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今や色んなタイプのゲームが存在しています。パズル系、RPG系、戦闘系、育成系等、タイプは様々です。そんな中すごく人気が有るゲームの種類の1つに恋愛シミュレーションゲームが有ります。特に携帯やスマートフォンで出来る物やニンテンドーDSの様にいつでも持ち歩けるゲーム機を利用しての恋愛シミュレーションゲームが人気が有る様です。ニンテンドーDSで遊べる恋愛シミュレーションゲームと言うと「ラブプラス」が挙げられます。DSの機能をフル活用したラブプラスは多くの男性が利用していて大人気のソフトとなっています。恋愛シミュレーションゲームは字のごとく疑似恋愛を楽しむゲームとなっていて、大人であれば学生時代を思い出させる様な甘い恋愛をもう一度体験したり、実際には有り得ないようなアイドルとの疑似恋愛が楽しめたりします。ニンテンドーDSで恋愛シミュレーションゲームをする事は携帯性が有ると言う事でどこでも出来るのが魅力ですよね。今や恋愛シミュレーションゲームは男性だけが楽しむ物ではなく、女性が楽しめる物も登場してきています。DSだけではなくて携帯モバイルで出来るゲームや無料で出来る物も有りますのでお好みの恋愛シミュレーションゲームを楽しむと良いと思いますよ。またニンテンドーDSを持っている方は、せっかくですのでニンテンドーDS用の恋愛シミュレーションゲームで楽しんで機能をフル活用してみてはいかがでしょうか。色んなタイプの恋愛シミュレーションゲームが有りますので、色々試してみてお好みの1本を見つけてみてはいかがでしょうか。 iPhoneを使いこなせ！
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[部分編集] タイトル 解説 秘密三国志NET】 大人数オンライン対戦20分更新のコマンド方式なので張り付き不要仲間と国の統一を目指す使いやすいチャット機能アイコン画像の自作や戦闘コメントでキャラなりきりも楽しい独自の戦争システムが秀逸！ 勇者百年計画 完全テキストベースのRPG風シミュレーション。シナリオは皆無だが、まったりと楽しめる。 レミュオールの錬金術師【攻略サイト】 DSにも移植されたフリーの経営シミュレーション。基本的に何らかの手段で商品を仕入れ、加工したければ加工して売るを繰り返すゲーム。動作がややもっさりしている所もあるもののそこそこ面白い。 Cookどぅどる亭 料理屋を経営するシミュレーション。材料を組み合わせて調理法を指定すると料理が完成する。材料を手に入れる方法は市場から仕入れるほかに稀に来る商人などのイベントや外出先での採取で入手することが出来る。作者にお金を払うと材料を外へ採取する部分がSTGになるらしい。 まほでんわーるど【攻略サイト】 最大8パーティにダンジョンを探索させるSLG。 Dream Craft 鍛冶屋となって武具を生産・販売し、経営するシミュレーション。やり応えはあるが、イベントの量に今一つ物足り無さを感じた。 Hunter29 小規模なミッションを任意の順番でこなすお手軽SRPG。全部で29通りのエンディングが用意されている。周回することでステータスを引き継げるので、何度も繰り返してエンディングのコンプを狙おう。 Over the Craft 上記Dream Craftの続編に当たるが、話の繋がりは殆ど無い為前作をプレイしていなくても問題無い。前作と比較して、製作できる武具の種類が2倍になったり、属性・状態異常防御を付加出来る等の追加要素あり。ストーリー性が増した。 OOTP MLBの球団経営モノで元々市販されてるのが、時が経ち無料になってる。兎に角資金運用がキツくFA争奪戦やトレードがアツイ。4年20億で獲得した大砲が怪我で一年働けなくて唖然、なんて事も。ダウンロード出来るものが年々変わるらしいからDownload FREE Versionと書いてあるのを選ぼう。 あーるしょっぷ 大概の経営ゲームはやるだけでもどんどん儲かるものが多いけど、これはかなりややっこしい。 実時間で1週間ほど試行錯誤しつつあれこれやってみたものの、どうにも経営が破綻してしまう。。マニュアルが不親切な上、直感的とは言い難いゲームシステムなので、最初は本当に何をしていいのかも分からないかも。 妖都降魔録 SRC（Simulation RPG Construction）製 大魔導大戦グランジス SRC製。某やりこみ系SRPGディスガ◯ア風。ていうかディスガイ◯知らないと、シナリオが理解できないかも。システムは出来るだけ忠実にディス◯イアをリスペクトしてる 巡る此の地、廻る彼の地【攻略サイト】 SRC製。世界を自由に旅するフリーシナリオRPG。イベント数は120、味方キャラクターは40を超える。脇味方キャラクター主体のイベントも熱い。独特のプレイ感があるのでSRCに偏見なければお勧め。 果て無き塔＋ SRC製。 軟弱ダンジョン10 SRC製。 ▲ページ上部へジャンプ
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関数の使い方(参考：Rの基本的な使い方)とベクトルの扱い(参考：ベクトルと代入)がある程度理解できてきたら、あとはそれに繰り返し処理の知識を加えることによってシミュレーションができるようになります。ここでは繰り返し処理に関する解説をします。 繰り返し処理for文 for文を使ったシミュレーション事例ブートストラップ法 繰り返し処理 for文 まずはfor文です。というかそもそも「繰り返し処理」とは何ぞという疑問があるかも知れません。簡単に言えば、「どこかの数値をちょっとずつ変えながら同じような命令を何度も実行させる」ということです。例を見て、実際に実行させてみれば理解できると思います。 for文はこのような構造をしています。 for(i in M){式} ここでiというのが繰り返しのたびに変化させる数値で、「変数」といいます。そして、inの後ろのMですが、これはベクトルでなければなりません。このベクトルの要素が最初から順番にiの中に代入されていきます。そしてそのiを使って(あるいは使わなくてもいいのですが)中括弧{}の中の式が繰り返し実行されます。この中括弧は別に無くてもいいのですが、繰り返し処理の範囲をはっきりさせるためにもちゃんと書きましょう。特に式が複数行に渡る場合は重要です。 for(i in M){ 式その1 式その2 式その3 } ここで括弧の中が何文字か字下げされていますが、Rエディタ上でTABキーを押すとこのように何文字かまとめてスペースを空けることができます。中括弧の中をこのように字下げすると見やすくなりますし、なにやらプログラミングをしているっぽくなりますのでぜひとも活用しましょう。 抽象的な説明ばかりではイメージもしにくいと思いますので、1～100までの総和をfor文によって計算してみましょう。 x - 0 for(i in 1 100){ x - x + i } これで、xの中には1～100までの総和の答えが入ります。 ここでは、iという変数を1～100まで順につかい、x+iという数値を計算してxに代入しています。妙な書き方に見えるかもしれませんが、これは「前のx」にiをプラスして「新しいx」を作る操作だと思ってください。つまり、繰り返し処理の間「古いx」が「新しいx」に次々と置き換えられていくわけです。 このような書き方をする場合、xというオブジェクトがあらかじめ存在していなければなりません。そこでfor文の前に x - 0 という代入操作をして、数値の0を持ったxを作り出しているわけです。 今の例ではiという変数を実際に数値とみなして計算の一部に組み入れましたが、変数を添字とみなす使い方もよくやります。 for(i in 1 100){ x[i] - i } これで、xは1～100までの数値をひとつずつ要素として持つ長さ100のベクトルになりました。これは「xのi番目にiという数値を入れておくれ」という命令です。ところで、この命令は一回ループが回るたびにベクトルの長さがひとつ増えるわけです。このような作業は若干時間がかかります(100程度では気になりませんが、100万とか1億とかのオーダーになると顕著です)。ですから、あらかじめ目的の長さのベクトルを作成しておいてそこへ代入する、といったことがよく行われます。これは1行最初に追加するだけです。 x - numeric(100) これで、xは0が100個並んだベクトルになりました。numeric()関数は引数に指定された個数だけ0の並んだベクトルを作成する関数です。空っぽの容器を作るときにしばしば使います。 ところで今上げた2つの例は何も繰り返し処理を使わなくてもベクトルを使えば簡単に計算できますし、簡単に作れます。 sum(1 100) 1 100 繰り返し処理というのは大変時間のかかる作業です(といってもせいぜい数秒～数分の話なんですが)。ですからベクトルでまとめて処理できるような場合はなるべくベクトルでまとめて処理するようにしましょう。 for文を使ったシミュレーション事例 ブートストラップ法
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シミュレーションゲームニュース 『あつ森』ほしのかけらが金平糖に！『ほしのこんぺいとう』発売 (2021年12月11日) - エキサイトニュース 【ビーズログ2月号】『刀剣乱舞無双』＆『夢職人と忘れじの黒い妖精』W表紙！ “ジャパンクリエイティブ”＆“究極男子図鑑”の2大特集【ビーズログ.com】 - B s-LOG 言葉でほのぼの育成ゲーム「ことだま日記」に待望の新キャラ追加！期間限定「クリスマス」イベントも開催！：時事ドットコム - 時事通信 『イケメン王子 美女と野獣の最後の恋』より、オードトワレの予約受付を開始！ (2021年12月10日) - エキサイトニュース Paradox が贈る究極のサバイバルシミュレーション『サバイビング・ジ・アフターマス -滅亡惑星-』開発者のインタビューや制作中のゲーム映像が楽しめる動画を公開：時事ドットコム - 時事通信 世界186の国と地域で560万DL突破のゲーム『Obey Me!』のリリース1周年を記念してナイトメア(ガチャ)が最大200連無料など豪華イベントを多数開催!! - PR TIMES 独ゲーム会社、中国を「西台湾」と表記…「中国市場は必要ないのか」猛反発（中央日報日本語版） - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース 今季バルサユニ着用の大空翼やリバウールがゲームに登場 バルセロナ時代を紹介！ - SOCCER KING NOA.TEC、新作スマホシミュレーションゲーム『カイジ -闇の黙示録-』の事前登録を12月10日より開始！ | gamebiz - SocialGameInfo ゾンビが蔓延るストラテジー『エイジオブゼット』がシューティングが遊べる期間限定イベント「巨砲守衛戦」を開催！ - PR TIMES 『It Takes Two』が大賞の「ゲーム・オブ・ザ・イヤー」を含む2部門を受賞。世界最大級のゲームアワード「The Game Awards 2021」受賞結果まとめ世界最大級を誇るゲームアワード「The Game Awards 2021」受賞結果まとめ（電ファミニコゲーマー） - Yahoo - Yahoo!ニュース Nintendo Switch(TM)専用ゲームソフト 競走馬育成シミュレーション『ダービースタリオン』大型アップデートのお知らせ 配信日：12月17日(金) - PR TIMES NMB48公式スマートフォンアプリゲーム 「【NMB48公式】君と私の恋のたこパ～KOITAKO～」 オンラインイベント招待特典つき第1回彼氏イベント 「〜ホッとひと息〜恋人たちのクリスマス」12月9日(木)より開催！ - WOW! 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太陽系のシミュレーション シミュレーションとしてはやや稚拙だが，『Phun』のメカによるシミュレートであることにご注目。周期の比をだいたい合わせてある。外惑星も作りたかったが，必要なギアの大きさが『Phun』のギアツールの許容を超えてしまった。＾＾； http //www14.atwiki.jp/yokkun?cmd=upload act=open pageid=98 file=SolarSystem.phz
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シミュレーション OpenFOAM OpenFOAM 公式サイト http //www.opencfd.co.uk/openfoam/index.html OpenFOAM ポータルサイト http //www.openfoam.jp/ ANSYS ANSYS 公式サイト http //ansys.jp/ ANSYS サイバネット公式サイト http //www.cybernet.co.jp/ansys/ MARC/MENTAT MSC.Software 公式サイト http //www.mscsoftware.com/ MSC.Software サポートサイト http //www.mscsoftware.co.jp/training_support/tech_support/ MSC.Software 有限要素法による構造解析事例集 http //www.mscsoftware.co.jp/corporate/news_events/activity_program/education_download.php 東北大学 MARC/MENTAT 使い方 http //www.cc.tohoku.ac.jp/service/AP/soft/marc.html HFSS ANSOFT 公式サイト http //www.ansoft.co.jp/ シミュレーションソフト掲示板 CAE http //bbs.nc-net.or.jp/dictionary/cae/word.php?da=0 ch=0 最終更新2007年08月26日 (日) 18時27分37秒 Total - Today - Yesterday -
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完成した企画（詳細の記入をお願いします） アリ落ちるシミュレーション 【趣向など】 アルゴリズム実験 【企画主】 としあき 【メンバー】 としあき 【概要】 脈絡も無く始まったとしあきたちのアルゴリズム談義から生まれた小物プログラム 完成日：2010年11月6日 プレイ時間合計 約20秒 サンプル画面 / / ※サムネイルは製作者の未許可にて使用。
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シミュレーションゲーム(SLG) コマンドや指示によりパラメーターや状況を変化させ、それらを制御しながらクリア条件を目指すゲームの総称。仮想世界の主、または主人公の一人となってその物語を動かしていく。 一概にシミュレーションと言っても実際にはそのゲームにより内容は大きくことなり、 シミュレーションというジャンルの中でも更に細分化した複数のジャンルが存在する。 ウォーシミュレーション 戦を題材に扱うゲーム。 多くの場合、プレイヤーはその土地(国)の軍師や司令官となって 自軍の兵士や民達に指示を出して他国の制圧、並びに自国の発展を目的とする。 経営シミュレーション 会社や組織、あるいは町、世界の主となって 支出や収入などを繰り返しながらそれらを発展、進展させていくゲーム。 後者の場合経営要素に加え、デザイン要素を楽しめる場合が多い。 育成シミュレーション 生物やチームなどを育成し、他のプレイヤー或いはCPUと競わせるゲーム。 育成の過程で支出と収入を繰り返すのでしばしば経営SLGと同列に扱われる。 大会やリーグなどで優勝、殿堂入りを果たすことで目的の達成となるが 多くの場合、物語が終わった後も世代交代などを経て 半永久的にプレイを継続することが可能である。 RPGもシミュレーションの1ジャンルと言えるが、 同時にADVに似た読み物要素、即ちストーリー性が大きな売りの1つとなっており またキャラクターを操作しあらゆる問題や障害の解決を行う探索要素もあることから 確立された1つのジャンルとして世界に浸透している。 またシミュレーションの多くは直接的なアクション性を必要とせず、 コマンドなどによりキャラクターに指示を出すノンアクティブなジャンルである。
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PPK/PD 解析におけるシミュレーションとは 「シミュレーションする」と言う際の「シミュレーション」には大きく分けて二種類ある．それぞれどちらの「シミュレーション」をデフォルトで思い浮かべるかが，分野によって異なっていることが多いので，時に話が通じない．最近は，それほどでもないかもしれませんが． 決定論的シミュレーション (deterministic simultion) 確率論的シミュレーション (stochastic simulation) 二つの違いは，ランダムさ (randomness) を考えているかどうかにある． まず最初の決定論的シミュレーション．よく言われるのが「単回投与後のデータから推定した薬物動態パラメータを用いて反復投与時の血中濃度推移をシミュレーションした」．あるパラメータ (CL, Vd, ...) の値がわかっているものとする．その値を用いて，濃度を計算する．単純に計算する，のではなくて，「まだ実施したことのないし件の結果を予測する」という意味合いが含まれることが多い．個人差，とかは考えていない．６人いたらその６人の，あるいは，100 人いたらその 100 人のパラメータがすべてわかっているものとして，それぞれの人における濃度推移を計算 = シミュレーションするのである． 次に，確率論的シミュレーション．Stochastic などという難しい単語は使わずに，probabilisitc と言ってもいいのかもしれませんが．別の言い方をすればモンテカルロ・シミュレーション (Monte Carlo simulation) である．コンピュータで「乱数」を発生させ，その乱数を使って行うシミュレーションのこと．1 回だけ行うのではなくて，何回も実施し，その結果全体を眺める．平均的にはどうなっているのか，そのばらつきはどうなっているのか． 母集団平均パラメータ，および個体間変動分散，個体内変動分散，それぞれの推定値を用いて，個人間のばらつきを考慮しながらシミュレーションを行うのは確率論的シミュレーション． わざわざ混乱するような話をするわけではないが，次のような状況もありうる．すなわち，ある一人の被験者の単回投与後の血中濃度データを用いて，その人の PK パラメータを推定した．その推定値を用いて反復投与時のシミュレーションを行いたい．しかし，その推定値は決して真の値ではない．推定誤差 (SE) というものが存在する．例えば，今はたまたま，CL = 1.23 L/hr と推定されたけれども，その SE は 0.5 L/hr であった．ということは，CL = 1.89 の可能性もあるし，CL = 0.98 の可能性だってある（これは適当な数値を挙げたにすぎない）．推定値のばらつきを考慮しないと（つまり，CL = 1.23 L/hr という値を用いると）反復最終日のトラフ濃度は 123 ng/mL と予想されるけれども，CL には他の値の可能性もありうるわけだから，123 ng/mL という値を「絶対的に」信用するわけにもいかない． このような推定誤差をも考慮して濃度「予測」を行いたい．これは確率論的シミュレーションになる． さらに話を複雑にする．母集団解析の結果の固定効果パラメータ，個体間変動分散，個人間変動分散，それぞれの推定値も決して「真の値」ではない．推定誤差が伴っている．そこで，推定誤差も考慮した上で，個人間のばらつきを考慮してシミュレーションを行いたい，という場合もありうる．これももちろん，確率論的シミュレーション． もっと面倒な話をする．個体間変動を考えない，しかも，推定誤差も考えない，という反復投与「（決定論的）シミュレーション」であっても，個体内変動誤差（残差誤差）は存在しうる．これも考えるとどうなるのか？ そこまで分類すると話が複雑になりすぎるし，あまりに病理的でもあろうから，今回はその点は無視する．というか，適当に妥協する．例えば，個体間変動を考慮する場面では個体内変動も考慮する一方，個体間変動を考慮しない状況では個体内変動も無視する，というように． さて，上記それぞれの場合を NONMEM で実行しようとするとどうなるのだろうか？ まとめなおす． 1. 決定論的シミュレーション 2. 確率論的シミュレーション 2-1. 個体間変動なし（個体内変動なし）．推定誤差考慮 2-2. 個体間変動あり（個体内変動あり） 2-2-1. 推定誤差無視 2-2-2. 推定誤差考慮 推定誤差を考慮する方法としては二通り考えられる．（また分類^^;） (多変量)正規分布を仮定する （平均 = 推定値，SD = 推定誤差） ブートストラップを利用する 以降，例をいくつか示していく．それに付随して，一般にブートストラップをする方法，および，（TDM 投与設計等の目的で）Bayes 推定?のみ行う，例も示す予定．
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