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はてなキーワード: 行列とは
量子場理論は過去数十年にわたり幾何学に多大な影響を与えてきた。
その例として、ミラー対称性、グロモフ・ウィッテン不変量、マッケイ対応などがあり、これらはすべて位相的量子場理論(TQFT)に関連している。
チェコッティ、ヴァファらの先駆的な研究から派生した多くの興味深い発展は今や分散しているが、TQFTの幾何学そのものに関する基本的な疑問はまだ残されている。
このプロジェクトの大きな目的は、TQFTの幾何学の統一的で決定的な全体像を見出すことだった。
数学の4つの主要分野が取り上げられた:シンプレクティック幾何学と可積分系、特異点理論、圏論、モジュラー形式である。
プロジェクトの基本的な側面は以下の通りだった: 位相的量子場理論、共形場理論、特異点理論、可積分系の関連付け(ヴェントランド)、シンプレクティック場理論、位相的場理論、可積分系(ファベール)、行列模型理論と可積分系(アレクサンドロフ)、圏論 - 特に行列分解 - 位相的場理論の幾何学と特異点理論(ヘルプスト、シュクリャロフ)、そしてTQFTにおけるモジュラー形式の応用、特にグロモフ・ウィッテン不変量の文脈での応用(シャイデッガー)。
より詳細には以下である。
この問題は量子力学の情報論的解釈とエントロピーの動きもんを扱うんや。
ここでは、量子ベイズっちゅうもんを使うて、「主体（見る奴）」「対象（見られる奴）」「環境」の3つがおる場合に、対象が環境や主体とからんだ時のエントロピーの変化について話すで。
対象が環境とからむと、対象の量子状態が環境とモツレて、キレイな状態からグチャグチャな状態になんねん。これで、対象のエントロピーが増えるんや。
主体が対象を見ると、主体から見た対象の状態がハッキリするんや。これは対象のことをよう知ったってことやから、エントロピーが減るってわけや。
観測で対象の状態に対する主体の考えが変わんねん。この考えの変わり方はベイズ則っちゅうもんに従うて、確率的な情報の変化を表すんや。
ほんじゃ、この2つの過程がエントロピーにどう影響するか、数式で説明したるで。
ρ_obj' = Tr_env [ U (ρ_obj ⊗ ρ_env) U† ]
量子エントロピーはフォン・ノイマンエントロピー S(ρ) = -Tr(ρ log ρ) で表すんや。
デコヒーレンスで対象はキレイな状態からグチャグチャな状態になって、エントロピーが増えんねん:
S(ρ_obj') > S(ρ_obj)
環境とのからみ合いが進むと、対象の状態は環境の情報を失うて、一番グチャグチャな状態に近づくんや。
主体が対象を見ると、波動関数が縮むから対象の状態がハッキリして、エントロピーが減んねん:
S(ρ_obj^posterior) < S(ρ_obj^prior)
主体が観測で対象のことを知る過程は、量子ベイズ則に従うんや。
量子ベイズの考え方に従うと、観測後の考え（後分布）は観測前の考え（事前分布）を観測結果で更新すんねん。観測前後のエントロピーの差はこう説明できんねん。
H_prior = -∑_i P(i) log P(i)
P(i|O) = P(O|i)P(i) / ∑_j P(O|j)P(j)
H_posterior = -∑_i P(i|O) log P(i|O)
H_posterior < H_prior
が成り立つんや。
この不等式はエントロピーが減ることを示して、観測が情報を得て対象の状態をハッキリさせる効果があるってことやで。
量子ベイズの考え方で以下のことがわかったんや：
1. 対象が環境とからむとデコヒーレンスが起こって、対象のエントロピーが増えんねん。
2. 主体が対象を見ると対象の状態の情報が得られて、エントロピーが減んねん。
つまり、デコヒーレンスと観測はそれぞれエントロピーを増やしたり減らしたりするんや。これが量子ベイズの形式で数字でちゃんと説明できるってわけやで！
うちの上の子は15歳だけど彼が5歳ぐらいからイケイケドンドンなベビカママ現れ始めたな
行列を突っ切りたいときに「ベビーカー通りまーす！！」とか言いながら突っ込んでくる母とか
あれは昭和の終わり頃、小学2年生の冬。ドラクエ3が発売された日だ。
朝早く、父ちゃんに「行くぞ」と叩き起こされて、まだ薄暗い中で近所のゲーム屋に向かったんだよ。
昭和の時代ってさ、ゲームは特別な存在だったんだ。ファミコンが家にあるだけでクラスのヒーローみたいな感じだったし、新作のドラクエなんてそれこそお祭りだった。
店に着いたらすでに長蛇の列。小学校2年生の俺には、その行列が果てしなく長く感じたよ。
寒空の下で鼻水を垂らしながら「本当に買えるのかな？」って不安だった。
でも父ちゃんは「大丈夫だ、根性だせ」とか言いながら、俺に温かい缶コーヒーを握らせてくれた。
今思うと、あれはちょっと渋すぎる飲み物だったな。子ども向けじゃないのに、なんか大人の気分を味わえて嬉しかった。
やっとの思いで順番が回ってきて、無事にドラクエ3を手に入れた瞬間のあの感動！箱を握りしめて、家に帰るまでの道中もずっと「早く遊びたい」って気持ちで胸がいっぱいだった。
家に着いてファミコンにカセットを差し込んで電源入れた時のジーって音がたまらなかったよ。ブラウン管テレビ特有の音。分かる？そんでプレイ画面が出た瞬間、もうワクワクが止まらなかった。
でも、ここからが苦い思い出だ。クラスの友達が「貸してよ」って言うから、少し悩んだけど、まあいいかって貸したんだよね。その子も楽しみにしてたし、俺もちょっと大人ぶりたかったんだ。
でも、返ってこないんだよ。何度か「返して」って言っても、「まだクリアしてない」とか言われて、ついにはその子が引っ越しちゃってさ。結局、ドラクエ3は戻ってこなかった。借りパクされたんだよな。小2の俺にはショックがでかすぎて、それ以来、人に物を貸すのがちょっと怖くなったんだよ。
昭和の思い出って、こんなふうに喜びと苦さが混ざってるんだよな。でも、その寒い朝に父ちゃんと並んだ記憶とか、最初にドラクエ3を遊んだあの興奮は、今でも色あせないよ。あの時代ならではの体験だし、あれがあったからこそ、ゲームへの思い入れが強くなったんだと思う。
早い、安い、うまい
Z李プロデュース！
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路上生活者の人々を支援するため、Z李率いる新宿租界メンバーは、無償で食事をふるまう炊き出しボランティア活動を続けています。
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その味・クオリティはこれまでの炊き出しのイメージを覆し「日本一うまい！」と、
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レシピを再現して、実食して、炊き出し活動の一端に触れてください。
「ピンチの時にうまい物を食うと元気が出る。明日からやってやろうって、そんな気持ちになる。
そんな時に誰かに飯を奢ってもらえると、俺は一人じゃないって思える。
そういう事が、そういう気持ちが、わかる人に読んでほしいな」（Z李／まえがきより）
M理論と行列模型の数理は、拡張された超対称チャーン-サイモンズ理論に根ざしている。
Let M be a (2+1)-dimensional manifold. The action of the supersymmetric Chern-Simons theory is given by:
S = ∫_M Tr(A ∧ dA + (2/3)A ∧ A ∧ A) + ∫_M Ψ̄ ∧ DΨ
ここで、A はゲージ場、Ψ はMajorana spinor field、D は共変微分を表す。
M理論の行列模型として知られるBFSS模型のハミルトニアンは以下で与えられる：
H = Tr[1/2 Π_i^2 + 1/4 [X_i, X_j]^2 + 1/2 θ^T γ_i [X_i, θ]]
ここで、X_i (i = 1, ..., 9) は N×N エルミート行列、Π_i はその共役運動量、θ は16成分のMajorana-Weyl spinor である。
11次元のM理論から BFSS 模型への次元還元は、以下の対応を通じて実現される：
∂/∂t → [iH, ·], X^i → A^i, θ → Ψ
この対応により、M理論の動力学が行列模型の言葉で記述される。
N → ∞ の極限で、離散的な行列構造が連続的な膜の描像に移行する。この極限で、行列交換子は Poisson bracket に対応する：
lim(N→∞) [·,·] → {·,·}_PB
チャーン-サイモンズ理論の重要な特徴は、そのトポロジカル不変性にある。Wilson loop の期待値は、結び目不変量（例：Jones 多項式）と関連付けられる：
⟨W(C)⟩ = exp(ikCS(A)) = J(q), q = exp(2πi/(k+2))
ここで、CS(A) はチャーン-サイモンズ汎関数、J(q) は Jones 多項式を表す。
M理論における BPS 状態は、行列模型中の特定の配位に対応する。これらは超対称性を部分的に保存し、以下の方程式を満たす：
[X_i, X_j] = iε_ijk X_k
この関係は、Lie 代数 su(2) の交換関係と同型であり、ファジー球面の構造を示唆する。
M理論の行列模型は、AdS/CFT 対応の文脈でも重要な役割を果たす。特に、AdS_4 × S^7 背景での M2-ブレーンの理論は、3次元の超対称チャーン-サイモンズ理論（ABJM 理論）と双対である：
S_ABJM = S_CS(A) - S_CS(Â) + S_matter
今日、G検定を受験した。AIやディープラーニングに関するちょっと話題のやつだ。11月8日〜9日開催の2024年第6回。今回の試験から新シラバス(問題範囲)が適用で出題数が変更となる。
G検定は自宅受験可能な性質上、運営が不正行為禁止と言いながらもPCインカメラ監視や画面共有監視もなく受験者たちの間では公然とカンニングが行われていることで有名な試験だ。
IT系のAI試験だからGoogleやAIを使いこなすのも試験の一環だって？そんな屁理屈ありかよ。ありなんだよな。
SNSやnoteやqiitaの受験記を見てもそうだし、検索欄に「G検定」と入れると「カンペ/カンニング/チートシート」などが多数サジェストされることからも明らかだ。
そのため運営はカンペを一目見たり用語集をCtrl+Fで検索してすぐ解けるような一問一答的な出題を避けているという。問題文と選択肢は画像形式で出題されてコピペ不可。それくらいの抵抗はしてくる。
前回まで試験時間120分に対して出題数は公称200問程度だったが今回から160問へと変更され1問当たり時間が約30秒から45秒へと増えたのも、複雑な出題でカンニング潰しをしてやるという運営の意気込みが事前に感じられていた。
しかし運営の姿勢や自力で正々堂々と挑む他の受験者に悪いが不正受験者がいる以上は俺も乗っていくし、先端AI的な試験を受ける気概はあっても高度な自動回答環境を作れるスキルはない、そんなクズでカスの取ったスタイルを紹介する。
他の自宅受験系の資格試験にも流用できるだろう。こんな恥ずべき内容は他じゃ書けない。
ネット環境下でどこでも受験OKだが自宅がベター。広いテーブルがあるといい。カンニングしまくる以上そんな姿は人目に晒せない。会社や学校など知り合いのいる環境は論外だ。
出題内容が各人で同一であるなら仲間と結託してもいいがおそらく違うのではないか。
・PC類
頼みの綱。文字入力よりPC画面上の文字コピぺできない問題文をスマホで撮って画像入力するのがメイン。アップした画像内の文字を認識して回答できるタイプで事前に操作に慣れておく。
最近のAIならまあ対応可能だろう。性能の高い有料版に課金して安心をダメ押してもいい。世話になるのは本番2時間なのでお試し版でもいい。
俺はSoftBank系回線があれば1年タダの有料版Perplexityを普段使用しているのでこれ。
・テキスト類
シラバス(試験範囲)記載の用語が解説されたいわゆるチートシートはネットに落ちている。ブラウザで開くなりWord Excelファイルにするなり中身を検索できるようにしておく。
画像タイプでない中身が文字検索のできる試験対策の電子書籍や、テキストをそのまま書き起こしたような詳しい有料チートシートもあると心強い。
目次や索引の充実した、またはこの辺に書いてあると把握できてる読み慣れたリアル書籍もいい。
・その他
飲み物はすぐ飲めて倒してもこぼれにくいストロー付き紙パックなどがいい。
2時間の長丁場なので食べる余裕ありそうならお菓子などを用意してもいいし、アガるプレイリストを用意して音楽聴きながらやってもいい。
時計は受験画面内に常に残り時間がカウントダウンされているので不要。120分160問だから目安として残り100分時点で27問解いておきたい、80分で53問、60分で80問とメモっておくと焦った頭でもペースが掴める。
ノートPCを2台並べ、1台はブラウザで受験画面とAIを2画面表示、もう1台は簡素で一問一答的なシラバス用語のチートシートと詳細なテキスト状のチートシートを2画面表示。これはデスクトップとか1台のデカいモニターに並べてもいいだろう。
そしてスマホ2台でもAI。カメラとAIが使用できればタブレットでもいいだろう。これらを出題内容によって使い分ける。
自分の実力次第だが、用語や説明文見たら解けそうな問題はテキストからCtrl+Fで検索。AI先生に聞いた方が早そうなものはAIで。
AIに聞くのもPCタイピング入力、スマホフリック入力、出題文丸ごとをスマホで写真撮って画像認識のどれが早そうかを使い分ける。写真アップの場合は文字認識にやや時間がかかるだろう。その間に次の問題に行きそこでもAIに聞きたい場合に2台目のスマホで解いてもらう。待機時間や問題を行き来する時間は極力減らしたい。
計算問題は自力で解ける実力があってもAIに頼んで次の問題に行った方がおそらく早い。問題にはチェックマークつけて後で見返せるので1周終えてから検算してもいい。
Perplexityは画像認識での行列、サイコロ確率、期待値、畳み込み演算などを難なく正解した、はずだ。
今日の2日目受験だったが1日目受験者の感想をSNSで見ると今回からなかなか厄介に変更されているようで覚悟して挑んだ。
あまり勉強してないので過去出題や問題集との比較はできないのだが見て回ると今回は阿鼻叫喚の難易度らしい。カンニング跋扈に運営もキレたか。
問題プールの中から出題も順番もランダムに出題しているのか、同じ図表の穴埋め場所違いな問題が複数あったり、同じ用語の問われ方違いやほぼ似た感じの問題が複数あった。
勉強していればサービスだが勉強不足だと「似た問題を少し前に解いたけど自分が理解して解いたわけじゃないからまた探さなきゃ(またAIに解いてもらわなきゃ)」となり時間ロス。運営の戦略か？
試験は終了時間5分ほど残してとりあえず解き終えた。上記回答方法をスムーズにこなしてもかなりギリギリだった。
後から気付いたが問題画像を右クリック保存できるようにしたり最悪スクショした画像をブラウザAIに読ませた方が早いかもしれない。
感触はかなり良いが、AIに聞いた部分が正答できたのか全スクショして答え合わせしたわけでもないので合否不明。判明したら追記する。合否のみで得点開示されないのは残念。
AI先生の回答能力と画像認識力が上がりまくった現状、カンニングできちゃうIBT(自宅受験)はほぼお布施の価値しか無いだろう。最低限インカメラの目線監視や画面共有監視、CBT(近所の会場受験)でないと。
虫って、よく見ると何かおかしいと思わない？
あの妙な姿かたち、異様な動き。
カブトムシやトンボみたいにちょっとカッコいい系もいれば、ゴキブリやムカデみたいに生理的に受けつけない系もいる。
さらに調べると、昆虫の生態ってまだわかってないことだらけなんだよ。
たとえば、ミツバチの「ワグルダンス」っていう踊りで情報を伝える行動、どこでそんな技術を覚えたのかも不明だし、何百キロも離れた場所から迷わず巣に帰ってくるカブトムシの帰巣本能とか、どうやって道を覚えてるのか、いまだに謎。
近年だとカマキリが星を使ってナビゲートしてるって話も出てきたけど、それもまだよくわかってないらしい。
そんな感じで不思議すぎるから、昆虫の先祖は宇宙からやってきたんじゃないか？って説もあるんだって。これは「パンスペルミア説」と言って、昔、隕石に紛れて地球に来た微生物が進化して、今の虫になったんじゃないかって考え方。
SFみたいだけど、地球にない化学物質が昆虫から見つかったりもしてるから、信じたくなる話なんだ。
———
時は２３世紀。技術が発達して、未来人たちは過去に行くための方法を見つけた。
とはいえ、歴史を変えるリスクがあるから、普通に人間が過去に行くのは絶対禁止されてる。
けど「過去を見てみたい！」って気持ちは止められないじゃん？そこで考え出されたのが、過去の地球に「遠隔操作型ドローン」を送り込むというアイデア。
昆虫は、未来の技術で作られた高性能のタイムマシンみたいなもんで、カメラやセンサーが内蔵されてて、未来の人たちはそれを通して過去の風景を観察できる。
普通のドローンだと、当時の地球環境や人間にバレるリスクが高すぎるけど、虫の姿をしていれば、誰も怪しむことなく地球上を自由に飛び回れるんだ。
虫の中には特殊なプログラムがあって、記録した映像や情報を未来に送り返すようになってる。
だから、たとえばアリが一直線に行列を作るのも、ハチがダンスを踊るのも、実は未来の人が「どうせ過去に行くなら秩序ある行動を見せたい」っていう趣味のせいだったりする。
アリたちはせっせと働いているように見えて、実はあれは単にプログラム通りに動いてるだけ。
つまり、昆虫の謎めいた行動や生態の数々も、全部未来の人たちの手の中にあるってわけ。
そう考えると、ちょっと虫を見る目も変わるよね。
今、君の肩に止まってるそのハエも、もしかしたら未来人が操縦してるのかもしれないし、君の行動をこっそり観察してるのかもしれない
M理論は、弦理論の進化形であり、最終理論の候補として位置づけられている。
特に、M理論は11次元の時空を基盤としており、5種類の超弦理論がこの11次元時空で統合される特性を持つ。
これらの理論には、M2膜と呼ばれる2次元膜や、M5膜と呼ばれる5次元膜が含まれる。
M2膜とM5膜上の場の理論の自由度は、それぞれ膜の枚数 N に依存し、具体的には：
この関係は、特に行列模型の解析において重要であり、自由エネルギーの評価にも影響を与える。例えば、M2膜の場合、自由エネルギー F は次のように表される：
F ∝ N^(3/2)
ABJM理論は、M2膜を記述するための3次元理論であり、超対称チャーン・サイモンズ理論を基盤としている。
この理論では行列模型が用いられ、分配関数の計算が行われる。ABJM行列模型における分配関数 Z は以下の形をとる：
Z = ∫ ∏(i=1 to N) dμ_i ∏(j=1 to N) dν_j (∏(i < j) sinh^2((μ_i - μ_j)/2) sinh^2((ν_i - ν_j)/2)) / (∏(i,j) cosh((μ_i - ν_j)/2))
さらに、インスタントン効果と呼ばれる非摂動的な効果にも焦点が当てられている。
これらは膜インスタントンと弦インスタントンとして分類され、特定のパラメータ空間で発散が相殺されることが示されている。
膜インスタントンと弦インスタントンの寄与は次のように表される：
e^(-S_膜) + e^(-S_弦)
ABJM行列模型の解析は可積分性の観点からも行われており、その解は代数曲線の量子化条件に関連している。
最終理論とは、自然界のすべての相互作用を高エネルギー領域も含めて正確に記述する理論である。
素粒子物理学は、原子から陽子、中性子、クォーク、レプトンへと進化してきたが、その探求はいつか終わるのだろうか。
現在の研究では、ゲージ群や超対称性による統一が見られ、これらは無限に続くものではなく、打ち止めになる構造を持つと考えられている。
暫定的な答えは超弦理論であり、これが最終理論ならば一意的であることが望ましい。10次元時空における超弦理論は5種類存在し、これらは11次元時空上のM理論を通じて互いに等価である。
M理論は超重力理論と関連し、M2膜とM5膜が存在することがわかっている。
しかし、このM理論は超重力理論から得られる知見以外は謎に包まれている。
N枚のM2膜やM5膜上の場の理論はそれぞれN^{3/2}やN^3に比例する自由度を持つが、その具体的な内容は不明である。
最近、M2膜を記述する場の理論が超対称チャーン・サイモンズ理論であることが発見され、この自由エネルギーもN^{3/2}に比例し、超重力理論の予言を再現する。
高い超対称性により経路積分は行列模型に帰着し、著者らの研究ではM2膜の行列モデルが詳しく調べられた。
非摂動項の展開係数には無数の発散点があるが、それらは格子状に相殺されている。
この結果は、「弦理論は弦のみではなく様々な膜も含む」を実現していると解釈できる。
この行列模型が位相的弦理論や可積分非線形微分方程式と同様の構造を持つことが確認されており、それに基づいてM理論の全容が解明されつつある。
・文字が読める
・文字が書ける
・地図が読める
・行列に並べる
・移動が出来る
つまり、小学校で不登校になってからずっと引き籠もってゲームばかりしていたような人間でも政治参加出来てしまうのである。
これは流石に問題があるだろ。
こんなことがまかり通っていたら日本の行く末を決める選挙で愚民相手の人気投票を最適解になる恐れさえある。
そして場所が変われば会場の空気や周り方もちょっとずつ変わるということです。
ハガキも自治体ごとにちょっと違う気がしますが、単に全国一律で毎回マイナーチェンジしてるだけかも知れません。
とにかく場所がわかりません。
投票の場所も市役所やショッピングセンターならともかく、なんたら地区うんちゃらセンターとか、うにゃうにゃ小学校とかだと全然意味不明です。
ごく近所であれば災害時の避難場所になっていますが、そうでなければ意味不明です。
むしろ怖いですよね「俺はこの街に来てまだ１年だが、すでに近所の小中学校の場所は全部把握したぜ」とか言ってる人なんていたら通報するか迷いますよね？
よほど毎日のように演説をしているご近所おじさんや、全国レベルの人でなければ「え？誰？」となります。
同じ地区で１０年ぐらい投票していれば「コイツ結局前回の公約知らん顔して何もしとらんかったな」とか分かるんでしょうかね。
マジで何も分からない謎のおじさんおばさんから選ぶことになります。
いざ会場に行っても、なんとなく人が並んでいる空間がいくつかあることまでしか分かりません。
フラフラっと近づいたらセールの行列だったり、展示会の設営だったりするので「あートイレを探してるけど見つからないな～～～」って顔をしながら離れることになります。よく考えたら地元民だったら何度か通い詰めてるような施設で今更トイレを探している時点でよそ者の不審者かもですね。辛いです。
ようやく選挙の列を見つけて並んでみても、ちょっとシステムが分かりません。
分からなくても何とかなる程度に案内はされますが、２秒ほど理解に時間がかかります。
決して広くない空間で列に並ぶのを３回ぐらいやるだけですが、全く０からの体験となるとちょっと迷子になりそうになります。
職員の使ってるノーパソや置かれている鉛筆は施設ごとに違うため「あっ、ここではバーコード使うんだ。俺の地元も今はそうなのかな」「おっ、トンボ鉛筆じゃん。驕り高ぶってるかい？」とか色々考えてしまいます。
でも投票が終わっても最後にアンケートタイムがあるので油断は禁物。
なんかカウンター回してる謎のバイトっぽい人がいたりもします。
いつものことではありますが、「あっ、この投票所は〇〇新聞のシマなんだ」みたいなことを考えてしまって反応が遅れそうになります。
期日前投票をしたらクーポンをくれる場所もありますが、投票ハガキの切れ端がクーポン代わりの地域とかもありますね。
選挙やっぱ難しいですね。
すべての国民が等しく選挙権を持っていると行っても、それを使いにいけるチャンスが本当に全員にあるのかは怪しいのではないでしょうか。
基本口頭だね。
https://rocketnews24.com/2024/03/11/2185034/
これタッチパネルとかアプリで、お客様からオーダーが入って、お客様との口頭やり取りなしに作るだけなら確かに楽。
でも以下の通り、カスタムのバリエーションがサブウェイは異常。
・具：照り焼きチキン、ローストチキン、BLT、ローストビーフ
・トッピング：チーズ、クリームチーズ、マスカロポーネチーズ、ベーコン、ツナ、アボカド、たまご、ハム
・野菜：レタス（時々キャベツもミックス）、トマト、ピーマン、オニオン、オリーブ、ピクルス、ホットペッパー
・ソース：オイル＆ビネガー、シーザードレッシング、野菜クリーミードレッシング、わさび醤油ソース、バジルソース、マヨネーズ、チリソース
・ドリンク：アイスコーヒー、ペプシ、ペプシゼロ、メロンソーダ、アイスココア、アイスティー、ジンジャエール、ホットコーヒー、ホットココア、ホットカフェラテ、ホットミルクティー
これだけのカスタムをオフィス街の人気店なら、12時～14時くらいの間に100人以上はさばかないといけない。
ささっと正確に具と野菜を詰めて、ソースをかけて素早く作らないといけない。
二人で来店されてるお客さまなら、二人分オーダーを伺って、一気に作らないと、どんどん行列は追加されていく一方。
タッチパネルとかアプリとか、めっちゃ便利だけど、それがあるからといって、効率的に行列を裁けるかどうかは不明だね。
早朝から中国人が免許試験場に大行列…目的は“外免切替”のニュースについたブコメで気になるものがあった。
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.fnn.jp/articles/-/775482
「中国の運転ルールは日本とは全く異なる。例えば信号が青でも歩行者は優先されない。圧倒的な車優位ルールなの。本当に怖い事だ。」
というブコメが76のスターを集め、上位３位ブコメになっている。
どの国でも（実態は別として）ルールでは歩行者優先が当たり前だと思ってたので、中国が例外的に車優先のルールを採用してるとは聞いたことがなかったので本当か？と疑問に思い、調べてみた。
AFP通信の2017年12月3日ニュース 『車と人、どうしたら譲り合いできる 中国「歩行者優先」を強化』
https://www.afpbb.com/articles/-/3153624
「中国の運転免許試験に10月1日から、「運転手は横断歩道を通過する際や交差点を直進、左折、右折する際、優先されるべき車両や歩行者、軽車両へ道を譲らなければ不合格となる」という新たなルールが導入された」
「『道路交通安全法』によると、自動車は横断歩道を通過する際は減速しなければならない。歩行者が通行中であれば停止しなければならない、と規定されている。」
とのことで、中国の法律でもやはり歩行者が優先で、車が停止しなければならないルールとなっていて、上位ブコメにある「歩行者は優先されない、圧倒的な車優先ルール」なるものは存在しないようだ。
実態としては横断歩道で止まらない車が多いとの内容があるのも確かだが、それは日本も同じだし、
ルールである法律が守られてない実態を「圧倒的な車優先ルールがある」というのは全く不誠実で、不正確だろう。
日本の信号のない横断歩道（ルール上では歩行者絶対優先）に歩行者がいるときの自動車の停車率については、県別の調査結果があり（https://uub.jp/pdr/t/stop.html）、
AFP通信のニュースがあった2017年で見ると数％台の都道府県が多くものすごく酷い状態で、そこから取り締まりの徹底で少しずつ上昇しているが、最新の2023年では長野県は止まる車が80％と多いに対し、北海道、茨城、福井、大阪、佐賀、新潟県はいまだに20%台の車しか止まらないなど、地域差もある。
歩行者優先が徹底されているヨーロッパに比べれば日本は実態としてだいぶ歩行者優先が弱いといえるだろう。実態をルールと言ってしまうなら、「日本でも（一部地域では）圧倒的に車優先ルールなの」も成り立ってしまう。
（中国も2017年の記事で歩行者優先のルールを守らせるべく警察が取り締まり徹底とあるので、日本のように停車率が向上してると思われるが、最新の調査結果等は見つからなかった）
こういう調べればすぐにわかる誤りブコメがスター集めて上位ブコメになるの、なんなんだろうね。
こういう事実誤認、もしくは意図的なデマであっても、中国やロシアが対象なら指摘されずスルーされ、むしろ「そうだそうだ、中国は酷い国だ！（嘲笑」とはやしたてられるような雰囲気があるよね、はてブって…
歩行者とすれ違う時は避けるが、歩道で自転車がベルを鳴らしてきたら普通にイラッとするので無視する（すいませーん、と申し訳無さそうに声をかけてきたら避ける）。以前、自転車通行不可な歩道でベルを無視していたら強引に横をすり抜けられ、接触したので文句を言ったら「ベル鳴らしただろーが！」とおばさんに逆ギレされたことがある。
また子供とエスカレーターに乗る時、必ず手を繋いで横に広がって乗る。なぜなら手を繋いで乗れとどこにも注意書きがあるし、何よりも荷物を抱えた大人に小さい子どもの横を駆け下りてほしくないからだ。これも急いでいるおじさんと口論になったことがある。
他にも明らかに誰も歩こうとしていないエスカレーターで片側空けのために行列を作っている時、行列を待たずに右側に乗って歩かないことがある。これは誰も使おうとしていない右側を開けるために並ぶことが無駄だし、そのために無駄な行列に並ぶことが個人的に耐えられない苦痛だからだ。
法的に正しい立場かどうかは別として、円滑に世の中を渡っていくために迎合すべきルールがあることはわかっている。逆にルールが実情にあっていないなどの状況によって、柔軟な対応という名のルール違反も含めて世の中が回っていることも理解している。そういったことも理解したうえで、トラブルを避けて柔軟に対応すべき場面で意地を張ってトラブルに発展させてしまうことがあると自分自身を評価している。
まだ自分は進路譲らないおじさんまで至っていないが、数十年経って頭が固くなった先、この道は進路譲らないおじさんにつながっているのではないだろうかとすごく不安になった。
https://anond.hatelabo.jp/20240921093915
失業者は日増しに増え、収入の道が途絶える一方で、家賃や光熱費、生活費など生きるための最低限の費用は賄っていかなければならない。多くの人々が大都市から脱出し、田舎の町に帰って「寝そべり族」化することを選択している。激しい不景気の波にさらされる中、田舎の町は、まるで時が静かに流れる安息の地を思わせるようだ。
その一方で、私の従兄が逆に田舎の町から大都市へ最近「逃げ戻った」のだ。
気になって、家族のグループチャットで聞いてみた。以下は、親戚が教えてくれた田舎の町の最新情報だ。
親戚たちがちらほらと送ってくれた田舎の現状を見て感じたのは、大都市よりも田舎の方が経済的に苦しいということだ。公務員ですら蓄えを切り崩しながら生活している。大多数の「普通」の人たちは、実家からの支援も受けられず、だからこそ大都市に留まって奮闘している。一度大都市を離れ、田舎に戻ってしまえば、仕事が見つかるかどうかも怪しい。仕事が見つからなければ、家に引きこもるしかない。そして、経済問題や家族関係の渦に巻き込まれ、じわじわと沈んでいく――もう二度と立ち上がれない。人生そこで終わりだ。
確かに大都市で生計を立てていくことは厳しく、生活費も高い。しかし、チャンスが多く、公平でもある。田舎のリソースはほとんどが上層階級に独占され、普通の人たちには生き延びるためのわずかな資源しか残されていない。発展なんて望むべくもない。だからこそ、苦しい時こそ大都市に留まるべきなのだ。少なくとも、大都市では利害が全てだ。そして、金の前では皆平等だ。
追記：田舎の上層階級について、親戚たちの話を聞くと、どうやら新たな権力の再編が進んでいるようだ。この件についてまた詳しく書いてみようと思う。なかなか興味深い話だ。
建前抜きで考えて欲しいんだけど、これまで選挙に行って投票したことで
①社会が良くなった もしくは ②自分の人生が良くなった 経験ってしたこと何回ある？
俺はどちらも一度もない。これまで欠かさず選挙で投票してきたけど、一度として実感したことない。
自分の人生が良くなったとも、社会が良くなったとも感じたことがない。
むしろ、実感できるレベルで投票の恩恵受けてる人がいるとしたら、それは不正義だとすら思う。
特定の人々にだけ直接的な利益が発生している、ということだから。
じゃあ、多数の人にとって自分のためにも社会のためにもならない行為だとして、なんで投票しろしろ言うんだ？
答えは明白で、他人の投票を自分たちの利益に結びつけたい人々がいるから。
政治によって直接的に利益を得られる人々たちの間での利益分配のゲームをやっているだけ。
それなのに、恩恵を受けない人々に道徳的なツラで「投票しろ、投票しろ」と迫る。
だから、もし合理的・理性的な人間なら、選挙に行くより他のことをするんだよ。
自分の人生を良くするために時間を使うなり、社会を良くするために社会貢献するなり。
なのに、人々を選挙運動に駆り立てることで、金を、時間を、社会のリソースを食い潰してる。
政治に参加しなきゃと声をあげる人も、自分たちがその分配権を握りたいだけ。
そんな連中が大行列を作っている。
