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名前　堀江　伸一
住所　兵庫県加古川市加古川町南備後79-16





*2010/2/14その２
○-○型○の○船○建築○○○の中に○○があるという。
この答えは堀江伸一だけが知っている。
明日ネームだけ公開予定。


今度からこの方法でやろう。
そうすれば、読者に期待を持たせつつ、なんとなく自分が一番最初に考え付いたよの証明になる。
ただし、早く読みたいという意見があれば早めにUPします。

----
-今すぐ知りたいかたはこちらへコメント
#comment
----

今日はYoutubeでこんな謎の映像を見つける。
不自由研究No.000【総合】「研究準備録」


内容はくだらないが、音の取り込み方とカメラ位置に奇妙なセンスの良さを感じてしまった。
伸びる目が恐ろしくあると思う。
こういう人は欠点だらけでも、伸びる目の一点伸ばしすればいいなとおもう。
Lv1でも将来性がある人をみつけて伸ばすのが幸せな人生って物さ。
特に伸びる目がある人を伸ばすのは楽しい仕事。
伸びる目が欠片もない人のしりをたたくのは大変な仕事。
時々コメつけて応援しとこかな。



はぁ、ヤマちゃんに会いたいなあ。
さびしいのですよ。


*2010/2/14
今日の面接は手柄で行った。
駅前は意外と建物も低く、空き地もあり結構見通しがいい。
歩いて5分の面接先だが駅から見えたというのがわかりやすい。
手柄は姫路の端っこという感じがする。

建物の表と思って入ったら、なぜか裏口から入ってしまった。
話を聞くと、狭いところでの仕事がおおいらしい、ちょっと苦手なので今日の面接はうまく行かず。
残念。
まあ次の面接に行こう。


そうだ、今日は風船式建築法その２のアイディアを少し変更しておこう。


Pixivの絵描きSameさんから、サスペクのサーフィンシーンについてアドバイスをもらった。
サーフィンシーンがいくら続いても、興味のない人間だと読む気が起きない。
それより、このシーンでどうキャラを立てるか、このシーンで何を読者に印象付けたいのか。
そういうことを考えたほうがいいといわれた。

うーん、やはり人の親切やアドバイスというものはすばらしい。
そういう点には気がつかなかった。
まだまだ物書き志望としてのLvが低いと実感。

このアドバイス一つで作品の半分に影響を与えたといってもいいと思う。
Sameさんのアドバイスすごい。




*2010/2/13
-この話に心当たりのある方、知っている方即座に警察に通報ください
偽者の堀江伸一について。
大勢に向かって謝罪している堀江伸一がいたらそれは偽者なので通報ください。
2009年8月から2010年月2月まで、堀江伸一は家族内でのちょっとしたいざこざ以外の理由で特に謝罪というものをした覚えがないので、大勢に向かって謝罪をしている堀江伸一がいたらそれは偽者です。
心当たりの方即座に通報してください。

もしその様子を見たことのある肩、謝罪している堀江伸一がそれを受けているほうにやたらと都合のいい謝罪をしていると感じませんでしたか？
そうです。
謝罪しているほうも、それを受けている集団も仲良し、両方グルです。
詐欺なので迷うことなく即座に通報しましょう。
堀江健二の偽者もいるようですが、そちらもお願いします。







*2010/2/12その４
最近妙に膨らますというアイディアに取り付かれている。
なんか別のアイディアもそのうち考えたいけど、今は膨らますというアイディアにぞっこんなので問題なし。


子供向け小説、サスペクのサーフィンシーンのところでも書いておくか。




*2010/2/12その３
風船式建築法その２。
堤防のCad作図、とりあえず加古川の堤防を参考に堤防の図を作ろう。
後、決壊した堤防をとった映像とかネットで調べておこう。
こうなると膨らます袋のデザインが問題になるな。

現実性が不明なところが小説のネームっぽい。
計算式の上ではありだけど、説得力のあるデザインを模索しないといけないのがつらいところ。
風船の中身、意外と固まらないほうが現実的だったりして？









*2010/2/12その２
統計の本、ぼちぼち読んでいこう。

-なんとなく思うこと
警察ってアクセスログとかの物証より証言を重視。
ネットに関する問題では偽証に簡単にだまされるような気がする。
ネットにたいする操作能力も上げてほしいかなぁ。



-なんとなく個人的なこと
いじめとかできたらやらないでほしいと思う。





*2010/2/12
統計の本を買ってしまった。


応用確率・統計入門　金野 秀敏
2800円だけど内容はよさそう、いい本を買ったような気がする。
ぱらぱらめくってみる。

積分、テイラー展開、微分。
この３つを理解していないと読めない本のようだ。
逆に言えば、この3つがわかっていればすいすい読める。

勉強の本にはそれを読み解くための鍵のようなものがあり、それをもってないと理解できず、もっているだけですいすい理解できたりする。

多分読めるほう。
まあ、この本でも入門レベル、初歩が外れただけというのだから統計は難しい。



明日面接、電話をしてみたが派遣というのはやはり対応が、、、。





*2010/2/11その6
最近思うこと。
会えなくなって久しいけれど、阿部大和ちゃん元気でやっているかな？
今でも君の笑顔で僕も笑顔になれる。
さびしい。
元気でみんなと仲良く笑顔で人生を送っていてほしいなぁ。




*2010/2/11その５
’重回帰分析の係数を求めることができるプログラム。
'単なる統計の勉強用のプログラム、それ以上の意味は欠片もない
'昔原始社会において数学の素養はエリートの仕事だったとか、いまでは大学レベルなら誰にでも勉強できるものになったのでした
'毒物だらけの環境から安全な食べ物だけを抽出した農業、安全においしく食品を長期保存することを可能にした発酵、太古の都市国家レベルの社会システムを支えてきた数学。
'これらは文明社会が崩壊して伝えることができるだろうというのは素敵なことですね
'ちなみに今日の勉強内容だがこのレベルの統計は初等的過ぎて、公文式の練習問題以上の意味はまったくない
’が千里の道も一歩から、地道に勉強してみたり。
’test2がMainとなる。
'でもってこのちょっとだけ長いプログラムのV7が答え。
'コードの最後のほうはさすがに逆行列のコードとかは自分ではかけないというか恐ろしくめんどくさいので関数ではしょった。
'Excelも結構便利になったなあ。

'プログラムのチェックには初等統計学第4版P260の表を使用、X1,X2値が(a2からB21）にY値がC2からC21に最後の変数は出力先、ここまで作ったところで他の用が入ったので書いていない。
’作っての感想　初等統計の本だけで書いたのでおそらく無駄が多い、初歩的な高速化する余地は無数にあるんじゃないかなあ、




Sub test2()
u_zyuukaiki Range("a2:b21"), Range("c2:c21"), Range("e1")
End Sub


Sub u_zyuukaiki(Xs As Range, Ys As Range, out As Range)
Dim tr, tc
tr = Xs.Rows.Count - 1
tc = Xs.Columns.Count + 1


Dim v1, v2
Dim v3
ReDim v3(tr, tc)

v1 = Xs
v2 = Ys
Dim i As Long, j As Long


For i = 0 To tr
For j = 0 To tc
If j = 0 Then
v3(i, j) = 1
ElseIf j = tc Then
v3(i, j) = v2(i + 1, 1)
Else
v3(i, j) = v1(i + 1, j)
End If
Next
Next

Dim v4
ReDim v4(tc - 1, tc - 1)
Dim y1
ReDim y1(tc - 1, 0)

'係数を求めるための行列を作り出す
For i = 0 To tc - 1
For j = 0 To tc
If j = tc Then
y1(i, 0) = my_sum(v3, i, j)
Else
v4(i, j) = my_sum(v3, i, j)
End If
Next
Next

'ｖ４の逆行列を求める
Dim v6
Dim v7
Dim t
t = 0
v6 = WorksheetFunction.MInverse(v4)
v7 = WorksheetFunction.MMult(v6, y1)

End Sub



Function my_sum(ByRef a As Variant, c1 As Long, c2 As Long) As Double
'a 1行目の2列目、1,2
Dim s
Dim i As Long
For i = 0 To UBound(a, 1)
s = s + a(i, c1) * a(i, c2)
Next
my_sum = s
End Function




-追記
PGホエール著の初等統計学の本、残るは分散分析のプログラム練習くらいか、てこれSum計算と２乗だけだからあっといいまに終わるな。
それにしてもこの本、標準偏差の概念を何度も使いまわしてるので実は12章までは階段のようになっている。
前章までで習った概念の拡張や転用という形をとり重層構造になっていたわけだ！
χ２乗も分散分析も標準偏差も検定も全部同じ概念が違う形をとっただけという恐ろしい世界だったわけだ。
なぜこんなに同じ概念だけで分析法が構築されているかというと、それはブラックショールズ理論。
これに裏打ちされた理屈で説明がつくようになるんだろうなあ。



で勉強が終わっちゃたわけだけど、やっぱりこれはもう次の本ということで何か新しい統計の本探そうかな？
ネットという手もあるけれ、細切れすぎて少し物足りない。
駅前のジュンク堂で買い物をすべきか、図書館で済ませるか。
ちりも積もればで、たまには僕もジュンク堂で本買わないと本屋がつぶれるかも？
まあいろいろかな。
明日夕方、ちょっと本屋に寄ってみよう。


さっき気づいた。
Excel行列関係のデータを見ていると、ワークシート⇔行列形式の便利な関数があるらしい。
行列をくっつけたり取り出したりできればデータ整形のめんどくさい処理もいらないかも？






*2010/2/11その４
日記といふものは奇妙なものだ。
主の気も知らないでひたすらころころ転がっていく。

この前などは部屋の隅で毛玉と遊んでいた。
一緒に転がして遊んでみる。
と思えば、棚の上にあるものを狙ってジャンプしようとしている。

日向ぼっこが好きなようでよくまどろんでいる。
記号の塊が暖かそうにゆらゆらとゆらぎ、文字一つ一つが明るさや暖かさを帯びてくる。
全ての文字が渾然一体となり、まどろみの中で時間が過ぎていく。

時折机の上に上ってくるので、ペン先でいろいろと書いてみる。
日記の成長が楽しみだ。
明日は何をして遊ぼう。








*2010/2/11その３
我輩は、日記である。
名前はまだない。
どこで生まれたかトンと見当がつかぬ。
なんでも、薄暗いカルシウムの殻のなかでやーやーと騒いでいたようなことは記憶してある。
我輩はここで初めて人間といふ物を見た見られた。
然（しか）もあとで聞くとそれは物書き志望といふ人間中で一番獰悪（だうあく）な種族であつたさうだ。
此物書き志望といふのは時々我々を捕（つかま）へて煮て食ふといふ話である。

然し其當時は何といふ考えもなかつたから別段恐しいとも思はなかつた。
但彼の掌に載せられてスーと持ち上げられた時何だかフハフハした感じが有つた許りである。
掌の上で少し落ち付いて書生の顔を見たのが所謂（いはゆる）人間といふものゝ見始（みはじめ）であらう。此時妙なものだと思つた感じが今でも殘つて居る。



































原文参考
http://www.geocities.jp/sybrma/42souseki.neko.html

名前　堀江　伸一





*2010/2/14その２
○-○型○の○船○建築○○○の中に○○があるという。
この答えは堀江伸一だけが知っている。
明日ネームだけ公開予定。


今度からこの方法でやろう。
そうすれば、読者に期待を持たせつつ、なんとなく自分が一番最初に考え付いたよの証明になる。
ただし、早く読みたいという意見があれば早めにUPします。

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-今すぐ知りたいかたはこちらへコメント
#comment
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今日はYoutubeでこんな謎の映像を見つける。
不自由研究No.000【総合】「研究準備録」


内容はくだらないが、音の取り込み方とカメラ位置に奇妙なセンスの良さを感じてしまった。
伸びる目が恐ろしくあると思う。
こういう人は欠点だらけでも、伸びる目の一点伸ばしすればいいなとおもう。
Lv1でも将来性がある人をみつけて伸ばすのが幸せな人生って物さ。
特に伸びる目がある人を伸ばすのは楽しい仕事。
伸びる目が欠片もない人のしりをたたくのは大変な仕事。
時々コメつけて応援しとこかな。



はぁ、ヤマちゃんに会いたいなあ。
さびしいのですよ。


*2010/2/14
今日の面接は手柄で行った。
駅前は意外と建物も低く、空き地もあり結構見通しがいい。
歩いて5分の面接先だが駅から見えたというのがわかりやすい。
手柄は姫路の端っこという感じがする。

建物の表と思って入ったら、なぜか裏口から入ってしまった。
話を聞くと、狭いところでの仕事がおおいらしい、ちょっと苦手なので今日の面接はうまく行かず。
残念。
まあ次の面接に行こう。


そうだ、今日は風船式建築法その２のアイディアを少し変更しておこう。


Pixivの絵描きSameさんから、サスペクのサーフィンシーンについてアドバイスをもらった。
サーフィンシーンがいくら続いても、興味のない人間だと読む気が起きない。
それより、このシーンでどうキャラを立てるか、このシーンで何を読者に印象付けたいのか。
そういうことを考えたほうがいいといわれた。

うーん、やはり人の親切やアドバイスというものはすばらしい。
そういう点には気がつかなかった。
まだまだ物書き志望としてのLvが低いと実感。

このアドバイス一つで作品の半分に影響を与えたといってもいいと思う。
Sameさんのアドバイスすごい。




*2010/2/13
-この話に心当たりのある方、知っている方即座に警察に通報ください
偽者の堀江伸一について。
大勢に向かって謝罪している堀江伸一がいたらそれは偽者なので通報ください。
2009年8月から2010年月2月まで、堀江伸一は家族内でのちょっとしたいざこざ以外の理由で特に謝罪というものをした覚えがないので、大勢に向かって謝罪をしている堀江伸一がいたらそれは偽者です。
心当たりの方即座に通報してください。

もしその様子を見たことのある肩、謝罪している堀江伸一がそれを受けているほうにやたらと都合のいい謝罪をしていると感じませんでしたか？
そうです。
謝罪しているほうも、それを受けている集団も仲良し、両方グルです。
詐欺なので迷うことなく即座に通報しましょう。
堀江健二の偽者もいるようですが、そちらもお願いします。







*2010/2/12その４
最近妙に膨らますというアイディアに取り付かれている。
なんか別のアイディアもそのうち考えたいけど、今は膨らますというアイディアにぞっこんなので問題なし。


子供向け小説、サスペクのサーフィンシーンのところでも書いておくか。




*2010/2/12その３
風船式建築法その２。
堤防のCad作図、とりあえず加古川の堤防を参考に堤防の図を作ろう。
後、決壊した堤防をとった映像とかネットで調べておこう。
こうなると膨らます袋のデザインが問題になるな。

現実性が不明なところが小説のネームっぽい。
計算式の上ではありだけど、説得力のあるデザインを模索しないといけないのがつらいところ。
風船の中身、意外と固まらないほうが現実的だったりして？









*2010/2/12その２
統計の本、ぼちぼち読んでいこう。

-なんとなく思うこと
警察ってアクセスログとかの物証より証言を重視。
ネットに関する問題では偽証に簡単にだまされるような気がする。
ネットにたいする操作能力も上げてほしいかなぁ。



-なんとなく個人的なこと
いじめとかできたらやらないでほしいと思う。





*2010/2/12
統計の本を買ってしまった。


応用確率・統計入門　金野 秀敏
2800円だけど内容はよさそう、いい本を買ったような気がする。
ぱらぱらめくってみる。

積分、テイラー展開、微分。
この３つを理解していないと読めない本のようだ。
逆に言えば、この3つがわかっていればすいすい読める。

勉強の本にはそれを読み解くための鍵のようなものがあり、それをもってないと理解できず、もっているだけですいすい理解できたりする。

多分読めるほう。
まあ、この本でも入門レベル、初歩が外れただけというのだから統計は難しい。



明日面接、電話をしてみたが派遣というのはやはり対応が、、、。





*2010/2/11その6
最近思うこと。
会えなくなって久しいけれど、阿部大和ちゃん元気でやっているかな？
今でも君の笑顔で僕も笑顔になれる。
さびしい。
元気でみんなと仲良く笑顔で人生を送っていてほしいなぁ。




*2010/2/11その５
’重回帰分析の係数を求めることができるプログラム。
'単なる統計の勉強用のプログラム、それ以上の意味は欠片もない
'昔原始社会において数学の素養はエリートの仕事だったとか、いまでは大学レベルなら誰にでも勉強できるものになったのでした
'毒物だらけの環境から安全な食べ物だけを抽出した農業、安全においしく食品を長期保存することを可能にした発酵、太古の都市国家レベルの社会システムを支えてきた数学。
'これらは文明社会が崩壊して伝えることができるだろうというのは素敵なことですね
'ちなみに今日の勉強内容だがこのレベルの統計は初等的過ぎて、公文式の練習問題以上の意味はまったくない
’が千里の道も一歩から、地道に勉強してみたり。
’test2がMainとなる。
'でもってこのちょっとだけ長いプログラムのV7が答え。
'コードの最後のほうはさすがに逆行列のコードとかは自分ではかけないというか恐ろしくめんどくさいので関数ではしょった。
'Excelも結構便利になったなあ。

'プログラムのチェックには初等統計学第4版P260の表を使用、X1,X2値が(a2からB21）にY値がC2からC21に最後の変数は出力先、ここまで作ったところで他の用が入ったので書いていない。
’作っての感想　初等統計の本だけで書いたのでおそらく無駄が多い、初歩的な高速化する余地は無数にあるんじゃないかなあ、




Sub test2()
u_zyuukaiki Range("a2:b21"), Range("c2:c21"), Range("e1")
End Sub


Sub u_zyuukaiki(Xs As Range, Ys As Range, out As Range)
Dim tr, tc
tr = Xs.Rows.Count - 1
tc = Xs.Columns.Count + 1


Dim v1, v2
Dim v3
ReDim v3(tr, tc)

v1 = Xs
v2 = Ys
Dim i As Long, j As Long


For i = 0 To tr
For j = 0 To tc
If j = 0 Then
v3(i, j) = 1
ElseIf j = tc Then
v3(i, j) = v2(i + 1, 1)
Else
v3(i, j) = v1(i + 1, j)
End If
Next
Next

Dim v4
ReDim v4(tc - 1, tc - 1)
Dim y1
ReDim y1(tc - 1, 0)

'係数を求めるための行列を作り出す
For i = 0 To tc - 1
For j = 0 To tc
If j = tc Then
y1(i, 0) = my_sum(v3, i, j)
Else
v4(i, j) = my_sum(v3, i, j)
End If
Next
Next

'ｖ４の逆行列を求める
Dim v6
Dim v7
Dim t
t = 0
v6 = WorksheetFunction.MInverse(v4)
v7 = WorksheetFunction.MMult(v6, y1)

End Sub



Function my_sum(ByRef a As Variant, c1 As Long, c2 As Long) As Double
'a 1行目の2列目、1,2
Dim s
Dim i As Long
For i = 0 To UBound(a, 1)
s = s + a(i, c1) * a(i, c2)
Next
my_sum = s
End Function




-追記
PGホエール著の初等統計学の本、残るは分散分析のプログラム練習くらいか、てこれSum計算と２乗だけだからあっといいまに終わるな。
それにしてもこの本、標準偏差の概念を何度も使いまわしてるので実は12章までは階段のようになっている。
前章までで習った概念の拡張や転用という形をとり重層構造になっていたわけだ！
χ２乗も分散分析も標準偏差も検定も全部同じ概念が違う形をとっただけという恐ろしい世界だったわけだ。
なぜこんなに同じ概念だけで分析法が構築されているかというと、それはブラックショールズ理論。
これに裏打ちされた理屈で説明がつくようになるんだろうなあ。



で勉強が終わっちゃたわけだけど、やっぱりこれはもう次の本ということで何か新しい統計の本探そうかな？
ネットという手もあるけれ、細切れすぎて少し物足りない。
駅前のジュンク堂で買い物をすべきか、図書館で済ませるか。
ちりも積もればで、たまには僕もジュンク堂で本買わないと本屋がつぶれるかも？
まあいろいろかな。
明日夕方、ちょっと本屋に寄ってみよう。


さっき気づいた。
Excel行列関係のデータを見ていると、ワークシート⇔行列形式の便利な関数があるらしい。
行列をくっつけたり取り出したりできればデータ整形のめんどくさい処理もいらないかも？






*2010/2/11その４
日記といふものは奇妙なものだ。
主の気も知らないでひたすらころころ転がっていく。

この前などは部屋の隅で毛玉と遊んでいた。
一緒に転がして遊んでみる。
と思えば、棚の上にあるものを狙ってジャンプしようとしている。

日向ぼっこが好きなようでよくまどろんでいる。
記号の塊が暖かそうにゆらゆらとゆらぎ、文字一つ一つが明るさや暖かさを帯びてくる。
全ての文字が渾然一体となり、まどろみの中で時間が過ぎていく。

時折机の上に上ってくるので、ペン先でいろいろと書いてみる。
日記の成長が楽しみだ。
明日は何をして遊ぼう。








*2010/2/11その３
我輩は、日記である。
名前はまだない。
どこで生まれたかトンと見当がつかぬ。
なんでも、薄暗いカルシウムの殻のなかでやーやーと騒いでいたようなことは記憶してある。
我輩はここで初めて人間といふ物を見た見られた。
然（しか）もあとで聞くとそれは物書き志望といふ人間中で一番獰悪（だうあく）な種族であつたさうだ。
此物書き志望といふのは時々我々を捕（つかま）へて煮て食ふといふ話である。

然し其當時は何といふ考えもなかつたから別段恐しいとも思はなかつた。
但彼の掌に載せられてスーと持ち上げられた時何だかフハフハした感じが有つた許りである。
掌の上で少し落ち付いて書生の顔を見たのが所謂（いはゆる）人間といふものゝ見始（みはじめ）であらう。此時妙なものだと思つた感じが今でも殘つて居る。



































原文参考
http://www.geocities.jp/sybrma/42souseki.neko.html