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http //www.chugoku-np.co.jp/News/Sp201001310261.html 「違い」の認識が重要 南京虐殺犠牲者 '10/1/31 【解説】日中歴史共同研究の最終報告は戦後部分の公表が見送られ、戦前、戦中部分も対立する意見が併記されるなど、歴史認識の溝を埋めて外交摩擦を抑制しようとの日本政府の意図からは“消化不良”の感は否めない。だが最終報告が、双方の立場の相違を具体的に提示したことは評価されていいだろう。両国政府は違いを認め合い、相互理解を深める努力が重要だ。 日中両政府がこれまで歴史問題でややもすれば感情的に対立し、不信感を募らせてきた経緯を踏まえれば、共同研究が最終報告にまでこぎ着けたこと自体が「大きな成果」（日本外務省幹部）と位置付けることもできる。 今回の共同研究は、２００５年４月に起きた日本の国連安全保障理事会常任理事国入り反対署名運動が引き金となり、北京や上海など中国各地で吹き荒れた反日デモを受けて日本政府が呼び掛けた。 研究が極めて厳しい道筋をたどることは、ある意味で初めから織り込み済みだった。日本政府は中国以外にも領土問題を抱えるロシアや、植民地として支配した韓国とも歴史共同研究を行ったが、いずれも対立点の鮮明化が目立っている。 一方で２度の世界大戦を敵国として戦ったドイツとフランスのように相互不信克服を後押しした例もある。ロシア、韓国とも「未来志向」の２国間関係を展望する糸口にはなった。 共同研究は信頼醸成への長期的な取り組みとして今後も継続が望まれる。同時に、公表を見送った現代史部分も含め、両国民の誰もが最終報告の内容に触れられるような工夫が求められる。 日中歴史共同研究
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外付けUSB3.0-HDDについて USB3.0の外付HDDを買ったのだが認識されなかったのでその時の解決方法を記載する。 仕様 WindowsXP SP3 外付HDD USB3.0接続 最初、Windows7でパーティションを切って使用していたが、WindowsXPで使用する機会が来たのでXP機に繋ぐと電気は来るのだが認識されない。 デバイスマネージャで確認するとHDD自体は認識されていた。ちなみにUSB2.0端子に刺しても認識されなかった。 当初の予想では、外付HDDの相性または故障と思っていたが原因は、全然違うところにあった。 原因① ファイルシステム Windows7でフォーマットした際、「exfat」を選択していた。このため更新データを適応してなかったXP機では認識することができなかった。 外付なので抜き差しが多い。FAT32だとせっかくのUSB3.0の速度が落ちてしまうためNTFSにしようかと思ったが、NTFSだと抜き差しの際データが吹っ飛ぶことがあるためexfatを選択していた。 exfat対応の更新プログラム URL：http //www.microsoft.com/ja-jp/download/details.aspx?id=19364 これで認識すると思っていたが、まだ認識されなかった。そこでまた、USB2.0に刺してみると今度は認識された。 と、いうことでUSB3.0が怪しい。ドライバも入れなおしてみたが、やっぱりダメ。 何が悪いのかしばらく調べてみると意外なことがわかった。 原因② USB3.0ドライバがない WindowsXPでは、intel 7シリーズネイティブのUSB3.0ドライバが無いらしい。公式で無いのだから無理ということ。自分で作れる人ならいいが。 または、外部チップのUSB3.0を使用することで使える。大抵の場合、拡張カードや外部チップの場合XP対応のことがありドライバが提供されている。 今回自分の使っていたマザーボードには外部チップが搭載されていたので、プリンタに占領されていた外部チップUSB3.0端子を使用することでようやく認識することができた。 この問題を解決するために2時間ほどかかってしまった。 XPは今でも現役だからドライバ提供してほしい・・・ コメントあればどうぞ 名前
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GENRE TITLE ARTIST bpm notes CLEAR RATE HARDCORE×ソフラン×変拍子×萌え 恋愛=精度×認識力 立秋 vs. BEMANI Sound Team "L.E.D.-G" feat.ちょこ＆ななひら 3-333 825 44.4%（2023/10/17） 攻略・コメント ソフラン抜きでも☆7にしては重い。333まで加速するところは上位難易度と違い通常BSS -- 名無しさん (2023-02-05 04 00 39) ソフランは兎も角ノーツ825は完全に☆7を逸脱してる。 -- 名無しさん (2023-02-11 22 53 25) ↑続き。下手すりゃG59以上の詐称度かも？！ -- 名無しさん (2023-02-11 22 55 50) ↑2 寧ろノーツが825であることくらいしか☆7に収まる要素が無い。ソフラン対策が完璧だったとしても、終盤の177地帯耐えるには☆8中上位クラスの地力が必要になりそう。 -- 名無しさん (2023-03-07 21 03 29) 九段だけど普通に難落ちしたわ…ソフラン抜きにしても☆7としてはかなり強めの配置で、ソフランがさらに難易度を跳ね上げているといった感じ。 -- 名無しさん (2023-04-11 09 03 00) フルコン狙ってるけど全然繋がらない78小節目の7531の白階段で切るんだけどあれどうすれば繋がる？ -- 名無しさん (2023-05-02 10 04 09) ソフラン抜きにしても鍵盤が普通に強めの☆8。疑似停止は基本的にノーツのわずかに手前で加速するけど最後だけノーツと同じタイミングで加速するため前半と同じタイミングで拾うとBADが出る。 -- 名無しさん (2023-05-14 15 32 03) エポリスでも⭐︎7のまま クリアレートも2月時点で49%しか無い -- 名無しさん (2024-02-12 20 13 25) ぶっちゃけソフラン要素は初見殺しなだけで難易度の上昇には寄与してない。疑似停止もそうだが後半の加速もスコアはともかくランプ狙いならハイスピ調整なんてせずに反射で対応できるレベルの密度。それはそれとして鍵盤が普通に☆8。 -- 名無しさん (2024-02-13 00 51 25) ノマゲまでならまあ分からんでもないがそれ以上となると分かっててもとんでもなく難しくないか？終盤手前の加速地帯もそのままの緑だとかなり早くなってキツイ ☆7これと桜が未FCだが特にこれが望みがない -- 名無しさん (2024-02-13 11 15 43) 配置自体はシンプルなので曲を聴き込んで覚えればソフランはどうにかなる。あとは配置固定で押し方を自分なりに整理すれば接続行ける -- 名無しさん (2024-02-13 17 40 16) 名前 コメント
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GENRE TITLE ARTIST bpm notes CLEAR RATE HARDCORE×ソフラン×変拍子×萌え 恋愛=精度×認識力 立秋 vs. BEMANI Sound Team "L.E.D.-G" feat.ちょこ＆ななひら 3-333 1220 n%（yyyy/mm/dd） 攻略・コメント 穴もだが疑似停止4回の停止時間は毎回違う。思ったよりちょっと長めに意識しておくと吉。あとソフラン差し引いても☆10としてはキツめに感じた -- 名無しさん (2023-02-02 23 45 24) 一番分かりにくかったのは後半、遥か彼方ーの4CN+BSS -- 名無しさん (2023-02-03 16 58 28) ↑途中送信しました。その後の7531は視覚的には階段なんだけど実際のところかなり早いので白4つ同時押し一回の餡蜜でOK -- 名無しさん (2023-02-03 17 02 27) 道中も☆10としては強めな方なので、難はかなりキツい -- 名無しさん (2023-02-03 18 10 44) EXH以上狙いだと疑似停止地帯のBSSを捨てる訳にはいかなくなる。正規のBSS+2CNor6CN配置は皿とCNを片手処理できないので、ここだけ非皿側の手でCNを押す捌き方をするか、乱で非皿側にCNを寄せるかしたい。 -- 名無しさん (2023-02-04 11 09 09) ノマゲ以下でも疑似停止に翻弄されているとゲージを空にされかねないのである程度覚えることは前提。終盤は変速しないが☆10としても純粋に難しくゲージを大幅に減らされているとクリアは厳しい。罪禍の聖堂もだけどBPLのSOF-RAN枠を充実させたいと言う意図を感じる所がある -- 名無しさん (2023-02-04 16 19 06) 穴もだがEXH狙いで擬似停止のタイミングをしっかり覚えていないのならBSSの終点は止めで取って鍵盤に集中した方が良い。再加速後の事故を防ぎつつ運が良ければ繋がる -- 名無しさん (2023-02-05 11 35 18) プレイ動画を何回も見てから挑んだのにBP20でハード死にかけた -- 名無しさん (2023-02-18 12 16 04) 一番上のコメ見てマジかと思ってコマ送りで検証してみたが毎回同じだったので騙されないように。直前と同じテンポで6.5拍。 高速はそこまで密度高くないのでHS設定は初期BPM固定でOK。 -- 名無しさん (2023-02-23 23 03 15) ↑6.5拍ではなく7拍 -- 名無しさん (2023-03-10 14 43 18) ちなみにBPM13表記だが四捨五入されており、正確にはBPM12.6428... -- 名無しさん (2023-03-10 14 44 22) 改めて検証したが確かに7拍だった。…が、↑も違う。表記通りBPM13、つまりBPM182で7拍 …どう合わせろと？ -- ↑3 (2023-03-10 22 42 40) レーダーSOF-LAN値は約171という情報を見た。AAAで152。穴よりこっちのほうが属性値盛りやすいという人は結構いそう -- 名無しさん (2023-03-12 03 56 05) この曲のソフランに自信があるなら、穴よりこの譜面を投げた方がいいかも？BPM変化中のノーツ数の割合がより高いので -- 名無しさん (2023-05-01 04 57 00) 名前 コメント
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SS自作スレまとめ とある忘却の再認識 【本文】 【執筆状況】 20xx/xx/xx 禁書SS自作スレpart4にて 20xx/xx/xx 完結 【著者】 x-xxx （トリップ） 【あらすじ】 【解説】
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曲Data Lv BPM TOTAL NOTES 平均密度 Φ7 130-130 648648 5.49Notes/s5.48Notes/s 譜面構成・攻略 譜面画像
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←前 Civiliz○tion面白いよ｜紅茶のおいしさ分かって欲しい 次→ エビフライの美しさを認識せよ ほんへ１２番目のクエスト。 やる気を出したり出さなかったりしろ クエスト一覧 クエスト名 タスク 一回クリア報酬 基本報酬 (1)まるまる太った智天使ケルビム 闇属性のWindow114514×4 強化剤×6000経験値×150 3200ギル (2)空きチャンネルの空の色 風属性の新魚島×1 絆ポイント×1000経験値×150 3200ギル (3)草原のヒトザル 火属性のナマ足魅惑のバーコード×4 強化剤×6200経験値×150 3200ギル (4)災厄も商品なのだ 水属性の長谷川亮馬×1 3200ギル経験値×150 3200ギル (5)非人情も標榜する価値なし 闇属性の新魚島×4 3200ギル経験値×150 3200ギル (6)高山や大海の如き者 火属性のWindow114514×1 絆ポイント×1500経験値×150 3200ギル (7)わが罪の数々を悔やまん 水属性の長谷川亮馬×5 9200ギル経験値×350 3200ギル (8)つよバナナ(つよい) 火属性のバナナ・ボロン×1 水のルーン1×18222ギル強化剤×7777経験値×350 3666ギル
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前ページ次ページLibrary/工学 機械学習、パターン認識、推論 他分野との関連 全般的な本 Duda,Hart,"Pattern Analysis and Scene Analysis",Wiley Duda,Hart,Stork, "Pattern Classification" 上坂吉則, 尾関和彦 ,"パターン認識と学習のアルゴリズム" 尾関和彦, "メディア情報処理の基礎数理" ビショップ, "パターン認識と機械学習" 光成滋生,"「パターン認識と機械学習」の学習" 石井、上田、"わかりやすいパターン認識"、 石井、上田、"続わかりやすいパターン認識 -教師なし学習入門-" エルッキ・オヤ, "パターン認識と部分空間法" 杉山将,"統計的機械学習-生成モデルに基づくパターン認識-" 山西健司,"情報論的機械学習" 渡辺、萩原,赤穂,本村,福水,岡田,青柳,"学習システムの理論と実現" 渡辺澄夫,"代数幾何と学習理論",森北出版（知能情報科学シリーズ） 金森敬文,畑埜晃平,渡辺治,"ブースティング-学習アルゴリズムの設計技法-",森北出版（知能情報科学シリーズ） 機械学習プロフェッショナルシリーズ（MLP） 杉山将,"機械学習のための確率と統計" 河原,"劣モジュラ最適化と機械学習" 鈴木大慈,"確率的最適化" 中島,"機械学習プロフェッショナルシリーズ 変分ベイズ学習",講談社 佐藤,"機械学習プロフェッショナルシリーズ ノンパメトリックベイズ",講談社 冨岡,"スパース性に基づく機械学習" 岡谷,"深層学習",機械学習プロフェッショナルシリーズ（MLP） 井手,杉山,"異常検知と変化検知" 深層学習 人工知能学会編,"深層学習",近代科学社 岡谷,"深層学習",機械学習プロフェッショナルシリーズ（MLP） 異常検出 山西,"データマイニングによる異常検知",共立出版 井手,杉山,"異常検知と変化検知" 瀬々,浜田,"生命情報処理における機械学習" 井手,"入門 機械学習による異常検知 ─Rによる実践ガイド─",コロナ社 バイオインフォマティックス 丸山,阿久津,"バイオインフォマティックス シリーズ 予測と発見の科学" 瀬々,浜田,"生命情報処理における機械学習" カーネル法 大北剛（邦訳）,"サポートベクターマシン入門"：N.Cristianini,J.S.Taylor,"An Introsuction to Support Vector Machines and other kernel-based lerning methods",2000,Cambridge Univercity Press 大北剛（邦訳）,"カーネル法によるパターン解析",：J.S.Taylor,N.Cristianini,"Kernel Methods for Pattern Analysis",2004,Cambridge Univercity Press Bernhard Scholkopf,Alexander J.Smola,"Learning with Kernels Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond " 福水建次,"カーネル法入門-正定値カーネルによるデータ解析-",2010,朝倉書店 データサイエンス、データマイニング Rで学ぶデータサイエンス [5] パターン認識 Rで学ぶデータサイエンス [6] マシンラーニング 他分野との関連 統計学、最適化問題、信号処理、解析学、確率論とも関連が深い Library/数学/確率論 Library/数学/統計学 Library/数学/解析学 Library/数学/逆問題・数理計画法・最適化 Library/工学/信号処理 全般的な本 Duda,Hart,"Pattern Analysis and Scene Analysis",Wiley 超古典的で原点的な本。 Duda,Hart,Stork, "Pattern Classification" 上記の本の第2版。 上坂吉則, 尾関和彦 ,"パターン認識と学習のアルゴリズム" KL展開の情報理論的説明が素晴らしい。ちょっと古い本。 尾関和彦, "メディア情報処理の基礎数理" 情報処理(信号処理、パターン認識)を含む数理的問題について解説してある。きれいな理論が多く、非常にためになる。 ビショップ, "パターン認識と機械学習" ベイズ的なパターン認識の本としては有名な本。 関連Blog http //aidiary.hatenablog.com/entry/20100404/1270359720 光成滋生,"「パターン認識と機械学習」の学習" ビショップ, "パターン認識と機械学習"の副読本登場！！こんな本出していいのかと思ったが、「ビショップ, "パターン認識と機械学習"」の数学的な飛躍部分を埋めるために書かれたようだ。もともと、社内の勉強ノートだとのこと。 こんな感じの本。表紙の色いっしょだ。 https //twitter.com/0_9_2_chan/status/367569436552597505/photo/1 石井、上田、"わかりやすいパターン認識"、 石井、上田、"続わかりやすいパターン認識 -教師なし学習入門-" エルッキ・オヤ, "パターン認識と部分空間法" 杉山将,"統計的機械学習-生成モデルに基づくパターン認識-" Octave,Matlabを用いた説明で、とてもシンプル。入門的としてはとてもよい。理論的なところもきちんと押さえている。EMアルゴリズムなど押さえどころがしっかりしている。 山西健司,"情報論的機械学習" MDLなど情報理論的な関係がよく書かれている。 渡辺、萩原,赤穂,本村,福水,岡田,青柳,"学習システムの理論と実現" 渡辺澄夫,"代数幾何と学習理論",森北出版（知能情報科学シリーズ） 金森敬文,畑埜晃平,渡辺治,"ブースティング-学習アルゴリズムの設計技法-",森北出版（知能情報科学シリーズ） ブースティングについての本 機械学習プロフェッショナルシリーズ（MLP） 杉山将,"機械学習のための確率と統計" 河原,"劣モジュラ最適化と機械学習" センサ配置問題に関心があり、購入した。 鈴木大慈,"確率的最適化" 中島,"機械学習プロフェッショナルシリーズ 変分ベイズ学習",講談社 佐藤,"機械学習プロフェッショナルシリーズ ノンパメトリックベイズ",講談社 冨岡,"スパース性に基づく機械学習" 概要をつかむには良いかもしれない。数式が引用文献頼りだったり、論理が飛躍しているのが難点。 著者のMATLABのソースコードがGitHUB上に公開されている。 著者HP http //tomioka.dk/ 著者スライドノート http //www.slideshare.net/ryotat 著者GitHUB https //github.com/ryotat 他パッケージ SPAMS フランスの研究グループが公開している。 http //spams-devel.gforge.inria.fr/ 1章〜3章：準備 ポイント①：制約付き最小化と罰則項付き最小化問題の関係 ポイント②：絶対値損失と中央値の関係 絶対値損失と中央値との関係は、以下のページの方が分かりやすい。 http //tsujimotter.hatenablog.com/entry/2013/11/17/201051 4章：ノイズ無しL1ノルム最小化 ポイント①：統計次元の話 本文の重要なネタ元の論文（統計次元） D.Amelunxen, etc.,"Living on the Edge" スライド：http //people.ee.duke.edu/~lcarin/SAHD_Tropp.pdf 論文：http //arxiv.org/pdf/1303.6672v2.pdf V.Chandrasekaran, etc.,"The convex geometry of linear inverse problem" 論文：http //users.cms.caltech.edu/~venkatc/crpw_lip_focm12.pdf その他①：計算幾何学的方法による解釈 D.L.Donoho, J.Tanner,"Counting faces of randomly projected hypercubes and orthants, with applications" 論文：http //arxiv.org/pdf/0807.3590v1.pdf D.L.Donoho, J.Tanner,"Counting faces of randomly projected polytopes when the projection radically lowers dimension" 論文：http //arxiv.org/pdf/math/0607364v2.pdf D.L.Donoho, J.Tanner,"Observed universality of phase transitions in high-dimensional geometry, with implications for modern data analysis and signal processing" 論文：http //arxiv.org/pdf/0906.2530v1.pdf その他②：統計学的方法による解釈 D.L.Donoho, A.Maleki, and A.Montaniri.,"Message-passing algorithms for compressed sensing" 論文：https //web.stanford.edu/~montanar/RESEARCH/FILEPAP/mpacs.pdf Y.Kabashima, T.Wadaama, and T.Tanaka.,"A typical reconstruction limit for compressed sensing based o Lp-norm minimization" 論文：http //arxiv.org/pdf/0907.0914.pdf その他③：制限等長性 E.J.Candes.,"The restricted isometry property and its implementations for compressed sensing" 論文：http //www.stat.yale.edu/~snn7/courses/stat679fa13/references/RIP.pdf 5章：ノイズありL1ノルム最小化 ポイント①：ノイズがある場合の性能評価 本文の重要なネタ元の論文（LASSO, 基底追跡雑音除去） R.Tibshirani,"Regression shrinkage and selection via the lasso" https //www.statistik.tu-dortmund.de/fileadmin/user_upload/Lehrstuehle/Genetik/MW0910/Tibshirani1996.pdf S.Chen,D.L.Donoho,and M.Saunders,"Atomic decomposition by basis pursuit" http //statweb.stanford.edu/~donoho/Reports/1995/30401.pdf ポイント②：制限強凸性 本文の重要なネタ元の論文（制限強凸性） S.Negahban ,P.Ravikumar, M.J.Wainwright,and B.Yu,"A unified framework for high-dimensional analysis of M-estimators with decomposable regularizers" http //arxiv.org/pdf/1010.2731.pdf S.Negahban and M.J.Wainwright,"Restricted strong convexity and weighted matrix completion Optical bounds with noise" http //www.eecs.berkeley.edu/~wainwrig/Papers/NegWai12_JMLR_MatComp.pdf G.Raskutti,M.J.Wainwright,and B.Yu,"Restricted eigenvalue properties for correlated gaussian designs" http //www.eecs.berkeley.edu/~wainwrig/Papers/RasWaiYu10.pdf 岡谷,"深層学習",機械学習プロフェッショナルシリーズ（MLP） 井手,杉山,"異常検知と変化検知" 深層学習 人工知能学会編,"深層学習",近代科学社 概要を知るにはいいかも。 岡谷,"深層学習",機械学習プロフェッショナルシリーズ（MLP） 異常検出 山西,"データマイニングによる異常検知",共立出版 理論的な本。 井手,杉山,"異常検知と変化検知" 瀬々,浜田,"生命情報処理における機械学習" サポートページ http //ide-research.net/book/support.html 井手,"入門 機械学習による異常検知 ─Rによる実践ガイド─",コロナ社 サポートページ http //ide-research.net/book/support.html バイオインフォマティックス RNAとかDNA配列の解析に使われる情報技術。 丸山,阿久津,"バイオインフォマティックス シリーズ 予測と発見の科学" 瀬々,浜田,"生命情報処理における機械学習" カーネル法 大北剛（邦訳）,"サポートベクターマシン入門"：N.Cristianini,J.S.Taylor,"An Introsuction to Support Vector Machines and other kernel-based lerning methods",2000,Cambridge Univercity Press RHKS Reproducting Kernel Hilbert Spaceを応用した機械学習理論についての初期の頃の入門書である。 数学的な定理が、天下り的に書かれていて概要をつかむにはよいが、数学的な部分は、引用文献に頼っており読みにくい。 そういう意味で、外観をつかむには良いのかもしれない。 サポートページ：http //www.support-vector.net/vacancies.html Neloと働かないか？みたいなことが書いてある。本気かな? 大北剛（邦訳）,"カーネル法によるパターン解析",：J.S.Taylor,N.Cristianini,"Kernel Methods for Pattern Analysis",2004,Cambridge Univercity Press 前著("サポートベクターマシン入門")よりも分厚く、数学的説明が細かくてよい。 Bernhard Scholkopf,Alexander J.Smola,"Learning with Kernels Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond " カーネルPCAの先駆的研究者による著作。 福水建次,"カーネル法入門-正定値カーネルによるデータ解析-",2010,朝倉書店 ぱっと目に入り購入に至る。 データサイエンス、データマイニング 原理的には、同じ数学使っているんですよね。 Rで学ぶデータサイエンス [5] パターン認識 Rで学ぶデータサイエンス [6] マシンラーニング
https://w.atwiki.jp/fantastical_world/pages/811.html
ある編纂者の主観的考察/旧き魔術と認識の相関 何だ何だ、今度は何だ。あたしも暇じゃ無いんだが……いや、そんな事はないか。 時間だけは無限にあると言ったのはあたしだしな…… で？ 何が如何したって……フム……フン……超能力は分かったが、肝心要の魔術がまだだって？ それにこれじゃ、小人の魔術の説明がつかない？ ……あんまりこういうことは言いたくないけどね、新入り君。 お前さん、少々落ち着きが足らな過ぎるよ。この先を見ろと言うんだよ、あたしは。 考えてもみ給えよ。 超能力の話がさぁ終わったという所なんだから、さて次は何だと次のページを捲るのが筋じゃあないのか。 ん？ 疑問をそのまま放ってはおけないだって？ ……何だな、お前さんのそれはずっとそうなのかね……いや、いい。 そうでなければ此処に来れないものな。馬鹿な質問をしたよ、済まないね。 まぁ、取り敢えず読み進めることだ。腰を据えて何かをする事も覚えた方がいいよ、新入り君。 ほれ、此処だ。魔術云々と書いてあるだろう？ 此処から読み進めればいいさ。 もういいな？ じゃ、あたしは仕事に戻らせてもらうよ……全く、中々如何して難儀な新人だ…… ＿＿しかし、世の中には、所謂魔法とか魔術とか、呪いとか呼ばれるものもある。 これらは、何らかの形で訓練を積めば誰でも使えるもの、という認識をする者が多いかとも思われる。 旧世界は日本国、往古に行われたという丑の刻参りは最たるもので、 これなぞは、誰でも特定の手順をなぞるだけで誰かを呪えるというから、 超能力とは明らかに異質な現象である。 境井女史の時代には超能力の存在が認められた為に、再びこれらへの科学考証が試みられた。 しかし、終ぞ女史を含む科学者達は、これらを解明することはおろかその存在の確認すらも出来なかった。 結局、彼らはこれを、超能力の一種或いは偶然の産物として片付けてしまった。 では、実際には如何であったか。 否である。 名を魔術と呼ぶが、それは、確かに超能力とは別の存在として現実にある。 とは言っても、審判の日以降の、エルフ種による魔術とは少々意味が違い、 もう一つの旧人類、小人達が発明し、有史以来使っていたそれを指して言う。 これを旧き魔術とするが、これは、端的に言えば、 『引き出した霊力の加工と使用』に関する諸々の技術系体の総称である。 つまり、こういう事だ。 超能力は、魂によって生産された霊力という素材に何ら手を加える事なく、 そのまま四次元空間に吐き出し、その状態で使える事に使っている。 一方、旧き魔術は、まず使用用途を想定し、 霊力をそれに合った形に加工してから吐き出し、これを使っているのだ。 原木の様な未加工品を、加工を加えずにそのまま使って何かをすることと、 木材の様な加工品を使って何かをすることの違い、という喩えが、 これを比喩的に表すのに近いかもしれない。 前者では、幾ら知恵を絞って考えても出来ることは限られるが、 後者では、前段階である加工の仕方によって、又作り手のアイデアによって、可能性は大きく広がっていく。 小人達は、その矮躯と非力を補う為に、超能力について深く研究していた。 その結果として、超能力を更に拡大発展させる術である旧き魔術を創出するに至った。 霊力を扱う力は潜在的に全ての生命体が持つものであることを踏まえて、 訓練によりこの能力を引き出してしまえば、超能力に適性の無い魂の持ち主であっても、 代わりに旧き魔術を使うことで同じ事が出来る、という訳だ。 旧き魔術に於ける加工と行使のプロセスは、大凡次の様になる。 まず、通路を通じて行使者の肉体へ至った霊力を、魂の統御によって変質させる。 この変質には生命力が使われるが、これは、四次元空間の法則に則った力によって、 高位次元のエネルギーとしての特質と引き換えに、四次元空間で普遍的に通用する性質を付与する為である。 次に、変質した霊力を、任意の術式などに注ぎ込む。 此処で言う術式とは、魔術に於ける魔導陣や魔術回路とは異なるもので、 『何者かの認識に於いて特定の意味を為す記号・文章・行動』を総称するものだ。 先の丑の刻参りを例に取ると、『丑の刻』に『誰にも知られず』に、 『御神木』に『藁人形』を『釘で打ち付ける』のを『七日間続ける』ことが、 『誰かを呪う為の』術式に当たる。 すると霊力は、術式に含まれる意味の認識を、四次元空間に実現する。 丑の刻参りをすれば相手を呪えるという認識を具現化することによって、実際に呪いを掛ける。 またこの場合では、地方などによって細部が違う為、 呪いの実行者の認識によって、手順や発現の仕方が異なる。 前者では、人に見られたら効力が無くなるだけか、 或いは見たものも殺さなければならないか、自身に呪いが返ってくるか、といったところで、 後者では、釘を刺した所から病む、妖怪の類が祟る、などである。 丑の刻参りが呪術として成立して後、これらは、それを知る者の間で、 『これは丑の刻参りの手順であり、これに従って行動する事で誰かを呪える』という認識を得ている。 旧き魔術は、霊力によってこの様な術式に対する認識を世界に具現化するものであり、 必ずしも、魔導陣の様に明確な形としてそれを象徴するものがある訳ではない。 又、必要なのは『何者かの認識』であることも特徴だ。 行使者が、自身の知らない術式を偶々なぞっていただけでも、 霊力が流れさえすれば発動してしまうこともある。 逆に、例えそれまで術式として成立していないことでも、 自分がそれを術式だと思い込むことで、新たに魔術を構築することも出来る。 しかし、これを見る者には、どうやって見も知らぬ他者の認識をなぞるだけで旧き魔術が発動するのかとか、 そもそも何故旧き魔術は認識によって行使されるのか、といった疑問も持つ者もいるだろう。 至極尤もな疑問だ。なので、早速それを解明していこう。 まず、旧き魔術と認識の関係だが、これは、旧世界の科学で十分説明出来る。 要は量子論の応用だ。世界の全ては観測されて初めて成り立つ。 そして観測とは、その対象に関する情報を主体が認識することだ。 旧き魔術は、この原理を利用している。 つまり、加工した霊力で以て、行使者の術式に対する認識を、 観測に先立って四次元空間という『世界』に押し付ける。 すると、認識という結果が確定された観測対象は、四次元空間の物理則にのっとり、 その認識に従う様に『観測されなければならない』ことになる。 『目の前の石ころは浮かんでいる』という認識を押し付けられたら、 世界は、その認識に従うべく、『その石ころが浮かんでいる』という観測結果を用意しなければならない。 『こうすれば誰かを呪える』、という認識でも同じこと。 その結果、認識されたことが実体化する、という寸法である。 そして、全くの赤の他人の認識でも魔術が発動する理由だが、 これは、この場所に蔵された『精霊』の項目を参照すると分かるが、 この世界そのものが持つ『世界精神』と呼ばれる領域が関係している。 名称については哲学者ヘーゲルの言を借りたものだが、この領域は、 星に存在する全ての事物と、蜘蛛の糸の様に細く、しかし強固に結びついている魂の一部である。 全ての生命体は星の活動に伴って生まれてきたものであり、 身体の構成物質のみならず、魂さえも星から分化したものである。 そしてこれらは、星全体の有機体としての活動の際などに、 この繋がりを通じてお互いに連携し、行動を為すことがある。 世界精神の、所謂『理性の狡智』の実現の為に、 民族全体が一つの方向へ突っ走るのもその現れの一つと言える。 だが、この繋がりは言わばインターネットの様なもので、 世界精神というサーバを介していつ何時でも他者と繋がっている。 旧き魔術の行使の際、事象の知覚という入力によって一人の人間が得た情報に対し、 世界は、それに関係する他の認識が無いかをその下に置く端末から検索する。 もし事象に対する特別の認識があった場合は、それと知覚を関連付け、 観測結果を確定して実現する、といった塩梅だ。
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【分類】 思いつき 目次 【分類】 【概要】 【参考】関連項目 タグ 最終更新日時 【概要】 介護用ロボットが服を着せ替えるとき。 いきなり人の服を着せ替えるのは危険なので、ロボット自身に服を着せ、たくしあげをさせることから始まると思う(ゲス顔)。 【参考】 関連項目 項目名 関連度 備考 創作/自律的検査部品 ★★★ タグ その他 最終更新日時 2013-08-10 冒頭へ