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In the sightseeing tour of Taiwan, we, whole family went to National CKS Memorial Hall.

私は、太平洋戦争末期の、台中のドタバタについては、興味があるので、とても楽しみにしてたのですが、滞在時間が ―― たったの30分。

Personally, I am very interested in a history of confusion between Taiwan and China in the of WW2. However the residence time was just half an hour.

I wanted to say

「3時間くれよ」

"Give me three hours"

というのは無理なんだろうなー、ということは分かっています。

But even I know that it might be impossible.

私のような人間の数は、少ないのだろうと、自分でも思いますから。

Persons like me, are few, I also think.

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中正紀念堂内での、長女との会話です。

In the hall, I talked to senior daughter.

江端:「このあたりの歴史については、受験勉強で詳しく勉強したのだろう?」

Ebata:"Did you study the history around this period for college exams?"

長女:「あんまり好きじゃないんだよね、この時代は」

Daughter:"I don't like this era and area."

江端:「ふーん、なんで」

Ebata:"Well why?"

長女:「いや、『四人組』とか『文革』とか、嫌な話がテンコ盛りでしょう?」

Daughter:" "Gang of Four" and "cultural revolution", there were a lot of bad stories in this era"

江端:「・・・は?」

Ebata:"What?"

長女:「いや、だから、"革命"を叫ぶ若者が国内を滅茶苦茶にしたという・・・」

Daughter: "Well, young people shouting" Revolution "made domestic messy ..."

江端:「それは『大陸(中華人民共和国)』の話だ! 『島(台湾)』の方では、文化大革命など起きていない!!」

Ebata:"That was a story of the" Continent (People's Republic of China)". Cultural Revolution has not occurred in Island (Taiwan) ! "

長女:「え? 台湾って、中国でしょう?」

Daughter: "W-Taiwan, is China isn't it?"

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まさか、こんなローカル(江端家内部)で、こんな形の、こんなコテコテの、

No way, in such a local (inside the Ebata's), I didn't expect to face this stereotypical

―― 「二つの中国」問題

"Two Chinese" issues

に、遭遇するとは思いませんでした。

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//  gcc -g life_0813.c -o life_0813
/////////////////////////////////////////

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

/// グローバル変数で強行する
struct date
{
  int day;
  int month;
  int year;
};

enum sex {woman, man};
enum marrige {unmarried, married, divorce, remarriage};
 

struct person {
  int age; //年齢
  enum sex sex;  // 性別
  enum marrige marrige;  // 成婚

  struct person *prev;  /* 前の構造体を示すポインタ */
  struct person *next;  /* 次の構造体を示すポインタ */
};



double men[100],women[100]; // 年齢別人口 平成22年データ 単位は1000人
double men_death_rate[100],women_death_rate[100];  //死亡率 平成22年データ
double men_unmarried_rate[100],women_unmarried_rate[100];  //未婚率 平成22年データ

double men_existance_matching_rate[100];	// 有配偶率 (平成22年)
double women_existance_matching_rate[100];	// 有配偶率 (平成22年)
// 初婚、再婚関係なく、その世代に対して。
// 結婚している比率

double men_divorce_rate[100]; // 有配偶離婚率
double women_divorce_rate[100]; // 有配偶離婚率


// ○ 結婚している人に対する離婚率
double men_remarrige_ratio[100];
double women_remarrige_ratio[100]; // 再婚率 (2010年)

int initial_data();// 死亡率 平成22年データ (資料  厚生労働省大臣官房統計情報部人口動態・保健統計課「人口動態統計」)							

void delete_person(
				  struct person **p_person,
				  struct person **p_first_person,
				  struct person **p_last_person)   // メモリを消す処理e
{
  struct person *temp_p_person;

  if (*p_first_person == *p_last_person){
	//printf("p_first_person == p_last_person\n");
	exit(0);
  }

  if (*p_person == *p_first_person){ // 最初の場合
	*p_first_person = (*p_person)->next;
	(*p_first_person)->prev = NULL;
	//printf("C1");
	free(*p_person);
	*p_person = *p_first_person;
  }
  else if (*p_person == *p_last_person){ //最後の場合
	*p_last_person = (*p_person)->prev;
	(*p_last_person)->next = NULL;
	//printf("C2");
	free(*p_person);
	*p_person = *p_last_person;
  }
  else {
	(*p_person)->next->prev = (*p_person)->prev;
	(*p_person)->prev->next = (*p_person)->next;
	temp_p_person = (*p_person)->prev; // 一つ前のポインタに退避
	//printf("C3");
	free(*p_person);

	*p_person = temp_p_person;
  }

}


population_counter(struct person *p_first_person)
{
  struct person *p_person;
  int count;

  p_person = p_first_person;  //最初の一人
  count = 0;
  while (p_person != NULL){
	count++;
	p_person = p_person->next;
  }
  //printf("count=%d \n", count);
}


int main ()
{
  int i, k, count;
  struct person *p_person, *p_prev_person, *p_next_person;
  struct person *p_first_person, *p_last_person;
  int women_pop, men_pop;
  double dd;


  // 日本国民一億人のデータを作る 

  //printf("checked -1.\r\n");

  initial_data();  // 初期データ入力

  //printf("checked 0.\r\n");

  srand(10); // 乱数のシード


  ////////////  現状データの入力 ////////////
  
  // 最初の一人(0人目)  99歳の女性と仮定する。
  p_person= (struct person *)malloc(sizeof(struct person));
  if(p_person == NULL) {
      printf("メモリが確保できません\n");
      exit(EXIT_FAILURE);
   }
  p_person->sex = woman;
  p_person->age = 99;


  p_first_person = p_person;  //最初の一人

  // (最後に)ポインタをリンクする
  p_person->prev = NULL;
  p_prev_person = p_person;

  for(i=99; i>=0; i--){
	women_pop = women[i] * 1000;
	men_pop = men[i] * 1000;

	for(k=0; k<women_pop; k++){
	  p_person= (struct person *)malloc(sizeof(struct person));
	  if(p_person == NULL) {
		printf("メモリが確保できません %d\n",i);
		exit(EXIT_FAILURE);
	  }
	  
	  p_person->sex = woman;
	  p_person->age = i;

	  // (最後に)ポインタをリンクする
	  p_prev_person->next = p_person;
	  p_person->prev = p_prev_person;
	  p_person->next = NULL;
	  p_prev_person = p_person;
	  
	}

	for(k=0; k<men_pop; k++){
	  p_person= (struct person *)malloc(sizeof(struct person));
	  if(p_person == NULL) {
		printf("メモリが確保できません %d\n",i);
		exit(EXIT_FAILURE);
	  }
	  
	  p_person->sex = man;
	  p_person->age = i;

	  // (最後に)ポインタをリンクする
	  p_prev_person->next = p_person;
	  p_person->prev = p_prev_person;
	  p_person->next = NULL;
	  p_prev_person = p_person;
	  
	}
  }
  p_last_person = p_person;



  //printf("checked 1.\n");

  // 既婚(離婚も含む)・未婚の入力 (乱数で入力する) (離婚人口も含む)
  p_person = p_first_person;  //最初の一人
  while (p_person != NULL){

	if (p_person->sex == woman){ // 女性の場合
	  if (women_unmarried_rate[p_person->age] >= rand()/32768.0){
		p_person->marrige = unmarried;
	  }
	  else {
		p_person->marrige = married;
	  }
	}
	else{// 男性の場合
	  if (men_unmarried_rate[p_person->age] >= rand()/32768.0){
		p_person->marrige = unmarried;
	  }
	  else {
		p_person->marrige = married;
	  }
	}
	p_person = p_person->next;
  }
  //printf("count=%d \n", count);

  // 離婚させる (ここは男女で分ける必要ないが、詳細データが手に入った時に反映)
  p_person = p_first_person;  //最初の一人
  while (p_person != NULL){

	if (p_person->sex == woman){ // 女性の場合
	  if ((p_person->marrige == married) || (p_person->marrige == remarriage)){ // 結婚している

		if( women_divorce_rate[p_person->age] >= rand()/32768.0){
		  p_person->marrige = divorce; // 離婚させる
		}
	  }
	}
	else{// 男性の場合
	  if ((p_person->marrige == married) || (p_person->marrige == remarriage)){ // 結婚している
		if( men_divorce_rate[p_person->age] >= rand()/32768.0){
		  p_person->marrige = divorce; // 離婚させる
		}
	  }
	}
	p_person = p_person->next;
  }

  // 再婚させる 

  // 離婚している人に対する再婚率 (に変換する式)
  //    = 
  // 再婚率 x その世代の人口数 / 離婚(×未婚、結婚)人口
  // としなければなない
  

  // 上記の解釈間違いの可能性あり


  // 離婚した人を再婚させる (ここは男女で分ける必要がある)

  p_person = p_first_person;  //最初の一人

  while (p_person != NULL){
	if (p_person->sex == woman){ // 女性の場合
	  if (p_person->marrige == divorce){ // 離婚している
		if( women_remarrige_ratio[p_person->age] >= rand()/32768.0){
		  p_person->marrige = remarriage; // 再婚させる
		}
	  }
	}
	else{// 男性の場合
	  if (p_person->marrige == divorce){ // 離婚している
		if( men_remarrige_ratio[p_person->age] >= rand()/32768.0){
		  p_person->marrige = remarriage; // 再婚させる
		}
	  }
	}
	p_person = p_person->next;
  }
		
 // (T.B.D.)
	
  //初期値チェックルーチン


#if 1
  p_person = p_first_person;  //最初の一人

  printf("性別,年齢,成婚\n");

  while (p_person != NULL){
	
	if (p_person->sex == woman)
	  printf("女性,");
	else
	  printf("男性,");

	printf("%d,",p_person->age);

	if (p_person->marrige == unmarried)
	  printf("未婚\n");
	else if (p_person->marrige == married)
	  printf("結婚\n");
	else if (p_person->marrige == divorce)
	  printf("離婚\n");
	else if (p_person->marrige == remarriage)
	  printf("再婚\n");
	
	p_person = p_person->next;
  }

  //printf("count=%d \n", count);

#endif


  //初期値チェックルーチン 終り

  ////////////  現状データの入力 終わり ////////////

  p_person = p_first_person;  //最初の一人

  count = 0;
  while (p_person != NULL){
	count++;
	p_person = p_person->next;
  }
  //printf("count=%d \n", count);

  // (1)100歳以上は、いない(死んだ)ことにする。
  //     → person->age が100になったらオブジェクトを開放

#if 0 
//時間計測の為、コメントアウト

  for(i=0; i<100; i++){//100年分を回す
	
	//printf("%d\n",i);
	
	p_person = p_first_person;  //最初の一人

	while (p_person != NULL){
	  p_person->age++;
	  if (p_person->age == 100){ //100歳以上は削除
		  delete_person(&p_person,&p_first_person,&p_last_person);
	  }
	  p_person = p_person->next;
	}

	population_counter(p_first_person);
  }

  
  p_person = p_first_person;  //最初の一人

  count = 0;
  while (p_person != NULL){
	count++;
	p_person = p_person->next;
  }
  //printf("count=%d \n", count);
  
#endif // 時間計測の為、コメントアウト

}



int initial_data()
{
	men[ 0]=549   ; men_death_rate[ 0]=0.0025   ;
	men[ 1]=535   ; men_death_rate[ 1]=0.0004   ;
	men[ 2]=535   ; men_death_rate[ 2]=0.0002   ;	
	men[ 3]=550   ; men_death_rate[ 3]=0.0002   ;	
	men[ 4]=548   ; men_death_rate[ 4]=0.0002   ;

	men[ 5]=544   ; men_death_rate[ 5]=0.0001   ;
	men[ 6]=542   ; men_death_rate[ 6]=0.0001   ;
	men[ 7]=562   ; men_death_rate[ 7]=0.0001   ;
	men[ 8]=574   ; men_death_rate[ 8]=0.0001   ;
	men[ 9]=589   ; men_death_rate[ 9]=0.0001   ;

	men[10]=597   ; men_death_rate[10]=0.0001   ;
	men[11]=604   ; men_death_rate[11]=0.0001   ;
	men[12]=604   ; men_death_rate[12]=0.0001   ;
	men[13]=613   ; men_death_rate[13]=0.0001   ;
	men[14]=610   ; men_death_rate[14]=0.0001   ;

	men[15]=607   ; men_death_rate[15]=0.0003   ;
	men[16]=627   ; men_death_rate[16]=0.0003   ;
	men[17]=632   ; men_death_rate[17]=0.0003   ;
	men[18]=621   ; men_death_rate[18]=0.0003   ;
	men[19]=631   ; men_death_rate[19]=0.0003   ;

	men[20]=623   ; men_death_rate[20]=0.0006   ;
	men[21]=632   ; men_death_rate[21]=0.0006   ;
	men[22]=648   ; men_death_rate[22]=0.0006   ;
	men[23]=668   ; men_death_rate[23]=0.0006   ;
	men[24]=683   ; men_death_rate[24]=0.0006   ;

	men[25]=697   ; men_death_rate[25]=0.0007   ;
	men[26]=723   ; men_death_rate[26]=0.0007   ;
	men[27]=745   ; men_death_rate[27]=0.0007   ;
	men[28]=754   ; men_death_rate[28]=0.0007   ;
	men[29]=754   ; men_death_rate[29]=0.0007   ;

	men[30]=764   ; men_death_rate[30]=0.0008   ;
	men[31]=797   ; men_death_rate[31]=0.0008   ;
	men[32]=818   ; men_death_rate[32]=0.0008   ;
	men[33]=852   ; men_death_rate[33]=0.0008   ;
	men[34]=873   ; men_death_rate[34]=0.0008   ;

	men[35]=917   ; men_death_rate[35]=0.0010   ;
	men[36]=960   ; men_death_rate[36]=0.0010   ;
	men[37]=1012  ; men_death_rate[37]=0.0010   ;
	men[38]=1028  ; men_death_rate[38]=0.0010   ;
	men[39]=1010  ; men_death_rate[39]=0.0010   ;

	men[40]=982   ; men_death_rate[40]=0.0015   ;
	men[41]=954   ; men_death_rate[41]=0.0015   ;
	men[42]=937   ; men_death_rate[42]=0.0015   ;
	men[43]=916   ; men_death_rate[43]=0.0015   ;
	men[44]=915   ; men_death_rate[44]=0.0015   ;

	men[45]=713   ; men_death_rate[45]=0.0024   ;
	men[46]=882   ; men_death_rate[46]=0.0024   ;
	men[47]=826   ; men_death_rate[47]=0.0024   ;
	men[48]=805   ; men_death_rate[48]=0.0024   ;
	men[49]=778   ; men_death_rate[49]=0.0024   ;

	men[50]=765   ; men_death_rate[50]=0.0038   ;
	men[51]=770   ; men_death_rate[51]=0.0038   ;
	men[52]=783   ; men_death_rate[52]=0.0038   ;
	men[53]=761   ; men_death_rate[53]=0.0038   ;
	men[54]=740   ; men_death_rate[54]=0.0038   ;

	men[55]=776   ; men_death_rate[55]=0.0063   ;
	men[56]=803   ; men_death_rate[56]=0.0063   ;
	men[57]=803   ; men_death_rate[57]=0.0063   ;
	men[58]=850   ; men_death_rate[58]=0.0063   ;
	men[59]=896   ; men_death_rate[59]=0.0063   ;

	men[60]=949   ; men_death_rate[60]=0.0093   ;
	men[61]=1018  ; men_death_rate[61]=0.0093   ;
	men[62]=1111  ; men_death_rate[62]=0.0093   ;
	men[63]=1099  ; men_death_rate[63]=0.0093   ;
	men[64]=1042  ; men_death_rate[64]=0.0093   ;

	men[65]=645   ; men_death_rate[65]=0.0146   ;
	men[66]=684   ; men_death_rate[66]=0.0146   ;
	men[67]=825   ; men_death_rate[67]=0.0146   ;
	men[68]=794   ; men_death_rate[68]=0.0146   ;
	men[69]=809   ; men_death_rate[69]=0.0146   ;

	men[70]=780   ; men_death_rate[70]=0.0227   ;
	men[71]=698   ; men_death_rate[71]=0.0227   ;
	men[72]=599   ; men_death_rate[72]=0.0227   ;
	men[73]=627   ; men_death_rate[73]=0.0227   ;
	men[74]=631   ; men_death_rate[74]=0.0227   ;

	men[75]=616   ; men_death_rate[75]=0.0396   ;
	men[76]=571   ; men_death_rate[76]=0.0396   ;
	men[77]=521   ; men_death_rate[77]=0.0396   ;
	men[78]=501   ; men_death_rate[78]=0.0396   ;
	men[79]=470   ; men_death_rate[79]=0.0396   ;

	men[80]=430   ; men_death_rate[80]=0.0705   ;
	men[81]=385   ; men_death_rate[81]=0.0705   ;
	men[82]=350   ; men_death_rate[82]=0.0705   ;
	men[83]=316   ; men_death_rate[83]=0.0705   ;
	men[84]=281   ; men_death_rate[84]=0.0705   ;

	men[85]=247   ; men_death_rate[85]=0.1200   ;
	men[86]=202   ; men_death_rate[86]=0.1200   ;
	men[87]=158   ; men_death_rate[87]=0.1200   ;
	men[88]=122   ; men_death_rate[88]=0.1200   ;
	men[89]=98    ; men_death_rate[89]=0.1200   ;

	men[90]=78    ; men_death_rate[90]=0.2025   ;
	men[91]=67    ; men_death_rate[91]=0.2025   ;
	men[92]=44    ; men_death_rate[92]=0.2025   ;
	men[93]=36    ; men_death_rate[93]=0.2025   ;
	men[94]=28    ; men_death_rate[94]=0.2025   ;

	men[95]=21    ; men_death_rate[95]=0.3188   ;
	men[96]=15    ; men_death_rate[96]=0.3188   ;
	men[97]=11    ; men_death_rate[97]=0.3188   ;
	men[98]=7     ; men_death_rate[98]=0.3188   ;
	men[99]=5     ; men_death_rate[99]=0.3188   ;

	women[ 0]=520; women_death_rate[ 0]=0.0021  ;
	women[ 1]=510; women_death_rate[ 1]=0.0004  ;
	women[ 2]=511; women_death_rate[ 2]=0.0002  ;
	women[ 3]=525; women_death_rate[ 3]=0.0001  ;
	women[ 4]=522; women_death_rate[ 4]=0.0001  ;

	women[ 5]=518; women_death_rate[ 5]=0.0001   ;
	women[ 6]=517; women_death_rate[ 6]=0.0001   ;
	women[ 7]=538; women_death_rate[ 7]=0.0001   ;
	women[ 8]=545; women_death_rate[ 8]=0.0001   ;
	women[ 9]=561; women_death_rate[ 9]=0.0001   ;

	women[10]=568; women_death_rate[10]=0.0001   ;
	women[11]=573; women_death_rate[11]=0.0001   ;
	women[12]=576; women_death_rate[12]=0.0001   ;
	women[13]=585; women_death_rate[13]=0.0001   ;
	women[14]=583; women_death_rate[14]=0.0001   ;

	women[15]=578; women_death_rate[15]=0.0002   ;
	women[16]=595; women_death_rate[16]=0.0002   ;
	women[17]=597; women_death_rate[17]=0.0002   ;
	women[18]=589; women_death_rate[18]=0.0002   ;
	women[19]=599; women_death_rate[19]=0.0002   ;

	women[20]=596; women_death_rate[20]=0.0003   ;
	women[21]=605; women_death_rate[21]=0.0003   ;
	women[22]=622; women_death_rate[22]=0.0003   ;
	women[23]=638; women_death_rate[23]=0.0003   ;
	women[24]=655; women_death_rate[24]=0.0003   ;

	women[25]=667; women_death_rate[25]=0.0003   ;
	women[26]=697; women_death_rate[26]=0.0003   ;
	women[27]=719; women_death_rate[27]=0.0003   ;
	women[28]=729; women_death_rate[28]=0.0003   ;
	women[29]=734; women_death_rate[29]=0.0003   ;

	women[30]=742; women_death_rate[30]=0.0004   ;
	women[31]=774; women_death_rate[31]=0.0004   ;
	women[32]=794; women_death_rate[32]=0.0004   ;
	women[33]=828; women_death_rate[33]=0.0004   ;
	women[34]=849; women_death_rate[34]=0.0004   ;

	women[35]=890; women_death_rate[35]=0.0006   ;
	women[36]=931; women_death_rate[36]=0.0006   ;
	women[37]=982; women_death_rate[37]=0.0006   ;
	women[38]=1001; women_death_rate[38]=0.0006   ;
	women[39]=981; women_death_rate[39]=0.0006   ;

	women[40]=958; women_death_rate[40]=0.0008   ;
	women[41]=931; women_death_rate[41]=0.0008   ;
	women[42]=920; women_death_rate[42]=0.0008   ;
	women[43]=902; women_death_rate[43]=0.0008   ;
	women[44]=898; women_death_rate[44]=0.0008   ;

	women[45]=705; women_death_rate[45]=0.0013   ;
	women[46]=872; women_death_rate[46]=0.0013   ;
	women[47]=815; women_death_rate[47]=0.0013   ;
	women[48]=798; women_death_rate[48]=0.0013   ;
	women[49]=772; women_death_rate[49]=0.0013   ;

	women[50]=760; women_death_rate[50]=0.0019   ;
	women[51]=768; women_death_rate[51]=0.0019   ;
	women[52]=783; women_death_rate[52]=0.0019   ;
	women[53]=765; women_death_rate[53]=0.0019   ;
	women[54]=744; women_death_rate[54]=0.0019   ;

	women[55]=783; women_death_rate[55]=0.0028   ;
	women[56]=810; women_death_rate[56]=0.0028   ;
	women[57]=813; women_death_rate[57]=0.0028   ;
	women[58]=868; women_death_rate[58]=0.0028   ;
	women[59]=918; women_death_rate[59]=0.0028   ;

	women[60]=975; women_death_rate[60]=0.0039   ;
	women[61]=1051; women_death_rate[61]=0.0039   ;
	women[62]=1152; women_death_rate[62]=0.0039   ;
	women[63]=1146; women_death_rate[63]=0.0039   ;
	women[64]=1090; women_death_rate[64]=0.0039   ;

	women[65]=685; women_death_rate[65]=0.0060   ;
	women[66]=741; women_death_rate[66]=0.0060   ;
	women[67]=903; women_death_rate[67]=0.0060   ;
	women[68]=875; women_death_rate[68]=0.0060   ;
	women[69]=899; women_death_rate[69]=0.0060   ;

	women[70]=873; women_death_rate[70]=0.0098   ;
	women[71]=793; women_death_rate[71]=0.0098   ;
	women[72]=690; women_death_rate[72]=0.0098   ;
	women[73]=738; women_death_rate[73]=0.0098   ;
	women[74]=755; women_death_rate[74]=0.0098   ;

	women[75]=753; women_death_rate[75]=0.0179   ;
	women[76]=718; women_death_rate[76]=0.0179   ;
	women[77]=675; women_death_rate[77]=0.0179   ;
	women[78]=671; women_death_rate[78]=0.0179   ;
	women[79]=646; women_death_rate[79]=0.0179   ;

	women[80]=614; women_death_rate[80]=0.0343   ;
	women[81]=573; women_death_rate[81]=0.0343   ;
	women[82]=547; women_death_rate[82]=0.0343   ;
	women[83]=515; women_death_rate[83]=0.0343   ;
	women[84]=482; women_death_rate[84]=0.0343   ;

	women[85]=454; women_death_rate[85]=0.0691   ;
	women[86]=405; women_death_rate[86]=0.0691   ;
	women[87]=349; women_death_rate[87]=0.0691   ;
	women[88]=313; women_death_rate[88]=0.0691   ;
	women[89]=276; women_death_rate[89]=0.0691   ;

	women[90]=236; women_death_rate[90]=0.1312   ;
	women[91]=213; women_death_rate[91]=0.1312   ;
	women[92]=146; women_death_rate[92]=0.1312   ;
	women[93]=128; women_death_rate[93]=0.1312   ;
	women[94]=106; women_death_rate[94]=0.1312   ;

	women[95]=87 ; women_death_rate[95]=0.2381   ;
	women[96]=63 ; women_death_rate[96]=0.2381   ;
	women[97]=49 ; women_death_rate[97]=0.2381   ;
	women[98]=35 ; women_death_rate[98]=0.2381   ;
	women[99]=25 ; women_death_rate[99]=0.2381   ;

	/////////////////////////////////////////////

	// 未婚率 (平成22年)

	men_unmarried_rate[ 0]=1.000   ;	
	men_unmarried_rate[ 1]=1.000   ;
	men_unmarried_rate[ 2]=1.000   ;
	men_unmarried_rate[ 3]=1.000   ;
	men_unmarried_rate[ 4]=1.000   ;

	men_unmarried_rate[ 5]=1.000   ;
	men_unmarried_rate[ 6]=1.000   ;
	men_unmarried_rate[ 7]=1.000   ;
	men_unmarried_rate[ 8]=1.000   ;
	men_unmarried_rate[ 9]=1.000   ;

	men_unmarried_rate[10]=1.000   ;
	men_unmarried_rate[11]=1.000   ;
	men_unmarried_rate[12]=1.000   ;
	men_unmarried_rate[13]=1.000   ;
	men_unmarried_rate[14]=1.000   ;

	men_unmarried_rate[15]=1.000   ;
	men_unmarried_rate[16]=1.000   ;
	men_unmarried_rate[17]=1.000   ;
	men_unmarried_rate[18]=0.975   ;
	men_unmarried_rate[19]=0.975   ;

	men_unmarried_rate[20]=0.910   ;
	men_unmarried_rate[21]=0.910   ;
	men_unmarried_rate[22]=0.910   ;
	men_unmarried_rate[23]=0.910   ;
	men_unmarried_rate[24]=0.910   ;

	men_unmarried_rate[25]=0.645   ;
	men_unmarried_rate[26]=0.645   ;
	men_unmarried_rate[27]=0.645   ;
	men_unmarried_rate[28]=0.645   ;
	men_unmarried_rate[29]=0.645   ;

	men_unmarried_rate[30]=0.413   ;
	men_unmarried_rate[31]=0.413   ;
	men_unmarried_rate[32]=0.413   ;
	men_unmarried_rate[33]=0.413   ;
	men_unmarried_rate[34]=0.413   ;

	men_unmarried_rate[35]=0.370   ;
	men_unmarried_rate[36]=0.370   ;
	men_unmarried_rate[37]=0.370   ;
	men_unmarried_rate[38]=0.370   ;
	men_unmarried_rate[39]=0.370   ;

	men_unmarried_rate[40]=0.229   ;
	men_unmarried_rate[41]=0.229   ;
	men_unmarried_rate[42]=0.229   ;
	men_unmarried_rate[43]=0.229   ;
	men_unmarried_rate[44]=0.229   ;

	men_unmarried_rate[45]=0.166   ;
	men_unmarried_rate[46]=0.166   ;
	men_unmarried_rate[47]=0.166   ;
	men_unmarried_rate[48]=0.166   ;
	men_unmarried_rate[49]=0.166   ;

	men_unmarried_rate[50]=0.189   ;
	men_unmarried_rate[51]=0.189   ;
	men_unmarried_rate[52]=0.189   ;
	men_unmarried_rate[53]=0.189   ;
	men_unmarried_rate[54]=0.189   ;

	men_unmarried_rate[55]=0.139   ;
	men_unmarried_rate[56]=0.139   ;
	men_unmarried_rate[57]=0.139   ;
	men_unmarried_rate[58]=0.139   ;
	men_unmarried_rate[59]=0.139   ;

	men_unmarried_rate[60]=0.068   ;
	men_unmarried_rate[61]=0.068   ;
	men_unmarried_rate[62]=0.068   ;
	men_unmarried_rate[63]=0.068   ;
	men_unmarried_rate[64]=0.068   ;

	men_unmarried_rate[65]=0.042   ;
	men_unmarried_rate[66]=0.042   ;
	men_unmarried_rate[67]=0.042   ;
	men_unmarried_rate[68]=0.042   ;
	men_unmarried_rate[69]=0.042   ;

	men_unmarried_rate[70]=0.015   ;
	men_unmarried_rate[71]=0.015   ;
	men_unmarried_rate[72]=0.015   ;
	men_unmarried_rate[73]=0.015   ;
	men_unmarried_rate[74]=0.015   ;

	men_unmarried_rate[75]=0.012   ;
	men_unmarried_rate[76]=0.012   ;
	men_unmarried_rate[77]=0.012   ;
	men_unmarried_rate[78]=0.012   ;
	men_unmarried_rate[79]=0.012   ;

	men_unmarried_rate[80]=0.012   ;
	men_unmarried_rate[81]=0.012   ;
	men_unmarried_rate[82]=0.012   ;
	men_unmarried_rate[83]=0.012   ;
	men_unmarried_rate[84]=0.012   ;

	men_unmarried_rate[85]=0.011   ;
	men_unmarried_rate[86]=0.011   ;
	men_unmarried_rate[87]=0.011   ;
	men_unmarried_rate[88]=0.011   ;
	men_unmarried_rate[89]=0.011   ;

	men_unmarried_rate[90]=0.011   ;
	men_unmarried_rate[91]=0.011   ;
	men_unmarried_rate[92]=0.011   ;
	men_unmarried_rate[93]=0.011   ;
	men_unmarried_rate[94]=0.011   ;

	men_unmarried_rate[95]=0.011   ;
	men_unmarried_rate[96]=0.011   ;
	men_unmarried_rate[97]=0.011   ;
	men_unmarried_rate[98]=0.011   ;
	men_unmarried_rate[99]=0.011   ;

	women_unmarried_rate[ 0]=1.000   ;	
	women_unmarried_rate[ 1]=1.000   ;	
	women_unmarried_rate[ 2]=1.000   ;	
	women_unmarried_rate[ 3]=1.000   ;	
	women_unmarried_rate[ 4]=1.000   ;	
	
	women_unmarried_rate[ 5]=1.000   ;	
	women_unmarried_rate[ 6]=1.000   ;	
	women_unmarried_rate[ 7]=1.000   ;	
	women_unmarried_rate[ 8]=1.000   ;	
	women_unmarried_rate[ 9]=1.000   ;	
	
	women_unmarried_rate[10]=1.000   ;	
	women_unmarried_rate[11]=1.000   ;	
	women_unmarried_rate[12]=1.000   ;	
	women_unmarried_rate[13]=1.000   ;	
	women_unmarried_rate[14]=1.000   ;	
	
	women_unmarried_rate[15]=1.000   ;
	women_unmarried_rate[16]=0.984   ;
	women_unmarried_rate[17]=0.984   ;
	women_unmarried_rate[18]=0.984   ;
	women_unmarried_rate[19]=0.984   ;
	
	women_unmarried_rate[20]=0.898   ;
	women_unmarried_rate[21]=0.898   ;
	women_unmarried_rate[22]=0.898   ;
	women_unmarried_rate[23]=0.898   ;
	women_unmarried_rate[24]=0.898   ;
	
	women_unmarried_rate[25]=0.607   ;
	women_unmarried_rate[26]=0.607   ;
	women_unmarried_rate[27]=0.607   ;
	women_unmarried_rate[28]=0.607   ;
	women_unmarried_rate[29]=0.607   ;
	
	women_unmarried_rate[30]=0.374   ; 
	women_unmarried_rate[31]=0.374   ; 
	women_unmarried_rate[32]=0.374   ; 
	women_unmarried_rate[33]=0.374   ; 
	women_unmarried_rate[34]=0.374   ; 
	
	women_unmarried_rate[35]=0.250   ;
	women_unmarried_rate[36]=0.250   ;
	women_unmarried_rate[37]=0.250   ;
	women_unmarried_rate[38]=0.250   ;
	women_unmarried_rate[39]=0.250   ;
	
	women_unmarried_rate[40]=0.224   ;
	women_unmarried_rate[41]=0.224   ;
	women_unmarried_rate[42]=0.224   ;
	women_unmarried_rate[43]=0.224   ;
	women_unmarried_rate[44]=0.224   ;
	
	women_unmarried_rate[45]=0.154   ; 
	women_unmarried_rate[46]=0.154   ; 
	women_unmarried_rate[47]=0.154   ; 
	women_unmarried_rate[48]=0.154   ; 
	women_unmarried_rate[49]=0.154   ; 
	
	women_unmarried_rate[50]=0.114   ;  
	women_unmarried_rate[51]=0.114   ;  
	women_unmarried_rate[52]=0.114   ;  
	women_unmarried_rate[53]=0.114   ;  
	women_unmarried_rate[54]=0.114   ;  
	
	women_unmarried_rate[55]=0.073   ;
	women_unmarried_rate[56]=0.073   ;
	women_unmarried_rate[57]=0.073   ;
	women_unmarried_rate[58]=0.073   ;
	women_unmarried_rate[59]=0.073   ;
	
	women_unmarried_rate[60]=0.055   ; 
	women_unmarried_rate[61]=0.055   ; 
	women_unmarried_rate[62]=0.055   ; 
	women_unmarried_rate[63]=0.055   ; 
	women_unmarried_rate[64]=0.055   ; 
	
	women_unmarried_rate[65]=0.053   ; 
	women_unmarried_rate[66]=0.053   ; 
	women_unmarried_rate[67]=0.053   ; 
	women_unmarried_rate[68]=0.053   ; 
	women_unmarried_rate[69]=0.053   ; 
	
	women_unmarried_rate[70]=0.033   ; 
	women_unmarried_rate[71]=0.033   ; 
	women_unmarried_rate[72]=0.033   ; 
	women_unmarried_rate[73]=0.033   ; 
	women_unmarried_rate[74]=0.033   ; 
	
	women_unmarried_rate[75]=0.044   ;
	women_unmarried_rate[76]=0.044   ;
	women_unmarried_rate[77]=0.044   ;
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	women_unmarried_rate[79]=0.044   ;
	
	women_unmarried_rate[80]=0.078   ;
	women_unmarried_rate[81]=0.078   ;
	women_unmarried_rate[82]=0.078   ;
	women_unmarried_rate[83]=0.078   ;
	women_unmarried_rate[84]=0.078   ;
	
	women_unmarried_rate[85]=0.033   ;
	women_unmarried_rate[86]=0.033   ;
	women_unmarried_rate[87]=0.033   ;
	women_unmarried_rate[88]=0.033   ;
	women_unmarried_rate[89]=0.033   ;
	
	women_unmarried_rate[90]=0.033   ;
	women_unmarried_rate[91]=0.033   ;
	women_unmarried_rate[92]=0.033   ;
	women_unmarried_rate[93]=0.033   ;
	women_unmarried_rate[94]=0.033   ;
	
	women_unmarried_rate[95]=0.033   ;
	women_unmarried_rate[96]=0.033   ;
	women_unmarried_rate[97]=0.033   ;
	women_unmarried_rate[98]=0.033   ;
	women_unmarried_rate[99]=0.033   ;
   
	// 有配偶率 (平成22年)

	// 初婚、再婚関係なく、その世代に対して。
	// 結婚している比率
	
	//国勢調査の男女別の有配偶者の数はなぜ違うのか

	men_existance_matching_rate[ 0]=0.000   ;	
	men_existance_matching_rate[ 1]=0.000   ;
	men_existance_matching_rate[ 2]=0.000   ;
	men_existance_matching_rate[ 3]=0.000   ;
	men_existance_matching_rate[ 4]=0.000   ;

	men_existance_matching_rate[ 5]=0.000   ;
	men_existance_matching_rate[ 6]=0.000   ;
	men_existance_matching_rate[ 7]=0.000   ;
	men_existance_matching_rate[ 8]=0.000   ;
	men_existance_matching_rate[ 9]=0.000   ;

	men_existance_matching_rate[10]=0.000   ;
	men_existance_matching_rate[11]=0.000   ;
	men_existance_matching_rate[12]=0.000   ;
	men_existance_matching_rate[13]=0.000   ;
	men_existance_matching_rate[14]=0.000   ;

	men_existance_matching_rate[15]=0.011   ;
	men_existance_matching_rate[16]=0.011   ;
	men_existance_matching_rate[17]=0.011   ;
	men_existance_matching_rate[18]=0.011   ;
	men_existance_matching_rate[19]=0.011   ;

	men_existance_matching_rate[20]=0.036   ;
	men_existance_matching_rate[21]=0.036   ;
	men_existance_matching_rate[22]=0.036   ;
	men_existance_matching_rate[23]=0.036   ;
	men_existance_matching_rate[24]=0.036   ;

	men_existance_matching_rate[25]=0.241   ;
	men_existance_matching_rate[26]=0.241   ;
	men_existance_matching_rate[27]=0.241   ;
	men_existance_matching_rate[28]=0.241   ;
	men_existance_matching_rate[29]=0.241   ;

	men_existance_matching_rate[30]=0.497   ;
	men_existance_matching_rate[31]=0.497   ;
	men_existance_matching_rate[32]=0.497   ;
	men_existance_matching_rate[33]=0.497   ;
	men_existance_matching_rate[34]=0.497   ;

	men_existance_matching_rate[35]=0.530   ;
	men_existance_matching_rate[36]=0.530   ;
	men_existance_matching_rate[37]=0.530   ;
	men_existance_matching_rate[38]=0.530   ;
	men_existance_matching_rate[39]=0.530   ;

	men_existance_matching_rate[40]=0.694   ;
	men_existance_matching_rate[41]=0.694   ;
	men_existance_matching_rate[42]=0.694   ;
	men_existance_matching_rate[43]=0.694   ;
	men_existance_matching_rate[44]=0.694   ;

	men_existance_matching_rate[45]=0.741   ;
	men_existance_matching_rate[46]=0.741   ;
	men_existance_matching_rate[47]=0.741   ;
	men_existance_matching_rate[48]=0.741   ;
	men_existance_matching_rate[49]=0.741   ;

	men_existance_matching_rate[50]=0.700   ;
	men_existance_matching_rate[51]=0.700   ;
	men_existance_matching_rate[52]=0.700   ;
	men_existance_matching_rate[53]=0.700   ;
	men_existance_matching_rate[54]=0.700   ;

	men_existance_matching_rate[55]=0.765   ;
	men_existance_matching_rate[56]=0.765   ;
	men_existance_matching_rate[57]=0.765   ;
	men_existance_matching_rate[58]=0.765   ;
	men_existance_matching_rate[59]=0.765   ;

	men_existance_matching_rate[60]=0.842   ;
	men_existance_matching_rate[61]=0.842   ;
	men_existance_matching_rate[62]=0.842   ;
	men_existance_matching_rate[63]=0.842   ;
	men_existance_matching_rate[64]=0.842   ;

	men_existance_matching_rate[65]=0.824   ;
	men_existance_matching_rate[66]=0.824   ;
	men_existance_matching_rate[67]=0.824   ;
	men_existance_matching_rate[68]=0.824   ;
	men_existance_matching_rate[69]=0.824   ;

	men_existance_matching_rate[70]=0.838   ;
	men_existance_matching_rate[71]=0.838   ;
	men_existance_matching_rate[72]=0.838   ;
	men_existance_matching_rate[73]=0.838   ;
	men_existance_matching_rate[74]=0.838   ;

	men_existance_matching_rate[75]=0.817   ;
	men_existance_matching_rate[76]=0.817   ;
	men_existance_matching_rate[77]=0.817   ;
	men_existance_matching_rate[78]=0.817   ;
	men_existance_matching_rate[79]=0.817   ;

	men_existance_matching_rate[80]=0.730   ;
	men_existance_matching_rate[81]=0.730   ;
	men_existance_matching_rate[82]=0.730   ;
	men_existance_matching_rate[83]=0.730   ;
	men_existance_matching_rate[84]=0.730   ;

	men_existance_matching_rate[85]=0.708   ;
	men_existance_matching_rate[86]=0.708   ;
	men_existance_matching_rate[87]=0.708   ;
	men_existance_matching_rate[88]=0.708   ;
	men_existance_matching_rate[89]=0.708   ;

	men_existance_matching_rate[90]=0.708   ;
	men_existance_matching_rate[91]=0.708   ;
	men_existance_matching_rate[92]=0.708   ;
	men_existance_matching_rate[93]=0.708   ;
	men_existance_matching_rate[94]=0.708   ;

	men_existance_matching_rate[95]=0.708   ;
	men_existance_matching_rate[96]=0.708   ;
	men_existance_matching_rate[97]=0.708   ;
	men_existance_matching_rate[98]=0.708   ;
	men_existance_matching_rate[99]=0.708   ;

	women_existance_matching_rate[ 0]=0.000   ;	
	women_existance_matching_rate[ 1]=0.000   ;	
	women_existance_matching_rate[ 2]=0.000   ;	
	women_existance_matching_rate[ 3]=0.000   ;	
	women_existance_matching_rate[ 4]=0.000   ;	
	
	women_existance_matching_rate[ 5]=0.000   ;	
	women_existance_matching_rate[ 6]=0.000   ;	
	women_existance_matching_rate[ 7]=0.000   ;	
	women_existance_matching_rate[ 8]=0.000   ;	
	women_existance_matching_rate[ 9]=0.000   ;	
	
	women_existance_matching_rate[10]=0.000   ;	
	women_existance_matching_rate[11]=0.000   ;	
	women_existance_matching_rate[12]=0.000   ;	
	women_existance_matching_rate[13]=0.000   ;	
	women_existance_matching_rate[14]=0.000   ;	
	
	women_existance_matching_rate[15]=0.008   ;
	women_existance_matching_rate[16]=0.008   ;
	women_existance_matching_rate[17]=0.008   ;
	women_existance_matching_rate[18]=0.008   ;
	women_existance_matching_rate[19]=0.008   ;
	
	women_existance_matching_rate[20]=0.052   ;
	women_existance_matching_rate[21]=0.052   ;
	women_existance_matching_rate[22]=0.052   ;
	women_existance_matching_rate[23]=0.052   ;
	women_existance_matching_rate[24]=0.052   ;
	
	women_existance_matching_rate[25]=0.312   ;
	women_existance_matching_rate[26]=0.312   ;
	women_existance_matching_rate[27]=0.312   ;
	women_existance_matching_rate[28]=0.312   ;
	women_existance_matching_rate[29]=0.312   ;
	
	women_existance_matching_rate[30]=0.569   ; 
	women_existance_matching_rate[31]=0.569   ; 
	women_existance_matching_rate[32]=0.569   ; 
	women_existance_matching_rate[33]=0.569   ; 
	women_existance_matching_rate[34]=0.569   ; 
	
	women_existance_matching_rate[35]=0.667   ;
	women_existance_matching_rate[36]=0.667   ;
	women_existance_matching_rate[37]=0.667   ;
	women_existance_matching_rate[38]=0.667   ;
	women_existance_matching_rate[39]=0.667   ;
	
	women_existance_matching_rate[40]=0.229   ;
	women_existance_matching_rate[41]=0.229   ;
	women_existance_matching_rate[42]=0.229   ;
	women_existance_matching_rate[43]=0.229   ;
	women_existance_matching_rate[44]=0.229   ;
	
	women_existance_matching_rate[45]=0.712   ; 
	women_existance_matching_rate[46]=0.712   ; 
	women_existance_matching_rate[47]=0.712   ; 
	women_existance_matching_rate[48]=0.712   ; 
	women_existance_matching_rate[49]=0.712   ; 
	
	women_existance_matching_rate[50]=0.755   ;  
	women_existance_matching_rate[51]=0.755   ;  
	women_existance_matching_rate[52]=0.755   ;  
	women_existance_matching_rate[53]=0.755   ;  
	women_existance_matching_rate[54]=0.755   ;  
	
	women_existance_matching_rate[55]=0.789   ;
	women_existance_matching_rate[56]=0.789   ;
	women_existance_matching_rate[57]=0.789   ;
	women_existance_matching_rate[58]=0.789   ;
	women_existance_matching_rate[59]=0.789   ;
	
	women_existance_matching_rate[60]=0.733   ; 
	women_existance_matching_rate[61]=0.733   ; 
	women_existance_matching_rate[62]=0.733   ; 
	women_existance_matching_rate[63]=0.733   ; 
	women_existance_matching_rate[64]=0.733   ; 
	
	women_existance_matching_rate[65]=0.663   ; 
	women_existance_matching_rate[66]=0.663   ; 
	women_existance_matching_rate[67]=0.663   ; 
	women_existance_matching_rate[68]=0.663   ; 
	women_existance_matching_rate[69]=0.663   ; 
	
	women_existance_matching_rate[70]=0.650   ; 
	women_existance_matching_rate[71]=0.650   ; 
	women_existance_matching_rate[72]=0.650   ; 
	women_existance_matching_rate[73]=0.650   ; 
	women_existance_matching_rate[74]=0.650   ; 
	
	women_existance_matching_rate[75]=0.462   ;
	women_existance_matching_rate[76]=0.462   ;
	women_existance_matching_rate[77]=0.462   ;
	women_existance_matching_rate[78]=0.462   ;
	women_existance_matching_rate[79]=0.462   ;
	
	women_existance_matching_rate[80]=0.326   ;
	women_existance_matching_rate[81]=0.326   ;
	women_existance_matching_rate[82]=0.326   ;
	women_existance_matching_rate[83]=0.326   ;
	women_existance_matching_rate[84]=0.326   ;
	
	women_existance_matching_rate[85]=0.093   ;
	women_existance_matching_rate[86]=0.093   ;
	women_existance_matching_rate[87]=0.093   ;
	women_existance_matching_rate[88]=0.093   ;
	women_existance_matching_rate[89]=0.093   ;
	
	women_existance_matching_rate[90]=0.093   ;
	women_existance_matching_rate[91]=0.093   ;
	women_existance_matching_rate[92]=0.093   ;
	women_existance_matching_rate[93]=0.093   ;
	women_existance_matching_rate[94]=0.093   ;
	
	women_existance_matching_rate[95]=0.093   ;
	women_existance_matching_rate[96]=0.093   ;
	women_existance_matching_rate[97]=0.093   ;
	women_existance_matching_rate[98]=0.093   ;
	women_existance_matching_rate[99]=0.093   ;

	//有配偶離婚率  Divorce rates for married population
	// 平成22年データ
	// ○ 結婚している人に対する離婚率
	// × 人口に対する離婚率

	men_divorce_rate[0] = 0.0000 ;//結婚できないから、
	men_divorce_rate[1] = 0.0000 ;//離婚もできない
	men_divorce_rate[2] = 0.0000 ;
	men_divorce_rate[3] = 0.0000 ;
	men_divorce_rate[4] = 0.0000 ;

	men_divorce_rate[5] = 0.0000 ;
	men_divorce_rate[6] = 0.0000 ;
	men_divorce_rate[7] = 0.0000 ;
	men_divorce_rate[8] = 0.0000 ;
	men_divorce_rate[9] = 0.0000 ;

	men_divorce_rate[10] = 0.0000 ;
	men_divorce_rate[11] = 0.0000 ;
	men_divorce_rate[12] = 0.0000 ;
	men_divorce_rate[13] = 0.0000 ;
	men_divorce_rate[14] = 0.0000 ;  

	men_divorce_rate[15] = 0.0000 ;
	men_divorce_rate[16] = 0.0000 ;
	men_divorce_rate[17] = 0.0000 ;
	men_divorce_rate[18] = 0.4809 ;
	men_divorce_rate[19] = 0.4809 ;

	men_divorce_rate[20] = 0.4705 ;
	men_divorce_rate[21] = 0.4705 ;
	men_divorce_rate[22] = 0.4705 ;
	men_divorce_rate[23] = 0.4705 ;
	men_divorce_rate[24] = 0.4705 ;

	men_divorce_rate[25] = 0.2283 ;
	men_divorce_rate[26] = 0.2283 ;
	men_divorce_rate[27] = 0.2283 ;
	men_divorce_rate[28] = 0.2283 ;
	men_divorce_rate[29] = 0.2283 ;

	men_divorce_rate[30] = 0.1521 ;
	men_divorce_rate[31] = 0.1521 ;
	men_divorce_rate[32] = 0.1521 ;
	men_divorce_rate[33] = 0.1521 ;
 	men_divorce_rate[34] = 0.1521 ;

 	men_divorce_rate[35] = 0.1165 ;
 	men_divorce_rate[36] = 0.1165 ;
 	men_divorce_rate[37] = 0.1165 ;
 	men_divorce_rate[38] = 0.1165 ;
 	men_divorce_rate[39] = 0.1165 ;

 	men_divorce_rate[40] = 0.0939 ;
 	men_divorce_rate[41] = 0.0939 ;
 	men_divorce_rate[42] = 0.0939 ;
 	men_divorce_rate[43] = 0.0939 ;
 	men_divorce_rate[44] = 0.0939 ;

 	men_divorce_rate[45] = 0.0703 ;
 	men_divorce_rate[46] = 0.0703 ;
 	men_divorce_rate[47] = 0.0703 ;
 	men_divorce_rate[48] = 0.0703 ;
 	men_divorce_rate[49] = 0.0703 ;

 	men_divorce_rate[50] = 0.0495 ;
 	men_divorce_rate[51] = 0.0495 ;
 	men_divorce_rate[52] = 0.0495 ;
 	men_divorce_rate[53] = 0.0495 ;
 	men_divorce_rate[54] = 0.0495 ;

 	men_divorce_rate[55] = 0.0309 ;
 	men_divorce_rate[56] = 0.0309 ;
 	men_divorce_rate[57] = 0.0309 ;
 	men_divorce_rate[58] = 0.0309 ;
 	men_divorce_rate[59] = 0.0309 ;

 	men_divorce_rate[60] = 0.0194 ;
 	men_divorce_rate[61] = 0.0194 ;
 	men_divorce_rate[62] = 0.0194 ;
 	men_divorce_rate[63] = 0.0194 ;
 	men_divorce_rate[64] = 0.0194 ;

 	men_divorce_rate[65] = 0.0110 ;
 	men_divorce_rate[66] = 0.0110 ;
 	men_divorce_rate[67] = 0.0110 ;
 	men_divorce_rate[68] = 0.0110 ;
 	men_divorce_rate[69] = 0.0110 ;

 	men_divorce_rate[70] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[71] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[72] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[73] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[74] = 0.0040 ;

 	men_divorce_rate[75] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[76] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[77] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[78] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[79] = 0.0040 ;

 	men_divorce_rate[80] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[81] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[82] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[83] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[84] = 0.0040 ;

 	men_divorce_rate[85] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[86] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[87] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[88] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[89] = 0.0040 ;

 	men_divorce_rate[90] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[91] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[92] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[93] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[94] = 0.0040 ;

 	men_divorce_rate[95] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[96] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[97] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[98] = 0.0040 ;
 	men_divorce_rate[99] = 0.0040 ;

	women_divorce_rate[0] = 0.0000 ;//結婚できないから、
	women_divorce_rate[1] = 0.0000 ;//離婚もできない
	women_divorce_rate[2] = 0.0000 ;
	women_divorce_rate[3] = 0.0000 ;
	women_divorce_rate[4] = 0.0000 ;

	women_divorce_rate[5] = 0.0000 ;
	women_divorce_rate[6] = 0.0000 ;
	women_divorce_rate[7] = 0.0000 ;
	women_divorce_rate[8] = 0.0000 ;
	women_divorce_rate[9] = 0.0000 ;

	women_divorce_rate[10] = 0.0000 ;
	women_divorce_rate[11] = 0.0000 ;
	women_divorce_rate[12] = 0.0000 ;
	women_divorce_rate[13] = 0.0000 ;
	women_divorce_rate[14] = 0.0000 ;  

	women_divorce_rate[15] = 0.0000 ;
	women_divorce_rate[16] = 0.8274 ;
	women_divorce_rate[17] = 0.8274 ;
	women_divorce_rate[18] = 0.8274 ;
	women_divorce_rate[19] = 0.8274 ;

	women_divorce_rate[20] = 0.4834 ;
	women_divorce_rate[21] = 0.4834 ;
	women_divorce_rate[22] = 0.4834 ;
	women_divorce_rate[23] = 0.4834 ;
	women_divorce_rate[24] = 0.4834 ;

	women_divorce_rate[25] = 0.2288 ;
	women_divorce_rate[26] = 0.2288 ;
	women_divorce_rate[27] = 0.2288 ;
	women_divorce_rate[28] = 0.2288 ;
	women_divorce_rate[29] = 0.2288 ;

	women_divorce_rate[30] = 0.1480 ;
	women_divorce_rate[31] = 0.1480 ;
	women_divorce_rate[32] = 0.1480 ;
	women_divorce_rate[33] = 0.1480 ;
 	women_divorce_rate[34] = 0.1480 ;

 	women_divorce_rate[35] = 0.1090 ;
 	women_divorce_rate[36] = 0.1090 ;
 	women_divorce_rate[37] = 0.1090 ;
 	women_divorce_rate[38] = 0.1090 ;
 	women_divorce_rate[39] = 0.1090 ;

 	women_divorce_rate[40] = 0.0833 ;
 	women_divorce_rate[41] = 0.0833 ;
 	women_divorce_rate[42] = 0.0833 ;
 	women_divorce_rate[43] = 0.0833 ;
 	women_divorce_rate[44] = 0.0833 ;

 	women_divorce_rate[45] = 0.0560 ;
 	women_divorce_rate[46] = 0.0560 ;
 	women_divorce_rate[47] = 0.0560 ;
 	women_divorce_rate[48] = 0.0560 ;
 	women_divorce_rate[49] = 0.0560 ;

 	women_divorce_rate[50] = 0.0322 ;
 	women_divorce_rate[51] = 0.0322 ;
 	women_divorce_rate[52] = 0.0322 ;
 	women_divorce_rate[53] = 0.0322 ;
 	women_divorce_rate[54] = 0.0322 ;

 	women_divorce_rate[55] = 0.0172 ;
 	women_divorce_rate[56] = 0.0172 ;
 	women_divorce_rate[57] = 0.0172 ;
 	women_divorce_rate[58] = 0.0172 ;
 	women_divorce_rate[59] = 0.0172 ;

 	women_divorce_rate[60] = 0.0113 ;
 	women_divorce_rate[61] = 0.0113 ;
 	women_divorce_rate[62] = 0.0113 ;
 	women_divorce_rate[63] = 0.0113 ;
 	women_divorce_rate[64] = 0.0113 ;

 	women_divorce_rate[65] = 0.0073 ;
 	women_divorce_rate[66] = 0.0073 ;
 	women_divorce_rate[67] = 0.0073 ;
 	women_divorce_rate[68] = 0.0073 ;
 	women_divorce_rate[69] = 0.0073 ;

 	women_divorce_rate[70] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[71] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[72] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[73] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[74] = 0.0028 ;

 	women_divorce_rate[75] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[76] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[77] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[78] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[79] = 0.0028 ;

 	women_divorce_rate[80] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[81] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[82] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[83] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[84] = 0.0028 ;

 	women_divorce_rate[85] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[86] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[87] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[88] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[89] = 0.0028 ;

 	women_divorce_rate[90] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[91] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[92] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[93] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[94] = 0.0028 ;

 	women_divorce_rate[95] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[96] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[97] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[98] = 0.0028 ;
 	women_divorce_rate[99] = 0.0028 ;


	// 再婚率 (2010年)

	// × 離婚している人に対する再婚率
	// ○ 世代人口(未婚、結婚、離婚関係なし)に対する再婚率
	
	// ということで、計算式に注意しなければならない。
	//  (というか、なんで、最初からそういう数値にしないんだ!)

	// 離婚している人に対する再婚率 (に変換する式)
	//    = 
	// 再婚率 x その世代の人口数 / 離婚(×未婚、結婚)人口
	// としなければなない

	//表6-6 性,年齢(5歳階級)別再婚率:1930~2010年	
	//(‰) 
	//年  齢	2010年

	men_remarrige_ratio[0] = 0.0000;
	men_remarrige_ratio[1] = 0.0000;
	men_remarrige_ratio[2] = 0.0000;
	men_remarrige_ratio[3] = 0.0000;
	men_remarrige_ratio[4] = 0.0000;

	men_remarrige_ratio[5] = 0.0000;
	men_remarrige_ratio[6] = 0.0000;
	men_remarrige_ratio[7] = 0.0000;
	men_remarrige_ratio[8] = 0.0000;
	men_remarrige_ratio[9] = 0.0000;

	men_remarrige_ratio[10] = 0.0000;
	men_remarrige_ratio[11] = 0.0000;
	men_remarrige_ratio[12] = 0.0000;
	men_remarrige_ratio[13] = 0.0000;
	men_remarrige_ratio[14] = 0.0000;

	men_remarrige_ratio[15] = 0.0000;
	men_remarrige_ratio[16] = 0.0000;
	men_remarrige_ratio[17] = 0.0000;
	men_remarrige_ratio[18] = 0.0001;
	men_remarrige_ratio[19] = 0.0001;

	men_remarrige_ratio[20] = 0.0048;
	men_remarrige_ratio[21] = 0.0048;
	men_remarrige_ratio[22] = 0.0048;
	men_remarrige_ratio[23] = 0.0048;
	men_remarrige_ratio[24] = 0.0048;

	men_remarrige_ratio[25] = 0.0226;
	men_remarrige_ratio[26] = 0.0226;
	men_remarrige_ratio[27] = 0.0226;
	men_remarrige_ratio[28] = 0.0226;
	men_remarrige_ratio[29] = 0.0226;

	men_remarrige_ratio[30] = 0.0448;
	men_remarrige_ratio[31] = 0.0448;
	men_remarrige_ratio[32] = 0.0448;
	men_remarrige_ratio[33] = 0.0448;
	men_remarrige_ratio[34] = 0.0448; 

	men_remarrige_ratio[35] = 0.0476;
	men_remarrige_ratio[36] = 0.0476;
	men_remarrige_ratio[37] = 0.0476;
	men_remarrige_ratio[38] = 0.0476;
	men_remarrige_ratio[39] = 0.0476;

	men_remarrige_ratio[40] = 0.0371;
	men_remarrige_ratio[41] = 0.0371;
	men_remarrige_ratio[42] = 0.0371;
	men_remarrige_ratio[43] = 0.0371;
	men_remarrige_ratio[44] = 0.0371; 

	men_remarrige_ratio[45] = 0.0261;
	men_remarrige_ratio[46] = 0.0261;
	men_remarrige_ratio[47] = 0.0261;
	men_remarrige_ratio[48] = 0.0261;
	men_remarrige_ratio[49] = 0.0261;

	men_remarrige_ratio[50] = 0.0180;
	men_remarrige_ratio[51] = 0.0180;
	men_remarrige_ratio[52] = 0.0180;
	men_remarrige_ratio[53] = 0.0180;
	men_remarrige_ratio[54] = 0.0180;

	men_remarrige_ratio[55] = 0.0123;
	men_remarrige_ratio[56] = 0.0123;
	men_remarrige_ratio[57] = 0.0123;
	men_remarrige_ratio[58] = 0.0123;
	men_remarrige_ratio[59] = 0.0123;

	men_remarrige_ratio[60] = 0.0091;
	men_remarrige_ratio[61] = 0.0091;
	men_remarrige_ratio[62] = 0.0091;
	men_remarrige_ratio[63] = 0.0091;
	men_remarrige_ratio[64] = 0.0091;

	men_remarrige_ratio[65] = 0.0056;
	men_remarrige_ratio[66] = 0.0056;
	men_remarrige_ratio[67] = 0.0056;
	men_remarrige_ratio[68] = 0.0056;
	men_remarrige_ratio[69] = 0.0056;

	men_remarrige_ratio[70] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[71] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[72] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[73] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[74] = 0.0025;

	men_remarrige_ratio[75] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[76] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[77] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[78] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[79] = 0.0025;

	men_remarrige_ratio[80] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[81] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[82] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[83] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[84] = 0.0025;

	men_remarrige_ratio[85] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[86] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[87] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[88] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[89] = 0.0025;

	men_remarrige_ratio[90] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[91] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[92] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[93] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[94] = 0.0025;

	men_remarrige_ratio[95] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[96] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[97] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[98] = 0.0025;
	men_remarrige_ratio[99] = 0.0025;

	women_remarrige_ratio[0] = 0.0000;
	women_remarrige_ratio[1] = 0.0000;
	women_remarrige_ratio[2] = 0.0000;
	women_remarrige_ratio[3] = 0.0000;
	women_remarrige_ratio[4] = 0.0000;

	women_remarrige_ratio[5] = 0.0000;
	women_remarrige_ratio[6] = 0.0000;
	women_remarrige_ratio[7] = 0.0000;
	women_remarrige_ratio[8] = 0.0000;
	women_remarrige_ratio[9] = 0.0000;

	women_remarrige_ratio[10] = 0.0000;
	women_remarrige_ratio[11] = 0.0000;
	women_remarrige_ratio[12] = 0.0000;
	women_remarrige_ratio[13] = 0.0000;
	women_remarrige_ratio[14] = 0.0000;

	women_remarrige_ratio[15] = 0.0000;
	women_remarrige_ratio[16] = 0.0004;
	women_remarrige_ratio[17] = 0.0004;
	women_remarrige_ratio[18] = 0.0004;
	women_remarrige_ratio[19] = 0.0004;
	
	women_remarrige_ratio[20] = 0.0103;
	women_remarrige_ratio[21] = 0.0103;
	women_remarrige_ratio[22] = 0.0103;
	women_remarrige_ratio[23] = 0.0103;
	women_remarrige_ratio[24] = 0.0103;

	women_remarrige_ratio[25] = 0.0345;
	women_remarrige_ratio[26] = 0.0345;
	women_remarrige_ratio[27] = 0.0345;
	women_remarrige_ratio[28] = 0.0345;
	women_remarrige_ratio[29] = 0.0345;

	women_remarrige_ratio[30] = 0.0501;
	women_remarrige_ratio[31] = 0.0501;
	women_remarrige_ratio[32] = 0.0501;
	women_remarrige_ratio[33] = 0.0501;
	women_remarrige_ratio[34] = 0.0501;

	women_remarrige_ratio[35] = 0.0438;
	women_remarrige_ratio[36] = 0.0438;
	women_remarrige_ratio[37] = 0.0438;
	women_remarrige_ratio[38] = 0.0438;
	women_remarrige_ratio[39] = 0.0438;

	women_remarrige_ratio[40] = 0.0269;
	women_remarrige_ratio[41] = 0.0269;
	women_remarrige_ratio[42] = 0.0269;
	women_remarrige_ratio[43] = 0.0269;
	women_remarrige_ratio[44] = 0.0269;

	women_remarrige_ratio[45] = 0.0176; 
	women_remarrige_ratio[46] = 0.0176; 
	women_remarrige_ratio[47] = 0.0176; 
	women_remarrige_ratio[48] = 0.0176; 
	women_remarrige_ratio[49] = 0.0176; 

	women_remarrige_ratio[50] = 0.0115; 
	women_remarrige_ratio[51] = 0.0115; 
	women_remarrige_ratio[52] = 0.0115; 
	women_remarrige_ratio[53] = 0.0115; 
	women_remarrige_ratio[54] = 0.0115; 

	women_remarrige_ratio[55] = 0.0069; 
	women_remarrige_ratio[56] = 0.0069; 
	women_remarrige_ratio[57] = 0.0069; 
	women_remarrige_ratio[58] = 0.0069; 
	women_remarrige_ratio[59] = 0.0069; 

	women_remarrige_ratio[60] = 0.0043; 
	women_remarrige_ratio[61] = 0.0043; 
	women_remarrige_ratio[62] = 0.0043;  
	women_remarrige_ratio[63] = 0.0043;  
	women_remarrige_ratio[64] = 0.0043;
  
	women_remarrige_ratio[65] = 0.0025;
	women_remarrige_ratio[66] = 0.0025;
	women_remarrige_ratio[67] = 0.0025;
	women_remarrige_ratio[68] = 0.0025;
	women_remarrige_ratio[69] = 0.0025;

	women_remarrige_ratio[70] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[71] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[72] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[73] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[74] = 0.0007;

	women_remarrige_ratio[75] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[76] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[77] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[78] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[79] = 0.0007;

	women_remarrige_ratio[80] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[81] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[82] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[83] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[84] = 0.0007;

	women_remarrige_ratio[85] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[86] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[87] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[88] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[89] = 0.0007;

	women_remarrige_ratio[90] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[91] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[92] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[93] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[94] = 0.0007;

	women_remarrige_ratio[95] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[96] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[97] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[98] = 0.0007;
	women_remarrige_ratio[99] = 0.0007;

}

未分類

///////////////////////////////////////////////////////////
//                                                       //
//                                                       //  
//          メモリ消去用の実験テストプログラム           //
//                                                       //  
//                                                       //  
//                                                       //  
//                                       2014/06/29      //  
///////////////////////////////////////////////////////////

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

enum sex {woman, man};
 
typedef struct person {
  enum sex sex;  //性別
  int age; //年齢

  struct person *prev;  /* 前の構造体を示すポインタ */
  struct person *next;  /* 次の構造体を示すポインタ */
} person;



int main ()
{
  // 10人分のデータを作る 

  int i, k, count;
  person  *p_person, *p_prev_person, *p_next_person;
  person  *p_first_person, *p_last_person, *temp_p_person;


  printf("checked 0.\n");

  ////////////  現状データの入力 ////////////
  
   p_person= (person *)malloc(sizeof(person));
  if(p_person == NULL) {
      printf("メモリが確保できません\n");
      exit(EXIT_FAILURE);
   }

  p_person->sex = woman;
  p_person->age = 10;

  p_first_person = p_person;  //最初の一人

  // (最後に)ポインタをリンクする
  p_person->prev = NULL;
  p_prev_person = p_person;

  for(i=9; i>=0; i--){
	
	p_person= (person *)malloc(sizeof(person));
	  if(p_person == NULL) {
		printf("メモリが確保できません %d\n",i);
		exit(EXIT_FAILURE);
	  }
	  
	  p_person->sex = woman;
	  p_person->age = i;
	  
	  
	  // (最後に)ポインタをリンクする
	  p_prev_person->next = p_person;
	  p_person->prev = p_prev_person;
	  p_person->next = NULL;
	  p_prev_person = p_person;
  }

	  
  p_last_person = p_person; //最後の一人

  printf("checked 1.\n");

  ////////////  現状データの入力 終わり ////////////

  ////////////  データ削除の処理例 ////////////


  p_person = p_first_person;  //最初の一人
  
  while (p_person != NULL){
	
	
	if (p_person->age == 3){
	  
	  // メモリを消す前の処理
	  if (p_person == p_first_person){ // 最初の場合
		p_first_person = p_person->next;
		p_first_person->prev = NULL;
		free(p_person);
		
		p_person = p_first_person;
		
		printf("C1:");	  
	  }
	  else if (p_person == p_last_person){ //最後の場合
		p_last_person = p_person->prev;
		p_last_person->next = NULL;
		free(p_person);
		
		p_person = p_last_person;
		
		printf("C2:");	  
	  }
	  else {
		p_person->next->prev = p_person->prev;
		p_person->prev->next = p_person->next;
		temp_p_person = p_person->prev; // 一つ前のポインタに退避
		
		free(p_person);
		
		p_person = temp_p_person;
		
		printf("C3:");	  
	  }
	}
	
	p_person = p_person->next;
	
  }

  ////////////  確認フェーズ ////////////

  if (p_first_person == p_last_person){
	printf("passed exit\n");
	exit(0);
  }



  p_person = p_first_person;  

  while (p_person != NULL){
	printf("%d ",p_person->age);
	p_person = p_person->next;
  }


}






#if 0
  p_person = p_first_person;  

  while (p_person != NULL){
	printf("%d ",p_person->age);
	p_person = p_person->next;
  }

  p_person = p_last_person;  

  while (p_person != NULL){
	printf("%d ",p_person->age);
	p_person = p_person->prev;
  }

#endif

未分類

先日国会で成立した、国土強靭化基本法を熟読しています。

I read letters of the law named "Basic Law of National Land Enhancement."

一見無味乾燥な法令に見えますが、これは読み方によっては、とても面白いです。

At first glance, it looks like monotony law, but it is exciting from another perspective.

「省庁の縦割りを解消し」などという識者もいるようですが、私は、まったく逆に「縦割りを明文化した」というくらいに読めました(第11条~21条)。

Though some analysts tell us that this law results in compartmentalized public administration, I think it is the opposite; the law defines it.

私は、シミュレーション結果で、100年後に現在の人口の20%にまで落ち込むと予想しているので、人口を大都市に集中して社会インフラを集結することを考えていました。

I estimate that the population in Japan has decreased by 20% from the present after 100 years ago. I am afraid we must migrate to urban areas and integrate social infrastructures.

つまり、「地域を切り捨てる」しか日本が生き残る道はない、と思っていたのですが、この法律では、完全にその逆を唱えています(第2条:多極分散型の国土の形成)。

I mean, "Discarding rural areas." I think it is a final decision to survive in this country. But this law says the opposition against my opinion(Article 2: multiple cities)

といいつつ、その分散を3つに定義しています。具体的には、(1)首都圏、(2)近畿圏、(3)中部圏です(第8条)。

On the other hand, the law also defines the three decentralized areas: "Tokyo Metropolitan District," "Osaka Metropolitan District," and "Chuubu Metropolitan District"(Article 8).

―― という話を、後輩にしたところ、

I told the above issue to a junior fellow,

後輩:「江端さん。そりゃ分散のアプローチが間違っていませんか? 南海トラフで、その3つの分散は、纏めて全滅ですよ」

Ebata-san, I think there seems to be a wrong approach. The big earthquake in the Pacific zone will hit the three areas at the same time.

江端:「ま、一気に撃たれることはない、という見込みなのだろうと思う。でも、災害を想定した本当に分散する気があるなら、札幌圏、首都圏、高松圏、福岡圏の4つかなぁ」

Probably, I think they estimate not to do it simultaneously. If I were an administration, I would define four areas, "Sapporo," "Tokyo," "Takamatsu," and "Fukuoka."

まあ、「地域を捨てる」などという方針が出たとすれば、法案が潰されるのは当然として、政権与党の存続だって危ういだろうな、とは思うのです。

If "discarding rural areas" were included in the law, the Diet refused the bill and upset the regime.

それに、まだ「地域を切り捨てる」という決断をするには早いかもしれません。少子化の問題だって、何かの奇跡が起きて、持ち直すかもしれないじゃないですか ―― その奇跡に、全く心辺りがないとしても、です。

And it seems to be too early to judge it. The problem of a society with fewer children might be resolved in some miracle works -- I don't know them at all.

-----

なぜ、このような法律を調べているかというと、災害時を想定したシステムの提案資料を作る為です。

I investigated the law to make a proposal material for the system against some kinksters in Japan maJapan'sd.

で、その他の資料も色々見付けているのですが、これはいいですよ。是非御一読を。

I strongly encourage you to read the following paper.

その辺の小説より、ドキドキできます。

You must be excited, more than crisis novels around you.

-----

特に、地震直後に、停電→テレビ・ラジオ・PC全滅→情報ゼロ という状況は、リアルです。

Significantly, the story of a blackout, inactivate of TV, radio, and PC, and no information is authentic.

震災の時も、電池式のラジオだけが、最後の砦でした。

The cell radio is the last straw on the day of the earthquake disaster.

これも何かの機会です。もう一度、あの日の恐怖を思い出してみましょう。

This is a good change. Let us try to remember the fear of the day.

未分類

昨日、特許のお話をしたので、その続きということで。

特許権に関する幻想を持っている人って多いと思うのですが、我々研究員からすれば、発明は単なる業務です(なお、上記の内容は古い上に、若干の嘘もあります。特許法は殆ど隔年で改正されていますから)

江端さんのひとりごと「それでも貴方は特許出願したいですか?」

もっと直接的に言えば「ノルマ」。

「発明」がノルマでできるのか、と思われるかもしれませんが、特許発明というのは、一種の小説とかコミックマンガと同じような「創作物」でもあるのです。

「発明」を記載する明細書には、物語、すなわち「ストーリー」が記載されなければなりません。

それを読む特許庁の審査官を、「感動」させなければならないからです。

-----

特許明細書の内容は、概ね、こんな感じになっています。

(Step.1)まず、巨大な悪の帝国を記載します(課題)。この巨大な悪の帝国を滅ぼす為の兵器を登場させます(課題を解決する公知の技術)。

(Step.2)ところが、この兵器が全く悪の帝国の帝国軍に太刀打ちできず、自由同盟軍は敗走します(公知技術でも解決できない課題)。

(Step.3)そこに、自由同盟軍の新型兵器が登場します(本願発明)。この新型兵器は、誰も見たことがなく(特許法29条1項)、そして誰も思いつくことができな かった(同2項)ものです

(Step.4)自由同盟軍の新型兵器が、帝国軍のくりだす全ての兵器を撃破し、自由同盟軍は最終的に勝利を収めます(本願発明の効果)。

こうして、皆が幸せになることで、物語・・・もとい、明細書は終了します。

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前回の特許明細書で、私は8割を書き上げたところで、「あれ?」と気がつきました。

―― この新型兵器では、悪の帝国の反撃で、撃破されてしまうじゃないか?

こうなると、最初からストーリーを組み直すことになります。

仕事の大半がパーになって、かなり泣けます。

とはいえ、もっと優れた新型兵器をホイホイ発明するのは難しいです。

ですから、ストーリーの再構築に際しては、姑息な手段を考えることになります。

例えば、―― 悪の帝国を最初から「弱く」設定しておく、とか。

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特許明細書という楽しくもない文章を、特許庁の審査官に読んで貰うには、それ相応の技も必要なのです。

2012,未分類

特許明細書が書き上がりません。

最近、クリスマスの思い出と言うと、特許を執筆していた記憶以外にありま せん。 時期的にも、下期の特許提出の時期にぶつかることもあって、私にとって、 「クリパ」と言われれば、クリスマスパーティなんぞではなく、クリスマスパ テント(特許)です。

本当は、このような愚にもつかない駄文を書いている間に、明細書の第二の 実施例を執筆しなければいけないのですが、システム構成図を書き直すのが面 倒なのです。 なんとか手を抜けないかと、現実逃避の考案をしている時、私の駄文執筆能力は、最高潮に達するようです。

嫁さんの気質や思想やポリシーに影響されるところ大なのですが、私は、結 婚してから色々なことから解放され自由になり、人生が楽に、そして楽しくな りました。 また、嫁さんとは関係なく、結婚というシステムの観点からだけでも、いく つかのことから自由になったことがあります。 その中の一つに、「クリスマス脅迫症候群」とも言うべきものがあります。

この時期、駅前、商店街、デパート、繁華街、どこにいても出現する緑と赤 の装飾、巨大なクリスマスツリーの電飾イルミネーション、そして、どこまで もしつこく追いかけてくるクリスマスソング。 会社の帰りに、夕食のコロッケを買っているところに、ユーミンや山下達郎 なんぞ、出現させるんじゃない(ちと古いが)。

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若い頃、私は、

――  一人で街を歩いたら、いかんのか!

と怒鳴りたくなる衝動にかられていました。

そのようなものから逃げる為に、イブの夜に嫁さんに担保をお願いしていた 若い頃の自分は、愚かだったと思います。 だが、この青春の愚かなプロセスなくして、今の家庭や家族がないのも、ま た真実です。 その時、若さ故の愚かさを、シニカルに笑っていただけなら、今、食卓を囲 んで家族で笑っていることはできなかったでしょう。

逆説的な結論ではありますが、「クリスマス脅迫症候群」によって「クリスマス脅迫症候群」から離脱する、というこの一連の理論は、物質が他の物質に 変化するプロセスで、一時的に高エネルギー状態に至らなければならないとい う「励起状態」を思い起こさせます。

いずれにしても、今の私には、街中のクリスマスソングも、電車の中で若い 恋人達がいちゃつく様も(そして愚にもつかない彼等の会話も)、まるで、梅が 咲きほこる雅な茶会の席で、俳句をしたためながら、ホトトギスの声を遠くに 聞くくらい、気になりません。

ともあれ、こういう下らない脅迫観念から離脱できただけでも、結婚は私に とって意義があったと断言できます。

閑話休題。

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実際のところ、一体どれ程の効果があるのだろうか良くわからない「英会話ス クール」ですが、この不景気日本にあって、しぶとく生き残っているようです。

先日、先輩と話していた時に、「英会話スクール」の目的は、勿論英会話の 向上にあることの他、「異性と出逢う場」としての役割もあるそうです。

なるほど。 そういうことなら、あのふざけた高価な授業料も、投資としてはむしろ安い。

個人を主体とする現代の社会構造上、異性と出逢うチャンスがないと言うの は、至極当然のことではあるのですが、出逢いを求めている当の本人達にとっ ては、深刻な問題です。

近い未来、自力で彼氏や彼女を見つけてきた者は、会社や地元の自治会から 表彰されるような未来がくる、と私は真面目に考えております。 実際、政府が国営のお見合い期間の設立に動いています(2002年11月14日の 朝日新聞より)

これは本当の話ですが、私は10年も前に、日立のスーパーコンピュータのア プリケーションとして「お見合いシステム」を提言していました。

スーパーコンピュータの性能と言うと、円周率の計算くらいしかやることが ないように思われていますが、これからのスーパーコンピュータはスペックは、 MIPSやディスクアクセス速度、トランザクション処理数などではありません。

目標は、単位時間あたりに、どれだけの大量のカップルを生成させることが できるか、そして、そのカップルをどれだけの時間維持させえるか、さらには、 定着率(結婚率)などが競われるようになる、と予言していました。

MTTR(Mean Time To Repair 平均修復時間)は、システムの平均復旧時間から、 カップルの平均復旧時間へと解釈が変更され、MTBF(Mean Time Between Failure 平均故障間隔)は、言うまでもなく、カップルの平均交際停止間隔と 解釈される訳です。

こんな風に考えていくと、「システム」と「恋愛」は恐しく良く似ているこ とに気がつきます。 セキュリティの観点から言えば、機密性、可用性、抑制機能、予防機能、回 復機能等、メンテナンスの観点からは、初期不良、経年劣化、リプレース・・・

まあ、この辺で止めておきましょう。

結婚の問題とは関係なく、異性と付き合うことは、それ自体が人生を豊かに するし、そもそも楽しいものです。 勿論、苦しさや面倒も半端じゃありませんが。

この機会を、英会話スクールが提供しているのだとすれば、大変コストパフォー マンスな「場の提供」と言えるでしょうし、次世代の新しいコミュニティ創成 の場として大変有望なものであると、私は考えました。

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「そうかな?」

私が得意げに、「英会話スクール出逢い機関論」を唱えていると、嫁さんが 異議をはさんできました。

私 :「どうして? 出会い系のメールやWebなどに比べて、身元や面が割れ る分、健全で安全で安心だし、勉強で集うと言う点も、さらに高品 質のフィルターを通っているとも解釈できるぞ」

嫁さん:「『出逢う』為には、男性と女性が、少なくとも同じクラスにいなけ ればいけないよね」

私 :「そりゃ、まあね」

嫁さん:「で、まあ当然、英会話を始める人なら、初級コースから入会するよね」

私 :「そうだろうね」

嫁さん:「自然に無理なく親しくなるためには、それなりに時間もかかるよね」

私 :「あからさまに、『異性を探しています』てな感じの奴なんて、いや だろうからな」

嫁さん:「英会話クラスの初級コースなんぞに、うだうだといつまでも居残っ ている男ってことは、『私には将来性がありませんよ』と宣言して いるようなものじゃない? 私なら、私と同じクラスにいるような 男は嫌だな」

私 :「・・・あっ」

盲点でした。

確かに、そんな将来性の見えない異性を探しすために、金を出しているとし たら、投資以前の問題です。 金をドブに捨てているようなものです。

嫁さんの提示したアンチテーゼは、英会話スクール以外にも、テニススクー ル、その他のスクール全部に適用が可能のようです。 いつまでたっても、初級コースから抜けられない野郎と付き会いたい女性は 少ないだろうからです。 むしろ、検討除外の明確な指針となってしまう恐れもあります。

まあ、別の異性へのアクセスのポインタくらいにはなるのかもしれませんが。

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「出逢い」が難しい時代になりました。

「出逢い」を構築するために、自分ではない、不本意な自分を演出する必要 性に苦しんでいる人も多いと思います。 口ばかりが上手くて、綺麗に装うのが上手い奴だけが、出逢いの門に立てる のだろうかと問われれば、私は自信を持って答えることができます。

その通りです。

ですから、「一緒になって貰うために、地に這いつくばい、泥をすすり、自 尊心を投げうって、彼女の足を舐めるような屈辱を経て、結婚を承諾して貰った」(http://www.kobore.net/mail8.txtより抜粋)と言う、私の尊敬する人の言葉が、私の胸を熱く打つのです。

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クリスマスイブの今日、私より皆さんに、新約聖書の「マタイによる福音書」 7章13節を贈ります。

「狭い門からはいれ。滅びにいたる門は大きくその道は広い。そして、そこ からはいって行く者が多い。命にいたる門は狭くその道は細い。そして、それ を見いだす者が少ない」

最後に、江端による福音書、第3節A項の第5号にて、今日はお別れしたいと 思います。
皆さん、よいクリスマスを。

「狭い門から入る必要なんぞないし、できれば避けたいのは山々だが、本当の 自分を好きになってくれる人と出逢う為の門は狭い。天国の門なんぞお話にな らんくらい狭い。ナノテクノロジーですら解決できないほど狭い。とにかくうんざりするほど狭い。それを見いだす者は、かなり運が良い」

(本文章は、全文を掲載し、内容を一切変更せず、著者を明記する限りにおい て、自由に転載して頂いて構いません。)

2012,未分類

2002年12月24日
書き人知らず

Tomoichi Ebata さんは書きました: >
> クリスマスプレゼント、と言うことで。

江端さんのひとりごと「英会話スクール出逢い機関論」

共に秀逸なコンテンツでした。
久しぶりに駄文の妙味というものを味わわせてもらったと思います。

> その中の一つに、「クリスマス脅迫症候群」とも言うべきものがあります。

最近は不景気のせいで沈静化した感があったが、まだバブルの残滓が漂ってい た90年代前半頃までは、ホテルが軒並み予約で満杯であったという。 今思えば、当時の若人は何と愚かしい真似をしていたことか。

> 若い頃、私は、
> 一人で街を歩いたら、いかんのか!
> と怒鳴りたくなる衝動にかられていました。

確かに誰彼なく殴りつけたくなるような、荒んだ心象風景を抱えねばならなかっ た時期もあった...(遠い目)

> ともあれ、こういう下らない脅迫観念から離脱できただけでも、結婚は私に
>とって意義があったと断言できます。

この脅迫観念から解脱する解として、もう1つ「枯れてしまう」という解もあ る事を忘れてはなりません。
小生はもう何年も前から、この方法による解脱に成功し、

> いずれにしても、今の私には、街中のクリスマスソングも、電車の中で若い
> 恋人達がいちゃつく様も(そして愚にもつかない彼等の会話も)、まるで、梅が
> 咲きほこる雅な茶会の席で、俳句をしたためながら、ホトトギスの声を遠くに
> 聞くくらい、気になりません。

という境地に立っており、サカリのついたオスとメスが演ずる茶番を、 完全なる「他人事」として相対化する視線を獲得し得ております。

それは、あたかも路傍の石を眺めるがごとき視線です。

イブの本日、みっともなくも若い衆の中には、本当は何の用もないのに そそくさと定時速攻で退社し、周囲にプライベートな用件があることを 無言でアピールする哀しい連中もおります。

無論、解脱した小生はそのようなみっともなさとは無縁であります。

本日は断固として圧倒的に残業を敢行し、小生にはプライベートな用件など 微塵も存在しないことを雄雄しくも広く天下万民に知らしめ、 もって「枯淡の域」とはいかなるものかを、無知蒙昧なる大衆に身をもって 示す所存であります。

※ 本当はね、まるっきり用件がない訳でもなくて、一人で呑み屋に行くの。 そんで、明日は明日で野郎ばかりで寿司屋で呑むの。

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官房長官が、一番最初に「ミリシーベルト」の単位を発した時の恐怖は今でも覚えていますし、「1時間当り300ミリシーベルト」が出てきた時には、本当に倒れそうになりました。

3000ミリシーベルトで人は死ぬ。

私が、原発正面玄関前(原子炉建屋ではない)に10時間立っているだけで死ぬ。

真っ青になったことを覚えています。

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それなのに、今や「1000ミリシーベルト」単位が日常的に語られている。

これは、もの凄く恐しいことだと思います。

私のイメージでは、今回の事故が人類史上の最悪の地震で発生したものでなかったとすれば、

○東京電力の社長以下、重役クラスは10回辞任し、

○内閣は20回倒れて、政権政党もなくなってしまっている、

というくらいの大惨事です。

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もうこれ以上の悪くなり事態は考えられないだろう、と思っているところに、

○建屋が水素で爆発し、

○放射能物質の放出を前提とした格納器の蒸気を大気に排出し、

○単なる保管しておいただけの使用済み核燃料が3000度近い熱で溶け出し、

○放射線の暴風圏内に突入するという命と引き換えの放水作業が行われ、

○"1000万倍"という高濃度の汚染水で作業員が被爆する

そして、

○修理したくても強烈な放射線で原子炉建屋に近づけず、その間にも燃料棒が溶解して、さらに放射線量が増えていく。

腹立たしく思っても、暴走中の原子炉をミサイルで破壊でもしようものなら、それこそ日本全土が高濃度放射能物質で汚染されるし、原子炉を運搬しようにも、その間の被爆で間違いなく死者が出る。

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私は、これまで、数多くの「原発クライシス」に関する書籍、映画、ドキュメントを見てきましたが、どれもこれも、

『我が国で、現在進行形で起きている事態以上のシナリオはどこにもなかった』

と断言できます。

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今回の福島原発事故は、想定外の津波に因るものとされています。

でも、少し考えてみたいと思います。

その「想定外」が事実であったとしても、津波は原子炉への直接の

被害は与えていないのです。

津波は、バックアップ用のディーゼル発電機とその周辺機器を無力化しただけです。

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では、私が10人くらいのテロリストを募って、3年くらいの破壊工作の訓練を受けて、福島原発に侵入してみたらどうでしょうか。

ダイナマイトで、送電塔を全部倒壊させて、ディーゼル発電機を破壊し、その後、武器で発電所を制圧して、建屋の人間を全部人質として立て籠ったら?

燃料棒溶解なんぞ待たないで、拳銃で職員を脅して、中央制御室から、燃料棒を引き上げさせてそのまま放置しておいたら?

警察の姿が視認できる度に、人質を纏めて数人くらい殺害して、原子力発電所に誰も入れないようにしたら?

勿論、テロリストである私とその同士達は、端から自分の命が助かろうという気持ちは欠片もありません。

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放射性核燃料が手がつけられなくなる前に、民間人の犠牲者を前提に、特殊部隊は、私達テロリスト全員をきちんと殲滅してくれるでしょうか。

なんか、別の福島原発事故を「創り出す」ことは、そんなに難しくないように思えます。

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残念ながら、この発想、私のオリジナルではなく、「神の火」(高村薫著)の最後のシーンから盗用しています。

この著書の中では、主人公とその友人のたった二人が、冬の夜の原発に襲撃をかけ、原子炉格納容器の蓋を開くというテロに成功します。

しかも、その緻密な計画は、読者からしても全く無理がなく、十分に現実可能な範囲にあると思えました。

このテロを防ぐには、武装した一個分隊を、日本の稼働中の原発の全てに配置しないと駄目だろう、と思えます。

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もっと話を簡単にしてみましょうか。

我が国と仲が良いとは言えない隣国が、「瀬戸際外交」を踏み越えて、日本の原子炉全部をミサイル攻撃、または空爆してきたら、どうなるのでしょうか。

血の気の引くような思いをする時間もなく、一瞬で国土と水は放射能で汚染され、(国家の存亡はどうでも良いですが)、国民の大半は生命と引き換えの被曝に晒されるのでしょうね。

知らない人も多いかと思いますが、1981年に、現実にイスラエルがイラクの原子力発電所を空爆しています(バビロン作戦)。

戦争となれば、なんでもありです。

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という訳で、私は尋ねたいのです。

今回の福島原発事故は、本当に「想定外」なのですか?

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(その1)

私が高校生の頃だったと思います。

ロシア(当時のソビエト連邦共和国)の領域を通過した、韓国の民間航空機がソビエト軍の戦闘機に撃墜されるという事件がありました。

後に「大韓航空機撃墜事件」と呼ばれる事件です。

今になってみると、冷戦はその後半部を終了し、数年後に終結を迎えることになっていたのですが、当時の誰もがそのようなことを予想すべくもなく、世界はこの惨事に声を失なったものです。

その後、この事件は、各国の主張が入り乱れて、何が何だかか分からない状況を呈していました。

先ずは、ソビエト側による否定、事実の隠蔽に始まり、日本の自衛隊による通信記録の傍受の公開、米国による追訴、そして、最後にアンドレイ・グロムイコ外務大臣の「大韓航空機は民間機を装ったスパイであった」という声明の発表に至ります。

当時、私は、民間人(296人)を満載した戦闘能力を全く有しない民間機を、正規軍の戦闘機が撃墜したという事実に対するショックに加え、人類として到底認容しえないこのような非道な暴力が、軍事的な観点からは『十分に認容され得る』という事実に、衝撃を受けたものです。

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大学に入学した後、私はいわゆる学寮達と共に議論を行うことを常とする「政治に極めて意識の高い自治寮」に入寮し、色々なことで(愚にもつかぬことも多かったですが)議論を闘わせたりしていました。

大学2年の夏休みに実家に帰省した私が、父の運転する助手席に座っていた時だったと思います。

どういう経緯で父とこの事件(大韓航空機撃墜事件)について話を始めたか覚えていませんが、その頃、少しだけ聞き齧った地政学の本の話を引用して、『この事件のソビエト側の対応を、認容できる部分もある』という論を展開していました。

私は、---- もし、『大韓航空機 = スパイ機』であったとすれば、または、その恐れがあったとすれば、例え、それが航空機の整備不良による事故であったとしても、ソビエトが国防の観点から、そのスパイ機の可能性がある旅客機を撃墜することは、ある意味仕方がなかったのでは------ と、自分の考えを言いました。

父は、私とそのような話をする時には、いつも嬉しそうに話の間の手を入れ、私の話がどんなに稚拙でも、その話の腰を折ることなく、最後まで聞き入れてくれたものでした。

その時の父は、いつもの父とは違う様子で、ハンドルを握りながら、フロントガラスを見つめながら言いました。

『智一。そうではない』

私は、少し驚いて父の横顔を見ました。

『航空機が民間機である以上、如何なる理由があっても、民間機を撃墜するということは許されない』

私は意外な感じを受けながらも、父に反論しました。

『もし、韓国機がソビエトの領空をスパイ目的で侵犯しており、国益を脅かすことが明らかであったとしても?』

父は、息子にキッパリと言いました。

『仮に、その航空機の機長を含め、また仮に乗客のほとんどがスパイであって、悪意の目的をもって、領空侵犯をしたとしてもだ。

そこにたった一人の無関係の乗客が乗っているのであれば、どのような者であれ、その命を奪う行為を正当化することはできない』

唖然としている息子に、父は静かに続けました。

『それが「人間」と言うもの、「命」と言うものではないか?」

それは、恐らく、沢山の命が奪われる現実を間の当りにしてきた者だけが持ち得る、魂から絞り出された言葉だったのだと思います。

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私は、サイドウインドウの方を向いて、そのまま黙り込みました。

胸の中に広がる熱いものに突かれて潤んできた眼を、父に見られたくなったからです。

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(その2)

私は2000年から2年間、仕事で米国に在住する機会を得ました。

この時、私が幸運だったことは、日本からチームとして参加することになり、チームのメンバの内、所帯を有するものは、家族とともに米国に滞在することになったこと。

そして、その家族の方々がいずれも気持よ良い方ばかりで、多くの交友を深める機会を得ることができたことでした。

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ある休日のこと、私は自分の担当していたプログラムの数行を修正する為に、休日に家族をつれて職場に出ました。そこで、私の先輩とその奥様に出会いました。

奥様は、当時、皇太子のご令嬢の誕生を、インターネットで確認する為に、先輩とともに職場に来られたとのこと。 (コロラドの少くともフォートコリンズという地域には、日本語向けのテレビ放送はなかった)

その時、私は『はあ、そうですか』としか応えられませんでした。

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私は、一度、無礼を承知で、奥様にお伺いしたことがあります。

『芸能人の誰かが結婚したとか離婚したとか、そういう週刊誌に掲載されるような内容は、興味の対象になり得るものでしょうか』と。

これに対して、奥様は、「トム(Tom)」(赴任先では、全員がこのような愛称で呼び会うことが、赴任先の会社のルールとして統一されていた)と、私をお呼びになられた後、次のように続けられました。

『あなたは、自分の大切な家族や友人が、幸せになったり不幸になったりした時に、それを「興味の外」ととして置いとけるものでしょうか?』

『いえ、そのようなことはないと思います。家族や友人を思い、同じように、喜び、または悲しむと思います。また、そのような人間で在りたいと思います』

『私も同じです。私も友人達の不幸に悲しみ、幸福に喜んでいるだけです』

しかし・・・と言いかけた私を制して、奥様は続けられました。

『違いがあるとすれば、私はその友人を良く知っているのですが、逆に、その友人は私のことを全然知らない、という、ただそれだけのことなのです』

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私は、このパラダイムを提示された時の衝撃を忘れられません。

冗談でも、揶揄でもなく------、私は今でも、この奥様のことを尊敬できる人々のお一方であり、心から敬愛すべき対象であると、固く信じております。

(本文章は、全文を掲載し内容を一切変更せず著者を明記する限りにおいて、 転載して頂いて構いません。)