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はてなキーワード: SUPとは
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。
自分で参考書を書いてみれば分かりますが、数学の検定教科書はおそろしく完成度が高いです。そのことを具体的な実感をともなって理解できれば、あなたの学力は入試レベルなど優に超えています。
数学の本の出来は、理論の構成で決まります。数学の理論の構成とは、かんたんに言えば定義や定理をどう配置するかと言うことです。どのトピックを載せるか、ある定理を述べるために事前にどのような概念を定義しておく必要があるのか、その定理を証明するために事前にどのような命題を示しておく必要があるのか。トピックの選定が的確で、理論の道筋が明快であるほど、数学書の完成度は高いです。たとえば、余弦定理は重要ですから当然載せます。余弦定理を述べるには三角比を定義する必要があります（鋭角だけではなく鈍角に対しても）。そして、証明には通常、三平方の定理と有名な等式
が必要になります（これも三平方の定理のcorollaryです）。さらに三平方の定理を示すには、ふつうは三角形の相似を使用します。この道筋をいかに最適化できるかに、著者の力量が現れます。もちろん、余弦定理を要領良く示すために他の定理に至る過程が鈍臭くなってはいけません。全体の最適化を考えなければいけないのです。
証明の最適化を図るには、定義から再考しなければいけません。同じ概念であっても、それを特徴づける性質が複数あるなら、どれを定義として採用しても良いですが、それによって効率は違って来るからです。たとえば、ベクトルの内積は
のどちらを定義としても良いですが、後者の場合は別の座標（たとえば、45°回転した座標など）で考えたときに値が同じになるのか疑問が残ります。前者は座標の取り方によらずに定義できています。
この場合はどちらを採用してもそれほど変わりはありませんが、指数関数などは定義の仕方で必要な議論の量はまるで変わってきます。多くの教科書では、自然対数の底
e = lim (1 + 1/n)n -- (☆)
を定義し、そのべき乗として指数関数exを定義します。もちろん結果だけ知っていれば、微分方程式
df/dx = f
を満たすf(x)で、f(0) = 1となる関数としても指数関数を定義することはできます。しかし、このようなfが存在することを、(☆)を使わずに示すのは高校レベルを遥かに超えます。そのようなfが一意的であることも明らかではありません。
以上のようなことを考えるだけでも相当大変ですが、これに加えて検定教科書では、直感的な理解を損ねないことも考慮しなければなりません。高校生が読んで理解できなければならないからです。理論の整合性・効率と教育的配慮の間でバランスを取るという難しいことを、数学の専門家たちが苦心して行い、作成されたのが検定教科書です。このような本は他の参考書にはありません。場当たり的に問題の解き方を解説するだけの本とは格が違います。
数学の検定教科書は極めて洗練されています。教科書の理論構成を把握し、その流れや証明手法に合理性や必然性を見出だせる水準まで理解できれば、入試などは余裕で通過できます。
まず前提としてLOLには5つのポジション(配置・役割)がある
top、mid、bot(adc/sup)、jgであり、これはマッチング後メンバー間の調整によって担当割が行われる。
全ポジション一人ずつ割り当てられることが求められ、役割分担が上手くいかないと勝てない。
midに3人固まるような戦術も可能ではあるが、運営はそのような偏った戦術は好ましくないと考えているようだし、そのよう状態では勝てないというのがプレイヤーの共通認識でもある。
この役割分担が、マッチング後ユーザー間のチャットによって行われるのが問題だと感じている。
意思疎通に失敗したり、一切譲る気のない人が混ざると役割分担ができず、最速で降参することになる。（ゲーム開始後15分間は降参できない）
運営的にも、常に5つのポジションにまんべんなく配置されるべきだと考えているなら、最初からポジション指定でマッチングするようにしてほしい。
5つのポジションのうちjgだけは特殊な役割で、スマイトというスキルを設定することが必須となっている。
これは文字通り必須で、このスキルがセットされていないとjg専用アイテムが取得できず勝てなくなるのだが、
結構な頻度で設定し忘れてゲーム開始されてしまい、これまた最速で降参することになる。
これもチャットで役割分担した結果、急遽jgをやることになったために起きる問題だと考える。
これわかるけど、日々の暮らしが都会の狭い範囲になってて食べ物とかルーチン化してて貧しくもないけど、監獄暮らしみたいなものだからな。処方箋は、アウトドアで運動することとか旅行することとかおすすめだけど、それが出来なくてハードル高いんだよね・・・
たぶん、空気の良いところでダイビングとかカヌーとかSUPとかやって、海鮮定食たべて風呂入ってフカフカの布団で寝たら、
日本良いな、面白いな、ご飯美味しいな、一緒に来てくれた人良い人だなってなる。
体力要らない趣味としては、年寄趣味をやれば体力はあまり要らない。城巡りとか神社仏閣巡りとか、美術館博物館巡りとか、庭園巡りとか。城巡りも、戦国ゲームとかある程度やってから行くと親近感が全然違うのでお勧め。
仮に毎日0.3%の人が感染し、10日間くらい他人に感染させる可能性があるとする。
ある人のある時点での感染者（かつ他人に感染させる可能性がある人）である確率は、おおよそ3%弱となる。
（正確には、10日前に感染する確率=0.3%、10日前に感染せず9日前に感染した確率=99.7%x0.3%=0.2991%、10〜9日前まで感染せず8日前に感染した確率=99.7%2x0.3%=0.2982027%……を足し上げるので、約2.96%）
それでは、ある日、感度が1/3程度、特異度が100%の検査で陰性の結果が出た場合、その人がその検査時点で感染者である確率はどの程度か。
もしもこの検査を行なった場合、97人の非感染者は陰性となり、3人の感染者のうち1名が陰性、2名が陽性となるから、検査結果が陰性だった98人のうち感染者は1名となる。
したがって、陰性証明を受けた人がその時点で感染している確率は1/98 = 約1.02%である。検査を受けていない人が感染者である確率のおよそ1/3となる。
それでは、陰性証明を受けた人が、その翌日に感染者である確率はどうか。
98人の陰性証明者のうち、97人の真の非感染者が、１日分=0.3%の確率で感染するので、新たな感染者は0.291人である。
他方、偽陰性感染者1名のうち10日前に感染した約0.101人は陰性証明翌日に回復（非感染者化）するので、偽陰性の残り人数は約0.899人である。
したがって、陰性証明の翌日は、98人の陰性証明者に対し0.291人+約0.899人=約1.19人の感染者がいると考えられるから、陰性証明を受けた者が検査翌日に感染者である確率は1.19/98=約1.21%である。
陰性証明を受けた２日後ではどうだろうか。
１日目まで感染していなかった 97人-0.291人=96.709人の非感染者が0.3%の確率で感染するので、新たな感染者は0.290127人である。
ここに、偽陰性感染者1名のうち検査10日前に感染した0.101人と検査9日前に感染した約0.101人は回復（非感染者化）するので、偽陰性の残り人数は約0.798人である。
そうすると、98人の陰性証明者に対し検査翌日に感染した0.291人、2日目に感染した0.290127人、偽陰性だった0.798人を足した、約1.379人の感染者がいると考えられるから、陰性証明を受けた者が検査２日後に感染者である確率は1.379/98=約1.41%である。
このような形で、検査10日後まで徐々に、陰性証明のある者が感染者である確率が、陰性証明を受けていない者が感染者である確率に接近していく。
陰性証明の当日についていえば、陰性証明のある者が実は感染者であって他人に感染させる確率は、陰性証明を受けていない者が実は感染者であって他人に感染させる確率を約３分の１にする。
したがって、たとえばもし何も手を打たなければ３０人の感染者を生むような場面で、感染者を１０人に止めることができる。つまり、実行再生産数を３分の１にする効果がある。
これがたとえば検査２日後であれば、２日前の陰性証明のある者が実は感染者であって他人に感染させる確率が、陰性証明を受けていない者のそれの約48%になる。つまり、実行再生産数を半分弱に減らす効果がある。
つまり、この例で言えば、２日以内の陰性証明と引き換えに、２倍程度の感染リスクがある行為を許容したとしても、その行為を完全に禁止した場合よりも感染拡大リスクが小さい。
他方、これが３日前の陰性証明だと禁止よりもリスクは増えるし、当日の陰性証明と引き換えに４倍程度の感染リスク行動を許容しても禁止よりもリスクは増える。
ともあれ、「陰性証明」には、ある活動の感染リスクを、検査感度に応じて減らす効果がある。ただし、その効果は検査からの経過日数に応じて減衰するし、（減衰後の）感染リスク減少効果を上回るリスク行動の免状に使ってしまった場合には感染リスクは増大する。
余談ではあるが、ある行動を許容するか否かについて、たとえばその行動の潜在的再生産数が１を超えるか否かで判断するのは合理的であろう。
たとえば同居の家族と外食をすることの潜在的再生産数は、０ではないが、おそらく１を下回るケースが多いだろう。
仮に潜在的再生産数が２であるような会食を開催する場合に、当日の陰性証明を義務付けた場合は、潜在的再生産数は0.67程度になるだろうから、これも許容できるように思われる。（会食の人数が２人なら、潜在的再生産数は常に2を下回る。）
他方、潜在的再生産数が４であるような会食の場合は、当日の陰性証明を義務付けても潜在的再生産数が1.33程度となって感染を拡大させるから、許容すべきではない。
数字をちゃんと見てる人にとっては明らかなデマなのですが、わりと広く信じられているものとして、「ずーっと大阪だけ異常に死亡率が高い」という言説があるようです。
確かに大阪は2021年4月29日に北海道を抜かして以降、人口あたりの累計死者数では１位ではあるものの、感染確認あたり死者数はまぁ標準的な部類ですし、人口あたり死者数もそれほどでもないので、過度に悪く見られているといえるでしょう。
以下では、2021年5月8日時点での感染確認・死亡者と、2019年10月1日時点での各都道府県人口を使います。（人口がちょっと古いのは、公表されている人口統計の確定値（速報値ではなく）がちょっと古いのと、人口変動を加味するときちんと連続性を持って集計するのが手間だからです。）
| 都道府県 | 人口(万人) | 累計感染確認 | 累計死者 | 累計感染確認/万人(順位) | 累計死者/万人(順位) | 感染確認あたり死亡率(順位) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 大阪府 | 880.9 | 88671 | 1696 | 100.7(2) | 1.9(1) | 1.91%(14) |
| 北海道 | 525.0 | 26175 | 890 | 49.9(11) | 1.7(2) | 3.40%(3) |
| 兵庫県 | 546.6 | 34920 | 770 | 63.9(4) | 1.4(3) | 2.21%(9) |
| 東京都 | 1392.1 | 145562 | 1915 | 104.6(1) | 1.4(4) | 1.32%(35) |
| 千葉県 | 625.9 | 34235 | 640 | 54.7(6) | 1.0(5) | 1.87%(16) |
| 埼玉県 | 735.0 | 39574 | 749 | 53.8(7) | 1.0(6) | 1.89%(15) |
| 沖縄県 | 145.3 | 12992 | 138 | 89.4(3) | 0.9(7) | 1.06%(41) |
| 神奈川県 | 919.8 | 55400 | 833 | 60.2(5) | 0.9(8) | 1.50%(29) |
| 愛知県 | 755.2 | 36279 | 648 | 48.0(12) | 0.9(9) | 1.79%(21) |
| 京都府 | 258.3 | 13558 | 193 | 52.5(8) | 0.7(10) | 1.42%(33) |
| 石川県 | 113.8 | 2803 | 84 | 24.6(22) | 0.7(11) | 3.00%(6) |
| 福岡県 | 510.4 | 26304 | 369 | 51.5(9) | 0.7(12) | 1.40%(34) |
| 岐阜県 | 198.7 | 6409 | 138 | 32.3(15) | 0.7(13) | 2.15%(13) |
| 福島県 | 184.6 | 3788 | 127 | 20.5(27) | 0.7(14) | 3.35%(4) |
| 徳島県 | 72.8 | 1463 | 50 | 20.1(29) | 0.7(15) | 3.42%(2) |
| 奈良県 | 133.0 | 6722 | 86 | 50.5(10) | 0.6(16) | 1.28%(37) |
| 群馬県 | 194.2 | 6616 | 106 | 34.1(14) | 0.5(17) | 1.60%(25) |
| 三重県 | 178.1 | 4091 | 89 | 23.0(26) | 0.5(18) | 2.18%(11) |
| 熊本県 | 174.8 | 4624 | 83 | 26.5(19) | 0.5(19) | 1.79%(19) |
| 滋賀県 | 141.4 | 4119 | 67 | 29.1(17) | 0.5(20) | 1.63%(24) |
| 茨城県 | 286.0 | 8526 | 135 | 29.8(16) | 0.5(21) | 1.58%(26) |
| 福井県 | 76.8 | 945 | 33 | 12.3(42) | 0.4(22) | 3.49%(1) |
| 愛媛県 | 133.9 | 2491 | 54 | 18.6(32) | 0.4(23) | 2.17%(12) |
| 広島県 | 280.4 | 6762 | 111 | 24.1(23) | 0.4(24) | 1.64%(23) |
| 栃木県 | 193.4 | 5571 | 72 | 28.8(18) | 0.4(25) | 1.29%(36) |
| 和歌山県 | 92.5 | 2342 | 34 | 25.3(21) | 0.4(26) | 1.45%(32) |
| 長野県 | 204.9 | 4077 | 72 | 19.9(30) | 0.4(27) | 1.77%(22) |
| 静岡県 | 364.4 | 6782 | 124 | 18.6(31) | 0.3(28) | 1.83%(17) |
| 山口県 | 135.8 | 2021 | 46 | 14.9(38) | 0.3(29) | 2.28%(7) |
| 長崎県 | 132.7 | 2429 | 44 | 18.3(33) | 0.3(30) | 1.81%(18) |
| 山形県 | 107.8 | 1591 | 35 | 14.8(39) | 0.3(31) | 2.20%(10) |
| 宮城県 | 230.6 | 8307 | 72 | 36.0(13) | 0.3(32) | 0.87%(44) |
| 岡山県 | 189.0 | 4836 | 57 | 25.6(20) | 0.3(33) | 1.18%(39) |
| 富山県 | 104.4 | 1398 | 31 | 13.4(41) | 0.3(34) | 2.22%(8) |
| 高知県 | 69.8 | 1117 | 20 | 16.0(35) | 0.3(35) | 1.79%(20) |
| 岩手県 | 122.7 | 1076 | 34 | 8.8(44) | 0.3(36) | 3.16%(5) |
| 大分県 | 113.5 | 2317 | 28 | 20.4(28) | 0.2(37) | 1.21%(38) |
| 香川県 | 95.6 | 1510 | 23 | 15.8(36) | 0.2(38) | 1.52%(28) |
| 山梨県 | 81.1 | 1299 | 19 | 16.0(34) | 0.2(39) | 1.46%(31) |
| 宮崎県 | 107.3 | 2519 | 23 | 23.5(24) | 0.2(40) | 0.91%(43) |
| 青森県 | 124.6 | 1768 | 26 | 14.2(40) | 0.2(41) | 1.47%(30) |
| 鹿児島県 | 160.2 | 2512 | 28 | 15.7(37) | 0.2(42) | 1.11%(40) |
| 佐賀県 | 81.5 | 1911 | 14 | 23.4(25) | 0.2(43) | 0.73%(45) |
| 新潟県 | 222.3 | 2530 | 25 | 11.4(43) | 0.1(44) | 0.99%(42) |
| 秋田県 | 96.6 | 581 | 9 | 6.0(46) | 0.1(45) | 1.55%(27) |
| 鳥取県 | 55.6 | 394 | 2 | 7.1(45) | 0.0(46) | 0.51%(46) |
| 島根県 | 67.4 | 378 | 0 | 5.6(47) | 0.0(47) | 0.00%(47) |
| 平均 | 31.4 | 0.5 | 1.75%* |
*:感染確認あたり死亡率の「平均」は、各都道府県の値の平均。なお、累計感染者632,295人に対する死者10,842人は1.71%
ということで、大阪府の場合、感染が確認された人数に対する死亡率では1.91%(全国14位。全国平均1.75%)と、まぁ標準的な範囲ですし、人口あたりの死亡率(1万人に1.9人)で見ても極端に高いわけではありません。感染が確認された人数に対する死亡率の上位６県(福井徳島北海道福島岩手石川)が3.0%以上であることからすると、その2/3以下に止まっていることからすれば、医療現場は比較的頑張っていると言えるのではないでしょうか。
したがって、人口あたりの死者数が多いのも、単純に、人口あたりの感染者が多いことが反映されているだけだろうと思います。
また、死亡者のピークは感染確認のピークから20日前後ほどズレているので、最近増えている他の都道府県と、少なくとも目に見える数としては横ばい〜減少中の大阪とを現時点で単純比較するのはあまり適切ではないでしょう。（同じ理由から、「今日の感染確認数に対する死者数の割合」を比較して「死亡率4%だ」とか言うのも誤りです。）
もちろん、医療崩壊の発生によって従来なら重症で済んでいた人が死亡することで感染者死亡率が高まることが予想されます。Withコロナを標榜するのなら（宮城のように）医療崩壊を回避できるように早期の自粛要請が必要だったわけで、大阪の知事が愚かであったことは間違い無いのですが、その愚かさの程度は、それほど極端なものでは無いと思われます。
ということで、「大阪だけ異様に死亡率が高い」という言説についてはこの程度にして、次回、「ずーっと 大阪だけ…死亡率が高い」という言説が嘘であることをまとめます。
→「大阪だけ異様に死亡率が高い」が誤解である点について(その2) https://anond.hatelabo.jp/20210509155000
気候変動に立ち向かう。すべての声を一つにして。
30年後のあなたは、何歳ですか？
30年後の自分は、何歳なのでしょうか。1
30年後には、さらに30年後のことを考えているかもしれません。
30年後の、その先へ。
足し算の答えが分からなくてもご安心を。Siriに話しかけてみてください。2
究極の反省を、決して伝わらない形で。
とても反省しています。反省している色が見えない、という点を。
Super Retina XDRディスプレイは、反省している色を鮮明に映し出します。3
アクセシビリティ機能を使うと、反省の色が見えやすくなります。
“46”、それはマジックナンバー。
30でもなく、50でもなく、46。
シルエットが浮かんできました。
おぼろげながら、浮かんできました。“46”という数字が。
ですが、ご注意を。くっきりとした姿が、見えているわけではありません。4
今のままでは、いけないと思います。
進次郎のサポート
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3. 約10億6433万色、2,000,000:1コントラスト比（標準）
4. 2021年4月時点での数値目標です。今後、根拠を示さずに変更される場合があります。
5. Appleにおける環境への取り組みは https://www.apple.com/jp/environment/ をご覧ください。
6. クリステルは進次郎のオフィシャルパートナーです。
https://anond.hatelabo.jp/20210426101419
ネタ元を見る 〉
https://anond.hatelabo.jp/20210425041223
「妻」の表現がApple的でないため本文から削除し、脚注6を追加しました。
一部ユーザーから要望のあった「のどぐろ」は、1.1時点では実装されておりません。
一部ユーザーから要望のあった「のどぐろ」は、1.2時点では実装されておりません。
Anonymous Diary Academyは本日、毎年恒例のAnonymous Diary Literary Awardsを開催し、世界中の増田文豪による最も優れた55の増田文学作品をたたえました。受賞者はAnonymous DiaryにおけるHatena Bookmarkの件数を反映して選ばれます。毎年、Anonymous Diary Literary Awardsの受賞者は大胆でクリエイティブで独創的なテキストに命を吹き込んでいます。これらの受賞文学を執筆・デザイン・模倣した人々は、その技能、ビジョン、スタイル、意志の強さ、ウィット、釣りを通じて、増田の文芸コミュニティの仲間だけではなく、ワールドワイドウェブにおけるすべての人にもインスピレーションを与えています。
「この前、私は小名浜で地元の組合長とお会いしましたが、いま試験操業で何が獲れるんだと言ったら、『最近ノドグロが獲れるんだ』と。『あ～福島、ノドグロ獲れるんですか、私ノドグロ大好きなんですよね』って言って、『じゃあ今度一緒に食べよう』って、『環境大臣室にぜひお越しください』と。『一緒にノドグロ食べましょうよ』って言ったときの、あの『いいんですか』っていうね、喜んだ顔。嬉しかったですね。なので、けっしてそういった皆さんが、ふたたび傷つけられることがあってはならないと。その思いで、こういった問題にもしっかり向き合っていきたいと思っています」と、環境担当元プレジデント、進次郎は述べています。
Anonymous Diary Literary Awardsを受賞した作品は、最新のMac、iPhoneおよびiPadを通じて全世界で購読できます。
受賞作品をまだご覧になっていない増田文学ファンの皆さんは https://anond.hatelabo.jp/20211226173836 から無料で購読いただけます。
再生産数Rが0.5にせよ1.5にせよ、感染者数（人間）は自然数をとるのであって、「感染者が(0.5 or 1.5)人いる」という状態は生じない。
たとえばあるウイルスが、1人の感染者が1人に感染させる確率と0人に感染させる確率がそれぞれ50%だとしよう。この場合、再生産数R=0.5である。
感染者の数が多ければ「50%」の試行回数が多くなるから、次世代の感染者数は現世代の1/2に近い数になる確率が高い（大数の法則）。R=0.5で現在の感染者が10000人いる場合、次世代は5000人くらい(Rt=0.5)だろう。
けれど、現在の感染者が2人だったら次世代が1人だとは限らない。２名とも感染0人のクジを引けば、次世代の感染者は0人(Rt=0)となる。50%*50%=25%の確率でこのウイルスは絶滅する。3人なら50%*50%*50%=12.5% (8分の1)の確率で絶滅する。これが確率的絶滅である。
つまり、簡単な算数的理解では、《 絶滅確率 = 1人の感染者が誰にも感染させない確率現在の感染者数 》となる。
これはR=1.5の場合でも同様で、たとえばあるウイルスが、1人の感染者が25%の確率で0〜3人に感染させるとすると、R＞1つまり増加傾向のウイルスでありながら、現在の感染者が1人なら25%の確率で絶滅する。
また、これまでの例は確率の分布を一様にしているが、「多くの人は他人に感染させないが少数の人がたくさん感染させる（スーパースプレッダー）」という場合もある。
たとえばR=1.5であるが、4人のうち3人は誰にも感染させず1人が6人に感染させるとする。つまり、75%の可能性で0人に感染させ、25%の可能性で6人に感染させる。
この場合、現在の感染者が2名だとして、2名とも0人のクジ（75%）を引けば次世代の感染者は0になる。絶滅確率は75%*75%=56.25% (16分の9)である。
集団内の感染者が0名であれば、その集団内ではどれだけ接触しても感染しないので、そのウイルスに対する感染対策は不要になる（院内感染の鎮圧はこれを目指す）。外部からの流入にだけ気をつければ良い。
よくいわれるように、エボラウイルスは地球から絶滅していないが、日本国内ではエボラ対策無しに生活できる。日本国という集団内ではエボラウイルスが絶滅しているからだ。（もしかすると「絶滅」という言葉が強すぎるのかもしれない。「お家断絶」の方がイメージが近いかもしれない。）
大数の法則により、確率的絶滅は、感染者数が極めて少数のときにしか期待できない。
世代感染者数を100〜1000程度の波で上下させる施策(少ないロックダウンを長く)と、50〜100程度にする施策(短いロックダウンを多く)とでは通算のロックダウン期間は変わらないが、1〜10程度にする施策であれば、確率的絶滅によって、対策せずとも増えない期間が生じるため、通算のロックダウン期間も短くなる。（ここでの数字はあくまでイメージ的なもの）
だから、確率的絶滅を目指すかどうかは、対策の一つの大きな分かれ目になる。（現在の感染者数が多く、１回のロックダウンでは効果持続期間が足りず(自粛疲れ)確率的絶滅を達成できない場合も、ロックダウンを何回かに分けて感染者を徐々に減らすことで、確率的絶滅を目指すことができる。）
通常の新型コロナウイルスよりも再生産数（増加率）が何割か高い変異株がいる。
変異株が入ると徐々に通常株よりも変異株の割合が増えるので、見かけ上の実効再生産数が変異株のそれに近付く。
変異株の感染速度について、さしあたり通常株５割増という仮説が聞こえてきたので、R(変異株)=R(通常株)*1.5と仮定しよう。
| 再生産数 | 第1世代 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 通常株 | 1.2 | 100 | 120 | 144 | 173 | 208 | 250 | 300 | 360 | 432 | 518 | 622 | 746 | 895 | 1074 | 1289 | 1547 |
| 変異株 | 1.8 | 10 | 18 | 32 | 58 | 104 | 187 | 337 | 607 | 1093 | 1967 | 3541 | 6374 | 11473 | 20651 | 37172 | 66910 |
| 合計 | 110 | 138 | 176 | 231 | 312 | 437 | 637 | 967 | 1525 | 2485 | 4163 | 7120 | 12368 | 21725 | 38461 | 68457 | |
| 見かけのRt | 1.3 | 1.3 | 1.3 | 1.4 | 1.4 | 1.5 | 1.5 | 1.6 | 1.6 | 1.7 | 1.7 | 1.7 | 1.8 | 1.8 | 1.8 | ||
| 週増 | 1.4 | 1.4 | 1.5 | 1.5 | 1.6 | 1.7 | 1.8 | 1.9 | 2.0 | 2.1 | 2.1 | 2.2 | 2.2 | 2.2 | 2.2 |
※なお、「週増」は、東洋経済の新型コロナ特集サイトが採用しているRt=週増(5/7)より、週増=Rt(7/5)
つまり、この場合、見かけのRtが変異株のRtと同じ程度になるまで13世代（世代間隔5日なら65日）となる。
すなわち、強力な対策を施し、通常株は減るものの変異株については減らすに至らない程度の効果が現れたと仮定する。
| 再生産数 | 第1世代 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 通常株 | 0.8 | 100 | 80 | 64 | 51 | 41 | 33 | 26 | 21 | 17 | 14 | 11 | 9 | 7 | 6 | 5 | 4 |
| 変異株 | 1.2 | 10 | 12 | 14 | 17 | 20 | 24 | 29 | 35 | 42 | 50 | 60 | 72 | 86 | 103 | 124 | 149 |
| 合計 | 110 | 92 | 78 | 68 | 61 | 57 | 55 | 56 | 59 | 64 | 71 | 81 | 93 | 109 | 129 | 153 | |
| 見かけのRt | 0.8 | 0.8 | 0.9 | 0.9 | 0.9 | 1.0 | 1.0 | 1.1 | 1.1 | 1.1 | 1.1 | 1.1 | 1.2 | 1.2 | 1.2 | ||
| 週増 | 0.8 | 0.8 | 0.8 | 0.9 | 0.9 | 1.0 | 1.0 | 1.1 | 1.1 | 1.2 | 1.2 | 1.2 | 1.2 | 1.3 | 1.3 |
この場合、変異株が通常株よりも多くなるまでは感染者が減少しているように見えるため、対策が不十分であることの発覚が遅れる。
変異株を10から1に減らす労力に比べ、30から1に減らす労力の方が大きいから、対策の遅れは損害の拡大を招きうる。
大阪府の吉村知事のいう「感染を抑え過ぎた」場合、とでも言ったところか。
| 再生産数 | 第1世代 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 通常株 | 1.2 | 10 | 12 | 14 | 17 | 20 | 24 | 29 | 35 | 42 | 50 | 60 | 72 | 86 | 103 | 124 | 149 |
| 変異株 | 1.8 | 10 | 18 | 32 | 58 | 104 | 187 | 337 | 607 | 1093 | 1967 | 3541 | 6374 | 11473 | 20651 | 37172 | 66910 |
| 合計 | 20 | 30 | 46 | 75 | 124 | 211 | 366 | 642 | 1135 | 2017 | 3601 | 6446 | 11559 | 20754 | 37296 | 67059 | |
| 見かけのRt | 1.5 | 1.5 | 1.6 | 1.7 | 1.7 | 1.7 | 1.8 | 1.8 | 1.8 | 1.8 | 1.8 | 1.8 | 1.8 | 1.8 | 1.8 | ||
| 週増 | 1.8 | 1.8 | 2.0 | 2.0 | 2.1 | 2.2 | 2.2 | 2.2 | 2.2 | 2.3 | 2.3 | 2.3 | 2.3 | 2.3 | 2.3 |
つまり、見かけのRtが変異株のRtと同じ程度になるまで8世代（世代間隔5日なら40日）となる。
このように、初期値で通常株が少なく変異株の比率が当初から高い場合、変異株と通常株の比率が変わる速度が早まり、見かけのRtが早く上がる。
ただし、拡散速度の差によるものであるから、あたかも一定数量内での奪い合いを連想する「変異株が既存株にとって変わる速度」（吉村府知事）という表現は不適切であろう。もしかすると、病原菌を抑制していた善玉菌を殺菌・抑制することで悪玉菌が増える「菌交代現象」を連想したのかもしれないが、新型コロナウイルスについて通常株が変異株の増殖を抑えるわけではないので、菌交代とは異なる。
通常株が変異株の増殖を抑えているわけではないから、通常株の初期値によってその後の変異株の数が変わるわけではないので、「感染を抑え過ぎた」（吉村府知事）などということはあり得ない。なんといっても、見かけのRtの差にもかかわらず、合計の感染者数は初期値(通常株)=100の場合よりも初期値(通常株)=10の場合の方が少ないのだ。
また、見かけのRtの増加は変異株のRtが上限となりその後は増えないから、変異株のRtを早期に把握して対処できる方が、いつまでもRtが上がり続けて見えるよりも予測を立てやすい。
したがって、通常株の感染を抑えていた方が変異株を加味した対処は容易になるだろう。通常株を抑えたことは、何ら裏目に出るものではない。
あそこで出している数字は、直近１週間の陽性人数と、その前の１週間の要請人数の比を、５分の７乗しただけの物だから、本当は実効再生産数でも何でもないよ。
実効再生産数とは「1人の感染者が平均して何人に感染させるか」を表す指標。
計算式は「（直近7日間の新規陽性者数／その前7日間の新規陽性者数）^（平均世代時間／報告間隔）」。
平均世代時間は5日、報告間隔は7日と仮定。リアルタイム性を重視して流行動態を把握するため、報告日ベースによる簡易的な計算式を用いている。
精密な計算ではないこと、報告の遅れに影響を受けることに注意。
これを簡潔にすると、
ということになる。
東洋経済のサイトでは、この式を監修した西浦教授のGitHubリポジトリが紹介されていて、そこには nishiura_Rt会議_12May2020.pdf というPDFファイルがあって、そこに基本再生産数と実効再生産数の定義や関係がいろいろ書いてある。（以下、PDF内の説明に言及するときは「スライドno.N」）
基本再生産数は R0=∫[0,∞)A(τ)dτ らしいよ。(スライドno.4)
実効再生産数はスライドno.20「R(t)の推定へ」によれば、
i(t) = R(t)∫[0,∞)i(t-τ)g(τ)dτ
E(idomestic(t))=RtΣ(τ=1→t-1)itotal(t-τ)g(τ){(F(T-t)/(T-t+τ)}
L(Rt;Cdomestic(t))=Π(t=1→T)[(exp(-E(idomestic(t)))(E(idomestic(t)))idomestic(t))/idomestic(t))!]
って書いてあるけど、僕には何のことかわからない。感染症数理モデルすごいね。
数式はわからないけど、それじゃ何を数式にぶち込めば良いのか。検査結果の報告日だと、検査から報告までの人間界の制約が入り込んじゃうからおかしなことになる。
なので、基本的には検査時に聞き取る発症日や発症日から逆算した推定感染日ごとに人数を集計してぶち込むみたい。(スライドno.14など)
専門家たちが「エピカーブ」を一生懸命作ってるのはそのためかも？
つまり何が言いたいかというと、本来の実効再生産数Rtは、①なんか難しい数式に、②発症日ベースの数字をぶちこんで計算するものだということ。
それに比べると、東洋経済が「実効再生産数」と称して表示しているものは①数式はずいぶんと簡単だし、②ぶちこむデータは発症日ではなく報告日ベースだ。
そんなもので良いのか？良いのです。
上の複雑な式は、数理的概念に過ぎない※スライドno.5 R0になるべく近付くように精緻化した成果なんだと思う。
実効再生産数という概念の最初期のコンセプトは２つの期間の感染件数の比というものだったそうな。(スライドno.26)
それに、Rtのキモは、それが1より大きいか小さいか、どのくらいの程度で増減しているかを、数値化することにある。(スライドno.10)
そうであれば、①直近７日間の患者数とその前７日間の患者数の比率を見ることは、実効再生産数とコンセプトとして近い。これなら数式は簡単。(スライドno.30)
あと②目的が流行動態の理解のためなら、リアルタイム性を重視して、発症日や感染日ではなく報告日ベースで計算しても大きくは外さないはず。(スライドno.30)
そこで、 １週間単位での比率を、一定の報告期間と世代間隔 (スライドno.29) で補正した値を、Rtとコンセプト的に同じようなものとして扱っても、まぁ一般レベルなら良いかな、といえるわけです。
東洋経済式では（直近7日間の新規陽性者数／その前7日間の新規陽性者数）に常に同じ指数「5/7」で累乗してるので、（直近7日間の新規陽性者数／その前7日間の新規陽性者数）が１より大きければ東洋経済式Rtも１より大きくなるし、１より小さければ東洋経済式Rtも１より小さくなる。
だから、東洋経済が実効再生産数として掲載している指標の情報量は、（直近7日間の新規陽性者数／その前7日間の新規陽性者数）、つまり、かつての東京都モニタリング項目(3)と同じでしかない。
そのため、東洋経済式Rtは東京都モニタリング項目(3)と同じ欠点を引き継いでいます。
それは、祝祭日の影響による検査数の増減・報告時期の偏りや、クラスター発掘による大量発見などといった、実際の感染状況以外の要因によって生じる報告件数のブレの影響をそのまま受けること。年末年始に変な値が出がちなので、専門家会議ではちゃんとエピカーブを作ってちゃんと計算してるはずだし、今の東京都モニタリング項目(3)は接触歴等不明者の増加比に限ることでクラスター発掘の影響を消している。
それと、そもそも過去２週間分のデータを使って算出する以上、どうしても、現時点の値そのものではないということ。厳密さを欠いたイメージで説明すると、先々週の10000人が先週何人に感染させたかは示すけれども、今日の1000人が何人に感染させるかを示すものではないということ。これは東洋経済式に限らずRtの観測の欠点だけど。
そういうわけで、東洋経済式Rtを「これがRtだ！」って言ってる人がいたら馬鹿にして良いと思う。
あと、東洋経済式Rtは公開情報から誰でも計算できるものなので、東洋経済が更新しないからって古い東洋経済式Rtを持ってくる人も馬鹿にして良いと思う。
就職でなんとなく日立市に流れ着いて永住することになりそうな身として、淡々と生活の感想を書いてみる。
中核市でも農村でもない、日本中に沢山ある人口20万人弱の地方都市の一生活者の記録です。
3年ほど前に建売4LDKを購入。
働き方改革が始まる数年前までは残業して帰る時間に空いている店も少なく、娯楽が少ない環境で、他に使い道もなかったので、20代で新築する夫婦は同期の中で珍しいほうはなかった。
掛け捨てのアパート代よりマシぐらいの気持ちで35年ローンを組む。
マンション…はJR駅の近くに新築分譲マンションが1棟ぐらい出ていたが、駅の近くに何もない街並みなので、価格ほどの魅力は感じなかった。
でも某H社の関係で転勤族や単身赴任の人も多いので、マンションは主にそういう方に需要があるのだと思う。
客間が在宅勤務の仕事部屋になり、将来の子ども部屋は物置部屋になっている。
もともと私は物を増やす性質で、夫は物持ちが良くあまりものを増やさないので、ほとんど私の荷物で占領しているのはいちおう申し訳なく思っている。
アパート暮らしのときは電子書籍一択だったのが、紙の本を買えるようになって嬉しい(ほとんど漫画だが)
徒歩5分圏内には、コンビニと24時間営業のチェーン系飲食店が1件。
決して充実はしていないが、孤独を感じるほど何もないわけではないのが良いなあと思っている。
10分歩くと砂浜。
生まれ育ったところは海まで2～3時間の盆地だったので、移住したての頃はどこまでも続く水平線に結構感動した。
今ではすっかり見慣れてしまい、インドア人間なので夏でもいちいち海に行ったりはしないが、それでも晴れの日は通勤中に海が見えるとちょっと爽快な気持ちになる。
オーシャンビューな感じのカフェにもたまに行く。
国道沿いにはスーパーとかホームセンターとかニトリとかチェーン系のファミレスが一通り揃っているので、日常的な買い出しはそこに車で行く。
たしかに車がないとかなり不便。
うちは夫婦ともバス通勤なので、車は1台で充分なんだけど、うちも含めて周辺の物件には3～4台の駐車スペースが確保されている。
私は元々かなり運転に苦手意識があったのだけれど、前職を辞めて1年ほど在宅パート生活をしていた期間があり、時間に余裕があって必要にも迫られていたので、生活に困らない程度には運転できるようになった。
あと、夜でも気兼ねなく出かけられるのは、特に女性にとってはかなり大きなメリットなんじゃないかと思っている。
市内に娯楽施設らしいものはないが、最近話題の公立動物園はなかなか立派なものがあり、子どもが出来たら連れて行ってあげたいと思う。
今にも逃げだしそうなゆるい囲いのカピバラと近距離で触れ合えるのと、珍しいヘビとトカゲがいっぱいいる。
週末何してるかというと、夫はゲームかラズパイ開発か資格の勉強してるし、私はネットか漫画か知り合いのサイト開発などしていて、自宅を謳歌している。
たまには30分ほど海沿いを運転して隣の市のショッピングモール(withシネコン)に行く。
あと、土曜の夜は隔週で、やっぱり30分ほど運転して絵画教室に通っている。
先生が昼は喫茶店のマスターをしている気軽な教室で、デッサンも楽しいが、半分くらいは先生と高校生たちの明るい雑談を聞きに行っている気分。
数年前、インドア人間のくせに、思い立ってSUP(スタンドアップ・パドルボード)に行ったことがあった。
独身時代に住んでいたアパートの近くに、体験プランをやっているショップがあったのだ
ちょうど今くらいの季節で、めちゃくちゃ寒かった。
そのときは海じゃなく流れが穏やかな川で、インストラクターに促されてボードの上に仰向けに寝そべってみると、川の上に寝ている感じが心地よかった。
川で獲れた(?)という鮭のイクラ載せ放題の昼食と、1日SUP体験合わせて5千円。
かなり満足度の高い体験だったが、当時は趣味に投入する色々な(主に精神的な)リソースが足りていなくて、続けるには至らなかった。
でもまあ、その気になればそういうウォータースポーツができる環境もあるし、釣り好きな人には最高の環境だと思われる。
車に乗れない人や学生は遊ぶところがなくて寂しさを感じるかもしれない。
私はこの町で青春を過ごしておらず、余計なお世話ではあるのだが、そのあたりの寂寥感は日立市出身の人気ラノベ作家ヤマグチノボル氏(ゼロの使い魔で有名)の著作からも伺えた。
若くして亡くなった氏の作品には衰退しつつある故郷への愛が込められていて、よそ者の私が後から読んでも、何というか非常にしんみりしてしまうものであった。
これも隣のひたちなか市だけど、邦楽好きとしてROCK IN JAPANに気軽に行けるのは最高。
ネモフィラとコキアも良いのだけど、最近は人気で人が多すぎてあまり行っていない。
某H社様のおかげで市内の同業種求人はいつも需要が供給を上回っている印象。
全部歩いても45分くらいなので、気が向いたら音楽を聴きながら歩いて帰る。
バスは、2005年に廃線になった日立電鉄の線路跡をバス専用道路にしたBRTというものが開通して、かなり便利になった。渋滞に巻き込まれないバスは良いものだ。
(ローカル線好きとしては、電鉄に残ってて欲しかった気もするが)
BRTは自動運転の試験運行も始まったりしていて、ちょっとワクワクしている。
雇用がある町は強いなと思う。私は地元がかなり好きだけど、就きたい仕事の枠が無くて地元を出たので。
正直最初に越してきた頃は、工業都市特有の無機質な景観と沿岸部らしい雨風の強さに冷たい印象も受けたのだけど、ここは働くための町なんだと思う。おかげで図書館とか病院とかも新しくて綺麗。
子どもの興味と合致したら将来は茨城大か茨城高専か筑波大に行ってくれたら経済的には嬉しいかな、ぐらいには思っている。
東京に出たとしても、週末気軽に行き来できる距離なのは良い。特急で片道1時間半、高速バスで片道2時間半。
東京(というか上京)に対して北東北民ほどの執着が無さそうだもの。
答えはここにあった。
ただし、ポーリング間隔が26 = 64秒は短く、ntp.nict.jpのアクセス回数に引っかかるので、変更することにしました。
http://jjy.nict.go.jp/tsp/PubNtp/qa.html#q1-4
[Q.1-4] ポーリング間隔(アクセス回数)に制限はありますか？
[A.1-4] 1時間平均で20回(1日の合計が480回)を超えないようにしてください。 それ以上が必要な場合は事前にご連絡ください。
そこで、29 = 512秒にしました。
以下、設定。
HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\W32Time\Parameters ntp.nict.jp,0x9 HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\W32Time\Config MaxPollInterval 9 MinPollInterval 9 UpdateInterval 100 FrequencyCorrectRate 2 HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\w32time\TimeProviders\NtpClient SpecialPollInterval 512
※ntp.nict.jpの後の数字が0x8なら、MaxPollIntervalとMinPollIntervalの値を使います。0x9ならSpecialPollIntervalの値を使います。
設定から3時間経過後、+0.005±0.003(s)ぐらいの値で安定しました。
JST Clock(https://www.nict.go.jp/JST/JST5.html)にて、「合っています」いただきました。嬉しい。
なぜ 君が機会を得られたにもかかわらずPHEICの宣言を一度見送ったのか！
その答えは
IHR緊急委員会(15名 from 13ヶ国 [1])が国際的に懸念される公衆衛生上の緊急事態(PHEIC)宣言に足るだけのエビデンスを見出せなかったから。
1月21、22日時点では中国外の感染者数が4～6人だけであり[2]、ヒト‐ヒト感染の強さも不明で、暫定的にR0は1.4〜2.5(季節性インフルエンザ～新型インフルエンザくらい)と推定されていた。(後の研究で、R0は4.7～6.6(天然痘や風疹レベル)くらいだと推定されている[3]。)
また、ちょうどWHOの専門家が武漢入りして調査を開始したところであり、その結果を待つ意味もあった。
そういうわけで｢今はデータが足りないから保留。10日以内にもっかい検討するからその時にまた呼んで｣との結論に至ったわけだ。
この見送りを中国への忖度と呼ぶ向きもあるが、過去のPHEIC宣言と比較してもそこに特別な違いは見られない。
また、｢PHEIC宣言は時期尚早｣というのは当時の緊急委員会が至った結論であり、それに同意したからといってテドロス局長を責めるのもお門違いであろう。
また個人的な感想だが、PHEIC見送りに関する非難には、人々のPHEICに対する認識もかかわっているのではないか。
｢PHEIC宣言がなされなければ各国は対策の取りようがない｣等々、PHEICを疫病対策の“起点”としてとらえるような認識だ。
一方のWHO、PHEICは“最後の切り札”と考えている模様[4]。
｢データは提供する、ガイドラインも制定する、ガイダンスだって発布するから、あとは各国で適切な対応をしてくれ。もし怠るようならPHEIC宣言でケツ蹴っ飛ばしたる｣と、そんな感じ。
｢エビデンスは無いけど念のため｣程度で宣言できるほどPHEICは軽くないのだ。
ただし、そういう時に使える“軽い警告”を制定するべきだとの議論は以前からあったため、それはそれでWHOの怠慢と言えなくもない。
長年のWHOの方針である。2009年に初めてPHEICを宣言した際も渡航制限を推奨していない[5]。
その理由は、渡航制限がパンデミックの防止に寄与するというエビデンスが乏しく、むしろ条件によっては有害ですらあるからだ(※)。
複数の研究[6][7][8][9][10]――2014年にはWHO自身が23の研究を用いたレビュー論文を出している[11]――によれば、厳しい渡航制限(全渡航の90～99%をシャットダウン)は感染拡大を数週間ほど遅らせる可能性があるが、最終的な感染者数と規模は据え置きである。
※ PHEICが宣言されるような状況に限れば。感染発生の最初期であれば話は別。例えば昨年11月末に全世界で渡航制限が行われていれば新型コロナの流行はなかっただろう。
各研究をまとめると、
・患者の総数が変わらないとしても、時間当たりの患者数は減るため、対応能力の低い国においてキャパシティオーバーを緩和できる。
・予防接種や治療薬が存在している場合、それらの準備を整えるまでの時間稼ぎになる。(今回のコロナ禍には当てはまらない)
・流行期間が延びるため、社会的対応(ロックダウン等)の継続時間も延びる。
WHO的に、渡航制限は高い経済的コスト、低い効果、そしていくつかのデメリットの存在から推奨されない。
全く無意味というわけではないが、より有効な政策――手洗い等の徹底、適切なスクリーニング及び隔離、ソーシャルディスタンシング(社会的距離をもたせるような政策。ロックダウンも含む)――にその分のリソースを振り分けるのが好ましい。
これらはあくまで過去のエビデンスに基づいており、将来の研究にて今回の新型コロナについては渡航制限が有効であったとのエビデンスが出るかもしれない。
しかし、“エビデンスに基づき結果的に間違った”対処を貶め、“エビデンスに基づかないが結果的に正しかった”対処を褒めることには同意できない。
諸君は↑の2項目について｢中国への媚｣と思っていたのだろうが(あとは台湾への対応か)、実際のところエビデンスベースな判断であり、発生国が中国以外でもWHOの対応は同じだった可能性が高い。
しかし、中国への批判を控えたり、台湾の冷遇、ちょくちょくあるリップサービス等、WHOが医学とは別の領域において中国へ甘い対応をしているのは事実。
なぜか？
テドロス局長の場合は簡単だ。政治的な支持基盤が主にアフリカ系とアジア系であり中国の存在が非常にでかい。なので中国批判はあまりしないし、リップサービスもする。 中国を称賛した回数はトランプのがテドロスより多いのだが[12]。
WHO全体でみるとどうか。金に媚びてることはない。チャイナマネーとは比べ物にならないほどのアメリカマネーとゲイツマジェスティがWHOに注ぎ込まれている。
WHOの宿痾として、情報提供を加盟国の善意に頼るしかないという問題がある。専門家/調査員を送り込むにも当該国の許可がいるため、独自の情報収集もできない。
中国を批判してデータが出てくる――｢中国さん。あなた隠ぺいしてますね｣｢はい。申し訳ありません。これが隠ぺい前のデータです｣――なんてことはない。
ゆえに政治や義理人情や感情に惑わされず医学的なベストを尽くすなら、中国を刺激せずに気持ちよくデータを渡してもらうことが最適解になる。(本当のベストは中国が正直に全データを差し出してくれることだが、実現不可能な案に拘泥するのはワーストである)
｢(WHOは)何のための組織なんだ｣｢政治より医学を優先しろ｣という感じのブコメも見かけたが、医学を最優先とし、組織の使命を突き詰めて、そうして達する結論が“中国のご機嫌とり”にならざるを得ないこの地獄よ。
オーストラリアなんかはこの問題を正確に認識していて、｢(拠出金削減よりも)WHOの権限をより強化し、強制的な査察権の付与等をすべきだ｣という提言をしている[13]。
ちなみに｢中国抜きで新組織作れよ｣的な冗談も目にしたが、それまた現実的ではない。
中国は世界最大の人口、広大な国土に加え多数の国と国境を接している。国際的な人の出入りは膨大な数に上り、貿易も盛んだ。民間レベルの医療水準は高くなく、貧富の差が激しく、人々は頻繁に生きた動物と接触する。そのうえ、国家は隠ぺい体質だ。
疫病、特に人獣共通感染症の発生源として絶対に無視し得ない国、それが中国。
今回のコロナ禍で中国からの情報が一切なければどうなっていたかを考えれば答えは明らかだろう。まさに大地獄。
故に切れない。切ってはいけない。
[1] ttps://www.who.int/ihr/procedures/novel-coronavirus-2019/ec-22012020-members/en/
[2] ttps://www.who.int/emergencies/diseases/novel-coronavirus-2019/situation-reports
[3] ttps://doi.org/10.1101/2020.02.07.20021154
[4] ttps://doi.org/10.4000%2Fpoldev.2178
[5] ttps://www.who.int/csr/disease/swineflu/guidance/public_health/travel_advice/en/
[6] ttps://doi.org/10.1038/nm0506-497
[7] ttps://dx.doi.org/10.1371%2Fjournal.pmed.0030212
[8] ttps://dx.doi.org/10.1371%2Fjournal.pone.0000401
[9] ttps://doi.org/10.1371/journal.pone.0016591
[10] ttps://doi.org/10.2807/1560-7917.ES2014.19.42.20936
[11] ttps://www.who.int/bulletin/volumes/92/12/14-135590/en/
[12] ttps://www.politico.com/news/2020/04/15/trump-china-coronavirus-188736
[13] ttps://www.smh.com.au/politics/federal/australia-wants-who-to-have-same-powers-of-weapons-inspectors-20200422-p54m7i.html
はてなのメインユーザー層は、そろそろ夜中に何度もトイレに行くお年頃であろうが
深い眠りにつき夢も見なければ、私たちは時間の経過を感じることができない。
死には様々な定義があり、脳死を巡ってはその境界線が動いたこともあるが
グラデーションの果て、完全な死を迎えれば意識がなくなっていることは間違いないであろう。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%AE%87%E5%AE%99%E3%81%AE%E7%B5%82%E7%84%89
などを見てみると1030年だの、10100年だの景気のいい数字が並んでいる。
私たちが死んだ後にも永劫の時が流れることは間違いないだろう。
しかし冒頭に見たように、覚醒状態にない時、時間経過を感じことはできない。
口コミというか、引っ越す前にネットを検索してネガティブな評判しかなかったので不安だった ※
「とはいえ、そこまでじゃないだろ」と思ったら、日中0.3Mbpsしか出てない。
300kbpsが「高速インターネット」だったのは、1990年代までだから!!!!!!!!
いま、2019年!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
※ 「遅い」という評判は散見されるものの、「速い」という評判は一切なかった。
なお悪いことに、「遅い」という評判の記事に記載されているスループットよりも更に速度が遅かった。
因みに参考にしたのは以下のサイト：
anond:20180915174949
http://www.keims.net/article/465351657.html
https://kabujin.com/misc/20190712-uq-wimax/
https://minsoku.net/speeds/optical/services/seiwa-broadband
https://twitter.com/search?q=seiwa%20bb&src=typed_query&f=live
他、速度計測系サービスやマンションの口コミサイトなど
