2/*
gcc -g birth_digital_native.cpp -o birth_digital_native
*/
/*
デジタルネイティブ
1992年生まれから人口の100%がディジタルネイティブになったと仮定する。Q:日本のデジタルネイティブの比率は、どう変化していくだろうか
*/
#include "stdio.h"
int main(int argc, char* argv[])
{
double men[101],women[101]; // 年齢別人口 平成22年データ 単位は1000人
double men_death_rate[101],women_death_rate[101]; // 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」)
// ファイルデバイスとデータ形式の統一回避する為、データべた書き
men[ 0]=549 ; men_death_rate[ 0]=2.5/1000.0 ; // 男性0歳人口549千人、死亡率0.25% 2012年生まれ
men[ 1]=535 ; men_death_rate[ 1]=0.4/1000.0 ; //2011年生まれ
men[ 2]=535 ; men_death_rate[ 2]=0.2/1000.0 ; //2010年生まれ
men[ 3]=550 ; men_death_rate[ 3]=0.2/1000.0 ;
men[ 4]=548 ; men_death_rate[ 4]=0.2/1000.0 ;
men[ 5]=544 ; men_death_rate[ 5]=0.1/1000.0 ;
men[ 6]=542 ; men_death_rate[ 6]=0.1/1000.0 ;
men[ 7]=562 ; men_death_rate[ 7]=0.1/1000.0 ;
men[ 8]=574 ; men_death_rate[ 8]=0.1/1000.0 ;
men[ 9]=589 ; men_death_rate[ 9]=0.1/1000.0 ; //2003年生まれ
men[10]=597 ; men_death_rate[10]=0.1/1000.0 ; //2002年生まれ
men[11]=604 ; men_death_rate[11]=0.1/1000.0 ;
men[12]=604 ; men_death_rate[12]=0.1/1000.0 ;
men[13]=613 ; men_death_rate[13]=0.1/1000.0 ;
men[14]=610 ; men_death_rate[14]=0.1/1000.0 ;
men[15]=607 ; men_death_rate[15]=0.3/1000.0 ;
men[16]=627 ; men_death_rate[16]=0.3/1000.0 ;
men[17]=632 ; men_death_rate[17]=0.3/1000.0 ;
men[18]=621 ; men_death_rate[18]=0.3/1000.0 ; //1990年生まれ (ここまでが、ディタルネイティブ)
men[19]=631 ; men_death_rate[19]=0.3/1000.0 ;
men[20]=623 ; men_death_rate[20]=0.6/1000.0 ; //1992年生まれ
men[21]=632 ; men_death_rate[21]=0.6/1000.0 ;
men[22]=648 ; men_death_rate[22]=0.6/1000.0 ;
men[23]=668 ; men_death_rate[23]=0.6/1000.0 ;
men[24]=683 ; men_death_rate[24]=0.6/1000.0 ;
men[25]=697 ; men_death_rate[25]=0.7/1000.0 ;
men[26]=723 ; men_death_rate[26]=0.7/1000.0 ;
men[27]=745 ; men_death_rate[27]=0.7/1000.0 ;
men[28]=754 ; men_death_rate[28]=0.7/1000.0 ;
men[29]=754 ; men_death_rate[29]=0.7/1000.0 ;
men[30]=764 ; men_death_rate[30]=0.8/1000.0 ;
men[31]=797 ; men_death_rate[31]=0.8/1000.0 ;
men[32]=818 ; men_death_rate[32]=0.8/1000.0 ;
men[33]=852 ; men_death_rate[33]=0.8/1000.0 ;
men[34]=873 ; men_death_rate[34]=0.8/1000.0 ;
men[35]=917 ; men_death_rate[35]=1.0/1000.0 ;
men[36]=960 ; men_death_rate[36]=1.0/1000.0 ;
men[37]=1012 ; men_death_rate[37]=1.0/1000.0 ;
men[38]=1028 ; men_death_rate[38]=1.0/1000.0 ;
men[39]=1010 ; men_death_rate[39]=1.0/1000.0 ;
men[40]=982 ; men_death_rate[40]=1.5/1000.0 ;
men[41]=954 ; men_death_rate[41]=1.5/1000.0 ;
men[42]=937 ; men_death_rate[42]=1.5/1000.0 ;
men[43]=916 ; men_death_rate[43]=1.5/1000.0 ;
men[44]=915 ; men_death_rate[44]=1.5/1000.0 ;
men[45]=713 ; men_death_rate[45]=2.4/1000.0 ;
men[46]=882 ; men_death_rate[46]=2.4/1000.0 ;
men[47]=826 ; men_death_rate[47]=2.4/1000.0 ;
men[48]=805 ; men_death_rate[48]=2.4/1000.0 ;
men[49]=778 ; men_death_rate[49]=2.4/1000.0 ;
men[50]=765 ; men_death_rate[50]=3.8/1000.0 ;
men[51]=770 ; men_death_rate[51]=3.8/1000.0 ;
men[52]=783 ; men_death_rate[52]=3.8/1000.0 ;
men[53]=761 ; men_death_rate[53]=3.8/1000.0 ;
men[54]=740 ; men_death_rate[54]=3.8/1000.0 ;
men[55]=776 ; men_death_rate[55]=6.3/1000.0 ;
men[56]=803 ; men_death_rate[56]=6.3/1000.0 ;
men[57]=803 ; men_death_rate[57]=6.3/1000.0 ;
men[58]=850 ; men_death_rate[58]=6.3/1000.0 ;
men[59]=896 ; men_death_rate[59]=6.3/1000.0 ;
men[60]=949 ; men_death_rate[60]=9.3/1000.0 ;
men[61]=1018 ; men_death_rate[61]=9.3/1000.0 ;
men[62]=1111 ; men_death_rate[62]=9.3/1000.0 ;
men[63]=1099 ; men_death_rate[63]=9.3/1000.0 ;
men[64]=1042 ; men_death_rate[64]=9.3/1000.0 ;
men[65]=645 ; men_death_rate[65]=14.6/1000.0 ;
men[66]=684 ; men_death_rate[66]=14.6/1000.0 ;
men[67]=825 ; men_death_rate[67]=14.6/1000.0 ;
men[68]=794 ; men_death_rate[68]=14.6/1000.0 ;
men[69]=809 ; men_death_rate[69]=14.6/1000.0 ;
men[70]=780 ; men_death_rate[70]=22.7/1000.0 ;
men[71]=698 ; men_death_rate[71]=22.7/1000.0 ;
men[72]=599 ; men_death_rate[72]=22.7/1000.0 ;
men[73]=627 ; men_death_rate[73]=22.7/1000.0 ;
men[74]=631 ; men_death_rate[74]=22.7/1000.0 ;
men[75]=616 ; men_death_rate[75]=39.6/1000.0 ;
men[76]=571 ; men_death_rate[76]=39.6/1000.0 ;
men[77]=521 ; men_death_rate[77]=39.6/1000.0 ;
men[78]=501 ; men_death_rate[78]=39.6/1000.0 ;
men[79]=470 ; men_death_rate[79]=39.6/1000.0 ;
men[80]=430 ; men_death_rate[80]=70.5/1000.0 ;
men[81]=385 ; men_death_rate[81]=70.5/1000.0 ;
men[82]=350 ; men_death_rate[82]=70.5/1000.0 ;
men[83]=316 ; men_death_rate[83]=70.5/1000.0 ;
men[84]=281 ; men_death_rate[84]=70.5/1000.0 ;
men[85]=247 ; men_death_rate[85]=120.3/1000.0 ;
men[86]=202 ; men_death_rate[86]=120.3/1000.0 ;
men[87]=158 ; men_death_rate[87]=120.3/1000.0 ;
men[88]=122 ; men_death_rate[88]=120.3/1000.0 ;
men[89]=98 ; men_death_rate[89]=120.3/1000.0 ;
men[90]=78 ; men_death_rate[90]=202.5/1000.0 ;
men[91]=67 ; men_death_rate[91]=202.5/1000.0 ;
men[92]=44 ; men_death_rate[92]=202.5/1000.0 ;
men[93]=36 ; men_death_rate[93]=202.5/1000.0 ;
men[94]=28 ; men_death_rate[94]=202.5/1000.0 ;
men[95]=21 ; men_death_rate[95]=318.8/1000.0 ;
men[96]=15 ; men_death_rate[96]=318.8/1000.0 ;
men[97]=11 ; men_death_rate[97]=318.8/1000.0 ;
men[98]=7 ; men_death_rate[98]=318.8/1000.0 ;
men[99]=5 ; men_death_rate[99]=318.8/1000.0 ;
women[ 0]=520; women_death_rate[ 0]=2.1/1000.0 ;// 女性0歳人口520千人、死亡率0.21%
women[ 1]=510; women_death_rate[ 1]=0.4/1000.0 ;
women[ 2]=511; women_death_rate[ 2]=0.2/1000.0 ;
women[ 3]=525; women_death_rate[ 3]=0.1/1000.0 ;
women[ 4]=522; women_death_rate[ 4]=0.1/1000.0 ;
women[ 5]=518; women_death_rate[ 5]=0.1/1000.0 ;
women[ 6]=517; women_death_rate[ 6]=0.1/1000.0 ;
women[ 7]=538; women_death_rate[ 7]=0.1/1000.0 ;
women[ 8]=545; women_death_rate[ 8]=0.1/1000.0 ;
women[ 9]=561; women_death_rate[ 9]=0.1/1000.0 ;
women[10]=568; women_death_rate[10]=0.1/1000.0 ;
women[11]=573; women_death_rate[11]=0.1/1000.0 ;
women[12]=576; women_death_rate[12]=0.1/1000.0 ;
women[13]=585; women_death_rate[13]=0.1/1000.0 ;
women[14]=583; women_death_rate[14]=0.1/1000.0 ;
women[15]=578; women_death_rate[15]=0.2/1000.0 ;
women[16]=595; women_death_rate[16]=0.2/1000.0 ;
women[17]=597; women_death_rate[17]=0.2/1000.0 ;
women[18]=589; women_death_rate[18]=0.2/1000.0 ;//1990年生まれ (ここまでが、ディタルネイティブ)
women[19]=599; women_death_rate[19]=0.2/1000.0 ;
women[20]=596; women_death_rate[20]=0.3/1000.0 ;
women[21]=605; women_death_rate[21]=0.3/1000.0 ;
women[22]=622; women_death_rate[22]=0.3/1000.0 ;
women[23]=638; women_death_rate[23]=0.3/1000.0 ;
women[24]=655; women_death_rate[24]=0.3/1000.0 ;
women[25]=667; women_death_rate[25]=0.3/1000.0 ;
women[26]=697; women_death_rate[26]=0.3/1000.0 ;
women[27]=719; women_death_rate[27]=0.3/1000.0 ;
women[28]=729; women_death_rate[28]=0.3/1000.0 ;
women[29]=734; women_death_rate[29]=0.3/1000.0 ;
women[30]=742; women_death_rate[30]=0.4/1000.0 ;
women[31]=774; women_death_rate[31]=0.4/1000.0 ;
women[32]=794; women_death_rate[32]=0.4/1000.0 ;
women[33]=828; women_death_rate[33]=0.4/1000.0 ;
women[34]=849; women_death_rate[34]=0.4/1000.0 ;
women[35]=890; women_death_rate[35]=0.6/1000.0 ;
women[36]=931; women_death_rate[36]=0.6/1000.0 ;
women[37]=982; women_death_rate[37]=0.6/1000.0 ;
women[38]=1001; women_death_rate[38]=0.6/1000.0 ;
women[39]=981; women_death_rate[39]=0.6/1000.0 ;
women[40]=958; women_death_rate[40]=0.8/1000.0 ;
women[41]=931; women_death_rate[41]=0.8/1000.0 ;
women[42]=920; women_death_rate[42]=0.8/1000.0 ;
women[43]=902; women_death_rate[43]=0.8/1000.0 ;
women[44]=898; women_death_rate[44]=0.8/1000.0 ;
women[45]=705; women_death_rate[45]=1.3/1000.0 ;
women[46]=872; women_death_rate[46]=1.3/1000.0 ;
women[47]=815; women_death_rate[47]=1.3/1000.0 ;
women[48]=798; women_death_rate[48]=1.3/1000.0 ;
women[49]=772; women_death_rate[49]=1.3/1000.0 ;
women[50]=760; women_death_rate[50]=1.9/1000.0 ;
women[51]=768; women_death_rate[51]=1.9/1000.0 ;
women[52]=783; women_death_rate[52]=1.9/1000.0 ;
women[53]=765; women_death_rate[53]=1.9/1000.0 ;
women[54]=744; women_death_rate[54]=1.9/1000.0 ;
women[55]=783; women_death_rate[55]=2.8/1000.0 ;
women[56]=810; women_death_rate[56]=2.8/1000.0 ;
women[57]=813; women_death_rate[57]=2.8/1000.0 ;
women[58]=868; women_death_rate[58]=2.8/1000.0 ;
women[59]=918; women_death_rate[59]=2.8/1000.0 ;
women[60]=975; women_death_rate[60]=3.9/1000.0 ;
women[61]=1051; women_death_rate[61]=3.9/1000.0 ;
women[62]=1152; women_death_rate[62]=3.9/1000.0 ;
women[63]=1146; women_death_rate[63]=3.9/1000.0 ;
women[64]=1090; women_death_rate[64]=3.9/1000.0 ;
women[65]=685; women_death_rate[65]=6.0/1000.0 ;
women[66]=741; women_death_rate[66]=6.0/1000.0 ;
women[67]=903; women_death_rate[67]=6.0/1000.0 ;
women[68]=875; women_death_rate[68]=6.0/1000.0 ;
women[69]=899; women_death_rate[69]=6.0/1000.0 ;
women[70]=873; women_death_rate[70]=9.8/1000.0 ;
women[71]=793; women_death_rate[71]=9.8/1000.0 ;
women[72]=690; women_death_rate[72]=9.8/1000.0 ;
women[73]=738; women_death_rate[73]=9.8/1000.0 ;
women[74]=755; women_death_rate[74]=9.8/1000.0 ;
women[75]=753; women_death_rate[75]=17.9/1000.0 ;
women[76]=718; women_death_rate[76]=17.9/1000.0 ;
women[77]=675; women_death_rate[77]=17.9/1000.0 ;
women[78]=671; women_death_rate[78]=17.9/1000.0 ;
women[79]=646; women_death_rate[79]=17.9/1000.0 ;
women[80]=614; women_death_rate[80]=34.3/1000.0 ;
women[81]=573; women_death_rate[81]=34.3/1000.0 ;
women[82]=547; women_death_rate[82]=34.3/1000.0 ;
women[83]=515; women_death_rate[83]=34.3/1000.0 ;
women[84]=482; women_death_rate[84]=34.3/1000.0 ;
women[85]=454; women_death_rate[85]=69.1/1000.0 ;
women[86]=405; women_death_rate[86]=69.1/1000.0 ;
women[87]=349; women_death_rate[87]=69.1/1000.0 ;
women[88]=313; women_death_rate[88]=69.1/1000.0 ;
women[89]=276; women_death_rate[89]=69.1/1000.0 ;
women[90]=236; women_death_rate[90]=131.2/1000.0 ;
women[91]=213; women_death_rate[91]=131.2/1000.0 ;
women[92]=146; women_death_rate[92]=131.2/1000.0 ;
women[93]=128; women_death_rate[93]=131.2/1000.0 ;
women[94]=106; women_death_rate[94]=131.2/1000.0 ;
women[95]=87 ; women_death_rate[95]=238.1/1000.0 ;
women[96]=63 ; women_death_rate[96]=238.1/1000.0 ;
women[97]=49 ; women_death_rate[97]=238.1/1000.0 ;
women[98]=35 ; women_death_rate[98]=238.1/1000.0 ;
women[99]=25 ; women_death_rate[99]=238.1/1000.0 ;
for (int year = 2012; year < 2100; year++){ // 2012年から2100年までループ計算
double dummy = 0;
for(int i = 15; i < 50; i++){ // 特殊出産率の対象 15歳から49歳までの人口加算
dummy += women[i];
}
// 1.4は、特殊出生率 / 35は特殊出生率の対象期間(35年) / 1.05は男性の出生比率
double mem_new_birth = dummy * 1.4 / 35.0 * 1.05/(1.05+1.00);
double womem_new_birth = dummy * 1.4 / 35.0 * 1.00/(1.05+1.00);
// 1年単位の人口移動 (死亡率も考慮)
for (int k = 99; k >= 0; k--){
men[k+1] = men[k] * (1.0 - men_death_rate[k]);
women[k+1] = women[k] * (1.0 - women_death_rate[k]);
//printf("%d %f %f \n", k, men[k], women[k]);
}
// 新生児の人口を追加
men[0] = mem_new_birth;
women[0] = womem_new_birth;
// 人口総計(年齢99歳まで。100歳以上の人口は無視することにした)
double sum_men = 0;
double sum_women = 0;
for (int m = 0; m <= 100; m++){
sum_men += men[m];
sum_women += women[m];
}
#if 0
// ディタルネイティブ人口総計
double digital_sum_men = 0;
double digital_sum_women = 0;
int l = year -1990;
if (l >= 100) l = 100;
for (int n = 0; n <= l ; n++){
digital_sum_men += men[n];
digital_sum_women += women[n];
}
#endif
#if 0 // ここから江端仮説
// ディタルネイティブ人口総計
double digital_sum_men = 0;
double digital_sum_women = 0;
// 1970年以後の人は100%デジタルは使えるいう仮説の導入
int l = year -1970;
if (l >= 100) l = 100;
for (int n = 0; n <= l ; n++){
digital_sum_men += men[n];
digital_sum_women += women[n];
}
// 1950-70年にかけてデジタルを使える人は線形に増加した、という仮説の導入
// デジタルネイティブ人口(江端"補正"仮説)
int p1 = year -1970; // 例：2020年の時に50歳
int p2 = year -1950; // 例：2020年の時に70歳
for (int i = p1; i < p2 ; i++){
if (i < 100){
// 例：2020年の時に70歳の人の0%、 60歳の人の50%、50歳の人の100%がデジタルを扱えるとする
digital_sum_men += men[i] * 1.0 / (double)(p2 - p1) * (double)(p2 - i);
digital_sum_women += women[i] * 1.0 / (double)(p2 - p1) * (double)(p2 - i);
}
}
#endif
#if 1
// 高齢者世代(65歳以上)に特化して計算してみる
// 人口総計(年齢65歳から99歳まで。100歳以上の人口は無視することにした)
sum_men = 0;
sum_women = 0;
for (int m = 65; m <= 100; m++){
sum_men += men[m];
sum_women += women[m];
}
// ディタルネイティブ人口総計
double digital_sum_men = 0;
double digital_sum_women = 0;
// 1970年以後の人は100%デジタルは使えるいう仮説の導入
int l = year -1970;
if (l >= 100) l = 100;
for (int n = 65; n <= l ; n++){
digital_sum_men += men[n];
digital_sum_women += women[n];
}
// 1950-70年にかけてデジタルを使える人は線形に増加した、という仮説の導入
// デジタルネイティブ人口(江端"補正"仮説)
int p1 = year -1970; // 例：2020年の時に50歳 2017年の時に47歳
int p2 = year -1950; // 例：2020年の時に70歳 2017年の時に67歳
for (int i = p1; i < p2 ; i++){
if ((i >= 65) &&(i < 100)){
// 例：2020年の時に70歳の人の0%、 60歳の人の50%、50歳の人の100%がデジタルを扱えるとする
digital_sum_men += men[i] * 1.0 / (double)(p2 - p1) * (double)(p2 - i);
digital_sum_women += women[i] * 1.0 / (double)(p2 - p1) * (double)(p2 - i);
}
}
#endif
printf("%d,%f,%f,%f\n", year, sum_men + sum_women, digital_sum_men + digital_sum_women, (digital_sum_men + digital_sum_women)/(sum_men + sum_women) );
}
}1992年生まれから人口の100%がディジタルネイティブになったと仮定する。Q:日本のデジタルネイティブの比率は、どう変化していくだろうか
「上司の帰宅が遅れると、社員の帰宅も遅れる」の仮説検証プログラム
/*
g++ -g seat.cpp -o seat
*/
/*
「上司の帰宅が遅れると、社員の帰宅も遅れる」の仮説検証
*/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
// 共通関数
double max(double a){
return a;
}
double max(double a, double b){
if (a > b)
return a;
else
return b;
};
double max(double a, double b, double c ){
return max(max(a,b), max(b,c));
};
double max(double a, double b, double c, double d ){
return max(max(a,b,c), d);
};
double min(double a){
return a;
}
double min(double a, double b){
if (b > a)
return a;
else
return b;
};
double min(double a, double b, double c ){
return min(min(a,b), min(b,c));
};
double min(double a, double b, double c, double d ){
return min(min(a,b,c), d);
};
// ファジィ表現
typedef enum scale {LESSLESS, LESS, ZERO, MORE, MOREMORE} SCALE;
// 前件部メンバーシップ関数(山3つ)クラス
class condition_MF3
{
private:
double center;
double width;
SCALE express;
public:
condition_MF3(double _center, double _witdth, SCALE _express){
center = _center;
width = _witdth;
express = _express;
// 使用できないファジィ表現を使った場合は止める
if ((express == LESSLESS) || (express == MOREMORE)){
printf("wrong expression used \n");
exit(0);
}
};
double func(double _x);
};
double condition_MF3::func(double _x)
{
// x,yは、メンバーシップ関数上の座標を示す
double x = _x;
double y = 0.0; // yの値は、必ず0以上1以下になる
if (express == LESS){
if (x <= center - width){
y = 1.0;
}
else if (x <= center){
y = - 1.0 / width * (x - center);
}
else{
y = 0.0;
}
}
else if (express == ZERO){
if (x <= center - width){
y = 0.0;
}
else if (x <= center){
y = 1.0 / width * (x - center) + 1.0;
}
else if (x <= center + width){
y = -1.0 / width * (x - center) + 1.0;
}
else{
y = 0.0;
}
}
else if (express == MORE){
if (x <= center){
y = 0.0;
}
else if (x <= center + width){
y = 1.0 / width * (x - center);
}
else{
y = 1.0;
}
}
else {
printf("wrong expression\n");
exit(1);
}
return y;
};
// 前件部メンバーシップ関数(山5つ)クラス
class condition_MF5
{
private:
double center;
double width;
SCALE express;
public:
condition_MF5(double _center, double _witdth, SCALE _express){
center = _center;
width = _witdth;
express = _express;
};
double func(double _x);
};
double condition_MF5::func(double _x)
{
// x,yは、メンバーシップ関数上の座標を示す
double x = _x;
double y = 0.0; // yの値は、必ず0以上1以下になる
if (express == LESSLESS){
if (x <= center - 2.0 * width){
y = 1.0;
}
else if (x <= center - width){
y = - 1.0 / width * (x - (center - 2.0 * width)) + 1.0;
}
else{
y = 0.0;
}
}
else if (express == LESS){
if (x <= center - 2.0 * width){
y = 0.0;
}
else if (x <= center - width){
y = 1.0 / width * (x - (center - width)) + 1.0;
}
else if (x <= center){
y = -1.0 / width * (x - (center - width)) + 1.0;
}
else{
y = 0.0;
}
}
else if (express == ZERO){
if (x <= center - width){
y = 0.0;
}
else if (x <= center){
y = 1.0 / width * (x - center) + 1.0;
}
else if (x <= center + width){
y = -1.0 / width * (x - center) + 1.0;
}
else{
y = 0.0;
}
}
else if (express == MORE){
if (x <= center){
y = 0.0;
}
else if (x <= center + width){
y = 1.0 / width * (x - (center + width)) + 1.0;
}
else if (x <= center + 2.0 * width){
y = -1.0 / width * (x - (center + width)) + 1.0;
}
else{
y = 0.0;
}
}
else if (express == MOREMORE){
if (x <= center + width){
y = 0.0;
}
else if (x <= center + 2.0 * width){
y = 1.0 / width * (x - (center + 2.0 * width)) + 1.0;
}
else{
y = 1.0;
}
}
return y;
};
// 後件部メンバーシップ関数(山3つ)クラス
class action_MF3
{
private:
double center;
double width;
SCALE express;
double x;
double y;
public:
action_MF3(double _center, double _witdth, SCALE _express){
y = 0.0; // yの値は、必ず0以上1以下になる
center = _center;
width = _witdth;
express = _express;
if (express == LESS){
x = center - width;
}
else if (express == ZERO){
x = center;
}
else if (express == MORE){
x = center + width;
}
else{
printf("wrong scale expression\n");
exit(0);
}
};
// Y座標の値を最大値で更新する
void func_Max(double b){
y = max(b, y);
};
// Y座標の値をリセット(y=0)する
void func_Reset(){
y = 0.0;
};
// X座標を返す
double func_X(void){
return x;
};
// (最大値で更新された、最後の)Y座標を返す
double func_Y(){
return y;
};
};
// 後件部メンバーシップ関数(山5つ)クラス
class action_MF5
{
private:
double center;
double width;
SCALE express;
double x;
double y;
public:
action_MF5(double _center, double _witdth, SCALE _express){
y = 0.0; // yの値は、必ず0以上1以下になる
center = _center;
width = _witdth;
express = _express;
if (express == LESSLESS){
x = center - 2.0 * width;
}
else if (express == LESS){
x = center - width;
}
else if (express == ZERO){
x = center;
}
else if (express == MORE){
x = center + width;
}
else if (express == MOREMORE){
x = center + 2.0 * width;
}
else{
printf("wrong scale expression\n");
exit(-1); // 強制終了
}
};
// Y座標の値を最大値で更新する
void func_Max(double b){
y = max(b, y);
};
// Y座標の値をリセット(y=0)する
void func_Reset(){
y = 0.0;
};
// X座標を返す
double func_X(void){
return x;
};
// (最大値で更新された、最後の)Y座標を返す
double func_Y(){
return y;
};
};
typedef enum post{
HEAD = 1, // 部長
CHIEF = 2, // 課長
STAFF = 3 // 平社員
} POST;
typedef struct person{
int absences; // 0:帰宅、 1:残業
char name[10];
int section;
int number;
POST post;
double p_x;
double p_y;
double expected_return_time; // 17.5(17:30)から、21.0(21:00)までの時間)
double going_home_ratio;
} PERSON;
const int SECTION = 6;
const int MEMBER = 8;
const int ALL_PERSON_COUNTER = 49; // 6つの課、それぞれ8人と部長
PERSON person[] = {
{1,"部長",-1,-1, HEAD, 0.0, 0.0},
{1,"社員", 0, 0, STAFF, 3.5 + 0.0 + 0.0, -4.4 + 0.0 + 0.0},
{1,"社員", 0, 1, STAFF, 3.5 + 0.0 + 1.2, -4.4 + 0.0 + 0.0},
{1,"社員", 0, 2, STAFF, 3.5 + 0.0 + 2.4, -4.4 + 0.0 + 0.0},
{1,"社員", 0, 3, STAFF, 3.5 + 0.0 + 3.6, -4.4 + 0.0 + 0.0},
{1,"課長", 0, 4, CHIEF, 3.5 + 0.0 + 0.0, -4.4 + 0.0 + 2.0},
{1,"社員", 0, 5, STAFF, 3.5 + 0.0 + 1.2, -4.4 + 0.0 + 2.0},
{1,"社員", 0, 6, STAFF, 3.5 + 0.0 + 2.4, -4.4 + 0.0 + 2.0},
{1,"社員", 0, 7, STAFF, 3.5 + 0.0 + 3.6, -4.4 + 0.0 + 2.0},
{1,"社員", 1, 0, STAFF, 3.5 + 4.8 + 0.0, -4.4 + 0.0 + 0.0},
{1,"社員", 1, 1, STAFF, 3.5 + 4.8 + 1.2, -4.4 + 0.0 + 0.0},
{1,"社員", 1, 2, STAFF, 3.5 + 4.8 + 2.4, -4.4 + 0.0 + 0.0},
{1,"課長", 1, 3, CHIEF, 3.5 + 4.8 + 3.6, -4.4 + 0.0 + 0.0},
{1,"社員", 1, 4, STAFF, 3.5 + 4.8 + 0.0, -4.4 + 0.0 + 2.0},
{1,"社員", 1, 5, STAFF, 3.5 + 4.8 + 1.2, -4.4 + 0.0 + 2.0},
{1,"社員", 1, 6, STAFF, 3.5 + 4.8 + 2.4, -4.4 + 0.0 + 2.0},
{1,"社員", 1, 7, STAFF, 3.5 + 4.8 + 3.6, -4.4 + 0.0 + 2.0},
{1,"社員", 2, 0, STAFF, 3.5 + 0.0 + 0.0, -4.4 + 3.4 + 0.0},
{1,"社員", 2, 1, STAFF, 3.5 + 0.0 + 1.2, -4.4 + 3.4 + 0.0},
{1,"課長", 2, 2, CHIEF, 3.5 + 0.0 + 2.4, -4.4 + 3.4 + 0.0},
{1,"社員", 2, 3, STAFF, 3.5 + 0.0 + 3.6, -4.4 + 3.4 + 0.0},
{1,"社員", 2, 4, STAFF, 3.5 + 0.0 + 0.0, -4.4 + 3.4 + 2.0},
{1,"社員", 2, 5, STAFF, 3.5 + 0.0 + 1.2, -4.4 + 3.4 + 2.0},
{1,"社員", 2, 6, STAFF, 3.5 + 0.0 + 2.4, -4.4 + 3.4 + 2.0},
{1,"社員", 2, 7, STAFF, 3.5 + 0.0 + 3.6, -4.4 + 3.4 + 2.0},
{1,"社員", 3, 0, STAFF, 3.5 + 4.8 + 0.0, -4.4 + 3.4 + 0.0},
{1,"社員", 3, 1, STAFF, 3.5 + 4.8 + 1.2, -4.4 + 3.4 + 0.0},
{1,"社員", 3, 2, STAFF, 3.5 + 4.8 + 2.4, -4.4 + 3.4 + 0.0},
{1,"社員", 3, 3, STAFF, 3.5 + 4.8 + 3.6, -4.4 + 3.4 + 0.0},
{1,"社員", 3, 4, STAFF, 3.5 + 4.8 + 0.0, -4.4 + 3.4 + 2.0},
{1,"社員", 3, 5, STAFF, 3.5 + 4.8 + 1.2, -4.4 + 3.4 + 2.0},
{1,"課長", 3, 6, CHIEF, 3.5 + 4.8 + 2.4, -4.4 + 3.4 + 2.0},
{1,"社員", 3, 7, STAFF, 3.5 + 4.8 + 3.6, -4.4 + 3.4 + 2.0},
{1,"課長", 4, 0, CHIEF, 3.5 + 0.0 + 0.0, -4.4 + 6.8 + 0.0},
{1,"社員", 4, 1, STAFF, 3.5 + 0.0 + 1.2, -4.4 + 6.8 + 0.0},
{1,"社員", 4, 2, STAFF, 3.5 + 0.0 + 2.4, -4.4 + 6.8 + 0.0},
{1,"社員", 4, 3, STAFF, 3.5 + 0.0 + 3.6, -4.4 + 6.8 + 0.0},
{1,"社員", 4, 4, STAFF, 3.5 + 0.0 + 0.0, -4.4 + 6.8 + 2.0},
{1,"社員", 4, 5, STAFF, 3.5 + 0.0 + 1.2, -4.4 + 6.8 + 2.0},
{1,"社員", 4, 6, STAFF, 3.5 + 0.0 + 2.4, -4.4 + 6.8 + 2.0},
{1,"社員", 4, 7, STAFF, 3.5 + 0.0 + 3.6, -4.4 + 6.8 + 2.0},
{1,"社員", 5, 0, STAFF, 3.5 + 4.8 + 0.0, -4.4 + 6.8 + 0.0},
{1,"社員", 5, 1, STAFF, 3.5 + 4.8 + 1.2, -4.4 + 6.8 + 0.0},
{1,"社員", 5, 2, STAFF, 3.5 + 4.8 + 2.4, -4.4 + 6.8 + 0.0},
{1,"社員", 5, 3, STAFF, 3.5 + 4.8 + 3.6, -4.4 + 6.8 + 0.0},
{1,"課長", 5, 4, CHIEF, 3.5 + 4.8 + 0.0, -4.4 + 6.8 + 2.0},
{1,"社員", 5, 5, STAFF, 3.5 + 4.8 + 1.2, -4.4 + 6.8 + 2.0},
{1,"社員", 5, 6, STAFF, 3.5 + 4.8 + 2.4, -4.4 + 6.8 + 2.0},
{1,"社員", 5, 7, STAFF, 3.5 + 4.8 + 3.6, -4.4 + 6.8 + 2.0},
};
double distance(PERSON* person1, PERSON* person2)
{
double d = 0.0;
d = pow((person1->p_x - person2->p_x),2.0);
d += pow((person1->p_y - person2->p_y),2.0);
d = sqrt(d);
return d;
}
int main()
{
PERSON* cheif[SECTION];
// 初期状態 (最初は個人の帰宅時間は、乱数で設定)
for (int i = 0; i < ALL_PERSON_COUNTER; i++){
// 各個人の帰宅時間を設定
person[i].expected_return_time = 17.5 + (21.0 -17.5) * rand()/ (1.0 + RAND_MAX);
// person[i].expected_return_time = 18.5;
// 各課の課長を選定(後で探すのが面倒なので)
if (person[i].post == CHIEF){
cheif[person[i].section] = &person[i];
}
}
/*
for (int i = 0; i < ALL_PERSON_COUNTER; i++){
printf("%d, expected_return_time = %f\n",i, person[i].expected_return_time);
printf("%d, expected_return_time = %d\n",i, person[i].absences);
}
*/
// 残業時間
condition_MF3 OverTime_Short(1.0, 2.0, LESS); // 1時間
condition_MF3 OverTime_Middle(1.0, 2.0, ZERO); // 2時間
condition_MF3 OverTime_Long(1.0, 2.0, MORE); // 3時間
// 部長からの距離
condition_MF3 DistanceFrom_HEAD_Near(7.0, 7.0, LESS); // 7メートル
condition_MF3 DistanceFrom_HEAD_Middle(7.0, 7.0, ZERO); // 14メートル
condition_MF3 DistanceFrom_HEAD_Far(7.0, 7.0, MORE); // 21メートル
// 課長からの距離
condition_MF3 DistanceFrom_CHIEF_Near(1.5, 1.5, LESS); // 1.5メートル
condition_MF3 DistanceFrom_CHIEF_Middle(1.5, 1.5, ZERO); // 3.0メートル
condition_MF3 DistanceFrom_CHIEF_Far(1.5, 1.5, MORE); // 4.5メートル
// 残っている課の人数
condition_MF3 Staying_COUNT_Less(2, 2, LESS); // 2人
condition_MF3 Staying_COUNT_Middle(2, 2, ZERO); // 4人
condition_MF3 Staying_COUNT_Many(2, 2, MORE); // 6人
// 帰宅度数
action_MF3 GoingHome_Hard(0.5, 0.5, LESS);// 帰宅度数 0.0 → 帰宅できない
action_MF3 GoingHome_Middle(0.5, 0.5, ZERO);// 帰宅度数 0.5 → 帰宅ボーダ
action_MF3 GoingHome_Easy(0.5, 0.5, MORE);// 帰宅度数 1.0 → 帰宅できる
double present_time =17.5;
while (present_time < 24.0){
present_time += 0.01; // 一番後ろで加算すると忘れそうなので
printf("present_time = %f\n", present_time);
// 部の中の課の全体状況の把握
if (person[0].expected_return_time < present_time){ // 部長は特別あつかい
person[0].absences = 0;
}
int staying_count[SECTION] ={}; // 各課(Section)で残っている人数を格納(最初はゼロリセット)
for (int i = 0; i < ALL_PERSON_COUNTER; i++){
if (person[i].absences == 1){
staying_count[person[i].section] += 1; // (Section)に一人追加
}
}
printf("time = %f, %d,%d,%d,%d,%d,%d\n",
present_time,
staying_count[0],
staying_count[1],
staying_count[2],
staying_count[3],
staying_count[4],
staying_count[5]);
for (int i = 1; i < ALL_PERSON_COUNTER; i++){ // person[0]の部長は神様→誰からも影響を受けない(とする)
/*
[ルール1]
全社員は、予定時間の1時間のまでの帰宅度数0.0
1時間から2時間までの帰宅度数0.5
2時間以上の帰宅度数1.0
*/
double r11 = min(OverTime_Short.func(present_time - person[i].expected_return_time));
GoingHome_Hard.func_Max(r11);
double r12 = min( OverTime_Middle.func(present_time - person[i].expected_return_time));
GoingHome_Middle.func_Max(r12);
double r13 = min(OverTime_Long.func(present_time - person[i].expected_return_time));
GoingHome_Easy.func_Max(r13);
if (person[i].post == CHIEF){ // 課長の場合の付加条件
/*
ルール2
部長が残っている場合、部長から5m以内の課長は、帰宅度数0.0
5m～10m以内の課長は、帰宅度数0.5
10m以上の課長は、帰宅度数1.0
*/
double dis = distance(&person[0], &person[i]);
double r21 = min((double)(person[0].absences), DistanceFrom_HEAD_Near.func(dis));
GoingHome_Hard.func_Max(r21);
double r22 = min((double)(person[0].absences), DistanceFrom_HEAD_Middle.func(dis));
GoingHome_Middle.func_Max(r22);
double r23 = min((double)(person[0].absences), DistanceFrom_HEAD_Far.func(dis));
GoingHome_Easy.func_Max(r23);
GoingHome_Middle.func_Max(r23);
}
if (person[i].post == STAFF){ // (ヒラ)社員の場合の付加条件
/*
ルール3
課長が残っている場合、課長から1.5m以内のメンバは、帰宅度数0.0
課長から3.0m以内のメンバは、帰宅度数0.5
課長から4.5m以内のメンバは、帰宅度数0.7
*/
double dis = distance(cheif[person[i].section], &person[i]);
double r31 = min((double)(cheif[person[i].section]->absences), DistanceFrom_CHIEF_Near.func(dis));
GoingHome_Hard.func_Max(r31);
double r32 = min((double)(cheif[person[i].section]->absences), DistanceFrom_CHIEF_Middle.func(dis));
GoingHome_Middle.func_Max(r32);
double r33 = min((double)(cheif[person[i].section]->absences), DistanceFrom_CHIEF_Far.func(dis));
GoingHome_Easy.func_Max(r33);
GoingHome_Middle.func_Max(r33);
}
#if 0
/*
ルール4
同じ課のメンバのの人数が、6人以上残っている場合は、帰宅度数0.3
4人残っている場合は、帰宅度数0.6
2人以下の場合は、帰宅度数1.0
*/
int num = staying_count[person[i].section];
double r41 = min(Staying_COUNT_Less.func((double)num));
GoingHome_Easy.func_Max(r41);
double r42 = min(Staying_COUNT_Middle.func((double)num));
GoingHome_Middle.func_Max(r42);
double r43 = min(Staying_COUNT_Many.func((double)num));
GoingHome_Hard.func_Max(r43);
#endif
/*
ルールに振れない場合は、min-max重心法の分母がゼロになり、
ゼロ割が発生する場合がある為、それを回避する
*/
double denominator = // 分母
GoingHome_Easy.func_Y() +
GoingHome_Middle.func_Y() +
GoingHome_Hard.func_Y();
double numerator = // 分子
GoingHome_Easy.func_X() * GoingHome_Easy.func_Y() +
GoingHome_Middle.func_X() * GoingHome_Middle.func_Y() +
GoingHome_Hard.func_X() * GoingHome_Hard.func_Y();
// 推論結果 (分母がゼロの場合は、推論結果は前回と同値とする)
if ( denominator != 0.0){
person[i].going_home_ratio = numerator / denominator ;
}
if (person[i].going_home_ratio > 0.5){
person[i].absences = 0; // 0:帰宅、 1:残業
}
// 後件部メンバーシップ関数のリセット(ループさせる時は必ずリセットする)
GoingHome_Easy.func_Reset();
GoingHome_Middle.func_Reset();
GoingHome_Hard.func_Reset();
}
}
for (int i = 0; i < ALL_PERSON_COUNTER; i++){
printf("%d, absences = %d\n",i, person[i].absences);
}
return 0;
}
現時点で、世界でも10人もいないであろう、稀有な休日の過し方をしています。
先日から「三国志Three Kingdom」に嵌っています。
I am addicted to "Three Kingdoms" from the other day.
今、私は、
Now I am
―― Youtubeで「三国志Three Kingdom」の音声をバックに流しながら、他の人の作ったカーネルコードを地道にprintkで追跡する
tracking linux kernel code by printk() function, hearing the voice of "Three Kingdoms" from Youtube.
という、現時点で、世界でも10人もいないであろう、稀有な休日の過し方をしています。
and I am having a rarea holiday. Less than ten people might do same thing at the moment.
なんにしろ、『延々と一人で三国志(*)を語り続ける、うっとうしい野郎にだけはなるまい』
Anyway, I make up my mind "I never make me an annoying bastard who keeps talking about "Three Kingdoms(*)"
と、今から自制を心がけております。
(*)この他、「ガンダム」とか「マック」など
(*) In addition, "Gundam" and "Mac" etc.
-----
まあ、若い人なら、「若いのに、なに辛気くさいことやっているんだ」と言われるかもしれませんが、
Well, when I was a young person, someone might say to me "why you do such irritating thing, though you are young"
この年齢なら、「昼間から、なにゴロゴロしているんだ」と言われないだけマシかもしれません。
It might be better not to be said "Why are you going to be a couch potato from daytime?" for this age.
しかし、先日、嫁さんから、
But my wife said to me again,
「お願いだから、休日に部屋から黒いオーラ出すのだけは止めて欲しい」
"I want you to stop black aura from the room on holidays."
と、再度言われました。
「いや、『四人組』とか『文革』とか、嫌な話がテンコ盛りでしょう？」(2017-04-15 の日記)
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.
-----
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?"
-----
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。
―― 死ぬまでに、一度は見に行きたい劇団
(1)伊坂幸太郎さんの、「ゴールデンスランバー」は、『国家的な陰謀に巻き込まれて、首相暗殺犯に仕立て挙げられてしまった男性が、回りの人の助けられながら、闘う姿を描く』 ―― はっきりいって「傑作」です。
"Golden Slumber" is Isaka Koutaro-san's work, whose content is "a man who has been the false charge of a prime minister assassin in a national conspiracy, escapes and fights against the power, while being surrounded by people around me" is clearly "masterpiece".
This is the story that both my daughter and I watched the movie.
-----
(2)劇団集団キャラメルボックスは、以前、深夜の時間帯に、たまたま、出張先のビジネスホテルのテレビで「きみがいた時間 ぼくのいく時間」を見て以来、
I knew a theater company "Caramel Box" when I watched the stage whose title "Time you were, and Time I will go" on the TV by chance at the business hotel in the late night, and I decided
―― 死ぬまでに、一度は見に行きたい劇団
to go see the stage by the time I die.
として、10数年も前から、私の心の中でエントリーされていました。
I have made up my mind since more than 10 years ago.
# ちなみに、その翌日は、出張先で睡眠不足で仕事になりませんでした。
By the way, the next day, I could not work at all because of lack of sleep.
-----
以前、私は「今年のクリスマスは、家族で、下北沢で観劇はどうかな？」といっていたのですが、それを覚えていた長女が、
The other day, I said "How about are we all going to a theater in Shimokitazawa ?" and the daughter who remembered it, played the best trump of
「劇団集団キャラメルボックス」
"a theater company "Caramel Box"" plays
の
「ゴールデンスランバー」
"Golden Slumber"
のカードを切ってきました。
これに、私が喰いつかない訳がない。
There was no reason why I could not catch it.
However the final chance of Tokyo stage seemed to be on the 25th December.
『まあ、奇跡でもない限り、チケットが取れる訳ないよな』と思いつつ、長女に"Goサイン"を出したところ、空き席を見つけてきました。
I was afraid that "It might be too hard to get the tickets without miracle", however, I admitted her to start the process. As a result, she got the entry.
長女：「いつがいい？」
D:"When is good for you?"
江端：「いつだっていい!」
Ebata:"Any day, any time is O.!".
長女：「仕事は？」
D:"How about your work?"
江端：「仕事なんか、どうだっていい!」
Ebata:"Never mind my work!"
-----
まだ、席はなんとかなるようです。
Now, some seats seem to be available.
このカード切りたい人は、急いだ方がいいです。
Hurry up, if you want to get the ticket.
(To be continued)
―― お前の食う飯なんぞ、知ったことか
(Continuation from yesterday)
かなり話が逸れてしまいました。
I went off on a tangent.
話を元に戻します。
Let me go back the board.
最近のTwitterやらSNSなどは、文字数の制限を理由として、あるいはアイコンのようなものを付加するだけで、手紙の態をなさなくとも、コミュニケーションできるようになってきています。
Twitter, and other SNS enable us to communicate others with limited character counts and sorts of icon, ignoring "letter form",
In the period of "pocket pager" and in the older days of sending love letter by thirty-one syllabled verse, I agree that this types of communication is effective and useful.
例えば、圧縮とか、暗号とか、あるいは短縮とか。
for "compression", "cipher" and "shorter working hours".
しかし、私は、『SNSなんぞで、「いいね」ボタンを押すことぐらいで、「コミュニケーション」を語るんじゃねえぞ』と、常に思っています。
However, I always think that "don't talk about communication, even just pushing "good!" button"
食事の写真を送付しているSNSを見る度に、
Whenever I watch a display of other's SNS with a photo of dish,
―― お前の食う飯なんぞ、知ったことか
"Damned If I know your feed"
と、思っています。
I think that.
自分で作った料理とか、あるいは料理の感想とか、そこに、自分の意思を発信したいという想いがあるものならともかく、
If they want to include their original intention, for example, "DIY dish" or "impression of the food", I think it is welcome.
そういう写真を送りつけるだけの行為に、私は、ある種の暴力を感じるのです。
However, I think that the act of distributing photos for the members, is a soft of "violence"
つまり、
In short,
―― 『「いいね」ボタンを押せ』という暴力
"the violence of force to push "good! " button.
「何それ、不味そう」「栄養バランス最悪だね」とかいうコメントを付ける可能性が封印された(もちろん、そいうことができない訳でもないでしょうが)、
For example, "Damm! seems to be awful!!" or "the nutritional balance is the worst!" might be prohibited (Of courser, nobody will stop it)
そういう、予定調和のメッセージ交換を、私は「コミュニケーション」とは認定できないのです。
Anyway, I cannot admit such a communication with message exchanges based on preestablished harmony
-----
という話を同僚にしたところ、
When I talked about it,
「うん、その見解、江端さんが間違っています」
"O.K. Ebata-san. You are wrong absolutely"
と、一刀両断にされました。
he cut me in two with a single stroke of his sword.
(To be continued)
「私の2倍も3倍も汗を欠いて、数字で反論して貰う必要がある」
(Continuation from yesterday)
さて、ここから宣伝になるのですが、
Finally I am going to advertise my activity.
Now I am in charge of the serialization whose title is "Let the world with numbers".
私が、数字を使って、汗をかいています。
I am making an effort with using number(programming, statistic, and calculation)
本当に大汗をかいています。
I believe that I really make great effort.
だから、私の議論に反論する人は、
I expect a person who want to argue against my logic of my column, to
「私の2倍も3倍も汗を欠いて、数字で反論して貰う必要がある」
"make more than two or three times efforts than what I do"
と考えています。
-----
もっとも、これが「凄く不公平な話だ」ということは理解しています。
I also understand that this story is really unfair.
なぜなら、私は毎日のようにプログラムや数値と戯れることを生業(なりわい)とする数理研究員です。
Because I am a mathematical research engineer that use a lot of number or program everyday.
ですから、そうでない人が、私と同じ土俵で闘うことを強要するのは、―― はっきり言って「暴力」である ―― とも思えます。
If you are not a engineer, it might be a kind of "violence" to ask you to behave like me.
そもそも、私のコラムに対して「立証責任」が必要な訳もありません。
To begin with, nobody has a responsibility of "burden of proof" against my columns.
ですから、好きなようにコメントや批判、非難をして頂いて良いと思います(当たり前だ)。
I think that there is no problem to blame or complain about my columns (it is natural).
-----
ただ、江端を心底青冷めさせる為に、最も効果的な方法は、
However, if you want to annoy Ebata at the bottom of Ebata's heart,
the best way is to
「数字を伴って反論する」、
"argue against my columns using numbers"
ということに、違いはありません。
absolutely.
法律は「被害者が汗をかかなければならない」と命じています
(Continuation from yesterday)
自動販売機のように、自動的に「正義が実現される」と思っているなら、それは大間違いです。
If you think that justice comes out automatically like vending machine, it is big misunderstanding.
法律は「被害者が汗をかかなければならない」と命じています
The present laws order victims to make an effort.
―― それが、どんなに理不尽であると感じても
、です。
Even if you feel it unreasonably.
-----
これが、それほど理不尽ではないことを、逆のケースから考えてみましょう。
On the other hand, let think it from the opposite aspect.
例えば、私が、顔も見たこともない女性から、
For example, if I get sued from an unknown woman who said
「江端にレイプされた」
"I was raped by Ebata"
と、主張された場合、
私が、
In addition, when I am ordered by a person to
■自分のアリバイ
prove an alibi of mine,
やら、
or
■すでに、そのような暴行を行う能力を喪失している(例えば、EDの薬を処方して貰っている、等)ことなど
prove my lack of sexual potency with submitting a medical prescription of ED, for example,
and
を、客観的に主張して、無罪を主張する必要がある ―― などと、言われたら、
to claim my innocence objectively,
私は、死ぬほど怒るぞ。
I will get mad with the person absolutely.
(To be continued)
加害者の体液、頭髪、血液、指紋を採取し残存しておくこと
(Continuation from yesterday)
まあ、ここまで厳密に考える必要はないと思うのですが、
Well, I don't think that we should think a severe case like the above, however,
議論や法廷で、当たり前とされている、
I am afraid that it is a serious problem that the principle of
『利益を得たいと思う人が、汗をかく責任がある』
"The person who want to get a profit, should make an effort"
という原理原則が、義務教育の過程で教えられていないことは、かなり問題じゃないかなぁ、と思うんですよ。
is not unrecognized enough in compulsory education of Japan.
-----
と言うのは、
It means,
犯罪の被害者になった場合、
If you become a victim of crime,
■加害者には無罪を立証する責任なんぞ全く必要なく、
(1)the victimizer doesn't need any burden of proof of innocence.
and,
■被害者には有罪を立証する責任が100%発生する
(2)the victim needs all burden of proof of the guilty.
ということを、きちんと理解していないと、加害者が簡単に無罪になることを知らない人が多い様に思うからです。
If we don't know the principle correctly, it is difficult to make the victimizer guilty.
-----
本当に、えげつなくて、嫌な話ですが、例えば、レイプの被害にあった場合、
I don't want to talk about the following example "raping incident", however,
the victim should
(1)加害者の体液、頭髪、血液、指紋を採取し残存しておくこと
pick the body fluids of the victimizer, and preserve it.
(2)被害にあった自分の状況を写真等に残し、第三者に証言して貰えるようにしておくこと
take a picture as is, and show your figure to others as a witness.
(3)(どんなに辛くても)先ずは警察に連絡すること
call the police as soon as possible( even it is painful to death)
を実施することが大切です。
あなたが事を公にしたくないと思うのであれば、その事件を秘密にしておくこともできます(親告罪)。
If you hope to conceal the incident from others, you can keep it secret(an offense subject to prosecution on complaint)
しかし、もし、何も証拠を残していなければ、訴えを提起しても、何もできないまま、そのレイプの加害者は無罪放免になります。
However, if you cannot save anything of evidence, the court dismiss the suit of yours flattery, and the victimizer come to be acquitted of a charge.
「有罪の立証責任」は、被害者のあなたの側にあり、加害者には「無罪の立証責任」はないのです。
"Burden of proof of guilty" is on the side of victim, and "burden of proof of innocence" is not on the side of victimizer.
(To be continued)
『主催者は、独身男性が、猫の里親となる資格を「欠いている」というデータを出せ!』
(Continuation from yesterday)
しかし、ナンシーが、『EU残留に利益がある』ということを立証した場合(完璧な立証である必要はない)、
On the other hand, if Nancy can show the profit of "EU stay",( and it is O.K. even if it not perfect),
今度は、トムに、『EU離脱に利益がある』ことを、立証しなければなりません。
the next time, the "burden of proof" moves to Tom, who should show the profit of "EU breakaway"
反証です。
It is "counter proof".
「立証責任の転換」という言い方をすることもあります。
It is said "change of burden of proof"
もし、この反証ができない場合には、トムはナンシーに論破されたことになります。
If Tom fails to do this "counter proof", Tom is going have the worst of this dispute.
-----
なんかねー、自分の論の正当性を主張する為に、「相手に証拠を出させる」ことが、当然のごとく振る舞うような、
I think that in order to insist the claim of their own, some people are likely to act, for example, "making opposite people put the proofs", is normal.
However I am afraid that it is a clear
―― 不合理なロジック
"unreasonable logic"
が、まかり通っている気がするのです。
-----
例えば、ですね、
For example,
先日、「猫の里親会」に、独身男性の参加が拒否されて憤慨されている方(たぶん男性)のコメントを見ました。
The other day, I read a comment, that there was a meeting of foster parent(FP) of cats that rejects to join single men, and a person (maybe "male") became resentful.
これは、主催者が「独身男性」は猫のマネージメントができない(とか、あるいは異性の出会いの場として利用されている)などの理由で、拒否していることが起点となっているようです。
In this case, the promoter seemed to reject joining a single man with reasons of luck of cat management (or abuse intention to meet a single woman (just my estimation, though)).
この男性は、
This man seemed to claim
『主催者は、独身男性が、猫の里親となる資格を「欠いている」というデータを出せ!』
"The promoter should show me the data that a single man lacks the management capability of cat management."
と主張されているようなのですが、
and,
そして、―― その憤慨している気持ちも理解できるのですが ――
to tell you the truth, I can understand his anger deeply, however,
この場合、その憤慨している男性自身が、
in this case, it is reasonable that the man who get angry,
『独身男性が、猫の里親となる資格を「欠いていない」という客観的なデータ』
"should show the promoter the data that a single man doesn't lack the management capability of cat management."
を提出して、反論するのが「筋」なのです(もし「本気で反論しようとするなら」ですが)
and argue against the meeting policies(even if he really want to do it).
これが「立証責任」の考え方の、基本的なサンプルです。
This is a simple and basic example of "burden of proof".
(To be continued)