約 4,139,305 件
https://w.atwiki.jp/thiroyoshi/pages/29.html
MPIの使い方や、動作の仕方といったことのメモ MPIとは？ MPIは「Message Passing Interface」ってもので、要するにメッセージでの送受信を行いノード間の協調を図るもの。 これ自体がプログラミング言語なのではなく、ライブラリである。 使用する際には、「mpi.h」または「mpi++.h」をインクルードする必要がある。 メッセージの送受信には用意されている関数を用いる。これにも色々な方法があるよう。 MPIの動作 基本的にMPIを使用する用にコンパイルしたものは、指定したノードの数で実行される。（ノードの数の指定はシェルスクリプトで） 各ノードで実行されるプログラムは実際には同じものが動いている。つまり、すべてmain関数から処理を行っている。 では、何が利点か？それは、各ノードにはプロセス毎にノードの番号（rank）が割り当てられており、これによってif文などを用いて処理の分担を行う。 つまり、MPIは「並列処理」というよりも「分散処理」という側面が強いとも言える。 MPIの使い方 とりあえずサンプルを載せる。 #include stdio.h #include string.h #include iostream #include "mpi++.h" using namespace std; int main(int argc, char* argv[]){ int my_rank; //ノードの番号 int p; //すべてのノードの合計数 int source; //メッセージの送信元番号 int dest; //メッセージの送信先番号 int tag = 0; //メッセージタグ char message[100]; //メッセージ MPI_Status status; MPI_Init( argc, argv); //MPI関数を呼び出すための初期化 MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, my_rank); //今プログラムが走っているノードの番号（rank）を取得 MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, p); //ノードの合計数を取得 //printf("Hello! %d\n", my_rank); //cout "Hello! " my_rank endl; //rankが0でないノードでのみ実行する if(my_rank != 0){ //メッセージに以下の文を格納する sprintf(message, "Greetings from process %d", my_rank); //printf("My rank is %d\n", my_rank); //cout "My rank is " my_rank endl; dest = 0; //0ノードに送信先を設定 //0ノードにmessageを送信 MPI_Send(message, strlen(message)+1, MPI_CHAR, dest, tag, MPI_COMM_WORLD); } //0ノードで実行される else{ //全ノード分ループをまわす for(source = 1; source p; source++){ //source番目のノードからmessageを受け取り、 MPI_Recv(message, 100, MPI_CHAR, source, tag, MPI_COMM_WORLD, status); //表示 printf("%s\n", message); //cout message endl; } } //最後の処理 MPI_Finalize(); } 出力結果 %NQSII(INFO) ------- Output from job 0000 ------- Warning no access to tty (Bad file descriptor). Thus no job control in this shell. [0] Greetings from process 1 [0] Greetings from process 2 [0] Greetings from process 3 [0] Greetings from process 4 [0] Greetings from process 5 [0] Greetings from process 6 [0] Greetings from process 7 [0] Greetings from process 8 [0] Greetings from process 9 %NQSII(INFO) ------- Output from job 0001 ------- %NQSII(INFO) ------- Output from job 0002 ------- %NQSII(INFO) ------- Output from job 0003 ------- %NQSII(INFO) ------- Output from job 0004 ------- 出力の左端[0]は、0ノードでの出力を表している 各ノードでmain関数がそのまま流れており、if文でmy_rankを判定材料として処理を分担している。 各ノードは0ノードにメッセージを送り、0ノードはそれらを逐一読み取り、表示している。 どのメッセージをどこで受信するかを示すもの →つまり、このタグが合うところでのみメッセージの受信ができる 上記のサンプルで、コメントアウトしているprintfとcoutがある。 →printfはしっかり出力をするが、coutは他のスレッドの割り込みを禁止することができていないようで、表示が割り込まれることがあるので使用しないことをオススメする printfをコメントアウトしなかった場合の出力は以下 %NQSII(INFO) ------- Output from job 0000 ------- Warning no access to tty (Bad file descriptor). Thus no job control in this shell. [0] Hello! 0 [1] Hello! 1 [1] My rank is 1 [0] Greetings from process 1 [0] Greetings from process 2 [0] Greetings from process 3 [0] Greetings from process 4 [0] Greetings from process 5 [0] Greetings from process 6 [0] Greetings from process 7 [0] Greetings from process 8 [0] Greetings from process 9 %NQSII(INFO) ------- Output from job 0001 ------- [2] Hello! 2 [3] Hello! 3 [3] My rank is 3 [2] My rank is 2 %NQSII(INFO) ------- Output from job 0002 ------- [4] Hello! 4 [4] My rank is 4 [5] Hello! 5 [5] My rank is 5 %NQSII(INFO) ------- Output from job 0003 ------- [6] Hello! 6 [6] My rank is 6 [7] Hello! 7 [7] My rank is 7 %NQSII(INFO) ------- Output from job 0004 ------- [8] Hello! 8 [8] My rank is 8 [9] Hello! 9 [9] My rank is 9 各ノードでの出力がどれになっているか注意 また、スパコンでのMPIのプログラムの出力は、outputのファイルはできない。 出力結果は、実行後に作成される「run.sh.o(ジョブID)」というファイルに書き込まれている。 また、同時に出力されている「run.sh.e(ジョブID)」はエラー関係が出力されている。 さらにシェルスクリプトを紹介 #PBS -l cputim_job=00 05 00 //cpu動作時間 #PBS -l memsz_job=2gb //メモリサイズ #PBS -l cpunum_job=2 //使用コア数 #PBS -T vltmpi #PBS -b 5 //ノード数 #PBS -q PCL-B //使用マシン cd MPI_sample //ディレクトリ移動 mpirun_rsh -np 10 ${NQSII_MPIOPTS} ./a.out //数字の10は（ノード数）×（CPUコア数） 内積 これには、MPI_Reduce()という関数を使う。とりあえずサンプル。 #include stdio.h #include string.h #include"mpi++.h" using namespace std; //内積を実際に計算する関数（局所的な計算） int Serial_dot(int x[], int y[], int n){ int i; int sum = 0; for(i = 0; i n; i++) sum = sum + x[i]*y[i]; return sum; } //各ノードの内積をまとめる関数 //各ノードでSerial_dot()でそれぞれの内積を求めて、MPI_Reduce()でまとめる //0ノード以外の返り値は０ int Parallel_dot(int local_x[], int local_y[], int n_bar){ int local_dot; int dot = 0.0; int Serial_dot(int x[], int y[], int m); local_dot = Serial_dot(local_x, local_y, n_bar); printf("local_dot = %d\n", local_dot); MPI_Reduce( local_dot, dot, 1, MPI_INT, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD); return dot; } int main(int argc, char* argv[]){ int n = 20; //全配列数 int my_rank; //ノード番号 int p; //全ノード数 //MPIの初期化 MPI_Init( argc, argv); //ノード番号取得 MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, my_rank); //全ノード数取得 MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, p); int n_bar = n/p; //各ノードでの配列数 int x[n_bar]; int y[n_bar]; int dot; //求める内積 //printf("n_bar = %d\n", n_bar); //初期値設定 for(int i = 0; i n_bar; i++){ x[i] = my_rank; y[i] = my_rank; } //各ノードでの内積計算 dot = Parallel_dot(x,y,n_bar); //if(my_rank == 0) printf("dot = %d\n", dot); MPI_Finalize(); } 出力結果 %NQSII(INFO) ------- Output from job 0000 ------- Warning no access to tty (Bad file descriptor). Thus no job control in this shell. [0] local_dot = 0 [1] local_dot = 2 [1] dot = 0 [0] dot = 570 %NQSII(INFO) ------- Output from job 0001 ------- [2] local_dot = 8 [3] local_dot = 18 [3] dot = 0 [2] dot = 0 %NQSII(INFO) ------- Output from job 0002 ------- [4] local_dot = 32 [5] local_dot = 50 [5] dot = 0 [4] dot = 0 %NQSII(INFO) ------- Output from job 0003 ------- [6] local_dot = 72 [7] local_dot = 98 [7] dot = 0 [6] dot = 0 %NQSII(INFO) ------- Output from job 0004 ------- [8] local_dot = 128 [9] local_dot = 162 [9] dot = 0 [8] dot = 0 MPI_Reduce() 計算を行い、指定した根ノードにのみ計算結果を返す。 そのため、他の各ノードでは返り値は０である。 各引数は次のようになっている。 int MPI_Reduce( void operand, //計算したい値のポインタ void result, //計算した結果を保存するポインタ int count, //データをいくつ送るか（数字１つなら１） MPI_Datatype datatype, //送信するデータの型（上ではMPI_INT） MPI_Op operator, //なんの計算をするか（上では総和をとるのでMPI_SUM） int root, //根ノードの番号（0でよい） MPI_Comm comm //特になにもなければMPI_COMM_WORLDでよい ){} MPI_Opについては定義済み操作が多く存在する。それらに関しては、windowsサーバに置いてあるMPIの教科書（p81）を参照のこと 計算結果が格納されるのは、rootに指定したノードでのresultにのみ。 MPI_Allreduce() MPI_Reduce()では根以外のノードでの返り値が０であったが、これでは全てのノードに計算結果を返すことができる。 引数はほぼMPI_Reduce()と同じ。 int MPI_ALLreduce( void operand, //計算したい値のポインタ void result, //計算した結果を保存するポインタ int count, //データをいくつ送るか（数字１つなら１） MPI_Datatype datatype, //送信するデータの型（上ではMPI_INT） MPI_Op operator, //なんの計算をするか（上では総和をとるのでMPI_SUM） MPI_Comm comm //特になにもなければMPI_COMM_WORLDでよい ){} 上記のサンプルプログラムで、MPI_Reduce()をMPI_AllReduce()にしたときの出力結果を示す %NQSII(INFO) ------- Output from job 0000 ------- Warning no access to tty (Bad file descriptor). Thus no job control in this shell. [0] local_dot = 0 [1] local_dot = 2 [0] dot = 570 [1] dot = 570 %NQSII(INFO) ------- Output from job 0001 ------- [2] local_dot = 8 [3] local_dot = 18 [2] dot = 570 [3] dot = 570 %NQSII(INFO) ------- Output from job 0002 ------- [4] local_dot = 32 [5] local_dot = 50 [5] dot = 570 [4] dot = 570 %NQSII(INFO) ------- Output from job 0003 ------- [6] local_dot = 72 [7] local_dot = 98 [7] dot = 570 [6] dot = 570 %NQSII(INFO) ------- Output from job 0004 ------- [8] local_dot = 128 [9] local_dot = 162 [9] dot = 570 [8] dot = 570 行列とベクトルの積 マトリクスとベクトルの積を並列に行うプログラム。 #include stdio.h #include string.h #include vector #include"mpi++.h" using namespace std; vector double MV(vector vector double iterator local_A, int m, int n, vector double iterator local_x, int local_m, int local_n){ vector double local_y; //計算用の一時変数 local_y.resize(local_n); vector double global_x; //ベクトル全体 global_x.resize(n); vector double global_y; //計算結果のベクトル global_y.resize(n); //各プロセスからベクトルxを集める MPI_Allgather(local_x, local_n, MPI_DOUBLE, global_x.begin(), local_n, MPI_DOUBLE, MPI_COMM_WORLD); //掛け算 for(int i = 0; i local_m; i++){ local_y[i] = 0.0; for(int j = 0; j n; j++) local_y[i] = local_y[i] + local_A[i][j]*global_x[j]; } //計算結果を集める MPI_Allgather(local_y.begin(), local_n, MPI_DOUBLE, global_y.begin(), local_n, MPI_DOUBLE, MPI_COMM_WORLD); return global_y; } int main(int argc, char* argv[]){ int n = 20; int m = 20; int my_rank; int p; MPI_Init( argc, argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, my_rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, p); int local_n = n/p; int local_m = m/p; vector double x; vector vector double A; //掛け算する行列（各プロセスで一部ずつをもつ） A.resize(local_m); x.resize(local_n); //掛け算するベクトル（各プロセスで一部ずつをもつ） for(int i = 0; i local_m; i++) A[i].resize(n); for(int a = 0; a local_m; a++){ x[a] = my_rank; for(int b = 0; b n; b++) A[a][b] = 1.0; } //行列×ベクトル vector double y; y = MV(A.begin(),m,n,x.begin(),local_m,local_n); for(int i = 0; i n; i++) printf("y[%d] = %f\n",i,y[i]); MPI_Finalize(); } すぐに使えるであろう関数の形にまで落としこんだ。 行列×ベクトルを行っている部分をこれで置き換えれば、それで事足りるはず。 詳細な仕様はここには書きづらいので、直接聞いてもらえるといいかも。もちろんプログラムから察してくれれば一番だが。 が、簡単に書いておく ・行列A n×n行列。行方向で区切ったものを各プロセスでもつ。つまりlocal_Aはlocal_m×n行列になっている。 ・ベクトルx n行ベクトル。行方向で区切った部分を各プロセスでもつ。つまり各プロセスではlocal_m行のベクトル。 ・プロセス数と行数・列数 当然のことながら、行数・列数はプロセス数で割り切れなければならない。 最後に取得するベクトルyはn行の完全なベクトルになっている。上記のプログラムの出力結果は以下。 プロセス数10・行数列数20で計算 %NQSII(INFO) ------- Output from job 0000 ------- Warning no access to tty (Bad file descriptor). Thus no job control in this shell. [0] y[0] = 90.000000 [0] y[1] = 90.000000 [0] y[2] = 90.000000 [0] y[3] = 90.000000 [0] y[4] = 90.000000 [0] y[5] = 90.000000 [0] y[6] = 90.000000 [0] y[7] = 90.000000 [0] y[8] = 90.000000 [0] y[9] = 90.000000 [0] y[10] = 90.000000 [0] y[11] = 90.000000 [0] y[12] = 90.000000 [0] y[13] = 90.000000 [0] y[14] = 90.000000 [0] y[15] = 90.000000 [0] y[16] = 90.000000 [0] y[17] = 90.000000 [0] y[18] = 90.000000 [0] y[19] = 90.000000 [1] y[0] = 90.000000 [1] y[1] = 90.000000 [1] y[2] = 90.000000 [1] y[3] = 90.000000 [1] y[4] = 90.000000 [1] y[5] = 90.000000 [1] y[6] = 90.000000 [1] y[7] = 90.000000 [1] y[8] = 90.000000 [1] y[9] = 90.000000 [1] y[10] = 90.000000 [1] y[11] = 90.000000 [1] y[12] = 90.000000 [1] y[13] = 90.000000 [1] y[14] = 90.000000 [1] y[15] = 90.000000 [1] y[16] = 90.000000 [1] y[17] = 90.000000 [1] y[18] = 90.000000 [1] y[19] = 90.000000 … … ‥（以下同様） 行列と行列の積 一応できた。早いかはしらんw #include stdio.h #include string.h #include vector #include"mpi++.h" using namespace std; vector vector double MV(vector vector double iterator local_A, int m, int n, vector vector double iterator local_x, int local_m, int local_n){ vector double local_y; local_y.resize(local_n); vector double global_x; global_x.resize(n); vector vector double global_y; global_y.resize(n); for(int i = 0; i n; i++) global_y.resize(n); vector double global_tmp; global_tmp.resize(n); for(int k = 0; k n; k++){ MPI_Allgather(local_x[k].begin(), local_n, MPI_DOUBLE, global_x.begin(), local_n, MPI_DOUBLE, MPI_COMM_WORLD); for(int i = 0; i local_m; i++){ local_y[i] = 0.0; for(int j = 0; j n; j++) local_y[i] = local_y[i] + local_A[i][j]*global_x[j]; } MPI_Allgather(local_y.begin(), local_n, MPI_DOUBLE, global_tmp.begin(), local_n, MPI_DOUBLE, MPI_COMM_WORLD); global_y[k] = global_tmp; } return global_y; } int main(int argc, char* argv[]){ int n = 20; int m = 20; int my_rank; int p; MPI_Init( argc, argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, my_rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, p); int local_n = n/p; int local_m = m/p; vector vector double A; vector vector double x; A.resize(local_m); for(int i = 0; i local_m; i++) A[i].resize(n); x.resize(n); for(int i = 0; i n; i++) x[i].resize(local_m); for(int a = 0; a local_m; a++){ for(int b = 0; b n; b++){ A[a][b] = 1.0; x[b][a] = my_rank; } } vector vector double y; y = MV(A.begin(),m,n,x.begin(),local_m,local_n); for(int i = 0; i n; i++){ for(int j = 0; j m; j++) printf("y[%d][%d] = %f\n",j,i,y[j][i]); } MPI_Finalize(); } 出力結果 %NQSII(INFO) ------- Output from job 0000 ------- Warning no access to tty (Bad file descriptor). Thus no job control in this shell. [0] y[0][0] = 90.000000 [1] y[0][0] = 90.000000 [1] y[1][0] = 90.000000 [1] y[2][0] = 90.000000 [1] y[3][0] = 90.000000 [1] y[4][0] = 90.000000 [1] y[5][0] = 90.000000 [1] y[6][0] = 90.000000 [1] y[7][0] = 90.000000 [1] y[8][0] = 90.000000 [1] y[9][0] = 90.000000 [1] y[10][0] = 90.000000 [1] y[11][0] = 90.000000 [1] y[12][0] = 90.000000 [1] y[13][0] = 90.000000 [1] y[14][0] = 90.000000 [1] y[15][0] = 90.000000 [1] y[16][0] = 90.000000 [1] y[17][0] = 90.000000 [1] y[18][0] = 90.000000 [1] y[19][0] = 90.000000 [1] y[0][1] = 90.000000 [1] y[1][1] = 90.000000 [1] y[2][1] = 90.000000 [1] y[3][1] = 90.000000 [1] y[4][1] = 90.000000 [1] y[5][1] = 90.000000 [1] y[6][1] = 90.000000 [1] y[7][1] = 90.000000 [1] y[8][1] = 90.000000 [1] y[9][1] = 90.000000 [1] y[10][1] = 90.000000 [1] y[11][1] = 90.000000 [1] y[12][1] = 90.000000 … … ‥（以下同様） #bf 名前 コメント
https://w.atwiki.jp/twitcasting/pages/15.html
ツイキャス非公式wikiの使い方 ツイキャス非公式wikiの使い方
https://w.atwiki.jp/carwax/pages/56.html
アーマオールの使い方 951：名無しさん＠そうだドライブへ行こう ：2005/10/16(日) 18 11 29 949 やっぱり日の当たる場所ではよくなさそうですね。 さっきホームセンタ行ったとき夕日の斜光で眺めてたら 吹き上げたはずなのにムラ残ってたっす。 ちなみにホムセンでアーマオールっつうの買ったんですが ダッシュボード拭いてみたらなんかムラになってるっぽい・・・ ずっと吹き続けてるとムラ消えるんでしょうか？ 手もぬるぬるするし・・・ 追伸 みなさん羽箒つかってますか？ 洗ったあと埃が気になるので 買おうかと迷ってるんですが・・・ アドバイスお願いします 953：名無しさん＠そうだドライブへ行こう ：2005/10/16(日) 19 29 24 951 アーマオールは塗った後に乾拭きしないとダメ。ムラになるよ。
https://w.atwiki.jp/bb_archive08/pages/104.html
８月１２日 投稿者：１６ 投稿日：2004/08/12(Thu) 22 51 朝の電車でスカウティングシートに集中し、頭の中で試合をしてた。ふと気づくと電車は神泉を出て、渋谷につこうとしていた。 １０分ほど練習時間がなくなる。－１ 今日の練習は開幕戦に向けてイメージしたつもりだった。 負けられない試合、ミスをすればきっとずっと後悔するだろう、そんなことを考えて練習して、ナーバスになってた、修正もできず、悪い循環に陥り、ほんとにひどかった。－２ 最近の練習を振り返り、チームが勝つために、むしろ負けないために自分ができることは何か、ということばかりに気をとられていたなと気づいた。明らかに萎縮してプレーし、考え過ぎてた。練習が楽しめてなかった。 夕方生き生きと練習してる１年生を見て、毎日の変化を楽しみ、ラクロスをより楽しむために練習してた頃を思い出した。 渋谷でにやにやしてた井上と大内を会って、ふとなぜか自分の今までの毎日何時間も他の部員といっしょに練習とかしてた時間の使い方を贅沢で幸せだなと感じた。 それに、２年や３年の頃と違って、今はラクロスができる。 そんなことを考えると愉快になってきた、楽しくなってきた。 練習も試合も、日本一に向けた過程を全てを楽しんで、少しわがままにラクロスをしようと勝手に決心した。 実は今ある全てが楽しめる対象じゃないかと気づいた。 自分がうまくなるためにも奮い立つためにも、チームが勝つためにいいことでもありそうだと勝手に思いこむ。 勝つために楽しむ、楽しむために勝つ。 それでいいやないか。 いやー、開幕戦前に気づけてよかった。 成長した。＋３ トータル０ 青山一丁目にとどまる、でも今日のとどまるのは大いなるとどまりだ。 [704へのレス] Re ８月１２日 投稿者：はやちゃん 投稿日：2004/08/13(Fri) 22 03 ええねん back
https://w.atwiki.jp/wiki13_ridatu/pages/278.html
名無しのリダンツ訓練日誌 名無しのリダンツ訓日誌とは 離脱が成功しない名無しに対して、成功者がアドバイスをくれるというブログ。 詳しい説明はブログの最初の記事へ 成功者にアドバイスがほしい名無しは、ブログ最初の記事のテンプレを書いて追加すればおk。 自由参加だぜ （http //d.hatena.ne.jp/ridantsusuruyo/20000627） 378 名前：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします。 ﾒｪﾙ：sage 投稿日：2007/06/27(水) 21 22 36.01 ID xml+w2R90 http //d.hatena.ne.jp/ridantsusuruyo/ 一応 ID ridantsusuruyo Pass rdntrdnt で作ってみた。書き込みテストしてみて欲しい。 内容 442 名前：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします。 ﾒｪﾙ：sage 投稿日：2007/06/27(水) 22 41 09.07 ID SLGTmQTRO 438 離脱未成功者がブログ書いて成功者がコメントでアドバイスってことでは？ ■日記の書き方 離脱に関することを書きましょう たとえば「今日どんな訓練を行って何が起こってどうなったか」だとか 夢日記にしてくれても構いません。 自己中な書き込みや、モチベーションを下げることなどはやめましょう。 ログインしてもデザインなどの改変は絶対しないこと。
https://w.atwiki.jp/sms20120113/pages/65.html
名無しツールの使い方 原理としてはマウス操作をエミュレートしています。画面が空白になるまでスクロールしながらキャプチャして、画像を結合してから余白をトリムするまでを自動で行います。スクロールは縦方向のみのため、ブラウザを最大化して横方向は収まるようにしておく必要があります。 マウス操作をエミュレートしてスクロールさせているだけなので、事前に手のひらアイコンをクリックしてスクロールモードにしておく必要があります。空白でないと終わり判定ができないため、罫線を消しておく必要があります。Whiteboardfoxでは罫線が消せないため上限の20回までスクロールし続けてしまいます。 なお、Windows依存の機能を多用しているため移植性はありません。Windows専用です。 以上開発者さまのお言葉です。 なんだか難しい言葉が並んでますが，わからなかったらどなたかに聞いてみてください。
https://w.atwiki.jp/gpo_white/pages/156.html
-：初期 #：不明 ステータス 初期値ショキチ ～１８０ １８０～ S A B C (+4) S A B C (+4) 体力 95 # # # # # # # # # # 気力 85 # # # # # # # # # # 運動力 95 # # # # # # # # # # 魅力 75 # しぐさを優雅に # # # # # # # # 器用さ 85 # # # # 折り紙を大雑把に 手品を大胆に # # # ゲームを簡潔に 軍事 95 # # # # # # # # # # 世界史 110 # # # # # # # # # # 歴史 90 # # # # # # # # # # ゴシップ 90 心理学 # # # 行動力 # # # # # 技能 Lv0～1 Lv1～2 Lv2～3 S A B C (+4) S A B C (+4) S A B C (+4) 白兵ハクヘイ 瞬発力 未来予測 間合い 度胸 瞬発力 未来予測 間合い 度胸 # 武芸を理論的に 動体視力 動体視力 # 反応速度 狙撃ソゲキ 技量向上 反応速度 冷静に狙う 度胸 # 技量向上 反応速度 冷静に狙う 度胸 # タイミング 観察 自分 安全 気配を消す 砲撃ホウゲキ 連携 観察 経験 度胸 # 連携 観察 経験 度胸 # タイミングを計る 風向き測定 風向き測定 # 失敗を恐れない 医療イリョウ # # # 医療知識 # 看護業務 常備薬管理 医療知識 # # 往診 往診 # # 臨床実験 車両シャリョウ 耐久レース スピンターン ドリフト走法 ダッシュ # 耐久レース スピンターン ドリフト走法 ダッシュ # # 冷静 路上教習 安全確認 動体視力 航空コウクウ シミュレーション # 講習 航空史 # 軌道数学 シミュレーション 講習 航空史 英会話 対Ｇ訓練 練習機 航空管制 脱出訓練 模擬空中戦 情報ジョウホウ 広く浅く収集 ネットワーク 合法的に収集 平均的に収集 # 広く浅く収集 ネットワーク 合法的に収集 平均的に収集 # # # # # # 整備セイビ # # # # # # 機体に愛情 # # # 燃費向上 稼働率向上 故障頻度低下 # # 軍楽グンガク # # # # # # # # # # オーケストラ マーチ # # 作曲 統率トウソツ # # # # # 言葉遣いを厳格に # # # # # 心理学を徹底的に # # # 開発カイハツ # # # # # # # # # # 機体デザイン 新機能搭載 # # # 家事カジ # # # # # # # # # # # # # # # 密会ミッカイ # # # # # # # # # 演技力 # # # # # 話術ワジュツ # # # # # 表情を清楚に # # # # # # # # # 事務ジム # # # # # # # # # # # ひたすら仕事 # # # 同調ドウチョウ - - - - - # # 占い # # # 魔方陣 # # # 幻視ゲンシ - - - - - - - - - - # 想像力 # # 強く念じる ※参謀技能に関して、訓練成功確率が著しく低いようです。特にコンディションS時の失敗が非常に多いので、A以下での訓練をおススメします。 ※苦手技能（密会等）に関してLv２以下で行う場合、(＋4)選択肢は1時間刻みで取り組んだとしても失敗の確率が高いのでおススメできません。※話術に関して、Lv３選択肢については電プレ版選択肢の方が大成功の確率が高いように思われます…どなたか余裕のある方は再検証をお願いします。
https://w.atwiki.jp/mhp3/pages/283.html
チャレンジクエスト 訓練所の集団訓練から受注が出来るダウンロード専用クエスト。 イベントクエストはメインメニューの『DOWNLOAD』からダウンロードしておく必要があります。(DLCの利用についてはよくある質問へ。) ダウンロード期間は設定されていないので、カプコンがサービスを停止しない限り過去に配信されたクエストはいつでもダウンロード可能。 今作のダウンロードクエストの保存数は100件まで。 ランク別クリアタイムは暫定です 難易度 攻略 クエスト名 使用武器 指定地環境 報酬金契約金時間 主なモンスター GP ランク別クリアタイム 確定報酬基本報酬追加報酬 成功条件 クエスト内容 備考 特殊条件・補足など ★5 攻略 モンハンフェスタ01 双剣大剣ハンマーランス弓 闘技場 6300z0z50分 ジンオウガ 800 S 08 00"00A 19 30"00B 制限時間内 確36%25%25%10%2%2%100% 生肉*2生肉*2こんがり肉*1こんがり魚*1鋼のたまご*2武具玉*1水光原珠*1鋼のたまご*1 成功条件 ジンオウガ1頭の討伐 備考 参加人数2名以下 ★6 モンハンフェスタ02 片手剣スラッシュアックスハンマーガンランスライトボウガン 闘技場 6300z0z50分 ティガレックス亜種 1000 S 07 30"00A 16 30"00B 制限時間内 成功条件 ティガレックス亜種1頭の討伐 備考 参加人数2名以下 ★7 モンハンフェスタ03 大剣太刀狩猟笛ランス弓 闘技場 9000z0z50分 イビルジョー 1200 S 09 00"00A 23 00"00B 制限時間内 成功条件 イビルジョー1頭の討伐 備考 参加人数2名以下 ★8 モンハンフェスタ04 双剣スラッシュアックス狩猟笛ガンランスヘビィボウガン 闘技場 9000z0z50分 ナルガクルガ亜種ギギネブラ亜種ドボルベルクジンオウガ S 15 30"00A 35 00"00B 制限時間内 成功条件 すべての大型モンスターの討伐 備考 参加人数2名以下 ★3 チャレンジクエスト01 片手剣太刀ハンマーランスライトボウガン 闘技場 1800z0z30分 ドスフロギィ 350 S 05 00"00A 10 00"00B 制限時間内 確40%25%25%10%100% 生肉*2生肉*2こんがり肉*1こんがり魚*1小金魚*2鋼のたまご*1 成功条件 ドスフロギィ1頭の討伐 備考 参加人数4名以下 ★4 チャレンジクエスト02 大剣太刀双剣ガンランス弓 闘技場 1800z0z30分 アオアシラウルクスス 350 S 07 00"00A 14 00"00B 制限時間内 確40%25%25%10%100% 生肉*2生肉*2こんがり肉*1こんがり魚*1小金魚*2鋼のたまご*1 成功条件 アオアシラ1頭とウルクスス1頭の討伐 備考 参加人数4名以下 ★7 チャレンジクエスト03 スラッシュアックス大剣ハンマーランスヘビィボウガン 闘技場 6000z0z30分 クルペッコ亜種 800 S 05 00"00A 09 00"00B 制限時間内 成功条件 クルペッコ亜種1頭の討伐 備考 参加人数4名以下参加条件 HR5以上 ★7 チャレンジクエスト04 双剣スラッシュアックス狩猟笛ガンランス弓 闘技場 6000z0z30分 ラングロトラボルボロス亜種 800 S 09 00"00A 19 00"00B制限時間内 確36%25%25%10%2%2%100% 生肉*2生肉*2こんがり肉*1こんがり魚*1鋼のたまご*2武具玉*1水光原珠*1鋼のたまご*1 成功条件 ラングロトラ1頭とボルボロス亜種1頭の討伐 備考 参加人数4名以下 ★7 チャレンジクエスト05 双剣太刀スラッシュアックス狩猟笛弓 闘技場 6000z0z30分 ナルガクルガ亜種 800 S 05 30"00A 10 00"00B 制限時間内 確36%25%25%10%2%2%100% 生肉*2生肉*2こんがり肉*1こんがり魚*1鋼のたまご*2武具玉*1水光原珠*1鋼のたまご*1 成功条件 ナルガクルガ亜種1頭の討伐 備考 参加人数4名以下 ★8 チャレンジクエスト06 スラッシュアックス太刀狩猟笛ガンランスヘビィボウガン 闘技場 7500z0z30分 アオアシラジンオウガ 1200 S 06 30"00A 17 00"00B 制限時間内 成功条件 アオアシラ1頭とジンオウガ1頭の討伐 備考 参加人数4名以下参加条件 HR6以上03 00"00経過かアオアシラを討伐でジンオウガ乱入 ★6 チャレンジクエスト07 片手剣大剣ハンマーランスライトボウガン 闘技場 4800z0z30分 ドスジャギィ 700 S 04 00"00A 08 00"00B 制限時間内 確36%25%25%10%2%2%100% 生肉*2生肉*2こんがり肉*1こんがり魚*1鋼のたまご*2武具玉*1水光原珠*1鋼のたまご*1 成功条件 ドスジャギィ1頭の討伐 備考 参加人数4名以下参加条件 HR4以上 ★8 チャレンジクエスト08 双剣スラッシュアックスハンマー狩猟笛弓 闘技場 7500z0z30分 アグナコトル亜種 1200 S 06 00"00A 12 00"00B 制限時間内 成功条件 アグナコトル亜種1頭の討伐 備考 参加人数4名以下参加条件 HR6以上 ★8 チャレンジクエスト09 片手剣大剣ランスガンランスヘビィボウガン 闘技場 9000z0z30分 ティガレックスドボルベルク 1500 S 11 00"00A 22 00"00B制限時間内 成功条件 ティガレックス1頭とドボルベルク1頭の討伐 備考 参加人数4名以下参加条件 HR6以上 ★8 チャレンジクエスト10 双剣太刀ハンマーランス弓 闘技場 9000z0z30分 ティガレックス亜種ウラガンキン亜種 1500 S 08 30"00A 19 00"00B制限時間内 成功条件 ティガレックス亜種1頭とウラガンキン亜種1頭の討伐 備考 参加人数4名以下参加条件 HR6以上ティガレックス亜種とウラガンキン亜種は同時 上へ戻る 訓練所/チャレンジクエストへのコメントはこちらに。→訓練所
https://w.atwiki.jp/sgxdhikoushiki/pages/861.html
強化の訓練場 解放日時一覧 ドロップアイテム SP1 力・強化の訓練場 SP2 巧・強化の訓練場 SP3 知・強化の訓練場 SP4 体・強化の訓練場 SP5 ・心強化の訓練場 SP6 技・強化の訓練場 SP7 全・強化の訓練場 SP18 ☆5万能強化の訓練場 解放日時一覧 曜日 朝(7 00~8 59) 昼(12 00~13 59) 晩(19 00~20 59) 月曜 心 知 心 火曜 巧 体 巧 水曜 技 力 技 木曜 知 心 知 金曜 体 巧 体 土曜 力 技 力 日曜 全 全 全 ドロップアイテム +... 初級 中級 上級 超級 消費AP 10 15 20 25 銀箱 金箱 虹箱 SP1 力・強化の訓練場 出現エネミー WAVE1 スキル WAVE2 スキル WAVE3 スキル SP1-1(初級) SP1-2(中級) SP1-3(上級) SP1-4(超級) SP2 巧・強化の訓練場 出現エネミー WAVE1 スキル WAVE2 スキル WAVE3 スキル SP2-1(初級) SP2-2(中級) SP2-3(上級) SP2-4(超級) SP3 知・強化の訓練場 出現エネミー WAVE1 スキル WAVE2 スキル WAVE3 スキル SP3-1(初級) SP3-2(中級) SP3-3(上級) SP3-4(超級) SP4 体・強化の訓練場 出現エネミー WAVE1 スキル WAVE2 スキル WAVE3 スキル SP4-1(初級) SP4-2(中級) SP4-3(上級) SP4-4(超級) SP5 ・心強化の訓練場 出現エネミー WAVE1 スキル WAVE2 スキル WAVE3 スキル SP8-1(初級) SP8-2(中級) SP8-3(上級) SP8-4(超級) SP6 技・強化の訓練場 出現エネミー WAVE1 スキル WAVE2 スキル WAVE3 スキル SP8-1(初級) SP8-2(中級) SP8-3(上級) SP8-4(超級) SP7 全・強化の訓練場 出現エネミー WAVE1 スキル WAVE2 スキル WAVE3 スキル SP7-1(初級) SP7-2(中級) SP7-3(上級) SP7-4(超級) SP18 ☆5万能強化の訓練場 出現エネミー WAVE1 スキル WAVE2 スキル WAVE3 スキル SP18-1 SPクエスト 強化の訓練場
https://w.atwiki.jp/nover3rd/pages/13.html
お金の稼ぎ方 Ｊｏｂｓでお金を稼ぐ アイテムを換金所に持っていく 需要のあるアイテムをプレイヤーに売る Ｊｏｂｓでお金を稼ぐ 現在、こちらの方法はあくまでも補助的な意味合いが大きいです。 お金を稼ぐのに一番人気な職業がMinerですが、2016/8/25現在、お金で買える一番優秀なピッケルで、一番サーバーでMinerのレベルが高い人（およそ、８０レベル）が、５秒間に１０００円程度。８倍の金額になるときですら、５秒で１万をこすことはあまりありませんでした。そのため、購入したピッケルの元手すら取り返せませんでした。 後述しますが、これはサーバーの通貨基準から言えば、効率の悪いお金の稼ぎ方に分類されます。 ですが、ブランチマイニングが好きだったり、よく鉱石を集めに行く。という方は、Minerに入り、副効果で収入がある。程度の効果はあるでしょう。 また、同様な賃金が低い。という理由で、Hunter等でも主軸となる収入にはなりえません。 アイテムを換金所に持っていく こちらが、プレイヤー間での取引以外では、一番効率のいいお金の稼ぎ方になります。 Ｊｏｂｓによる収入(2016/8/15)が、１分で１２万を稼ぐことが困難かつ、長期にわたる準備が必要でした。 しかし、鬼畜ＭＯＢのドロップ武器でエンダーマンのドロップアイテム、エンダーパールを収集し販売することで、３６万程度が稼げます。およそ１分から２分程度でインベントリに満載した量のエンダーパールが、ドロップ増加(Loot)１００がついた鬼畜ＭＯＢがドロップ（2016/8/15現在、ＭＯＢが停止中）する武器で収集できます。 これを販売することでＪｏｂｓの最高取得金額の３倍程度の効率を誰でも、常に稼ぐことが可能であり、またドロップ品を用意するだけという準備の容易さがあります。 需要のあるアイテムをプレイヤーに売る 投票によるクリスタルのかけら、集めるのが大変なクマノミ… こうした、貴重なアイテム類はあなただけでなく、全員が欲するアイテムです。 これらの貴重なアイテム類は、チャットでプレイヤーに対し 「クリスタルのかけら、１つ１５０万、在庫３つ」 といった具合に、声をかけることで購入者が現れます。ですが、何度もチャットを流したり不必要な無価値のアイテムや異常な高値のアイテム販売などをすると、スカンを喰らい最悪キルされます。 あつめるのが大変な分、単品での取引価格は非常に高価であるため、序盤のうちは特にクリスタルのかけらである程度貯金を作っておくと、助かることもあるでしょう。