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長女の落書きを貰いました。

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//  gcc -g life_0813.c -o life_0813
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#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   ;
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	men_unmarried_rate[74]=0.015   ;

	men_unmarried_rate[75]=0.012   ;
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	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   ; 
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	women_unmarried_rate[65]=0.053   ; 
	women_unmarried_rate[66]=0.053   ; 
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	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   ;
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	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   ;
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	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   ;
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	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   ;
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	men_existance_matching_rate[13]=0.000   ;
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	men_existance_matching_rate[15]=0.011   ;
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	men_existance_matching_rate[18]=0.011   ;
	men_existance_matching_rate[19]=0.011   ;

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	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

江端さんのひとりごと「メールのやり取り(その8)」

地平、江端共著
大学の研究室の後輩、地平茂一氏とのメールのやりとり

--------------- 地平氏から結婚の御報告 ----------

皆様、ご無沙汰しております。 地平でございます。 (まさかに忘れた、っちゅう人はおられないとは思うのですが)

年の瀬も押しつまってまいりました今日この頃、いかがお過ごしでしょうか。

実は風のたよりで聞かれた方もおられるかも知れませんが、長年の独身生活についにピリオドを打ち、結婚することになりましたので、ご報告させて頂きま す。

と言っても、実は入籍は先月(11月3日)に済ませておりまして、今はもう二人で暮らしております。(いわゆる披露宴的なものは、身内中心でささやかに来春、東京にて行う予定でおります。)

いかんせん、事実上知り合ったのが今年に入ってからでして、皆様も驚かれた かも知れませんが、誰よりもわたくし自身が驚いている様な状況です。

というわけでこの半年、ドタバタの連続でして、皆様へのご報告が遅くなってしまい ました。 今更ですが申し訳ございませんでした。 (念の為言っておきますが、「できちゃった」ではありませんからね)

尚、嫁さんになってくれる、という奇特な人は札幌生まれの札幌育ちなので、 これからは旅費だけで北海道スキーを楽しめるわけですが、もちろんそれが理 由で結婚したわけではないことは、この場において強く強調しておきたいと思 います。

(中略)

本メールの宛先のアドレスは過去のメールボックスをひっくり返して なんとか発掘したものですので、どれだけエラーで帰ってくるか、 ちょっと恐ろしいのですが、無事着くことを心から祈りつつ発信します。

戸川さん(旧姓 今井田)は九分九厘エラーになって返ってきそうな気がする。。。

最近、住所が変わられた、という方がおられましたら、住所を教えて頂けます と非常に助かります。 あと、「あのひとのメールアドレスも知ってるえ」と言う方がおられましたら 是非教えてください。

お仕事中失礼致しました。

今後とも宜しくお願い致します。

じひら@今シーズンは VolklのT50 Supersport ☆☆☆☆☆(Five star)を購入 しました。

--------------- 江端から地平氏へのリプライ ----------

さて、近年稀にない、このようなつっこみどころ満載のメールをどう料理しようかと考えていると、思わずオフィスで高らかに哄笑しそうなので、自宅に 帰るまで、ネタを溜めることにします。

6年の月日を経て、ようやく反撃、いやもとい、祝福できるのかと思うかと 思うと、こみ上げる喜び、もとい、慶賀を抑えきれません。

http://www.kobore.net/tex/alone96/node5.html

『やってみせ、言って聞かせて、させてみて、誉めてやらねば、人は動かぬ』 山本五十六長官

『やってみせて貰い、言って聞かせて貰って、させてみせて貰い、誉めて貰わ なければ、私は動かぬ』 江端智一研究員

--------------- 地平氏から江端へのリプライのリプライ ----------

江端 智(*1) 研究員様 何卒お手柔らかにお願い致します。

地平 茂(*1)

PS ちなみに今のところエラーメールで帰ってきたのは 今井田、三宅、東野、水上 の皆様でした。(この返信の宛先からは抜いています。) どなたかこの4名様の今のメールアドレスをご存知の方は ご連絡頂けると嬉しいです。

今井田、三宅の両氏の追跡は難しそうですが。。。
(*1)http://www.kobore.net/tex/alone96/node5.html

------ 江端から地平氏へのリプライのリプライのリプライ ---------

お待たせ致しました。 真打ち登場でございます。

Jihira> 実は風のたよりで聞かれた方もおられるかも知れませんが、

Jihira> 長年の独身生活についにピリオドを打ち、結婚することになり

Jihira> ましたので、ご報告させて頂きます。

我々の身内では、高らかに独身主義を標傍して憚らなかった奴から、纏まる という妙なトレンドが観測されておりました。

誰とは言いませんが、私の他では、女性2名など。

ところで上記の引用文、「長年の独身生活についにピリオドを打ち」の下りに、いささかの異議申立など。

上記表現は、あたかも著者が独身生活を自らの主体的意思で選択していたかのような誤解を読者に与えると言う点において、表現に瑕疵があると言わざ るを得ません。

プライドをかなぐり捨て、今の嫁さんに媚びて、ようやく結婚に至ることができたという、私の非常に親しい友人の友人の神経を逆撫でしたことは言うまでもありません。

ここは、

「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」

と言う、自然な考察による自然な思考の流れから帰着する、当然の結論として合致する、なによりも、真実の記述をして貰わなければ、前記の私の友人は勿論として、我々としても釈然としないものがあります。

どだい、この程度の汎用的表現の塊からなる「結婚しました報告」を受理するほど、私は後輩に甘い指導をしてきた記憶はありません。 当然、「再提出」の一言で却下されるものであることは、何よりも本人が自覚しているはずです。

Jihira> と言っても、実は入籍は先月(11月3日)に済ませておりまして、今はもう

Jihira> 二人で暮らしております。(いわゆる披露宴的なものは、身内中心で

Jihira> ささやかに来春、東京にて行う予定でおります。)

ま、これは当人達の問題であり、回りがとやかく言うようなものではありません。

しかし、人生にはバランスと言うものがあるはずです。

様々な結婚式に出席し、その度にイベントあるいはスピーチで、新郎あるいは新婦の権威(有名私立大学を、優秀な成績で卒業し、後輩に慕われ、将来を嘱望されている)を、これでもかと言う程に、地に落し続けてきた、その当の 本人が

「ささやかに」

だとぅ?

甘いな。

我々がこのような暴挙を看過していると考えるのであれば、それは、アメリカのケーキよりも甘いと言わざるを得ない。

因果応報。 これからの長い人生を生きる、新しいカップルの為にも、単なる文字だけでなく、シンタックスだけでなく、そのセマンティックスまで骨の髄まで教えて やるのが、真の友人、後輩、そして先輩と言えるのではないでしょうか。

Jihira> いかんせん、事実上知り合ったのが今年に入ってからでして、皆様も

Jihira> 驚かれたかも知れませんが、誰よりもわたくし自身が驚いている様な

Jihira> 状況です。というわけでこの半年、ドタバタの連続でして、皆様への

Jihira> ご報告が遅くなってしまいました。今更ですが申し訳ございませんでした。

Jihira> (念の為言っておきますが、「できちゃった」ではありませんからね)

わかっております。

「できちゃった」

ではなく、

「できてしまいました」あるいは、 「主体的意思で作りました」あるいは、 「創作しました」あるいは、 「創造しました」

ですね。

私もかねがね、生命の神秘、および命の尊厳に対して、このような軽薄な言語で表現し、かつ公衆の良俗を逸脱する世間の振舞いを、普段より不快に思っておりました。

命とは、生命とは、「できちゃった」などで表現されるものでは断じてありません。 私の後輩が、かように礼を重んずる社会人になってくれたかと思うと、感涙の涙を禁じ得ません。

上記、確かに了解しました。

Jihira> 尚、嫁さんになってくれる、という奇特な人は札幌生まれの札幌

Jihira> 育ちなので、これからは旅費だけで北海道スキーを楽しめるわけ

Jihira> ですが、もちろんそれが理由で結婚したわけではないことは、この

Jihira> 場において強く強調しておきたいと思います。

無駄です。

このような弁明を信じるくらいなら、来年のノーベル賞に江端がエントリーされているというデマを信じる方が、相当真実味があります。

以上、後輩の晴れある将来と、その果てしない幸せな日々を祈って、心からのメッセージを送らせて頂きました。

では、お開きとして、結婚する人生と、結婚しない人生の両方を経験してきた、人生経験豊かな私から一言、申し上げます。

命を賭けて、嫁さんを守るのです。

さすれば、結婚は目も眩むほど楽しいものになります。

----- 地平氏から江端へのリプライのリプライのリプライのリプライ ------

遅くなりました。

およそわたくしの知る限り、みずから「真打ち登場でございます」 などと大上段に名乗って出てくる人は、2人しか知りません。

そのうちの一人は (遠い目をしてみる) 。。。

人の間違いは決して見逃さない鋭利な観察力を持ち、

自分の間違いは決して認めない鋼鉄の意思を持ち、

後輩に非常に厳しくあたる慈父の愛を持ちつつも、

先輩には下僕の如く仕えて尊敬の念を絶やさず、

見てもいない結婚式を「先ほど無事に結婚式を終えられた」と報告し(*2)、

名前という「記号」にはあえてこだわらずにその人の本質と向かい合い、

自らの権益を脅かすものに対してはMicrosoftの如く徹底的に戦い、

他人からの追求に対しては日本政府の如く徹底的に争点をぼかす。

政治家として生を受ければ一国の宰相となり、 経済人として生を受ければ財界を支配し、 文学者として生を受ければ文豪の名をほしいままにし、 研究者として生を受ければノーベル賞を受賞する。(しかも癒し系)

わたくちたちはその方をやはり愛していた、いえいえ過去形ではいけません。 愛しているのだと思います。 「よしこ」と呼ばれようが、「きくぞう」と呼ばれようが、はたまた「茂」と 呼ばれようが、そんな上っ面だけの記号ではなく、個々人の本質とつきあおう、 としてくれた先輩の存在ほど鬱陶しいものは・・・ではなく、有難いことはあ りません。

(*2)I嬢の結婚披露宴の時、司会の準備の為に結婚式に出席できなかった時の ことを言っているらしい

ですので、あえて突込みどころを残し、満載にしたメールに鬼の様に突っ込まれようとも、その愛が揺らぐことはありません。 いや、その愛はつのるばかり、と言っても過言ではないでしょう。

そんな愛の一端を、尊敬すべきその方の結婚式の場においてつたない言葉なれど、発露させて頂く機会を得ましたことはわたくしの人生におけるこれまでで は最大のハイライトであったと言っても過言ではないでしょう。

さて、くどいようですが、誰がなんと言おうが、この度わたくしは長きにわたる独身生活にピリオドを打ち、ささやかなる結婚式を来春東京にて挙げさせて頂きます。

このメールの宛先の皆様(届かなかった方も数名おられますが)を全員ご招待し たいのはやまやまなのですが、残念ながらそういうわけにもいかず、誠に心苦 しいのですが代表ということで首都圏在住の皆様をご招待させて頂きたい、と 考えております。

何卒ご了承頂きたく、宜しくお願い申し上げます。

幸い、一番うるさいのはアメリカにいるので丁度いいですしね。

え?

帰ってきてる?

うそ?

しかも首都圏?

うそ、あの人、名古屋人やん

ほんと?

えーーー

こほん

訂正

さて、くどいようですが、誰がなんと言おうが、この度わたくしは長きにわたる独身生活にピリオドを打ち、ささやかなる結婚式を来春東京にて挙げさせて頂きます。

このメールの宛先の皆様(届かなかった方も数名おられますが)を全員ご招待したいのはやまやまなのですが、残念ながらそういうわけにもいかず、誠に心苦しいのですが代表ということで首都圏在住で、かつ、ノーベル賞を目指していない方をご招待させて頂きたい、と考えております。

何卒ご了承頂きたく、宜しくお願い申し上げます。 (ぺこり)

以上、真打ちからのお礼の言葉でした。

駄文・長文の無礼をお許しください。 また、暖かいお言葉を送っていただいた皆様、心のなかでつぶやいていただいた皆様、本当にありがとうございました。 今後とも宜しくお願い致します。

じひら

PS 東野さん、水上、三宅、戸川さん(旧姓今井田)のアドレスをご存知の方、 その他、機器件の面々のアドレスをご存知の方がおられましたら、適宜転送し て頂くなり、わたくしにご一報頂けますととても嬉しいです。

それでわまた

(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。)

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江端さんのひとりごと 「壁」

2000/01/09

「『脱出』は発明の母」

"Eacape is a mother of invention"と書かれていた展示の説明文を読んで、私は唸ってしまいました(*1)(*2)。

ベルリンの壁崩壊前の東ベルリン側にあった、東と西の唯一の交流点「チェックポイント」に造られた壁博物館(Wall museum)に書かれていた一文です。

(*1)言うまでもなく、これは「必要は発明の母」"Need is mother of inovetion"の一句を使った皮肉。

(*2)「ベルリンの壁」を知らない人は、ここで読むのを止めましょう。

壁博物館には、西ベルリンへ脱出を試みた東ベルリン市民達の生々しい記録が山のように残されていました。

成功例では、

■西側市民の協力を得て、壁に面したアパートの窓から飛び降りる者、

■長い月日をかけて掘られたトンネルを貫通させた者、

■演奏用のスピーカの箱に自分の体を折りたたんで入れたマジシャンの女性

等などがあり、そして

失敗例としては、

■壁を乗り越えようとして射殺された市民、

■チェックポイントの強行突破を試みて蜂の巣になった自動車、

■打ち落とされた気球

などがありました。

しかし、私が一番胸を打たれた展示物は、脱出者を監視していた警備兵士が、いきなり西側に向かって走り始め、鉄条柵を超えて亡命(?)してしまう一枚の写真でした。

国家とか、体制とか、責任とか、任務とか、(おそらくは家族とか親戚とかも含むのだろう)そういうものを全部放り出して、己の為のみに逃げ出す兵士。

その写真は、たった一枚で、私の理想とする生き方を雄弁に、そして完全に語っていました。

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確かこの前、地平線まで続く広大な大地を見ながら、ゆらゆらと怒りに燃えていたはずなのに(*3)、どうしてこんなところであんな物を見ているんだろうと思わずにはいられませんでした。

ライトアップされてに照らされて不気味に立っているブランデンブルグ門をくぐり、旧東ドイツ側にはいると、さらに交通量は減り、街全体が一層暗く感じられるようになりました。

深夜で交通量もすっかり少なくなった道路を暴走する一台のタクシー。

その運転手は、一言も口をきかず、厳しい表情のまま激しい勢いでハンドルを捌いています。

タクシーの中で右左に引き倒されながら、私は後ろの席で怯えていました。

出張直前まで、打ち合わせ資料の作成で走り回りっていたのに加え、飛行機の中ではプレゼンテーション資料の暗記をしなければ、と思っていたのですが、

つもり積もって極限まで来た疲労達が『もう、どうでもいいじゃん』と妖しい声でささやきかけるのに任せ、飛行機の中では水割りとビールのちゃんぽんで、半分以上白目を剥きながら、ぐったりしてフランクフルトまでやってきました。

しかし、ベルリンに着いたのと同時に、別の声が『やばいよ、お前。どうするの、明日のプレゼンテーション』と別のことを言い始め、心底気分が滅入ってきたところに、

どえらい乱暴な運転で、東ベルリン側に向かってぶっ飛ばすものだから、もう、すっかり気分は『東側のスパイに拉致されて鉄のカーテンの向こうへ送り込まれるネットワーク技術者』。

ああ・・これから私は、西側要人の電話の盗聴や、銀行やストックマーケットのオンラインにハッキングして、西側の経済システムを破壊するクラッカーとして、暗躍させられるんだ・・。

家族の顔が走馬灯のように脳裏をよぎります。

ああ、家族にもう一度だけ会いたい!!

そうだ、日立!・・いや、日立は私を絶対に救出してはくれまい。むしろ、海外渡航の予算がなくなって喜んでいるかもしれない。そういう会社だ。

同僚は3日で私を忘れるだろう。 なぜなら、逆の立場になったとしたら、私はそいつを3日で忘れる自信があるから。

上司なら半日もかからない内に、忘れてしまったことも忘れてしまえるだろう・・・。

などと、馬鹿なことを考えているうちに、タクシーはホテルに着きました。アホな妄想が、やっぱり妄想であった、という理由だけで嬉しくなった私は、タクシーの運転手に大目のチップを渡しました。

彼は、最後になって、ようやくチラリと笑顔を見せてくれましたが。

ホテルのチェックインをした後、すでに現地入りしていた上司に、到着の連絡を入れて、その日は終わりました。

(*3)江端さんのひとりごと「怒りの大地」

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日立製作所は、現在、ドイツの通信技術研究所GMD(German National Research Center for Information Technology)と、いくつかのテーマで共同研究を行っており、私は知らない内にその一つのプロジェクトに参加させられていました。

『江端君。君は知らないだろうけど、君はプロジェクトの一員なんだ。』

私はあまり世間一般の事項をよく知らない方だと思うので、是非とも皆さんに教えて頂きたいのですが、一般的にこういう日本語の使い方はされるものなのでしょうか。

ポイントは2点。

(1)上記文章は、文意を成しているか。

(2)(1)が満たされると仮定した場合、有効性に問題はないか。

ここ2年くらい、私の仕事は例外なくこういう形で命令されています。

私は全ての仕事が本人の納得ずくで行われるべきだ、などというつもりは全くなく、ただこの文脈の一般性と有効性を知りたいのです。

何故なら、この言葉の使い方が許されるものであるなら、2,3使ってみたいことがあるのです。

『課長、課長は知らないかもしれませんが、私は明日年休を取ることになっています。』

『部長、部長は知らないかもしれませんが、私は今期、特許を提出しないことになっています。』

うーん、便利だ。

ま、それはさておき。

今回私は、GMD-日立の共同プロジェクトの項目の中に、現在自分が行っている仕事である「標準化活動」という項目を、付け加えてもらいました。

ほとんど火事場泥棒のように、ドサクサにまぎれて、と言う感が否めませんが。まあ、その甲斐もありまして、私はまんまとGMDの有能なスタッフの協力を得て、標準化の提案書の作成にこじつけました(*4)。

(*4)http://www.kobore.net/draft-ebata-inter-domain-qos-acct-00.txt

この「標準化活動」とは、国から依頼研究の項目の一つで、私としては、この提案書の提出をもって、一応「任務完了」の形となったのですが、一応念のためにこの標準案をインターネットの標準化団体IETFのミーティングで発表を行ない、誰にも文句を言わせないように駄目押しをしておきたいと思っておりました。

私の目論見はただ一つ。

『共同研究者のGMDのH博士を丸め込んで、今回の標準書の内容をIETFで表して貰おう。』と言う、真に姑息なことを考えて乗り込んで来たのです。

私に英語のプレゼンテーションができないことは、誰よりも私がよく知っていました。ホテルや飛行機のチェックインすらまともにできない男が、ノンネイティブに対して配慮のかけらもしない、あの「IETFミーティング」で、ろくな応答ができるわけがないからです。

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翌朝、昨夜と打って変わって、秋の終わりを感じさせる深色の紅葉が美しいベルリンの中心街を眺めながら、上司と私はタクシーでGMDに向かいました。

指定された会議室に赴くと、すでにプロジェクトリーダのG氏が準備を始めており、そのうち、次々とGMD側のプロジェクトメンバーが入ってきました。

この段階で、私はまだ、今回の標準書の作成に関して、並々ならぬ多大な労力を提供して下さった、H博士との面識がありません。

今回の標準書作成作業に関しては、言うまでもなく、日立側の国家プロジェクト担当者である後輩のT君、同期のM氏(私を含めたこの3人を称して、『通産三兄弟』と言う、不名誉な名称がついているそうですが)、そして上司のK氏の協力がありました。

加えて最後にプロジェクトリーダのGMDのG氏が根本的なレビューをして下さったおかげで、私は標準書をIETFに提出することができたのですが、なにより、H博士は、毎日の電子メールで議論に根気良く付き合っていただき、私は、なんとか標準書の骨格を作り上げることができたのです。

私は滅多なことでは、心から誰かを感謝することはしないのですが、このH博士にお会いした時には、小走りで博士に近づき、最大級の感謝の言葉を発しながら、両手で握手をさせて頂きました。

H博士は、中国系アメリカ人(だと思うけど、ついに確認するのを忘れてしまった)で、ちょっと見ると学生にしか見えないような小柄な方でした。年齢も、私と同じか、多分もう少し若いようにお見受けしました。

昼休みの休憩時間には、GMDのすぐ傍を流れる川沿いを歩きながら、標準書の内容やドイツでの生活のことについて話をしていました。

ひらひらと落ち葉の舞い落ちる紅葉の川沿いの小道を、ゆっくりと歩きながら研究に関する意見交換をしていることに気がついたとき、私は、自分のそのあまりものカッコよさに、陶酔しまくっていました。

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ミーティングは、日立側、上司と私の2人と、GMD側は開発担当者を含む8人、総勢10人で、2日間ぶっ続けで朝から晩まで続きました。

私はそのミーティングの内容の2割をかろうじて理解できただけです。

しかし、8割方理解できたような「ふり」をする能力にかけては、超一流であることを自負しております。

国際化が叫ばれる昨今、近い未来あなたも英語のミーティングに参加しなくてはならない羽目になるかもしれません。

そこで、数々の修羅場をくぐりぬけてきた私から、『英語のミーティングに参加しているような「ふり」をする方法』に付いて伝授したいと思います。

先ず、誰かが会話の中で笑い出したら、間髪を入れず笑い出すこと(内容は問題ではありません)。

次に、誰かが会話の中で詰まったら、間髪を入れず眉をひそめること(繰り返しますが、内容は問題ではありません)。

さらに、時々相手の喋った会話の端々で拾った単語を掴んで、上がり調子のイントネーションで質問してみること。それに対して行われた説明に対して、大きく頷いてみせること(何度も繰り返しますが、内容は問題ではありません)。

加えて、これが一番大切なことですが、『決して、単身でミーティングには臨まず、自分より英会話に優れた日本人を同伴すること』です(今回の場合は「上司」になりますが)。

日本人であるあなたは、かなり高い確率で日本人の喋る英語を理解できるはずです。

この内容から、会議の流れを『推測』します。会議のキーパーソンになってはなりません。会議でイニシアティブを取るなどもってのほかです。

出来るだけ目立たず、会話の単語の端々を拾い集め、日本にかえって報告書に構成しなおし、後は全てを忘れる。

この基本的な態度を貫けば、とりあえず任務が完了したような「ふり」をすることができるはずです。

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それにしても、GMDとの打ち合わせは朝から晩までミーティングで、加えて夕食にまで招待されたので、12時間近く、『英語』と言う水が浸された洗濯機の中でぐるぐると回されていたような気がします。

正直、苦しかったです。

それは、英語を理解するのが苦しかった、と言うよりは、むしろ、自分の思っていることが正確に出力されないと言う「表現の便秘状態」が、苦しかったように思います。

また、話が横道にそれて恐縮ですが、私は生まれてこの方、日本語の会話で話題がなくなってて困ったことなどはありません。私のこの頭の中には、役に立つかどうかはさておき、色々な分野の雑多な知識がてんこ盛りに詰まっております。

『デートをしている時に会話が続かなくて、黙々とディナーを食べ続ける」などと言う、無粋なことは経験したことがありません。

ま、そのためかどうかは知りませんが、今一つロマンチックな展開に恵まれにくかったのも事実なんですが。

結婚するまで、嫁さんは私のことを『女性に関心を持たない、政治と文学をを探求する、理系の研究の徒』と信じていたそうです。

今は、『嘘つき』と呼ばれています。

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今回の仕事が終わったのは、2日目の夕方。GMDに出向している同期のSと、上司と3人で飲みに行くことになりました。

ですが、私は気が進みませんでした。日立入社以来、「上司と酒を飲む」その不味さを思い知っている私は、一人でベルリンの街角のバーでビールでも飲んでいる方がましだ、と思っていました。

予想通り、「もっと考えて行動しろ」だの「チャンスを自分でつぶすことになる」だの説教をくらい不愉快でした。

私は、一応、私の構築した理論である『停滞主義思想』を、次のような判りやすい言葉で言い添えました。

『世界は、私を愉快にさせるものと、私を不快にさせるものの2種類のみで構成されている』

『上記の世界観に基づき、私の行動は私が決定して実施し、自分に関する範囲のみで責任を持つ』

『その結果について私以外の誰がどうなろうと、知ったことではないし、巻き込まれるのが嫌なら、私から離れて見ているだけにすればよい』

予想通りですが、全く理解してもらえなかったようです。

「じゃあ、仕事やめるか」てなことも言っていたようですが、この発言からして全く私の言っていることを理解できていない証拠です。

いつでも思うのですが、どいつもこいつも、何故私を『改良』しようとするのだろうか。

鬱陶しい。

社会的な常識や、組織的な規範を基準とした倫理観から、私を恫喝するくらいなら、その手間隙かける時間で、とっとと私を切り捨てればいい、と思うのです。

私は、私のこの『停滞主義思想』を理解できないことを批判するつもりはないのです。多分、この思想は生まれてくるのが早すぎたと思うので、大抵の人が理解できないのは当然だと思っています。

理解してもらえないから、私が切り捨てられても、私は『ま、仕方が無いよな』と潔く切られる覚悟は、いつでも出来ているんです。

それを「考えて行動する」だの「チャンス」だの矮小な言葉で、私を変えられると思われているのかと思うと、見くびるにも程がある、と腹が立ってくるのです。

少なくとも私の思想に謙虚に耳を傾け、その内容を尊重し理解する姿勢がある人間以外と議論しても仕方がない事だと思います。

所詮、既存の価値観の枠組みでしか思想を捉えられないなら、「壁」を超えて私の領域に入ってくるのは100万年早いと思うし、そして、私も「壁」を超えてそちらに行くつもりはありません。

永久に壊されることの無い「壁」の中で安住できれば、私はそれで良いのです。

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東西ベルリンの悲劇は、主義の対立ではなく、所詮は国家と言う体制の対立でしかありませんでした。国家は、その存在意義として民衆の必要とし、その民衆を維持するために、ベルリンの壁を作ったのです。

つくづく、阿呆か、と思います。

そんなに、国家の属性としての民衆が必要なら、犬や猫や家畜や、草木に名前でもつけて、『これが国民だ!』と言い張れば良かったのだ。

どうせ主義で対立しているなら、国民の定義すら変えてしまえば良かったのに、と壁博物館の中で、一人腹を立てながら考えている私がいました。

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これまで、我々は自分達を守るために、あるいは自分で自分の行き方を決めるために『如何に壁から逃げるか』と言う視点からものを考えてきましたが、その考え方では所詮"Escape"と言う概念を超えることは出来ません。

今こそ、パラダイムをシフトする時です。

キーワードは、"Make Wall"

国家や組織や会社などの下らない壁の中に閉じ込められないように、自分のためだけの「壁」を造りのです。その「壁」は、出ていく者を阻止するのではなく、又、侵略してくる者を排除するためだけのものでもありません。

「分かり合えない」と言うことを、分かり合うことだけでいいのです。

どだいこれだけ多様化する価値観を、一元的な理念や思想や方式で統一しようとすることに無理があります。

できっこないのです。

それを何としてもやってやろうとむきになるから、阿呆なカルト宗教団体は、地下鉄でシアン化系の猛毒ガスをばら撒かねばならなくなります。

洗剤や健康食品のネズミ講もどきに熱中する無知な人間達は、高校で習った等比級数を覚えていれば、絶対にありえるはずがない利益に向かって、人生の貴重な時間と労力を食いつぶします。

イスラムの高い宗教理念と、そのボランティア精神から作り出される、世界でも例の無い理想的なコミュニティが存在する一方で、

「イスラム原理主義」と言う愚劣な団体が、世界をイスラムで統一する為に、世界各地で想像も出来ない陰惨なテロを繰り返している現実があります。

私にはどうしても「分からない」のです。

彼らの行動を、理解し近づこうとすればするほど、腹が立ち、彼らは益々私から遠ざかっていきます。

彼らのコミュニティに入って、実践的に行えば、あるいは私は彼らに少しは近づくことが出来るかもしれませんが、私はそんなことに費やす気力と時間はありませんし、なにより私は、やりたいことが山ほどあるのです。

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しかし、まあ、たくさん書いてきましたけど、私の言いたいことは、要するにこんだけです。

私は常日頃から、人に意見をされる運命にあるようですが、そういう運命にある人間の立場として一言言わせて貰えるのであれば、

『自分の価値観を、江端に押し付けるべきではない』

と言う、私の価値観だけは、

あなたに是非とも押し付けたいのです。

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(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。本文章を商用目的に利用してはなりません。)

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江端さんのひとりごと
「遵法精神って何?」

Tomoichi Ebata
Sun Feb 4 19:02:12 JST 1996

学生の街である京都では、学生は通学に原付やバイクを使う事が多いので、一時停止や、ネズミ取りで捕まえる学生は、警察に取って格好の鴨であり貴重な財源と言えました。

私は学生の頃、私は運転免許停止(免停)になったことがあります。罰則点は一年でクリアされるのですが、私はあと一月と言う所で、白バイに追いかけられたり、一時停止地点の死角で張っていた警察に捕まったりして、なかなかクリアできないでいました。

そして、速度100km/hオーバーと言うような気合いの入った『一発免停』とは違い、もっとも情けないと言われる『積もり積もって免停』と言う事態に陥った訳です。勿論友人から『愚か者』呼ばわりされたことは、言うまでもありません。

免許停止期間は3ヶ月でしたが、初回に限り講習会を受ける事で一日だけにすると言う美味しい制度がありましたので、早速、長岡京にある運転免許試験場に出かけて、講習会を受けてきました。

講義の前に簡単なペーパー試験があり、その中にはこんな問題がありました。

---------------------------------------------------------------------
自分が免許停止になったのは、運が悪かったからである。
はい   ・   いいえ
---------------------------------------------------------------------

私はこのような免停になった自分を省みて、非常に謙虚な気持ちで講習会に来ていましたので、なるべく澄み切った正直な気持ちで答えるべきだと考えました。

ですから、『はい』を丸で囲んだのは言うまでもありません。『つもりつもって免停』になる私が、運が悪い以外の何者でありましょうか?

講習会の後で、得点とコメントがついた解答用紙が帰ってきました。そこには『あなたは遵法精神に欠けています。』と書かれてありました。

遵法精神とは、文字どおり法を遵守する精神を意味します。法は、国民の代表者によって選ばれた者によって制定され(立法)、それを裁判所が司ります(司法)。法を犯す者にはそれを取り締まるため、法の番人(警察)によって法の定めるところに従って力を行使する事ができます。

このシステムは、日本を始め多くの民主国家で採用されています。

もう一度、あの問題を思い出して見ました。つまり、『自分が免許停止になったのは、遵法精神が欠落していたからである』と言う問題であれば、よく分かったのに、と思っていました。

--------------

ところが、そもそも私には『遵法精神』と言う考え方がありません。

そもそも私はアウトロー(Outlaw)ならぬマイロー(My Law)が信条の人間なのです。といってアナーキストでも況やテロリストや無法者と言うわけでもありません。

いわば"I am a law"(私が法だ。)という考え方がぴったりくるかな、と言う感じがします。

『もっと悪いじゃないか!』と言わないで下さい。

なんと言っても、私は私の法を制定できても、私の法を他人に行使させるような強制力をもっていないのですから。

では、どうして日本の法の庇護の元で生きているか、と尋ねられれば、それは日本国の法律と私の法が、すさまじく酷似しているからです。

定量的に測る事ができれば、多分99.9999%以上は一致していると思います。ですから、私は非常に面倒くさい法の制定と執行を日本国に代行して貰っていると言う考え方が一番近いのではないかと思います。

不幸にして日本国の法律と私の法が一致しない場合は、当然私の法が優先します。なにしろ私にとって、私の法は絶対ですから。

と言う訳で、私が国の法に従っている全てに関して、私は卑屈になることなく国の庇護を要求します。

しかし私と国との間にすれ違いができた場合、私と国は闘争状態になっていいと思っています。その時、国は全力を上げて私を潰しに来ても構いません。

来なさい!

私も精いっぱいの力を用いて、それに刃向かう事でしょうから。

私個人としては、国の法と私の法とのすれ違いが半分より大きくなった時に、革命を起こし、現行政府を転覆させようと思っていますけど。

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さて、このようにしつこいくらいに私の立場を大げさに表明してからおいて、いったい何を書こうとしているのか。多分、あなたのご想像の通りろくなことではありません。

これから私の書く事は、あなたの使い方によっては江端の将来を容易に破滅させる事ができるかもしれません。

そして江端から報復を受けることを心配して、できるのなら係わりたくないと思っていらっしゃるのでしたら、悪い事はいいません。ここで読むのを止めましょう。

触らぬ江端に祟りなしです。

(と言っても、止める人は、いやしないんだろうが。)

では、江端さんのひとりごと、今日は『やさしいお酒の作り方』です。

https://www.kobore.net/tex/alone93/node37.html