豊葦原中津谷のニニギ

食糧自給率の向上を目指して! (風の谷の生活)

<<豊葦原中津谷のニニギ>>

「なぜ、この谷のように暮らせぬのか」
腐海という危機を前にしても戦争に明け暮れる諸国を、ユパはこう嘆いています。
現在の地球が置かれている状況は、この台詞に表されているように思えませんか。
ならば、風の谷のように暮らしてみよう。
私なりの解釈の元、片田舎で自給自足型農業を始めることを決意したのです。

今日も、式の見直しを行っていましたが、駄目でした。

式の解法を間違っていると考え、違う手順で解こうとしたのですが、
面倒さゆえに今もって解き終わっていません。
今夜と明日だけで、残る二つの課題をクリアできる可能性は、ほとんどなくなりました。

従いまして、2月29日に東京のサクラ開花予想をできる見込みは無く、
3月31日に札幌の開花予想を行うまで、サクラの開花予想を延期する事にします。

期待して頂いていた方には大変申し訳ありません。


本当は、札幌の開花予想はしたくないのです。
もちろん、札幌に恨みがあるわけではありません。
北海道出身の友人もいます。

今回の開花予想の手法では、2月上旬からの日数が長いほど、誤差が大きくなる性質があります。
ですので、開花時期が遅い地域の開花予想では、良い結果にならない可能性が高くなるのです。
できれば、東京の開花を予想したかった・・・


なお、進展がありましたら、順次、公開をしていきます。


アメリカのノースウェスタン大学の心理学教授らが、
「英語より、中国語、韓国語、日本語の方が算数の習得に有利だ」と発表しました。
 
彼の主張を整理すると、
英語では、11から20は、イレブン、トゥエルブのように独立した言葉があるが、
中国語等では、十と一、十と二のように表現されるので、
数字の概念を理解しやすいということです。
「浅い!」
江川さんではありませんが、彼の主張の根拠について、私はそう感じました。
 
算数を理解する上で、
数字の表現から見た場合に限定しても、彼は数字の読みだけしか考慮していません。
記述を考えると、アラビア数字を使う英語の方が優れています。
漢字で記述すると、桁が飛んだ場合の数字の把握は、容易ではありません。
例えば、
1002は千二となり、百と十の位が飛んでいる事を直感的に掴む事は難しいでしょう。
 
 
この内容だと、ただの揚げ足取りのレベルなので、別の視点で見てみましょう。
 
それは、式の読み上げです。
(1+2)×(3+4)
これを日本語で書くと、
「1と2を足したものに、3と4を足したものを掛ける」
となります。
私のつたない英語では、
「Multiply by what added 3 and 4 to what added 1 and 2.」
でしょうか。
 
これを式に書くと、
日本語は、「1、2、+、3、4、+、×」
英語は、「×、+、3、4、+、1、2」
となります。
 
英語の表現を使って計算しようとすると、
計算途中の状態は、算術演算子の「×」だったり、数字の「7」だったりと
複雑になります。
しかも、最初の算術演算子を計算の最後で使う場合もあります。
 
その点、日本語の表現では、
計算の途中段階は数字ですし、ほぼ計算の順番に算術演算子が出てきます。
 
コンピュータに詳しい方は、
「日本語の表現は、逆ポーランド記法に似ているから」
とズバリくるでしょう。
そうなんです。
日本語の表現は、コンピュータの記述方法にも似ている合理的なものなのです。


一方、
中国では、「中国語が自然科学を学ぶ際の障害になっている」との声があります。
中国語は、表意文字のみで構成されるため、
海外の文献を訳す際に、
例えばSTAP細胞のような外来語を中国語に変換する事が難しいのです。
その点、
日本語は表意文字だけでなく、表音文字も使う上、
外来語専用と言えるカタカナまであります。
ですので、海外の文献を翻訳するのが非常に容易で、
日本語に翻訳された文献だけでも十分に学ぶことができます。



さて、
ノースウェスタン大学の心理学の教授は、
数字の表現方法の他にも色々な理由を付け加えて、
「だから、数学の力で 世界のトップに立ったのは、中国と韓国の学生だった」
としています。
中国は、上海の都市部等、教育熱心な地域データでしょうか。
韓国は、教育熱の高い国なので、レベルが上がっています。
反対に、日本は、ゆとり教育の弊害がでてトップを譲ったのです。
 
総括すると、
教育に投じるエネルギーと、算数や数学の能力は、リンクすると言う事でしょう。
 
 
 
最後に、
文系の学者が理系分野の解析をした場合は、大学教授でもこの程度の浅さなんですね。
 

サクラの開花予想は、予想以上に苦戦中です。
前々から、「計算式を解くのに時間が掛かるだろう」と書いていましたが、予想以上に苦戦しています。

計算式自体は、大半が高校数学レベルなので、それほど難易度が高いわけではないのですが、式の長さが非常に長く、全て展開してしまうと、一つの式でノートの半分くらいを使う程です。
あまりの煩雑に負けて、一時は数値解を求める方針に切り替えたのですが、こちらも上手くいかず、再び長い長い式との格闘を再開しました。
一応、式は解き終わったのですが、検算すると全く数値が合わず、その原因探しのために、またまた長い長い長い式と睨めっこをしている状況です。

なんとか、ここを突破して、最後の命題に取り組みたいのですが、本業も忙しく、どちらも上手くいかずに毎夜泣いています。

もう少し頑張ってみますので、伊牟田を見捨てないでください。

ネット社会になった現在、デマや嘘がいっぱい溢れています。
どこかの悪い奴が、デマや嘘の情報を次から次へと流してくるから、いつまでたってもデマや嘘が亡くなりません。

嘘の情報を流す悪い奴を捕まえて、世の中から嘘の情報を無くしたいところですが、実は、嘘の情報を流す悪い奴のかなり数が、マスコミやジャーナリストなのですから、面倒です。


今回は、ダイエット法を例に、愚痴ってみます。



ダイエット法は、経験則で導き出したものしかないと思いませんか。
だって、どこから体重(質量)が体外に出るのか、一度も聞いたことがありません。
たまたま体重が減った方法を正しいと勘違いしているだけです。
それなのに、テレビや書籍では、大々的に「何kgの減量に成功!」と紹介します。
まったくもって、無責任な話です。


さて、体重が体の外に出ていくルートですが・・・

ウンチは、食べた分の1/3~1/4しか出ません。2/3~3/4は、体内に残るのです。
オシッコと汗は、大半が水分なので、体外に出た分のほとんどは、補給しなければなりません。
原子力のように、質量をエネルギに変えて消費している?
そんな馬鹿な!
広島原爆でも、0.6gの質量がエネルギに変換されただけで、あの破壊力です。
kg単位でエネルギに変換できる人が居るなら、私は100kmは離れた所まで逃げることにします。

じゃあ、体内の質量はどこから体外に出るのでしょうか。
それは、鼻の穴からです。
「鼻水?」   
いいえ。
息なんです。 
空気みたいに軽い息が、体重を体の外に運び出しているんです。

嘘!

そう思う気持ちはわかりますが、本当なんです。
というわけで、計算してみました。

呼吸(ガス交換に使われる実質の呼吸量)は、男性で毎分4.2リットルくらいです。
(参考資料に女性の値はありませんでしたが、男性の2/3と考えてよいと思います)
一日にすると、6000リットル(女性は4000リットル?)くらいです。
呼吸した空気の内、5%に相当する300リットル(13.4mol)が酸素から二酸化炭素に変わるのです。

1molの酸素(O2)は32g、二酸化炭素(CO2)は44gですから、差分は1mol当たり12gです。
一日に13.4molの酸素を吸って、13.4molの二酸化炭素を吐くので、男性で160g、女性は110gが体外に出ていく計算です。
ただ、食品に換算すると水分もあるので、男性で約500g、女性でも350g程度を消費していることになります。
この計算は安静状態にしていた場合です。(基礎代謝に相当)


ごちゃごちゃと書いてきましたが、ダイエットは運動が大事ってことですね。
運動のように、呼吸が増えるようなことをすればいいのです。
エネルギ保存の法則から、食べたカロリーより使うカロリーが多くないと痩せられないのです。
しかも、食べる量を減らすのは、栄養バランスを崩しやすいので、素人では容易ではありません。
体重が減る仕組みさえも説明できない素人に、正しい食事制限をできるはずがありません。
だから、ダイエットは難しいのです。


マスコミやジャーナリストは、「✕✕ダイエット法」なんか紹介する前に、質量保存の法則やエネルギ保存の法則をちゃんと学び、適度な運動とバランスの良い食事を維持してダイエットする方法を説明すべきです。
「視聴率が取れれば、本が売れれば、内容なんか関係ない!」といったやり方は、いずれ政権勢力に足をすくわれ、メディアの重要な機能の一つである権力の監視機能を奪われることになりかねません。
現に、現政権内部からは、メディアへの圧力を求める発言が出始めています。

まずは、自らの役割を見直し、自制と反省の先に正確な報道に繋げることを期待します。





ちょっと自己弁護を。


食べて肥るのは、体が正常な証拠です。

野生動物の死因の多くは、餓死です。
野生動物、特に代謝が激しい哺乳類では、飢餓に耐える能力が重要なのです。
それで、食べられるだけ食べて、余った分を脂肪に蓄えることで、飢餓に耐えられるようになったのです。

ところが、日本人の死因の上位には、餓死も栄養失調症もありません。
食料事情が改善されたため、進化の過程で勝ち取った肥る能力が裏目に出るようになったのです。


このblogのテーマにもつながるのですが、
温暖化と人口増加に加え、食生活の変化やエタノール燃料で、深刻な食糧難が来る可能性があります。
その時こそ、肥る能力が活かされるのかも・・・

サクラ開花予想も、15回目を数えましたが、連載小説よりも勿体ぶった進み具合になっています。
今回も、余分な解説をするだけになります。



まず、前回(第14弾)のグラフについて、追加説明をしておきます。

二次回帰のグラフが、10月以前の実測値とかけ離れていることにお気付きかと思います。
これは、二次回帰を11月11日から2月26日までの実測値から算出しているためです。
前回のグラフに注記するのを忘れていたので、ここで追加させていただきました。


ところで、現在は、「4730Kの法則」を対象に、気温の推定を行おうとしています。
気温の推定自体は、サクラの開花の気温が直接的に関係する事はありません。
ですが、「4730Kの法則」は、「157℃の法則」よりも優れている点があります。

「4730Kの法則」も「157℃の法則」も、起点となる気温があります。
気温の変化を予測することで、その起点気温に達する日付を推定する検討を行っています。
「4730Kの法則」は、起点気温が7.8℃です。
これに対し、「157℃の法則」では、起点気温は9.8℃です。
サクラが開花する時期は、気温が上昇傾向にあるのですから、
7.8℃の方が早い時期に到達します。
ですので、気温の予測をする場合に、
予測を行う日から起点気温に達するまでの日数が短くなります。
日数が短いと言うことは、誤差が小さくなるメリットがあります。

実は、もう一つメリットが隠れているのです。

気温は、11月上旬と5月上旬に変曲点を持っています。
11月上旬の変曲点は、3次回帰式を用いることで解決できますが、
5月上旬の変曲点は、それ以降の気温の予測誤差を大きくする影響があります。
ですが、札幌でも5月上旬の変曲点の前に7.8℃に達するので、影響を避けることができます。
ところが、札幌では9.8℃に達する時期が5月中旬になる場合があり、
誤差が大きくなる危険があります。

そのような理由もあって、「4730Kの法則」で検証を行っているのです。


最後に、札幌のサクラ開花予測ですが、
開花時期が遅いので、あまり早い時期に開花予測をできそうにありません。
仮に2月26日に予測を行う場合、
東京なら1ヶ月程度で開花しますが、札幌では2ヶ月半くらい掛かります。
今後の検討で精度を高めていくつもりですが、
札幌でのサクラ開花予測は3月下旬頃でないと精度面で厳しいだろうと感じています。

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