底辺私立医大を卒業した医者って頭悪いよね？ Part17
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z=√(p^2+q^2)sin(α)(1-cos(atan(p/q)/sin(α)) rm(list=ls())
source('toolmini.R')
# 円錐角から展開図を表示
opened <- function(α=40*pi/180,R=1){
plot(NULL,type='n',xlim=c(-R,R),ylim=c(-R,R),asp=1,ann=F,axes=T)
abline(h=0,v=0,col=8,lty=3)
β=pi*sin(α)
seg(0,-R*sin(α)+R*1i*cos(α))
seg(0, R*sin(α)+R*1i*cos(α))
# seg(-R*sin(α)+R*1i*cos(α),R*sin(α)+R*1i*cos(α))
seg(0,-R*sin(β)+R*1i*cos(β),lty=2)
seg(0, R*sin(β)+R*1i*cos(β),lty=2)
pt(R*0.2*(-sin(α/2)+1i*cos(α/2)),'α') ; pt(R*0.2*(sin(α/2)+1i*cos(α/2)),'α')
alpha=seq(pi/2-α,pi/2,0.01)
lines(0.18*R*cos(alpha),0.18*R*sin(alpha),col=8)
alpha=seq(pi/2,pi/2+α,0.01)
lines(0.20*R*cos(alpha),0.20*R*sin(alpha),col=8)
pt(R*0.3*(-sin(β/2)+1i*cos(β/2)),'β') ; pt(R*0.3*(sin(β/2)+1i*cos(β/2)),'β')
beta=seq(pi/2,pi/2+β,0.01)
lines(0.3*R*cos(beta),0.3*R*sin(beta),col=8)
beta=seq(pi/2-β,pi/2,0.01)
lines(0.28*R*cos(beta),0.28*R*sin(beta),col=8)
Beta=seq(pi/2-β,pi/2+β,0.01)
lines(R*cos(Beta),R*sin(Beta),lty=2)
pt(-0.025i*R,'O') p=0.7*R;q=0.3*R
A=p+1i*q ; pt(A,'A(p,q)')
seg(A,0,col=8)
OA=abs(A-0)
(θ=atan(q/p)) ; Arg(A)
pt(0.1*OA*cos(θ/2)+1i*0.1*OA*sin(θ/2),'θ')
th=seq(0,θ,0.01)
lines(0.2*OA*cos(th),0.2*OA*sin(th),col=8)
th=seq(pi/2-β,pi/2+β,0.01)
lines(OA*cos(th),OA*sin(th),col=8)
B=OA*1i ; pt(B,'B',cex=1.2)
C=OA*cos(pi/2-β)+1i*OA*sin(pi/2-β) ; pt(C,'C')
(rdash=OA*β/pi) # ⌒BC＝πｒ' where β = pi*sin(α), then rdash=OA*sin(α)
cir(0,OA+rdash,rdash,col=8)
D=1i*(OA+rdash) ; pt(D,'D')
th=seq(θ,pi/2,0.1)
lines(OA*cos(th),OA*sin(th),col=2,lwd=2)
# arc(BA)＝arc(BE) OA*(pi/2-θ)=rdash*δ
δ=OA*(pi/2-θ)/rdash # OA*(pi/2-θ)/OA*sin(α) = (pi/2-θ)/sin(α)
th=seq(-pi/2,-pi/2+δ,0.01)
lines(rdash*cos(th),rdash*sin(th)+(OA+rdash),lwd=2,col=4)
lines(0.2*rdash*cos(th),0.2*rdash*sin(th)+(OA+rdash),col=8)
E=rdash*sin(δ)+1i*(rdash*(1-cos(δ))+OA) ; pt(E,'E')
seg(D,E,col=8)
pt((D+E)/2,'r\'')
pt(0.2*rdash*cos(-pi/2+δ/2)+1i*0.2*rdash*sin(-pi/2+δ/2)+D,'δ')
}
opened(40*pi/180) oncone <- function(p,q,α=40*pi/180){ # (p,q) 展開図上の座標、頂点の角度=２α
OA=sqrt(p^2+q^2)
θ=Arg(p+1i*q)
β=pi*sin(α) # π*r=R*β ; r=R*sin(α)
rdash=OA*sin(α) # r'== OA*β/π, r'*π == OA*β : hemi-circle==arc(B-c)
δ=(pi/2-θ)/sin(α) # r'*δ == OA*(π/2-θ) ; δ == OA*(π/2-θ)/r'
x=rdash*sin(δ) # Re(E)
y=rdash/tan(α) # tan(α)=r'/y
z=rdash-rdash*cos(δ) # IM(E-B) ; rdash+rdash(cos(π-δ))
c(x=x,y=y,z=z)
}
onCone=Vectorize(oncone) oncone <- function(p,q,α=40*pi/180){ # (p,q) 展開図上の座標、頂点の角度=２α
OA=sqrt(p^2+q^2)
θ=Arg(p+1i*q)
β=pi*sin(α) # π*r=R*β ; r=R*sin(α)
rdash=OA*sin(α) # r'== OA*β/π, r'*π == OA*β : hemi-circle==arc(B-c)
δ=(pi/2-θ)/sin(α) # r'*δ == OA*(π/2-θ) ; δ == OA*(π/2-θ)/r'
x=rdash*sin(δ) # Re(E)
y=rdash/tan(α) # tan(α)=r'/y
z=rdash-rdash*cos(δ) # IM(E-B) ; rdash+rdash(cos(π-δ))
c(x=x,y=y,z=z)
} ド底辺シリツ医には解けないであろう問題。
https://i.imgur.com/iBRWjep.jpg
プログラムして２０度以外でも答がでるようにしてみた。
intsect <- function(a,b,c,d){
a1=Re(a) ; a2=Im(a)
b1=Re(b) ; b2=Im(b)
p=(a2-b2)/(a1-b1)
c1=Re(c) ; c2=Im(c)
d1=Re(d) ; d2=Im(d)
q=(c2-d2)/(c1-d1)
if(p==q) return(NA)
else{
x= ((p*a1 - a2) - (q*c1 - c2))/ (p-q)
y= p*x - ( p*a1 - a2)
x + 1i*y
}
}
foo <- function(N20=20){
plot(NULL,type='n',xlim=c(0,2),ylim=c(0,2),asp=1,ann=F) u=pi/180
A=cos(N20*u)+1i*sin(N20*u) ; pt(A,'A')
seg(0,A)
B=cos(2*N20*u)+1i*sin(2*N20*u) ; pt(B,'B')
seg(0,B)
seg(A,B)
abline(h=0,col=8)
a=Arg(A-B)/u+N20
f <- function(x) tan(a*u)*(x-Re(B))+Im(B)
curve(f(x),add=T,col=8)
C=intsect(0i,1+0i,B,1i*f(0)) ; pt(C,'C')
seg(C,A)
(Arg(A-C)-Arg(B-C))/u
}
foo=Vectorize(foo)
x=foo(1:35)
data.frame(angle=1:35,x=x) >>413
https://i.imgur.com/Nq1xRAc.png
atanだと返り値が-pi/2,pi/2なのでうまくいかなかった。
偏角を返すArgにしてようやくデバッグできた。 x = (a^2 - b^2 + c^2)/(2 a),
y = sqrt(c^2 - (a^2 - b^2 + c^2)^2/(4 a^2)) x^2+y^2=c^2, (x-a)^2+y^2=b^2 、遅れて重症者に勢いついてきた・・・
https://youtu.be/ROuYug5gTZk
【8/9(日) 0時現在】動くチャートでみる日本の感染拡大の軌跡 売国してんのは他ならぬ自称保守層（笑）だからな
IR汚職で中国から献金貰って逮捕されたのは靖国にも参拝する自民議員と維新だろ
竹島の日削除したのも自民党
北方領土献上したのも自民党
尖閣諸島で何もしないのも自民党 # draw arc A:center theta:angle
Arc <- function(A,B,theta,...){
th0=Arg(B-A)
th1=th0+theta
th=seq(th0,th1,0.01)
r=abs(B-A)
z=r*cos(th)+1i*r*sin(th)+A
lines(z,...)
}
source('toolmini.R')
plot(NULL,type='n',xlim=c(0,2),ylim=c(0,2),asp=1,ann=F)
p=ngon(7,col=0,digit=F,axes=F)
r=abs(p[7]-p[3])
th=BAC(p[4],p[7],p[3])[1]
for(i in 1:4) Arc(p[i],p[i+3],th,lwd=2)
for(i in 5:7) Arc(p[i],p[(i+3)%%7],th,lwd=2) HK
2:18 / 2:34
Prince Rupert’s cube live demonstration
https://www.youtube.com/watch?v=nWPdpqUEfE0 カージオイドの面積だけなら、極形式のままでモンテカルロで計算できる。
# r=func(θ)を描く
Draw <- function(func,th=seq(-pi,pi,length=500),...){
r=func(th)
x=r*cos(th)
y=r*sin(th)
plot(x,y,bty='l',type='l', ann=F,lwd=2,...)
invisible(list(x=x,y=y))
}
Draw(function(th) 1 + cos(th),asp=1,col='red')
abline(h=0,v=0,lty=3)
N=1e8
x=runif(N,-0.25,2)
y=runif(N,-1.3,1.3)
s=diff(range(x))*diff(range(y))
r=sqrt(x^2+y^2)
th=atan2(y,x) # Arg(x+1i*y)
s*mean(r<1+cos(th)) ; 3/2*pi N=9
str='floor(x)+'
for (i in 2:(N-1)) {
str=c(str,paste0('floor(',i,'*x)+',collapse=''))
}
str=c(str,paste0('floor(',N,'*x)'))
str=paste0(str,collapse='')
str
f <- function(n){
m=sum(1:N)-1
x=n/m
eval(str2lang(str)) - m*x
} ジュースディスペンサー
例 https://event21.co.jp/pic/mat_154.png
に１００％天然果汁が１０L入っていて常に撹拌されている。
すなわち、濃度はいつも均一とする設定。
コックにトラブルがあって１分間に１０ｍLずつ漏れている。
それを補うために１分間に１０ｍLの天然水を補っているとする。
５０％天然果汁のジュースになるのは何分後か？
(1-0.001*t)^n=0.5
lim[t→0] t*log(0.5)/log(1-0.001t) 補充が５mLで１分毎に間欠的行われるとすると
v(0)=10000
v(1)=10000-10+5
v(t)=10000-5*t
c(0)=1
c(1)=9990/9995=c(0)*(v(0)-10)/v(1)
c(2)=c(1)*(v(1)-10)/v(2)
c(t+1)=c(t)*(v(t)-10)/v(t+1)
=c(t)*(10000-5*t-10)/(10000-5(t+1)) V(0)=10000
V(1)=10000-10+5
V(t)=10000-5*t
C(0)=1
C(1)=9990/9995=C(0)*(V(0)-10)/V(1)
C(2)=C(1)*(V(1)-10)/V(2)
C(t+1)=C(t)*(V(t)-10)/V(t+1)
C=numeric()
C[1]=9990/9995
for(t in 1:1000){
C[t+1]=C[t]*(10000-5*t-10)/(10000-5*(t+1))
}
C V(0)=10000
V(1)=10000-10+5
V(t)=10000-5*t
C(0)=1
C(1)=9990/9995=C(0)*(V(0)-10)/V(1)
C(2)=C(1)*(V(1)-10)/V(2)
C(t+1)=C(t)*(V(t)-10)/V(t+1)
C=numeric()
C[1]=9990/9995
for(t in 1:1000){
C[t+1]=C[t]*(10000-5*t-10)/(10000-5*(t+1))
}
C V(0)=10000
V(1)=10000-10+5
V(t)=10000-5*t
C(0)=1
C(1)=9990/9995=C(0)*(V(0)-10)/V(1)
C(2)=C(1)*(V(1)-10)/V(2)
C(t+1)=C(t)*(V(t)-10)/V(t+1)
C=numeric()
C[1]=9990/9995
for(t in 1:1000){
C[t+1]=C[t]*(10000-5*t-10)/(10000-5*(t+1))
}
C これみてこんな問題を思いついた。
カージオイドr=1+cosθ
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/35/Cardioid.PNG/200px-Cardioid.PNG
で囲まれた面をｙ軸の周りに回転させてできる立体の体積をVとする。直線x=aを軸に回転させてできる立体の体積がV/2であるようなaの値はいくらか？
D(expression((1+cos(θ))*sin(θ)),'θ')
f60_90 <- function(th) pi*((1+cos(th))*cos(th))^2*(-sin(th)^2+cos(th)^2+cos(th))
(vb=integrate(f60_90,0,pi/3)$value)
(vg=integrate(f60_90,pi/2,pi/3)$value)
(vb - vg)*2
> (vb - vg)*2
[1] 24.90338 １分毎に間欠的に5mLの水を補充するモデルで考えた。
V(t):t分後のジュースの総量
C(t):をt分後の濃度
V(0)=10000
V(1)=10000-10+5
V(t)=10000-5*t
C(0)=1
C(1)=9990/9995=C(0)*(V(0)-10)/V(1)
C(2)=C(1)*(V(1)-10)/V(2)
C(t+1)=C(t)*(V(t)-10)/V(t+1) １分毎に間欠的に5mLの水を補充するモデルで考えた。
V(t):t分後のジュースの総量
C(t):をt分後の濃度
V(0)=10000
V(1)=10000-10+5
V(t)=10000-5*t
C(0)=1
C(1)=9990/9995=C(0)*(V(0)-10)/V(1)
C(2)=C(1)*(V(1)-10)/V(2)
C(t+1)=C(t)*(V(t)-10)/V(t+1) = C(t)*(10000-5*t-10)/(10000-5*(t+1)) ジュースディスペンサー
例 https://event21.co.jp/pic/mat_154.png
に１００％天然果汁が１０L入っていて常に撹拌されている。
すなわち、濃度はいつも均一。
コックにトラブルがあって１分間に１０ｍLずつジュースが漏れている。
それを補うために１分毎に間欠的に５ｍLの天然水を補っているとする。
５０％天然果汁のジュースになるのは何分後か？そのときのジュースの総量は？ ジュースディスペンサー
例 https://event21.co.jp/pic/mat_154.png
に１００％天然果汁が１０L入っていて常に撹拌されている。
すなわち、濃度はいつも均一。
コックにトラブルがあって１分間に１０ｍLずつジュースが漏れている。
それを補うために１分毎に間欠的に５ｍLの天然水を補っているとする。
５０％天然果汁のジュースになるのは何分後か？そのときのジュースの総量は？ #Recall二題
f <- function(...){
x=c(...)
if(length(x) == 0) return(1)
abs(x[1]) * Recall(x[-1])
}
f(1:100)
f <- function(...){
v=c(...)
n=length(v)
sub<-function(n){
if(n==0) return(1)
else abs(v[n])*Recall(n-1)
}
sub(n)
}
f(1:100) 世界の平均年収(円)
1995年→2005年→2015年
アメリカ:460→546→658
ドイツ:251→522→587
ポーランド:53→137→312
フランス:226→533→568
韓国:77→219→385
日本:445→440→415
世界中で日本だけ25年前から下がり続け、欧州諸国にはとっくに追い抜かされ差を広げられ続け、
韓国にすら追いつかれている(所得中央値は韓国以下)
この25年間以上、世界中で貧しくなったのは、【日本だけ】
小泉・竹中が築き上げた非正規雇用天国の日本は、貧困層激増し、これからも未婚率&少子化は大促進する 「高収入」が「1000万円以上」とされてたのはバブルの頃既に。
それから40年たっても未だに高収入が1000万円以上。
一方、諸外国では順調に給料をのばしたので、日本人の給料が
どんどん安い側に落ちてきている。
典型的なのが自動車で、昔は600万円程度だったクルマが今は
千何百万円とかになってるが日本人の給料はほとんど変わらないので
もの凄い高嶺の花になってしまった。昔は200万円程度だった日本車が
今は３百数十万くらいで「高くて買えない」になってる。 熊に襲われて死ぬのは年間1人か2人だから、熊の対策なんていらないな。
暴力団の抗争に巻き込まれて死ぬ人も数人出ればいいとこだし、特に問題ない。
地下鉄サリン事件での死者は14人くらいだから。
安心して経済活動を行ってくれればいい ミンス時代と違って幸せで穏やかで平和な日々が続いて心からウレシイ
じっさい、安倍政権になってから
めだって大きな災害は減り続けて最近は、疫病の流行もほぼゼロだよね
なんども来てた台風はなかなか来ないし水害も地震もミンス時代と違ってそんなに起きてない
あの東日本大震災は、自民党を裏切った国民に対して天が下した罰だったんだよ
ベタだけど「安倍総理のもとコロナに立ち向かう嬉しさよ、日本に生まれて良かった！」 ｓｑｒｔ（１＋ｓｑｒｔ（２＋ｓｑｒｔ（３＋ｓｑｒｔ（４＋．．．
↑これ収束しそうなんですがどういう値か求める方法教えてくれませんか？
といおう投稿があったので数式を書くプログラムを書いてみた。
ｓｑｒｔｓｅｑ ＜－ ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ｎ）｛ ＃ ３ －＞ ＂ｓｑｒｔ（１＋ｓｑｒｔ（２＋ｓｑｒｔ（３）））＂
＇％＆％＇ ＜－ ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ｘ，ｙ） ｐａｓｔｅ０（ｘ，ｙ）
ｓ ＝ ｖｅｃｔｏｒ（＇ｌｉｓｔ＇）
ｓ［［１］］ ＝ ＂ｓｑｒｔ（１）＂
ｉｆ（ｎ＝＝１） ｒｅｔｕｒｎ（ｓ［［１］］）
ｆｏｒ（ｉ ｉｎ ２：ｎ）｛
ｎｃ ＝ ｎｃｈａｒ（ｓ［［ｉ－１］］）
ｅｎｄ＿ｓ＝ｐａｓｔｅ０（ｒｅｐ（＇）＇，ｉ），ｃｏｌｌａｐｓｅ＝＇＇）
ｓ［［ｉ］］＝ｓｕｂｓｔｒ（ｓ［［ｉ－１］］，１，ｎｃ－ｉ＋１） ％＆％ ＂＋ｓｑｒｔ（＂ ％＆％ ｉ ％＆％ ｅｎｄ＿ｓ
｝
ｒｅｔｕｒｎ（ｓ［［ｎ］］）
｝
ｓｑｒｔｓｅｑ（５０）
＞ ｓｑｒｔｓｅｑ（５０）
［１］ ＂ｓｑｒｔ（１＋ｓｑｒｔ（２＋ｓｑｒｔ（３＋ｓｑｒｔ（４＋ｓｑｒｔ（５＋ｓｑｒｔ（６＋ｓｑｒｔ（７＋ｓｑｒｔ（８＋ｓｑｒｔ（９＋ｓｑｒｔ（１０＋ｓｑｒｔ（１１＋ｓｑｒｔ（１２＋ｓｑｒｔ（１３＋ｓｑｒｔ（１４＋ｓｑｒｔ（１５＋ｓｑｒｔ（１６＋ｓｑｒｔ（１７＋ｓｑｒｔ（１８＋ｓｑｒｔ（１９＋ｓｑｒｔ（２０＋ｓｑｒｔ（２１＋ｓｑｒｔ（２２＋ｓｑｒｔ（２３＋ｓｑｒｔ（２４＋ｓｑｒｔ（２５＋ｓｑｒｔ（２６＋ｓｑｒｔ（２７＋ｓｑｒｔ（２８＋ｓｑｒｔ（２９＋ｓｑｒｔ（３０＋ｓｑｒｔ（３１＋ｓｑｒｔ（３２＋ｓｑｒｔ（３３＋ｓｑｒｔ（３４＋ｓｑｒｔ（３５＋ｓｑｒｔ（３６＋ｓｑｒｔ（３７＋ｓｑｒｔ（３８＋ｓｑｒｔ（３９＋ｓｑｒｔ（４０＋ｓｑｒｔ（４１＋ｓｑｒｔ（４２＋ｓｑｒｔ（４３＋ｓｑｒｔ（４４＋ｓｑｒｔ（４５＋ｓｑｒｔ（４６＋ｓｑｒｔ（４７＋ｓｑｒｔ（４８＋ｓｑｒｔ（４９＋ｓｑｒｔ（５０））））））））））））））））））））））））））））））））））））））））））））））））））＂
＞ "
SEIR MODEL
dS(t)/dt = mu*(N-S) - b*S(t)*I(t)/N - nu*S(t)
dE(t)/dt = b*S(t)I(t)/N - (mu+sig)*E(t)
dI(t)/dt = sig*E(t) - (mu+g)*I(t)
dR(t)/dt = g*I(t) - mu*R + nu*S(t)
mu:自然死亡率 b:感染率(S->I)
nu:ワクチン有効率(S->R) sig:発症率(E->I),g:回復率(I->R)
"
SEIRモデルのパラメータ
SEIR2 <- function(
# Parameters
contact_rate = 10, # number of contacts per day
transmission_probability = 0.01, # transmission probability
beta = contact_rate * transmission_probability, # tranmission rate
infectious_period = 20, # infectious period
gamma = 1 / infectious_period, # Prob[infected -> recovered]
latent_period = 5, # latent perior
sigma = 1/latent_period, # The rate at which an exposed person becomes infective
mu = 0, # The natural mortality rate
nu = 0 , # vaccination moves people from susceptible to resistant directly, without becoming exposed or infected.
Ro = beta/gamma, # Ro - Reproductive number.
# Initial values for sub-populations.
s = 99, # susceptible hosts
e = 0, # exposed hosts
i = 1, # infectious hosts
r = 0, # recovered hosts
# Compute total population.
N = s + i + r + e,
# Output timepoints.
timepoints = seq (0, 365, by=0.5),
) 今月号の数学セミナー
＊感染症数理モデル元年に機構と外挿の狭間に立つ……西浦 博 8
＊感染症数理モデル入門／SIRコンパートメントモデルと
基本再生産数……小林鉄郎・西浦 博 14
＊集団免疫論を超えて……稲葉 寿 19
＊国内の流行初期のデータによる予測とその評価……國谷紀良 26
＊大規模流行の発生確率にまつわる数理……安齋麻美・西浦 博 30
＊新型コロナウイルスの生体内感染動態の定量化とその応用／
数理科学で挑む新型コロナウイルス感染症治療の確立
……岩波翔也・キム・クァンス・藤田泰久・江島啓介・岩見真吾 33
＊感染症流行の収束にまつわる数理……ナタリー・リントン・西浦 博 40 そりゃ安倍売国奴が7年も居座るような国ですから
日本国民の多くは安倍の異常性に気付くの遅過ぎ
野党ガーパヨクガーで思考停止してきた罰だわ デマサポ「円高放置ガー」
現実は民主党政権は９２年以降、倒産件数最小です。
2012年（平成24年）の全国企業倒産1万2,124件
https://www.tsr-net.co.jp/news/status/yearly/2012_2nd.html
>件数が過去20年間で最少の1万2,124件 円滑化法などの金融支援で抑制続く 経済馬鹿用語
1.財政ファイナンス（そんな言葉ねぇよｗ）
2.ハイパーインフレ（年間で7京円以上の物やサービスが買われないとならないよｗ）
3.インフレ制御不能（30年以上制御したくも無いのに制御出来ている国がある）
4.預金封鎖（憲法違反ですｗ）
5.国の借金（単なる貨幣供給量。返している国など無い。日本は少なすぎて不況） Na <- 6.0022*10^23 # アボガドロ数
TCs134 <- 2.0652*365.2425*24*60*60 # 半減期（秒）
# λ:崩壊定数, 放射能A=-dN/dt=λN, N=A/λ=A*T/log2, λ=log2/T
(Cs134g_Bq <- TCs134/(log(2)*Na)*134) # Cs134:1ベクレルのグラム数
(Cs134Bq_pg <- (1/Cs134g_Bq)/(1*10^12)) # Cs134:1pgのベクレル
TCs137 <- 30.16171*365.2425*24*60*60
(Cs137g_Bq <- TCs137/(log(2)*Na)*137) # Cs137:1ベクレルのグラム数
(Cs137Bq_pg <- (1/Cs137g_Bq)/(1*10^12)) # Cs137:1pgのベクレル
# 半減期を秒で計算
# λ=log2/T
λCs134 <- log(2)/TCs134
λCs137 <- log(2)/TCs137
N0 <- 1
Cesium134 <- function(s){
N0*exp(-λCs134*s)
}
Cesium137 <- function(s){
N0*exp(-λCs137*s)
} #原子数=放射能/崩壊定数=放射能/(log2/半減期)=放射能*半減期*log2
#放射能が同じなら原子数∝半減期
cesium_now <- function(Date=NULL,RCs134=1,RCs137=1){
t=ifelse(is.null(Date),as.numeric((Sys.Date()-as.Date("2011/3/11"))/365.2425)
,as.numeric(as.Date(Date)-as.Date("2011/3/11"))/365.2425)
TCs134 <- 2.0652 # half-life(year)
TCs137 <- 30.16171
# mol ratio
cs <- RCs134*TCs134*(1/2)^(t/TCs134) + RCs134*TCs137*(1/2)^(t/TCs137)
cs0 <- RCs134*TCs134 + RCs134*TCs137
ratio=cs/cs0
# radioavtivity ratio
# decay constant = log(2)/half-life
# ratioactivity ∝ decay constant * mol
CS <- (1/2)^(t/TCs134) + (1/2)^(t/TCs137)
CS0 <- TCs134 + TCs137
Ratio=CS/CS0
list(mol_ratio=ratio,radioactivity_ratio=Ratio)
}
cesium_now()
# 放射能比=1:1
TCs134 <- 2.0652 # 半減期(年）
TCs137 <- 30.16171
CS <- function(t) (1/2)^(t/TCs134) + (1/2)^(t/TCs137)
curve(CS(x),0,30)
uniroot(function(t,u0=1/2) CS(t)/CS(0)- u0, c(0,30))$root GoTo初日（７月２２日）
東京・銀座のステーキ店「銀座ひらやま」
自民党の二階俊博幹事長らと会食。
①首相動静（７月２３日）
午前中は来客なく、私邸で過ごす。
午後も来客なく、私邸で過ごす。
②首相動静（７月２４日）
午前中は来客なく、私邸で過ごす。
午後６時から同１分、報道インタビュー
「国民は予防を徹底しろ」
③首相動静（７月２５日）
午前中は来客なく、私邸で過ごす。
午後も来客なく、私邸で過ごす。
④首相動静（７月２６日）
午前中は来客なく、私邸で過ごす。
午後も来客なく、私邸で過ごす。
7/30 医師会オコ会見「コロナに夏休みは無い」
http://imgur.com/rQ4xJBF.jpg 米国債を売ろうした中川財務大臣はアメリカに抹殺された。
例の泥酔会見の直前、中川さんのワイングラスに薬を入れた実行犯も
正真正銘のCIAスパイ正力松太郎が作った読売新聞・日本テレビの記者「越前谷知子」「原聡子」と特定されてる。
https://stat.ameba.jp/user_images/20190724/20/sunsunsunsunsunsunsun/49/9b/j/o0600040014511587346.jpg?caw=800
ちなみに歴代首相で唯一、アメリカからの命令書（年次改革要望書）の受け取りを拒否した鳩山由紀夫元首相も
この直後からホワイトハウスからルーピー呼ばわりされ、電通CIA傘下のマスゴミもそれに追随、何の落ち度もないまま辞任に追い込まれた。 都合が悪い時は
定義を変える
解釈を変える
受け手側が勝手に勘違いした事にする
知らなかった事にする
想定外だった事にする
報告書を受け取らない
改竄する
隠蔽する
破棄した事にする
まわりが勝手に忖度した事にする
担当者が間違えた事にする
美しい国 感染者で「コロナはただの風邪」と言ってる奴がいない以上、感染してもない奴がただの風邪と泣き喚いたって何の説得力もない
だから自分が感染者になって証明するしかねーんだよ。
ただの風邪なら、かかったらところでリスクは低いんだからさぁ 鳩山のアメリカと中国でバランス取る外交は
日本の国益や防衛という意味でも別に悪くは無いと思うんだ
もう中国潰すなんて無理だし付き合うしか無いからな >>466
尖閣を盗もうとしてる侵略国家とまともに付き合うのは無理。 Package ‘XXX’ was installed before R 4.0.0: please re-install it
.libPaths()
update.packages(ask=FALSE, checkBuilt=TRUE) >>468
満州を奪おうとした日本もそう思わrているだろうよ。 まあ、元寇の損害賠償を！とか言い出せば面白いとは思うけど。 経済回せって
コロナ感染者が余計に増えて経済どん底。
残念ながら感染対策が最も有効な経済政策だとわからないアホの国が日本。
それを理解した中国は大量検査で制圧しているみたいだな。 >>473
人のブログなんて糞にもならないソースで偉そうに笑 >>475
政府なんぞ専門家という匿名ソースだぞ。 # 問題「4/5より大きく5/6より小さい分数で、分母がいちばん小さい分数はなに？」
fn <- function(lo=4/5,up=5/6){
i=1
flg=FALSE
while(flg==FALSE){
for(j in 1:i){
flg = lo<j/i & j/i<up
if(flg==TRUE){
ans=paste0(j,'/',i)
break
}
}
i=i+1
}
cat(ans)
invisible(c(j,i))
}
fn()
fn(3/4,13/17)
fn(1/2,16/31) πの近似分数として
22/7= 3.142857
355/113= 3.141593
が知られている。
355/113より大きく22/7より小さい分数で、分母がいちばん小さい分数は何か？ 仮分数でも計算できるように修正
fn <- function(lo=355/113,up=22/7){
i=1
flg=FALSE
while(flg==FALSE){
for(j in 1:ceiling(i*up)){
flg = lo<j/i & j/i<up
if(flg==TRUE){
ans=paste0(j,'/',i)
break
}
}
i=i+1
}
cat(ans)
invisible(c(j,i))
} fn <- function(lo=355/113,up=22/7){
i=1
flg=FALSE
while(flg==FALSE){
for(j in 1:ceiling(i*up)){
flg = lo<j/i & j/i<up
if(flg==TRUE){
ans=paste0(j,'/',i)
break
}
}
i=i+1
}
cat(ans,'\n')
invisible(c(j,i))
}
fn(1/2,2/3)
fn(2/3,3/4)
fn(3/4,4/5)
fn(4/5,5/6)
fn(5/6,6/7)
fn(6/7,7/8)
fn(7/8,8/9)
fn(8/9,9/10)
# πの近似分数
fn(355/113,22/7) 現実は民主党政権は９２年以降、倒産件数最小です。
2012年（平成24年）の全国企業倒産1万2,124件
https://www.tsr-net.co.jp/news/status/yearly/2012_2nd.html
>件数が過去20年間で最少の1万2,124件 円滑化法などの金融支援で抑制続く 経済回せって
コロナ感染者が余計に増えて経済どん底。
残念ながら感染対策が最も有効な経済政策だとわからないアホの安倍がリーダーの国が日本。
感染対策こそが経済政策と理解した中国は大量検査で制圧しているみたいだな。 # サイコロ6個振って目の合計が26を超える確率
library(gtools)
pm0=permutations(6,6,rep=T)
f<-function(x) sum(x) > 26
s=sum(apply(pm0,1,f))
S=nrow(pm0)
cat(s,'/',S,'\n')
s/S
#
dec2n <- function(num, N, digit = 6){
r=num%%N
q=num%/%N
while(q > 0 | digit > 1){
r=append(q%%N,r)
q=q%/%N
digit=digit-1
}
return(r)
}
pm=sapply(0:(6^6-1),function(x) dec2n(x,6))
f<-function(x) sum(x) > 26-6
s=sum(apply(pm,2,f))
S=ncol(pm)
cat(s,'/',S,'\n')
s/S library(gtools)
library(fitdistrplus)
pm0=permutations(6,6,rep=T)
f<-function(x) sum(x) > 26
s=sum(apply(pm0,1,f))
S=nrow(pm0)
cat(s,'/',S,'\n')
s/S
d=apply(pm0,1,sum)
hist(d)
mean(d) ; var(d) ; sd(d)
fit=fitdistrplus::fitdist(d,'norm')
plot(fit)
table(d)
plot(table(d))
plot(table(d)/S,ann=F)
#
x=1:6
n=length(x)
(m=mean(x))
(SS=sum((x-m)^2))
(var=var(1:6)) ; SS/(n-1) ; SS/n
(sd=sd(x))
N=100
(M=m*N)
(Var=var*N)
(Sd=sqrt(Var))
curve(dnorm(x,M,Sd),N,6*N)
pnorm(3*N,M,Sd,lower=T) >>486
サイコロ10回振って目の合計を当てる賭けをするときいくつにかけるのが最も有利か？
サイコロ100回振って目の合計が300未満の確率はおよそいくらか？正規分布表を使ってよい。 rm(list=ls())
source('toolmini.R')
library(gtools)
library(fitdistrplus)
N=6
(pm0=permutations(6,N,rep=T))
f<-function(x) sum(x) > 26
s=sum(apply(pm0,1,f))
S=nrow(pm0)
cat(s,'/',S,'\n')
s/S
d=apply(pm0,1,sum)
hist(d)
mean(d) ; var(d)
N*mean(1:6) ; N*sum((1:6-mean(1:6))^2)/N
fit=fitdistrplus::fitdist(d,'norm')
plot(fit)
table(d)
plot(table(d))
plot(table(d)/S,ann=F) #
x=1:6
n=length(x)
(m=mean(x))
(SS=sum((x-m)^2))
(var=var(1:6)) ; SS/(n-1) ; SS/n
(sd=sd(x))
N=100
(M=m*N)
(Var=var*N)
(Sd=sqrt(Var))
curve(dnorm(x,M,Sd),N,6*N)
pnorm(3*N,M,Sd,lower=T) コロナはただ風邪という人は唾をかけられても平気なのか？
「これでお前も感染した」英で唾かけられたタクシー運転手死亡
https://mainichi.jp/articles/20200523/k00/00m/030/075000c
駅係員、唾掛けられた後死亡 「感染」主張の男から―英
https://www.jiji.com/jc/article?k=2020051300657&;g=int
経済回せって
コロナ感染者が余計に増えて経済どん底。
残念ながら感染対策が最も有効な経済政策だとわからないアホの安倍がリーダーの国が日本。
感染対策こそが経済政策と理解した中国は大量検査で制圧して経済復活しているようだな。 サヨクの最終目標・・・移住・移民が自由にできる世界
安倍晋三・・・移民を受け入れる政策実施
サヨクの悲願を実現したということはサヨクのヒーローだから
ようは, 安倍＝パヨク＝ネトウヨ
ネットはパヨク内のネトウヨ派とパヨク派の内ゲバ. 仮病演技と憔悴アピールを用いるという情けない首相、
子供がズル休みしたい時、前もって体調悪いアピールをやり出しますよね。それと同じ気がしますよね 西村大臣、黒塗り速記録の理由説明 「公表望まない人がいる」
https://www.youtube.com/watch?v=AWG-wjvjIqo
国の対コロナ政策をほぼ決めるような場で個人攻撃されるような話する方がおかしい。 コピペだがなるほどと思った
>>
俺も発熱したけど、ダマで(ﾏﾏ)出勤してたよ
「風俗いったでしょ」って決めつけられて社会的に終わるからな
アレルギーで鼻水出てるってことにして、ふらふらでも押し通したよ
正直、それで通ってしまう世の中
休んだ不利益だけおっかぶせて、組織は責任を取らないという風潮
<< 不安な人は手軽に検査を受けられるようにして
陰性なら安心して旅行や帰省もできる、
陽性ならば不安なく仕事を休んで療養できる社会を作った国が勝者だろうね。
ケンサーズとか言っているような日本が負け組になるのは必至だな。 rm(list=ls())
# サイコロ10回振って目の合計を当てる賭けをするときいくつにかけるのが最も有利か？
# その確率は？>>209
N=10
#
dicesum <- function(num, N=6){
r=num%%N
q=num%/%N
while(q > 0){
r=append(q%%N,r)
q=q%/%N
}
return(sum(r))
}
d35=0
i=0
while(i<6^N){
if(dicesum(i)==3.5*N) d35=d35+1
i=i+1
}
d35
6^N
d35/6^N rm(list=ls())
# サイコロ10回振って目の合計を当てる賭けをするときいくつにかけるのが最も有利か？
# その確率は？
N=10
#
pipsum <- function(num, N=6){
r=num%%N
q=num%/%N
while(q > 0){
r=append(q%%N,r)
q=q%/%N
}
return(sum(r)+N)
}
dmax=0
i=0
while(i<6^N){
if(pipsum(i)==3.5*N) dmax=dmax+1
i=i+1
}
dmax
6^N
dmax/6^N
# sim
sim <- function(n=35) sum(sample(6,10,rep=T))==n
mean(replicate(1e5,sim())) >>497
１０回程度では正規分布での近似はあてはまりがよくないな。
m=mean(1:6)
v=var(1:6)
M=10*m
V=10*v
SD=sqrt(V)
pnorm(35.5,M,SD)-pnorm(34.5,M,SD) >>497
N10=10
#
pipsum <- function(num, N=6){
r=num%%N
q=num%/%N
while(q > 0){
r=append(q%%N,r)
q=q%/%N
}
return(sum(r)+N10)
}
dmax=0
i=0
while(i<6^N10){
if(pipsum(i)==3.5*N10) dmax=dmax+1
i=i+1
}
dmax # 4395456
6^N10 # 60466176
options(digits = 10)
dmax/6^N10 # 0.072692805974698974 N10=10
#
pipsum <- function(num, N=6){
r=num%%N
q=num%/%N
while(q > 0){
r=append(q%%N,r)
q=q%/%N
}
return(sum(r)+N10)
}
pip=numeric(6*N10)
pip[1:9]=0
i=0
while(i<6^N10){
idx=pipsum(i)
pip[idx]=pip[idx]+1
i=i+1
}
plot(pip) # サイコロをn10個振ったときの目の合計の分布
n10=10
pipsum <- function(num, N=6){
r=num%%N
q=num%/%N
while(q > 0){
r=append(q%%N,r)
q=q%/%N
}
return(sum(r)+n10)
}
pip=numeric(6*n10)
i=0
while(i<6^n10){
idx=pipsum(i)
pip[idx]=pip[idx]+1
i=i+1
}
plot(pip) data.frame(sum=10:60,pips=pips[10:60])
sum pips
1 10 1
2 11 10
3 12 55
4 13 220
5 14 715
6 15 2002
7 16 4995
8 17 11340
9 18 23760
10 19 46420
11 20 85228
12 21 147940
13 22 243925
14 23 383470
15 24 576565
16 25 831204
17 26 1151370
18 27 1535040
19 28 1972630
20 29 2446300
21 30 2930455
22 31 3393610
23 32 3801535
24 33 4121260
25 34 4325310
26 35 4395456 27 36 4325310
28 37 4121260
29 38 3801535
30 39 3393610
31 40 2930455
32 41 2446300
33 42 1972630
34 43 1535040
35 44 1151370
36 45 831204
37 46 576565
38 47 383470
39 48 243925
40 49 147940
41 50 85228
42 51 46420
43 52 23760
44 53 11340
45 54 4995
46 55 2002
47 56 715
48 57 220
49 58 55
50 59 10
51 60 1 Vectorにfreewareをアップロードしていると秀丸エディターを無料で使える特典がもらえたが当時はVzやWzを使っていたから、
アイコンのダサさがいやで使ってなかった。
Resource Hacker
http://www.angusj.com/resourcehacker/
を使ってアイコンデータを書き換えても使えた。
起動時にCRCやハッシュ値は照合していないようだ。
半角→全角の変換もできてまあ、便利だな。 薄型のノートってHDD交換とか手順が面倒だな。
https://www.youtube.com/watch?v=wnr1g731ziY
持ち出すことはまずなくて省スペース目的でのノートなら、厚手でバッテリー交換もねじ回しなしでやれる機種が楽だな。
買ってから気づいた。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
