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氷符「アイシクルフォール」 敵単体に冷気属性のダメージ。
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ジューナ=クルフィ 所属:黒き聖城 種族:エルフ 性別:女性 作者:しんじま とある族長夫人。 高い家柄のエルフであるにもかかわらず、魔法が一切使えないため、つらい思いをしてきた。 後に、極度の科学オンチのためか、あらゆる自動人形を触れるだけで故障に追い込むという能力が発覚した。(ただし、自動人形のつくりのレベルによって故障の度合いが異なる。) 夫LOVE 天然
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パーティクルフィルタ 時系列フィルタの一種. 最適解を求めるためにモンテカルロ法を用いるのが特徴. 分野によっては別の名前で呼ばれたりする. 理論については下の北川先生の解説が詳しい. http //www.ism.ac.jp/editsec/toukei/pdf/44-1-031.pdf が,理論を説明するよりも実装がかなり簡単である. 実装例としては例えば下記のページ. http //mist.suenaga.cse.nagoya-u.ac.jp/trac/wiki/Tutorial/Practice0 単純なアルゴリズムでありながら適用できる問題が多いので各方面で大人気. アルゴリズム アルゴリズムは非常に簡単. リサンプリング パーティクルを撒きなおす. 初期状態では一様に撒く. 前の状態である重み付きパーティクルを元に撒きなおす. 大きな重みの付いたパーティクルの周囲には多くの点を配置する. 当然配置の際には乱数を加える. 予測 各パーティクルを状態方程式に基づいて移動させる. 速度項がなければ何もしなくていい. 速度が十分遅ければ速度項を無視してもうまくいくことが多い. 重み付け 現在の観測とパーティクルの状態を元に尤度(ゆうど)を計算する. 尤度とはそのパーティクルがどれだけもっともらしいかということで, 全体の計算がやっていることは確率的な尤度の最大化である. 尤度がすなわちそのパーティクルの重みとなるが, ここで正規化しておくとリサンプリングのときに 全体のパーティクルの何割を撒くかが直ちに決定できて便利 状態推定 パーティクルフィルタが計算するのは パーティクルの分布によって表される確率密度である. ので,現在の状態をそこから計算しなければいけない. 重み付き平均を取る,最大重みを持つパーティクルを使う, など方法は色々ある. 尤度関数の設計 尤度関数を設計するときには, 確実に最適解付近で尤度が最大化されること 現在の観測に対してロバストであること に気をつける. 前者はそもそもこの条件が満たされていないと正しい解が得られるはずがない. 後者については観測には外れ値が含まれるという前提を置けば必須. 誤差の二乗和を単にとるのではなく,M-estimatorを使ったり中央値を取ればよい. 他の時系列フィルタとの関係は? カルマンフィルタ,拡張カルマンフィルタと比較する. カルマンフィルタはシステムの状態方程式が線形で表せる必要があった. 拡張カルマンフィルタは状態方程式が非線形でもよいように拡張されている. これに対し,パーティクルフィルタはぶっちゃけ尤度関数さえ定義できればなんでも解ける. 誤差共分散行列やヤコビアンの準備も要らないので非常に簡単に実装できる. ただし,(拡張)カルマンフィルタが決定論的にひとつの解を出力する,i.e.計算が一回でよいのに対し. パーティクルフィルタはパーティクルの数だけ尤度を計算しなければならない. つまりパーティクル数をnとすると計算時間はO(n)に従う. 関連 高速な非復元抽出を行う Walker s alias method http //d.hatena.ne.jp/koiti_yano/20070826/p1 http //d.hatena.ne.jp/higotakayuki2/20070826/p1
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ここを編集 パーティクルフィルタ(Particle Filter) 動的システムの状態推定などに使われる。マルコフ連鎖モンテカルロ法の逐次版であって、逐次モンテカルロ(Sequential Monte Carlo)法とも呼ばれる。過去の状態に依存する提案分布から得られたサンプル(これをパーティクル(粒子)と呼ぶ)に対して尤度を計算し、その尤度に基づいて現在の状態を推定する。提案分布の現在の状態に対する確率が0でなく、パーティクル数が無限大ならば真値に収束する。なお、提案分布の作り方、推定値を計算方法は設計者次第である。 ロボットでの応用 ロボットでは、自己位置推定と画像処理のコンテキストで用いられる。直感的で実装もしやすいので人気である(実際、つくばチャレンジ2010の参加チームの多くがパーティクルフィルタを利用していた)。 推定の手順(自己位置推定を例にして) ここでは具体的にシンプルなロボットの自己位置推定を例に推定の手順を述べる。 ロボットの状態と動作 左右の動輪と補助輪から成るシンプルな移動ロボットを考える。この場合、ロボットの(位置に関する)状態は、「X座標の位置()」、「Y座標の位置()」、「ロボットの向き()」によって表現できる。一方、ロボットの動作は、向いている方向へまっすぐ進む「前進」と、向いている方向を変える「右回転」、「左回転」の動作で表現できる。 ロボットの状態方程式 誤差がない場合、状態遷移は各行動に応じて次の方程式で表せる。 「前進」の場合 ここで、は移動距離。 「右回転」「左回転」の場合 ここで、は回転量。 問題設定 自己位置推定の目的は、LRFのデータを使って現在の状態を過去の状態から推定することである。そのためにロボットは、自己位置を推定するために測域センサ(Laser Range Finder LRF)を有しており、さらに、ロボットは正確な地図を持っていて、任意の場所のLRFのデータが得られるとする。 提案分布 提案分布の一つの作り方は、状態方程式で予測される現在位置を中心とした正規分布を仮定することである。すなわち、パーティクルの状態は次のようになる。ここで、は正規分布からサンプリングされた値を表し、はその分散である。 推定の方針 測域センサの情報から自己位置が一か所に確定できるとすると、ロボットの測域センサの情報を利用して、パーティクルの尤もらしさを得ることができる。つまり、本来の現在位置の確率に対する条件付き確率(=尤度)の定数倍の情報を得ることができると見なせる。そこで、この尤度の(定数倍の)情報を使ったSample Importance Resampling(SIR)を行い真の分布を推定する。 推定 (1)サンプリング 提案分布に従いN個のパーティクルをサンプリングする。 (2)重み計算 各パーティクルの測域センサの情報と現在の測域センサの情報を比較し、パーティクルの重みを計算する。ここで重みは、たとえば、2つのセンサの各方向における距離の差の絶対値を累積した値の逆数などで与えられる(実際にはこの重みの定義は工夫する必要がある)。 (3)リサンプリング 重みに基づいて、N個のパーティクルからM個のパーティクルをリサンプリングする(つまり、重みを使ったルーレット選択をする)。 (4)リサンプリングされたM個のパーティクルの平均値を現在位置の推定値とする。 補足 なお、正統派?のパーティクルフィルタは全部もしくは重みの大きい複数のパーティクルを残しておいて、パーティクルに対して状態遷移を行ってから、重みに応じてパーティクルを生成しなおす(状態遷移は後でも良い)。しかし、本稿の例では、平均で与えられる代表のパーティクルだけを残して、そこから次のパーティクルを生成ししている。これは、ロボットが複数の位置には存在しないこと、尤度は真の位置で最大となることを仮定しているためである。また、状態推定において、重みつき平均を用いるのではなく、リサンプリングしたパーティクルの平均としているのも、あまり一般的ではないのかもしれない(いろいろ考えると、上記をパーティクルフィルタと言ってよいかわからなくなってくる)。 実装例 言語 C#(Visual Studio 2010 Express) 問題設定 上述のロボットの自己位置推定。 ソース きれいじゃないのでなし(ソフトはアップロード)。 きれいじゃないけどアップロード。 https //bitbucket.org/t_style/machinelearning/src/23be211008bc/ParticleFilter ソフトの使い方 概略 前記説明をソフトウェアにしたもの。青い三角形が推定位置。赤い三角形が真の位置。緑の小さな三角形がパーティクル。右上の小さなウィンドウは真の位置から計測した測域センサの情報を使って復元した部分地図。自己位置推定ON(OFF)というボタンを押すとパーティクルフィルタによる自己位置推定のON/OFFを切り替えられる。初めはOFFになっている。OFFの場合は、前記の状態方程式にのみ従って推定される。この世界のロボットはノイズと右上方向への歪みを持っているので、ONにしないとだんだん青と赤の三角形がずれていく。 実行方法 1.ParticleFilter.exe/dllとmap.bmpをダウンロード 2. ParticleFilter.exe/dllとmap.bmpを同じフォルダに置く 3. ParticleFilter.exeを実行 操作方法 自己位置推定ON(OFF)ボタン パーティクルフィルタによる自己位置推定のON/OFFを切り替える。 上下カーソルキー ロボットが向いている方向に前進もしくは後退する。その後、自己位置推定を行う。 左右カーソルキー ロボットが左もしくは右に回転する。その後、自己位置推定を行う。 Uキー 強制的に自己位置推定を行う。 補足 サンプリング数は100、リサンプリング数も100。地図は200x200。測域センサは50ピクセル先までを測定。それ以降はすべて50を返却。なので、長い直線に入ると自己位置推定がブレるのがよくわかります。
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【種別】 ライダー (変身ベルト、フエッスル) 【名前】 ナックルフエッスル 【よみがな】 なっくるふえっする 【登場話】 第11話~ 過去編、現代編のイクサが共に所有しているフエッスル 過去編のイクサはこのフエッスルしか装備しておらず、貴重な必殺技発動用フエッスルである 現代編のイクサはイクサカリバーとカリバーフエッスルがあるためか現時点では使用していない その他のフエッスル カリバーフエッスル パワードフエッスル ガルルフェイクフエッスル バッシャーフェイクフエッスル ドッガフェイクフエッスル 【関連するページ】 Ver.XI Ver.Ⅹ カリバーフエッスル ガルルフェイクフエッスル ドッガフェイクフエッスル バッシャーフェイクフエッスル パワードフエッスル フエッスル プロトイクサ ライダー
https://w.atwiki.jp/sentai-soubi/pages/335.html
「イ・ク・サ・ナ・ッ・ク・ル・ラ・イ・ズ・ア・ッ・プ」 【名前】 ナックルフエッスル 【読み方】 なっくるふえっする 【登場作品】 仮面ライダーキバ 【初登場話】 第11話「ローリングストーン・夢の扉」 【分類】 フエッスル 【所有者】 仮面ライダーイクサ 【詳細】 仮面ライダーイクサの持つ銀色のフエッスル。 使用するものは装備するイクサナックルの形状を模している。 イクサベルトのフエッスルリーダーへとセットし、イクサナックルでリード。 イクサナックルへエネルギーをチャージ、必殺のブロウクン・ファングを発動する。 1986年の時代にあたる過去編ではロールアウト直後のイクサが唯一装備していたフエッスルとなっている。 必然的にメインウエポンだったイクサナックルでの必殺技発動のため多用されていたが、イクサカリバーが実装された2008年の現代においてはあまり使われることはなかった。
https://w.atwiki.jp/untworld/pages/62.html
―建国までの歴史― 元はフォルコメイン帝国という国家だったが皇帝の政治能力が低かったので内乱 が頻発、都市レベルで無数の都市国家が成立しフォルコメイン帝国は統治能力を 失っていく。以降数十年に渡り長くその状態が続き事実上の無政府状態にあった が、その中でクルフュルスト統一戦線という勢力が力をつけ他の小国家郡を併呑 最終的には既に形骸化していたフォルコメイン帝国を吸収しクルフュルスト統一 帝国と名乗る。フォルコメイン帝はそのままクルフュルスト帝として存続してい るが実権は無く全軍の指揮権を持つ総帥と呼ばれる軍人が全て取り仕切っている。 ―統一帝国の歴史― 591期-建国 605期-インド=イスラーム帝国より5兆相当の有償資金援助を受ける 883期頃-桔梗国と国交樹立 1008期頃-世界枢軸条約連合に調印 ―地理― 申請中 ―民族― ゲルマン系民族ザクセンの末裔であるらしいが詳細不明。公用語はドイツ語。 ―産業― 以前から余り目立った産業は無かったが統一戦争中により荒廃が進んでおりその 建て直しが図られている。目下、食糧生産の確保に主眼が置かれ農場整備に力が 注がれている。 またインド=イスラーム帝国から5兆相当の有償資金援助を受け、この資金を元 に領海内で行われた油田開拓事業が成功を収め一定の資金源ともなっている。 ―政治体制― いわゆる軍事政権でクルフュルスト軍の総帥を中心として軍の将校が権力を握っ ている。統治機構はフォルコメイン帝国時代の物をベースに手を加えたもので、 全体主義的。前帝国時代には無かった国民議会の開設やそれに伴う選挙制度の整 備、行政機関としては既存の機関の上に総帥府を設置している。なお前帝国時代 から存続する機関も名称が変更されている所が多い。 -外交- 世界枢軸条約連合に参加 桔梗国と交流がある <主な政治機関> ・総帥府 国権の最高機関。 クルフュルスト総帥直属の機関で総帥の意向に従って開発計画を練り担当機関に 予算を配分する。また各機関の活動に対し監査を行うこともある。その性質上、 総帥の側近が配属されることが多い。また国民議会はこの総帥府の直下に置かれ 政策決定に一定の影響を与えている。 ・陸軍省 陸軍軍政を統括する機関。陸軍大臣には必ず陸軍の将官が任命される事になって いる。この為、任命権も総帥に一任される。 ・海軍省 海軍軍政を統括する機関。海軍大臣には必ず海軍の将官が任命される事になって いる。この為、任命権も総帥に一任される。 ・外務省 他国外交官との交流など外交一般及び国外における情報収集を行う機関。 ・内務省 産業育成など内政一般を扱う機関。 ・文部省 教育行政一般を扱う機関。 ・運輸省 交通網の整備を行う機関。 ・技術省 新技術の開発研究、実用化を行う機関。但し軍事技術に関しては陸海軍省が独自 に共同開発を行う部署を設置しており技術省の担当からは外されている。 ・法務省 法令一般及び民事、刑事の訴訟を扱う機関。 ―軍隊― 陸海の二軍団から構成される軍隊だが地理的に島が多いことから陸軍も海に通じ ている部分が多く装備にもそれが現れている。 将兵の中には陸海軍の事を「第一海軍」と「第二海軍」と称す者もいるとか。 これにも現れているように体系的には陸軍を主とし海軍がその補助となっている。 事実上の最高権力者、クルフュルスト軍総帥も陸軍の将官である。 建国以降、統一戦線の総帥を筆頭とする主要将官が重要な政治ポストに就任した が、これらの将官は多くがそのまま軍務も兼任している。 統一以降も治安が安定しない地域に関しては治安維持用の小部隊が配置されてい るがその数は多くなく統一戦争を戦った中級指揮官以下の将校は多くが予備役に 退いており規模は急速に縮小されている。これらの兵士の中には警察関係の職に 再就職しているものが多い。予算の不足から新装備の研究開発及び装備更新は一 部を除き行われていない。
https://w.atwiki.jp/gods/pages/79615.html
クルフィンウェ(2) フェアノールの別名。
https://w.atwiki.jp/vip_de_latale/pages/49.html
ナックルファイター タイマンでフルボッコうめえwww 敵多いとダメ分散でこっちがフルボッコwwwらめえww ナックルについて 攻撃速度が全武器中No.1 上級マスタリが命中+20%とゴミなので切り捨てればスキルポイントが他武器に比べ節約できる! CT(クールタイム)短い消費SP少ないでスキル連打し放題 分散率と各スキルの性能を理解していて、異様に短いCTを生かしてスキルを回せないと 他の武器のファイターに比べて正直弱い^^; 別にクリティカルが出る訳でも無く耐久力も無く、補助も出来ない。 筋力が高いので強いと思われがちだが攻撃能力はナックルレンジャーに激しく劣る。 スキル ファイター中唯一3系統まで取れる 脚は1次が優秀 3次→4次のコンボが派手 波動は1次2次が優秀 遠距離攻撃うめえ 4次がサイコクラッシャー 拳は地味だが分散が少なく、対多数でもKBとれて四次スキルがとても強い その他 操作してて楽しい飽きにくい 空中キャンセルの半月脚で二段ジャンプし普通は昇れない所に上れて マップ移動で色々ショートカットできる 攻撃スキルが12種類もあるからいろんな振り方があるけど 1stキャラでナックルをやるなら全系統取っていけばいいと思うんだぜ 悠平(笑)
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「召喚師」 名前 :永遠谷 謳歌 (えいえんたに おうか) 性別 :男 年齢 :23歳 身長 :167cm 容姿 :いつも般若のお面を被っている、黒髪が腰まで伸びてよく、女性と間違えられる。 黒いスーツを着てネクタイもちゃんと締めてある。 般若のお面の下には斬り傷があるため、いつも付けている。 取られたら まぁ 少女ポイ顔がでてくる。 眼は赤色で般若のお面の下からでも見える。 宝具 :金でできた指輪 能力①:サポートモード 自分の周りに無数の鏡を展開し、その鏡から剣、槍、銃、ハンマー、斧、鉈を出したり、撃ち出す事ができる。 能力②:ガンモード 鏡からたくさんの銃がでてそこから一斉射撃ができる。 能力③:ミラーモード その鏡の中に出入りすることができる。 魔法 :再生 「召喚獣」 名前 :ジ・クルフ 容姿 :黒い鎧を着ている。 顔の部分には「X」と金色のマークがある。 胴の部分には「Y」と銀色のマークである。 身長 :198cm 武器 :黒い1m27cmの剣、金色のM3スーパー90 能力①:創造種 自分が想像したモンスターを作り出す事ができる。 能力②:強化種 作り出したモンスターに鎧、剣など色々な物を装備させたり能力を付けたりすることが出来る。 能力③:合体 作り出したモンスターと自分を合体することができる、最大三体と ※自分も含めて三体。 種類 :幻人 契約者:永遠谷 謳歌