プロクラシスト

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【シベリア】風立ちぬで有名に!関西人に馴染みの薄い憧れのお菓子。

こんにちは!ほけきよです。

シベリアって知ってますか?? ロシアの地名ではありません、お菓子です。

この前あるグループで昔のお菓子の話題になって、ブタメンとか色々言い合っていたのですが、 関東組の人たちが「シベリア」というのを名前にあげてきました。

お菓子マイスターを自負していた私、恥ずかしながらこのお菓子の存在を知りませんでした。 その日、私はシベリアを探し、スーパーで見つけたので、 その感想も添えながら紹介したいと思います!!

昔の憧れのお菓子!シベリアとは?

写真はこんな感じ。

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羊羹×カステラという反則級の組み合わせ。 美味しいものに美味しいものを掛け合わせて、美味しくならないわけがないですよね。

昭和の頃は、子供にとって何としても食べたい憧れのお菓子だったそうです。実際に知り合いのおじいちゃんも、懐かしそうにシベリアのことを語っていました。スーパーで見つけたら、今度差し入れしてみようと思います!!

名前の由来は諸説あり、

  • 羊羹をシベリアの永久凍土に見立てた説
  • カステラの部分を氷原に、羊羹の部分をシベリア鉄道の線路に見立てた説
  • シベリア出兵にちなんだものだから説
  • 日露戦争に従軍していた菓子職人が考案した説

などなど。ただ、どれもしっくりこない。 さらに面白いのが、発祥地から考案者、名称由来、食品分類に至るまで未だ謎に包まれています。

ただ、魅惑のお菓子であることは今も昔も変わりのないことのようです。

関西人知らない説

シベリア」という言葉に、その場の西日本出身(奈良、兵庫、愛媛)の人間はポカーンとしてしまいました。 少なくとも、我が地元愛媛にはシベリアはなかったと思います。あったらこんな美味しそうなお菓子見逃しませんから。

ないですよね?西日本で見たことあるっていう人がいれば、教えてください!

風立ちぬで一躍有名に

ほう。「西日本人、シベリア知らない説」あるな。

と思い、続いて京都と福岡の知人に聞いてみることに。すると、なんと知っているとのこと。 なんで知っているか、二人が口を揃えて言っていたのが、

風立ちぬで名前だけ聞いた!」

とのこと。

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なるほど確かに出ている。これで知ったわけか。

つまり、「風立ちぬを見ていない西日本人は、シベリアを知らない」 というわけになりますね!!

これ以外で西日本でシベリアを知る機会がある方いますか?

食べてみた

みんなでシベリアの話をしたその日、それは私の憧れのお菓子になりました。 スーパーにないかと、一縷の望みを託し行ってみると、

僥倖…!ありました、シベリア、しかも最後の一個!

早速購入、開封、食す。

カステラのフワフワ感、羊羹のしっとり感がマッチした素晴らしい食感。 さらに甘いものの王道に王道を掛け合わせた、相乗効果。 これはかなり美味しいぞ…!

これが100円ちょっとで食べられるなんて…!そりゃ昭和の少年少女たちは恋い焦がれるのも頷けます。 そこらへんの3流パティシエのケーキ食べるなら、私はこれで十分満足できます( ^ω^ )

終わりに

初めての組み合わせで、とても満足でした。

知らなかったという方、 多分東日本には売っているので、ぜひ食べてみてください!なかなかオススメです! ではではっ!

【アカギ最終回!?】近代麻雀5月号が突っ込みどころ満載だった件

こんにちは、ほけきよです。

アカギ、ついに完結らしいですね。

blog.esuteru.com

アカギといえば、8週間で1巡したり、鷲巣が地獄で閻魔大王を従えたり、もはやギャグ漫画とかしていたあの超有名麻雀漫画です。 鷲巣編になるまで、そんな漫画じゃなかったのに…

先日ローソンに行って雑誌コーナーに行くと、『近代麻雀』がありました。

あれ、決着?最終回早まったのかなと思い、購入。

しかし、この号、表紙からツッコミどころ満載すぎません? ツッコミポイントをあげておきました。

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  • ①20年????
  • ②祝!決着!!
  • ③特別付録400分(時間?)収録
  • ④完結記念号(ネタバレ多少含む)
  • ⑤他の漫画も大概やばい
  • 終わりに

①20年????

一人の生を授かった人間が、成人になる年月の間、この間進んだのはわずか半荘6回戦!! やべえ、やばすぎる。

ドラゴンボールのオープニングも真っ青の引き伸ばしだ。

ちなみに、6回戦に入ってからなんと13年もの時が経っているのである。

その流れはこちらの記事がとてつもなく詳しい。ぜひ参照されたい。

www.excite.co.jp

259話 朧 南四局、最後の一局が開始される。
260話 配牌 全員に2牌ずつ配られる。
261話 類似 もう4牌ずつ配られる。
262話 連動 さらに2牌ずつ配られる。
263話 窒塞 もう2牌。ここで血が足りない鷲巣が倒れこむ。
264話 混濁 鷲巣、起き上がって1牌引く。
265話 参集 鷲巣、まだ前話の1牌引いてる。
266話 露呈 もう2牌ずつ配られる。
267話 天糸 鷲巣、国士無双イーシャンテン。アカギ、清一イーシャンテン八ヶ月かけた配牌が終わった

ここまでくると本当に天才である。

②祝!決着!!

祝って!!笑

決着ついたのはいいけど、もうちょっと名残惜しそうにしないの?? 表紙から完全にネタバレですな。

③特別付録400分(時間?)収録

なんだ、あの400の下の『時間』ってやつは…?

さすがに「分」だよね?400時間のDVDなんてないよね?

そして、このDVD、私は「鷲巣 VS アカギ」のダイジェストかな?と思ったんです。 だってその横に「完結記念号」なんて煽っているのだもの。

けど、中身を見てみると

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全く関係ないんかーーーーい!!!

④完結記念号(ネタバレ多少含む)

完結記念号と書いてるので、最終回かなと思ったら、続くんかい!!(ネタバレ)

アカギは、一話を一言でまとめることができるので、今回の話を一言でまとめておきます。 ネタバレが嫌な人は、ここで引き返しましょう

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【11次元のベン図】あなたは本当のベン図をまだ知らない

こんにちは!ほけきよです。

ベン図ってご存知ですか? 高校1年か2年くらいで習う、集合を表す図です。

文系が高校数学において、唯一社会人になっても使う理系の図かもしれません。 どのくらい大事かというと、このように、「会議でスマートに見せる100の方法」の第1項目にあげられるほど重要です。


(出典)会議でスマートに見せる100の方法

ベン図を制してこそ、会議を制することができ、また出世街道を制することができると言っても過言ではないのです。

しかし、この図のように本当に{n=2}, つまりたった2つの集合のベン図を書くだけで頭が良いと言えるでしょうか??

今回は、3つ以上のベン図を紹介します。これを書くことで、真の会議の王者になりましょう!

n=2

基本の型ですね。ベン図では、基本的に {2^{n}}個に空間を分割してやる必要があります。 n=2だと、4個の空間。

例えば、街頭で「猫好きか、犬好きか」とアンケートを取るとすると、

  1. 両方好き
  2. 犬好き
  3. 猫好き
  4. 両方嫌い

の4種類に分けることができます。これをベン図で書くと↓のようになります。

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2だとイメージがつきやすいですね。 どんどん行きましょう

n=3

このあたりまでなら、高校数学でも見たことある人、いるのではないでしょうかね。

アンケート項目が犬、猫、うさぎの3種類に増えたと思ってください

この時に書くベンズは、↓のようなものになります。

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n=4

だんだんパターンがわかってきましたね!! n=4を書いて見ましょう。だいたいこう書くはずです

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美しい…!一見それっぽいですよね。けれど、これ全部を表現しきれていないのです。 分割された空間を数えても14しかないですよね。そうAC,BDが抜けているのです。

つまり、これは不完全なベン図ということになります。実は{n>=4}では円だけでベン図を書くことはできないのです。

そこでどうするか。偉い人は楕円を使いました。それがこちら

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これで、4項目のアンケートでも安心ですね!

n=5

楕円という武器を得たので、{n=5}の時も安心です。

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5項目のアンケートの時に、おもむろに立ち上がりこのベン図を書き上げましょう。 きっと社内で一目置かれる存在になるでしょう^^

美しいベン図はどこまで書くことができるの? n=7

では、美しいベン図は何個の集合まで書くことが可能なのでしょうか。

実は、これより大きなnであったとしても、ぐちゃぐちゃな多角形を使うと、ベン図はかけます。 しかし、それではスマートじゃないでしょう。会議でただのキチガイだと思われてしまいます。

ここで、{n=7}のベン図を見てみましょう

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美しいですね。美しいベン図を作るために、数学者は「美しいベン図」のルールを定めました。そのルールとは “Simple”“Symmetric”です。↓が、噛み砕いた定義です。

■ Simple : 1つの交点は、必ず2つの線だけで交わる。3つ以上が重なることはない

■ Symmetric : 回転対称性。何度か回すと同じ図形に戻る(n=7なら2π/7)

美しいベン図のフロンティア、n=11

美しくスマートなベン図は、一体どこまで書くことができるのでしょうか。

2012年7月27日、次のような論文が出ました。タイトルは"A New Rose : The First Simple Symmetric 11-Venn Diagram"

です。新しい薔薇。キザですねーー! 実に50年ぶりの発見だったようです。ベン図界にはさぞ衝撃が走ったことでしょう。

さあ、そのベン図を見てみましょう。それがこちら。

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ふつくしい…真ん中の黄色い部分を拡大するとこんな感じです

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もはや芸術ですね。コンピュータで計算して、発見に至ったようです。

ここまで行くと、会社で一目置かれるばかりではなく、数学界からも一目置かれますね!!

終わりに

いかがでしたか、スマートな社会人を目指し、 皆さんも練習して、会議でベン図を書けるようにしておきましょう!ではではっ!

『正直村、嘘つき村、適当村』エイプリルフールなので、嘘にまつわるお話

皆さんこんにちは、ほけきよです!

エイプリルフールですね。 私は今日は嘘しか付きません!!*1

嘘にまつわる、有名な問題を解いてみましょう。 記事の最後に回答は載せておきます。

問題1(難易度 中)

今日はエイプリルフールです。新年度ということではてなで大規模なブロガーオフ会が開催されました。 このオフ会には、

  • 嘘しか言わないアフィカスで構成されている嘘つき村
  • 嘘を絶対言わない日記系ブロガーだけで構成されている正直村

の人たちが派閥を作っています。 受付の人は、どちらが正直村か嘘つき村かは知っていますが

  • 受付の人がアフィカスか日記系ブロガーかはわかりません。
  • 受付の人は「はい」か「いいえ」しか答えてくれません。

純粋なあなたは日記系ブロガーたちと懇親したいので、正直村に行きたいのですが、受付の人になんと質問すればよいでしょうか。

問題2(難易度 難)

受付が1人じゃ辛くなってきたので、3人でやることにしました。 うち2人は日記系ブロガーとアフィカスを呼んできたのですが、もうひとりは雑記村から来た雑記ブロガーです。

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雑記村の人達はエイプリルフールに乗じて嘘を言う人もいれば、天邪鬼で嘘を言わない人もいて、様々です。 今回はアフィカスか日記系ブロガーしかいないオフ会なので、雑記ブロガーは、受付のためだけに駆けつけてくれたみたいです。

  • 日記系ブロガーは質問に対して正直に答える
  • アフィカスは質問に対してで答える
  • 雑記ブロガーはに対して適当に「はい」か「いいえ」を答える

いま、受付にはそれぞれの村からきた幹事(A,B,C)が一人ずつ立っています。

  • どの幹事がどこの村所属かはわからない
  • 幹事同士は、どの村所属かわかっている
  • 質問は2回できる
  • 1回の質問で答えてくれるのは1人

純粋なあなたは日記系ブロガーたちと懇親したいので、正直村に行きたいのですが、受付の人になんと質問すればよいでしょうか。

*1:嘘しかつかないのなら、嘘しかつかないという言葉は真実になります。これを、自己言及のパラドックスと言います。

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記録より記憶!?野球にまつわる珍記録をまとめてみた!

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こんにちは!ほけきよです。

センバツ真っ最中ですね!! 厳しい冬を越え、いよいよ野球の季節到来です!

事実は小説よりも奇なり。
長く愛されているスポーツだからこそ、面白い記録が生まれます。
今日は、そんな数ある記録の中でも、あまり知られていない珍記録についてまとめてみました!!

これを見ると野球の奥深さを知れるかも!

センバツ記録を追加しました!

プロ野球

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PHOTO:wikimedia

ノーヒットノーランを3回も逃した男

西口文也(西武)は、

完全試合またはノーヒットノーラン達成まであと一歩」

のところで安打を打たれて完封・完投どまりになった事が3度もあります!

2002年8月26日 対千葉ロッテ

福浦和也の四球による出塁1つに抑えて9回2死までノーヒットノーランだったが、小坂誠に中前打されて逃した。次のサブローにも右前打されたが後続を抑えて2安打1四球、6-0の完封勝ち。

2005年5月13日 対巨人

清原和博死球による出塁1つに抑えて9回2死までノーヒットノーランだったが、清水隆行にスライダーを右翼席に本塁打されて快挙を逃した。1安打1死球、6-1の完投勝ち。交流戦初、西武ドーム初の達成者になる予定だった。

そして、極めつけはこれ!!

2005年8月27日 対楽天

9回終了まで完全試合だが、延長戦に突入。 延長10回表、沖原佳典に安打を打たれて快挙を逃す。 結果は10回1安打1四球、1-0の完封勝ちとなった。

ちなみに、このような形で延長戦で完全試合を逃したのは史上初です(ノーヒットノーランでは9人目)

仮に延長戦も抑えていれば、1973年8月30日に江夏豊が達成して以来の2度目の延長戦ノーヒットノーラン、延長戦完全試合は史上初の達成となるところでした。この試合は完全試合参考記録とされています。

1イニング4奪三振

3奪三振に加えて、振り逃げが起こって達成できる珍記録です!

意外に多く、17人もいるそう。ちなみに、西口も記録しているw

達成者

幸田優、野村貴仁工藤公康西口文也
岡島秀樹、ドナルド・レモン、斉藤和巳杉内俊哉
金澤健人松坂大輔前田幸長涌井秀章
ウィルフィン・オビスポ澤村拓一、千賀滉大
高橋聡文平田真吾

13球団から勝利した男

2007年7月24日、工藤公康(当時横浜)が対巨人戦で勝利投手となり、史上初となる現役時に存在した全13球団からの勝利(現行12球団+近鉄バファローズ)を達成。

13球団ですよ!!セ・パ合わせても12球団しかないはずなのに!! 長く現役を続けられているからこその記録ですね。さすが工藤です。

サイクルアウト??

1試合の中で三振、併殺、三重殺を達成。1975年7月の対巨人戦で、田淵幸一阪神が達成。
2回に三振、4回に1死一塁で三塁ゴロ併殺、7回に無死一、二塁から捕手ゴロで三重殺

不名誉かもしれませんが、一回くらいいいじゃないですか、記憶に残る記録です!

奪三振0でもノーヒットノーランはできる!

1956年5月3日、大脇照夫(国鉄)が対中日戦で達成

最少奪三振ノーヒットノーラン記録であり最小投球数ノーヒットノーラン(80球)です。

省エネ記録ですね!打たせて取るピッチング!

打者0人で勝利投手

これはなかなか難しい。

牽制 or 盗塁阻止でアウト + 直後に逆転サヨナラ

が必要です。

達成者

セパ1人ずついます!

一球も投げずに勝利。。神の手ですね!

甲子園

f:id:imslotter:20170127223539j:plain 今度は甲子園編!球児たちの熱い戦いに隠れて、意外と面白い記録が眠っています!!

ルールブックの盲点 ドカベンの名場面を再現

済々黌高校(熊本) VS 鳴門工業(徳島) 2012年8月13日

1死一、三塁で打者は遊直に倒れ、遊撃手は一塁に投げて併殺となった。しかし、飛び出していた三塁走者は3アウト成立前に本塁を踏んでいたため、生還が認められた。 西貝球審は「一塁に転送されてのアウトよりもホームインが早かった。鳴門からのアピールがなかったため、得点を認めた」と説明した。

読んでもなかなかに意味不明ですよね。これは動画か漫画を見てもらったほうが早い!! ここに、写真も含めわかりやすく載っているので掲載します!

【甲子園】済々黌vs鳴門でドカベンの『ルールブックの盲点の1点』が再現される : なんJ(まとめては)いかんのか?

このサイトでも語られていますが、ドカベンでここと同じシーンがあります。水島ファンならご存知でしょう。

不知火率いる白新学院と戦ったとき、岩鬼がこれを行いました。

岩鬼はただの暴走な気もしますが、ホーム生還した 済々黌高校の中村謙選手は、「狙っていた」のだそうです。すごい!!

甲子園での一試合最多奪三振

徳島商業(徳島) VS 魚津(富山県) 1958年8月16日

最多奪三振って誰が持っているか知っていますか?

実は板東英二が持っているんです。 延長18回で25個の三振を奪うが、相手の村椿輝雄も譲らず、0対0のまま引き分け・翌日再試合となりました。

今でこそゆでたまごおじさんですが、昔は伝説の投手だったのです!!*1

延長戦と縁のあるチーム、如水館高校

2日連続降雨ノーゲーム

如水館(広島) VS 高知(高知) 2009年8月9,10,11日

如水館は8月9日の試合は2-0、10日の試合は6-5で、いずれもリードしていました。 しかし11日の試合は、9-3で敗北。無念すぎる。 同一校の対戦が2日連続で降雨ノーゲームになったのは史上初めてのことです。

3試合連続延長線勝利

同じく如水館は2011年、3試合連続延長戦勝利を記録しました。

いやあ、何かと延長戦に縁があるチームですね!!

4アウト事件

益田(島根) VS 帯広農業(北海道) 1985年8月11日
初出場校同士の試合。審判の勘違いにより生まれました。

9回表、金原の二飛で、本来はここでチェンジとなる所でしたが、6番2の池永が打席に入りました。
池永に投げられた第1球はボール!

この時公式記録員から合図が送られたが、審判は気づきません。 2球目を池永が打って三ゴロで4つ目のアウトとなりました。その後審判は気づき、記録上は消されました。

ちなみに、打席に入った池永以外、益田のほとんどの者が攻撃終了を知っていたらしいです。 益田の監督は試合後、

3アウトになった事はベンチで分かっていた。でも審判員も気づかないので、そのまま行けという気持ちで、分からんうちに打てと思いました

と正直に暴露。

なお、帯広農の投手・加藤も

「おかしいなと思ったが、審判も捕手も何も言わないので僕の勘違いかと思った」

と言ったそうです。 勘違いって…面白いですね!

春夏連続で初戦優勝校と当たったチーム

比叡山(滋賀) VS 沖縄尚学(沖縄) 1999年3月25日 0対1
比叡山(滋賀) VS 桐生第一(群馬) 1999年8月7日 0対2

春夏連続で初戦に優勝校と当たった高校比叡山だけ。しかもどっちも接戦!!

まさにムエンゴ比叡山のピッチャー、めっちゃ好きだったんですがねぇ…*2

佐賀北旋風!決勝での逆転満塁本塁打

佐賀北(佐賀) 2007年初出場

2007年の決勝は佐賀北旋風』 。まさに奇跡の夏です。

「一回戦勝てればいい」と思っていたチームが、接戦・逆転を繰り返し決勝へ。
極めつけは決勝の逆転満塁ホームラン

7回までわずか1安打に抑えられていた佐賀北は 4点を追う8回1死から、エース久保が自身甲子園初となるヒットを放って出塁。

代打・新川の右前安打と2連続四球で1点を返し、なおも満塁。そこで副島の逆転満塁本塁打が飛び出し、試合をひっくり返しました。

佐賀北全試合

一試合の中に魔物がいることは甲子園では多々ありますが、 このときは全日程を通して魔物が棲みついていたという感じでした!!

【2017年センバツ追記】史上初!2試合連続再試合

2017年3月26日、センバツにちょっと面白い珍記録が誕生しました。

2試合試合連続の再試合です。

どっちも非常にいい試合でした。第二試合は福岡大大濠三浦が190球を超える熱投。 最後はコントロールが甘くなりつつも、なんとか抑えているのが印象的でした! この時、再試合は翌日3/27の第二試合に組み込まれる予定でした。しかし、次の試合により事態は一変します

なんと、第三試合も再試合となったのです。1点ビハインドで迎えた9回2アウト2,3塁で、2塁牽制の間にホームスチール。まさに「機動破壊」らしい野球ですね。そのご両者譲らずなんと春夏通して初の2試合連続再試合!

これによって、1日の休養日が設けられました。特に公式戦を全て投げていた三浦くんにとっては朗報でしょう。 再決戦が楽しみですね!

センバツならでは?!同都道府県での決勝戦(45年ぶり5回目)

2017年のセンバツは面白かったですね!!

決勝はなんと履正社 vs 大阪桐蔭 どちらも大阪府の高校

これは史上初なのでは?と思い調べてみると、どうやら5回目の模様。意外とある。

  • 1938年第15回大会 中京商1-0東邦商 (愛知)
  • 1941年第18回大会 東邦商5-2一宮中 (愛知)
  • 1948年第20回大会 京都一商 1-0京都二商 (京都)
  • 1972年第44回大会 日大桜丘 5-0日大三 (東京都)

センバツで優勝・準優勝しても、夏の甲子園に出られるのはたった一校。シビアですね。 どちらも大型選手を多数そろえた超高校級チーム。決戦が楽しみです。

まとめ

いかがでしたか? 真剣に戦っているからこそ起こる珍記録、ひょっとすると最多安打サイクルヒットなどの名誉な記録よりも印象に残るかもしれませんね!

ちなみに私は高校野球フリークです!!

プロ野球も、高校時代に活躍した選手が成長するのが好き

今年のセンバツも何が起こるか、楽しみです!ではではっ

*1:ちなみに、9イニングでの最多奪三振松井裕樹(桐光学園)が対今治西(愛媛)で記録した22奪三振

*2:今でも覚えています。確かとてもいいナックルボーラー。実際、この時の桐生第一と一番いい試合していたんじゃないのかとも思ってしまう。 ちなみにこの時の決勝は桐生第一岡山理大付で、結果は14-1

『掛け算順序問題』って高校でもあるよね。この問題について思うこと。

こんにちは、ほけきよです

理系の大学院まで行ったし、算数/数学を教えていたこともあるので、ちらっと、雑感を。 *1

掛け算順序問題

発端は茂木健一郎さんのツイート&ブログ

lineblog.me

昨日、小学校の算数のテストで、「3.9+5.1=9.0」と書いたら、減点されたというツイートが流れてきて、とてもびっくりした。これははっきり言って一種の子どもに対する「虐待」である。これ以外にも、小学校の算数には謎の奇習があると聞く。 かけ算の順序、足し算の順序、という「問題」があって、2x3=6は正解だが、3x2=6は不正解、同じように2+3=5は正解だが、3+2=5は不正解、という「世界」があるのだという。詳細はアホらしいので書かないが、もし興味がある方は検索してみて欲しい。

ここから、色々と掛け算順序問題がある界隈では盛り上がってました。まあ私の観測範囲ではほとんど、「そんなキチガイは殺せ」くらいの勢いで否定してましたが。

実はかなりの歴史がある論争のようです。

かけ算の順序問題 - Wikipedia

言わんとすることはわかる。けど。

教える立場からすると、言わんとすることはわかるんですよ。多分、数式に意味をもたせたいんでしょう。 高校時代、物理でよく言われてたのは、「現象から数式を作る作業は翻訳作業と一緒、だから一つ一つの演算に意味をもたせるべき」 これは本当にその通りだと思うし、この言葉のおかげで、物理というものを深く考えながら問題を解くことができるようになりました。

けど、けどですよ?例えば

  • 4個のりんごを5人に配る → 4×5
  • 5人に4個のりんごを配る → 5×4

で、どっちかが翻訳に失敗しています?? この程度の問題、正直日本語の組み替えでなんとでもなりますよね。

順序を制限するっていうのは、むしろこの翻訳作業の阻害になると思うんです。 何も考えずただ通過儀礼的に式を覚えさせるだけの作業は、一種の言語統制ですよ。

かくいう私も

ちょっと考えたんですが、この問題、割と小学生だけじゃないんですよ。 高校で数学を学んだ人なら、こういう数式みたことありません?

{\int_{0}^{1} f(x) dx}

「せきぶん」ってやつですね。これが、

{\int_{0}^{1} dx f(x)}

って書いてもいいって知っている人、実は多くないのではと思ったんです。 そして、これは推測ですが、書いてもいいって知らない人は、この記号たちが持つ意味がほとんどわからないんじゃないでしょうか。

これも言語統制の結果だと思うんです。ただ数式を変な記号で挟んだ謎の演算により、面積がもとまるよ。 程度のことしか教えないせいで、式の持つ本来の意味を知らないまま、「難しい」と終わって思考停止。もったいないです。

かくいう私も、始めの頃は積分のdxは必ず最後に一つつくおまじないだと思ってました。 でも、よく考えると、順序なんかどっちでもいいんですよ。マジで。

だって {dx f(x)}はただの「縦×横」の面積で、{\int_{0}^{1}}は「足すよ」ってだけですから。 図にするとこんな感じ。

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こういう順序や型にこだわってしまうと、かえって思考の幅が狭くなり、本質を見失ってしまいます。

大事なのは型を覚えるより、型に理由をつけられるか

掛け算の順序が自分の思った通りと違うならば、その子に理由を聞いてみたほうがいいのでは?と思います。 個人的には、普通に思考停止して掛け算をする子よりも何か意思や理由を持っている可能性がありそうだなと思います。 (交換法則を満たすのでたとえ理由なんてなかったとしても、答えが○であることには全くもって変わりないですが。)

掛け算の順序がどうこうと強制するよりも、 なぜ引き算は交換不可能で、掛け算は交換可能なのか とか、そういうのを考えさせるような教育をしてほしいですね。

ただ自分の考えと違うから「否」とされ、勉強が嫌いになる子供が増えないで欲しいなと思います。

ではではっ!

*1:とはいえ雑魚なので高度な教育は受けておりません、ご指摘あれば勉強になりますのでよろしくお願いします。

2018年ドラフト候補!第100回記念大会を担う甲子園の逸材たち

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こんにちは!ほけきよです。

今年のセンバツ、面白いですね。 というか、高校野球は常に面白い!!

今回の大会、『黄金世代』とよばれる新2年生が活躍していますね!! 新二年生って、まだ1年生ですからね。2000年生まれですよ!?(遠い目)プロに行くにしても2年後ってわけです。

弱冠15-16歳が、なんでこんな能力持っているの…?? と思うような選手ばっかりです。

ここでは、2018年のドラフト候補になるであろうプロ野球選手の卵をを紹介していきます!!

根尾昴(大阪桐蔭)

基本情報

  • 名前 : ねおあきら
  • 出身リーグ : 飛騨高山ボーイズ
  • 身長/体重 : 177cm/74kg
  • ポジション : 投/遊/外

プロクラシストでも記事にした注目の選手。

www.procrasist.com

とにかく身体能力が高く、中学時代はスキーで全国優勝も。2017年のセンバツでも、投手にレフト、ショートと三刀流を披露。打順もすでに中軸を担っていて、そのポテンシャルの高さを見せつけています。

甲子園での戦績

試合 相手 スコア 成績(打) 成績(投)
17.3.25 宇部鴻城 ○11-8 5-1 -
17.3.27 静岡 ○11-0 4-1 2回0失点
17.3.29 東海大福岡(準々決勝) ○4-2 4-1 -
17.3.30 秀岳館(準決勝) ○2-1 4-0 -
17.4.01 履正社(決勝) ○8-3 2-1 1回0失点
2017夏 - - - -
17.8.11 米子松蔭 4-2 -

藤原恭大(大阪桐蔭)

基本情報

  • 名前 : ふじわらきょうた
  • 出身リーグ : 枚方ボーイズ
  • 身長/体重 : 180cm/78kg
  • ポジション : 外

またまた大阪桐蔭! OBである中田、平田、森など数多くのスラッガーを凌ぐ逸材と言われている選手。打っては場外ホームラン, 50mは5秒7の超俊足、遠投100mと、野球の申し子のような逸材。 今春のセンバツはまだ伸び悩んでいますが、今後の成長に期待大です。

甲子園での戦績

試合 相手 スコア 成績(打)
17.3.25 宇部鴻城 ○11-8 5-1
17.3.27 静岡 ○11-0 5-1
17.3.29 東海大福岡(準々決勝) ○4-2 4-0
17.3.30 秀岳館(準決勝) ○2-1 5-0
17.4.01 履正社(決勝) ○8-3 5-3(2本塁打)
2017夏 - - -
17.8.11 米子松蔭 5-0

2017年センバツでは、ついに眠れる獅子の復活という感じでした。 決勝での1試合2ホーマーは史上初。更に5打席目もあわやホームランかという当たり。

素晴らしい能力を見せてもらいました。

ちなみに、この世代の大阪桐蔭の選手は山田健太中島卓也・横川凱選手など、他にも粒ぞろいなので、今後がますます楽しみです!

www.youtube.com

野村大樹(早稲田実業)

基本情報

  • 名前 : のむらだいじゅ
  • 出身リーグ : 大阪福島リトルシニア
  • 身長/体重 : 172cm/80kg
  • ポジション : 捕/一

怪物清宮幸太郎選手が引退する前に、新たな怪物が現れたと噂される選手。その噂に恥じぬ成績で、1年時に23本塁打で清宮の22本を超える活躍。その実力からすでに早実の4番を任されている逸材です。 そのホームランをどこまで伸ばすのか、注目のスラッガーです。

甲子園での戦績

試合 相手 スコア 成績(打)
17.3.24 明徳義塾 ○5-4 4-2
17.3.27 東海大福岡 ●8-11 5-3
2017夏 東京大会決勝敗退 - -

www.youtube.com

小園海斗(報徳学園)

基本情報

  • 名前 : こぞのかいと
  • 出身リーグ : 枚方ボーイズ
  • 身長/体重 : 177cm/73kg
  • ポジション : 遊

走・攻・守、三拍子そろった逸材。名門報徳学園で1年生の5月からすでにレギュラーを獲得している。 2年春のセンバツでもすでに本塁打を放っており、存在感を放っている選手です!

甲子園での戦績

試合 相手 スコア 成績(打)
17.3.20 多治見 ○21-0 5-2(1本塁打)
17.3.26 前橋育英 ○4-0 4-1
17.3.28 福岡大大濠(準々決勝) ○8-3 4-2
17.3.30 履正社(準決勝) ●4-6 5-4
2017夏 予選敗退 - -

www.youtube.com

山下航汰(健大高崎)

基本情報

  • 名前 : やましたこうた
  • 出身リーグ : 羽曳野ボーイズ
  • 身長/体重 : 175cm/77kg
  • ポジション : 一

走のイメージが強い中でひときわ『打』で注目されているのがこの選手。 もともと中学時代、地方大会から知名度はあったのですが、有名にしたのはやはりセンバツ1大会2満塁ホームランでしょう。史上二人目らしいです。 健大高崎も『起動破壊』を掲げ、近年甲子園常連校化しているので、今後が楽しみです!

甲子園での戦績

試合 相手 スコア 成績(打)
17.3.22 札幌第一 ○11-0 4-1(1満塁本塁打)
17.3.26 福井工大福井 △7-7 4-1
17.3.28 福井工大福井 ○10-2 4-2(1満塁本塁打)
17.3.29 秀岳館(準々決勝) ●2-9 4-2
2017夏 予選敗退 - -

www.youtube.com

鈴木裕太(日本文理)

基本情報

  • 名前 : すずきゆうた
  • 出身リーグ : 新潟シニア
  • 身長/体重 : 181cm/87kg
  • ポジション : 投

この世代最速との呼び声が高い速球が武器。そのスピードは最速148km/hを記録。 秋の新潟大会では2番手投手として9イニングを投げ、奪った三振は19個

今大会のセンバツには出場できなかったものの、夏に向けてさらに磨きをかけてもらいたい期待の選手。

20160919 日本文理・鈴木裕太(1年)、準決勝でのピッチング(148kmマーク) - YouTube

万波中正(横浜)

基本情報

  • 名前 : まんなみちゅうせい
  • 出身リーグ : 東練馬シニア
  • 身長/体重 : 190cm/92kg
  • ポジション : 外

『オコエ二世』と評される選手。コンゴ人とのハーフで、身体能力がめちゃくちゃ高い。特にスイングスピードは凄まじく、154km/hを記録(中田翔が151km/h) オコエは俊足巧打のイメージがありますが、万波は圧倒的なパワーでねじ伏せる感じですかね。はやく甲子園にでてきて暴れて欲しい!

2016/9/17 万波中正 (横浜高校) スリーラン含む3安打5打点 4番打者 1年秋 - YouTube

試合 相手 スコア 成績(打)
17.8.11 秀学館 ●4-6 2-1

野手成績

選手 試合数 打数 安打数 本塁打 打率
根尾昴 5 23 6 0 .261
藤原恭大 5 29 5 2 .172
野村大樹 2 9 5 0 .556
小園海斗 4 18 9 1 .500
山下航汰 4 16 6 2 .375
万波中正 1 2 1 0 .500|

投手成績

選手 投球回数 失点 四死球 奪三振
根尾昴 3 0 3 2
鈴木裕太 - - - -

終わりに

いかがでしたか? こうやって、高校時代の選手が数年後プロで活躍してくれるのを期待するだけで、ワクワクします!

各選手の甲子園の戦績、成績はこれから卒業するまで追っていきたいと思っています!乞うご期待!!

他にも注目の選手がいたら教えてください!!!(特に投手)
ではではっ

マネーボールの著者が語る、『怠惰は成功への鍵』のワケ

f:id:imslotter:20170326191242p:plain

こんにちは、ほけきよです!

私のブログ名「Procrasist」は、英語"Procrastination" から来ています。 なんか仕事やだな~とか思ったとき、ちょっと気になったことをネットサーフィンしたいときに、来て楽しんでいただければ、何か一つ得るものがあれば、という思いで記事を書いています。

ちょっと回り道したことが、後から効いてくることもありますからね! 今日は、そんなProcrasistの必須要素“Laziness(怠惰)”についてのお話

『Being Lazy is the Key to Success』

www.inc.com

概要はこんな感じです。

■ 2017年2/28-3/3にかけて, Insight Summitなるものが行われた

Michael Lewisはそのイベントのゲストスピーカーとして呼ばれた

■ 「怠惰こそ成功への鍵である」

まず、Insight SummitとMichael Lewisにちらっと触れて、話した内容をみてみましょう。

Insight Summitとは

Qualtricsという、オンラインアンケート作成サービスを運用する会社が主催するイベントです。 日本語対応していないので、日本では馴染みがないかもしれませんが、海外では情報収集サービスの大手企業のようです

Fortune 500企業の3分の2、ビジネススクールトップ100のうち99校を含む8,000以上のブランドがQualtricsを利用して新しい情報を収集しています(HPより)

www.qualtrics.com

Insight Summitというのがこちら

なにやらオシャレなイベント…!!ゲストスピーカーの錚々たる顔ぶれが凄い。意識が高い。成層圏を超えている。

やり抜く力 GRIT(グリット)――人生のあらゆる成功を決める「究極の能力」を身につける

加えて、カジノ、懇親会、極めつけはエルトンジョンのプライベートコンサートなどエンターテイメント感あふれる内容も!

これだけ色々あって、参加費は1200ドルと聞いたら、そんな高くないかも…??会社のお金で行かせてくれないかなw

Michael Lewisとは

ゲストスピーカーの目玉の一人として取り上げられているのがマイケル・ルイスです。 著者の名前より、作品名のほうが有名かもしれません。マネーボールの著者です。

経済学の修士号を持っており、また債権セールスマンだったこともあり、経済や金融に関係する小説を多く書いています。

2014年の『フラッシュボーイズ』は、今では金融業界を牛耳っているアルゴリズムトレードについても触れています。

なぜ、『怠惰』が成功への鍵なのか

紹介したところで、Insight Summitで彼が話した内容について触れましょう。全文は探してみたのですが見つかりませんでした。*1なので英訳記事から抜粋しながらの紹介になります。

怠惰を受け入れることが成功への鍵だとルイスはいいます。それはなぜか。本当に大事なところにだけ焦点を当てて取り組むことが出来るからです。

忙しくいることに忙しくなってはいけない。

If you’re busy being busy, you’ll miss them (better opportunity)

これまでに、深くかかわらなくていいプロジェクトに割り当てられたことはないですか?新しい物事を始めるためではなくて、ただそのプロジェクトを継続させるためだけに関わっているようなものです。 そういうプロジェクトのせいで、みなさんはもっと良い機会を見逃してしまうのです。

何もしない、最小限で仕事をすることで、自分が本当に取り組むに値するプロジェクトを探すことやそういうプロジェクトがやった来たときに気づく余裕が出来るのです。

会社にはこんなプロジェクトたくさんありますよね。迷惑かけるくらいなにもしないのはアレですが、 たいていこういうプロジェクトは自分がいなくてもなんとかなるようなものなので、 興味がないのならそんなことで時間と身を犠牲にしないほうがいいってことですね!

時間を浪費したくないと思いながら時間を浪費している

People waste years of their lives not being willing to waste hours of their lives.

人々は長年、時間を浪費したくないと思いながら時間を浪費しています。忙しいということを大事なことだと勘違いしているようなら、本当に大事なことに気付かないでしょう。 ルイスは、本のネタにしたい人がいたなら、一年、それ以上の時間を費やし、その人を調べ上げてネタになるかどうかを確かめるそうです。

あなたの周りで、後々めちゃくちゃ成長しそうなプロジェクトがあったのに、忙しくてそれが本当にいいプロジェクトがどうかを調べきれなかったことってないですか?次にそういうプロジェクトが見つけたときは、一度時間を費やすことを恐れずに、自分の力で見極めましょう。

研究開発も、実際にモノを創るよりもそのネタが本当に良いものか調べるサーベイ期間のほうが長かったりします。そういう時間をしっかり取ることこそが、イノベーションの秘訣なのですね。

怠惰はフィルターとして役に立つ

My laziness serves as a filter.

ルイスは、自分が仕事(ネタ)をするかどうか決める際には、本当にその仕事(ネタ)が良いものでなければならないと言います。その証拠に、10年間で6つの研究され尽くした本を出版しています。

自分が聞いて書いた話が誰にも語られなかったら、私は悲しいだろうか」この質問に確実にYESと答えることが出来ない限り、仕事をしないと言っています。 みなさんも、次にプロジェクトを始めるときは、内なる自分にこのような問いかけをしてみましょう。

自分が誇りを持てる仕事をしたいですね!

まとめ

時間をお金などと同じ投資の対象として捉えているイメージが強かったです。

  • 今自分がやっていることは本当にすべきことなのか、問いかけてみる
  • これからやろうとしていることは、本当にやるに値するべきものなのか、自分が納得行くまで時間を費やす

自分がしたいことをするためには、その他のことには怠惰になれということですね! 日本では忙しくしている人が偉いというような風潮がありますが、海外だと、忙しくしている人は自己管理が出来ていない人として評価が下がったりもするそうです。そういう観点を持つことも、今後大事かもしれませんね。

怠けて楽しい仕事に全力投球しよう!ではではっ

*1:TEDみたいにオンラインで上げてくれないかな…笑

ライブが最高!Fall Out Boy (FOB) の紹介とオススメ曲!

こんにちは、ほけきよです!

なんと、Fall Out Boyの来日公演が決定です!

実に二年ぶりの来日。前回の来日公演のときは気づけばチケット完売で悔しい思いをしました。

今回は販売前に情報をキャッチ! そしてチケット予約完了しました!!

Fall Out Boyについては、知らない人も多いかもしれません。が、曲を聴くと、「アァー」ってなる人もいるかも? 『Dance, Dance』とか、有名な曲を作っています。

今回は来日を記念して、Fall Out Boyの紹介をしたいと思います。

続きを読む

金を超える『ダイヤモンドの再生ボタン』を持つ世界のトップyoutuberたち

こんにちは、ほけきよです!

最近youtuberも熾烈な闘いになってきてますね。 日本でも100万人を超えるチャンネルが続々登場しています!!

100万人を超えた人に送られるのがこの『金の再生ボタン』 10万人で銀のボタンが送られるのですが、それとは全然大きさも重厚感も違います。

f:id:imslotter:20170322224254p:plain
はじめしゃちょーの動画「金の再生ボタンを銀の再生ボタンとすり替えると気づくのか?!」より引用

それもそのはず。日本ではまだ数十チャンネルしか登録者数100万人を超えていないからです。(参考:登録者数ランキング )

しかし、世界は広い。登録者数が半端ないチャンネルがたくさんあります。今日はそのトップyoutuberたちのチャンネルを見てみようと思います!

金のボタンの上、『ダイヤモンドボタン』

f:id:imslotter:20170321012614j:plain

実は、金のボタンの上に、『ダイヤモンドボタン』というのがあるそうです。

条件はなんと『登録者数1000万人』!!!

ヤバイ、、、ヤバすぎる。

ちなみに現在日本のトップがはじめしゃちょーの約500万人(2017年3月20日)。 日本人からしたらはじめしゃちょーの倍って、そんな人がいるのか?という感じですよね。

案外多い1000万超えチャンネル

ちょっと気になったので、ぐぐってみました。 すると、Wikipediaさんがピタッとハマる結果を返してくれました。さすがwikiさん!!

List of most subscribed users on YouTube - Wikipedia

50チャンネルはあるようですね。TOP100が載っているサイトがあったのでこちらも掲載

vidstatsx.com

キュレーション用のタグ(#)を除けば、大体80チャンネルくらいでしょうか。

ただ、ここからVEVOなど芸能人系を除くと、結構な少数にはなりそうですね。

いくつかみてみる

丁寧に、1000万登録者数を超えているチャンネルとその特徴をまとめてくれている動画がありました。

www.youtube.com

英語ですが、みなさんも雰囲気で面白そうなチャンネルを見つけてみましょう!

PewDiePie

www.youtube.com

スウェーデン出身、世界一の登録者数を誇るyoutuber。日本でもかつてはyoutuberといえばこの人!って感じでたまにテレビでも取り上げられていましたね。 現在も順調に登録者数を更新していて、なんと5000万人を突破!!日本の人口の半分だぞ…すげぇ。

なんと、5000万になると、ダイヤモンドを超えて、ルビーが送られてくるらしいです…!

www.youtube.com

カッコイイ。ちなみにこの動画、29ヶ国語に翻訳されているんですが、日本語がありませんでした。誰か訳してよ~~。

他にもエンタメ性のある動画多数って感じですね。あと英語がかなり聞き取りやすくてイイ感じ。やっぱ英語はほぼ世界共通語だし、強いね。

www.youtube.com

HolaSoyGerman.

www.youtube.com

このチャンネルの主は、なんと「ダイヤモンドボタンを2つ」持っている人物。 メインの「HolaSoyGerman」とサブチャンネルの「JugeaGerman」両方共1000万人超え。

おそらく世界で唯一です。

www.youtube.com

日本では複数の金のボタンを持っている神として名を馳せていますが、さすが世界は広い!

f:id:imslotter:20170322224050p:plain ヒカキンTVより

チリ出身で、スペイン語の動画なので、正直何を言っているかは全然わからない… けどモノマネとかゲーム実況とか、日本のyoutuberとしていることは変わらなさそうですね!

Vsauce

www.youtube.com

これは、個人的に一番注目したい海外youtubeチャンネル ガチの科学系youtuberです。

日本で科学系の実験をしているひとで有名な人って、たとえばでんじろうさんとかでしょうか?? 彼らの実験は、どうしても化学や物理の簡単なものなど、割とパッと目を引くものが多いんですよね。 それでも十分面白いのですが、このVsauceチャンネルはまた一味違った面白さがあります。

どちらかと言うと数理系の実験が多い印象。そしてそれらの可視化やデモが抜群にうまい。 サイエンスの勉強になるし、プレゼンの仕方、デモの仕方も非常にためになるチャンネルです。

www.youtube.com

まさかバナッハ・タルスキーパラドクスで1000万再生を稼ぐとは…すごすぎます!

ブログネタのインスピレーション湧きそう…笑

終わりに

いかがだったでしょうか? やっぱり人気なだけあって、編集も凝ったものが多いです。

好きな海外youtuberを見つけてリスニングの勉強!っていうのも良いかも?みなさんも探してみては?!ではではっ!

Youtuberの動画は他にも色々とありますッ!関連動画はコチラ

【2017年、史上初の3人同時受賞】建築界のノーベル賞"プリツカー賞"に迫る!

※2017年3月21日追記:受賞者とノミネート理由(ページ下部)

こんにちは、ほけきよです。 みなさん、プリツカー賞ってご存知ですか?? 「建築界のノーベル賞とも呼ばれていて、建築家にとっては最高の栄誉の一つです。 さらに、この賞、日本人がめちゃくちゃ強いんです!

そんな賞があるなら、日本人としてチェックせねば!!

今日は、プリツカー賞に迫ってみます

プリツカー賞とは

建築家のノーベル賞

プリツカー賞 (The Pritzker Architecture Prize) とは、「ハイアットホテルアンドリゾーツ」のオーナーである プリツカー一族が運営するハイアット財団から建築家に対して授与される賞である。 歴史は浅いが、1988年にニューヨーク・タイムズの記事で 「建築家にとってこの賞は、科学者や作家たちにとってのノーベル賞のようなものだ」と書かれて以降、 「建築界のノーベル賞と紹介されることもある(Wikipediaより)

  • 設立 : 1979年
  • 対象 : 建築を通じて人類や環境に一貫した意義深い貢献をしてきた存命の建築家
  • 賞品 : 10万ドルとメダル
    • メダルはルイスサリヴァン(アメリカ建築家の三大巨匠)
  • メダルに刻まれた言葉は「FIRMNESS」(堅牢)、「COMMODITY」(便利)、「DELIGHT」(喜び)

歴史はまだ浅いようですが、とにかく現代建築家なら受賞したい、最高の栄誉なのです!

日本人がめちゃくちゃ強い!!

この円グラフをご覧ください。

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なんと、日本人受賞者が最多なのです!*1 日本人受賞者と、その特徴は次の通り

受賞年 人物 代表作 特徴
1987年 丹下健三 東京都庁/代々木体育館 日本人建築家のパイオニア
世界のタンゲ
1993年 槇文彦 幕張メッセ モダニズム建築が特徴
1995年 安藤忠雄 光の教会/表参道ヒルズ コンクリート打ちっ放しの
建築が世界的評価を得る
2010年 妹島和世
西沢立衛
金沢21世紀美術館 SANAA
建築の要求を抽象化し、
常識を打ち破る建築物への挑戦
2013年 伊東豊雄 台中国歌劇院 革新的名作を生み出す
建築界のイノベータ
2014年 坂茂 紙の教会 環境や災害を考慮した
紙の住宅が世界的な評価を得る

安藤忠雄丹下健三などは、建築に詳しくなくても知っている人が多いでしょう。 こうして各人が作った建造物を眺めて見ると、日本も、魅力的な建物が多くありますね。

近年の受賞者はどんな建物を作っているのか

続いて、プリツカー賞は近年どんな人が受賞しているのか。 その受賞理由や建物に迫り、最先端の建築について紹介したいと思います!

2014年 : 坂茂

日本人建築家です。彼は災害時にいかに早く建物を組み上げられるか。 また、パビリオンなどの解体するときにいかに廃棄物を出さないか。 というような、建築の過程を大事にする建築家です。特に有名なのが紙の建築これに関しては、TEDでも語っています。

www.ted.com

建築家という職業に私はひどく失望しました。 建築家は人助けもしなければ、社会の役にも立っていないのに 特権階級の人たちや、お金持ちや、政府や開発業者の為に働いているからです

(中略)

仮設住宅が必要とされる場に、建築家の姿はありません。特権階級の為に働くことで忙し過ぎるからです。 そこで私は考えました
建築家と言えども、仮設住宅の建設に関わればいいじゃないか。私たちは現状を改善できる
こんな理由からあちこちの被災地で働くようになりました

素晴らしい考えを持った方です。それでいて建造物は現代的で素晴らしい。 建築に対する真摯な姿勢も評価され、プリツカー賞を受賞しました。

2015年 : フライ・オットー

自然界の構造を建築に取り入れ、超軽量・高性能な建築構造を実現した建築家です。

特に、膜構造を取り入れた建築に造詣が深く、 シャボン玉などで実験を行いながら、積極的に自然科学を建築に応用したようです。

こちらの建築物は坂茂フライ・オットーが協力して作った作品です。 という軽量な材料と、軽量高性能な建築構造の設計がうまくマッチした素晴らしい作品です。

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ハノーバー国際博覧会日本館(2000年)

2016年 : アレハンドロ・アラベナ

チリやメキシコの途上地域において、良質な住宅を途中まで建築し、残りは住民が完成していくコンセプトの建物を多く作りました。 それによって、住民に達成感と、その家の持ち主であるという責任感を与えることができたと言います。

このように、建築を単なる住まい以上のものに昇華させたことが評価されました。

こちらの記事に、アラベナが手がけた建築の数々が多く載っています。興味があれば是非。

2016年プリツカー賞を受賞した、チリの建築家、アレハンドロ・アラヴェナの建築とは?

2017年は?ノミネートされている日本人

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2016年の暮れに、2017年の候補者が発表されたようです。詳しくはこちらのサイト!

www.archdaily.com

日本人は隈研吾藤本壮介がノミネートされています

隈研吾

「和の大家」とも呼ばれている、日本の建築界の巨匠です。

現在新国立競技場田町品川間の新駅など、オリンピックにあたって重要とされる建築を数々手がけています。 f:id:imslotter:20170122035038j:plain
新国立競技場設計図(PHOTO:nippon.com)

こちらの記事に、彼の手がけている作品が詳しく載っているので是非ご覧になってください。

matome.naver.jp

藤本壮介

一時期話題になった透明な家の設計者です。

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プライバシーやばい。

また、フランスのモンテペリエに、こんな建物も作っています。

www.youtube.com

オシャレ&かっこいいしびれる。
非常に独創的な発想が持ち味の建築家ですね!

【追記】2017年の受賞者決定!通称RCR

3月1日に、2017年の受賞者が決定しました!

2017 Pritzker Prize Goes to Rafael Aranda, Carme Pigem, & Ramon Vilalta of RCR Arquitectes

Rafael Aranda, Carme Pigem, Ramon Vilaltaの三人です。

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PHOTO: Home | The Pritzker Architecture Prizeより

過去40年近くの歴史を振り返っても、3人同時受賞は史上初のことです。

受賞理由

審査員長Glenn Murcuttの言葉(日本語訳)がこちら

彼ら3人の協力で、詩的な建築物を作った。彼らの建築物は過去の素晴らしい部分は踏襲しつつ、現在や未来の建築物のあり方を明確に見据えた、時代を超越した作品である。

とのこと。なんだか抽象的でよくわからない*2ですが、新旧の融合といったところでしょうか。

三人の魅力

彼らはヨーロッパ、特にスペイン中心で活動する建築家で、世界的にはそこまで有名というわけではありません。 今でもスペインのOlotを拠点に活動しているようです。

彼らの魅力は環境や文化との融合。自然に配慮した材質選びや、既存の景観を最大限活かすような建築物を設計しています。 また、社会を通じて建築、景観、芸術、文化をサポートしようと、RCR BUNKA財団を設立しました。 このBUNKAは日本語のBUNKAなのでしょうか。だとすると少し親しみを感じますね。

代表建築物

では、どんな建築物を設計しているのか、観てみましょう

Barberi Laboratory

Olotにある彼らのオフィス。なんと20世紀初頭の鋳造所を改造したものだそうです。そうありつつも、光を多く取り入れた現代の潮流も組み込んでいる。 まさに「新旧調和」の取れた建築物です。

barberi-laboratory-olot-girona-spain-architecture-roundups-rcr-arquitectes_dezeen_sqvincentloy.wordpress.com

Soulages Museum(スーラージュ美術館)

2014年に出来た美術館。これも、赤錆のような鉄のコンテナ風の箱と、ガラス張りの空間が融合したまさにRCRらしい作品。

https://www.specifier.com.au/wp-content/uploads/2017/03/SoulagesMuseum_1-1024x334.jpeg
PHOTO specifierより

ちょっと他にない新旧の融合具合で、この地を訪れたときは是非観に行きたいものです!!

授賞式は日本で!

3人は、5月20日、東京・迎賓館で行われるらしいです。 賞金は10万ドル。これを3等分なので大した額ではないですが、このクラスになると額より名誉ですね

まとめ

最近こういう観点から建物を眺めたりするのも面白いなと思っています。

有名建築家が設計した建物とか、計画都市とかを知っておくと、旅の楽しみが一つ増えるかもですね!

2018年は日本人が...!ではではっ

おまけ : 四国は建造物の宝庫!?有名建築家たちが手がけた建造物たち

ところで、私は四国の出身なのですが、建築家の観点から見ると、四国は建造物の宝庫です。 丹下健三愛媛出身ですし、何かと現代建築にゆかりのある四国。

そんな四国の建物を少し紹介しましょう。

上京する前にこういうの知りたかった…
今度帰省ついでにどこか一つくらい寄ってみよう…! と思うほけきよです。

*1:厳密には、アメリカに国籍を移した者が2人いるのですが、生誕地で分類しました

*2:もしくは私の訳がイマイチ

【強化学習】DQNを秒速で扱える『ChainerRL』使い方メモ

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こんにちは、ほけきよです!

強化学習って知ってますか?
「AlphaGoが、碁の世界王者を破った」
などと最近脚光を浴びている機械学習技術ですね。

私のブログでも何回か関連記事を出しているのですが、 今回は、Chainerで強化学習を簡単に扱えるツール、「ChainerRL」を使ってみました!

なかなか便利だったので使い方を解説やまとめ、Tipsを加えながらメモしてみました。 (コードはjupyter準拠なので、上から順番にコピペすると基本は動くはずです)

これから強化学習やってみたいという人は、これで強化学習がどんなものか試してみるのもいいかもしれません!

強化学習って?

この記事が一番わかりやすくて初めには良い。

chainerrl

  • chainerの強化学習用モジュール
  • 既存のchainerのネットワークを使いながら、最新の強化学習(DQN)を使える.

quickstartに色々と調べたことを加えながら、実際に動かしてみる。

Setup

pip install chainerrl

もしくはソースコードから。ソースコードはここ

github.com

git clone https://github.com/pfnet/chainerrl.git
cd chainerrl
python setup.py install

必要なライブラリをimportする

  • chainer : Deeplearning用のライブラリ
  • chainerrl : chainer強化学習用ライブラリ
  • gym : 強化学習の実験環境
import chainer
import chainer.functions as F
import chainer.links as L
import chainerrl
import gym
import numpy as np

environmentの設定

  • ChainerRLを使うためには、環境モデルを"environments"として保存しておく必要がある
  • OpenAI Gymにあるものはそのままgym.make(hogehoge)で使えるようになっている
    • hogehogeの中にいれられるリストはこのページ OpenAI/envs

environmentに必要な要件(最低限)

  • observation space : ある時刻での状態、入力
  • action space : ある時刻tで選ぶ行動
  • 2つのmethod (resetとstep)
    • env.reset : 初期化
    • env.step : 実行
      • 行動を実行し、次の状態へ移る
      • 4つの値(次の観測, 報酬, 試行の打ち切りか否か, 追加情報)

今回使うもの

CartPole-V 

倒立振り子。誰もが子供の頃にやった、ほうきを手に乗せて、そのまま保つ。的なやつ。 元ネタ論文はこちら。たぶん論文は購読しないと読めない?

  • observation : [cartの速度, 位置, poleの角速度, 角度]
  • action : 右に進む or 左に進む

env = gym.make(“CartPole-v0”)

print("observation space   : {}".format(env.observation_space))
print("action space        : {}".format(env.action_space))
obs = env.reset() #初期化
#env.render()#レンダリングした環境を見せてくれる
print("initial observation : {}".format(obs))

action = env.action_space.sample()
obs, r, done, info = env.step(action)

### どんな値が入っているのか確認!
print('next observation    : {}'.format(obs))
print('reward              : {}'.format(r))
print('done                : {}'.format(done))
print('info                : {}'.format(info))

env.render()を使うと、こんな感じの動画が出てくる。OpenAI gymの環境から持ってきたやつなら、デフォで使えるみたいなので、確認したい人はおすすめ。 f:id:imslotter:20170320210923p:plain

Agentの設定

環境をつくれたので、次は環境上を動くagentを作っていく

ChainerRLでデフォで実装されているagent

ほぼ最新と言えるアルゴリズムが揃っている & 開発が盛んなので、state of the artが出れば取り入れてくれる。

対応しているものの表(READMEより引用)

Algorithm Discrete Action Continous Action Recurrent Model CPU Async Training
DQN (including DoubleDQN etc.) o o (NAF) o x
DDPG x o o x
A3C o o o o
ACER o o o o
NSQ (N-step Q-learning) o o (NAF) o o
PCL (Path Consistency Learning) o o o o

今回はDQNを使う。DQNはAlphaGoでも使われたやつ。

Q関数の設計

強化学習を使うのに重要なQ関数(今の状態と行った行動の結果で、どのくらいの報酬が見込めるか)を決める必要がある。 DQNなどでは、入力からQ関数をニューラルネットワークで近似する

  • chaineRLではchainer.LinkとしてQ関数を定義することができる
  • 出力はchainerrl.action_value.DiscreteActionValueでラップされている

観測した入力(次元数obs_size)から、次の行動(n_actions)を決定する関数の設計

class QFunction(chainer.Chain):
    def __init__(self, obs_size, n_actions, n_hidden_channels=50):
        #super(QFunction, self).__init__(##python2.x用
        super().__init__(#python3.x用
            l0=L.Linear(obs_size, n_hidden_channels),
            l1=L.Linear(n_hidden_channels,n_hidden_channels),
            l2=L.Linear(n_hidden_channels, n_actions))
        
    def __call__(self, x, test=False): 
        """
        x ; 観測#ここの観測って、stateとaction両方?
        test : テストモードかどうかのフラグ
        """
        h = F.tanh(self.l0(x)) #活性化関数は自分で書くの?
        h = F.tanh(self.l1(h))
        return chainerrl.action_value.DiscreteActionValue(self.l2(h))

obs_size = env.observation_space.shape[0]
n_actions = env.action_space.n
q_func = QFunction(obs_size, n_actions)
# q_func.to_gpu(0) ## GPUを使いたい人はこのコメントを外す

(参考)predifined Q-functions

予め設計されてているQ関数を使うことも可能

_q_func = chainerrl.q_functions.FCStateQFunctionWithDiscreteAction(
    obs_size, n_actions,
    n_hidden_layers=2, n_hidden_channels=50)

最適化手法, パラメータの設定

AgentをDQNで動かすための種々の設定をする

  • optimizer 何を使って最適化するか。chainerにいろいろと組み込まれている。optimizersリストはこちら
  • gamma 報酬の割引率.過去の結果をどのくらい重要視するか
  • explorer 次の戦略を考えるときの方法
  • replay_buffer Experience Replayを実行するかどうか
optimizer = chainer.optimizers.Adam(eps=1e-2)
optimizer.setup(q_func) #設計したq関数の最適化にAdamを使う
gamma = 0.95
explorer = chainerrl.explorers.ConstantEpsilonGreedy(
    epsilon=0.3, random_action_func=env.action_space.sample)
replay_buffer = chainerrl.replay_buffer.ReplayBuffer(capacity = 10**6)
phi = lambda x:x.astype(np.float32, copy=False)##型の変換(chainerはfloat32型。float64は駄目)

agent = chainerrl.agents.DoubleDQN(
    q_func, optimizer, replay_buffer, gamma, explorer,
    replay_start_size=500, update_frequency=1,
    target_update_frequency=100, phi=phi)

実行(学習)

環境、Agent及びそれを更新するDQNが完成したので、あとは実行していく

import time
n_episodes = 200
max_episode_len = 200
start = time.time()
for i in range(1, n_episodes + 1):
    obs = env.reset()
    reward = 0
    done = False
    R = 0  # return (sum of rewards)
    t = 0  # time step
    while not done and t < max_episode_len:
        # 動きを見たければここのコメントを外す
        # env.render()
        action = agent.act_and_train(obs, reward)
        obs, reward, done, _ = env.step(action)
        R += reward
        t += 1
    if i % 10 == 0:
        print('episode:', i,
              'R:', R,
              'statistics:', agent.get_statistics())
    agent.stop_episode_and_train(obs, reward, done)
print('Finished, elapsed time : {}'.format(time.time()-start))

テストする

trainingは完了したので、testを実際にやってみる。 テストなので、最後agent.stop_episode_and_train(obs, reward, done)は呼ばない。

for i in range(10):
    obs = env.reset()
    done = False
    R = 0
    t = 0
    while not done and t < 200:
        # env.render()
        action = agent.act(obs)
        obs, r, done, _ = env.step(action)
        R += r
        t += 1
    print('test episode:', i, 'R:', R)
    agent.stop_episode()

ここまでで一通りの流れは完了です!!モデルを保存したければ、agent.save("hoge")とすれば保存ができます。

学習、テストを凝った設定じゃなく簡単に

学習・テストをいちいち書くのも面倒なので、そういう時は↓の関数を打つ

これだけで、一発で実行してくれる。

chainerrl.experiments.train_agent_with_evaluation(
    agent, env,
    steps=2000,           # 2000step学習
    eval_n_runs=10,       #  評価(テスト)を10回する
    max_episode_len=200,  # それぞれの評価に対する長さの最大(200s)
    eval_frequency=1000,  # テストを1000stepの学習ごとに実施
    outdir='result')      # 'result'フォルダに保存

おまけ1 : GPUを使ってみる

一行でGPUを使うことができる ↓を、q_funcを定義した後に挟み込む

q_func.to_gpu(0)

エラー

実行時にこんなエラーが出るかも

OSError: Failed to run `nvcc` command. Check PATH environment variable: [Errno 2] No such file or directory: 'nvcc'

たぶん、CUDAを使うPATHが通っていないのが原因なので、チェックしてパスを追加してやる。 python内でパスを追加するならこちら

import os
print(os.environ["PATH"]) #チェック。PATHにCUDAがないことを確認
os.environ["PATH"] +=  ":/usr/local/cuda/bin/" #自分の環境でCUDAが入っているパス

実行結果

おんなじタスクをGPU使ってやる

CPU GPU
実行時間 561s 558s

??? どうやら、入力次元が小さすぎて、並列化するところがなさ過ぎるのでだめっぽい?むしろcommunication costがかかっちゃっているのかも

おまけ2 obsからの可視化

env.render()はenvが設計されていないとできないので、観測から普通に可視化ができるか試してみた。

※1回分のテスト結果を可視化

import pylab as plt
import numpy as np
import matplotlib.animation as animation
fig = plt.figure(figsize=(10,5))
ims = []
l = 1.0
obs = env.reset()
R,t,done = 0, 0, False
while not done and t < 200:
    action = agent.act(obs)
    print("t:{} obs:{} action:{}".format(t,obs,action))
    im = plt.plot([-2,2],[0,0],color="black")
    im = plt.plot([obs[1],obs[1]+l*np.sin(obs[3])],[0,l*np.cos(obs[3])],
                  "o-",color="blue",lw=4,label="Pole")
    ims.append(im)
    obs, r, done, _ = env.step(action)
    R += r
    t += 1
#     print("test episode : {} R: {}".format(i,R))
agent.stop_episode()
plt.legend()
plt.xlim(-2.0,2.0)
plt.ylim(-1.0,1.0)
ani = animation.ArtistAnimation(fig, ims, interval=100)
ani.save("animation.gif", writer="imagemagick")

可視化結果

  • 学習前
    f:id:imslotter:20170320213944g:plain

  • 学習後 f:id:imslotter:20170320213939g:plain

ちゃんと学習ができてて素晴らしい。DQNサイコー!

終わりに

難しいところはラップしてくれているので、理論がわからなくても、とりあえず動かすことはできます! 『新しいアルゴリズムを作りたい!!』という人じゃなくて、『とにかく何かに使ってみたい』っていう人は、この辺から初めてみるのがいいと思います。

Chainerは開発速度も速く、いいアルゴリズムがあったらすぐに実装されるので、いいですね。 OpenAI Gymにも、たくさん実験環境が整っているので、他の環境も試してみたいと思います!

強化学習楽しいですね、結果が見えると楽しいので、みなさんも是非是非試してみてください。ではではっ!

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