(TEST0050) ああそうかい(亜阿相界) クサソテツ  ペンタス**第XXX週 スープセルリ(セロリ)**第XXX週

ああそうかい(亜阿相界) / フラワーミュージアム
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マダガスカル南部原産の、キョウチクトウ科の植物の一種。名前は、アジア”亜”、アフリカ”阿”の”相界”からきている。

クサソテツ / フラワーミュージアム
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多年生シダの一種。別名コゴメ、カンソウ、ガンソウ、カクマ。若芽はコゴミ(屈)といい山菜のひとつである。

フラワーミュージアム: 旧称 花の美術館

------------------------------- 6月26日---------------------------------

ペンタス(新)        スープセルリ
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花数が少なくなりました。 近日中に刈り取ります。茎高:52.0cm。

ミニバラ・コルダーナ(新)    ゼラニウム(挿し芽).
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 蕾が出る気配がありません。  花房がたくさん出てきました。

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ミニトマト /ベランダ
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我がベランダにやってきました。

(TEST0049) アフリカン・マリーゴールド  ハイドランジア・アナベル  ペンタス**第XXX週 スープセルリ(セロリ)**第XXX週

アフリカン・マリーゴールド / フラワーミュージアム
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マリゴールドのアフリカン種をいい、メキシコ原産のものです。

ハイドランジア・アナベル / フラワーミュージアム
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近年はピンク・アナベルやベラアナというピンク色の種類も流通しています。

フラワーミュージアム: 旧称 花の美術館

------------------------------- 6月19日---------------------------------

ペンタス(新)        スープセルリ
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  花数が少なくなりました。  熟成中です。茎高:52.0cm。

ミニバラ・コルダーナ(新)    ゼラニウム(挿し芽).
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蕾が出る気配がありません。  勢いが弱り、夏バテ?。

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ラベンダー畑 /フラワーミュージアム
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イングリッシュラベンダー?。

(TEST0048) ガイラルディア・バーガンディ コーンフラワー(ヤグルマギク)  ペンタス**第XXX週 スープセルリ(セロリ)**第XXX週

ガイラルディア・バーガンディ / フラワーミュージアム
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夏から秋まで情熱的な花色で咲き続けます。 元気をくれる植物です。

コーンフラワー(ヤグルマギク) / フラワーミュージアム
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その花の美しさから切り花やアレンジメントにも利用される人気の植物です。

フラワーミュージアム: 旧称 花の美術館

------------------------------- 6月12日---------------------------------

ペンタス(新)        スープセルリ
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花房当たりの花数少ないです。 熟成中です。茎高:52.0cm。

ミニバラ・コルダーナ(新)    ゼラニウム(挿し芽).
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夏季の蕾が出てきません。     勢いが弱りました。

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ウインドサーフィン /海浜公園
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夏がきました。"葉アリ”の集団にも見えます。

「あみだくじ」は公平か 2020 /偏向があるので取り扱いに注意が必要/横線数に注意/”当選予想”の真上を選ぶと最も当たる/当たりたくないならば、最も離れる

 我々は、自治会の役職選定、商品(物品)の分配等で、「あみだくじ」を利用することが多いのではないでしょうか。紙と鉛筆があれば、誰でも容易に”公平な”「くじ」を作成できることが多用される要因である。しかし、「くじ」の作成・使用方法によっては”公平性”が保たれない。
「あみだくじ」の一般な作成法は、縦棒を必要数(「クジ」に参加する人数等)引き、上端を「くじ」を引く人(A,B,C,D,E,F,G)に割り当てる。下端に役職、商品等を記入し、中間部に横線を”多数”記入する方法であるが、この横線の本数が”クセモノ”であった。

<要約>

 例えば、「あみだくじ」の7本の縦線(選ぼうとする人等)対して、40本の横棒を書いたところで、到達点("当たりくじ”に対するj均一性は得られず、A-->a、B-->bのような(真下にくるような)組み合わせの確率が高い(特に端部の縦線に強い)。現実の実行法では、”乙”部分が隠されていることが一般的である。また「甲」部分も開示されないか、”横線を1本入れてください”等の指示のみで横線を詳しく検討する余裕はないし、横線数が極端に増大しそうにない。

従って、“当たり”に対する”確率アップ/確率ダウン”方法が考えられる(仮に縦線を7本:A,B,C,D,E,F,G)。
  ◎「あみだくじ」作成者の”当たりくじの配置”性行を予想する(例えば"あたり”を「乙」部a~gの何処に置く傾向にあるか)。
  ◎「甲」部分の横線は多くないので、”当たりたい”と希望するならば、予想する”当たり”(a・・・・・・)の真上のA・・・・・・・・を選ぶ(a-->A,,b-->B,c-->C、、、、g-->G)か、あるいは「当たりたくない」時は、あるべく”当たり”から離れたA・・・・・・を選ぶ。

<詳細>

 以下、図を持って説明します。
 下図では縦棒(参加者等)は7本であり、横線は10本である。ここではDを出発し、たまたま下端(乙部) のdに到達した。しかしながら、常にD-->dではなく、横線の引き方でいろいろ変化する。縦棒:7本で横線:10本の場合のA,B,C,D,E,F,Gとa,b,c,d,e,f,gの関係は、下図の”分布割合”となる。例えば、Aを出発するとaには、約40%到達するが、gにはほぼ到達することがない(0%)。同様にDを出発した場合、dには約22%到達し、a,gには約8しか到達しない。A,,C,D,E,F,Gが公平だとすれば、A,B,C,D,E,F,Gをそれぞれ出発した行き先は、a,b,c,d,e,f,gにそれぞれ約14%(1/7)の割合で到達するはずである。

ここでの計算は、計算機上に縦線を必要数作り乱数により横線を必要数作った。ここでA,B,C,D,E,F,Gをそれぞれ出発し、a,b,c,d,e,f,gに到達する割合を計算機上で求めた。試行回数は10000回とした。なお、論理解も文献1)に示されているが、第1項の正負が反対である。

文献1) 高校数学の美しい物語  https://mathtrain.jp/amida  

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 同じく、縦棒:7本で横線:20本の場合を下図に示す。上図の横線:10本の場合と同じであるが、A,B,C,D,E,F,Gをそれぞれ出発した行き先は、a,b,c,d,e,f,gに横線:10本の場合より、均一に分散される。例えば、Dを出発した行き先は、dに約16%、a及びgに約12%到達する。上記(上図)横線:10本の場合より、より一層均一化されている。
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 さらに、横線を増し40本とした場合の分布状況を下図に示す。均一化は一層進むが完全な均一化は得られない(均一化されれば、全てが約14%(1/7)になる)。
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 縦線:7本の場合、横線の数とA-->a、D-->dの割合の変化を下図に示す。横線の数が増加するに従い均一化が進行するのが分かる。中央部のD-->dは比較的急速に均一値に近づくが、端部のA-->aは均一値には近づかない。橋部の縦線の挙動には注意が必要である(A-->a、G-->gの割合がいつまでも大きい)。しかし、縦線:7本の「あみだくじ」に横線:40本は非現実的であろう。

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<「あみだくじ」の現実>

 上記のように「あみだくじ」は7本の縦線(選ぼうとする人等)対して、40本の横棒を書いたところで、均一性は得られずA-->a、B-->bのような(真下にくるような)組み合わせの確率が高い(特に端部の縦線に強い)。現実の実行法では、”乙”部分が隠されていることが一般的である。また「甲」部分も開示されないか、”横線を1本入れてください”等の指示のみで横線を詳しく検討する余裕はないし、横線数が極端に増大しそうにない。

 従って、次のような”確率アップ/確率ダウン”方法が考えられる(仮に縦線を7本:A,B,C,D,E,F,G)。
◎「あみだくじ」作成者の”当たりくじの配置”性行を予想する(例えば"あたり”をa~gの何処に置く傾向にあるか)。
◎「甲」部分の横線は多くないので、”当たりたい”と希望するならば、予想する”当たり”(a・・・・・・)の真上のA・・・・・・・・を選ぶ(a-->A,,b-->B,c-->C、、、、g-->G)か、あるいは、「当たりたくない」時は、あるべく”当たり”から離れたA・・・・・・を選ぶ。

                     .

(TEST0047) カシの花 クレオメ  ペンタス**第XXX週 スープセルリ(セロリ)**第XXX週

カシの花 / T 町街路樹
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秋にはドングリをたくさん付けます。

クレオメ / フラワーミュージアム
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白やピンクの花色があります。

フラワーミュージアム: 旧称 花の美術館

------------------------------- 6月5日---------------------------------

ペンタス(新)        スープセルリ
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   咲き続けています。   熟成中です。茎高:52.0cm。

ミニバラ・コルダーナ(新)    ゼラニウム(挿し芽).
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  蕾はありません。      次々に咲いています。

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谷/花見川/サイクリングロード/アジサイ花壇 /花見川サイクリングロード
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谷の部分に入りますと、道が舗装されていない部分もあります。

(参考) 東京都内新型コロナウィルス新感染者数の実数経時変化と簡単な新感染者予想(数式モデル)---その2

 新型コロナウィルス感染者の拡大に伴い政府は緊急事態宣言を2020{令和2)年4月7日に7都府県、そして4月16日に全都道府県に拡大された。前報(文献1.)で、東京都内の新型コロナウィルス新感染者数の実数経時変化を簡単な数式モデルを用いて推定し、実新感染者数と対比してみた。今回、前報以降の実数が出てきたので、グラフ上に追加してみた。

文献1. (参考) 東京都内新型コロナウィルス新感染者数の実数経時変化と簡単な新感染者予想(数式モデル)


 *感染者数を予測する簡単なモデルは実感染者を旨く表現していることが分かる。
 *感染者数をベースに一人当たりの感染拡大係数、人接触割合等を掛け合わせた数式(文献1.の(1)式)で表されることが分かった。


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