ひとなつのアヴァンギャルド～花火大会編～
こんにちは。花火は人混みに揉まれて見るより、静かに聴くほうが好きなおぐりんです。
皆さんご存知のとおり私は理系なので花火が打ち上がるとストロンチウムとか言いたくなります。
理系男子が1億年に1回の花火大会デートで
「綺麗な花火だね。だけど君のほうが綺麗だよ。」
「手、繋いでも良い？」
という模範解答の代わりに
「あの緑は銅を使ってるね。うん、10円玉のやつ。」
「花火の色は炎色反応を利用してコントロールしてるんだよ」
など、知識自慢の雰囲気ぶち壊し発言をして、1億年後に期待、という感じになってしまう。この話は、今では有名な理系ジョークですね。
そう！Twitterでも2chでも、そこらじゅうでこのネタは使い古されてきました。
新規性がない！
いまどき、女性もこのジョークを知っていますから、逆にいい雰囲気作りに使われちゃったりします。
彼女「花火きれいだね～」
理男「うん。でもきみｎ」
彼女「ねぇねぇ。理系なんだからナトリウムとかカリウムとかのなんとか反応の話したくなっちゃうんでしょ～。やってみてよー。」
理男「えーｗ もう、いじわるだなー (ﾃﾞﾍﾍ」
ﾋｭｰｰｰｰ 🎇ﾄﾞｶｰｰﾝ🎆
はい、今理系男子を含むリア充カップルが打ち上がって爆発しました。あーきれいー。
「いじわるだなー(ﾃﾞﾍﾍ」じゃねんじゃ！
さっさと帰って素数でも数えてろ！
あまりにジョークが有名になってしまったせいで、理系男子諸君はもう炎色反応でネタツイートはできないのです。どうせ5ふぁぼも稼げないでしょう。
というわけで今回は、我々理系男子のために、花火大会で情緒を乱す代わりに100ふぁぼ稼げるネタ返答を考えていきたいと思います。
とりあえず、今回引退を余儀なくされた炎色反応選手から紹介です
①
元素の分類には、元素周期表における縦向きの列、つまり族によって分類する方法があります。このとき1族,2族のアルカリ金属、アルカリ土類金属のイオンを火に晒すと上の画像のように色がつきます。イオンでなければならないので、花火の中ではこれらの金属を含んだ塩(えん)の状態で入れられています。
それでは、これを火に晒すと、なぜ色を呈するのでしょうか？(なにか色がつくことを「色が呈する」「呈色する」というと理系っぽくてキモいです)
②
アルカリ(土類)金属のイオンは、原子核の周りにいくつか電子が飛び回っています。太陽の周りを回る惑星のように、ある軌道に乗ってくるくる回っているのです。すこし難しい話になるのですが、この軌道の半径はある飛び飛びの値しか取れません。(これを「量子化されてる」といいます。このフレーズも理系っぽくてキモいです。)
物理をかじったことがある人なら聞き覚えが有るかもしれませんが、電子にも位置エネルギーというものがあります。軌道の半径が大きい電子ほど高いエネルギーを持ちます。
つまり、イオンが高温に熱せられると、熱エネルギーを得ることで、イオン全体は高エネルギーの状態になります。それに伴って、電子も位置エネルギーが高い状態、すなわち半径が長い状態になろうとします。ここで半径が飛び飛びの値しか取れないことがきいてきます。半径が飛び飛びの値しか取れないせいで、電子はまるで飛びうつるように他の軌道に移動するのです。
さて、飛び出た勢いで、半径が眺めの軌道に飛び移れた電子ですが、本当はもうちょっと小さい半径の方がいいです。飛び移った先では不安定なので、また元の軌道に戻ろうとします。すると、下がった分の位置エネルギーが解放されて、電磁波が放たれます。
電磁波には赤外線や紫外線など、眼に見えないものも有りますが、波長がある範囲に収まっていれば、人間の目に見える色になります。波長は解放された位置エネルギーの大きさによるのですが、アルカリ(土類)金属イオンはたまたま人間の目に見える波長の電磁波を出すのです。（つまり「可視光」です。この言い回しもキモいです）
こうして、花火は綺麗な色に輝くわけです。🎇🎆
はい。というわけで新ネタNo.1は「炎色反応の原理を詳しく話す」です。たぶん、上の数段落をしっかり読んだ人はいないでしょう。それでいいのです。理系は誰にも必要とされていない話題を長々とノンストップで語るのです。
上では少しわかりやすい言葉で説明しましたが、一緒に紹介しているキモい言葉遣いを使えば、ネタ度合いは上がってGoodです。
それではエントリーNo.2「ジャイロ効果」の紹介です。
③
はい。自転車とかコマとかで、時々話題に上がるジャイロ効果です。簡単に説明すると、物体がある回転軸を中心に自転していると、外から力をかけても、その軸がずれないように押し戻す力がかかる効果のことです。
自転車が倒れにくいのも、自転車のタイヤにジャイロ効果が働いているからです。
このジャイロ効果、花火とは関係ないんじゃないかと思う方も入るかもしれません。
それでは以下の写真を御覧ください。
花火のﾋｭｰｰｰｰの所の光の軌道を見てください。とくに右側の花火だとわかりやすいです。なんだか波打っていますね。これ、実は花火の玉が垂直方向の回転軸を中心に自転しながら打ち上げられているために、そうみえるのです。
わざわざ回転をかけて打ち上げている理由ですが、まっすぐ打ち上げるため、というよりは上下を保ったまま打ち上げるためというのが主です。最近では、中に込める火薬の種類や配置を工夫することで、ハートや顔の形をした花火を作る事ができます。これらを打ち上げた時に、上下が保たれていないと、変な形にみえてしまいます。これを防ぐためにジャイロ効果を利用してるのです。
ジャイロ効果は直感に反してすごく強い力を生むので、実験などを眺めていても魔法みたいで面白いです。
④
Wheel momentum Walter Lewin.wmv
↑この動画は私のお気に入りの実験動画です。
さて、花火が螺旋状の残像を残すのは、自転のせいですが、もう一つの要因があります。エントリーNo.3「歳差運動」です。
⑤
歳差運動というのは、3次元空間上で回転している物体が有るとき、自転の軸がまた別の軸を中心に回転するという運動です。ようするにコマのような、回りながら軸も回ってるやつです。これのおかげで、花火の玉の導火線部分は、花火の玉の半径より長い回転半径を持ちます。よって、螺旋状の残像がよく見えるようになります。
しかしながら、この効果はすごく小さいです。無視してもいい揺れと言っても過言ではないでしょう。いらないにもかかわらずこういった無駄な説明をしちゃうのは、雰囲気を壊すのにもってこいですね。
さあこんどは距離に関するお話。
エントリーNo.4「音速と高速の差」
⑥音の速さ
あ～～綺麗～ (6秒後) ﾊﾞｱﾝ🎆
音が伝わるまでの時間を測ることで、距離を求めるのは雷とかでも有名ですね。
夏の音速はだいたい350m/秒です。もし6秒の差があったら、花火から2kmくらい離れていることになります。
とにもかくにも、音と光に時差があったら、あなたは花火から離れているところにいるのです。もしかしたら穴場スポットかもしれません。穴場で静かに二人で花火見てる時に音速の話をしたら、正直引きます。そんな話はしないようにしましょう。
さて、続いてはちょっと理系っぽい話からはなれましょう。
エントリーNo.5「玉屋と鍵屋」
⑦
たまや～、かぎや～。そもそもこの掛け声がすでにちょっと古い。
そもそも、最近の若いもんは、たまや～とか言うの？ちゃんと意味わかって叫んでんの？あれはね、平たく言えば、大手花火会社の屋号だそうですよ。歌舞伎で言うところの「なりたや～」みたいなやつ。
はい、じゃあいま「たまや～」って叫んでるそこのあなた。玉屋はとっくの昔に無くなってますよ！しかも、花火の管理ミスか何かで大火事を起こして街から追放。トリビアで言ってた。(こうやって、ちょびっとしたはなしでもしっかり文献を差し込んでくるのも理系っぽいです)あんた、叫ぶにしても正しい屋号叫ばないと。市川海老蔵に「なかむらや～」って叫んだら殺されるよ。しっかりしてーなー。
という感じで謎の説教を初めてしまう。理系男子はなんか妙に説教が好きなんですよね。間違いを指摘することで知識自慢をする。ほんまあかんわ。
つまらない話をするならまだしも、説教ですからね。場の雰囲気どころか二人の仲さえ冷えきってしまいますよ。
さて次は、すこ～し哲学的なおはなし。
エントリーNo.6 「クオリア」
あなたが見ているあの赤と、私が見ているあの赤は、違うものかもしれない。だけどみんなあれを赤だと教わってきたから、「あれは赤だ」と主張する。そういうお話。
「きれいだ」って言ってるんだから「きれいだねー」でいいのに、なぜかそこで懐疑的になってしまうやーつ。これだからガチ文系は...
ちょっとまった。クオリアは哲学的な議題なので、文系のものと思うかもしれない。でもね、その短絡的な発想がすでにあなたの貧困な教養を物語ってるの！。そもそも哲学と科学は機嫌が一緒なの。哲学を理系に入れちゃったのは、哲学の歴史を人間の弁償の歴史という側面でのみ強く捉えがちな文系の「お偉方」の発想なんだよね。そもそもそれがよくないよ。ていうか・・・
文系disです。なんで仲良くなるために花火大会に来てるのに、敵を作るようなはなししてるの？世の中、文系のほうが多いんだよ？あなただって、大学院に進まず就活すれば文系扱いだよ？もっと柔和になって。
次はもうちょっと馴染みのあるやつです。
エントリーNo.7 「重力加速度」
⑨
花火大会にて聞こえてきた会話 理系「花火見てて気になることがあってさー、花火って最高点で爆発しないと加速度があるから楕円形になっちゃうじゃん？ でも花火は円に見えるじゃん？ どうやって最高点で爆発するようになってるんだろ」文系「………。職人技だろ、黙って見てろ」 理系「」
— 星になるまで木材修理 (@ZZRchaliring) 2014年7月20日
とりあえず引用ツイートに登場している理系の方にはご冥福をお祈りします。
なるほど、たしかに花火が球の形に爆発するのはすごいですね。球は対称性が高い形状ですが、現実世界は地面向きの方向にだけ働く力（重力）がありますから、ものを球状に散らすのは至難の業です。
と思うやん？
はいこれ嘘ー これうそー ダウトー。It's a lie!
爆発の直後、火薬にかかっている外力を考えてみてください。これは重力だけです。どの火薬も仲良く垂直下向き(鉛直方向って言うとなおキモいです)に重力加速度を受けます。爆発の瞬間は力積が掛かっているので向きを変えて放射状に運動を始めますが、その後は別に重力以外の加速度を受けてるわけではありません。ですから、爆発せずに上がって落ちてくるだけの花火の玉の存在を仮定して、そこにくっついた座標系で見ると、花火は綺麗な球状に散ります。
しかしここで間違ってはいけないことが有ります。この理系さんは、知識を自慢したいがために、嘘を付いてしまったわけではありません。本当に間違ったのです。でもこの間違いこそが、科学の発展には不可欠なのです。後から見れば、彼は間違いを言っていたことになりますが、何気ない現象に疑問をいだき仮定を立てるというのは理系として素晴らしい姿勢です！
まぁ花火大会の場ではTPOを考えろといわざるを得ないんですがね。
さぁ最後はちょっとエロティックなワードです。接吻にかかわるお話です。やっぱり花火大会のクライマックスでは熱いチッスまで持ち込みたいですからね！
愛する恋人の、色白く凛々しい顔を、そっと見つめる。その艶美な頬を、さらっとナデリコして、背中に手を回し、そっと抱き寄せ、柔らかなチッスをお見舞いする。そこで綺麗な花火が一発開花。
うひょ～意外にもこの記事のテーマに反して、いい雰囲気を作ってくれるかもしれないですよ！
エントリーNo.8 「Kissing Number」
⑩Kissing Number -- from Wolfram MathWorld
「KissingNumber」日本語では接吻数。
これはN次元空間上で、互いに重なり合わないように単位球を並べるとき、一つの玉に最大で何個の球をふれさせることができるか、という数です。
1次元では2個、2次元では6個、3次元では12個であることがしられています。3次元の12個をふれさせる配置は、上の画像のとおりです。これは最密充填構造と同じ配置ですね。
花火の玉の中でも球状の火薬がこの配置で並んでいるのです。ここで球の密度ではなく接吻数を気にするのは、できるだけ少ない火薬で多くの火薬を吹き飛ばす必要があるからですね。できるだけコンパクトに花火を作ろうとする、花火師の省エネ精神が伺えます。
一般の次元の接吻数はいまだ未解決で、今わかってるのは1,2,3,4,8,24次元の場合だけです。ああなんと奥が深い世界なのでしょう。ロマンを感じますね！
情緒もクソもありゃしねえ。
ザ・純粋数学ですよ。ていうかなんで次元を一般化したのか。4次元以上の話なんて研究室の外でしちゃいけません。こんな話をしてるようじゃ、お前の接吻数は永久にゼロだ！
さてここまでで8つのエントリーが有りました。どれも雰囲気に対する破壊力が強いですね。いままでの記事で最も情報収集に時間がかかりましたが、いままで最も書いてて楽しかったです。
このブログを読んでる理系諸君がは非参考にしてください。もし今年、一億年に一回の花火デートがあったなら、このブログで予習したことを実践して、ネタツイートからの100ふぁぼのチャンスです。みんながんばってね！
熱中症奮闘記
こんにちは、お久しぶりです。日本中を回りまくってるshioです。暑い。
どこにいても暑い。僕ブログ書くたびに暑い暑い言ってますがまた言います。暑い。
てか暑すぎません？
①
今まで暑い暑い言ってましたが、比にならないくらい暑くないですか？僕は暑さにやられてダウンしています。
暑い。しんどい。頭がボーッとする。
これ、夏バテでは？
おっと失礼、これは典型的誤用ですね。正しくは、
これ、夏負けでは？
②
夏バテってのは秋になるものですね。(へぇ～
ところで夏負けだということで、どう対処したものか。
③
なるほど身体の冷え。夏って冷房含め意外と体冷えますもんね。冷え過ぎないようにしなきゃ。
…。
……。
暑い。
なんかもう純粋に陽射しが暑い。
僕は普段長袖ですが、最近は半袖も着るようになりました。
しかしそうすると今度は陽射しが刺さる。長袖が恋しい。
これ、日射病では？
④
と思って調べると、「日射病」「熱射病」は「熱中症」に統合されてるのですね。ウィンナーとフランクフルトとソーセージの違いみたいですね。
となると話が早い。水分と塩分を補給すれば良いのです。幸い朝ご飯は和食で、塩分も足りています。
伊右衛門も投入し、万全の体制です。
※画像はイメージです
…。
……。
うーん…。
気分悪い…。
水分もナトリウムも足りてるはずなのに…。
はっ、そうか！
糖分が足りないんだ！
⑤
小腸から水分が吸収される際、Na+イオンの濃度勾配に従って水分が移動します(ナメクジに塩をかけると縮むのの逆です)。つまり、体内にNa+を取り込む必要があります。
そして、Na+はブドウ糖と共に吸収されるのです。
なんだそれだけのことか！
明治エッセルスーパーカップ チョコクッキー 130円(税抜)を購入しました。
おいしい。
これで1日頑張れそう。
…。
……。
………。
うーん…。
暑くはないけど、気分が悪い。
頭痛い。吐きそう。
水分も塩分も糖分も摂ったし、お腹たぽたぽだから脱水とかではない…。
もう自律神経の不調としか…。
ん？
自律神経？
そうか、カリウムか！
⑥
生物の神経は電気信号が通るわけですが、その働きを支えているのがナトリウムポンプです。ナトリウムポンプは、Na+とK+をうまく輸送することで濃度差を生み出し、情報を伝えます。
つまり、ナトリウムだけでなくカリウムもないと、正常な神経活動は起こらないのです。
それならカリウムをとればよい！何を食べよう。
⑦
ふだんそう、パセリ、よもぎ…
どうやって食えと:*1:
まあ手軽なところだとジャガイモとかカボチャとかがランクイン。しかしパセリには遠く及ばない。
ということは、量を食べればよいのでは？
炭火焼ビフテキ定食 ～特製おろしソース～ まぐろごはん 1429+α(まぐろ変更分を忘れた)円(税込み)
四元豚とたっぷり野菜の蒸し鍋定食 単品 702円(税込)
てなわけでこれらを始めとする野菜を大量に食べました。肉も安定してカリウムを得られます。
そして、せっかく栄養を得たのに吸収しなければ意味がありません。消化吸収のためには副交感神経優位である必要があるので、早く寝てリラックスすることにします。
おやすみ～
ー翌朝ー
おはようございます。
あれだけ食べてよく寝たおかげか、身体が楽になった気がします。今日も頑張れそう。
…。
……。
………。
暑い………。
しんどい……。
身体がダルい…。
頭痛やめまいはマシになりましたが、純粋に体力不足という感じです。エネルギーがほしい…。
エネルギー？
なるほど、炭水化物をとればいいのか！
…と思ったあなた、少し早計です。
例えば、牛乳にはカルシウムが多く含まれていますが、カルシウムの吸収のためにはビタミンDが必要です。ビタミンDは紫外線を吸収することで皮膚で合成されるので、骨粗鬆症予防には日光浴が不可欠なのです。
⑧
つまり、炭水化物を摂取するにあたってもその吸収を助けるビタミンが必要なわけで、それは即ちビタミンB1であります。
ビタミンB1を摂るには何を食べればよいでしょうか？
⑨
まあ豚肉のオンパレードですね。思った通りです。
というわけでこうなりました。
カツ丼蕎麦セット 1800円
ビタミンB1が豊富な豚肉と共に米から炭水化物を得られるカツ丼。蕎麦にもビタミンB1が豊富な他、カリウムもかなり多く含まれています。温かい蕎麦にしたのは、身体の芯を冷やさない為と、出汁から塩分(Na+)と水分を摂取する為。これほどまでに熱中症対策に特化した昼食があろうか！！！
これでどないや！！！！！
※画像はイメージです
全快
(´☋`( ◠‿◠ )`☋´)
まとめ
自分の身体と相談して何の栄養が必要かを見極められるようになるとつよいひとになれる気がします。
P. S.
⑩
松岡修造はまだリオです。
帰国したらと思うと…。。。
*1:;´☋`;
おとこのこころのしたごころ(前編)
こんにちは。ポップカルチャーミーハー女子よりサブカルクソ女の方が好きなおぐりんです。
今日も今日とて、貴重な日曜日を費やしてツイッターを眺めておりましたら、とあるツイートに目が止まりました。
①
写真からSNOWの加工を取り除くアプリあったら男にめっちゃウケそう
— 宮島靖明 (@fmg_miyajima) July 17, 2016
SNOWというのは最近のポップカルチャーミーハー女子が自分撮りにかわいい（広義）加工を施すときに使っているアプリです。
この説明も実は誤りで、本当は顔認証しながらリアルタイムで加工しつつ、ベストショットを狙って写真を取ることができる大変テクノロジカルなアプリです。
②
このアプリで加工した顔はかわいい（広義）ので、利用者たちは面白おかしくツイッターやFacebookなどに、加工済み自分撮り写真を上げていきます。
普通の自分撮りをあまりアップロードしない人でも、SNOWで加工したものなら上げる、という人は多いようです。これはSNOWによって、顔の大きな変化を伴う加工を施しているため、個人が特定しにくくなるのが一つ要因です。
つまり先程の「SNOWの加工を取り除くアプリ」が実際にあれば、アップロードした人の本意に反して、あられもない素顔を見ることができます。やったぜ！
ここまでくれば予想出来ている人もいるでしょう。
今回の記事のコンセプトはそんなアプリを作ってみよう！というものです。
しかし、この「SNOWの加工を取り除くアプリ」、だいぶ現実性が低いです。というのも、SNOWで主流な犬や猫のようになる加工は元の画像の上に用意されたパーツを上から配置しているだけの加工なのです。これはつまりオリジナルの画像の情報が損なわれる加工をしている事になります。これでは流石に元の画像を復元することはできません。
しかし、中には元の情報を損なわないタイプの加工もあります。変形加工です。
具体的には以下のようなものです。
③
これらは、顔のいろいろな部分が歪められたり引き伸ばされたりしているものの、元あった部分は何らかの形で残っているので復元できる希望があります。
今回はこの変形加工を取り除くアプリを作る方針で行きたいと思います。
そもそも、SNOW等で使われている、顔を自動で認識してパーツを見分けて加工するという技術はすごく高度なものです。となれば、復元も同時に高度な技術が必要になるでしょう。己を知るにはまず敵から、ということで、顔認証に使われている技術を調べていきましょう。
④
news.mynavi.jpキーワードはパターン認識と機械学習です。人間が3つ口のコンセントの差込口を観た時に「顔みたいだ」と思ってしまうのは差込口が顔特有の「パターン」を満たしているからです。このように顔を顔たらしめているパターンがあるのです。ある線で左右対称だったり、「∵」のようにパーツを分解できたり、そういうパターンです。ただの色の情報の集合である画像に数学的な処理を施して、パターンを検出する、というのがパターン認識です。「数学的な処理」というのが大事な部分です。我々は人間の顔とそれ以外を見分けることを子供の頃からできますが、数学的な処理として見分け方を説明することは大人になった今でもできません。
しかし、機械にやってもらう以上、数学の言葉で説明してあげないといけないのです。ああどうしましょう。
そこで役に立つのが機械学習です。Machine Learningと言ったほうがかっこいいでしょうかね。
これをひとことで説明すると、演習問題と模範解答を大量に与えて、そこから解き方を学習する、というものです。
これのすごいところは、機械に与えるのは問題と解答だけというところです。解き方は一切教えません。それなのに勝手に解き方を察してくれるのです。すごい！
このようにして学習した解き方は、すでに機械が扱いやすい形、つまり数学的な形になっています。おかげで、我々は煩わしくて面倒くさい計算を一切しなくてもいいのです。ただ問題と解答を用意するだけでいいのです。
最近Googleが作った、人類に初めて勝った囲碁AI AlphaGO も過去のプロの棋譜を機械学習して打ち方を学んでいます。
⑤
顔認証の場合、「顔写真」という問題と、「どこに顔があるのか」という解答を大量に与える事になります。
この魔法のような「機械学習」。その中身はどのようになっているのでしょうか？
そのヒントは人間の脳にありました。
⑥
最近流行りの機械学習では、ニューラルネットワークというものを使います。
ニューラル(neural)というのはニューロン(neuron)の形容詞形です。ニューラルネットワークというのは人間の脳神経をシミュレートしたものなのです。
人間の脳の中では、数多くのニューロン同士が電気信号を送り合って様々な処理を行っています。どれだけ複雑な処理でも、脳の中ではただの電気信号の送り合いです。
それを下図の様な単純なモデルに落とし込んだものがニューラルネットワークです。
◯がニューロンを表し、矢印が電気信号の伝わる向きを表しています。
人間の脳の中では電圧が情報の役割を果たしますが、ニューラルネットワークではかわりに数値を伝導させていきます。
矢印の向きに数値を伝導させるのです。ニューロンたちは受け取った数値に応じて、また別の数値を計算して他のニューロンに伝えます。
この「計算して」の部分に高度な数学的知識が応用されています。囲碁のAIだろうと、音声認識プログラムだろうと、顔認証プログラムだろうと、ニューラルネットワークを使っているのならば全部、上の図のようなものをシミュレートしています。異なるのはニューロンの中の「計算」の部分だけです。どんな計算をするかをがんばって試行錯誤しながら学習するのですが、その学習方法はガチ数学なのでここでは割愛することにしましょう。この学習の手法は深層学習(DeepLearning)といいます。以下のページに詳しい内容が載っています。
⑦
http://nnadl-ja.github.io/nnadl_site_ja/ (ニューラルネットワークと深層学習)
このニューラルネットワークを使った深層学習の不思議なところは、これがうまくいく理由が説明できないということです。現にいろいろな場面で学習に成功してAIやら顔認証アプリやらに応用されているのですが、なんでうまく行ってるのか厳密に説明できた人はまだいません。
ただ人間の脳を真似しただけなのに、いやむしろ、真似したからこそ、人工知能ができてしまった。だけど理由はわからない。そういうロマンと謎にあふれる話なのです。
ここで深層学習を利用した画像処理システムの例を一つ紹介しましょう。
⑧
waifu2xというサービスです。waifu2xはありとあらゆる二次元画像(アニメ画像など)を学習して、どんな二次元画像でも画質をあまり劣化させずに画像サイズを2倍にすることができるサービスなのです。
これをどうやって学習させたかは想像しやすいですね。大量の二次元画像と、それを半分に縮小した画像を用意すればおしまいです。あとはガチ数学が後ろで活躍してくれます。
さて、それではSNOWの加工を取り除くアプリの話に戻りましょう。
今回は加工前の写真と加工後の写真を大量に用意することで、学習に使う演習問題と模範解答を作ることができます。あとは深層学習する仕組みを用意するだけです。
今回はTensorFlowというものを使って学習していきたいと思います。
⑨
TensorFlowというのは深層学習をプログラムで実装するときに役立つライブラリです。非プログラマーの読者のために説明すると、ライブラリというのは、あらかじめ他の人が書いたプログラムのパーツの集まりです。TensorFlowは機械学習をプログラムするときに何回も書くであろうパーツが沢山入っています。ようするにガチ数学を他人まかせにするものです。
こいつを使えばちょちょいと設定をプログラムするだけで機械学習を実装できます。
TensorFlowを使って「手書き数字を認識するプログラム」を実装した記事がありました。
⑩
手書き数字の認識くらいなら数百行程度*1のプログラムを書くだけで実装できちゃいます。便利！
今回の記事は前編ということで、おおまかな方針の紹介にとどめて、次回以降の記事から実際にSNOWの加工を取り除くアプリを作ってみようと思います。白状すると、まだこれが成功する確信はありません。うまくいかないかもしれませんが頑張ってみます。
取らぬ狸の皮算用ですが、今から夢が広がりますね。この魔法のようなアプリが実現すれば、世の人々に「自撮り画像をアップロードしなけりゃよかったわー」と思わせることができます。
つまり、
公開したことを後悔
させることができるのです。
ありがとうございました。
*1:数百行はプログラムとしては短い方です
リ！:((;´☢`;)):キュ！(*˘▿˘ 人)ｱｧｱｰ！！:(:;ﾞﾟ'▿ﾞﾟ';人;):もっと( ◠‿◠ )☝＜ﾓﾜｯ
こんばんは。カルピスを持ち歩くようにしたところで依然金欠なshioです。
相変わらずクソ暑いですね。こんな日は家から出ずにゆっくりしたいものです。冷房がガンガンに効いた部屋で、ベッドに潜って、お菓子でも食べながらネットサーフィンでもしたいところです。
でも、ただ惰性でするだけのネットサーフィンならもったいない。どうせなら生産性のある(?)ネットサーフィンをしましょう。
§1. ほらアレだよアレ
①
「ランドルト環」「ラーフル」「ペグシル」…
意外と知らない正式名称、ありますよね。そんな時はこれがオススメ、「これ名前あったんかい」ゲームです。
普通に賢くなりますし、今日からでも友達に自慢できるかもしれません。
「ちょっとラーフル取って」
「シャーペン？…ごめん、今ペグシルしか持ってないんだ」
「すみません、飼ってるメキシコサラマンダーが逃げ出して…」
いい感じにインテリアピールできます。
ちなみに僕が一番びっくりしたのは、
ピコリーノ
です。調べてみてください。画像検索がいいかも。
亜種ですが、こんなものもあります。
②
「実は名前ついてる現象」みたいなのを調べる遊びです。
ぼくのオススメはあれです。あれ。「もう喉まで出かかってるのに」みたいなやつです。何て言うんだっけ。もう舌の先まで出てるのに…。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%88%8C%E5%85%88%E7%8F%BE%E8%B1%A1
§2. 無駄に洗練された無駄の無い無駄知識
こんな感じでネットサーフィンしてると、無駄に賢くなってきます。自分がインテリかのように錯覚することができます。
ではもっと、「検索」を使って遊べないでしょうか。
③
海外のよくわからない法律を調べる遊びです。
ちなみに僕のお気に入りは、
線路に塩を撒くと死刑(アラバマ州)
です。
④
意味不明なギネス記録を探す遊びです。
ちなみに僕のオススメは、
燃えながら馬に引きずられた記録は470m
です。
体張ってるなあ(小並感)
⑤
クックパッドでカオスなレシピを調べる遊びです。
僕が以前好きだったのは「STAP細胞」だったのですが、探せば色々と出てくるものですね。一つ紹介します。
http://cookpad.com/recipe/547062
ビジュアルよ。
⑥
ヤフオクとか通販とかでカオスな出品を見つける遊びです。
以前はAmazonで戦車が売っていて腰を抜かしました。
僕が今見つけたのは、
食パンの袋閉じるアレのクッキー型(3Dプリンター製)
です。
http://page22.auctions.yahoo.co.jp/jp/auction/l355222261
700円です。オークションなのであと6日です。お求めはお早めに。
⑦
「Google検索でヒット数『1件』を目指すゲーム」です。
以前は
でクリアしたのですが、今では6件になっているのでまたやってみたいと思います。
全日本新鮮な米津玄師の刺身選手権大会2016 女子自由形二連覇
で勝利しました。
§3. 怒涛の合格
最後のほうはもはや「生産性とはなんだったのか」みたいになってますがご愛敬。
意外とこういう遊びも面白いと思いませんか？
…思いませんか、そうですか。
最後のGoogleで一件のやつ、一時間ぐらいかけて微調整したんですけどね。残念です。
…え？面白いって？
ありがとうございます。僕のパケット通信料が報われます。
ではなぜ、私たちは意味不明なものを面白いと思うのでしょうか。よく電車とかで目にする、意味不明なアレに学んでみたいと思います。
⑧
このCM、見たことありませんか？
無いですかそうですか。みすず学苑という予備校のCMです。よく電車のドアとかに広告が貼ってあります。
こんなやつ。
これについて、みすず学苑が公式の見解を表明しています。
⑨
また、15秒、30秒のテレビCMや、ポスター等では、「何か珍しいCMがあるな、みすずのCMだな」と、学校名やキャッチコピーを覚えてもらえばいいのです。
短いCMでは、名前や存在を覚えて頂くことが、まず大切です。携帯電話会社のCMに、意味無くしゃべる白い犬が出てきても、「なぜ犬がしゃべるのか？ 携帯電話と犬の一家に、どういう関係があるのか」と、聞くのは野暮でしょう。テレビCMは、関心をもって頂くことに意味があり、それ以上の説明は、新聞広告やWEBを見たり、みすず学苑に、直接お問い合わせ下さればいいのです。
つまり、このCMがやたらと興味深いことのルーツは、そのインパクトの強さにあるということです。
意味不明なものは、とりあえず新規性があります。目を引きます。印象は焼き付けられます。だから面白くなりうるのです。
また、僕的にはもうひとつ理由があると思います。
まず、「意味不明」というのは、本当は間違ってます。なぜなら、みすず学苑の広告には、一貫したポリシーがあるからです。それは、「受験に関する、言葉遊びで一貫してること」です。終始一貫、ダジャレを通し、最後は、「怒濤の合格みすず学苑」を連呼して終わりです。
(中略)
では、なぜダジャレかと言えば、1960年までは、同音異義や掛詞（かけことば）は、「駄」のつかない「シャレ」と呼ばれ、知性や教養ある人が使う、優れた言葉だったのです。ところが、1960年に誰かが「駄」をつけ、シャレを貶（おとし）める風潮が始まったのです。
これは、志を持って捲土重来（けんどじゅうらい）する人を、「浪人」と呼んで貶（おとし）める風潮に似てます。学苑長は、これに憤るのです。だから、「浪人生よ、誇りを持って開き直れ。ダジャレよ、誇りを持って開き直れ」という、裏のメッセージがあるのです。それで、毎年開き直って、ダジャレのCMを貫くのです。
それは、「意味不明に見えつつ、ちゃんと意味があること」です。だから、さっきのGoogle検索1件ゲームも、「りょωｭす豆ん意るｗ丼ｒｄし石伊神あｂｋネ」とかで1件を獲得しても面白くないでしょう。
面白いですか。そうですか。もう知らない。
§4. お前も名前付いてたのか
僕はカオスなものが大好きです。シュールな絵とか、ぶっ飛んだブログとか、それだけで１日潰せます。
１日と言いましたが嘘です。盛りました。２時間ぐらいです。なんかすみません。
というわけで、みなさんもカオスなものを探してみては如何でしょうか。意識して探すと意外といっぱいありますし、見つけやすいと思いますよ。
こういうのなんて言うんでしたっけ。
「カクテルパーティー効果」じゃないし…
えっと…
⑩
超電脳（す～ぱ～こんぴゅ～た～）
こんにちは。計算ができないことで有名なおぐりんです。
最近やらかした大きな計算ミスは ２×３ = ５です。
世の中には高精度で計算してくれる上に超高速な奴がいます。
コンピューターです！
コンピューターの中でも場所もリソースも電気代もむちゃくちゃ費やしているスーパーコンピューターはピカイチの計算能力を持っています。
今回はスーパーコンピューターについてお話していきたいと思います。
というのも、以下の様なめでたいニュースが飛び込んできたからです。
①
2011年に世界1位のスーパーコンピューターになった京コンピューター。
すぐにアメリカや中国に追い抜かされて、蓮舫Rに2位じゃだめなんですか、と言われたあの京コンピューター。
それがついに再び世界一の座に上り詰めたという記事です。あっぱれめでたい。パトリオット大爆発。
とはいえ、皆さんが普通に生きているうちにスーパーコンピューターを直接触る、なんてことはないでしょう。でも間接的に利用することは可能です。スーパーコンピューターの恩恵を受けている身近なサービスを紹介しましょう。
②
なんといっても外せない使用例は天気予報です！上で挙げた天気予報のサイトは、NECのスーパーコンピューターSX9（通称：ないんたん）を使っています。SX9はNECのSXシリーズの第9作です。このプログラムの中で過去の気象データを学習して、現在のアメダスの情報から数時間後までの降水量を極めて正確に予想するものです。
※残念ながら利用していた気象データサービスが終了しために、上記サイトもサービスが終了しそうなようです。ないんたんの天気予報実験停止のお知らせ - いもす研 (imos laboratory)
ちなみに気象庁が発表している天気予報もスーパーコンピューターを使っているみたいです。
③自動車の物理シミュレーション
自動車を走行した時の空気の流れのシミュレーション、つまり流体シミュレーションです。自動車にかぎらず、飛行機のシミュレーションなどにも使われることがあります。皆さんがいつも乗っている車、電車、飛行機のフォルムも実はスーパーコンピューターによるシミュレーションの末にデザインされてるのです。
続いてはこちら
④
要するに化学反応の分子レベルのシミュレーションですね。分子レベルとなると、ちょっとした反応でも莫大な個数の分子の動きが発生しますから、普通のコンピューターでは計算スペースが足りません。これも、スーパーコンピューターならではの仕事と言えます。
さて、ここまで３つの使用例を挙げました。これらには大きな共通点があります。全部シュミｒ・・シミュレーションであるということです。
スーパーコンピューターというのはつまるところ、記憶領域がむちゃくちゃ大きく、計算が早く出来る、というだけで、それ以外はただのコンピューターです。では普通のコンピューター程度の記憶領域では処理できないことは何なのか？その身近な例がシュミレーションなのです。
実はNECのSXシリーズの第五作SX-5は地球シミュレータという名前でかつて世界一のスーパーコンピューターとして名を馳せていました。シミュレーションはスーパーコンピューターの十八番なのです。
以下の動画で詳しいことが話されています。
⑤
パソコンで出来ること,スパコンでなければ出来ないこと（2012年10月6日）
スーパーコンピューターの特徴を一言で表すならば、数の暴力です。それを支えるのはGPUです。GPU(Graphics Processing Unit)は名前のとおり、画像を画面に表示する際の処理を請け負ってくれる脳みそです。画像処理というのは、何万もある小さな画素に表示するものを一瞬で処理するために、簡単な仕事を同時進行で大量並列処理することに長けています。これが、一つ一つの分子の動きを処理するシミュレーションなどと相性が良いことに注目され始めました。そうしてGPUはやがてGPGPU(Generalr Purpose GPU)として画像処理だけでなく、普通の用途(General Purpose)でも使われるようになっていきました。スーパーコンピューターの進歩の裏側ではGPUが縁の下の力持ちとして進歩してきたのです。
⑥
【イベントレポート】スーパーコンピュータの性能向上を支えるGPUの進化 ～GTC Japan 2015レポート - PC Watch
さて、いままで京がらみの話をしてきましたが、ここからは京を追い抜いた中国のスーパーコンピューター天河(てんが)シリーズについてお話しましょう。
⑦
天河（てんが）シリーズは京同様、中国が国家予算をかけて開発していたスーパーコンピューターです。USAに本部を持つ国際的電子情報学会IEEEは天河を中国の軍拡競争の象徴だとコメントしています。
天河シリーズはスーパーコンピューターのランク付けプロジェクトTOP500で3年連続首位を保持してきました。TOP500ではLINPACKという名前の性能テストでスーパーコンピューターをランク付けしていますが、これらは率直な数の暴力の強さを測る面が強いテストですので、他の応用に関する強さ、つまり汎用性が高いかどうかとは強く直結しないテストになっています。
⑧
Home | TOP500 Supercomputer Sites
↑TOP500の公式サイト
天河シリーズが首位を独占している間も、汎用性の無いことについて国内外から問題視する声が多く飛んでいました。なにより、電気代がバカ高かったらしく、国内から宝の持ち腐れだと言われていました。十分強い計算力を持つスーパーコンピューターを保持しているのに、それを十分活かしたソフトウェアを持っていなかったのです。
⑨
さて、先ほどのTOP500のサイトを見た方はわかると思いますが、現在のTOP500首位は中国産の別のスーパーコンピューター神威太湖之光です。こいつはCPUメインで動くすごいやつです！
⑩
こいつは天河(てんが)シリーズより汎用性が低いと言われています。というのも、計算スピードは早いものの、記憶領域へのアクセスがおそい、つまりメモリアクセスが遅いのです。あかんやん。がんばれ中国。
TOP500の一位は中国ですが、冒頭で紹介したとおりGraph500では日本の京が一位です。
⑪
Brief Introduction | Graph 500
↑Graph500の公式サイト
Graph500は大規模データ処理の力でスーパーコンピューターをランク付けするプロジェクトです。ビッグデータ処理が最近の流行りですから、その流れもありGraph500は注目されている評価プロジェクトです。それで一位になるってのはすごいですね！
ちなみに東京大学では情報基盤センターが金に物を言わせて、一部の学科の人がスーパーコンピューターの計算資源を利用できるようになっています。進学選択で悩んでるあなたは、もし興味があったらそういう学科に進んでみてはいかが？
⑫
カルピスサワー
こんにちは。前回の投稿以降も暑いのは変わらず、
§1. 水筒に着られる
というわけで、
初めのやつとかよく目にしますよね、
楽天で調べたところ、1500円ほどから買えるっぽいです。
しかしまあしがない一男子大学生がいきなりこんなのを持つとなん
§2. 天才
また、入れる飲み物も考えなければなりません。 さすがに水ではつまらないですし、
そこで思いついたのが、
いろはすを買って1/5を飲み、そこにカルピス原液を入れる
という作戦です。天才。
カルピス原液は楽天で買えば266円です。(なお送料…)
(100 + 266) / (470 × 5) × 500 = 77.9 (円/500mL)
となります。水は無料換算なので、
§3. 伝われ
しかしこの完璧な作戦にも欠点があります。
それは、カルピスを飲んだ時に喉にふよふよしたアレが出来ることです。伝われ。
アレが出来る原因は何なんですかね。
この記事曰く、
白いものは、「カルピス」の中に含まれるカゼインというたんぱく質と、唾液に含まれる成分が反応してできたものです。ただ、唾液の成分は個人差があるため、凝集物の出来る人と出来ない人がいます。この凝集物はからだに悪い影響を与えるものではなく、胃の中で消化されます。との事で。
「唾液に含まれる成分」ってなんやねん。ちゃんと書けや。
というわけでもっと調べました。
この話によると、あのふよふよは牛乳のタンパク質のうちの80%を占める「カゼイン」が固まったものだということですね。で、なんで唾液と混ざって固まるかを説明しようとすると、上記の「等電点」の話が必要になります。
§4. なんかクソ真面目な解説でおもんないから文字サイズちっちゃくしときます
というかそもそもなぜタンパク質は水に溶けるのでしょうか。もっといえば、「水に溶ける」って何なのでしょうか。水というのは水素二つと酸素一つからなり、下図のように、水素原子がプラスに、酸素原子がマイナスに帯電しています。
この図は食塩(NaCl)が水に溶ける様子です。NaClはNa⁺とCl⁻という二つのイオンが「イオン結合」という結合をしています。しかしその結合は常に強固なわけではなく時々千切れかけてしまいます。 固体の食塩なら、結合が千切れかけてもすぐまたつなげばいいのですが、水の中では勝手が違います。千切れたイオンをすぐに水分子が取り囲んでしまうのです。プラスに帯電したナトリウムイオンにはマイナスの酸素原子が、マイナスの塩素イオンにはプラスの水素原子がそれぞれ寄ってきます。そして水分子に取り囲まれたイオンはもうもとの食塩に戻ることはできません。これが水に溶けるということ、「水和」の原理です。
さて、タンパク質はアミノ酸がくっついてできています。アミノ酸には、グルタミン酸やアスパラギン酸といった酸性アミノ酸や、アルギニンやリシン、ヒスチジンといった塩基性(アルカリ性)アミノ酸があります。酸性アミノ酸は、水素イオン(H⁺)を放出して自身はマイナスに、塩基性アミノ酸はH⁺を受け取ってプラスに帯電します。(難しいですが、これが酸性/塩基性の定義です。) よって、マイナスの酸性アミノ酸にはプラスの水素原子部分が、プラスの塩基性アミノ酸にはマイナスの酸素原子部分が引き寄せられます。このようにしてタンパク質は水分子に取り囲まれ、「水和」を起こすのです。
はたまた話を変えてpHの話です。上記の通り、H⁺を出す物質を酸性物質といいます。そして、H⁺濃度が高い溶液を酸性溶液といいます。酸性溶液中では、H⁺は大量に存在するので、その中に酸性物質を入れるとH⁺を放出しにくくなります。塩基においても同じです。
つまり、タンパク質を酸性溶液に入れると、酸性アミノ酸はありあまるH⁺を放出しにくくなり、マイナスに帯電しにくくなります。そして、塩基性アミノ酸はふんだんにあるH⁺を受け取りやすくなり、プラスに帯電しやすくなります。すると、分子全体としてはプラスに帯電します。逆にアルカリ溶液につけると、マイナスに帯電します。 分子全体がプラスになれば水分子の酸素原子が、マイナスになれば水素原子が寄ってきます。しかし、液性をうまいこと調節すると分子全体がプラスでもマイナスでもなくなる(プラスの数とマイナスの数が等しくなる)ことがあります。この時のpH(H⁺の濃度の指標)を「等電点」といいます。
要するにですね。カルピス(pH=3.83)はかなりの酸性なので、ありあまるH⁺を受け取ったカゼインはプラスになって水和するのですが、唾液(pH=6.8)と混ざることでカゼインの等電点(pH=4.6)に近づき、水分子を引き付ける力が弱まり、水に溶けきれなくなって沈殿するのです。
さらに調べると、逆に唾液に含まれるムチンも原因だそうです。
この超怪しいサイトによると、
等電点：pI 3.9-4.5の間でだそうで。こちらはカルピスが原因で酸性になったときに固まります。
§5. うどんやん
さらに言うと、パスタに塩を入れる理由もこれで説明ができます。
パスタって小麦粉を水で練って伸ばし、乾燥させたものですよね。それをそのまま茹でたら、普通はドロドロに溶けちゃうはずですよね。
高校生の頃、友達からマカロニを貰ったので電子レンジで調理しようとしたところ、食塩を入れ忘れて「まあいうてなんとかなるやろ」とか思っていたら、全部繋がってデカい円盤になったことがあります。カルボナーラかけて食べましたけど。
パスタを茹でるときに塩を入れるのは、パスタのタンパク質のまわりに寄ってくる水分子を、食塩のNa⁺やCl⁻が奪い取るからです。結果、パスタのタンパク質は水和することができず、溶けないままとなるのです。これを「塩析」といいます。
因みにどれくらい入れればいいのでしょうか。
そもそも、どうして塩を入れるのかと言うと“パスタに味をつけるため”です。
…。
……。。。。
元も子もねえ
ちなみにそうめんをゆでるのに塩が要らないのは、そうめんにはもともと塩が練りこまれているからだそうですよ。
§6. プシュッ
話が逸れまくっているので戻しましょう。
カルピスの話でしたっけ。いや、水筒の話でしたね。
口ばっかり動かしていてもアレなので、実際に作ってみました。
なんとも言えないビジュアル…。(あといろはすじゃなくてごめんなさい)
友人からは「キモい」「ビビる」「泡がキモい」「工業用排水」などと散々な言われよう。
あとついでに言うと、
⑨
ネットでの評価はイマイチなようで…。食費を取るか食中毒を取るかって所ですね。
まあ確かに衛生的には微妙なので、ちゃんと毎日洗うことにします。
⑩
ちゃんと毎日洗うことにします。
腕相撲から見ていく文化
こんばんは、最近PCが壊れて苦労しているかもです。
PCが無いと本当に不便。とりあえずつらい。聞きたい音楽がPCにしか入ってなくてあーっとなることが多々。このブログも必死にスマホで打っておりますorz（それゆえ、あまり小細工ができなくて単調になってますのでご了承を…）
明日業者が引き取りに来てくれるのでテスト期間はPCとおさらばして勉強に集中できそう?です笑
今日はブログ3日目ということで、僕が3人のうちの最後を担当するわけですが、手前2人がそれなりにぶっ飛んだ内容を扱ってて困りました(笑)
…
真面目なやつを書こうか(笑)
さて、最近読んでいる本の中にこんな記述がありました。
『日本人の腕相撲は引きの力でやることが多い』
え、引く以外にどうやって力かけるんだよ。
いまいち腑に落ちない状態で読み進めると、
『アームレスリングは、ある地点からは「引き」のように見せている「押し」の行為』
ほーん。。。ほーん？…怪しくね？
どうもこの本の筆者によると『肩を外へ少し外へ突き出すと、つまり右腕に対して自分の体の重心が右にあると相手の腕を「押す」』ことができるそう。
まだいまいちですね、、ということでgoogle先生の力を借りましょう。
①
『「できるだけヘソの近くに構える」というのが最大のポイントとなります。 』
この中に出てくる、トップロールが鍵のような気が……！！詳しく見てみましょう。
②
腕相撲は簡単に強くなれる！？勝つためのコツと筋トレメニュー紹介！ | 筋トレでダイエット - JusticeBody
これのトップロールのところの動画を見れば分かると思いますが、手首を巻き込むことによって上から押さえつけるように力をかけることが可能になってるみたいですね。
なるほど、やや無理矢理くさいけど確かに押しと引きの違いがありそう。
で、それが『日本人に多い』ということらしい。
よくある話は、日本人は「引く力が強」くて、欧米人は「押す力が強」いですね。
日本人はノコギリを使って「引いて」切りますが、欧米人はソーで「押して」切るというのも有名なお話。
この話に関してググると案の定同じような話がありました。
③
スポーツにおいてはこの話が当てはまることが多いようですね。例えば日本の柔道は「引き」の技が中心で、欧米の柔道は「押し」の技が中心みたいに。もちろん現在でも完全当てはまるとは思えませんが。
イメージ的には、「押し」は力技という感じで、「引き」はテクニカルという感じですよね。
さて、今までの話から分かるのは、押す力の方が基本的に強いということですね。
このことが分かる例をもう１つ見てみましょう。
④
じっ、、地味、、笑
まぁ見たことある人は これか笑 と思うでしょうが初めて見る人はなかなか衝撃が大きいのでは。
こんなのは綱引きじゃない！！
と思うのでは笑
さて、話を戻しますが、
押してますよね？？
綱「引き」なのに体を極端に倒すことで足で「押す」力に変えてますよね。
この綱引きからも押す力の方がなんとなく強そうだと感じとれるのではないでしょうか。
逆に、テクニカルな方を見ていきましょうか。
つまりあまり力を使わなくてもうまく「引き」を使うものですね。柔道とかは良い例だと思いましたが他には…
こんなのとかどうでしょう
⑤
まぁイメージ通り？なんですが
「剣には対象を叩き（斬り）つける効果と貫き通す（刺す）ための機能を持つものが多く」とあるように、どちらかというと押す方がメインの力のかけ方をしますよね、
それに対して
⑥
『日本刀は基本的に「引いて斬る」武器です。』
『引いて切れる』って聞いただけでみぶるいするのは僕だけでしょうか笑（痛そう）
と、いうように「引いて力を加える」≒テクニカル のイメージが少なくともありますね
さて、他にも「押す」vs「引く」の構図があるものを探してみましょう。
よいしょ
⑦
⑧
wikiを乱用笑
はい、見ての通り鍬とシャベルです。
使い方はご存知のとおり。やはり日本のものは「引いて」使って、欧米のものは「押して」使うんですね。
鍬はシャベルとかより力を使わない
それからこんなところにも
⑨
腕立て伏せは英語でpush upというんですね。
つまり押す方しか強調されてないですよね！
日本語だと腕「立て」「伏せ」なのに。このネーミングから意識の違いが表れているともとれますね〜
まぁ確証バイアスかどうかはみなさんの判断に任せるとして、やはり日本人は「引いて力を加え」、欧米人は「押して力を加える」傾向が強いように思います。
最後にこんな記事を引用してみましょう。
⑩
『（アメリカ人は）恋愛で駆け引きをしない』
だそうです。
１つ引用してるだけだとまぁ怪しいんですが、他にも『愛情を試すために「引く」ことをする日本人女性にびっくりした』という記事とか幾つかでてきました。
文化的に日本人は「引き」を好むのでしょうか。日本人は恋愛の駆け引きをよくしますよね、ドラマとかを見ればそういう場面が多いです。
「押し」と「引き」で分かれていることが、意外と日常に多く隠れていたりするかもしれませんね(^_^)
