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以下は、これまでに算出した首都圏郊外の各交通手段における利用距離

x（km）と運賃

y(x)（円）の関係式です。

1. 鉄道（JR東日本および小田急電鉄）:
   • JR東日本:
     $y(x) = 7.71x + 127.48$

      

     y(x)=7.71x+127.48

   • 小田急電鉄:
     $y(x) = 6.43x + 116.17$

      

     y(x)=6.43x+116.17

   • その他の私鉄を含めたざっくりした関係式:
     $y(x) = 6.5x + 120$

      

     y(x)=6.5x+120

2. タクシー:
   • 初乗り料金と距離に応じた関係式（分段関数）:
     $$y(x) = \begin{cases} 500 & (0 \leq x \leq 1.2) \\ 333x + 100 & (x > 1.2) \end{cases}$$

      

     y(x)={500333x+100​(0≤x≤1.2)(x>1.2)​

   • 線形近似したざっくりした関係式:
     $y(x) = 333x + 100$

      

     y(x)=333x+100

3. 自家用車:
   • 線形関係式:
     $y(x) = 18.43x + 500$

      

     y(x)=18.43x+500

4. バイク:
   • 線形関係式（無料駐車前提）:
     $y(x) = 8.38x$

      

     y(x)=8.38x

   • 線形関係式（有料駐車前提）:
     $y(x) = 8.38x + 100$

      

     y(x)=8.38x+100

5. 自転車:
   • 線形関係式:
     $y(x) = 7x$

      

     y(x)=7x

6. 歩行:
   • 線形関係式:
     $y(x) = 11x$

      

     y(x)=11x

JR東海と他の私鉄各社（例: 京王電鉄、東急電鉄、西武鉄道など）を考慮した場合、距離 (km)と運賃 (円)の関係を示す一次方程式を一般化すると、以下のような形が考えられます。

ざっくりとした一次方程式: y=6.5x+120

この式は、以下のように解釈できます:

• 傾き (6.5): 距離が1km増えるごとに運賃が約6.5円増加することを意味します。これは多くの私鉄やJR東海の料金設定が比較的安定していることを反映しています。
• 切片 (120): 基本運賃が約120円であることを示しています。これは初乗り運賃に近い値となっています。

この一次方程式は、首都圏郊外の鉄道運賃をおおまかに予測するのに適していますが、正確な運賃を求めるには各鉄道会社の具体的な料金体系を確認する必要があります。

今一度、戒めよ

"docker-compose up -d" とは、これまで作ってきた全てのプログラムもシェルも、何もかも破壊する、世界終末コマンドだ

docker-compose.ymlに

/mnt/smb_mount:/mnt/smb_mount

を追加しようとして、一度、世界を破滅させたことを、ゆめゆめ忘れるな。

先日、ニュースで「いつかは結婚したい」という未婚者が"78%"という統計結果がでていました。

The other day, a news report showed that 78% of unmarried people want to get married someday.

この結果を聞いて、正直、かなり驚いています。

I have to admit that I am pretty surprised to hear these results.

10年ほど前に私が調べた調査では、確か"91%"でした。

According to a survey I conducted about ten years ago, the figure was “91%. "

ここからは減っているとは言え、今でもまだ8割くらいくらいの人間が、結婚を希望しているという事実に驚愕としています。

Although it has decreased from here, I am still stunned that about 80% of us still want to get married.

もちろん、これは悪いことではありません。そもそも、結婚は"いいもの"だからです。

Of course, this is not a bad thing. Marriage is a “good” thing, after all.

私は、私の上司が語ってくれた『「結婚は人生のパラダイス」論』を継ぐ者です。

 I am the heir to the theory that “marriage is the paradise of life.” my boss told me.

「結婚って、良いものですか？」

それに、私は、ちゃんと統計計算もしました。

Besides, I did the statistical calculations correctly.

(上記の図をクリックすると、その計算の記事に飛びます)

(Click on the above figure to jump to the article on that calculation)

乱暴な計算ですが、結婚が「『幸せ』生産装置」になるか「『不幸せ』生産装置」となるかは、比率としては"65:35"です。

Although a rough calculation, the ratio of whether marriage is a “happiness-producing device” or a “misery-producing device” is “65:35.

これは、他のギャンブルと比較しても、かなり良いベット(賭け率)です。

This bet is much better (wagering rate) than other gambling forms.

「この賭けに乗ろうという未婚者が8割もいる」というのは、我が国にとっても希望のもてるニュースと言えましょう。

The fact that 80% of unmarried people are willing to take this bet is hopeful news for our country.

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ただ、彼らの『結婚に対する困難性の認識は甘い』とは思います。

However, I think their 'recognition of the difficulties of marriage is naive.

「いつかは結婚したい」というコメントからは、結婚というイベントの困難性を理解していないように感じます。

The comment, “I want to get married someday,” suggests a lack of understanding of the difficulties involved in the event of marriage.

トレーニングもせず、勉強もせず、ダラダラしながら『いつかは、甲子園に出場したい』とか、『いつかは東京大学に入学したい』とか、そんなことを語っているような「甘え」を感じます。

I feel “spoiled” as if they are talking about “someday, I want to participate in Koshien (the National High School Baseball Championship)” or “someday, I want to enter Tokyo University” without training, without studying, and with being lazy.

そのくらい、最近の結婚は、おそろしく難しくなってきているのです ―― が、このネタ、これまでも多く語りすぎてきて、皆さんに嫌われそうなので、今日は止めておきます。

That's how difficult marriage has become these days -- but I'm afraid you will hate me saying this story too much, so I'll stop today.

そう考えると、私の婚活のスタートは「15歳」とも言えるかもしれません。

Windowsセキュリティでフルスキャンをしている最中に、スクリーンセイバが動き出すと、フルスキャンが止まってしまいます。

しかし、別のPCで作業していると、フルスキャンをしている方のPCのことを忘れてしまいます。

で、使用中のPCのマウスに、フルスキャンしているマウスを、針金で繋いで、マウスを少しだけ動くようにして、スクリーンセイバの起動を妨げています。

もう、妙な設定を考えるのに、時間を使う余裕も気力もありません。

これでいいんです。

以前、京急富岡駅からの京急線を使った場合の所要時間を、時刻表などを見ながら概算していたのですが、それを可視化してみました。

[data.csv]

name,y,x,z
日暮里, 35.72810551475649, 139.77065214505967, 73
鶯谷, 35.72147285483459, 139.77803484630024, 63
上野, 35.71419330617392, 139.7774413019538, 57
御徒町, 35.70752513412557, 139.7748544863164, 67
秋葉原, 35.6983999333567, 139.77290571388025, 65
お茶の水, 35.69977763102643, 139.76447338219248, 61
水道橋, 35.7020483726974, 139.75337286940393, 66
神田, 35.691843953947895, 139.77075286750426, 63
東京, 35.68127103173912, 139.76691023873528, 57
有楽町, 35.67504451109795, 139.7629009441794, 59
新橋, 35.6663876890884, 139.7580715945385, 55
浜松町, 35.65538959029243, 139.75707527127187, 54
田町, 35.64573607270807, 139.7475731442898, 54
品川, 35.628479993237924, 139.73869534241823, 43
北品川, 35.62204337901307, 139.73929378869565, 50
青物横丁, 35.616530476669595, 139.74147241132803, 49
青物横丁, 35.6089113073848, 139.74314516357873, 45
鮫洲, 35.60505014227371, 139.74226998316405, 50
立会川, 35.598565208786674, 139.73893538884946, 50
大森海岸, 35.58770513004266, 139.73546417819148, 51
平和島, 35.578786612348516, 139.7348957122944, 40
大森町, 35.572470928220454, 139.73209389290315, 53
梅屋敷, 35.56680589146817, 139.7282405712228, 53
京急蒲田, 35.561346378009084, 139.72413782845052, 33
雑色, 35.549501628543595, 139.71492252305998, 38
六郷土手, 35.540534565682265, 139.70758227692838, 34
糀谷, 35.55475500818507, 139.72947450479222, 40
大鳥居, 35.55230710920823, 139.74016209480337, 45
穴守稲荷, 35.550433498630504, 139.7467475129522, 46
天空橋, 35.549323611239814, 139.75367380680967, 46
京急川崎, 35.5330130222155, 139.70085261643172, 30
小島新田, 35.53497952289224, 139.74753015189842, 42
八丁畷, 35.523294588264044, 139.69182471487903, 41
鶴見市場, 35.51795110131048, 139.68654897642313, 40
京急鶴見, 35.507313116366205, 139.67793452856546, 34
花月総持寺, 35.50045335293103, 139.67299835084395, 31
生麦, 35.49532037586162, 139.66697084291033, 30
京急新子安, 35.48709301222138, 139.6554644900453, 29
子安, 35.484595747125226, 139.64499414507037, 32
神奈川新町, 35.48089584236831, 139.63961808116608, 26
京急東神奈川, 35.47728484644749, 139.63437152522133, 30
神奈川, 35.471042823081326, 139.62708525622278, 32
京急横浜, 35.465974566273886, 139.6218737093478, 20
戸部, 35.45669353999209, 139.61954391949988, 27
日ノ出町, 35.445535830399635, 139.62677764713118, 25
黄金町, 35.4398051861557, 139.6228192707623, 24
南太田, 35.43704871593425, 139.61413963595152, 18
井土ヶ谷, 35.434049908914936, 139.6013697675809, 16
弘明寺, 35.424392517088215, 139.59679056178064, 17
上大岡, 35.409119230795824, 139.59658257505384, 14
屏風浦, 35.394628914972444, 139.61025512796533, 10
杉田, 35.38359625400674, 139.6158614781421, 3
京急富岡, 35.36713079862617, 139.6298755067998, 0
能見台, 35.36088096572114, 139.62943901110575, 1
京急金沢文庫, 35.34283976967888, 139.62161382892742, 3
金沢八景, 35.33143644664979, 139.62019186432977, 6
野島公園, 35.33057520638215, 139.63154448609114, 17
海の公園南口, 35.337221851530074, 139.63203843792144, 18
海の公園芝口, 35.34207978297347, 139.6357948657779, 18
八景島, 35.34081263381398, 139.64082413734104, 20
六浦, 35.32276335943298, 139.61123194142903, 13
神武寺, 35.306362422782364, 139.59316695868543, 19
逗子・葉山, 35.29593435944306, 139.5811992373588, 31
追浜, 35.3158514243523, 139.62481670534095, 15
京急田浦, 35.30091271311823, 139.62553483073157, 16
安針塚, 35.28681218160922, 139.64296751736376, 17
逸見, 35.28064334099864, 139.6528184088048, 21
汐入, 35.280307747849356, 139.6624959442711, 19
横須賀中央, 35.27868971431925, 139.6700294865965, 20
県立大学, 35.27046934794596, 139.6765472421848, 26
堀ノ内, 35.263578813428, 139.68674190193195, 23
新大津, 35.25692239324099, 139.69014415109714, 23
北久里浜, 35.2497686048071, 139.68628696286345, 25
浦賀, 35.250938172839675, 139.71498764424754, 30
京急久里浜, 35.231585086558596, 139.7022284815838, 29
YRP野比, 35.21207247285571, 139.68500815775707, 33
京急長沢, 35.20555570645748, 139.67414472893097, 44
津久井浜, 35.19868000571067, 139.66570472891374, 37
三浦海岸, 35.188117336673066, 139.65328211521543, 39
三崎口, 35.17752001890131, 139.633171976671, 42

[Gnuplotスクリプト]

# データファイルの読み込み
set datafile separator ","

# 3Dプロットの設定
set title "3D Plot of Locations with Vertical Projection Lines"
set xlabel "Longitude (x)"
set ylabel "Latitude (y)"
set zlabel "Elevation (z)"
set ticslevel 0
set grid

# ラベル表示の設定
set label font ",10"

# 3Dプロット
splot "data.csv" using 3:2:4 with points pointtype 7 pointsize 2 lc rgb "blue" title "Locations", \
     "" using 3:2:4:(0):(0):(0-$4) with vectors nohead lc rgb "red" title "Projection Lines", \
     "" using 3:2:(0):(sprintf(" %s", stringcolumn(1))) with labels offset char 1,1 notitle

pause -1

マジで、体感温度が下がります。

で、最大級に怖いことは、震災直後の大停電によって、津波から逃げなければならない人にはこの映像が届かない、ということです。

という訳で、みなさん、やはり、電池で動くラジオを設置して、地震発生から30秒以内にはスイッチが入っている状態にしておくことが大切だと思うのです。

ちなみに、江端家では、このラジオを2台、稼動可能状態にしています。

(クリックすると商品紹介に飛びます)

先程、台所でガラスの保存容器を割ったのですが、それが台所一面に広がり、ママと一緒に後かたづけしていました。

まず、床一面にガラスの破片が広がって身動きできなくなったパパに、ママがスリッパを持ってきて、その後、ガラスの破片の回収を開始。

料理(炒めもの、味噌汁にも)破片が入っている可能性があるため、全て廃棄を決定。ママが掃除機をかけて、細かい破片を回収。

私は、シンクに広がったと思われる破片を回収するために、ゴム手袋をして、濡らしたキッチンペーパーでコンロも含めて拭き掃除。キッチンペーパーはそのまま廃棄。乾いていた食器は、乾いたキッチンペーパーで拭いてから、食器棚に収める。

さらに、洗い片づける食器も一つつづ洗うという処理で、先程完了。

ただ、その後、もう一度、床を拭き掃除したら、ガラスの破片を3つほど発見(足のウラを切断するのに十分な大きさ)。 掃除機も完璧ではないようです。

という訳で、ここ1～2日の間、キッチンに入る時には、スリッパを着用してください。

で、ここから本題

地震で被災した場合、ガラスの破片が家中に散らばっています。

そして、当然停電になっているハズですので、掃除機も使えません。電気が回復するまでは、ガラスの破片の床の上で生活しなければなりません。

実際に被災地では、足のウラをガラスで切り刻まれて、出血していた人が、かなりの数いたそうです。

という訳で、当初の写真に戻ります。

ママとパパは、枕元に「スリッパ」と「笛」を常備しています。

「スリッパ」は、ガラスの破片の床対策。

「笛」は、倒壊した場合に、自分の場所を知らせる為のものです。(声を張り上げつづけることはできないですが、笛なら比較的簡単)

という訳で、各自、枕元に「スリッパ」と「笛」をお勧めします。

以上

自宅の倉庫に落ちていた黄色のプラスチックチェーンを使って、両端を棚に固定して、3つのディスプレイに巻きつけてみました。

いい加減な対応だけど、時速42kmでディスプレイが飛び出てくるのは、回避できると思う。

あまりキッチリ対応することを考えると、面倒くさくて、対策が後手になります。

この程度のいい加減な対応を、暇を見つけてやる方で、いいと思います。

私だけが『ディスプレイが突き刺さった状態の遺体で発見される』