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2024-09-22

anond:20240922103720

ネット上では、と言う前置きだけど商業的に成功とは言い難い日常とおなじベクトルでの制作は、十分挑戦と言えるだろうて。

あと大変申し訳ないが、10年代に量産されていた京アニ文庫の由来のオリジナル00年代原作有り作品群に勝っている作品なんてないのよね、一つたりとも

anond:20240922103720

ネット上では、と言う前置きだけど商業的に成功とは言い難い日常とおなじベクトルでの制作は、十分挑戦と言えるだろうて。

あと大変申し訳ないが、10年代に量産されていた京アニ文庫の由来のオリジナル00年代原作有り作品群に勝っている作品なんてないのよね、一つたりとも

2024-09-20

量子力学圏論的定式化とブラックホール情報パラドックス解決

前提:

1. 現実ヒルベルト空間上のベクトルである

2. 波動関数シュレーディンガー方程式に従って時間発展する。

1. ヒルベルト空間圏論的定式化

1.1 ヒルベルト空間の圏 Hilb

Hilb は次の性質を持つ。

1.2 ダガー圏としての Hilb

- (S ∘ T)† = T† ∘ S†

- (T†)† = T

- id_H† = id_H

1.3 対称モノイドダガー圏としての Hilb

- (T ⊗ S)† = T† ⊗ S†

1.4 コンパクト閉圏としての Hilb

- 評価射: eval_H: H* ⊗ H → ℂ

- 共評価射: coeval_H: ℂ → H ⊗ H*

- (id_H ⊗ eval_H) ∘ (coeval_H ⊗ id_H) = id_H

- (eval_H ⊗ id_H*) ∘ (id_H* ⊗ coeval_H) = id_H*

2. 状態と射の対応

2.1 状態の射としての表現

⟨φ|ψ⟩ = (φ† ∘ ψ): ℂ → ℂ

2.2 観測量の射としての表現

⟨A⟩ψ = (ψ† ∘ A ∘ ψ): ℂ → ℂ

3. シュレーディンガー方程式圏論表現

3.1 ユニタリ時間発展作用素

U(t) = exp(-iHt/ħ): H → H

3.2 時間の圏 Time関手 F

- 対象: 実数 t ∈ ℝ

- 射: t₁ → t₂ は t₂ - t₁ ∈ ℝ

- 対象対応: F(t) = H

- 射の対応: F(t₁ → t₂) = U(t₂ - t₁)

3.3 状態時間発展の射としての表現

ψ(t₂) = U(t₂ - t₁) ∘ ψ(t₁)

  • 射の合成による時間累積性:

U(t₃ - t₁) = U(t₃ - t₂) ∘ U(t₂ - t₁)

4. ブラックホール情報パラドックス圏論解決

4.1 パラドックスの定式化
4.2 圏論的枠組みにおける情報保存

H_total = H_BH ⊗ H_rad

- H_BH: ブラックホール内部のヒルベルト空間

- H_rad: ホーキング放射ヒルベルト空間

U_total(t): H_total → H_total

- U_total(t) はユニタリ射。

4.3 完全正な量子チャネルスタインスプリング表現

E(ρ_in) = Tr_H_BH (U_total ρ_in ⊗ ρ_BH U_total†)

- ρ_BH: ブラックホールの初期状態

- Tr_H_BH: H_BH 上の部分トレース

- 存在定理: 任意の完全正なトレース保存マップ E は、あるヒルベルト空間 K とユニタリ作用素 V: H_in → H_out ⊗ K を用いて表現できる。

E(ρ) = Tr_K (V ρ V†)

4.4 情報ユニタリな伝搬
4.5 ホログラフィー原理圏論的定式化

- バルクの圏 Hilb_bulk: ブラックホール内部の物理記述

- 境界の圏 Hilb_boundary: 境界上の物理記述

- G は忠実かつ充満なモノイドダガー関手であり、情報の完全な写像保証

4.6 自然変換による情報の保存

- バルク: F_bulk: Time → Hilb_bulk

- 境界: F_boundary: Time → Hilb_boundary

  • 自然変換 η: F_bulk ⇒ G ∘ F_boundary:

- 各時刻 t に対し、η_t: F_bulk(t) → G(F_boundary(t)) は同型射。

η_t₂ ∘ U_bulk(t₂ - t₁) = G(U_boundary(t₂ - t₁)) ∘ η_t₁

- これにより、バルク境界での時間発展が対応し、情報が失われないことを示す。

5. 結論

量子力学圏論的に定式化し、ユニタリダガー対称モノイド圏として表現した。ブラックホール情報パラドックスは、全体系のユニタリ性とホログラフィー原理圏論的に導入することで解決された。具体的には、ブラックホール内部と境界理論の間に忠実かつ充満な関手自然変換を構成し、情報が圏全体で保存されることを示した。

2024-09-19

[] 政策決定の数理

抽象数理モデル

1. モデルセットアップ

(a) 消費者集合と効用関数

消費者集合:N = {1, 2, ..., n}

消費ベクトル:各消費者 i の消費ベクトルを X_i ∈ X_i ⊆ ℝ^(k_i) とする。

個人効用関数:U_i: X_i × G → ℝ

ここで、G は政府提供する公共財の集合である

個人効用自分の消費 X_i と政府支出使用用途 G に依存する。

 

(b) 政府政策変数

税収:T ∈ ℝ_+

国債発行額:B ∈ ℝ_+

政府支出の配分:G = (G_1, G_2, ..., G_m) ∈ G ⊆ ℝ_+^m

G_j は公共財またはプロジェクト j への支出である

政策空間:P = { (T, B, G) ∈ ℝ_+ × ℝ_+ × G }

 

(c) 政府予算制約

予算制約:

Σ_(j=1)^m G_j = T + B

政府総支出は税収と国債発行額の合計に等しい。

 

(d) 消費者予算制約

可処分所得消費者 i の可処分所得 Y_i は、所得税 t_i によって決まる。

Y_i = Y_i^0 - t_i

Y_i^0 は消費者 i の総所得である

税制考慮:総税収 T は個々の所得税の合計である

T = Σ_(i=1)^n t_i

消費者予算制約:

p_i · X_i ≤ Y_i

p_i は消費財価格ベクトルである

2. 力学系の2つのステップ

(a) ステップ1:政府の決定

目的政府社会的厚生 W を最大化するために、以下の政策変数を決定する。

個人別の税負担 { t_i }

国債発行額 B

政府支出の配分 G = (G_1, G_2, ..., G_m)

制約:

政府予算制約。

税制に関する法律規制

 

(b) ステップ2:消費者の消費行動

消費者最適化政府政策 (t_i, G) を所与として、各消費者 i は効用を最大化する。

最大化 U_i(X_i, G)

X_i ∈ X_i

制約条件:p_i · X_i ≤ Y_i

結果:各消費者の最適な消費選択 X_i*(G) が決定される。

3. 社会的厚生関数

社会的厚生関数:W: ℝ^n → ℝ

W(U_1, U_2, ..., U_n) は個々の効用社会的厚生に集約する。

合成関数

W(U_1(X_1*(G)), ..., U_n(X_n*(G)))

これは政府政策 G と { t_i } の関数となる。

4. 政府最適化問題の定式化

政府は以下の最適化問題を解く。

最大化 W(U_1(X_1*(G)), ..., U_n(X_n*(G)))

{ t_i }, B, G

制約条件:

Σ_(j=1)^m G_j = Σ_(i=1)^n t_i + B

t_i ≥ 0 ∀i, B ≥ 0, G_j ≥ 0 ∀j

X_i*(G) = arg max { U_i(X_i, G) | p_i · X_i ≤ Y_i } ∀i

X_i ∈ X_i

5. 数学的解析

(a) 政府消費者相互作用

政府役割公共財の配分 G と税制 { t_i } を決定する。

消費者の反応:消費者政府の決定を受けて、最適な消費 X_i*(G) を選択する。

 

(b) 力学系の特徴

スタックルベルゲーム政府リーダー)と消費者フォロワー)の間の戦略的相互作用

最適反応関数消費者の最適な消費行動は政府政策依存する。

 

(c) 一階条件の導出

ラグランジュ関数

L = W(U_1(X_1*), ..., U_n(X_n*)) - λ ( Σ_(j=1)^m G_j - Σ_(i=1)^n t_i - B ) - Σ_(i=1)^n μ_i (p_i · X_i* - Y_i)

微分政策変数 t_i, B, G_j に関する一階条件を計算する。

チェーンルール消費者の最適反応 X_i* が G に依存するため、微分時に考慮する。

6. 公共財使用用途モデル

(a) 公共財の種類

公共財ベクトル:G = (G_1, G_2, ..., G_m)

例えば、教育 G_edu、医療 G_health、インフラ G_infra など。

 

(b) 消費者効用への影響

効用関数への組み込み

U_i(X_i, G) = U_i(X_i, G_1, G_2, ..., G_m)

公共財 G_j が個人効用にどのように影響するかをモデル化。

 

(c) 政府支出の配分の最適化

目的公共財の配分 G を最適化し、社会的厚生を最大化。

制約:政府予算制約内で配分を決定。

7. 政府政策選択解釈

(a) 税制設計

所得税の設定:各消費者所得税 t_i を調整。

再分配政策所得格差を是正するための税制設計

 

(b) 国債発行の役割

将来への影響:国債発行は将来の税負担に影響するため、長期的な視点必要

制約:債務の持続可能性に関する制約をモデルに組み込むことも可能

 

(c) 公共財の最適配分

効率性と公平性公共財の配分が効用に与える影響を考慮

優先順位の決定:社会的厚生を最大化するための公共財への投資配分。

8. 力学系としてのモデル

(a) ステップ1:政府最適化

政府の決定問題消費者の反応を予測しつつ、最適な { t_i }, B, G を決定。

情報の非対称性消費者の選好や行動に関する情報を完全に知っていると仮定

 

(b) ステップ2:消費者最適化

消費者の行動:政府政策所与として、効用最大化問題を解く。

結果のフィードバック消費者選択社会的厚生に影響し、それが政府の次の政策決定に反映される可能性。

9. 結論

(a) モデルの意義

包括的政策分析政府税制国債発行、公共財使用用途統合的にモデル化。

力学系アプローチ政府消費者相互作用を動的に考察

 

(b) 政策提言への応用

最適な税制支出配分:社会的厚生を最大化するための政策設計の指針。

財政の持続可能性:国債発行と将来の税負担バランス考慮

 

(c) 抽象化のメリット

一般性の確保:特定経済状況やパラメータ依存しないモデル

理論洞察政府役割政策効果に関する深い理解を促進。

 

政府は、税制 { t_i }、国債発行額 B、そして公共財の配分 G を戦略的に決定することで、消費者効用 U_i を最大化し、社会的厚生 W を高めることができる。

このモデルでは、政府政策決定と消費者の消費行動という2つのステップ力学系考慮し、公共財使用用途も組み込んでいる。

2024-09-18

[] 実質賃金を上げる方法

経済全体を数学構造としてモデル化する。以下の変数関数定義する。

賃金物価悪循環賃金物価スパイラル)を数学的に表現するため、名目賃金の上昇が物価上昇に与える影響をモデル化する。

ここで、φ と ψ はそれぞれ価格設定賃金設定の抽象的な関数であり、θ は労働市場交渉力や期待インフレ率などのパラメータを含む。

賃金物価時間的な変化を記述するため、動的システムを構築する。

dW_N/dt = f_W(W_N, P, M, D, S, A, K, L)

dP/dt = f_P(W_N, P, M, D, S, A, K, L)

dM/dt = f_M(W_N, P, M, D, S, A, K, L)

ここで、f_W、f_P、f_M はシステムの動態を決定する関数であり、経済全体の相互作用抽象的に表現する。

賃金物価相互作用フィードバックループとしてモデル化する。制御理論を用いて、システム状態ベクトル定義する。

ここで、F はシステム動作を決定する非線形関数であり、u(t) は政策介入や外生ショックを表す入力ベクトルである

実質賃金時間変化率を求める。

dW_R/dt = d/dt (W_N/P) = (P dW_N/dt - W_N dP/dt) / P^2

実質賃金を上昇させる条件は、dW_R/dt > 0 となる。

名目賃金物価水準の成長率をそれぞれ、

g_W = (1/W_N) dW_N/dt, π = (1/P) dP/dt

定義すると、実質賃金が上昇する条件は、g_W - π > 0 となる。しかし、名目賃金の上昇が物価上昇に影響を与える場合、π は g_W の関数となる。

賃金物価スパイラルを防ぐため、システムの安定性を解析する。線形近似を用いて、システムヤコ行列 J を計算し、その固有値の実部が負であることを確認する。

J = ∂F/∂x|_(x=x*)

ここで、x* はシステム定常状態である

貨幣供給量 M(t) と物価水準 P(t) の関係モデル化する。古典的な数量方程式を用いて、

M(t) · V(t) = P(t) · Y(t)

ここで、V(t) は貨幣流通速度、Y(t) は実質GDPである

生産性 A(t) を向上させることで、物価上昇を抑制し、実質賃金を上昇させることが可能である生産関数

Y(t) = A(t) · F(K(t), L(t))

定義する。

政策当局実施できる介入を制御入力 u(t) としてモデルに組み込む。制御理論適用し、目的関数を最大化(または最小化)するように u(t) を最適化する。

min_(u(t)) ∫_0^∞ [W_R*(t) - W_R(t)]^2 dt

ここで、W_R*(t) は目標とする実質賃金水準である

経済システム抽象代数学の枠組みで捉える。賃金価格貨幣供給を要素とする環 R を定義し、これらの間の演算を環の操作としてモデル化する。

実質賃金を上昇させるための条件を抽象的な形で示す。

∂P/∂W_N < 1

∂P/∂A < 0

∂P/∂M ≈ 0 (過度なインフレを防ぐ)

以上の要素を数学的にモデル化し、適切な条件を満たすことで、実質賃金を上昇させることが可能となる。抽象数学を用いることで、経済システムの複雑な相互作用を体系的に分析し、効果的な解決策を導き出すことができる。

[] 補償原理の導出

定義仮定:

経済主体の集合 I と財の集合 L を考える。各主体 i ∈ I は以下を持つ:

  • 消費集合 Xᵢ ⊆ ℝ₊ᴸ
  • 完備的、推移的、連続的、凸的、局所的非飽和性を満たす選好関係 ≽ᵢ
  • 初期保有 ωᵢ ∈ Xᵢ

市場価格ベクトル p ∈ ℝ₊ᴸ が与えられると、各主体は以下の予算集合を持つ:

Bᵢ(p) = { x ∈ Xᵢ | p · x ≤ p · ωᵢ }

第1基本定理(厚生経済学の第1基本定理):

仮定の下で、競争均衡はパレート効率である

証明:

競争均衡 (p*, x*) を考える。ここで、x* = (xᵢ*)ᵢ∈I は各主体の最適選択であり、市場均衡条件を満たす:

1. 最適性条件:

xᵢ* ∈ arg max{x∈Bᵢ(p*)} { x | x ≽ᵢ xᵢ }

2. 市場均衡条件:

Σᵢ∈I xᵢ* = Σᵢ∈I ωᵢ

仮に x* がパレート効率的でないとすると、ある実現可能な配分 y = (yᵢ)ᵢ∈I が存在して:

  • yᵢ ≽ᵢ xᵢ* (全員が現状以上)
  • 少なくとも一人について yᵢ ≻ᵢ xᵢ*
  • Σᵢ∈I yᵢ ≤ Σᵢ∈I ωᵢ

zᵢ = yᵢ - xᵢ* と定義すると:

Σᵢ∈I zᵢ ≤ 0

主体の最適性より:

p* · yᵢ ≥ p* · xᵢ*

従って:

p* · zᵢ ≥ 0

しかし、少なくとも一人について p* · zᵢ > 0。すると:

Σᵢ∈I p* · zᵢ > 0

しかし:

Σᵢ∈I p* · zᵢ = p* · Σᵢ∈I zᵢ ≤ 0

これは矛盾である。従って、x* はパレート効率である

第2基本定理(厚生経済学の第2基本定理):

仮定の下で、任意パレート効率的配分は、適切な初期保有の再分配後、競争均衡として実現可能である

証明:

任意パレート効率的配分 x* = (xᵢ*)ᵢ∈I を考える。社会的に望ましい配分として、適切な価格ベクトル p* ∈ ℝ₊ᴸ を構築する。

1. ハイパープレーンの分離定理適用:

パレート効率性より、以下の集合は交わらない:

これらの凸集合を分離するハイパープレーン存在し、その法線ベクトルとして価格 p* を得る。

2. 各主体最適化問題:

再分配された初期保有 ω̃ᵢ を考える(Σᵢ∈I ω̃ᵢ = Σᵢ∈I ωᵢ)。各主体は以下を最大化する:

max{x∈Xᵢ} { x | x ≽ᵢ xᵢ, p* · x ≤ p* · ω̃ᵢ }

適切な ω̃ᵢ を選ぶことで、xᵢ* が各主体の最適解となる。

補償原理:

ある政策変更により得られる利得者の利得が、損失者の損失を完全に補償できる場合、その政策潜在的パレート改善である

証明:

経済内の二つの状態 A と B を考える。状態 B への移行で利得者と損失者が存在する。

1. カルドア基準:

利得者の余剰 G と損失者の損失 L を計測し、G > L であれば、利得者から損失者への補償可能である

2. ヒックス基準:

損失者が利得者に支払ってでも状態 A を維持したい額を W とすると、G > W であれば、状態 B への移行が望ましい。

3. 潜在的パレート改善:

補償が実際に行われなくとも、理論可能であれば、社会的に望ましいと判断される。

2024-09-12

撮り鉄ヤバい

それとは別のベクトルで、ラブライバーと鉄オタを併発してるやつはヤバい

[] 無差別曲線分析の基礎

定義 1 (消費集合)

消費集合 X を局所位相線形空間の凸錐部分集合とする。

定義 2 (選好関係)

X 上の二項関係 ≿ を選好関係とする。

公理 1 (完備性)

∀x, y ∈ X, x ≿ y ∨ y ≿ x

公理 2 (推移性)

∀x, y, z ∈ X, (x ≿ y ∧ y ≿ z) ⇒ x ≿ z

公理 3 (連続性)

∀x ∈ X, {y ∈ X | y ≿ x} と {y ∈ X | x ≿ y} は X において閉集合

公理 4 (凸性)

∀x, y, z ∈ X, ∀α ∈ (0, 1), (x ≿ z ∧ y ≿ z) ⇒ αx + (1-α)y ≿ z

定義 3 (効用関数)

関数 u: X → ℝ が以下を満たすとき、u を選好関係 ≿ の効用関数と呼ぶ:

∀x, y ∈ X, x ≿ y ⇔ u(x) ≥ u(y)

定義 4 (無差別集合)

効用関数 u: X → ℝ に対して、任意の r ∈ ℝ に対する無差別集合 I_r を以下で定義する:

I_r = {x ∈ X | u(x) = r}

定理 1 (無差別集合の位相性質)

公理 1-4 を満たす選好関係 ≿ に対応する効用関数 u が連続であるとき任意の r ∈ ℝ に対して、I_r は X の閉集合である

証明

u の連続性より、I_r = u^(-1)({r}) は X の閉集合である

定理 2 (無差別集合の凸性)

公理 1-4 を満たす選好関係 ≿ に対応する効用関数 u が準凹であるとき任意の r ∈ ℝ に対して、I_r は凸集合である

証明

x, y ∈ I_r, α ∈ (0, 1) とする。u の準凹性より、

u(αx + (1-α)y) ≥ min{u(x), u(y)} = r

一方、u(αx + (1-α)y) > r とすると、公理 4 に矛盾する。

よって、u(αx + (1-α)y) = r となり、αx + (1-α)y ∈ I_r が示される。

定義 5 (Gâteaux 微分可能性)

X が Banach 空間とき関数 f: X → ℝ が点 x ∈ X で Gâteaux 微分可能であるとは、任意の h ∈ X に対して以下の極限が存在することをいう:

δf(x; h) = lim_{t→0} (f(x + th) - f(x)) / t

定義 6 (限界代替率)

効用関数 u: X → ℝ が Gâteaux 微分可能であるとき、点 x ∈ X における財 i と財 j の間の限界代替率 MRS_{ij}(x) を以下で定義する:

MRS_{ij}(x) = -δu(x; e_i) / δu(x; e_j)

ただし、e_i, e_j は i 番目、j 番目の基底ベクトルとする。

定理 3 (限界代替率逓減の一般化)

X が Hilbert 空間で、効用関数 u: X → ℝ が二回連続 Fréchet 微分可能かつ強凹であるとき任意の x ∈ X と任意の i ≠ j に対して、

∂MRS_{ij}(x) / ∂x_i < 0

証明

u の強凹性より、任意の h ≠ 0 に対して、

⟨D²u(x)h, h⟩ < 0

これを用いて、MRS の偏導関数符号評価することで証明完了する。

定理 4 (効用最大化問題の解の特徴付け)

X が局所位相線形空間、p ∈ X* (X の双対空間)、w ∈ ℝ とする。

効用関数 u: X → ℝ が連続かつ準凹で、以下の問題の解 x* が存在するとき

max u(x) subject to ⟨p, x⟩ ≤ w, x ∈ X

ある λ ≥ 0 が存在して、以下が成り立つ:

1. ⟨p, x*⟩ = w

2. ∀y ∈ X, u(y) > u(x*) ⇒ ⟨p, y⟩ > w

3. δu(x*; h) ≤ λ⟨p, h⟩, ∀h ∈ X

証明

超平面分離定理を用いて、{y ∈ X | u(y) > u(x*)} と {y ∈ X | ⟨p, y⟩ ≤ w} が分離可能であることを示し、そこから条件を導出する。

2024-09-11

大学2〜3年頃からだったかソナチネのたけしに憧れてマジでシャツスラックスしか着なくなった。菊次郎の夏だったかも。

春秋の98%はマジでその格好。

海沿いで腰掛けてボーッと波を眺めたり、繁華街を練り歩いたりしながら無限主人公ぶってた。

ヨウジかギャルソンが良かったけど、サイズが合わなかった。ユニクロスラックスは夏でも快適だ。

同じ格好しかしないからコーディネートの幅は磨かれなかった代わりに、シルエットや丈に異常なこだわりを持つようになった。

オタクが服に興味を持つとそうなるのかもしれない。求める先は異性や他人からのウケではなく。おれの場合きっかけの時点でもうオタクっぽい。

モサい頭のチビガリだし、たけしのとっぽさにはきっと程遠かった。日中から手ぶらでうろつく姿は変な高校生みたいだったと思う。「主人公」は鞄を持たない。

それが気に入ってたし、自分の「スタイル」だった。

と思ってた。

最近スタイルというのはもっと必然的ものなんじゃないかって思う。

炭鉱夫はデニムを。軍人迷彩を。スケーターは動きやすルーズな服を。オタク少年ママが買ってきたちょっと古いセンスの服を。

そこに演出はなく、その人を取り巻く環境が、生き様が服へと現れる。その自然体こそがスタイルなのではないか

カートバーンの真似をしてボロい服を着るのはグランジなのか?なんて語り尽くされた話だ。

スタイル自分から喧伝せずとも周りが勝手見出していく。そこには服飾というより精神性としてのかっこよさがある。

ザッカーバーグジョブズが同じ服ばかり着るのも、彼らの忙しない日々を描くスタイルだ。それをノームコアと囃し立てて、こだわってない風の服をわざわざこだわって選んでもコスプレしかない。

オタク君の服ってこういうのばっかり、的な揶揄だってベクトルは違えど本質的には賞賛と変わりないのかもしれない。

じゃあおれにとっての環境とは何か。「時代」というのは一つの環境ではないのか。

自我を持って着せ替え人形コスプレをやるよりもむしろ、服にさほどこだわりのない人が流行に巻き込まれる着る服にこそスタイルがあるのかもしれない。

Twitter(a.k.a 𝕏)で、時代ごとの流行りの比較イラスト写真みたいなのがたまに流れてくる。ファッションは巡るって言説を添えて。

古めの映画を観てても、ジーンズ履いてスタジャンのポットに手を突っ込む若者が妙にかっこよく見える。「その時代若者」というスタイルが。自分にそういう時期がなかったのがなんか寂しいし、ちょっとコンプレックスですらある。

この際スタイルとかどうでもよくて、能動的なミーハーでもなんでもその時代らしい若者の姿に染まりたいという気持ちがある。

G-shockエアマックスたまごっち

シュプのボックスロゴ。Y-3やOWのガチャベルト。

時代流行りと言うには局所的過ぎるか。

2ch脳拗らせてミーハー小馬鹿にしてた反動が来たのかも。何なら今だってサンバ履いてゆるいパンツ履いてる連中を若干小馬鹿にしてるけど。いつか自分もそれに倣わなかった悔やむ時が来るのかもしれない。

あの頃もたけしぶって場合ではなく、若者らしく時代に染まっていれば良かったかな。

と思ったけど、冷静に考えたらそれ以前は「その時代若者」であった時期もちゃんとあったな。

スラッとしたシルエットにと言われていた筈が、今や掌返し頭でっかちになるとか言われてオワコン扱いを受ける黒スキニーちゃんと履いていたではないか。1460に捩じ込んで。流行りは3ホールだったけど。チェスターコートも着てた。

げんじファッション黎明期だ。あれ下半身だけパンクスみたいで面白いな。

服にも強いこだわりは無かったし、自我がないからこその「スタイル」があった。

ミーハー心でyeezyも持ってたしな。QNTM。アレ今でも普通にかっこいいと思う。ブーム末期な上に履きおろさずに売っちゃったけど。

beatsヘッドホンとかGIATNTSのチャリもかっこいいなと思ってた。まとめサイト受け売り情弱向けのゴミ音質とかルック車とか小馬鹿にしつつ、割と欲しかった。

友達いなさすぎて当時の写真も残ってないのが悔やまれる。

まあこれからもたけしリスペクトは続けていくか。いつかそれが自然体になってるかもしれんし……

2024-09-10

anond:20240909235400

「犯しそう」って言ってるのに「殺しそう」を持ってきて「もうやってる」とか言ってるブクマカ何なの?

デブ成金ハゲゴミクソオヤジを殺すことはできても犯すことはできないでしょ?全く別ベクトルじゃん?

それとも「言わないよねェッ(ズポズポズポズポ(ケモノなので激しい」

みたいな展開想像してたの?

https://ja.wiktionary.org/wiki/%E3%81%8A%E3%81%8B%E3%81%99

1. 法律などに触れることをする。類義語:「犯行

2. 相手の意に反して暴力的に肉体関係強制する。

3. (古)権威者に逆らう。

のうち2の意味で使っていることは明白なので1や3です~なんて詭弁は言わないように

[] ミクロ経済学抽象化

1. 圏論アプローチによる消費者理論

1.1 基本設定
1.2 選好の表現
1.3 一般化された効用最大化問題

sup_{x ∈ U(X)} x subject to φ(x) ≤ w

ここで、φ: U(X) → ℝ は連続線形汎関数、w ∈ ℝ は初期富である

2. 微分位相幾何学アプローチによる生産理論

2.1 基本設定
2.2 一般化された利潤最大化問題

sup_{y ∈ T_p𝓜} ω(y)

2.3 生産対応特性化

生産対応を η: T*𝓜 → 2^{T𝓜} とし、以下の条件を満たす:

∀ω ∈ T*𝓜, η(ω) = {y ∈ T_p𝓜 : dω(y) = 0}

ここで、dω は ω の外微分である

3. 作用素代数アプローチによる一般均衡理論

3.1 経済定義

経済 ℰ をC*-代数 𝒜 上の作用素の組として定義

ℰ = ((ℋ_i, π_i, Ω_i)_{i ∈ I}, (T_j)_{j ∈ J})

ここで、

3.2 均衡の定義

状態 (ψ_i*)_{i ∈ I} と価格作用素 P ∈ 𝒜 が均衡であるとは、以下を満たすことを言う:

1. ∀i ∈ I, ψ_i* = arg max_{ψ ∈ ℋ_i} ⟨ψ, π_i(P)ψ⟩ subject to ⟨ψ, π_i(P)ψ⟩ ≤ ⟨Ω_i, π_i(P)Ω_i⟩ + ∑_{j ∈ J} θ_{ij} τ(PT_j)

2. ∀j ∈ J, T_j = arg max_{T ∈ 𝒜} τ(PT)

3. ∑_{i ∈ I} (ψ_i* - Ω_i) = ∑_{j ∈ J} T_j

ここで、τ は 𝒜 上のトレース、θ_{ij} は消費者 i の生産者 j に対する利潤シェアである

4. 非可換幾何学アプローチによる市場構造

4.1 スペクトル三つ組

市場構造を非可換幾何学の枠組みでモデル化:

(𝒜, ℋ, D)

ここで、

4.2 市場均衡の特性化

市場均衡を以下の作用素方程式特性化

[D, π(a)] = 0, ∀a ∈ 𝒜_{eq}

ここで、𝒜_{eq} ⊂ 𝒜 は均衡状態を表す部分代数、π は 𝒜 の ℋ 上の表現である

5. ホモトピー理論と均衡動学

均衡への収束過程ホモトピー理論を用いて分析

H: [0,1] × X → X

ここで、X は経済状態空間、H(0,x) = x_0(初期状態)、H(1,x) = x*(均衡状態である

均衡の安定性は、ホモトピー H の特異点構造と関連付けられる。

anond:20240909130611

まさに作者の想定外ブクマベクトルを変えた例だと思ってたけど。この増田もそう。これがインターネットだよ。

anond:20240909130611

ブコメが「作者が想定したよりめちゃくちゃ人気が出てしまたことによって物語ベクトルちょっと変えることになるキャラクターになりてえ」をまさに体現しているの、面白くない?

2024-09-09

追記ありブクマカどもはちょっともう救いようがないのでは

anond:20240909101853

これについたブコメ

作者が想定したよりめちゃくちゃ人気が出てしまたことによって物語ベクトルちょっと変えることになるキャラクターになりてえ



と書いているのだからブクマに並ぶコメントとしては

「分かる」

とか

「作者からまれてそう」

とか

特定キャラに人気が出すぎて作者の当初の想定から外れた作品って面白い(つまらない)よね」

とか、キャラクター名が出るにしても

「作中の登場人物としての自覚があるなら、アバン先生はさぞ痛快だったろうな。いや、逆に申し訳なく思っているかも」

とか

「俺ものらくろみたいに人気が出て昇進したい」

といったものなら、理解できるよ

しかブクマカどもときたら

元増田の心情をまるっきり無視して、あの作品のどのキャラクター物語を変えただの何だのと、「わたしがおもいうかべたさいきょうのキャラクター」を挙げることに終始する始末

それも、1割2割、大まけにまけて3分の1程度ならともかく、ほぼ全コメントがこれ

少々まともなのは

タイトル見て(これは該当作品が集まるやつワクワク)→本文見て(あっ違うのか)→ブコメ見て(あってた…) - hz21s8 のブックマーク / はてなブックマーク

ぐらいかな。素直な反応でよろしい。そのままの君でいてくれたまえ

俺も実は、桐須真冬になって大人げなく成幸まわりの関係性を引っかき回して少年誌ラブコメカップリングお約束をぐちゃぐちゃに壊してぇなって、連載当時に思っていたから、元増田に少々共感している

それだけに、元増田を読むことも、意図を汲むこともなく、ただただはしゃぐブクマカどもって、何かアレだなって思ってしまうね

ただ、先生が変えてしまったストーリーちょっとじゃないか。ごめんね、元増田

追記

今、41ブクマまでのコメントを読んだよ

で、今後、元増田コメントをつけていて、こちらにもコメントを書いてくれるブクマカがいるなら、ぜひ聞きたいことがある

作者が想定したよりめちゃくちゃ人気が出てしまたことによって物語ベクトルちょっと変えることになるキャラクターになりてえ

という元増田記述について、


1.例えば「作者が想定したよりめちゃくちゃ人気が出てしまたことによって物語ベクトルちょっと変えてしまったキャラクターを教えて」と読み間違えていた

2.「物語ベクトルちょっと変えることになるキャラクターになりてえ」という記述認識していたけれど、トラバブコメで「めちゃくちゃ人気が出て物語を変えてしまったキャラクター」が並んでいるから、自分もそういうキャラクターを挙げたくなった

3.そもそも元増田を読んでおらず、ブックマークページに並んだコメントを見て、自分も「めちゃくちゃ人気が出て物語を変えてしまったキャラクター」を書いた

というブクマカはどれくらいいるのだろう?

何で知りたいかというと、

1.アンケート増田が多いこともあって、恐らく先入観から、読み間違えた人がどれくらいいたのか?

ミスは誰にでもあるからしょうがない)

2.元増田を読んでのブックマークしおり寸評)として何か書くよりも、他のブックマークなどを読んで何か書いた方が、面白いと思った人がどれくらいいたのか?

3.元増田はどうでもよくて、ブックマークページで自らの知識意見を出しつつ、スターなどでコミュニケーションを取りたい人がどれくらいいるのか?

ブクマなんて何を書き留めてもいいかしょうがない)

という点に興味があるから

別に怒らないし、あきれもしない

普通に気になったので教えてほしい

【更に追記

"ブクマカどもはちょっともう救いようがないのでは"→”(ミスは誰にでもあるからしょうがない)”、"別に怒らないし、あきれもしない普通に気になったので教えてほしい" トーンダウンし過ぎだろ。 - hayashikousun のブックマーク / はてなブックマーク

すまない。この増田もついたブコメを見ているうちに、「ブクマカ」という集団とは一体何なのだろう?元増田意図が分からないなら無視することもできるだろうに、なぜブックマークをしてまで見当違いなしおりをよってたかって挟むのだろう?そこにはどんな心理が働いているのだろう?という方に興味が移ってしまった

作者が想定したよりめちゃくちゃ人気が出てしまたことによって物語ベクトルちょっと変えることになるキャラクターになりてえ

2024-09-07

[] v5.0 ナタ 感想

初のメジャーバージョンアップですな。とりいそぎ魔神任務報酬まで行ったので感想を書く。原神設定に明るくない人間インプレッションだよ。

実装

初新国実装だったので情報シャットダウンして楽しみにしていたけれど、報酬に釣られるとどうしても事前のプレビューが入ってくる。んでもまあ本当にSNSを盛り上げようと頑張っているのは感じるし悪いことじゃないし、黙って裸待機ワクテカする老人なんてコミュニティになにも寄与しないんだよね。

プレビューも力入ってて、そんなに素材の使いまわしを感じなかった。簡素アートグラフィティ文化と合っているからよくできていたんじゃなかな。簡素アートが楽ってことでは全然ないけど。

たまに公式X見ると現実ARみたいな動画が流れてああいうのはワクワクするよね。

 

ストーリーも手早く済ませると報酬ってのんびりやりたい自分にはマイナスだけど一斉に体験させて盛り上げるSNS手法なのでしかたないね

運営は本当にSNSに力入れてて、でも自分は原石チャンスがあろうとXやホヨラボまではやってられないなあと再認識

 

実装後 初訪問

いつも新しい国には徒歩でいく。というかイベントマーカーと開放ワープポイントが被っているから飛べるの分からなくていつも徒歩しちゃう

相変わらず国境スカスカで、スメール砂漠は虚無すぎるからなんとかしてほしい。

 

初見の印象は、

崖がまっすぐすぎんか?

だった。

直前がシムランカという紙やブロックの人工的な直線が多いエリアがあったので正直既視感・作り物感があった。

でもすぐに他国と異なった切り立った崖のバリエーション、高低差が重要な要素、ウォールペイン文化のために必要と意義はわかったので、すぐに飲み込めた。

 

よかった点

三人のメイン部族キャラがよかった 部族よい

チーナ、ムアラニ、キィニチの3人、とても良かったですね。いや本当にベリーよかった。

部族が競ってるとなると部族間は対抗心バリバリかと思ってたけど、蓋を開くとお互いリスペクト全開で仲がよくていい…すごくいい…。

部族全体も仲がよくて、逆に最初のカチーナの仲間や揶揄してくるアレ(ファデュイの差し金と疑ってたよ)とかあん部族世界でどうやって生まれてきたのか。シナリオである

 

他の部族メインの二人もキャラ立っていてよかったですな。チャスカとイアンサならイアンサの方がすき。

 

部族と言えば各族長もよかった。

振り返ると結束感がすきなのかも。好みとナタの気質があっていた。

 

地理はやっぱり流泉の衆の南国がね。いいねFF10も好きだった。

フィールド

移動のストレスについてはかなり気を遣ったなぁと。

すぐにカチーナが手に入って崖対応してナタにはトランス回復つけて。

竜憑依は野良敵でOK、落下ダメージ軽減、燃素補給は念入りに配置。

探索が楽とか楽しいとか以前に

出来ておる楠

とウムウムすることしきりである

部族ごとに地域特徴もはっきりしてて、ランドマークごとではなく地域ごとに"このエリアに居るな"と感じるので3国実装された気分。

海側の棚田みたいな池が好き。逆にランドマーク間の平凡な地域が国の基底な風景なので"ナタらしさ"となると難しいかも。競技場周りの自然ちょっと地味だしね。

 

連戦イベントも各地を転戦するのが楽しかったなぁ。倒して時間が増える時間制限レース系挑戦は苦手だけど。

 

竜憑依楽しい

快適に作っているゆえに使っていて楽しいライドアトラクションミニゲームも、難易度を上げるのは客層的に難しいので気持ちよさに振るしかないと思っていて、今作はとても気持ちよく出来ていたと思う。とくにスピリットウェイはソニック的で楽しい。老人で言うと万里超特急。奥スクロールは苦手で障害物によくぶつかるんですけどね。

 

人型の敵は武器ガジェットガチャガチャしていて凄くいいね!竜と合わせてたぶんモダンモンハンイメージかもしれないけれど、スタイリッシュ以前のもそもそモンハンしかプレイしてないからどちらかと言えばゴッドイーター感を私は持ったよ。

敵対理由武芸の手合わせで凄くいい。もう永遠に沸く悪党に襲われるのはうんざりで、サワヤカな世界に仕上がっている。

竜も共存してる設定上、できれば接近で敵対してほしくなかったけど、憑依で敵対しなくなるためにはアリなバランスかな。

仔竜はかわいいし、生活感があるし、ジュラシックパークみたいに眺めるのがとても楽しいね。イベント写真撮影でいやでも魅力が確認できますな。

 

精鋭はなかなか手ごわく、まあこの手厚さや運営暦考えればやや古参向けなのかな?結構緊張感があって悪くない。最悪、近くの燃素補給所に竜で居座れば無限回復から時間をかければ連打で倒せるし。

 

よくなかった点

座らせて

温泉に座る=入浴することができたらよかったのにね。浮き輪に嵌るとかも。せっかくの温泉街が眺めるだけで少し寂しい。

なんだか見たことあるような設定

長期計画シメを発案者が担う…てなにがありましたっけ。ディアナ様…はちょっと違う?なんかどこかで見たことあるとね。

部族国家もままあるし、帰火聖夜の巡礼団体戦はフォトナやAPEXのバトルロイヤル系に見えたし、永く続けられた救国の儀式漸減限界という話は火と合わせてダクソ3を連想させる。というかこの弱火設定でわりと明るくポジティブ世界が一気に真実を知らない危機感が薄い国民なっちゃって悲しい(アビスの脅威を危機に感じる話はあるけど全体的にね。巡礼儀式イベント興行化してるし)

 

炎神の設定のがっかり

人が代々継いでいく設定にワクワクしたのに、結局ね。神像と現炎神が似てるのも偶然、とか運命的だねって思った気持ち返して。ワンフォーオールならヒロアカみたいに歴代炎神や各年代が重視されてほしかったけど、スジとしては500年前と今だけになっちゃったのかな。意志を継ぐ話は炎神の友人に集約されてしまったね。

聖火競技場はもう少し工夫を

スペック上の問題だと思うけど、ムービー以外で群集を描けないんだよね。巨大なコロシアムなのにすっかすかでモブがまばらに居るってのはさびしすぎる。見渡しがいいローマ式じゃなくて手前に壁があって上半身しか描写しなくていい、とかで人の数を増やしてほしい。人の少なさはオープンワールド宿命と割り切っていたけれど、わざわざ人が集まる設定シナリオにしておいて工夫がなかったのは残念だった。

巡礼戦闘イベントはそこそこ集団のチーム戦が演出できていたのでよかった。

 

夜巡者の戦争

5人って少なすぎない?謎煙の主が非戦闘部族としてもなんかキリが悪い。

戦争と言うには定期的に選抜して5人で編成して数日間のミッションを行なう、と能動的で小競り合いな印象が拭えない。こっちがシナリオのメインになるかと思ってたらぜんぜん描写がなくてぼんやりしているんだよね。

 

古名という二重の厳選

そもそも原神は神の目という元素を扱う力で一般人と圧倒的な力の格差が生まれ世界で、さらに神の目持ちの中で物語を動かせるのはメタ的にプレイアブル(にできる)キャラクターだけというとても狭い世界

ナタはそこにさらに大霊に選ばれる古名の選別があって、選ばれし者の中の選ばれし者で流石にやりすぎる。

稲妻とかはそこを逆手にとって神の目を奪ったり邪眼に走ったりを描けていたんだけど、今のシナリオだけではナタでは空気かな。

そも古名持ち=神の目持ちなのか?でも神の目無しで古名持ち、神の目ありで古名無しを考えると、

 

・神の目無しで古名持ち

元素力を扱えず戦争で復活できるけど戦力にならない(いや巡礼で勝ってるから戦力か。…ムアラニVSカチーナ以上に強いの?)

・神の目ありで古名無

元素力を扱えるが死んだら復活できない

 

と、古名を神の目無しの人に与えるメリットが無さ過ぎる。

帰火聖夜の巡礼は神の目持ちじゃないと到底個人戦は勝てないし、戦争に古名無しが行くメリットはないし。

巡礼が神の目持ちが最低ラインなら部族全体の貢献感が薄れるし、一般人参加ありなら団体突破が実質勝利名誉だけ得るイベント、神の目持ちも個人戦勝ち抜いても戦争は古名持ちに譲ったほうがいい名誉だけ得るイベント、になるよね。

 

歴史を継いでいく、という設定はとても良いんだけど、炎神も古名もあまり上手く活かせていない・副作用が大きいように思える。

シナリオが腰を落ち着けさせない

最初相棒の仔竜と出会って、この子が話の中核かな?と思ったら以後メインストリーには絡まず。

すぐカチーナ出会って人の話になって、カチーナメインかな?

競技場で二人と出会って3人の話かな?いいやん!キィニチすぐ離脱したわ…。

ムアラニとカチーナのタッグの話っぽいなぁ。

チーナ勝利でよし!アビスとの戦争フォーカスするんだな!

…あれ?ほっぽってムアラニさんと観光継続ですか。結局アビスとの戦いこっちでするんかい

これムアラニさんメインキャラだなぁ。(終わったらキィニチでもう一回?)

チーナそうなるよね…。

炎神!…は別行動なのね。

あぁこれムアラニメインの話だ。

キィニチは不自然に外されて代役の戦争メンバーの懸木の民もすぐ外れて、ムアラニを目立たせたかったんだなぁ。

 

って感じ。最初に座ろうとしたイスを変えられるのが連続しちゃってムアラニで行くのか!?そうなのか!?と座っていいのか空気イスでプルプルしてた期間が長い。

最初にどっしり「これやります!」って教えてほしい。岩の重さは安心できるから

竜憑依よくない

どの竜でも竜憑依できるというのが凄く体験がよくない。

人と竜のコンビや竜の親子のセットに対して、成竜に憑依してもう片方に攻撃するってNTRを超えたなにかで罪悪感がひっどい。

これテストプレイして何も感じなかったのかな?

人も竜も平和世界であるが故に逆にプレイヤーの行動の極悪さがきわまる。これが宝盗団や獰猛な竜なら奪っても心が痛まないはずだが…。

絆があるからとかで憑依できない竜を設定するか、事前に絆を結んだ竜しか憑依できないとかにしないと…主人公が憑依できる力を授かった理由とも凄く反しているように感じる。

極論、野良の一匹竜に憑依して解除したら死んだときと同じ状態になるというだけでも生き物をモノ化しててあまりよろしくない。

憑依、言葉通りだけどまさにのっとり・強奪からね。主人公は人と竜の共存世界、の破壊であるしかも憑依に騙されるな。実際は即死魔法を連射できるんだよね。

今までハトとか非敵対生物を殺しまくって何を言ってるんだといわれるだろうけど、でも、ね、人格のっとりやゾルラーク性癖じゃないのじゃー。

あと仔竜を倒すのが普通に辛い。既存かわいい敵やアベラント幼態とはベクトルが違うじゃない?

 

三竜格差

名前覚えられないかRGBで言うね。

 

緑竜が飛びぬけて便利。

赤竜は段差や崖を無視できる潜行だけど、地味。攻撃モーションも遅く、潜行してるとき攻撃が地上より便利だけど常時燃素消費。

潜行中のジャンプ挙動が独特で、慣れていない今は結構不便。ポイント集めるミニゲームで何度か脱線した。

水面と違って緑竜でいい場面が多く、憑依回数が著しく少ない。

青竜は水面高速移動以外の特徴がない。攻撃は弱くてクールダウンが長いし、採掘も苦手。敵を倒すにはお膳立てされたイカダ壊しの水没ぐらい。移動特化なら燃素ダッシュ速度がデフォで欲しい。燃素補給岸辺に行かないとだし、海に寄る魅力が薄い。もっとスピリットウェイ増やしてほしいかな。ジャンプ攻撃もっとリーチを伸ばして気持ちよくさせてほしい。

 

緑竜は平面移動まあまあ、上下移動よし、戦闘能力ありと万能。一回目のスキル移動に燃素消費ないのは赤竜泣いているのでは?

フレイムグレネード投擲のダメージが高すぎて、他の、いや自分も含め竜の通常攻撃が霞む。他の竜にも似た攻撃手段を用意するべきだったのでは?

 

緑竜が居ないと探索したくない・フレイムグレネードがないと戦闘したくない

緑竜依存症。緑竜とフレイムグレネードがあると雑魚戦闘がとても楽なので、逆に無いとキャラクターで戦闘したくない。

育成できていないとこういう環境依存スキルはとても助かる。雑魚1撃や2~3撃はとても快適。フォンテーヌもずっと水中で亜種スキル撃ってる。

でもフォンテーヌは地上は絶対キャラクターで戦う必要があるんだよね。だからしぶしぶ肺呼吸するんだけど…

ナタは地上で緑竜になれるから、国に居る間ずっと緑竜で居たい。緑竜は移動が楽だ。緑竜でいるならフレイムグレネードがあると戦闘が楽だからフレイムグレネードが無い場所に居たくない。

まあ、便利なものを捨てられない人のさがですね。

人は易きに流れるので…。もっとエリアを厳密に制限するか、いっそ全域に緑竜とフレイムグレネードを配っちゃうか…。

今がこれなら飛べる竜が出たらどうなるのでしょうか。

格差だけでなく、エリアの緑竜配置格差フレイムグレネード配置格差みたいに感じちゃう悪しき心です。

 

クフル・アハウ ノータッチ

メタ破りのゲームドットキャラなのになんの言及もなくてむずむずする。


あとはまあナタから出国できない理由雑だなとかこだまの子社会的特色が他に比べてやや弱いなぁとか、ライダースーツあんまりきじゃないから炎神さまにはジャック・オーみたいなコミカルさを一縷の望みにしてたけどしっとりしてたな…とか。

ファーストインプレッション高得点なのにのちのち設定で少し減点される、みたいなのが多かったですね。

でも国全体だけでみたらフォンテーヌより地上はよくなってると思う。シナリオはフォンテまだだからわかんない。ナタも結局すっきりしなさそうだしファデュイが成功しそうだしでなー。

スカっとサワヤカな雰囲気はあったけど結局いつもの原神でしたという感じか。振り切れなかった。

そこもシナリオ完了したら問題解決してスポーツ文化は続くよ!てなる可能性もあるし。現状でも敵対システム的に平和な国なだけで高得点だし。

フォンテーヌとならんでベスト1,2の国になっているのではないでしょうか。ゲームデザインとしては順当進化と言え、とても褒めたいと思いまする。

 

あとこの規模の新規実装バグもほぼでないのは素晴らしいね

2024-09-04

[] 公共政策の基礎

Vを社会福祉とすると、V(W_1,...,W_H)と表せる。

1,...,Hは社会メンバーに割り当てられた番号であり、Wは満足度である

政府は、公共財GやインフラIの供給量を決定する。

また、それぞれのメンバーhに財貨やサービスの転換T_hを課す(e.g. 所得税)。

また、T=(T_1,...,T_H)とおく。

Tが与えられた時、実現可能ベクトルの組(G,I)の集合をK_Tと表す。

メンバー幸福度をW_h(X_h,G,I,T_h)と記す。

hの実現可能集合F_hはG,I, T_hによって定まるので、F_h(G,I,T_h,X_{-h})と記す。ただしX_hは消費ベクトルである

W_hは消費ベクトルX_hからW_h(X_h)によって決まる。

最適な公共政策を決定するために、2段階ゲームを考える。

まず政府はTを選択し、さらにK_TからG,Iを選ぶ。

メンバー政府による決定に対応して、次の行動を取る。

社会均衡X^*に到達していることとその均衡が一つしかないことを仮定する。均衡X^*はG,I,Tの関数である

政府はその均衡を予測し、V(W(X_1^*),...,W(X_H^*))の結果を最大化するようにG,I,Tを選択する。

1. 位相空間関数空間

2. 実現可能性集合

  • Kᴛ = {(G, I) ∈ ℝᵐ × ℝⁿ : A(G, I) ≤ B(T)}

ここで、A: ℝᵐ × ℝⁿ → ℝᵖ は線形写像、B: ℝᵏᴴ → ℝᵖ は凸関数

  • Fₕ(G, I, Tₕ, X₍₋ₕ₎) = {Xₕ ∈ ℝˡ : Cₕ(Xₕ, G, I, Tₕ) ≤ Dₕ(X₍₋ₕ₎)}

ここで、Cₕ: ℝˡ × ℝᵐ × ℝⁿ × ℝᵏ → ℝᵠ は凸関数、Dₕ: ℝˡ⁽ᴴ⁻¹⁾ → ℝᵠ は線形写像

3. 均衡の存在と一意性

均衡 X*: ℝᵐ × ℝⁿ × ℝᵏᴴ → ℝˡᴴ の存在証明するために:

1. Fₕ が上半連続対応であることを示す

2. Wₕ が Xₕ に関して強凹であることを仮定

3. Kakutaniの不動点定理適用

一意性の証明

1. Wₕ の Xₕ に関する Hessian 行列が負定値であることを示す

2. 陰関数定理を用いて、均衡が一意に定まることを証明

4. 政府最適化問題

max[G∈ℝᵐ, I∈ℝⁿ, T∈ℝᵏᴴ] V(W₁(X₁*(G, I, T), G, I, T₁), ..., Wᴴ(Xᴴ*(G, I, T), G, I, Tᴴ))

制約条件:A(G, I) ≤ B(T)

5. KKT条件の導出

Lagrange関数を以下のように定義

L(G, I, T, λ) = V(...) - λᵀ(A(G, I) - B(T))

KKT条件:

1. ∇ᴳL = ∇ᴵL = ∇ᵀL = 0

2. λ ≥ 0

3. λᵀ(A(G, I) - B(T)) = 0

4. A(G, I) ≤ B(T)

6. 感度分析

均衡 X* のパラメータ (G, I, T) に関する感度を分析するために:

1. 陰関数定理適用:∂X*/∂(G, I, T) = -[∇ₓF]⁻¹ ∇₍ᴳ,ᴵ,ᵀ₎F

ここで、F は均衡条件を表す関数

2. 得られた感度を用いて、社会福祉関数 V の変化を評価

7. 動的拡張

時間連続変数 t ∈ [0, ∞) として導入し、動的システムを以下のように定義

dX/dt = f(X, G, I, T)

ここで、f: ℝˡᴴ × ℝᵐ × ℝⁿ × ℝᵏᴴ → ℝˡᴴ は Lipschitz 連続

定常状態の安定性分析

1. Jacobian 行列 J = ∂f/∂X を計算

2. J の固有値分析し、局所安定性を判定

8. 確率的要素の導入

確率空間 (Ω, ℱ, P) を導入し、確率変数 ξ: Ω → ℝʳ を用いて不確実性をモデル化:

max[G,I,T] 𝔼ξ[V(W₁(X₁*(G, I, T, ξ), G, I, T₁, ξ), ..., Wᴴ(Xᴴ*(G, I, T, ξ), G, I, Tᴴ, ξ))]

制約条件:P(A(G, I) ≤ B(T, ξ)) ≥ 1 - α

ここで、α ∈ (0, 1) は信頼水準

この確率問題に対して:

1. サンプル平均近似法を適用

2. 確率的勾配降下法を用いて数値的に解を求める

差別絡みの話って毎回ワイのオリジナル定義発表会よな

各自バラバラふわふわ定義を思い付きで出してるだけ。

たいてい先に批判するとか論のベクトルを決めてから理屈つけててマジで意味ない。

公的機関がまず明確な定義を出すべきだし

有象無象オリジナル定義押し付け合いは見苦しい相撲しかない

2024-09-02

[] 多様体を用いた厚生経済学の基本定理

ファースト・ウェルフェア定理

ファースト・ウェルフェア定理は、競争均衡がパレート最適であることを主張する定理である多様体を用いて定式化する。

定義:

多様体 M 上の消費集合 X_i ⊆ M と生産集合 Y_i ⊆ M を持つエージェント i の集合 I があるとする。エージェント i の効用関数 u_i : X_i → ℝ は上半連続(上半連続多様体意味で)であり、全ての x ∈ X_i に対して局所非飽和性が成り立つと仮定する。

消費可能集合と生産可能集合は以下のように定義される連結多様体の部分集合とする:

X = ∏_{i ∈ I} X_i, Y = ∏_{i ∈ I} Y_i

局所座標系を用いて、これらは連結な実多様体として考えられる。

定理 (ファースト・ウェルフェア定理):

競争均衡 (p*, x*) が与えられると、全てのエージェント i に対して次が成り立つ場合、その点 (p*, x*) はパレート最適である

∇u_i(x_i*) · p* = 0

ここで、p* は価格ベクトルであり、∇u_i は多様体上の勾配ベクトルである

セカンド・ウェルフェア定理

セカンド・ウェルフェア定理は、任意パレート最適な配分が適切な初期財産の再配分のもとで競争均衡経済に達成可能であることを主張する。

定義:

多様体 M 上の消費集合 X_i ⊆ M と生産集合 Y_i ⊆ M を持つエージェント i の集合 I があるとする。エージェント i の効用関数 u_i : X_i → ℝ は全ての x ∈ X_i に対して上半連続であり、局所非飽和性が成り立つとする。

定理 (セカンド・ウェルフェア定理):

任意パレート最適配分 (x_i*)_{i ∈ I} に対して、ある価格ベクトル p* が存在し、そのもとで (p*, x_i*) が競争均衡である

∃ p* ∈ ℝⁿ \ {0} such that ∇u_i(x_i*) · p* = 0

ここで、再配分は適切に選ばれた初期財産の設定によって行われる。

この定理証明には、エージェントの一次資源制約と市場クリアリング条件に関する詳細な解析が必要である。それらは複雑な多様体幾何学性質を用いて示される。

まとめ

厚生経済学の基本定理多様体フレームワーク抽象化したが、具体的な応用や証明にはさらに専門的な知識数学技術が求められる。これにより、経済理論の理解抽象代数微分幾何視点からも深まる。

量子論と意識について

1. 「現実ヒルベルト空間上のベクトルである

量子力学において、系の状態ヒルベルト空間 𝓗 上の状態ベクトル |ψ⟩ で表される。従って、現実は次のように定式化できる:

|ψ⟩ ∈ 𝓗

2. 「シュレーディンガー方程式に従って時間発展する」

系の時間発展は時間依存シュレーディンガー方程式に従う:

𝑖ħ (∂/∂𝑡) |ψ(t)⟩ = 𝐻 |ψ(t)⟩

ここで、ħ はディラック定数、𝐻 は系のハミルトニアン演算子

3. 「観測エントロピーを減らす」

量子系の観測により波動関数の収縮が生じ、それによってエントロピーが減少する。この過程は次のように表される:

|ψ⟩ → |ψ'⟩ = (𝑃ₖ |ψ⟩) / √(⟨ψ| 𝑃ₖ |ψ⟩)

ここで、𝑃ₖ は観測によって選択された射影演算子

4. 「主体が向かう世界は、主体現在知識依存する」

観測によって選択される状態観測者の現在知識条件付き確率)に基づく。これを次のように表現

𝑃(|ψ'⟩ | 観測者の知識) = | ⟨ψ'| 𝑃ₖ |ψ⟩ |²

5. 「観測時に意識知識依存して分岐する」

多世界解釈では、観測により状態分岐し、観測者の意識もそれに応じて分岐する。これは次のように記述することができる:

|ψ⟩ = Σₖ 𝑐ₖ |ϕₖ⟩ → {

観測者1: |ϕ₁⟩

観測者2: |ϕ₂⟩

}

まとめ

上記をまとめると、現実時間発展、観測知識依存意識分岐の一連の過程は、量子力学の枠組みで以下の通り定式化できる:

1. |ψ(t)⟩ ∈ 𝓗

2. 𝑖ħ (∂/∂𝑡) |ψ(t)⟩ = 𝐻 |ψ(t)⟩

3. |ψ⟩ → |ψ'⟩ = (𝑃ₖ |ψ⟩) / √(⟨ψ| 𝑃ₖ |ψ⟩), ここで, 𝑆(ρ') < 𝑆(ρ)

4. 𝑃(|ψ'⟩ | 知識) = | ⟨ψ'| 𝑃ₖ |ψ⟩ |²

5. |ψ⟩ = Σₖ 𝑐ₖ |ϕₖ⟩ → {

観測者1: |ϕ₁⟩

観測者2: |ϕ₂⟩

}

2024-08-30

息子の成長

一歳半になる息子が、スプーンご飯をすくって食べれるようになった。

もちろんボトボトこぼしてはいるが、大きな成長だ。

なんか嬉しさのベクトルが、はじめて仕事マクロを組んで動いたときと同じだった。

これは妻には言わないでおこうと思った。

レベル分け説明: SVDとはなにか

SVD (特異値分解) について、異なる難易度説明します。

レベル1: 幼児向け

SVDは、大きな絵を小さなパーツに分ける魔法のようなものです。この魔法を使うと、複雑な絵をシンプルな形に分けることができます。例えば、虹色の絵を赤、青、黄色の3つの基本的な色に分けるようなものです。

レベル2: 大学生向け

SVD (Singular Value Decomposition) は、行列を3つの特別行列の積に分解する線形代数手法です。

A = UΣV^T

ここで:

SVDは次元削減、ノイズ除去、データ圧縮などの応用があります。主成分分析 (PCA) とも密接な関係があり、多変量解析や機械学習で広く使用されています

レベル3: 専門家向け

SVDは任意複素数体上の m×n 行列 A に対して以下の分解を提供します:

A = UΣV*

ここで:

主要な理論性質:

1. A の階数 r は、非ゼロ特異値の数に等しい

2. A の核空間は V の r+1 列目から n 列目によってスパンされる

3. A の値域は U の最初の r 列によってスパンされる

4. σ_i^2 は A*A (または AA*) の固有値

5. ||A||_2 = σ_1, ||A||_F = √(Σσ_i^2)

数値計算観点:

応用:

1. 低ランク行列近似 (Eckart–Young–Mirsky の定理)

2. 総最小二乗問題の解法

3. 擬似逆行列 (Moore-Penrose) の計算

4. 条件数評価: κ(A) = σ_1 / σ_r

高度な話題:

レベル4: 廃人向け

1. 関数解析一般化:

  • コンパクト作用素 T: X → Y (X, Y はHilbert空間) に対するSVD
  • Schmidt分解との関連: T = Σσ_n(·,v_n)u_n
  • 特異値の漸近挙動: Weyl's inequality と Lidskii's theorem

2. 無限次元への拡張:

3. 微分幾何学解釈:

4. 代数幾何学視点:

5. 高次元データ解析:

6. 量子アルゴリズム:

7. 非線形SVD:

8. 確率論的アプローチ:

9. 計算複雑性理論:

10. 偏微分方程式との関連:

- SVDを用いた固有値問題の解法 (Sturm-Liouville問題等)

- 非線形PDEの低次元モデル化 (Proper Orthogonal Decomposition)

2024-08-28

anond:20240102183952

ブラックとかそう言うベクトルでは無くコジキ会社、コジキはちょっと言い方が悪いのでマイルドに言ってドロボー会社だな

とにかくセコ過ぎるが、こうしないと赤字なるような会社だと一秒でも速く潰れた方が世の為人の為

往々にしてこう言うのは立場のある社畜リーダーが初めてそのまま常識として会社に定着したというケースも多いが

いずれにしろ社長レベルでやる気を出さないと改善は難しいので徹底的に労基にチクりまくるのがベストな行動

ベストな行動が自分に取ってベストな結果をもたらすかは別として)

よく労基は仕事しないとか動かないとか言うヤツがいるが、労基だって訴えてくる人間の言う事を100%鵜吞みにして

だまって口だけ開けて他人が助けてくれることを待ってる人を救うためにエスパーの様に理解して動くわけは無いと言う話

普通に粛々と証拠を集めて粛々と説明して粛々と手順に従って訴えれば労基も普通に仕事をする

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