じゃぁ最近のオヤヂは、若いとき本読んでたのか?
前回のエントリ[「最近の若者は本を読まない」本当の理由]では、沢山の意見を頂いた。賛否いずれも、感謝感謝。賛成は嬉しいが、反論はありがたい。わたしの論拠の不備があらわになったから。愉快なのは米光さんの[「最近の若者は本を読まない」本当の理由の本当の理由]。いかにも最近のオヤヂが言いそうでしょ? ■各時代の若者の読書率 いただいた反論のうち、かなりの説得力をもつのがあった。コレだ。 オヤヂどもは、今こそ本読んでないかもしれないけれど、若かりし頃は、イマドキの若者よりも、もっと読んでいたんじゃぁないの？若年世代を定点観測した比較結果でないと意味がないんじゃないか？ ああ確かに。だからこの週末に調べてみた、「最近の若者は本を読まない」と嘆くオヤヂ連中が、若かった頃はどうだったかを。 「若者」は20～30代、「オヤヂ」はそれにプラス30しておこうか。それから調査上、「本」とはマンガや雑誌以外の書籍
わたしが知らないスゴ本は、きっとあなたが読んでいる: 「最近の若者は本を読まない」本当の理由
最近の若者は、本を読まない。ネットやケータイに毒されており、まともな文章を読む能力に劣るのが、イマドキの若者だそうな。そのため、文を書く能力も、相手の話を理解する能力も、ひいてはコミュニケーションそのものが著しく劣っている。このままでは日本が亡ぶ ―― って、ホント? しかもこの説、かなり昔からもてはやされている。「最近の若者は…」といいだすオヤヂ連中が「最近の若者」だったころも、この言説はマスゴミ紙面の埋め草となっていた。 昔から語り継がれるこの命題について、調べてみた。 結論からいうと真逆で、最近の若者ほど本を読んでる。これは二重の意味でYESといえる。つまり、昔に比べて今の方が本は読まれている。さらに、オヤジ連中よりもむしろ、若者世代の方が本を読んでいる。 その根拠は、読書世論調査。毎日新聞社が1947年から行っている調査で、全国の16歳以上の男女を対象とした「読書世論調査」と、小・
Mantissa (Mathematical Algorithms for Numerical Tasks In Space System Applications)
Mantissa (Mathematical Algorithms for Numerical Tasks In Space System Applications) Mantissa is a collection of various mathematical tools aimed towards for simulation. It is not a complete mathematical library like GSL, NAG or IMSL, but it contains various algorithms useful for dynamics simulation and 3D geometry computation. The library error messages in exceptions are internationalized (only en
Flash用物理演算ライブラリ:Flade:phpspot開発日誌
Flade - Flash Dynamics Engine Flade (Flash Dynamics Engine) is an open source actionscript 2.0 library for simulating 2D physics using Verlet integration. It currently features rectangular, circular, & wheel primitives, spring & angular constraints, and surfaces composed of line segments, circles, & rectangles. It's designed primarily for games with a goal of speed and ease of use, and is MTASC -s
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今回から，ウェーブレット変換（Wavelet Transform）をテーマに話を進めたいと思 います。ウェーブレット変換は本誌でも何 度か紹介されていますが，画像の世界でも JPEG2000でウェーブレット変換を利用し た圧縮アルゴリズムが採用されたこともあ り，最近とくに注目されつつあるアルゴリ ズムだと思います。 ウェーブレット変換は，もともと，デー タ圧縮だけの目的に考え出された手法では なく，フーリエ変換の発展形の1つとして， データの解析に利用するために考案された ものです。 フーリエ変換は，分析対象のデータや関 数を周波数成分に変換して，元データとは 違った観点からの特性を分析する手法でし た。 ところが，フーリエ変換で解析を行う場 合，時間軸上のデータをすべて周波数成分 に変換するため，時系列的・空間的な変化 の情報がなくなってしまいます。このため， データの特性が終始一貫
超簡単なウェーブレット
多重解像度解析 データ―→低周波成分→低周波成分→低周波成分 ↓ ↓ ↓ ↓ …… 高周波成分 高周波成分 高周波成分 高周波成分 Lifting 両側からの予測誤差符号化（ハイパスフィルタ） 奇数番目のデータを偶数番目のデータで予測し，予測誤差を奇数番目に上書きする x'2i+1 = x2i+1 - (x2i + x2i+2) / 2 これは次のハイパスフィルタと同値 x'i = -0.5 xi-1 + xi - 0.5 xi+1 平滑化（ローパスフィルタ） 偶数番号のデータの平均値が元の全データの平均値と等しくなるようにするために，上で求めた予測誤差÷4を偶数番目のデータに加える x'2i = x2i + (x'2i-1 + x'2i+1) / 4 これは次のローパスフィルタと同値 x'2i = -(1/8) x2i-2 + (1/4) x2i-1 + (3/
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