラン

f:id:imslotter:20170516014631p:plain

何をするんでしょうね。何を浮かれているんでしょうね^^

13族 

僕にあるのはイ○キンタムシ

f:id:imslotter:20170516014653p:plain

(自主規制)おぉ…お大事に。

14族

くさいゲロすんな

f:id:imslotter:20170516014701p:plain

その通り!

15族

日本の朝は酢豚とビール

f:id:imslotter:20170516014711p:plain

うんうん

16族

おっす、せっかく天気がいいのにぽーっとすんな!

f:id:imslotter:20170516195124p:plain

いいじゃないか、させてやれ?

17族 (ハロゲン)

ふっくらブラジャー愛の頭。

f:id:imslotter:20170516195151p:plain

詩的な表現。ステキ!

18族 (希ガス)

変な姉ちゃんある日くるってキスの乱発

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何をキメたんでしょうね。

周期表チートシート

チートシートも作ってみたので、よろしければどうぞ! 受験生諸君は、机の上に貼っておきましょう^^

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まとめ

いかがでしょうか。 パワーワードはやはり記憶に強く残ります。 元素が覚えられない高校生諸君、また高校生を教えている塾講師の皆さん 是非この語呂を取り入れてみてください。

また、元素に興味を持たれた方は、こちらの本が超絶おすすめです! 視覚的に楽しめるものになっていますので、化学好きじゃない方も、ここからは入れば好きになるかも?

世界で一番美しい元素図鑑

世界で一番美しい元素図鑑

ただし、相手を選ばないとセクハラでクレーム入れらるかもしれないから注意してね!ではではッ!

【Digio2 Q】Bluetooth対応トラックボールマウスはMacBookの救世主!

f:id:imslotter:20170514122113p:plain

こんにちは、ほけきよです!

仕事の効率をあげる上で、キーボードとマウスにはこだわりたいものです。

ノートパソコンを使っていても、たまに「アッ、マウスを使いたい」 となるときはあるのではないでしょうか。 私はパワポとかで図を作成しているときなどはよくそう思います。

今日は、そんなマウスの中でも、少しニッチなマウスであるナカバヤシのDigio2を紹介します!

マウスを選ぶ3つの基準

「動けば別になんでもいいでしょう」 という人が多いかもしれません。けれど、意外にいろんな種類があります。 今回は使い勝手に関わる、考慮すべき3種類のポイントをお教えします。

普通に動かすかトラックボール

トラックボールマウスは参入障壁が高いという人がいるかもしれませんが、慣れればめっちゃ楽です。 寝ながらマウス操作もできますし! ただ、細かい動きは普通に動かしたほうが直感的でやりやすかったりもするのでそこはトレードオフです。

トラックボールは慣れれば楽だし使いやすい

■ 普通のマウスは直感的で細かい動きが得意

有線か無線か

無線の方が卓上がスッキリしますが、電池交換が必要だったり、少し値が張ったりと、トレードオフはあります。 私はデスク周りにやたらと線を生やすのが嫌なので、無線派です。

あと無線でいえばレシーバをつけるタイプBluetooth通信対応タイプがあります。

■ 無線はコードがスッキリする分、少し値が張る

■ 無線にも、レシーバ型とBluetooth対応型がある

クリック以外のボタンはあるか

意外とブラウジングしているときとかは、戻る・進むボタンが便利だったりします。 ただ、誤操作してしまう可能性があって嫌という人もいます。

■ 多機能ボタンはブラウジングに便利

■ デザイン的に邪魔だったり、誤操作も起こる。

今回の要件

では今回はどういった要件でマウスが欲しかったのかです。今回欲しかったのは、

デスクトップにも、Macbookにも使えるトラックボールマウス

です。デスクトップに使えるトラックボールマウスなら、Logicoolが有名ですが、 MacBookとなると少し都合が悪いんです。

理由は、MacbookはUSB-Cポートしかないから。レシーバを差そうにも変換アダプタが必要になり、めんどくささとダサさ極まりない。 というわけで、Bluetooth型の無線トラックボールを探すことにしました。*1

Digio2 Q

上記要件を満たすマウスが、このDigio2 Qです。

Bluetooth接続なのでMacbookでもスムーズに使えます!! トラックボールマウスにしてはかなり小さい。手の中にすっぽり収まるサイズです。

進む・戻るの多機能ボタンも付いている!

使用感

使用感を箇条書きで書いていきます。

手になじむ大きさで持っていて疲れない。

フォルムも美しい、小さいので持ち運びにも良い

トラックボールはやっぱり使いやすい。場所をとらないし良い

戻る・進むボタンの配置が微妙。というかトラックボールと相性悪いかも

細かな動きはやはり難しい。動かしているときに引っかかるときがある

デスクトップで使うときの注意点

デスクトップでBluetooth対応していないPCでは、デスクトップにBluetooth通信のレシーバを差す必要があります

これがないと利用できないので注意!

まとめ

総合的には、買ってよかったと思えるものでした。

トラックボールを使ったことがない人は一度検討してみてはいかがでしょうか。

少し値は張りますが、結構いいもんですよ!ではではっ

関連商品

今回紹介したトラックボールマウス

特にBluetoothじゃなくていいからトラックボールを試してたいって方は、こちらも有名です!

LOGICOOL ワイヤレストラックボール M570t

LOGICOOL ワイヤレストラックボール M570t

試したことはないですが、こういう面白い形のトラックボールを使っている方もいます

関連記事

キーボードにこだわりたい方はこちらもどうぞ

*1:多機能ボタンの有無は正直今回はどっちでもよかったw

【武井壮最強説】武井壮が本当に『百獣の王』だと思うワケ

こんにちは、ほけきよです。

昨日、自由ネコさん(id:gattolibero)のこんな記事を読みました。

gattolibero.hatenablog.com

心・技・体の三拍子が揃っている小池栄子に死角がないということに、共感の嵐でした。 そして、このブログの最後に書いてある

逆に女性の側から見た時に、死角のない完璧超人的な男性芸能人といえば、誰を思い浮かべますか?

と。ここで、完璧超人的な男性芸能人として武井壮を挙げたいと思います。私は女性の側じゃないけど!!

私の本気で尊敬する人物の一人です。武井壮の「心技体」についてちょっと語ってみようと思います。

「猛獣と妄想で闘う人」程度しか知らない人は見ると印象がだいぶ変わると思います。

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