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はてなキーワード: エントロピーとは
今更だがぐぐってNMRパイプテクターなる詐欺的商品が繰り出してきた純粋に熱力学的には否定しようのない「エントロピーを高めた黒体焼結体が徐々にエントロピーを下げる過程でエネルギーが出るのでエネルギー保存則は破ってない」に難癖つけてる低能が多かったのに再度驚愕した。この人たちds=d'q/Tって第二法則と同時に習う公式知らないのかしら。最近は「エントロピーを高め（のままに止め置い）た二水化酸素が（残念ながらnmr（ry）は違って）一気にエントロピーを下げる過程でエネルギーが出てくる」のを楽しむ（恐らくその結果は楽しんでない、でてきたエネルギーのせいで思ったより冷たくないから）自販機すらあるというのに（昔は自宅で失敗すると悲惨な結末が待っていたもんだ。っていうほどでもないか）
うーん認めたくないですけお。ランキングを作る以上は嘘つきたくないですお。やはり現実ですお。
困った時に助けてくれますからね。維持コストも回転周期が見た目以上にゆっくりなんで意外と安いです。３年に１回居酒屋で４時間ぐらい愚痴りあうとかで何とかなります。
個人的にはまず会社の同僚から関係性を増やしていくのがオススメですかね。
５０人同僚がいる中の１人２人一番相性がいい人とかでいいので。
SNS中毒が無理やり治療されましたね。物凄く暇になった人も多いでしょう。それならまずは部屋の整理整頓とかガッツリやるのはどうでしょうか？部屋がキレイになるとキモチが綺麗になりますね。いかがでしたか？
まあやっぱ人間生きてるだけで部屋はエントロピーするんですよ（増える/減る のどっちが正しいんでしたっけ？）。
特に今の季節は手を抜くとカビが生えたりしますし、冬物出しっぱとかだと導線が美しくないですよ。
ひとまず生活できるのレベルは皆維持されてますが、ストレスを減らして生活できるのレベルってかなり上の方まで上げられるんですよね（むしろストレスがだいぶ下げられると言った方がいい？）。
日常的に脳にかかる負荷を減らすのは睡眠時間をしっかり確保するのと同じような効果がありますよ。
つうか睡眠時間って沢山取ろうとしても上限はあるわけだし、ちゃんと寝て綺麗な部屋で暮らすのが大事なんですよやっぱ。
いい加減、インターネットで陰口いいあうだけの人生はやめて、まともな趣味を、みつけろ。
使い方がかなり違う。同じだと思って使うと違和感がすごいよ。似た使い方をしようと無理すると最後は既存住民との衝突になるよ。チャイナタウンみたいになるよ。
深淵の空気に目を長く晒してはいけない。受けるストレスを減らそうとした脳が「これが普通なんだ」と自己洗脳を始めるから。ゆっくりと脳がドブで茹でられていく。一度染み付いたドブの呪いを脳から取るのは時間がかかる。
近づくべきではない。
５ちゃんねると迷ったんだよね。５ちゃんの方が移住候補に考えてる人は多いだろうから。でも少数であってもふたばに行く人がいるなら止めなきゃ。
理由は上と同じだけど、もっと酷いよ。本当に駄目。今の虹裏には絶対に近づかないで。濃縮のループが繰り返されて完全に脳が壊れた人達が詰め込まれているから。
「つまらない人がつまらない事をする段階」を通り越して「つまらない上にモラルのない人が、モラルがない人にとっての面白いを追求し、まともな人はついてけなくなってエコーチェンバーが加速しまくってる段階」だからね。
絶対に駄目だよ。
就活、大変だったけど、たまたま一緒になった女子が食事に誘ってくるのおもしろかったなー。
一対一で、違う人と、15回くらいは行った。国家公務員一種の面接で待ってるときも誘われた。
情報交換という名目で。そんなに大変だったのか。私はモテない方だと自覚してますが、そんな時代だったのか。
説明会行っても、後で私だけ別室に呼ばれて面談、というのもあった。
えらい人(研究所長)が出てきて、「これは面白くない仕事かもしれないけれど。。。」 などと言うので
「面白く無い仕事は興味無いです、今日は話を聞きに来ただけなので」 などと答えてた。当時は右も左も分からない怖いもの知らずでした。
別の会社では、このあと私だけ面談したいなどと言われて、女子との誘いを断って行ったんだけど
普通の雑談の中にいろいろ混ぜてくるの。何の科目が好き？得意？と聞いて来るから、 物理化学が得意です、と言ったら、熱力学の第二法則について説明してください、とか。
何聞きたいのかわからないので、エントロピーの定義からはじめた（熱力学的定義、統計力学的定義、情報論的定義）けれど、
お前絶対わかってないだろ、と思いながら話してた。わからなかったら聞いて下さい、とは言ってる。
function entropy(probabilities) {
// エントロピーの初期値を0に設定します。エントロピーは情報の不確かさを表すので、
// これからその不確かさを計算していきます。
let entropy = 0;
// 確率の配列を一つずつ見ていきます。この確率は、それぞれの事象が起こる確率を表しています。
for (let probability of probabilities) {
// 確率が0より大きい場合のみ、エントロピーの計算に寄与します。
// 確率が0の事象は、起こらないと確定しているので、情報の不確かさ（エントロピー）には影響しません。
if (probability > 0) {
// エントロピーの計算式は、各事象の確率 * その確率の対数の和です。
// これは、各事象が起こる不確かさを、その事象が起こる確率で重み付けして合計したものと考えることができます。
entropy -= probability * Math.log2(probability);
}
}
// 最終的に計算されたエントロピーを返します。この値が大きいほど、確率分布の不確かさが大きい、つまり予測が難しいということを意味します。
return entropy;
}