はてなキーワード: SUBとは
通勤中、足元をアリが横切るのをみた。危うく踏むところだった。
今回は踏まずに済んだが、今までに何度となく踏んでしまっているに違いない。
気の毒だが、実際どれくらいの頻度で踏んでいるかを計算してみよう。
まず、アリを踏んづけるとはどういうことか。ここでは、ヒトの足の面積のなかにアリがたまたまいることを踏んだとみなす。土踏まずを考慮せず、靴の凹凸も考慮しない。
言い換えるなら、アリがどれくらいの確率である面積の下にいるかを求めることになる。
つまり、ランダムで移動してくる面積の中に任意のアリが収まるかどうかを考える。
人の足の裏の総面積は、足のサイズを25cm×10cmの長方形で近似すると、これに80憶人をかけて2.0×10^12平方センチメートル、つまり200平方キロメートルだ。実際には両脚なのでその倍、400平方キロメートルになる。
一方のアリは面積は、クロオオアリだと1cm×0.3cmはあるだろう。
アリとヒトがいるのは南極大陸をのぞいた陸地の面積だから、1億5000万平方キロメートルから1366万平方キロメートルを引いて、1億3634万平方キロメートルだ。
もちろん熱帯雨林とシベリアとでは人とアリの人口の密度が全く違うが、概算のため省く。
また、ヒトは移動している。1秒に1歩踏み出すとすれば、アリが踏まれる場所は1秒ごとに変わっていく。前提として、ヒトは1日に2時間歩いているとする。狩猟採集民族の女性が9km歩くというデータがあるし、都会の人間も通勤とランチを合わせるとそのくらいだろう。最初の1桁があっていればいい概算レベルの話だ。もともとこの計算は、ヒトとアリが地上に均等に分布していると仮定している。
https://natgeo.nikkeibp.co.jp/atcl/web/18/071000013/091800005/?P=4
そしてアリの総数は、具体的な数字が出てこないが、アリの体重の合計と人の体重の合計がほぼ等しいといわれているのでそこから算出する。老若男女の平均体重を60kgとし、これが80億人。働きアリ1匹の体重は1mgから5mg、間を取って2.5mgとすると、1.92×10^17匹。日本語にすると19.7京。英語で検索するとone quadrillion~ten quadrillion(1000兆から1京)と出てきて、桁として1つずれる。だが、以下のBBCの記事を見ても桁数に幅があるし、そもそもこの説に対する疑問が述べられている。1京どころか100兆程度だとも言われているのだ。諸説あるが、間を取って1兆としたい。
https://www.bbc.com/news/magazine-29281253
さて、実際の計算だ。
まず、1個人が1日でアリを踏む確率は、ランダムに分布するアリの面積と自分の足の裏の面積が重なる確率、これに試行回数を考える。
これはある範囲から点を選ぶのではなく、面で考える確率になる。たぶん積分を使うことになるので計算が厄介だが、ここでは概算を出せばいい。つまり、地球上をアリの面積の数だけのセルに分割し、足の面積もセルに分割、そのなかにアリがいる確率を出す。
=1-{[(南極をのぞいた陸地の総面積/アリの面積)-(足の裏の面積/アリの面積)]/[南極をのぞいた陸地の総面積]}^(アリの総数)
=1-{[(南極をのぞいた陸地の総面積)-(足の裏の面積)]/[南極をのぞいた陸地の総面積]}^(アリの総数)
=1-{[1億3634万平方キロメートル-250平方センチメートル]/[ 1億3634万平方キロメートル]}^1兆
=0.00022202。
グーグルの電卓では無理だったが、エクセルだと1兆乗も計算できるとは驚きだ。
さて、アリの面積が消えてしまっているが、これは足の裏に対してアリが十分に小さいので大丈夫だろう。これは任意の点がある面積に含まれる確率と同じになる。
これを2時間続けるとなると、2時間後(実質1日の)アリを踏む確率は、先ほどの確率をpとおき、1秒で左右の2歩とすると
1-(アリを踏まない確率)^(2×60×60×2)
=1-(1-p)^(2×60×60×2)
=0.959133405535374
有効数字はせいぜい1桁から2桁なのだが、普通に歩いていたらおおよそ96%の確率でアリを少なくとも1匹は踏んでしまうことが明らかになった。もちろん、都心のオフィスや人工的な舗装道路を歩く都会のビジネスパースンはこれよりも確率がぐっと下がることだろう。もちろん、ざっくりした推定なので1、2桁ほどぶれる可能性はあるが、全くの的外れではないはずだ。
せっかく総人口の足の裏の面積を求めたので、全人類が一歩踏み出してアリを踏まない確率を求める。
=1-(任意のアリが全人類の足の裏にいない確率)^(アリの総数)
=1-{[(南極をのぞいた陸地の総面積/アリの面積)-(全人類の足の裏の面積/アリの面積)]/[南極をのぞいた陸地の総面積]}^(アリの総数)
=1-{[(南極をのぞいた陸地の総面積)-(足の裏の面積)]/[南極をのぞいた陸地の総面積]}^(アリの総数)
=1-{[1億3634万平方キロメートル-200平方キロメートル]/[ 1億3634万平方キロメートル]}^1兆
=1
気の毒に、エクセルでは桁が切り捨てられて、全人類が一歩歩くたびにアリが ほぼ確実に踏みつぶされることがわかった。人類がアリを一切殺さない確率を出そうと思ったが、あまりにも確率が低すぎて無理らしい。合掌。
【追記】
トラバとブクマの通り、計算がおかしかった。なぜか間を取った値ではなく1000兆ではなく1兆で計算してしまった。
せっかくなのでアリの総数とpとの関係を表にするとこうなる。
なお、1日で踏む確率はp2と置いた。
アリの総数 | 1兆 | 10兆 | 100兆 | 1000兆 | 1京 | 10京 |
---|---|---|---|---|---|---|
p | 0.00022202 | 0.002217983 | 0.021959756 | 0.19912036 | 0.891439325 | 1 |
p2 | 0.959133406 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 |
このようにアリの総数が10兆を超えると、1日の間にほぼ確実に踏んでしまう。
ただし、確かに自然環境では土壌と素足の間にアリがいても、アリが圧死するとかは限らないという指摘も事実だろう。
コンクリートと靴のほうが例外だし、かなり意図的に踏みつけないときっとアリは死なない。
めちゃ安のThinkPadをレノボのサイトで購入したら、翌日注文キャンセルされてた話
そりゃ、お目当てのPCが買えなかったのは残念だろうけどさ、そんなにThinkPad使いたければ中古市場で買えばいいのに
安くてパーツもたくさん市場に出回ってるから自分で直したりアップグレードして遊べる
ThinkPadは10年前の古いモデルでも、ネットで記事を見たり動画を見たりするだけなら、普通に使える
じつは古めのモデルのほうがメモリ16GBとかにアップグレードしやすい
いま5台ThinkPadを持っているんだが、どれも普通に動いている
1台はIBMのリファービッシュ品を買ったがほかの4台はヤフオクで買った
今この記事を書いてるThinkPad X250は送料込みで6000円ちょっとでヤフオクで買ったやつだ(メモリとSSDは自分で増設した)
RedditにはThinkPadの板(subというらしい)があって、Windows XP時代のThinkPadにLinuxを入れて、まだ毎日普通に使ってるぞと写真で投稿するスレがある。ほぼ常駐しているメンバーは、わあ、いいねとか、俺も使ってるとか、コメントして、初心者には技術的なアドバイスが頻繁に飛び交っている
これはあれだ、車で言えば旧車マニア。旧モデルのThinkPadを愛でる人たち
そういうコミュニティに出入りしていると、だんだん洗脳されて、古いThinkPadのほうがかっこいいし造りがいいな、とか、旧モデルを普段遣いできるなら自分も一つ買ってみようかな、と沼にはまっていく
追記:
だがThinkPad X240のタッチバッド、お前はだめだ。クリックするたびにバカボコ音がしてうるさすぎる。3年間気にならないふりをして使い続けたがさすがにいやになった。
ちょっと可愛いけど可愛すぎないメガネモヤシおじさんが家で使っててもギリギリセーフなくらいの配色のやつで1万以下で買えるやつ
E-Whiteのケースに合う3トーンか2トーンの小洒落た配色がよくて、今んとこ気になってるのがosume sakuraかdalgonaあたり
どっちかというと後者の方が落ち着いてていいかな、でも未発売だし、前者はR2待ちでいつ入手できるか分からんやつだけど
アルファベット部分は白系かパステルくらいの薄い色つきのがいい(逆にここが濃くモディファイア部分が淡色でもいいが)
刻印は真っ黒じゃなくて多少色ついてたほうが好ましいな、XDAプロファイルによくあるど真ん中印字みたいなのも可
視認性は気にしないからごん太より細字の方がいいが、無字がいけるほど玄人ではない
プロファイルも気にはしないが今のがOEMだからそれ以外だとより好ましいかなくらい
素材はPBTでもABSでもいいが、厚みがあることと、Dye-Subなら印字がキー間でズレてたり滲みすぎてたり珍妙なフォントだったりしない程度の品質は欲しい
In-stockなやつだとPolyCaps Corn PBTなんかも好みだがもうちょっと落ち着いててもいいな
あとはTai-Hao Shell Sand Beachあたりか…? 印字が黄ばみすぎてて統一感ないのがちょっとアレだ
BoWにアクセントキー数個添えるって手も考えたがBoW自体が個人的にハイコントラストすぎてダサいと思うのでちょっとないかな
アクセントキーも派手すぎて目立つ色は手元見るたびにギョっとしそうで避けたい
Keychron Q1にひっそり追加されてるカラバリMint Greenのキーキャップだけ売ってくれればそれもかなりアリなんだがなー
AliExpressでGMKクローンを買うという手もなくはないんだが、なんかアレな気がしてアレよ
ちるちるBLアワードとは、商業BL情報サイト「ちるちる」主催のイベント。前年に発売されたBL作品のなかで、ちるちるのレビューページの得点が200点以上の作品からノミネートされる。そして1月にちるちるユーザーの投票がなされて、4月に結果が発表される。
推し作品がノミネートすらされなかったのでやさぐれてしまい、私は投票を完遂できなかったのだけど。BESTコミック部門とBEST小説部門の結果は一部予想通りだった。
BESTコミック部門第1位は『夜明けの唄』(ユノイチカ)。これは納得。私はあまり好きじゃないんだけど、皆好きだよねーこれ。あまりにも爆発的に流行っていたので、これしか1位はないだろうなと思った。
2位は知らんからわからん。3位の『神様なんか信じない僕らのエデン』(一ノ瀬ゆま)は読んだけどかなり面白かった。オメガバース作品なので、設定だけで嫌がられたり過剰に求められたりだと思うが、最近はオメガバースも下火なので、逆境を潜り抜けて3位に輝いた感ある。
そしてBEST小説部門。これは私の予想は「魔道祖師は絶対に1位を取れない」だったんだけど、大当たり。「このBLがヤバい2022」では2位と大差を着けて圧倒的1位に輝いたという『魔道祖師』(墨香銅臭)が何故ちるちるBLアワードでは1位を取れないと思ったのか? それは、このBLがヤバいの方は一般の読者も投票するし有識者の意見も入るらしいんだけど、ちるちるBLアワードの場合はちるちるユーザーだけが投票する(つまり極めつきに商業BLにのめっている人間ばかりが投票する)から。それと、ネットで『魔道祖師』の情報を漁ったところ、「買ったはいいが積んでいる」という人がかなり多かったので、「魔道祖師の人気=原作小説の人気」ではないと思った。
商業BL小説の読者層というのはかなり独特な感性をお持ちで、その他ジャンルの小説を読み漁る、本の虫タイプの読書家の常識では計り知れないところがある。だから、ただの小説として、もっと狭い意味でライトノベルとして、圧倒的な高クオリティの『魔道祖師』はだからといってマジもんの商業BL小説系腐女子には受け入れられはしないんじゃないかなと。単純に売上だけはすごくいいんだろうけどね。しかしそれでも2位だったのはかなりの健闘ぶりだ。たぶんこれ、ドラマとアニメの人気だと思うけど。実は買ったものの積んでいるけど、アニメとドラマ好きだし他の作品は読んでないから取り敢えず投票したって人(商業BL小説読まない民)、多そう。
予想外だったのは、BEST小説部門1位を取ったのが『Interlude 美しい彼番外編集』だったこと。私これ持ってるしすごく面白くて好きだけどマ!? 番外編だぜ!?!?!? うわぁー、さすがに商業BL小説史上に残るレベルの人気シリーズ。番外編集の半分は購入特典などの再録本なので、コアなファンは買って得するようなもんじゃないというのに、すごい。
作者の凪良ゆう先生の書く文章はとても平易で分かりやすい。一方、2位だった『魔道祖師』は「漢字が多くて読めない~」(振仮名ふってあるやんけ)とか、「古代中国の文化なんかわからない~」(脚注あるやんけ)とか言われて敬遠されまくっていた。分かりやすいって大事だなと思いつつ、薄々思っていたけど商業BL小説ばかり読む人ってやっぱり【自主規制】いんだなと思った。
BESTシリーズ部門1位は『囀ずる鳥ははばたかない』(ヨネダコウ)まあねまあね、皆好きだよねー(私は読む気もしないけど)。
『オールドファッションカップケーキ with カプチーノ』(佐岸左岸)は去年のBLアワードのBESTコミック部門ぶっちぎりの第1位作品の続編なのだが、やはり1位は取れなかった。予想通りである。「名言製造機になった」「野末さんがあざとすぎる」など、ボロカス言われてたからなあ。私は好きだけど。人気があるからといって続編を作ったらコケてしまったパターンかもしれない。でも本作も漫画としてのクオリティの高さ半端ないので、むしろ商業BLの民よりも薄く広く漫画を読む人におすすめだ。
あれっ、ノミネート作品のなかでは私の最推しだった『秋山くん』(のばらあいこ)がどこにもランクインしていない。でもまあしょうがないか。ただでさえ複数巻のものは腐女子にはあまり支持されないうえに、『秋山くん』の場合は完結までに12年もの歳月を要したのだ。その間に腐界の雰囲気も変わったらしく、あの衝撃の第1話がまず受け入れられないといって読むのを止めてしまう人が多いようなので。でも最終的には大団円で終わったので、未読だが興味あるけど試し読みしたら怖かったって人は安心して読むがいいさ! 秋山くんにはBEST受け部門にランクインして欲しかったなあ(投票した)。攻めの柴くんはあのBEST攻め部門の錚々たる面子の中にとりつく島はないのはわかる。(ひどい)
やっぱりスクカー底辺男は攻め様ランキングには食い込めないのかなと思いきや! BEST攻め部門第1位を『美しい彼』の平良(ひら)が取っていて笑った。さすが平良! でもこの人の底辺ぶりはあくまでも自己評価でしかない。無自覚ハイスペックニュータイプ亭主関白俺様攻めだから、平良は。
アワードについてはこれでおしまい。次は最近読んだBL。(ネタバレあり)
2018年2月のある日、体育の授業中に突然ヒートを起こした西央(にしお)につられて発情してしまった喬(たかい)。二人は体育館倉庫に転がり込み交わったが、西央の体調は改善せず、倉庫から出られなくなってしまう。喬は一人で倉庫を出て食料や生活用品をかき集め、西央の籠城生活の環境を整え、同時に自分達の体に何が起きたのかを考察する。
籠城三日目、どうやら西央のヒートの峠が過ぎたらしい。あと数日で西央を家に帰せるという見通しをたてた喬だったが、それに一抹の淋しさを感じた時、彼の本能があらぶり始め……。
オメガバース作品で、『旧約聖書』の1節からスタートする本作。人類史上初めてのαとΩの誕生という大事件が、高校の体育館倉庫という狭い密室でひっそりと起きていたという、壮大にしてミニマムなお話。
そもそもオメガバースとはなんぞや? というと、ググった方が早いんだがざっくりいうと欧米発祥の特殊設定。ヒトに男女の性別のほかに「バース性」という性別がある。すなわち、支配者の性α、凡人のβ、産む性(隷属の性)のΩ。それらのバース性のいずれかが男女それぞれについてくる。男性α、女性α、男性β、女性β、男性Ω、女性Ωの六つの性別があるということ。
本作は人類史上初のαとΩの物語なので、主人公の喬(α)は自分とΩの西央が一体何であるのかを知らない。喬はせっせと文献を調べ考察していくうちに、自分達の生態が狼の生態に近いことに気づく。そして自分と西央が異様に盛る様に「発情(ヒート)」という名をつける。
下巻はもっぱら喬がαとしての本能のダークな面をなんとか抑えつけようと奮闘しつつ、αらしい一途さで西央を守ろうとする話。そして喬と西央は互いに相手とは本能抜きではどういう関係なのか? と疑問を懐く。
商業BLではあまり見られない、深いところまでつっこんでるストーリー。オメガバース設定のBLというのは社会問題やジェンダー問題に切り込むものが他にもいくらかある。『リバース』( 麻生ミツ晃)、『シマちゃん家の番事情』(三日ミタ)、『嘘つきな愛を買う』(ポケラふじ子)とか。でも、数年前に二次創作の世界で初めてオメガバース設定を見た時には、社会問題提起系というよりは、SMっぽいというか虐待描写メインの特殊性癖っていう印象だった。今となってはBLでポリコレの影響を最も受けていそうなジャンルのような?
『僕エデ』はジェンダー問題以上に生命の不思議にウエイトが置かれている感じで、昨今流行り? の反出生主義に疲れたハートには心地よかった。終盤、自身と西央が新しいタイプの進化した人類だと悟った喬が、「自分達が多数派になる日が来るまで潜伏する(誰にも内緒にする)」と決断したことろは、ベタでありつつ(漫画の登場人物って変な生き物を発見すると、政府や研究機関に取られるのを恐れてとりあえず隠そうとするよね。)老子っぽくてよかった。
『シマちゃん家の番事情』を読んだ時も思ったけど、今っぽいニュータイプのオメガバースっていいなと思いつつ、しかし以前のもはや男女カプでは容易に描けなくなった禁忌なネタの駆け込み寺的なジャンルが浄化されてしまったようで、それはそれでどうなんだという気がする。でも最近はまたしても欧米渡来の因業設定「Dom/subユニバース」が定着したので、アングラエログロの行着く先はそこかな? いずれそれも浄化されそうだが。
※「Dom/subユニバース」とは……ググった方が早いがざっくり説明すると、ヒトの性別に男女の他にDomとsubという性があるという設定。Domは支配者でsubは被支配者である。Domはsubと二人で決めたワードをsubが言うまでsubを虐めることが出来る。要はSMだな。
真理(まさみち)は美貌の男・佐藤と同居中。というのは、ある夕方にカフェで真理がうっかり通りすがりの佐藤のコートにコーヒーをぶちまけてしまったから。コートのお値段、なんと86万円。怒った佐藤は86万円ぶん真理の家に居座ってやると宣言。以来、奇妙な同居生活が始まった。
佐藤の言うことを何でも受け入れてしまう真理。「マリちゃん」呼びから始まって、ただいまのキスやらなんやら、佐藤の無茶ぶりは次第にエスカレートしていき……。
あんまりレビューが良くないが絵が物凄く綺麗なので、これは絵以外に良いところ無し系の漫画なのかとビビりながらも、試し読みしてみて冒頭一ページに惹かれたので購入。思いの外よかった。
美貌の変人佐藤に常識人陰キャのマリが振り回される系かと思いきや、マリが愛すべき変な生き物って感じで、何が起きても動じないマリに佐藤が戸惑うという話だった。
途中で佐藤の元カノの登場。すごく重要人物という訳でもなくカッコいい姐御でもなく身内でもない女がさらっと登場するのは、BL読者にはあまり喜ばれないところ。だが佐藤と元カノの会話の様子から、もしかして佐藤って実は心から他人を好きになったことがないんじゃない?(だから別れた相手と屈託なく喋れるのでは)という疑念がうっすらと湧いてくる。もしかしてこれはタイトルの伏線回収なのではないだろうか。つまり、86万円がきっかけで初恋をしたのは陰キャのマリだけでなく美貌のコミュ強佐藤もまたそうなのだという。
マリの歳上すぎる友人の件以外、派手な事件は起こらない話だけれど、心情的な揺さぶりやどんでん返しがあり、退屈しない。が、例えばジャンプ漫画みたいにハッキリと事件事故が起きて悲喜劇にならなければ漫画とは認めないような人には、向いていないだろうな、と思う。
表紙がとても綺麗で、中身の絵もとても綺麗。短文モノローグがしばしば挟まるのだが、それらが独特のリズム感を生んでる気がする。
レーベル的にエロがすごく多いのかと思ったら、わりと落ち着きのある感じのエロ配分(オカズ系というよりは人類の一習性レベル)だった。
今日はこれまで。
そういう次元にないわ
Wikipedia読め以前にそもそもこういう話についていけそう?
倫理ゆるゆる規制ゆるゆるの日本製の二次エロは、世界中の日本ヲタクに需要がある。
なので、強者がいないジャンルのエロ(たとえば女攻め・男受け) を狙えば、英文・中文 sub つけりゃ、ワンチャンあるんじゃない?
アラ還以降、なんならアラフィフ以降は、エロマンガやショート動画をお小遣い稼ぎの柱にするのも有なんじゃないか?
まぁ "エロに対する情熱は皆無" +"現状の画力はへっぽこ" なのだけど 🙄
・・・とか思っていたけれど、 AI が 低・中品質の アニメ・マンガ・イラストを喰っちゃう速度は、
ワイたちが思っているよりもずっとずっと速そう。少なくともワイがアラフィフになる前には確実に到来するな 😨
既に blender が原画と原画を繋ぐ作画、"中割り" を自動作成してくれるのはご存知の通りなのだけど、
▼ Blender2.92から自動中割実験。blenderデータ付き|PIXIV FANBOX|りょーちも。
ディープラーニング(深層学習) を使ったプロダクトたちがもうそれはそれはスゴイ。
例えば、Googleでソフトウェアエンジニアとして働くプラムック・カンガーン氏が作った、
『一枚の画像でVTuberになれるシステム(v2)』。
たった1枚の2次絵画像で、不自然では無い 笑い顔・困り顔・怒り顔 の表情差分を自動作成ができる。
この時点でスゴ過ぎて考えるのを放棄するのだが、VTuber なので当然アニメーションである。
目パチするし、頭振りもするし、眉・黒目・虹彩・口の形や動きも調整可能だし、
製作者のプラムック・カンガーン氏の動画見た方がたぶん早いので見てみて。
ホビーユースならもう Live2D 要らなくね?ってなる
そして同じくディープラーニングを使った「Deep Nostalgia(ディープ・ノスタルジア)」という海外で人気っぽいアプリ。
オリジナル家系図を作成するサイト(MyHeritage) で公開されているアプリで、 1枚の画像から、自然な瞬き・微笑み・目パチ・微笑み・頭振りを自動生成する。
本来は故人の写真で生きているかのような動画を作成するのが目的のアプリなのだけど、
2次絵キャラや3DCGキャラであっても、写真(人間)と同じレベルで自然な瞬き・微笑み・目パチ・微笑み・頭振りのアニメーションを自動生成してくれる。
この2次絵キャラや3DCGキャラのアニメーションの自動生成のレベルがヤバい。Live2D超えてる。もうホビーユースなら自分でアニメ作る必要なくない?ってレベルだ。
身体を動かすのは桁違いの学習が必要になるので現状は顔(付随して髪)だけなのだけど、コレが無料でだれでも利用可能だぞ?どうすんの?
とりあえず、ウンウン唸ってイチから自分でアニメや表情パターンを作るより Deep Nostalgia で作成した動画をトレスした方が早そう。
なお、Deep Nostalgia は、イスラエルの顔認識技術企業、D-IDの「Live Portrait」を利用しているとのこと。
#DeepNostalgia (Twitter 検索で自動作成されたアニメーションを見てみよう)
https://twitter.com/search?q=%23DeepNostalgia&f=live
▼古い写真の顔をディープラーニングでリアルに動かせる「Deep Nostalgia」 無料で利用可能|ITmedia NEWS
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2102/28/news018.html
さて、ここまでもスゴ過ぎて思考を放棄するのだけど、とりあえず元となる1枚の絵は必要だった。
アニメーションや差分表情は AI にお任せしても "元の絵" 、"キャラクター" は必要で、製作者に 最低限の絵心、2DCG・3DCGの修練が必要だった。
ここまで言えばもうわかると思うのだけど、絵心がなくてもキャラクターを自動生成(塗り付き)するシステムがもう出来ている。
なお顔だけじゃなくて身体も自動生成してくれる。もちろん関連システムでアニメーションも自動生成してくれる。
▼キャラクター生成プラットフォーム「Crypko™」の編集機能 / Editing characters generated by Crypko™
▼[公式サイト] Crypko | Preferred Networks
▼ 自動生成システムが生成したキャラクターを元にデザインされた3DCGキャラが主人公のMV
MVの中の3DCGも自動生成された3DCGを利用したもの(流石に調整はしてるらしい)
いま既に出来ること・これから出来るようになることにワクワクしてヒャッハーってなるけど、ワクワクはワクワクとして、ヒャッハーはヒャッハーとして、
学術研究レベルでAI周りについていけないとあらゆるお金稼ぎが危ういな・・・😨って感じだよね
もちろん短期的に見ればイニシャルゼロで出来るので人間のマンパワーでやった方があらゆものは安い。悲しいけどこれは事実だ。
けど、修練レベル低めの人間が手間暇かけて作ったものよりも、高コストでもAIがやった方がクオリティも速度も上であるという現実。切ないね。
もっと言えばAIを導入・運用出来る資本力があるならば将来的にはAIの方が安いまである。
ちなみ絵(アニメーション)だけじゃなくて、文章もけっこうAIに喰われてます。日本語は遅れてるけど英語圏では
「AI Dungeon」というAIに対して対話形式で物語を作って遊ぶテキストベースのRPG(基本無料)が出てる。
[2021-02-23]AI Dungeonの素晴らしさを語る
1ページ漫画。本編で間宮のことを好みのタイプじゃないとバッサリ言い切った佐田に、間宮が「じゃあどういうのが好みなんだ?」と聞く。佐田の答えは……。
好みのタイプについて考えているうちに、じわじわ恋心を自覚しちゃって「ドキドキしてきた」という佐田がとてもかわいい!! こんな30歳は反則……かわいい、嗚呼、かわいい……。間宮には気の毒だけど。
この場面に限らず、佐田の、非の打ち所のないイケメンなのに応答がもっさりとしていてノロい所が好き。
次は観たBL。
高校最後の夏休み到来。夏休みは平良にとって、教室の息苦しさから解放される貴重な一時だった。だが、清居を好きになってしまった今となっては、清居と同じ空間に居られない夏休みなんかクソと思う平良だった。ところが、清居のグループの面々が夏休みをどこで何をして遊ぶか決めようとした時、清居が「平良の家に行く」と口を挟む。いつものメンバーに女子まで加わり、平良家で宿題をやったり花火をしたりすることになったが……。
原作では花火大会にお出かけする話だったのが、ドラマではスケールが小さくなって、おうち花火に。作中世界は疫病のご時世ではなさそうなのに、ステイホーム花火とは。低予算を努力でカバーしたにおいぷんぷんだが、これはこれで面白かった。スクカー最上位グループの皆にこき遣われている平良の表情がよく見えていい。動きはあくまでも従順。だが皆の視線が他に逸れている時に顔全面に「ふざけんなよ……」的な内心駄々漏れの表情を浮かべる平良。無自覚俺様ぶりが滲み出ている。表面的にはおどおどしているけれど、芯の一本通った性格がよく表現されている。
家に独りでいる時は素直に感情をさらけ出し、集団内では沈黙を通し、しかし清居を見詰める視線には情熱の炎が宿る。萩原利久の平良再現度が半端ない。萩原利久、おそろしい子……!
清居が平良に対して興味津々で、平良への絡み方が時々ちょっとワンコっぽいのも良い。見た目孤高のキングだけど、実は淋しがりやな性格が出ている。清居役の八木勇征もなかなかの演技派だなぁ。
小説投稿サイトのアルファポリスで毎年11月に行われている。10月1日~31日がエントリー期間で、11月1日~30日が開催期間。今年で9回目。
出品資格はオリジナル創作BL小説であること。そして受賞のあかつきにはアルファポリスに出版権を握らすことに同意することである。参加前に出版契約書のテンプレをよく読んでおくべし。
受賞作品は、読者ランキング上位からアルファポリス編集部が選ぶ模様。
読者(大会にエントリーした人も含む)には持ち票が3票与えられる。読者は投票することで好きな作品を応援することができる。
去年までは、オリジナルBL小説なら何でもよかったんだけど、今年は18歳未満の子供であることが明らかな人物の性描写がある作品は選外というルールが追加されていた。
けど、参加作品の作品紹介文をざっと見て回ったところ、募集要項をちゃんと読まなかったらしき人がけっこういた。
箇条書きで。
400位台前半。思ったよりはよかった。
https://news.livedoor.com/article/detail/21125794/
①新宿行き上り電車の方が人が多いと思って乗り換えた。犯行は電車内と決めていた。特急は走行時間が長いから乗った。小田急線の事件を参考にした。電車に人がたくさんいるハロウィーンの日を狙った。
https://news.livedoor.com/article/detail/21125911/
「まさか自分が乗っている車両でこんな事件が起きるとは思ってなくて、死ぬのかなって思って。とりあえず混んでいる状況で②LINEで『死ぬかもしれんけどありがとう』ってお母さんには送りました」
② あの非常時にそんなLINEが打てるなんてすごいな
先日10月7日の深夜、日本のツイッタートレンドに『#DFMWIN』のトレンドが入っていたのを覚えているだろうか。
DFMというのは日本のLoLのプロゲーミングチーム、DetonatioN FocusMeの事である。
そんな彼らDetonatioN FocusMeが今夜24時から世界大会本戦(Group Stage)の舞台で戦うので、余りにテンションが上がってしまったため、この増田を書くことにした。
まずLoL、League of Legendsというゲームをご存じだろうか。
このゲームはRiotGamesにより、2009年秋にリリースされ、今年で12年目となるゲームで、世界で最もプレイヤー数の多いPCゲームといわれている。
ジャンルとしてはMOBA(マルチオンラインバトルアリーナ)、最近話題のポケモンユナイトと同じジャンルだ。
5人チームで、すべてのキャラクターが毎試合レベル1からスタートし、経験値を稼ぎながら強くなって勝利を目指すゲームで、毎試合全員が同じ条件でスタートするから、課金じゃ強くなれない、実力差がもろに出るゲームだ。
ポケモンユナイトは1試合10分だが、LoLは相手の陣地最奥のネクサスと呼ばれる建造物を破壊するまで試合が終わらないので、劣勢の側が逆転を目指して粘り続ければ1時間以上続くこともある。
(最近は流石にそういう試合は少なくなるような調整がされているが)
そんなLoLというゲーム、その戦術性の高さから、海外では2011年から世界大会が行われてきた。
しかし、当初日本にはサーバーが無く、日本人プレーヤーのほとんどが北アメリカ、NAサーバーでプレイしていた。
そんなNAサーバーの日本人猛者たちによる大会、League of Legends Japan League、が開催されたのは2014年の事。
その設立当初のチーム数は4チーム、その1つがDetonation FocusMeだ。
(ちなみにLoL日本サーバーがオープンベータとして開放されたのは2016年、1年後の2017年に正式リリースとなった)
2015年のLJLからはRiotGamesの認証を受け、優勝チームが世界大会の予選ステージから参加できるようになり、その最初の世界大会に進出したのがDFMだった。
その大会はIWCI 2015といい、強豪リーグではない、ワイルドカード地域と呼ばれるリーグの代表同士の大会だ。MSIというメインの大会の予選ステージという位置づけだ。
強豪ではない地域とはいえ、サーバーもない、チームとしての戦略などのノウハウもない日本は、7チーム総当たりで1-5という成績に終わってしまう。
それからも毎年毎年、その予選ステージを日本代表は抜けられず、惜しい結果を残したこともあったがなかなか世界では予選ステージすらも勝ち切れない6年間だった。
そして今年の予選ステージ、Worlds 2021 Play-In 、今年も代表として選ばれたのはDFM、歴代最強チームとの呼び声高いメンバーはポジション順に次の通りだ。
長年ゲーム内の最高レーティングに居続ける日本人最強Topレーナー。Youtubeの動画で講座を上げる等、日本サーバーのレベルを上げることにも熱心で、ファンが多い。
彼はカメラに抜かれるといつもサムズアップをし、コメント欄が『b』であふれる。
Jungle: Steal (Mun Geon-yeong)
2017年からLJLでプレーしており、プレー歴の長い選手に適用されるルールにより、今年から日本人枠として認証されることとなった韓国人ジャングラー。実際Eviより日本語が上手い。
今年はチームを支えるようなプレーも自分が試合を動かすアグレッシブなプレーも見せてくれた。これは相手からすれば厄介だろう。
LJL最強Midと名高い彼は、ダメージを出し続けるメイジを使っても、一瞬で相手を落とすアサシンを使っても超一流。
若さゆえの経験の少なさもあり、初出場での世界大会では緊張もあったのか、プレーがいまいちだったが、今回は二度目の出場、さらに進化し続けているプレーヤー。
ADC: Yutapon (Yuta Sugiura)
NAサーバーでTop50人だけがチャレンジャーの称号をもらえたシーズン3(2013)、そのチャレンジャーの1人がYutaponだ。日本からだとPingが高く不利な中でこれを成し遂げた。
他のゲームをやらせても、CSGOではグロエリ、OWではTop500で日本人最高レート、VALORANTではレディアント到達、FPSのセンスもずば抜けている。
笑顔がかわいい韓国人選手。でもかわいい表情からは想像もできないプレーを数々繰り出してきた。
交戦を仕掛けるエンゲージャーとしての判断力はすさまじく、1人で相手全員の足を止めるようなプレーを決めることもある。
Sub Mid: Ceros (Kyohei Yoshida)
Yutaponの竹馬の友。独創的なキャラ選択を見せ、何度も世界を驚かせてきたプレーヤー。
今年はAriaの控えとして出番はないが、長年の経験や、ソロゲームとチームゲームの違い等をAriaに伝えるサブコーチのような役割を果たしているそうだ。
Coach: Kazu (Kazuta Suzuki) & Yang (Yang Gwang-pyo)
Kazuは元DFMのサポート。チームの事をよく知っていて、選手たちと上手く話をまとめながらキャラの選択ができたりする。ちなみにフランス生まれ。
Yangは話聞いてる感じはゲームに関する知識量が半端ない。ちなみにGaengのお兄さん。
Yutapon、Ceros、Kazuの3人は、日本が初めて世界に挑んだIWCI2015の時には選手としてプレーしており、彼らは6年間ずっと世界にこのDFMというチームで挑み続けている。
このメンバーで挑んだ、Play-Inの舞台、5チーム総当たりのグループリーグで、
・1位は即本戦通過、5位は敗退
・3位4位でプレーオフを行い、その勝者と別グループの2位が勝負し、勝った方が本戦通過
というルールだった。
北アメリカ3位のCloud9、3枠以上持っている四大地域の代表。チームとしての歴史も長い名門。MidのParkz選手の年棒は2.8億だとか。
香港台湾東南アジア地域2位のBeyond Gaming。交戦の多い激しいプレースタイルの地域。
トルコ代表のGalatasaray Esports。サッカーで有名なガラタサライ。トルコ代表は毎年存在感のある強豪地域。
CIS地域(ロシアとかその辺)代表Unicorns Of Love。ここも強豪。日本代表は毎年CIS代表に負け続けていた。
日本は2位でプレーオフに勝って本戦通過が目標となっていた。(別グループに別格の強豪が2チームいたため、そことプレーオフになる順位では厳しいため。)
初戦はUnicorns Of Love。例年の日本なら難敵だったが、Steal選手のタロンという若干珍しいキャラ選択が功を奏しての快勝。
2戦目はCloud9。相手のキャラ選択が上手く主導権を取れない展開に。じわじわと押しつぶされるような苦しい敗北。
3戦目はGalatasaray Esports。この試合は序盤でリードをつかむと、終盤までその勢いで押し切っての完勝!
4戦目はBeyond Gaming(BYG)。この試合に勝てば目標の2位以上が確定するという状況で、相手のDoggo選手がかなり強力で苦戦するシーンもあったが、DFMはEvi選手が大爆発!序盤に対面に有利を取りテレポートを消費させた後、自分はそのテレポートを味方の戦闘に駆けつけるために使用!人数差のあるシチュエーションを作ってキルを獲得!最終的にはEvi選手が10キル0デス6アシストというとんでもないスコアをたたき出しての勝利!
3勝1敗で2位以上を確定させ総当たりを終えた日本、残るCloud9(C9)とUnicorns Of Love(UOL)の試合を待つことに。
C9はここまで3-0、1位抜けのために勝利したいが、対するUOLは0-3。前の試合でBeyond Gamingを日本が破ったことで1-3になったので、UOLとしては4位争いのタイブレークのために勝利が必須。
チームとしての格は圧倒的にC9が上であり、いくら何でも苦しいか…と誰もが思っていたが、ここで底力を見せつけたのはUoL!
今大会で圧倒的にメタとなっているミスフォーチュンというキャラをC9がピックしたが、それに対してしばらくメタから外れていたセナというキャラをピックして、断食セナという戦法を決行。
この選択も功を奏し、圧倒的下馬評をひっくり返してUOLが勝利!
このゲームにはチームのロゴや感情を表現するイラストをキャラの上に表示できるエモートという機能があるのだが、試合終了の瞬間UOLのエースNomanz選手が表示したエモートはなんとDFMのロゴ。
「DFM、BYGに勝って俺たちにタイブレークへのチャンスを作ってくれてありがとう、これでお互いにタイブレークだ頑張ろうぜ」
そんな声が聞こえた気がしたのは私だけではないはずだ。
残念ながらUOLは4位タイブレークではBYGに敗れて敗退となってしまったが、彼らの作ってくれた本戦通過へのチャンス、C9とのリベンジマッチが訪れる。
DFMは最序盤にキルを取るものの、C9の選択した序盤中盤に強い構成に対して有利を取るには至らない、じわじわとC9がリードする展開に。
ただその中盤が終わるころ、集団戦で好プレーを決めたDFMが有利を獲得!ただC9も一筋縄ではいかない相手、全員の攻撃に追加ダメージを乗せるドラゴンバフを取り、それを活かしてDFMを苦しめる。
ゴールド的にはほぼ互角な状況から試合を決めたのは、それを取ったら勝ちとすら言われるバフがもらえる、通称『100万点ドラゴン』といわれる中立モンスター、エルダードラゴン前での戦いだった。
仕掛けてきたC9をうまくいなし、相手のダメージ源であるプレーヤーにStealが張り付き無力化、EviとGaengが前線を貼り作った戦闘スペースで、YutaponとAriaがダメージを出した。全員が全員の仕事をしてC9を打ち倒す!
そうして獲得した2分30秒のエルダードラゴンバフ、それを活かし相手陣の防衛施設を破壊し、バフが残り15秒のところで相手のネクサス前まで詰め寄る。勝利は目前だがバフは残り僅か、十分に有利なので、大事を取って下がる判断もありえたが、DFMの選択は試合を終わらせるエンゲージ!相手を3人倒してそのままネクサスを破壊!
こうしてC9を倒した日本代表DFMは日本LoL界初のWorldsGroupStageに進むことになったのだ。
予選のPlay-In Stageに集まってくるのは選りすぐりの”上手い選手”だが、本戦Group Stageで待ち受けているのはLoLにすべてを懸けその座をつかみ取った”ヤバい選手”達といえるだろう。
Group Stageで日本と当たることになったのは次の3チーム、上位2チームがトーナメントラウンドに進出だ。
中国1位、Edward Gaming。圧倒的プレイ人口と市場規模を持つ中国の1位チーム。間違いなく優勝候補。
Scout、Viperの両キャリーが機能する展開の破壊力はえげつない。ちなみにTopレーナーのFlandreの名前の由来は東方。
NA1位、100 Thieves。NAで最も成功しているともいわれるプロゲーミングチームだ。JunglerのCloserのゲーム支配力はとてつもない。
それを支えているのは名コーチReapered。彼は元C9のコーチでもあり、彼がコーチをしていた時のC9にはDFMも苦しめられてきた。
韓国3位、T1。世界大会で3度の優勝を誇る、超名門チーム。その過去3度の優勝を率いてきたMidレーナーのFakerは同一チーム連続在籍年数の記録を持っている。
過去の栄光だけではない、今年はベテランFakerを支える若き10代組、Canna、Keria、Gumayusiが間違いなく成長している。 ちなみにCannaの名前の由来はメイドラゴン。
この3チーム相手に日本のDFMが2位以上を取るというのはかなり厳しいグループとなってしまってはいるが、彼らの健闘を祈って、この記事を〆たいと思う。
Play-Inでは感動をありがとう!GLHF!
【追記】 初戦終わりました。DFMはT1相手にボッコボコにされました。世界の壁を一つ超えたと思ったら、またとんでもない壁がそこにはあるんだなぁ…
アホは田舎の小金持ちと一緒にきゃっきゃ愛国ごっこを出来たら満足で
つか、日本よりも社会活動家が武闘派で日本よりも公正な欧米でも
年がら年中、ITを始めるのは遅すぎるか?とか増田でやってるので
何歳からのチャレンジも遅く無いの増田で引用したblogの人は
日立でめっちゃ社歴が長かったシニア・マネージャーだったみたいだぞ
その経験を持ってなお、手を動かせれば職はあるかなぁ程度の様だ
💻 56歳のプログラミング初心者 💻 としての自分を完全に受け容れられるようになる前の私は、
クリティカル・インナー・セルフ(内なる自分)と上手く付き合わなければならなかった 🙄
内なる自分:なんでこの年でプログラミングの勉強を始めたんだい?
わたし :本当に言いたいのは、あとどれくらい生きられるのか?
そして、プログラミングで稼げるだけの時間が本当に残っているのか、だろ?
わたしはアメリカ人だから平均寿命は 78.8 歳だ。とするとまだ 22.8 年生きる可能性が高い。
20歳の人間からするとそんなに長いとは思えないだろうけど、わたしは56歳でストリートで踊れるくらい元気だ。
内なる自分:すべてのテック企業は大学を出たてのガキを雇いたがるものじゃないの?
わたし :それは大した問題じゃないな。わたしはシリコンバレーに住みたくもないし、巨大なテック企業で働くつもりもないから。
内なる自分:今やってること全てが時間の無駄ではないと言い切れる?
わたし :本当はこう聞きたいんだろう?
「もしプログラミングを学んだ後でフルタイムの給料をもらえなかったらどうするつもりなのか?」と。
わたしの答えはこうだ。
「だから何だ?」
ーーーーーーーーーー
【原文】[Next Avenue] VM Vaughn - 56 and Learning to Code
https://www.nextavenue.org/learning-code-56/
【日本語訳】[Medium] 56歳からコードを書き始めて食べていく方法
「やめとけ」と叫び続ける内なる自分とひたすら言い争ってみました
https://medium.com/japan/i-am-learning-to-code-at56-37054b5dc8ce
そんなこんなで、組織に向いていようがいまいが全力で組織にしがみつく方針は維持しつつも(外資か公的な仕事になるだろうな)、
https://anond.hatelabo.jp/20210907184611 の続き
たとえば、以下のような問題を考えます。演習問題に限らず、教科書の本文や、解答の一文一文も「証明問題」だと捉えてこのような態度で読み解く必要があります。
x2 - 2a|x| - b = 0
それほど典型的な問題ではありません。少なくとも、何か簡単な公式があって2aやbなどを代入すれば答えが出てくる、というものではありません。
この問題を解くには、左辺の式が何を意味しているのか理解していなければいけません。これは、何か上手いやり方があって機械的に解ける場合でもそうです。
とxの二次式になるので、既に知られた方法で解の個数を求めることができます。ただし、たとえば方程式f≧0(x) = 0の解は、x≧0を満たすものだけを数えることに注意が必要です。したがって、単に判別式の符号を調べるだけでなく、二次関数f≧0(x)のx≧0の範囲での増減を調べる必要があります。x<0の場合も同様です。
結局、この問題を解くには
ということができる必要があります。特に前者を理解していないのは、問題文の式が何を意味しているのか分かっていないということですから、解法を覚えるとか言う以前の問題です。当然、これらが分からなければ調べたり他人に聞く必要があります。その際は、定義の数式を形式的に覚えたり当て嵌めたりするだけではなく、具体例を通じて、その意味を理解する必要があります。絶対値記号|x|であれば、xが正の数ならどうなるのか、負の数ならどうなるのか、y = |ax + b|や、y = |ax2 + bx + c|のグラフの概形はどうなるのか、等。
もし二次関数を調べた際に平方完成が分からなければ、それも調べる必要があります。平方完成を調べて文字式の展開で分からないところがあれば、それも調べる必要があります。そもそも、二次方程式を解く際になぜ(一次方程式では必要無かった)平方完成をするのか。そういった問題が解ける理屈(あるいは類似の問題と同じやり方では解けない理屈)を理解している必要があります。
また、自分で問題を解いて、たとえば場合分けの仕方が解答と異なるならば、それらが本当に同値なのかをきちんと確かめる必要があります。最初のうちは計算ミスをして符号などが逆になることもあるでしょうが、それもどこで間違えたのかをきちんと確かめる必要があります。
そういうことをすべて完璧にこなして初めて、この問題を理解したと言えるのです。
以下、解答例を載せます。匿名ダイアリーなので文字のみですが、実際は図を付けた方が良いでしょう。
f(x) = x2 - 2a|x| - bとおくと、
f(x) = 0の実数解の個数は、y = f(x)のグラフと、y = 0のグラフの交点の数であるから、これを求める。
とおく。y = f≧0(x)のグラフは、(a, -(a2 + b))を頂点とする下に凸な放物線で、y軸との交点は-bである。一方、y = f<0(x)のグラフは、(-a, -(a2 + b))を頂点とする、下に凸な放物線で、y軸との交点は-bである。
したがって、y = f(x)のグラフは、y = f≧0(x)のグラフのx≧0の部分を、y軸に関して対称に折り返した形をしている。
f(x)は、x = ±aで最小値-(a2 + b)を取る。したがって、y = f(x)のグラフとy = 0のグラフの交点の数は、
f(x)は、x = 0で最小値-bを取る。したがって、y = f(x)のグラフとy = 0の交点の数は
以上、(1-1)〜(1-5), (2-1)〜(2-3)がf(x) = 0の実数解の個数である。
上の解答例ではy = f(x)のグラフの位置関係を用いましたが、もちろん、f≧0(x) = 0、f<0(x) = 0の解を実際に求めても解けます。
この場合は、それぞれの解がx≧0、x<0を満たすかどうかを確かめる必要があります。そして、それぞれの場合でf≧0(x) = 0のx≧0を満たす解の個数とf<0(x) = 0のx<0を満たす解の個数を足したものが答えになります(x≧0とx<0に共通部分は無いので、これらを同時に満たすことはありません)。
f≧0(x) = 0の解は、
x = a ± √(a2 + b)
である。同様に、f<0(x) = 0の解は
x = -a ± √(a2 + b)
である。
とおくと、ra(b)はa2 + b≧0の範囲で定義される。また、ra(b)はbに関して単調増加であり、ra(0) = |a|である。つまり、f≧0(x) = 0およびf<0(x) = 0の2つの解が同じ符号を持つか否かは、b = 0を境界にして分かれる。
したがって、a2 + b≧0のとき、f≧0(x) = 0の解は
同様に、f<0(x) = 0の解は、a2 + b≧0のとき、
また、D < 0の場合は、f≧0(x) = 0、f<0(x) = 0ともに実数解を持たない。
以上をまとめると、f(x) = 0の解の個数は、以下のようになる。
(1-1) a2 + b<0のとき、0個
(1-2) a2 + b = 0のとき、2個(③と⑥でD = 0場合)
(1-3) a2 + b>0かつb<0のとき、4個(③と⑥でD>0の場合)
(2-2) b = 0のとき、1個(②と⑤で D = 0の場合)
何度も書いているように、たとえばx2 - 2ax - b = (x - a)2 - (a2 + b)などの式変形の意味が分からないのであれば、二次関数の復習をする必要があります。解答文中に出てきた「単調増加」などの用語も分からなければ調べる必要があります。
上記の場合分けが(a, b)のすべての組を網羅しているのか、と言ったことも注意する必要があります。
解答例2の①〜⑥の場合分けは、y = f≧0(x)およびy = f<0(x) のグラフとy軸との交点を考えています。これの符号と軸の位置で、どの範囲にy = 0の解が存在するかが決まります。たとえば、下に凸な放物線がy軸と負の値で交わるならば、x軸とは必ず正負両方の値で交わらなければいけません。逆に、y軸と正の値で交わるならば、x軸とは交わらない(D<0)か、放物線の軸がある方で2回交わります(D = 0の場合は1回)。解答例2ではra(b) = √(a2 + b)という関数を用意しましたが、このy軸との交点と軸に関する条件を代わりに説明しても良いです。このように、数式や条件が図形のどのような性質に対応するのかを考えることも数学の勉強では重要です。
また、「二次関数f(x)が下に凸で最小値が0以下であれば、f(x) = 0は実数解を持つ」ということを認めています。これは明らかに思えるでしょうが、極限を習った後であれば
実数値関数fが区間[a, b]で連続であれば、f(a)とf(b)の間の任意の実数γに対して、γ = f(c)となる実数c∈[a, b]が存在する。
という「中間値の定理」を暗に使っていることを見抜けなければいけません。このような定理が出てきたら、Part1でも述べたように、具体的な関数でどうなっているのか(たとえばf(x) = x2 - 2に対して、f(a) = 0となる実数aが存在することなど)、仮定を緩めたら反例があるのか(たとえばfの定義域が有理数ならどうか、連続でなければどうか)などを確認する癖をつけましょう。
y = x2 - 2a|x| - bのグラフとy = 0のグラフの交点を考える代わりに、y = x2 - 2a|x|のグラフとy = bのグラフの交点を考えても良いです。これは、本問と同値な方程式
x2 - 2a|x| = b
を考えていることに相当します。記述量はそれほど変わらないでしょうが、こちらの方が見通しは良いかも知れません。
仮に本問と異なり、aが定数の場合、たとえばa = 1であれば
y = x2 - 2|x|
のグラフは変数に依りませんから、y = bとの交点を考えるのは容易です。
実際、y = x2 - 2|x|のグラフは、頂点が(1, -1)、y軸との交点が0の、下に凸な放物線のx≧0の部分をy軸に関して対称に折り返した形です。
したがって、この場合は
です。
以上のことは、問題を解く際だけに行うのではなく、教科書本文、問題文、解答例の一文一文を「証明問題」だと思って常に意識する必要があります。