2017-09-13

飛行機を使わずに東京から各県へ行くための時間

地理

飛行機を使えば東京からだいたいどこの県にも1時間程度あればいけるということは知っている。
しかし私は飛行機がとても怖い(鉄の塊が飛ぶはずがない)。
東京から各県の県庁所在地に付くまでにかかる時間が気になったので調べた。

調査方法

車、鉄道それぞれでかかる時間を調べた
東京駅から各都道府県の県庁所在地にある駅の移動を考えた
車はGoogleMapによる時間で、高速道路・有料道路を使用する
鉄道はジョルダンによる乗車時間、新幹線・特急を使用する
沖縄はなんかめんどくさいので調べてない(おとなしく飛行機を使いましょう)

結果

tokyo2other.csv - Google ドライブ
以下に出てくる色地図は赤色に近づくほど時間がかかる。
車と鉄道の色地図は色の縮尺が異なっている。

車

県	車(HH:MM:SS)
神奈川県	00:48:00
埼玉県	00:53:00
千葉県	00:58:00
茨城県	01:55:00
群馬県	01:56:00
栃木県	02:08:00
山梨県	02:10:00
静岡県	02:40:00
長野県	03:19:00
福島県	03:44:00
新潟県	04:05:00
愛知県	04:30:00
宮城県	04:32:00
山形県	04:40:00
岐阜県	04:56:00
三重県	05:09:00
富山県	05:24:00
滋賀県	05:38:00
石川県	05:53:00
京都府	05:53:00
奈良県	06:05:00
岩手県	06:14:00
福井県	06:20:00
大阪府	06:22:00
兵庫県	06:34:00
秋田県	07:00:00
和歌山県	07:02:00
徳島県	07:58:00
青森県	08:08:00
岡山県	08:10:00
鳥取県	08:13:00
香川県	08:37:00
島根県	09:12:00
高知県	09:33:00
広島県	09:45:00
愛媛県	10:01:00
山口県	11:17:00
福岡県	13:05:00
大分県	13:38:00
佐賀県	13:44:00
熊本県	14:24:00
長崎県	14:43:00
北海道	15:10:00
宮崎県	16:06:00
鹿児島県	16:15:00

f:id:takapiko0819:20170913125228j:plain

鉄道

県	電車(HH:MM:SS)
神奈川県	00:27:00
千葉県	00:30:00
埼玉県	00:47:00
静岡県	01:21:00
長野県	01:22:00
愛知県	01:34:00
福島県	01:35:00
栃木県	01:49:00
岐阜県	01:53:00
山梨県	01:54:00
宮城県	01:56:00
茨城県	02:01:00
群馬県	02:05:00
新潟県	02:05:00
京都府	02:08:00
富山県	02:10:00
岩手県	02:13:00
三重県	02:23:00
石川県	02:30:00
大阪府	02:31:00
滋賀県	02:41:00
奈良県	02:43:00
山形県	02:45:00
兵庫県	02:49:00
福井県	03:02:00
岡山県	03:15:00
青森県	03:23:00
和歌山県	03:23:00
広島県	03:49:00
秋田県	03:52:00
香川県	04:03:00
山口県	04:41:00
鳥取県	04:44:00
福岡県	04:52:00
徳島県	05:09:00
熊本県	05:30:00
高知県	05:33:00
佐賀県	05:36:00
島根県	05:46:00
愛媛県	05:54:00
大分県	06:02:00
鹿児島県	06:09:00
長崎県	06:53:00
北海道	07:57:00
宮崎県	09:09:00

f:id:takapiko0819:20170913125421j:plain

感想

車での移動はだいたい距離に比例して時間がかかっている。
鉄道での移動は新幹線の有無が移動時間に大きく影響している。
福井は交通網の関係で、東京からの距離の割には車でも鉄道でも時間がかかる。
我が故郷高知県は遠い。
四国新幹線がほしいなぁって

参考文献

2017-08-29

補色残像効果について

その他プログラミング

補色残像効果とは、ある色をしばらく眺めその色を眺めるのをやめると、その補色が残像として残る。
これが補色残像である。

錯視

補色残像効果を用いて白黒の画像がカラーに見える錯視がある。
予め補色からなる画像を眺めておき白黒になると

コード

pythonで実装した。
引数として画像ファイル名を指定すると、グレースケール画像と補色画像を吐いてくれる。

参考文献

残像効果 - Wikipedia

2017-08-27

『Gijswijt's数列』について

数学

Gijswijt's sequenceとは次の数列である。
$1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 2, 1, \cdots$
巨大数界隈の人なら知っているかもしれません。
定義が若干わかりづらいです。

定義

$a_{1}=1$ とする。
$a_{n+1}=k$ とし、 $k$ は以下の様な数とし、数列を帰納的に定義する。
$n$ までの数列を用いて文字列 $a_{1}\cdots a_{n}$ を考える。
そしてその文字列の末尾部分文字列が末尾で連続する最大の回数を $k$ とする。
(wordを用いて定義すると文字列 $a_{1}\cdots a_{n}$ を、 $XY^{k}$ と言う形とした時の最大の $k$ ということである。)

例を上げて解説する。
$a_{2}$ の時考える文字列は $a_{1}$ のみ、つまり1であり、これの末尾として取れる文字列は1のみであるから1が"1"度のみ連続することとなる。したがって $a_{2}=1$ となる。

$a_{3}$ の時考える文字列は11であり、末尾として取れる文字列は1と11の二種である。
1の時,2度連続(11にたいして"1""1")
11の時、1度連続(11にたいして"11")
したがって $k=2$ となり $a_{3}=2$ となる。

このあたりまではわかりやすい。

とんで $n=7$ の時を考える。
この時考える文字列は112112となる。末尾として取れる文字列は,2,12,112となる。
2の時,1度連続(112112に対して11211"2")
12の時,1度連続(112112に対して1121"12")
112の時,2度連続(112112に対して"112""112")
したがって $k=2$ となり $a_{7}=2$ となる。

巨大数との関係

$3$ が初めて登場するのは $n=9$ の時である。
$4$ が初めて登場するのは $n=220$ の時である。
$5$ が初めて登場するのは約 $n=10^{10^{23}}$ の時である。
このようにある数字が初めて登場するときの数列のインデックスはとても大きくなることが分かると思う。
物の本によると $n$ が初めて登場するときのインデックスは約 $2^{2^{3^{\cdots^{n-1}}}}$ となるらしい。
しかし大きいとはいえども指数で書けるレベルなので大きい数の中では小さいなあって思いました。

参考文献

Gijswijt's sequence - Wikipedia

2017-08-27

『Golomb数列』について

数学

Golomb sequenceとは、『ソロモン・ゴロム』によって定義された数列で、以下のような数列である。
$1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 8, 9, 9, 9, 9, 9, \cdots$

定義

$\{a_{n}\}$ は増加列であるとする。
以下のように定義される。
$a_{1}=1$ とする。
$a_{2}>a_{1}$ より $a_{2}=2$ とする。
$2$ に対して $a_{2}=2$ であるから、 $2$ を2回連続させる( $a_{2}=a_{3}=2$ とする)。
$3$ に対して $a_{3}=2$ であるから、 $3$ を2回連続させる( $a_{4}=a_{5}=3$ とする)。
$4$ に対して $a_{4}=3$ であるから、 $4$ を3回連続させる( $a_{6}=a_{7}=a_{8}=4$ とする)。
一般の $n$ に対して $a_{n}=m$ のとき、 $n$ を $m$ 回連続させる。( $a_{k}=\cdots = a_{k+m}=n$ )。

漸化式

この数列は漸化式で
$\left\{ \begin{array}{l} a(1)=1 \\ a(n+1)=1+a(n+1-a((n))) \end{array} \right.$
と表すことができる。

参考文献

Golomb sequence - Wikipedia

2017-08-14

『Kolakoski数列』について

数学

Kolakoski(コラコスキー？)数列という数列を見つけたのでここにまとめておく。

Kolakoski数列とは

Kolakoski数列とは、趣味で数学をしていたアマチュアの数学者『William Kolakoski』の考案した数列である。
Kolakoskiが最初に考えた数列は、
$1,2,2,1,1,2,1,2,2,1,2,2,1,1,2,1,1,2,2,1,2,1,1,2,1,2,2,1,1,\cdots$
と言うものであった。

この数列は、数列の同じ数字が連続する個数をならべ数列を作る(物の本によるとこれを『KolakoskiTransformation』と呼んでいたりする)という操作によってよって不変となる数列なのである。

$1,2,2,1,1,2,1,2,2,1,2,2,1,1,2,1,1,2,2,1,2,1,1,2,1,2,2,1,1,\cdots$ に対して具体的に上の操作を考える。
kolakoski数列を $\{a_{n}\}$ 上の操作によってできる数列を $\{b_n\}$ とする。
$a_1=1$ で1が"1回"連続するから $b_1=1$ 、
$a_2=2,a_3=2$ と2が"2回"連続するから $b_2=2$ 、
$a_4=1,a_5=1$ と1が"2回"連続するから $b_3=2$ 、
この操作を繰り返していけば $\{a_{n}\}$ と $\{b_n\}$ が一致することがわかる。

情報系の人間にはKolakoski Transformationとはランレングス圧縮の連続回数部分から数列をつくる操作だといえばわかりやすかもしれない。

一般化されたKolakoski数列

Kolakoskiが最初に考案した数列は登場する整数を $\{1,2\}$ の二種としていたがこれを一般化して $n$ 種類の整数が登場する上と同様の性質を持つ数列を考えることができる。
以下に例を上げておく。

$\{1,2,3\}$ の時、 $1, 2, 2, 3, 3, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 1, 2, 3, 3, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3,\cdots$
$\{2,1,3,1\}$ の時、 $2, 2, 1, 1, 3, 1, 2, 2, 2, 1, 3, 3, 1, 1, 2, 2, 1, 3, 3, 3, 1, 1, 1,\cdots$

無限種類の整数が登場する数列を考えることもできるが、ここでは解説を割愛する。

Chain Sequences

数列に対して $n$ 回のKolakoski変換の適応で元の数列に戻る数列がある。
この変換の過程に登場する数列をChain Sequencesとよぶこととするらしい。

Kolakoski数列を求めるプログラム

参考文献

Kolakoski sequence - Wikipedia

2017-08-14

十種競技の世界記録を一種目だけで取るためには

十種競技で一種目だけでもガチれば世界記録を更新できるのではと思ったので調べた。

十種競技の計算法

各種目の記録は以下の式によりスコア化される。
(以下、 $T$ はsec、 $D$ はm, $d$ はcmを単位とする。)

100m $25.4347\times (18-T)^{1.81}$
走幅跳 $0.14354\times (d-220)^{1.4}$
砲丸投 $51.39\times (D-1.5)^{1.05}$
走高跳 $0.8465 \times (d-75)^{1.42}$
400m $1.53775\times (82-T)^{1.81}$
110mH $5.74352\times (28.5-T)^{1.92}$
円盤投 $12.91\times (D-4)^{1.1}$
棒高跳 $0.2797\times (d-100)^{1.35}$
やり投 $10.14\times (D-7)^{1.08}$
1500m $0.03768\times (480-T)^{1.85}$

換算式より分かる通り、走系種目は基準値-タイムの形なのでスコアに上限がある。
走系種目ではガチっても世界記録には達せない。

現在の世界記録

世界記録	全種目で世界記録を出せたら
9045	12567

一種だけ世界記録出すために必要な記録

上で述べたように走系種目では無理なのでその他の種目を並べる。

種目	記録	世界記録
走幅跳	2900.21cm	895cm
砲丸投	139.10m	23.12m
走高跳	762.34cm	245cm
円盤投	390.20m	74.08m
棒高跳	2290.44cm	614cm
やり投	546.30m	98.48m

結論

無理。
頑張って全種目練習しましょう

2017-08-11

店潰しのコウメ

その他メモ

全人類が大好きな才能あふるる芸人、コウメ太夫。
そのコウメ氏が自身のツイッターで行っている創作活動『まいにちチクショー』。
そこにはナチュラルボーン店潰し屋としてのコウメ氏の姿が……

潰れた店一覧

店	URL
コンビニ	https://twitter.com/dayukoume/status/704849212651884546
スーパー	https://twitter.com/dayukoume/status/716223997940097025
薬局	https://twitter.com/dayukoume/status/734648369474371584
牛丼屋	https://twitter.com/dayukoume/status/741615948801540097
エビフライショップ	https://twitter.com/dayukoume/status/748763518820691969
ソーセージ入りパン屋	https://twitter.com/dayukoume/status/760046629617475585
新鮮イカ刺し居酒屋	https://twitter.com/dayukoume/status/771253628036198400
雑貨屋	https://twitter.com/dayukoume/status/793401661448331265
あんこはみ出し鯛焼き屋	https://twitter.com/dayukoume/status/804988725465784321
ヴィデオ屋	https://twitter.com/dayukoume/status/826725775487365125
パワーストーン屋	https://twitter.com/dayukoume/status/838302363391664128
ヨ〜グルト屋	https://twitter.com/dayukoume/status/892648796257001472
本屋	https://twitter.com/dayukoume/status/925961945936576512
歯医者	https://twitter.com/dayukoume/status/948820366599774209
赤字覚悟デスカウントショップ	https://twitter.com/dayukoume/status/959619555436871680
粒あんこしあん５０％ずつ入り大福ショップ	https://twitter.com/dayukoume/status/969540476289220609
ハトとスズメだけ動物園	https://twitter.com/dayukoume/status/980770922972954625
ケーキ屋	https://twitter.com/dayukoume/status/1002469427252584448
バレバレ探偵事務所	https://twitter.com/dayukoume/status/1024549759753707520
ぷりぷり水餃子総合センター	https://twitter.com/dayukoume/status/1035770371989860352
銀行	https://twitter.com/dayukoume/status/1046723367670149120
ピッツァ屋	https://twitter.com/dayukoume/status/1101358925226508290
白いたい焼き屋	https://twitter.com/dayukoume/status/1113032137207234561
ショッピングモ～ル	https://twitter.com/dayukoume/status/1123511342072090626

潰れなかった店

高くておいしくない中華屋の近くに引っ越したら～、

中華屋が潰れませんでした～。

チクショー！！　#まいにちチクショー
— コウメ太夫 (@dayukoume) 2016年10月2日

その他

池の近くに引っ越ししたら～、

池が干からびました～。

チクショー！！　#まいにちチクショー
— コウメ太夫 (@dayukoume) 2017年4月2日

税込み１００円ショップの近くに引っ越ししたら～、

税抜き１００円ショップに改装されました～。

チクショー！！　#まいにちチクショー
— コウメ太夫 (@dayukoume) 2017年5月1日

村の近くに引っ越ししたら～、

村がダムの底に沈みました～。

チクショー！！　#まいにちチクショー
— コウメ太夫 (@dayukoume) 2017年6月1日

８０円自販機の近くに引っ越ししたら～、

１３０円になりました～。

チクショー！！　#まいにちチクショー
— コウメ太夫 (@dayukoume) 2017年7月1日

豆腐の近くに引っ越ししたら～、

豆腐が潰れました～。

チクショー！！　#まいにちチクショー
— コウメ太夫 (@dayukoume) 2017年9月2日

床屋の近くに引っ越したと思ったら～、

床が抜けました～。

チクショー！！　#まいにちチクショー
— コウメ太夫 (@dayukoume) 2017年10月1日

お酒の近くに引っ越ししたら～、

酔い潰れました～。

チクショー！！　#まいにちチクショー
— コウメ太夫 (@dayukoume) 2017年12月1日

騒音おばさんの近くに引っ越ししたら～、

メンタルが潰れました～。

チクショー！！　#まいにちチクショー
— コウメ太夫 (@dayukoume) 2018年5月1日

ベランダなし物件に引っ越ししたら～、

バルコニ～がついてました～。

チクショー！！　#まいにちチクショー
— コウメ太夫 (@dayukoume) 2018年12月1日

海の近くに引っ越したら～、

海が埋立てられました～。

チクショー！！　#まいにちチクショー
— コウメ太夫 (@dayukoume) 2018年7月1日

権力者の近くに引っ越ししたら～、

潰されました～。

チクショー！！　#まいにちチクショー
— コウメ太夫 (@dayukoume) 2018年11月1日

エロ本自販機の近くに引っ越ししたら～、

エロ本自販機が撤去されました～。

チクショー！！　#まいにちチクショー
— コウメ太夫 (@dayukoume) 2019年1月3日

エロ本充実コンビニの近くに引っ越したら～、

エロ本の取り扱いがなくなりました～。

チクショー！！　#まいにちチクショー
— コウメ太夫 (@dayukoume) 2019年2月1日

???

フェアプレーポインツで勝利かと思ったら～、

引っ越し潰れポインツ失効でした～。

チクショー！！　#まいにちチクショー
— コウメ太夫 (@dayukoume) 2018年6月29日

まとめ

いっぱい潰れてますし、潰れても仕方がないぐらいマニアックな店が多いですね。
『まいにちチクショー』をはじめて1173日間に38回も引っ越しを行うコウメ氏の根性は脱帽ものですね。

最後に深い『まいにちチクショー』を紹介して記事を終えたいと思います。

理解できたと思っていたら～、

理解できてませんでした～。

チクショー！！　#まいにちチクショー
— コウメ太夫 (@dayukoume) 2017年1月7日

人生reject

思いついたことをなんとなく書く

飛行機を使わずに東京から各県へ行くための時間

調査方法

結果

車

鉄道

感想

参考文献

補色残像効果について

錯視

コード

参考文献

『Gijswijt's数列』について

定義

巨大数との関係

参考文献

『Golomb数列』について

定義

漸化式

参考文献

『Kolakoski数列』について

Kolakoski数列とは

一般化されたKolakoski数列

Chain Sequences

Kolakoski数列を求めるプログラム

参考文献

十種競技の世界記録を一種目だけで取るためには

十種競技の計算法

現在の世界記録

一種だけ世界記録出すために必要な記録

結論

店潰しのコウメ

潰れた店一覧

潰れなかった店

その他

???

まとめ