  |
はてなキーワード: 計算とは
Chern-Simons理論は、特に3次元のトポロジカル量子場理論（TQFT）における中心的な役割を果たす理論でござって、その定式化は主に接続（connection）と曲率（curvature）という微分幾何学の概念に基づいておるのでござる。この理論は、特にゲージ理論とトポロジーの交差点で深い意味を持ち、リー群上の接続のトポロジー的性質を探るものでござる。以下では、厳密な数学的枠組みのもとで、Chern-Simons理論を詳細に説明いたすでござる。
Chern-Simons理論は、主束上で定義される接続から構築されるのでござる。ここで、P(E) を G 群の主束とし、G をリー群、𝔤 をそのリー代数といたすでござる。主束は次のように定義されるのでござる：
P(E) → M,
ここで M は3次元の多様体で、E はファイバー空間を表すのでござる。接続 A ∈ Ω¹(M, 𝔤) はこの主束上の1-形式でござって、各点でリー代数 𝔤 の値を取るのでござる。
接続 A は、接続を持つファイバー上の接続のトランスポートを表現し、リー群の基準を用いて測地線のようにデータを運ぶのでござる。接続 A によって定義される曲率は、外微分 dA と二次の項 A ∧ A を含む、次の形で表現されるのでござる：
F_A = dA + A ∧ A.
ここで、F_A は接続 A の曲率2-形式でござって、ゲージ群 G の接続が示す物理的な局所的な場を表すのでござる。
Chern-Simons形式は、主に接続の曲率を用いて定義されるのでござる。3次元多様体 M 上でのChern-Simons形式 CS(A) は、接続 A の曲率 F_A に基づいて次のように表されるのでござる：
CS(A) = ∫_M Tr(A ∧ dA + ⅔ A ∧ A ∧ A),
ここで、Tr はリー代数 𝔤 のトレースを取る演算子でござって、各項は外積（wedge product）によって形成されるのでござる。具体的には、A ∧ dA は接続 A とその外微分 dA の外積を、A ∧ A ∧ A は接続の3重積を意味するのでござる。
Chern-Simons形式は、ゲージ変換に対して不変であることが重要な特徴でござる。ゲージ変換は、接続 A に対して次のように作用するのでござる：
A → g⁻¹Ag + g⁻¹dg,
ここで g ∈ G はゲージ群の元でござる。この変換によって、Chern-Simons形式がどのように振る舞うかを調べると、次のように変換することがわかるのでござる：
CS(A) → CS(A) + ∫_M Tr(g⁻¹dg ∧ g⁻¹dg ∧ g⁻¹dg).
これは、Chern-Simons形式がゲージ変換の下でトポロジカル不変量として振る舞うことを示しておるのでござる。すなわち、Chern-Simons形式の値は、ゲージ変換による局所的な変更には依存せず、主に多様体のトポロジーに依存することが分かるのでござる。
Chern-Simons理論の量子化は、パスインテグラルを用いた量子場理論の枠組みで行われるのでござる。具体的には、Chern-Simons作用を用いた量子化は次のように記述されるのでござる：
Z_CS(M) = ∫ 𝒟A exp(i ∫_M Tr(A ∧ dA + ⅔ A ∧ A ∧ A)).
この積分は、接続 A に関するパスインテグラルでござって、Chern-Simons理論における量子場理論の構築に用いられるのでござる。ここで 𝒟A は接続 A の変分に関する積分を示すのでござる。
Chern-Simons形式は、特に3次元多様体に対するトポロジカル不変量としての性質が重要でござる。3次元多様体 M に対して、Chern-Simons不変量は以下のように定義され、計算されるのでござる：
Z_CS(M) = ∫ 𝒟A exp(i ∫_M Tr(A ∧ dA + ⅔ A ∧ A ∧ A)).
この不変量は、3次元の量子ホール効果やトポロジカル絶縁体などの物理的現象を記述するのに重要でござる。具体的には、Chern-Simons形式によって、3次元多様体のトポロジーを示す不変量が得られ、量子化されたゲージ理論における位相的な特性を理解するために利用されるのでござる。
僕はロボットのロボ太です
僕は3.2秒かかります
最新のプロセッサを積んでいる子は0.7秒で計算できるんだから、すごいよね
最新のモーターを積んでいる子は0.6秒で走れるんだから、すごいよね
僕は家に帰ってお母さんに聞きました
お母さんは「まだパーツが回ってきてないからね」と困ったように言いました
神様は最新型パーツをランダムで配布しているため、うちには無かったのだそうです
「なんでランダムで配布してるんですか？」
お母さんは「もう晩ごはんができますよ」と困ったように言いました
無理矢理に高速で莫大な数の計算をさせて、プロセッサをショートさせてしまうというウイルスです
たくさんの同級生が壊れてしまい、クラスには数人だけが残りました
「2世代以前のプロセッサは、そもそもショートするほど膨大な数を扱えないからね」
先生は、人数に合わせて小さくなった教室で、気まずそうにぽりぽり頭を掻きました
「ねえ、一緒に帰ろうよ」
声をかけてきたのは、50mを9秒で走った彼でした。
「あれ、君、旧型プロセッサだったんだね」
「ふうん、そのモーター、そんなに前のプロセッサでも動くんだ」
「互換性があるのはv13までだけどね。君はモーターもプロセッサも3世代前なんだね、計算が早かった」
「そうだね…すべてのパーツが3世代前だ、僕は」
「良いスペックだね」
あと数日でWAISの結果が分かってしまう。
そんなに頭がいい自覚はないが境界知能だったらどうしようという気持ち。
なにせ保育園のころから社会不適応まるだしで、高校中退してる中卒だ。頭がいいわけない。
文章題を暗算するやつは計算はできたし答えられたけど、答えるまでに時間がかかって制限時間をオーバーしていたと思う。
処理能力も平均より低いと思う。2種類とも当然のように最後まで答えられなかった。
完璧主義といえば聞こえはいいが、どうしても処理速度よりも丁寧さや間違えないことを重視してしまうのだ。
唯一（たぶん）最後まで答えられたのは積み木模様だけ。
どれだけボロボロの結果でディスクレパンシーも酷い結果なのだろう。
そんなことを考えつつ、一番つまらないと思うのが総合IQ100前後の平均値でディスクレパンシーもない、平々凡々とした結果に終わることだ。
我ながら歪んでいると思うが、なにか特別な結果が出てほしい気持ちがある。
そういう妙なプライドを持っていつつ、その結果と向き合うのが怖い。
今日、G検定を受験した。AIやディープラーニングに関するちょっと話題のやつだ。11月8日〜9日開催の2024年第6回。今回の試験から新シラバス(問題範囲)が適用で出題数が変更となる。
G検定は自宅受験可能な性質上、運営が不正行為禁止と言いながらもPCインカメラ監視や画面共有監視もなく受験者たちの間では公然とカンニングが行われていることで有名な試験だ。
IT系のAI試験だからGoogleやAIを使いこなすのも試験の一環だって？そんな屁理屈ありかよ。ありなんだよな。
SNSやnoteやqiitaの受験記を見てもそうだし、検索欄に「G検定」と入れると「カンペ/カンニング/チートシート」などが多数サジェストされることからも明らかだ。
そのため運営はカンペを一目見たり用語集をCtrl+Fで検索してすぐ解けるような一問一答的な出題を避けているという。問題文と選択肢は画像形式で出題されてコピペ不可。それくらいの抵抗はしてくる。
前回まで試験時間120分に対して出題数は公称200問程度だったが今回から160問へと変更され1問当たり時間が約30秒から45秒へと増えたのも、複雑な出題でカンニング潰しをしてやるという運営の意気込みが事前に感じられていた。
しかし運営の姿勢や自力で正々堂々と挑む他の受験者に悪いが不正受験者がいる以上は俺も乗っていくし、先端AI的な試験を受ける気概はあっても高度な自動回答環境を作れるスキルはない、そんなクズでカスの取ったスタイルを紹介する。
他の自宅受験系の資格試験にも流用できるだろう。こんな恥ずべき内容は他じゃ書けない。
ネット環境下でどこでも受験OKだが自宅がベター。広いテーブルがあるといい。カンニングしまくる以上そんな姿は人目に晒せない。会社や学校など知り合いのいる環境は論外だ。
出題内容が各人で同一であるなら仲間と結託してもいいがおそらく違うのではないか。
・PC類
頼みの綱。文字入力よりPC画面上の文字コピぺできない問題文をスマホで撮って画像入力するのがメイン。アップした画像内の文字を認識して回答できるタイプで事前に操作に慣れておく。
最近のAIならまあ対応可能だろう。性能の高い有料版に課金して安心をダメ押してもいい。世話になるのは本番2時間なのでお試し版でもいい。
俺はSoftBank系回線があれば1年タダの有料版Perplexityを普段使用しているのでこれ。
・テキスト類
シラバス(試験範囲)記載の用語が解説されたいわゆるチートシートはネットに落ちている。ブラウザで開くなりWord Excelファイルにするなり中身を検索できるようにしておく。
画像タイプでない中身が文字検索のできる試験対策の電子書籍や、テキストをそのまま書き起こしたような詳しい有料チートシートもあると心強い。
目次や索引の充実した、またはこの辺に書いてあると把握できてる読み慣れたリアル書籍もいい。
・その他
飲み物はすぐ飲めて倒してもこぼれにくいストロー付き紙パックなどがいい。
2時間の長丁場なので食べる余裕ありそうならお菓子などを用意してもいいし、アガるプレイリストを用意して音楽聴きながらやってもいい。
時計は受験画面内に常に残り時間がカウントダウンされているので不要。120分160問だから目安として残り100分時点で27問解いておきたい、80分で53問、60分で80問とメモっておくと焦った頭でもペースが掴める。
ノートPCを2台並べ、1台はブラウザで受験画面とAIを2画面表示、もう1台は簡素で一問一答的なシラバス用語のチートシートと詳細なテキスト状のチートシートを2画面表示。これはデスクトップとか1台のデカいモニターに並べてもいいだろう。
そしてスマホ2台でもAI。カメラとAIが使用できればタブレットでもいいだろう。これらを出題内容によって使い分ける。
自分の実力次第だが、用語や説明文見たら解けそうな問題はテキストからCtrl+Fで検索。AI先生に聞いた方が早そうなものはAIで。
AIに聞くのもPCタイピング入力、スマホフリック入力、出題文丸ごとをスマホで写真撮って画像認識のどれが早そうかを使い分ける。写真アップの場合は文字認識にやや時間がかかるだろう。その間に次の問題に行きそこでもAIに聞きたい場合に2台目のスマホで解いてもらう。待機時間や問題を行き来する時間は極力減らしたい。
計算問題は自力で解ける実力があってもAIに頼んで次の問題に行った方がおそらく早い。問題にはチェックマークつけて後で見返せるので1周終えてから検算してもいい。
Perplexityは画像認識での行列、サイコロ確率、期待値、畳み込み演算などを難なく正解した、はずだ。
今日の2日目受験だったが1日目受験者の感想をSNSで見ると今回からなかなか厄介に変更されているようで覚悟して挑んだ。
あまり勉強してないので過去出題や問題集との比較はできないのだが見て回ると今回は阿鼻叫喚の難易度らしい。カンニング跋扈に運営もキレたか。
問題プールの中から出題も順番もランダムに出題しているのか、同じ図表の穴埋め場所違いな問題が複数あったり、同じ用語の問われ方違いやほぼ似た感じの問題が複数あった。
勉強していればサービスだが勉強不足だと「似た問題を少し前に解いたけど自分が理解して解いたわけじゃないからまた探さなきゃ(またAIに解いてもらわなきゃ)」となり時間ロス。運営の戦略か？
試験は終了時間5分ほど残してとりあえず解き終えた。上記回答方法をスムーズにこなしてもかなりギリギリだった。
後から気付いたが問題画像を右クリック保存できるようにしたり最悪スクショした画像をブラウザAIに読ませた方が早いかもしれない。
感触はかなり良いが、AIに聞いた部分が正答できたのか全スクショして答え合わせしたわけでもないので合否不明。判明したら追記する。合否のみで得点開示されないのは残念。
AI先生の回答能力と画像認識力が上がりまくった現状、カンニングできちゃうIBT(自宅受験)はほぼお布施の価値しか無いだろう。最低限インカメラの目線監視や画面共有監視、CBT(近所の会場受験)でないと。
入力と出力
なわけだが
そこから「どうやってこれが動くのか」に興味が移る子も多い。
大人向けの書籍しか無かった時代と比べて今の子は恵まれてて導線も綺麗に舗装されてる。
とっかかりやすい
２０年前にはアマチュアも個人開発よりチーム開発が主流になってるし。
今でも個人開発も多いし
いずれにせよ、数十万円の商業コンパイラか、自力でgccでmakefileなんて時代からすれば
今はめちゃくちゃ恵まれてると思うけどね
内容は大抵、苦しんでいる貧困層に響かなかったとじゃん。DEIや戦争とか中絶とか経済以外のところを見てるのがセレブで、分断された貧のほうの視点が欠けていたって。
でもそれが選挙後一晩と経たずに出てくるってことはよ。
その貧困層への理解って、実はちゃんとしてて、ただ直視してなかっただけなんじゃないの？
うんうん何日も悩んで新しく考えて出てきた反省じゃないじゃん。即座に出てきたじゃん。
彼らの反省って「貧困層を無視した選挙活動でも勝てると思っていた」ことで、貧困層のことは最初から見えてるのにワザと無視してたんじゃない？って思えてくる。
なぜ正義の民主主義が負けるのか！？って困惑する声は殆ど聞こえないの。負けた理由ちゃんとわかってんの。でもそれを選挙期間中には反映しておらずトランプをこき下ろして進んで分断してたの。
彼らの誤算は計算違いそれだけ。軽んじて過小評価して見ないふりしてたやつらが思ってたより多かったよ…って後悔してやんの。
すごく気持ち悪い。だってこの反省が終わったらすぐ日常に戻ってまたトランプ支持者たちのことを無視しはじめるのが目に見えてるから。
自分らが計算ミスしたときだけ「真実」が顔を出してひとしきり反省したら次はまた正義の民主主義の戦いに行くんでしょうね。
なぜ負けたのか全く分からないって素直に言ってくれるほうがまだ普通の支持者、偏った陣営に属するものって人で好感もてるわ。
分かってたのなら、今までのお前らはその凄い富で何をしてきたんだよ。
↑以上の通り、そもそもなぜ「壁」が生じるような徴税方式にしたのか疑問に思っている人が一定数いる。
現代につながる徴税方式が法制化されたのっていつだ？19世紀ぐらいだろ？
すでにニュートンらが微分を作ってある程度経ってて、線形代数もそれなりに進歩してる時期だろう？
俺は知らんけど、税制の法案作成するような官僚なら(いかに文系と言えど)手取りが単調増加になるように税率のパラメータを決める(解く)のなんて、
このころの数学、は当然として、大学教養課程で習うような初等数学でもわけなく出来るじゃないの？
ではなぜそうしなかった？数学的に解けるかの問題ではなく、政策的な意図があって意図的にそうしたのだろうか？
一番簡単に想像できるのは、そういう手取りが単調増加になるような徴税方式だと、税収が減るから(いや俺は計算してないから知らんけど)、あえて採用しなかったというのが浮かぶが。
「漫画家イエナガの複雑社会を超定義」の「量子コンピューター」の回がこの後1:20からNHK総合で再放送するようなので、本放送を見たときの自分の感想を改めてここにまとめる。
一般のメディアにおける「量子コンピューター」の取り上げ方はいつも、専門知識を持っている人間から見たらとんでもない誇張と飛躍で充ちている。もはやSTAP細胞詐欺か何かに近い危険性を感じるので、こういう話に接する時の注意点、「ここを省略していることに気づくべき」要点を解説する。
メディアにおける「量子コンピューター」の説明は、大体いつもストーリーが似通っている。
件の軽い調子の番組だけでなく、ニュートンだろうと日経サイエンスだろうと、まあおおよそ複素関数論の「ふ」の字も紙面に出したら読者がついてこれなくなる程度のメディアではほとんど同じ構成である。
これはこの20年ほど変わらない一種のパターンになっているが、実はこのそれなりに繋がっているように見える一行一行の行間すべてに論理的な問題を孕んでいる。
この行間に実は存在する論理の省略、あるいは嘘と言っても良い誤摩化しをひとつひとつ指摘していこうと思う。
量子ビットには重ね合わせの状態が保持できる。これに対して計算処理をすれば、重ね合わせたすべての状態に並列に計算を実行できる。ように見える。
しかし、これも一般的に聞いたことがあるはずなので思い出して欲しいが、「量子力学の重ね合わせの状態は、『観測』により収束する」。
つまりどういうことか？ 量子ビットに対する処理が並列に実行出来たとしても、量子コンピュータの出力はそれをすべて利用できるわけではない。
量子コンピュータの出力とは、量子ビットに対する並列処理の結果の、確率的な観測に過ぎない。
なので、手法的な話をすれば、量子アルゴリズムとはこの「確率（確率振幅という量子状態のパラメータ）」を操作して、望む入力に対する結果が観測されやすくする、というちょっとひとひねりした考え方のものになる。
単に並列処理ができるから凄いんだという説明は、増田自身一般向けの説明に何度も繰り返したことがあるが、まあ基本的には素人相手の誤摩化しである。
ここさえ踏まえれば、知識がなくともある程度論理的にものを考えられる人には、量子コンピュータに対する色々な期待も「そう簡単な話ではない」となんとなく感じられると思う。
量子コンピュータのキラーアプリとされている暗号解読は「ショアのアルゴリズム」という非常に巧妙な計算を通して得られる。
上で説明したように、量子コンピュータは単に「並列計算だから」なんでも高速な処理ができる訳ではない。暗号解読については、この「ショアのアルゴリズム」という自明でない計算手法（高速フーリエ変換の応用）が見つかってしまったからこそ問題になっているのであって、このアルゴリズムの実行が出来なければ暗号解読ができるとは言えない。
さてここからは量子力学というより計算機科学の話になるが、あるチューリングマシン上のアルゴリズムが別の計算モデルで実行可能かどうかは、その計算モデルがチューリング完全であるかどうかによるというのはプログラマには常識である。
これは量子コンピュータにおいても変わらない。量子コンピュータの一般に知られる多くのアルゴリズムはドイチュの量子チューリングマシンを前提に作られており、チューリング完全でないアーキテクチャでは実行できない。できるはずがない。ショアのアルゴリズムも当然そうだ。
しかしながら、この20年弱、D-Wave社が最初の「自称・量子コンピュータ」を開発したと発表して以来、さまざまな企業が「開発に成功した」と発表した「量子コンピューター」の中で、このチューリング完全なものは何一つ存在しない。
これらでは、今後どれだけ「性能」が伸びようとも、暗号解読の役には立たないのである。
以上の議論から総合すればわかると思うが、量子コンピュータで世界が一変するなんてヴィジョンははっきり言ってSF以下のファンタジーというレベルでしかない。
第一に、量子コンピュータの利用できるドメインは非常に限られたものであるし、第二に、その中の最も宣伝されているものである暗号解読の可能な量子チューリングマシンの開発の目処などまったく立っていない。どころか、業界のほとんど誰も挑戦することすら本気では考えていない。
現状の「自称・量子コンピュータ」（量子情報システム、とでも言おうか）にも利用の可能性はある。何より量子状態そのものが作れるので、物理学や化学領域の量子システムをシミュレーションするのに適しているのは言うまでもないだろう。しかし、まあ、現状あり得る比較的現実味のある用途というのは、それくらいではないか。
このように、メディアが量子コンピュータについて語るとき、そこには非常に多くの誤摩化しや飛躍が含まれる。これは結構業界の根幹に関わる問題なのではと思うが、時間が来たので総括は後述にでもすることにする。
何か質問があればどうぞ。
僕が中3だったころよりずっと痛い…
多くの自治体がそうであるように、なぜか県立高校は一つしか受けることができない
当然、併願は私立になる
他の件ではおおむね年収700万くらいに大きな壁がある。
修学旅行積立金、なんだかよく分からない名目の〇〇費、業者と癒着しているんじゃないか謎の教材費、スクールバス代…
実際どこまでが公的補助で補えるのだろうか…
ソロバンをはじいて、私立の入学金、授業料以外の積立金を計算して、公的補助で補えるかずっと考えている。
ある程度年収が上がると、補助金が大幅に減額される壁、いや崖から落ちることになる。（うれしいことに賃金は上昇気味だ）
そうなったときが怖い
そして、第二子も控えている…
あるならあるでさ、〇〇の壁っていろんなところで言われているんだが、滑らかな坂にしろよと思う
眉用の化粧品で一番安くてぱっと目につくのって資生堂の眉墨鉛筆だと思うんだけど、黒こげちゃ灰色３色買って全部合わなかった。さすがにもう一色の茶色ではないだろう。
マジョリカマジョルカが出た頃すごく魅力的に見えて、眉用のパウダーとか色試した限りではなぜか髪色明るい用の色があっていそうに見えた。でも確か眉墨鉛筆の倍の値段にホルダーも要るので買わなかった。
結婚式の顔そりで眉も整えてもらったので、この形をキープすればいいのだ！と思って結婚してしばらく頑張って生えてくる毛を抜いていたが、なんというか、すごく、多くない？ 何本抜くのこれ、と数えて計算したら100本という数字が出て（毎日百本ではなかろうが、週百くらいかね？）、ひゃく、ひゃくも、ぬかなきゃなんないの？ と急にやる気を失ってあきらめた。カミソリで剃ると毛の断面が目立つし伸びるまで抜くこともできないからむずかしい。そもそも眉毛一本一本太くて立派なのでバランスを間違えるとどうにもならないのである。
セザンヌのオリーブブラウンが万人に合うと聞いて買ってみたらすごい浮いた。
たまたま投げ売りで買った無印良品のパウダーのグレーが合っていた。結局それを十数年使っている。ただパウダーがむずかしいと感じたので他の会社のグレーも試してみようとするとどうもおかしくなる。そういえば資生堂眉墨鉛筆のグレー合わなかったんだった。グレーにもいろんな色があるらしい。
眉をまっすぐひくといいよみたいな話をツイッターで見た気がしたので真似したらそれらしい気がして続けてるがあれ何年前だったかな。
アイブロウもカラーが流行ったのが面白くてモーブブラウンのパウダーが気に入って使ってたら、お母さんそんな眉赤かったっけって言われてしまった。化粧しっかりした日だったので色が強く出たのかも。以降たまにだけ使う。
＿＿＿＿
諦めることが苦手だ
例えば好きになった異性を諦めるの苦手だ
4年くらい引きずる
告ってだめになってからずーっと引きずる、切り替えができない
10年以上死に物狂いで仕事したから、上位数％くらいの年収はあるんだけど、全然足りてない
ここらへんで満足するのが幸福につながるんじゃないかと思うんだけど、諦める方法がわからない、苦しい
執着して切り替えができない
一部の周りからは「努力家」みたいに思われてるらしいが、ちがうんだ、心が弱いんだ、走る足を止められない
頑張ってると安心するじゃん？頑張らないのが怖い
物欲や食べたい欲あたりはコントロールできるんだけど、ものによる
上手くいかないじゃん
あーだめなんだ諦めよ、で終わらない
たぶん方法が全部無くなったら犯罪も検討に入れていくと思う、非人道的な方法もやりかねない（今のところやってない、というか今って犯罪儲からないからね）
たぶん、自分の中で幸福の計算式があるんだよ、「結論：年収を上げる」みたいな
でダメだったとき、もう一回計算式考えるんだけど、結果同じ答えになるんだよ、「結論：年収を上げる」
他の発想が出てこない、出てきたとして「それは酸っぱい葡萄だ」とか言って却下する
で、疲れて休むことはあっても「やらなきゃ」となってまた走り始める（美談ではない、本人は苦しい）
こまる
もう少し柔軟性が欲しい
皆どうやって諦めてるのか、それとも俺と同じで諦めてないのか
＿＿＿＿
いや成功すれば良いんだよ？失敗しつづける場合それはほんとに短所
せめてそれが人生の夢ならいいんだろうけど、大抵「金あったら楽できそう」みたいなしょうもない話だからね
ああ、そうかこれ「頑固」なのか！
＿＿＿＿
極端な話
アクセルしか持ってない人、ブレーキしか持ってない人、アクセルとブレーキを持ってる人が居ると思う
アクセル踏んで前に進まなかった時、更に踏むタイプ、アホなのでは
ーーーー
自慢ではないよ
根気よく粘り強くやってる人もその人の地獄があるんだと思う、頑張れば幸せになれると思ってた、ままならないね
結局成功できりゃいいんだが
X（旧ツイッター）で、「掛け順」などとして2024年11月現在も活発に議論されている「かけ算の順序」について、重要と思われるコンテンツを選んでみました。
歴史的に重要であること、現在も閲覧できることを基準にしました。公開当初からURLが変わっているものは、現在の参照先にしています。
それぞれに解説を書く才能はなく、省略しています。いくつかに補足をつけています。
初出URLはhttpsではなくhttpでした。はてなブックマーク（b:id:entry:28308384）のコメントと合わせてお読みください。
作成は2002年です（宮城県教育研修センター 平成１３年度 長期研修員（Ｂ・Ｃ・Ｄ）研究報告書）。2011年末に、（Wikipediaでない）Wikiで取り上げられたと記憶します。よく参照されるのは「表４ 計算の意味の理解」です。
ゲーム原神のダメージ計算の概算をお願いします。 元素タイプのダメージ12%アップと、元素熟知120アップでのダメージ上昇量を比較してください
(ダメだった)
激化反応ダメージ = 激化係数 x キャラLv毎の反応固有値 × ( 1 + (5*元素熟知 / (元素熟知+1200) ) + 装備等の元素反応ダメージボーナス )
上記の例で、元素熟知の値を120加算か、装備等の元素反応ダメージボーナス(%であらわされます)を12%(単純に12加算です)加算するかで、激化反応ダメージの上昇量を比較してみてください
了解しました！以下の計算式を使って、元素熟知を120加算した場合と、元素反応ダメージボーナスを12%加算した場合のダメージ上昇量を比較してみます。
激化反応ダメージ = 激化係数 x キャラLv毎の反応固有値 × ( 1 + (5 * 元素熟知 / (元素熟知 + 1200) ) + 装備等の元素反応ダメージボーナス )
激化反応ダメージ = 激化係数 x キャラLv毎の反応固有値 × (1 + (5 * 320 / (320 + 1200)))
= 激化係数 x キャラLv毎の反応固有値 × (1 + (1600 / 1520))
= 激化係数 x キャラLv毎の反応固有値 × (1 + 1.0526)
= 激化係数 x キャラLv毎の反応固有値 × 2.0526
1. 元素熟知 = 200
2. 新しい元素反応ダメージボーナス = 0% + 12% = 12%
激化反応ダメージ = 激化係数 x キャラLv毎の反応固有値 × (1 + (5 * 200 / (200 + 1200)) + 0.12)
= 激化係数 x キャラLv毎の反応固有値 × (1 + (1000 / 1400) + 0.12)
= 激化反応ダメージ = 激化係数 x キャラLv毎の反応固有値 × (1 + 0.8571 + 0.12)
= 激化反応ダメージ = 激化係数 x キャラLv毎の反応固有値 × 1.9771
### 結果比較
この結果から、元素熟知120加算の方が若干高いダメージ上昇をもたらすことがわかります。他に計算や確認したいことがあれば、お知らせください！
ちょっとだけ教官の4セットのほうが倍率が高いが、元素熟知は減衰するので賢く200をセットしてくれたAIよりもうちょっと効率は下がるはず。
・3元素以上使っていても熟知が常に盛れる
・開花に乗る
・複数もちで腐らない
・継続時間8秒で絵巻比較で-7秒。8秒ごとに「出場して」反応起こせるか
・レベル上限が低い
絵巻のメリット
・控えからバフが発動する
・レベル上限が高い
絵巻のデメリット
・3元素以上使っている場合、自分以外の元素にバフが入ってない場合がある
・激化で計算してみたけど開花には乗らない
・絵巻もちが複数居てもほぼ腐る
他へのバッファーなら絵巻かなー。
ざっくり、何も考えたくなければ絵巻が控え発動できて途切れも気にしなくてよくて楽。
自身の火力を上げたいとなると結局、レベル差で火力差も縮むはずだし。
でも金メッキの+230熟知と比較しても全員12%ならバッファーならぜんぜんアリなような。裏から付着する役がどれだけ反応側になるのかってややこしさもないし。でも開花含めるなら下地のときありでも総合金メッキなのかな？
絵巻は非ナタキャラで使えそうかって話で、聖遺物集めも完了してないときの絵巻あふれの使い道のときのお話。でも教官すら熟知が各1個しかなくて全然数そろってなくて驚いたよ…
サポート聖遺物としてあげられる教官と比べて悪くないと思ったので、つなぎ装備にはありですね。
そもそも現状カチーナのためだけに他の聖遺物よりメインOP集めを優先するかと言うと微妙だけど、他聖遺物で狙いのメインOP出ても取り合いだし。なら競合しにくい防御力と他OPの両面待ちできる絵巻は収集優先度上げてもいいかなぁ。カチーナを入れてるのと聞かれたらあんまりだけど…。
元素熟知を200加算した場合のダメージ倍率は 2.25倍 です。先ほどの例と比較しても、さらに大きなダメージ上昇が得られることがわかります。
金メッキ
与党と国民民主党との政策協議の中で第一フェイズが出てくればあり得るかな。今の報道だと期待できないけど。
