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塚田真一 父、母、妹を殺された。 バラバラ殺人の手の第一発見者。 石井夫妻 石井善之 石井良江 身寄りのない塚田真一を引き取った。 犬は苦手なのにロッキーを飼っている。 有馬義男 豆腐屋 子→古川真知子 孫→古川鞠子（失踪中） 木田孝夫 －有馬の豆腐屋で働いている 坂木達夫 鞠子の失踪を受け持つ警察の人 生活安全課 水野久美 塚田真一と共にバラバラ殺人の手の第一発見者。 高校生 武上刑事 塚田真一の理解者？ 塚田真一の家族殺人事件の捜査に加わったらしい 樋口 塚田真一の家族殺人事件の容疑者 前畑滋子 夫 昭二 フリーライターで失踪についてルポを書いていた その失踪者リスト 田中頼子 岸田明美 飯野静恵 古川鞠子 氷室佐喜子（坂木の同僚？）に電話で確認
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■模倣より生まれ来る創造 世界樹の迷宮２のクエスト。 シトト交易所の工房の職人からの依頼で新しい作品を作るために蒼石の腕×３を集めてきて欲しい、というクエスト。 危ない石像の腕を模してゴーントレットを作ったのであろうと思われる。 詳細な条件は不明だが関係ない素材を売り払ってもクエスト達成となるバグが存在する。 模倣より生まれ来る創造の例：涼宮ハルビン 例２：お姉さんのスプー 実はゴーントレットは宝箱からも手に入る、つまりは既製品。創造したつもりが結局は模倣の域を出ていない……。 石像の腕を模倣にして手甲←わかる トンボの脚を模倣にして兜←は？ ↑赤色を残すには特殊な処理が必要みたいだから、素材と同じ赤色の出しかたを模倣したのかな。 立物（装飾の角）でしょ コメント
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00702 能力名 精念模倣（アビリティ・イミテーション） タイプ 念吸収・能力模倣 能力系統 操作系・特質系複合 系統比率 操作系50%特質系50% 能力の説明 精念奪取（オーラキャプチャー）で奪った念能力者のオーラを自身の肉体に取り込む能力。取り込んだオーラの所持者の得意系統と同じ系統能力の習得率（威力や精度も含む）が微かに向上する（累計で取り込んだオーラの量に応じて習得率の向上も大きくなる）。各系統の習得率の向上に合わせて、他者の能力の模倣も可能になり、精念奪取（オーラキャプチャー）との併用・応用により除念も可能である。 制約\誓約 能力の模倣を行う際、制約・誓約を模倣しない場合は即席の劣化コピーに留まり、制約・誓約を含めて完全に模倣した場合はそれに伴うリスクを負うと同時にメモリを割かなければならない。 尚、体質や血統に依存する能力の模倣は困難ないし不可能である。（前者はキルアの能力、後者はクラピカの緋の眼及び絶対時間などが該当する） 備考 熟練の操作系能力者が後天的に特質系に目覚めたら、という設定で作りました。 クラピカの絶対時間（エンペラータイム）やクロロの盗賊の極意（スキルハンター）とは似て非なる能力になったのかなという気がします。 一見するとチートな能力に見られるかもしれませんが、実際は以外と扱いが難しい能力だと思います。 基本的には各系統の習得率を向上させて操作系の弱点を潰しつつ基礎戦闘力を補強するのがメインで、念能力の模倣はオマケです。
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【種別】 魔術 【初出】 新約十巻 【解説】 インデックスとレイヴィニア＝バードウェイがオティヌスに対抗する為に編み出した術式。 インデックスの10万3000冊の叡智を基に『主神の槍』を再現し、 長い人生でもたったの一回限りという条件下ながらも『魔神』を殺せるかもしれない力を発現させる。 術式を起動すると、掌から『槍』が生み出される。 これを投擲すれば『主神の槍』と同等の一撃が再現される。 10万3000冊を用いても即座に誰でも『魔神』に作り変えられるわけではなく、 人の身で『魔神』の力を完全再現できるわけでもないが、 莫大すぎる神々の力の中からほんの一欠片だけを切り取り、 バードウェイの魔術の腕前とインデックスの知識を合わせることで、 高純度な『槍を含む現象そのもの』を再現する術式。 実際には「オティヌス(オーディン)」に至るプロセスを踏んでいないため、 バードウェイ自身は『槍』を手にしただけで『魔神』となったわけではない。 また、インデックスの魔道書知識をもってしてもその力を完全に再現出来たわけでもない。 人間に神々の行いを100パーセントコピーすることは不可能であるため、 破壊力というたった一点だけを切り取り、先鋭化させている。 その為、再現されたこの『槍』には魔神の力を整える機能も、世界を作り直す力もない。 あるのはただ世界を吹き飛ばすほどの破壊の力のみである。 再現の及ばない『魔神の力がどこまで出来るのか』は、その実体を知る上条当麻とオティヌスの記憶から、 破壊のイメージソースを抽出する術式で転写することで再現を試みた。 『槍を含む現象』として再現されているのは、 バードウェイ達が読み取ったイメージソースから理解できる『魔神』の力の一端が『槍』であるため。 しかし、転写するイメージの具体的な規模までは把握できないらしく、 実際に『槍』や『弩』を体感した上条は「放てば世界が滅ぶ」と使用を止めようとしたが、 インデックス、バードウェイは共に信用しなかった。 また、『槍』を維持するためにはインデックスの歌による知識のサポートが必須で、 術式の起動中は常に、魔道書の持つ毒素に侵食されるという危険が伴う。 インデックスのサポートが途切れると『槍』は維持できなくなり、爆発四散する。
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【検索用 もほうきょくをつくりたかった 登録タグ 2023年 UTAU も イルカ デフォ子 ニコニコ外公開曲 曲 曲ま】 + 目次 目次 曲紹介 歌詞 コメント 作詞：イルカ 作曲：イルカ 編曲：イルカ 唄：デフォ子 曲紹介 曲名：『模倣曲を作りたかった』(もほうきょくをつくりたかった) 歌詞 （動画より書き起こし） 携帯ゲームを買った ジャンクで三百円 オンにしても動かない だから開けてみたよ 内部を見ると其処には 黒い液体が染み出した 内部が黒で溢れ出して もうどうにも出来ない 本気で私は逃げました 頭蓋骨に変化する前に 部屋が黒くなる 全て液漏れの所為。 本気で私は逃げました 頭蓋骨に変化する前に 部屋が黒くなる 全て液漏れの所為です。 コメント 名前 コメント コメントを書き込む際の注意 コメント欄は匿名で使用できる性質上、荒れやすいので、 以下の条件に該当するようなコメントは削除されることがあります。 コメントする際は、絶対に目を通してください。 暴力的、または卑猥な表現・差別用語（Wiki利用者に著しく不快感を与えるような表現） 特定の個人・団体の宣伝または批判 （曲紹介ページにおいて）歌詞の独自解釈を展開するコメント、いわゆる“解釈コメ” 長すぎるコメント 『歌ってみた』系動画や、歌い手に関する話題 「カラオケで歌えた」「学校で流れた」などの曲に直接関係しない、本来日記に書くようなコメント カラオケ化、カラオケ配信等の話題 同一人物によると判断される連続・大量コメント Wikiの保守管理は有志によって行われています。 Wikiを気持ちよく利用するためにも、上記の注意事項は守って頂くようにお願いします。
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No. KBA_ シャード名 タイプ 属性 レベル コスト 効果 フレーバー illust.
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更新日2011-10-23 [ Alloy Analyzer ] / [ 抽象によるソフトウェア設計／付録 A 練習問題 解答例 ] ( h ) トレースを定義した状態機械のAlloy モデルを作成し、状態機械の例と関連するトレース集合をいくつか生成してみよ モデル化の方針 まず、遷移ラベルと状態は以下のように定義する。 sig A{} abstract sig State{} この設問で考えさせられたのはトレースの表現であった。 設問内の定義によれば状態機械のトレースとは、 初期状態からはじまる遷移ラベルからなる有限列 ということである。 これを算出するには、状態機械がたどった遷移の履歴(これを経路と呼びたい)、 から遷移ラベルを抽出すればよい。 いま状態機械の遷移の表現を A - State - State とするなら、状態機械の経路の表現は、遷移の発生順序を表す Int - A - State - State といったものになり、そのトレースは経路の左側の2項を抽出した Int - A とすればよい、と最初は考えた。 しかしながら、後の問いで状態機械が出力するトレース集合を比較することになるのだが、 そのために状態機械の経路の集合を枚挙する必要にせまられる。 上記では経路の表現(Int - A - State - State) は集合であるので、経路の集合、すなわち 集合の集合を枚挙する必要が生じるのだが、一方でAlloy語は集合の集合(2階の論理)が 記述できず、最初の考え方によるモデリングは手詰まりとなってしまった。 考えてみれば、Alloyで行う検査は有界モデル検査であり、考察対象とするトーレスも有限列である。 なので検査の範囲を、たとえば状態機械の遷移が3回発生した経路(これをサイズ3の経路と呼びたい) までを検証対象とする、割り切ったモデルを作ることにする。 そうなれば、サイズ1の経路を、 A - State - State と表現し、サイズ2の経路を、 A - State - State - A - State - State と表現し、サイズ3の経路を、 A - State - State - A - State - State - A - State - State と表現することにしたうえで経路の枚挙を考えれば、 それは集合の集合で表すことを避け、単に上記の3つの集合で表すことができる。 確かに、この方針でモデル化を進めることはできたのだが、次に関係のアリティ数が障害となった。 Alloy語の言語仕様として関係のアリティ数は有限であるが、その上限値は明記されていない。 だがツールの実装上どこかにリミットが引かれているはずで、実際にアリティ9で作成したモデルは CNFへコンパイルする段階でエラーが発生した。(Alloyのバージョンは4.1.10) Generating CNF... A type error has occurred Translation capacity exceeded. In this scope, universe contains 28 atoms and relations of arity 9 cannot be represented. Visit http //alloy.mit.edu/ for advice on refactoring. そこで経路の表現のアリティ数を減らすため、遷移を表すsig abstract sig Tran{ tran A - State - State }{ one tran } を導入し、サイズ3の経路をアリティ3の関係にした。 Tran - Tran - Tran 状態機械、経路、トレースのモデル化 上記の方針をふまえて、状態機械をモデル化する。 以下では、状態機械関連のsig以外に、一連の設問に必要なsigを予め定義している。 具体的には、模倣関係の設問に備えて状態機械を2種類(FSM1,FSM2)定義し、 模倣関係をモデル化するための sig Relation を定義した。 sig A{} abstract sig State{} abstract sig Tran{ tran A - State - State }{ one tran } abstract sig FSM{ S some State, S0 some S, sigma set Tran, }{ srcState[sigma] in S dstState[sigma] in S } lone sig Relation{ relation State - State } fun alphabet[ts set Tran] set A{ ts.tran.univ.univ } fun srcState[ts set Tran] set State{ univ.(ts.tran).univ } fun dstState[ts set Tran] set State{ univ.(univ.(ts.tran)) } sig S1,S2 extends State{} sig FSM1 extends FSM{}{ S in S1 } sig FSM2 extends FSM{}{ S in S2 } sig Transition extends Tran{} まず、サイズ#nの指定のトレースが指定の状態機械のトレースとなるかどうかを 以下のような述語tran#nでモデル化する。 pred tran1[m FSM, t1 Tran]{ t1 in m.sigma srcState[t1] in m.S0 } pred tran2[m FSM, t1,t2 Tran]{ tran1[m,t1] t2 in m.sigma dstState[t1] = srcState[t2] } pred tran3[m FSM, t1,t2,t3 Tran]{ tran2[m,t1,t2] t3 in m.sigma dstState[t2] = srcState[t3] } 次に述語tran#nを利用して、サイズ#nの経路の集合を以下のような関数path#nでモデル化する。 fun path1[m FSM] set Tran{ {t1 Tran | tran1[m,t1]} } fun path2[m FSM] Tran- Tran{ {t1,t2 Tran | tran2[m,t1,t2]} } fun path3[m FSM] Tran- Tran- Tran{ {t1,t2,t3 Tran | tran3[m,t1,t2,t3]} } 最後にpath#nを利用して、サイズ#nのトレースの集合を以下のような関数trace#nでモデル化する。 fun trace1[m FSM] set A{ {a1 A |{ a1 in alphabet[path1[m]] }} } fun trace2[m FSM] A- A{ {a1,a2 A |{ a1 in trace1[m] a2 in alphabet[univ.(path2[m])] }} } fun trace3[m FSM] A- A- A{ {a1,a2,a3 A |{ a1- a2 in trace2[m] a3 in alphabet[univ.(univ.(path3[m]))] }} } ついでに、ビジュアライザで遷移Tと経路P#n(#nはサイズ)を観察するための関数も用意した。 --ビジュアライザ観察用 fun T State- A- State{ {s State, a A, s State | a- s- s in FSM.sigma.tran} } fun P1 State- Int- A- State{ some path1[FSM] = {s State, i Int, a A, s State | { i=0 a- s- s in path1[FSM].tran }} else { s none, i none, a none , s none | none not = univ} } fun P2 State- Int- A- State{ some path2[FSM] = {s State, i Int, a A, s State | { (i=0 and a- s- s in path2[FSM].univ.tran) or (i=1 and a- s- s in (univ.(path2[FSM])).tran) }} else { s none, i none, a none , s none | none not = univ} } fun P3 State- Int- A- State{ some path3[FSM] = {s State, i Int, a A, s State | { (i=0 and a- s- s in path3[FSM].univ.univ.tran) or (i=1 and a- s- s in (univ.(path3[FSM]).univ).tran) or (i=2 and a- s- s in (univ.(univ.(path3[FSM]))).tran) }} else { s none, i none, a none , s none | none not = univ} } トレース集合の例 A.4.2で状態機械の定義を変更したので、設問A.4.1に出てきた状態機械の例を 改めてモデリングし直す。 pred deterministic[m FSM]{ one m.S0 all a A, s m.S | lone s.(a.(m.sigma.tran)) } pred nonDeterministic[m FSM]{ not deterministic[m] } pred unreachable[m FSM]{ some s m.S0, s m.S | not reachableFrom[m, s, s ] } pred reachable[m FSM]{ not unreachable[m] } pred reachableFrom[m FSM, s, s State]{ s in s.*(univ.(m.sigma.tran)) } pred connected[m FSM]{ all s1,s2 m.S | reachableFrom[m, s1, s2] } pred deadLock[m FSM]{ some s0 m.S0, s m.S |{ reachableFrom[m, s0, s] no s.(univ.(m.sigma.tran)) } } pred liveLock[m FSM]{ some s0 FSM.S0, hauntS1 m.S | some disj hauntS2, neglectedS m.S |{ -- 状態neglectedSは、常に到達可能な状態であるにもかかわらず reachableFrom[m, hauntS1, neglectedS] -- 状態neglectedSに決して到達しないような無限長の遷移列が存在する reachableFrom[m, s0, hauntS1] and loop[m, m.S-neglectedS, hauntS1, hauntS2] } } -- 状態集合ssに含まれる状態のみ、かつs1とs2を含む遷移の循環がある pred loop[m FSM, ss set State, s1,s2 State]{ s1 = s2 = { s1 in ss s1- s1 in univ.(m.sigma.tran) } else{ reachableFrom[m, ss, s1, s2] reachableFrom[m, ss, s2, s1] } } -- 状態集合ssに含まれる状態のみで、sからs へ遷移可能 pred reachableFrom[m FSM, ss set State, s, s State]{ s in s.*( (ss (univ.(m.sigma.tran))) ss ) } いくつかの状態機械でトレース集合を生成する。 pred env_A_2_h{ no Relation one FSM #(alphabet[FSM.sigma]) 1 # FSM.S 2 # FSM.sigma 2 } run A_2_h_a{ env_A_2_h all m FSM | deterministic[m] }for 3 but 18 Tran run A_2_h_b{ env_A_2_h all m FSM | nonDeterministic[m] }for 3 but 18 Tran run A_2_h_c{ env_A_2_h all m FSM | unreachable[m] }for 3 but 18 Tran run A_2_h_d{ env_A_2_h all m FSM | reachable[m] }for 3 but 18 Tran run A_2_h_e{ env_A_2_h all m FSM | connected[m] }for 3 but 18 Tran run A_2_h_f{ env_A_2_h all m FSM | deadLock[m] }for 3 but 18 Tran run A_2_h_g{ env_A_2_h all m FSM | liveLock[m] }for 3 but 18 Tran $P1,$P2,$P3 などを観察すればどのようなトレース集合が生成されたかわかるが、 Evalutorで trace#n[FSM] (#nは1,2,3)などを入力してトレース集合を表示させたほうが 簡単に結果を確認できる。 なお、ビジュアライザで見やすくするためのテーマファイル(4.2.thm)をこのページにアップした。 ● 決定性機械 ● 非決定性機械 ● 非到達な状態のある機械 ● 非到達な状態のない機械 ● 強連結な機械 ● デッドロックのある機械 ● ライブロックのある機械 ( i ) 模倣の概念を追加し、模倣によって関連付けられる状態機械の組の例をいくつか生成せよ 模倣概念のモデル化 設問で紹介されている模倣関係と双模倣関係の定義を、Alloy語に翻訳してみる。 pred simulation[r State- State, m1,m2 FSM]{ --m1 の状態からm2 の状態への関係r r.univ = m1.S and univ.r = m2.S all s1,s1 m1.S, s2 m2.S, a A |{ { --r によってm1 の状態s1 がm2 の状態s2 に関係付けられ、 s1- s2 in r --m1?に状態s1 からs1 へのラベル付き遷移a があるとき、 a- s1- s1 in m1.sigma.tran }= some s2 m2.S |{ --m2 においてもr によってs1 から関係付けられたs2 が常に存在し、 s1 - s2 in r --s2 からs2 へラベル付き遷移a が存在する a- s2- s2 in m2.sigma.tran } } --s1 がm1 の初期状態であるとき、 all s1 m1.S0 | --m2 の初期状態s2 が常に存在して、s1 とs2 がr によって関係付けられる some s2 m2.S0 | s1- s2 in r } pred bisimulation[r State- State, m1,m2 FSM]{ --~r もm2 のm1 に対する模倣関係であるとき、関係r は双模倣関係という simulation[r, m1,m2]and simulation[~r, m2,m1] } pred simulation[m1,m2 FSM]{ some Relation simulation[Relation.relation, m1, m2] } pred bisimulation[m1,m2 FSM]{ some Relation bisimulation[Relation.relation, m1, m2] } 模倣によって関連付けられる状態機械の組の例 次に模倣関係にある状態機械の組(FSM1,FSM2)を表示させてみる。 状態機械は、非到達な状態のない決定性機械に限定する。 pred env_A_2_i{ one FSM1 one FSM2 all m FSM | deterministic[m] all m FSM | reachable[m] } --ビジュアライザ観察用 fun R State- State{ Relation.relation } run A_2_i_s{ env_A_2_i simulation[FSM1, FSM2] }for 3 but exactly 2 A, 3 S1, 3 S2, 36 Tran run A_2_i_b{ env_A_2_i bisimulation[FSM1, FSM2] }for 3 but exactly 2 A, 3 S1, 3 S2, 36 Tran ●模倣の例 ↑遷移がない場合は模倣関係が成立してしまう。 ●双模倣の例 ↑遷移がない場合は双模倣関係が成立してしまう。 ( j ) 2 つの機械が模倣の関係にあるとき、その2 つは必ず同じトレースの集合を持つだろうか？ Alloy を使ってこの仮説を検査せよ。双模倣についてはどうか トレース集合が同じか否かを判定する述語を用意する。 pred sameTrace1[m1,m2 FSM]{ trace1[m1] = trace1[m2] } pred sameTrace2[m1,m2 FSM]{ sameTrace1[m1,m2] trace2[m1] = trace2[m2] } pred sameTrace3[m1,m2 FSM]{ sameTrace2[m1,m2] trace3[m1] = trace3[m2] } 述語sameTrace3 はサイズ3までの経路について、２つの状態機械のトレース集合が一致するかどうか判定する。 ● 仮説１：模倣の関係にある２つの状態機械は同じトレース集合をもつ 仮説１を検査してみる。 この仮説については反例が出ることを予想しているので、 時短のため探索範囲を狭めることに(状態数や遷移数を少なめに設定)する。 check A_2_j_s{ all m1 FSM1, m2 FSM2 |{ { simulation[m1, m2] } = sameTrace3[m1,m2] } }for 1 but exactly 1 Relation, exactly 2 A, exactly 1 FSM1, exactly 1 FSM2, exactly 2 S1, exactly 2 S2, exactly 4 Transition 以下のような反例が出た。 片方の状態機械に遷移が無い場合で模倣関係が成立することがあるので トレース集合は一致しない。 状態機械を限定(遷移有り、デッドロックなし、決定性、到達可能) してみたら、どうなるだろうか。 pred condFSM[m FSM]{ some m.sigma !deadLock[m] deterministic[m] reachable[m] } check A_2_j_s{ all m1 FSM1, m2 FSM2 |{ { condFSM[m1] and condFSM[m2] simulation[m1, m2] } = sameTrace3[m1,m2] } }for 1 but exactly 1 Relation, exactly 2 A, exactly 1 FSM1, exactly 1 FSM2, exactly 2 S1, exactly 2 S2, exactly 4 Transition 以下のような反例が出た。 片方(FSM2)の状態機械のラベルが多いので、模倣関係が成立しても トレース集合は一致しない。 ● 仮説２：双模倣は同じトレース集合を持つ 仮説２を検査してみる。 check A_2_j_b{ all disj m1,m2 FSM |{ bisimulation[m1, m2] = sameTrace3[m1,m2] } }for 1 but exactly 1 Relation,//...検索範囲の設定 この仮説については反例が出ないことを予想しているので、 3状態、2ラベルの範囲全探索できるよう、遷移のインスタンスを36(=2ラベルx3状態x3状態x2機械)にする。 }for 1 but exactly 1 Relation, exactly 2 A, exactly 1 FSM1, exactly 1 FSM2, exactly 3 S1, exactly 3 S2, exactly 36 Transition しかしながら、この探索範囲は広すぎるようで結果を得ることができなかった。 次に、 ２つの状態機械をどちらもFSM1のインスタンスにすることで状態数を半減させ、 遷移のインスタンスも半減させるアプローチをした。 }for 1 but exactly 1 Relation, exactly 2 A, exactly 2 FSM1, 0 FSM2, exactly 3 S1, 0 S2, exactly 18 Transition しかしながら、これも結果を得ることができなかった。 (SATを変えて試したがだめだった。) そこで、以下のように遷移を固定のインスタンスにすることを試みた。 check A_2_j_b{ all disj m1,m2 FSM |{ bisimulation[m1, m2] = sameTrace3[m1,m2] } }for 1 but exactly 1 Relation, 0 FSM1, 0 FSM2, exactly 2 FSMX, 0 A, 0 S1, 0 S2, exactly 3 SX, 0 Transition one sig A0,A1 extends A{} abstract sig SX extends State{} one sig SX1,SX2,SX3 extends SX{} sig FSMX extends FSM{}{ S in SX } abstract sig Tran_A0 extends Tran{}{ alphabet[this]in A0 } abstract sig Tran_A0_SX1 extends Tran_A0{}{ srcState[this]in SX1 } abstract sig Tran_A0_SX2 extends Tran_A0{}{ srcState[this]in SX2 } abstract sig Tran_A0_SX3 extends Tran_A0{}{ srcState[this]in SX3 } one sig Tran_A0_SX1_SX1 extends Tran_A0_SX1{}{ dstState[this] in SX1 } one sig Tran_A0_SX1_SX2 extends Tran_A0_SX1{}{ dstState[this] in SX2 } one sig Tran_A0_SX1_SX3 extends Tran_A0_SX1{}{ dstState[this] in SX3 } one sig Tran_A0_SX2_SX1 extends Tran_A0_SX2{}{ dstState[this] in SX1 } one sig Tran_A0_SX2_SX2 extends Tran_A0_SX2{}{ dstState[this] in SX2 } one sig Tran_A0_SX2_SX3 extends Tran_A0_SX2{}{ dstState[this] in SX3 } one sig Tran_A0_SX3_SX1 extends Tran_A0_SX3{}{ dstState[this] in SX1 } one sig Tran_A0_SX3_SX2 extends Tran_A0_SX3{}{ dstState[this] in SX2 } one sig Tran_A0_SX3_SX3 extends Tran_A0_SX3{}{ dstState[this] in SX3 } abstract sig Tran_A1 extends Tran{}{ alphabet[this]in A1 } abstract sig Tran_A1_SX1 extends Tran_A1{}{ srcState[this]in SX1 } abstract sig Tran_A1_SX2 extends Tran_A1{}{ srcState[this]in SX2 } abstract sig Tran_A1_SX3 extends Tran_A1{}{ srcState[this]in SX3 } one sig Tran_A1_SX1_SX1 extends Tran_A1_SX1{}{ dstState[this] in SX1 } one sig Tran_A1_SX1_SX2 extends Tran_A1_SX1{}{ dstState[this] in SX2 } one sig Tran_A1_SX1_SX3 extends Tran_A1_SX1{}{ dstState[this] in SX3 } one sig Tran_A1_SX2_SX1 extends Tran_A1_SX2{}{ dstState[this] in SX1 } one sig Tran_A1_SX2_SX2 extends Tran_A1_SX2{}{ dstState[this] in SX2 } one sig Tran_A1_SX2_SX3 extends Tran_A1_SX2{}{ dstState[this] in SX3 } one sig Tran_A1_SX3_SX1 extends Tran_A1_SX3{}{ dstState[this] in SX1 } one sig Tran_A1_SX3_SX2 extends Tran_A1_SX3{}{ dstState[this] in SX2 } one sig Tran_A1_SX3_SX3 extends Tran_A1_SX3{}{ dstState[this] in SX3 } このアプローチでは探索を完了することができ、結果は以下のように、反例が出なかった。 ラベル2、状態数3、経路のサイズが3以内の規模では、双模倣関係にある状態機械のトレース集合は一致する。 Executing "Check A_2_j_b for 1 but exactly 1 Relation, 0 FSM1, 0 FSM2, exactly 2 FSMX, 0 A, 0 S1, 0 S2, exactly 3 SX, 0 Transition" Solver=minisat(jni) Bitwidth=4 MaxSeq=1 SkolemDepth=1 Symmetry=20 33175 vars. 403 primary vars. 110388 clauses. 7531ms. No counterexample found. Assertion may be valid. 392875ms. この問題の解答を考えるほとんどの時間は、模倣性やトレース集合のモデルを検討することよりも、 解析器の制約を回避するためにAlloy語表現の工夫を試行錯誤することに費やした。 現在の解析器で実務的な問題に取り組むのは、モデラーにかなりのスキルを要求される気がする。
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秋葉原通り魔事件模倣犯 アメ村殺人予告 九州のある駅で大量殺人予告 池袋で100人予告 新潟駅に放火予告 長野駅で人殺す電話 渋谷ハチ公交差点にトラック予告 →秋葉原通り魔事件
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【検索用 もほうきょくのつくりかたかいっしゅんてわかるとうか 登録タグ 2022年 COEIROINK つくよみちゃん も ニコニコ外公開曲 曲 曲ま 雨傘置き場】 + 目次 目次 曲紹介 歌詞 コメント 作詞：Ƿ（雨傘置き場） 作曲：Ƿ（雨傘置き場） 編曲：Ƿ（雨傘置き場） 唄：つくよみちゃん 曲紹介 「トケルさんごめんなさい」 曲名：『模倣曲の作り方が一瞬で分かる動画』(もほうきょくのつくりかたがいっしゅんでわかるどうが) 雪乃トケル氏の「界隈曲を作る方法が一瞬でわかる動画」の模倣曲版。 曲名の通り、全てあなたの所為です。氏の曲のオマージュである「模倣曲」と呼ばれるジャンルの解説動画。 歌詞や動画から、曲名として「全て雨傘の所為。」と呼ばれることもある。 歌詞 （動画より書き起こし） （雨傘を差している、） （急に風が吹いてきて、） （宙に浮いて飛んでいったよ、） （全て雨傘の所為。） （雨傘を差している、） （急に風が吹いてきて、） （宙に浮いて飛んでいったよ、） （全て雨傘の所為。） 雨傘を差している、 急に風が吹いてきて、 宙に浮いて飛んでいったよ、 全て雨傘の所為。 コメント 名前 コメント コメントを書き込む際の注意 コメント欄は匿名で使用できる性質上、荒れやすいので、 以下の条件に該当するようなコメントは削除されることがあります。 コメントする際は、絶対に目を通してください。 暴力的、または卑猥な表現・差別用語（Wiki利用者に著しく不快感を与えるような表現） 特定の個人・団体の宣伝または批判 （曲紹介ページにおいて）歌詞の独自解釈を展開するコメント、いわゆる“解釈コメ” 長すぎるコメント 『歌ってみた』系動画や、歌い手に関する話題 「カラオケで歌えた」「学校で流れた」などの曲に直接関係しない、本来日記に書くようなコメント カラオケ化、カラオケ配信等の話題 同一人物によると判断される連続・大量コメント Wikiの保守管理は有志によって行われています。 Wikiを気持ちよく利用するためにも、上記の注意事項は守って頂くようにお願いします。
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エピソードパクリ（疑惑含む）のまとめ。大量にあるため編集中---- このへん！！トラベラー 2010-6-26 113 名前：名無しさん[sage] 投稿日：2010/06/27(日) 00 55 13 このトラ出屋敷 石田の 昔乗ってた自転車は捨ててあった自転車のパーツ組み立てて作った んだと ………どっかで聞いた覚えが……… 参考資料1 オードリー春日の自転車話は ４月25日のクイズマン 「学生時代の珍発見クイズ」 話の流れは以下 ●自転車通学したかったが買うお金がなかった ●捨ててある自転車の色んな部分を使って一台の自転車を作った ●警察にとめられて押し問答なる ●荻窪警察に行って防犯登録してある持ち主に聞いたら確かに捨てたからかまわないと言われる ●しかし防犯登録してあるので無罪だが自転車は没収↓ 華麗なるクイズへ 参考資料2 このへん！トラベラーでは福田の趣味でクイズマンオンエア前にも数回自転車屋に入っているが、石田が自転車について語ったり興味を示した事はない。 それどころか「自転車のパーツの先端が怖い」と一人だけ自転車屋の外に待機していた事も…。 フリートークが苦手なので… 2010-6-09 ※ルミネtheよしもとでおこなわれたソロトークライブ 他人のエピソードに介入？＋オチを劣化改変 384 ：名無しさん ：sage ：2010/06/26(土) 04 47 51 西野さんとコンビニに行く その前に石田がファンにもらったつけ爪を付けることになった（理由は書かれていない） 西野さんが買い物をして9900円のお釣りが出る支払いをしたのに 店員が「ちょうどお預かりしました」と釣りをくれず、日本語もあまり通じてない様子なので 西野さんが「9900円くれやあ」と叫ぶと、店員が「9900円くれって言ってます」と店長を呼び、 強盗かと思って出てきた店長がマスク姿の西野さんと後ろで両手を目の高さまで 上げて爪を見ている骨を見て、強盗に両手を挙げてるポーズに見えて 「キングコングとノンスタイル？吉本ってそんなに安いんですか？」と言った ☆参考資料 ｷﾝｸﾞｺﾝｸﾞ西野亮廣の「西野公論」2009/08/12 ほぼ１万円強盗事件 仕事の空き時間に、コンビニに入った。入口に並べられたスポーツ紙は相変わらず覚醒剤のあの事件。 「残された子供が不憫でなりません」と言いながら報道を続ける矛盾ったらないなぁ、なんて思いながら、 野菜ジュースを手に取ってレジに向かう。 「１０８エン、二、ナリマス」 あきらかに留学生であろうコンビニの店員さんに、千円札が欲しかったボクは１万円札と端数の８円を出したところ、 留学生の店員さんは笑顔で、「チョウド、イタダキマース」 ん？ その破壊力抜群のどんぶり勘定に圧倒され、間違ってるのはコチラなのか？と、２～３秒ほど考え、身動きがとれなくなる。 レジに消えていく福沢諭吉氏の物悲しそうな表情に、ハッとして、かけられた魔法を振り払うように 首をブンブンと横に振った。これは違うぞ。 「すみません、お釣りをいただけないでしょうか？」 「オツリ？」留学生の店員さんがそう言った時には、すでに福沢諭吉氏はレジに閉じ込められていた。 しかしこんなことで気持ちが折れるボクではない。芸能界の荒波に揉まれ続けてきた男の強さをみせてやろうと、 「１０８円のところを、１万８円出したので、つまり、９９００円をボクに下さい」と懇切丁寧に説明したところ、 「ナンデデスカ？」 完全に相手のペースである。これ以上、時間を費やすと福沢諭吉氏が帰ってきてくれないような気がしたので、 短期決戦に臨む。「日本語が話せる方と代わっていただけませんか？」と言ってみた。 日本に留学して、カタコトとはいえ、一生懸命日本語を勉強して話している方に対して、 それは本当に無礼な言葉だったが、場合が場合だ。しかたあるまい。そして、レジの奥に顔を向けた留学生の店員さん。 次の瞬間、その店員さんの口から出た言葉にボクは耳を疑った。 「テンチョー。コノヒト、ガ、『９９００円、ヲ、クダサイ』ト、イッテマース」 もちろん周りにいた他のお客さんの視線が一気にボクに集中したのは言うまでもない。 「どうしてアイツはコンビニで９９００円をもらおうとしているのだ？」そんな心の声が爆音で聞こえてくる。 訝しげな表情で近寄ってくる店長さん。 留学生店員さんの見事な計らいで、ボクは『コンビニエンスストアーに９９００円をもらいに来た男』に なってしまったのである。そして、そういう行動をする人のことを世間では、『強盗』とよぶのだ。 ちょうどマスクもしていた。 近寄ってきた店長さんに、とりあえず誤解を解こうと、マスクを取ったら、キングコング西野だということがバレて、 「どうしてあなたがこんなことを！？」という顔を一瞬だけされましたが、落ち着いて説明したところ、 お釣りが無事に返ってきましたとさ。 ☆ ※つまりこの時、石田が一緒にいたという表記が一切ない！ 西野は売れていない若手芸人やスタッフさんの名前も遠慮なくブログに書くため、石田が本当に同行していたのならその旨を書いていた可能性が極めて高い。