/*
gcc -g hiseiki3.cpp -o hiseiki3
*/
/*
まず「基本形」を崩す
非正規社員投入の方針は、
(1)潜在的な市場が増加中なら投入
(2)赤字に転じたら、直ちに非正規社員を全員解雇
という極めて単純なもの
に、
非正規社員を保護する
最低3年間は解雇できないもの、としてみる
*/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <math.h>
typedef struct person{
int age; // 20歳～60歳 のいずれか
int position; // 1:正規社員 0:非正規社員
double productivity; // 生産力 正規社員の場合
///////////
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;
typedef struct company{
int payroll;
double productivity; // 会社としての生産力の合計
} COMPANY;
PERSON *p_first_person, *p_last_person; //社員リスト(あえてグローバルで保持)
// 社員用リストの先頭と終端を作成するルーチン
/*
リストの先頭と終端をはグローバルでも良いのであるが、
一応、メインルーチンの方で、陽に定義できるように、
ここでは、返り値としている
*/
double min(double a, double b){
if (b > a)
return a;
else
return b;
};
double juglar_cycles(int year)
{
// 10年で変動するsin周期
// ベースとするのは2017年とする(単なる仮説)
int x = (year -7) % 10;
double y = sin( (double)x /10.0 * 2 * 3.141592654);
return y;
}
void init_person_list(PERSON **p_first_person, PERSON **p_last_person)
{
PERSON *p_top_person = (PERSON *)malloc(sizeof(PERSON));
if(p_top_person == NULL) {
printf("メモリが確保できません\n");
exit(EXIT_FAILURE);
}
memset(p_top_person, 0, sizeof(PERSON)); // ゼロクリア
PERSON *p_tail_person = (PERSON *)malloc(sizeof(PERSON));
if(p_tail_person == NULL) {
printf("メモリが確保できません\n");
exit(EXIT_FAILURE);
}
memset(p_tail_person, 0, sizeof(PERSON)); // ゼロクリア
*p_first_person = p_top_person;
*p_last_person = p_tail_person;
(*p_first_person)->prev = NULL;
(*p_last_person)->next = NULL;
(*p_first_person)->next = (*p_last_person);
(*p_last_person)->prev = (*p_first_person);
return;
}
// 社員オブジェクトを生成して、社員用リストに追加するルーチン
void add_person(PERSON *p_ref_person)
{
PERSON *new_p_person = (PERSON *)malloc(sizeof(PERSON));
if(new_p_person == NULL) {
printf("メモリが確保できません\n");
exit(EXIT_FAILURE);
}
memset(new_p_person, 0, sizeof(PERSON)); // ゼロクリア
memcpy(new_p_person, p_ref_person, sizeof(PERSON)); // 引数の動的メモリの内容コピー
// personの追加属性記述ここから
// personの追加属性記述ここまで
PERSON *p_person = p_last_person->prev;
p_person->next = new_p_person;
new_p_person->prev = p_person;
p_last_person->prev = new_p_person;
new_p_person->next = p_last_person;
return;
}
void delete_person(PERSON *p_person)
{
// ポインタを貼り替えて
p_person->prev->next = p_person->next;
p_person->next->prev = p_person->prev;
// そのメモリを解放する
free(p_person);
return;
}
int main()
{
double potential = juglar_cycles(2017) * 1500.0 + 7500.0;
double border = 7000.0; // 利益のボーダー(固定と考える)
COMPANY company;
company.productivity = 7437.500000; // 生産力初期値
// 社員格納用リストの作成
init_person_list(&p_first_person, &p_last_person);
//20歳から59歳までの正規社員、各世代100人づつ、合計4000人を作成する
/////// PERSONを作成する ///////
for (int age = 20; age < 60; age ++){
for (int i = 0; i < 100; i++){
PERSON person;
person.age = age;
person.position = 1; // 1:正規社員 0:非正規社員
person.productivity = 1.25 + (2.50 -1.25) / 40.0 * ((double)age -20.0); //20歳 1.25 60歳 2.50まで線形変化
add_person(&person);
}
}
/////// PERSONを作成する ///////
double sum_profit = 0;
for ( int year = 2017; year < 2040; year++){
//// 年齢を1歳加算し、定年
// ===== PERSON ループを回す========
PERSON* p_person = p_first_person->next;
while (p_person != p_last_person){
p_person->age += 1;
if (p_person->position == 1){ // 正規社員であれば、生産力は年齢とともに高くなる(という仮説)
p_person->productivity = 1.25 + (2.50 -1.25) / 40.0 * ((double)(p_person->age) -20.0); //20歳 1.25 60歳 2.50まで線形変化
}
else if (p_person->position == 0){ // 非正規社員であれば、生産力は年齢と関係なく高くならない(という仮説)
p_person->productivity = 1.0;
}
if (p_person->age >= 60){ // 60歳になったら定年(正規社員だろうが、非正規社員だろうが)
delete_person(p_person);
}
p_person = p_person->next;
}
// ===== PERSON ループを回す(ここまで)========
//// 100人の20歳の新入社員を入社する
for (int i = 0; i < 100; i++){
/////// PERSONを作成する ///////
PERSON person;
person.age = 20;
person.position = 1; // 1:正規社員 0:非正規社員
person.productivity = 1.25 + (2.50 -1.25) / 40.0 * ((double)person.age -20.0); //20歳 1.25 60歳 2.50まで線形変化
add_person(&person);
}
#if 1
// 昨年の景気ラインと昨年の生産力を比較して、景気ライン > 昨年の生産力 となっていたら、非正規社員を必要分だけ投入する
int add_person_number;
if (potential > company.productivity){
add_person_number = (int)(potential - company.productivity);
}
// printf("potential = %f, company.productivity = %f, add_person_number=%d\n",potential, company.productivity, add_person_number);
for (int i=0; i < add_person_number; i++){
PERSON person;
person.age = 20; // 若い奴を突っ込むことにする
person.position = 0; // 1:正規社員 0:非正規社員
person.productivity = 1.0; // 生産力は"1.0"で固定、かつ年齢とともに成長しない)
add_person(&person);
}
// 昨年の景気ラインと利益のボーダを比較して 、景気ライン < 利益のボーダ となっていたら、非正規社員を全て即時に解雇する
if (potential - border < 0.0){
// ===== PERSON ループを回す========
p_person = p_first_person->next;
while (p_person != p_last_person){
if (p_person->position == 0){ // 非正規社員
if (p_person->age > 25){
delete_person(p_person);
}
}
p_person = p_person->next;
}
// ===== PERSON ループを回す(ここまで)========
}
#endif //0
potential = juglar_cycles(year) * 1500.0 + 7500.0; // 景気ライン(ジャグラーサイクル)の更新
/////////// ここから生産力算出ループ
company.productivity = 0; // 生産力ゼロリセット
company.payroll = 0 ; // 従業員数ゼロリセット
// ===== PERSON ループを回す========
p_person = p_first_person->next;
while (p_person != p_last_person){
company.payroll += 1 ; // 従業員数一人加算
company.productivity += p_person->productivity; // 生産力加算
p_person = p_person->next;
}
// ===== PERSON ループを回す(ここまで)========
//printf("company.payroll = %d\n",company.payroll); // company.payroll = 4000
//printf("company.productivity = %f\n",company.productivity); // company.productivity = 7437.500000
double profit = min(company.productivity, potential) - border;
sum_profit += profit;
//printf("year = %d company.productivity = %f potential = %f profit = %f sum_profit=%f payroll=%d\n",year,company.productivity, potential, profit,sum_profit,company.payroll);
printf("%d,%f,%f,%f,%f,%d\n",year,company.productivity, potential, profit,sum_profit,company.payroll);
} // for ( int year = 2017; year < 2040; year++){
return 0;
}非正規社員シミュレーション
外国人就労拡大で際立つ日本の「ブラック国家ぶり」 のシミュレーション
/*
g++ -g specific_skill2.cpp -o specific_skill2
*/
/*
*/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <math.h>
typedef struct person{
int age;
int type1_lifetime; // 1号の残り時間
int retirement_age; // 65歳で引退
///////////
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 int_max(int a, int b)
{
if (a < b)
return b;
else
return a;
}
PERSON *p_first_person, *p_last_person;
void init_person_list(PERSON **p_first_person, PERSON **p_last_person)
{
PERSON *p_top_person = (PERSON *)malloc(sizeof(PERSON));
if(p_top_person == NULL) {
printf("メモリが確保できません\n");
exit(EXIT_FAILURE);
}
memset(p_top_person, 0, sizeof(PERSON)); // ゼロクリア
PERSON *p_tail_person = (PERSON *)malloc(sizeof(PERSON));
if(p_tail_person == NULL) {
printf("メモリが確保できません\n");
exit(EXIT_FAILURE);
}
memset(p_tail_person, 0, sizeof(PERSON)); // ゼロクリア
*p_first_person = p_top_person;
*p_last_person = p_tail_person;
(*p_first_person)->prev = NULL;
(*p_last_person)->next = NULL;
(*p_first_person)->next = (*p_last_person);
(*p_last_person)->prev = (*p_first_person);
return;
}
void add_person(PERSON *p_ref_person)
{
PERSON *new_p_person = (PERSON *)malloc(sizeof(PERSON));
if(new_p_person == NULL) {
printf("メモリが確保できません\n");
exit(EXIT_FAILURE);
}
memset(new_p_person, 0, sizeof(PERSON)); // ゼロクリア
memcpy(new_p_person, p_ref_person, sizeof(PERSON)); // 引数の動的メモリの内容コピー
// personの追加属性記述ここから
// personの追加属性記述ここまで
PERSON *p_person = p_last_person->prev;
p_person->next = new_p_person;
new_p_person->prev = p_person;
p_last_person->prev = new_p_person;
new_p_person->next = p_last_person;
return;
}
void delete_person(PERSON *p_person)
{
// ポインタを貼り替えて
p_person->prev->next = p_person->next;
p_person->next->prev = p_person->prev;
// そのメモリを解放する
free(p_person);
return;
}
int type1(int k){
int number = 40000 + 4000 * (k - 2019);
if (number > 60000){
number = 60000;
}
return number;
}
// 2.1.1 C言語のrand関数を用いた方法
double Uniform( void ){
return ((double)rand()+1.0)/((double)RAND_MAX+2.0);
}
// 3.3. 正規分布・ガウス分布 (Normal Distribution)
double rand_normal( double mu, double sigma ){
double z=sqrt( -2.0*log(Uniform()) ) * sin( 2.0*M_PI*Uniform() );
return mu + sigma*z;
}
int main()
{
srand(13);
// 社員格納用リストの作成
init_person_list(&p_first_person, &p_last_person);
int pass1_number;
for (int i = 2019; i < 2080; i++){
// for (int i = 2019; i < 2200; i++){
// 1号試験パス者の生成
pass1_number = type1(i);
for (int k = 0; k < pass1_number; k++){
PERSON person;
person.age = int_max((int)rand_normal(26.0, 3.5), 18); // 18歳以下は応募できない
// printf("person.age = %d\n",person.age);
person.type1_lifetime = 5;
person.retirement_age = 65;
add_person(&person);
} // for (int k = 0, k < type1(k); k++)
// 1号試験パス者の生成(ここまで)
// ===== PERSON ループを回す========
PERSON* p_person = p_first_person->next;
while (p_person != p_last_person){
// 1号 強制帰国
if (p_person->type1_lifetime == 0){ // 5年を使い果した
if (Uniform() <= 0.4){ // 2号合格率 40%
p_person->type1_lifetime = -1; // 免責フラグ
}
else{
PERSON* p_person_prev = p_person->prev;
delete_person(p_person);
p_person = p_person_prev;
}
}
if (p_person->age > 65){ // 65歳以上になったら、強制帰国
PERSON* p_person_prev = p_person->prev;
delete_person(p_person);
p_person = p_person_prev;
}
// 次のループに回る
p_person = p_person->next;
}
p_person = p_first_person->next;
while (p_person != p_last_person){
// 1号 強制帰国を迎えるまでのタイムリミットを減らす
if (p_person->type1_lifetime != -1){
p_person->type1_lifetime -= 1;
}
// 全員の年齢の加算
p_person->age += 1;
// 次のループに回る
p_person = p_person->next;
}
int type1_person_count = 0;
int type2_person_count = 0;
p_person = p_first_person->next;
while (p_person != p_last_person){
if (p_person->type1_lifetime != -1)
type1_person_count += 1;
else
type2_person_count += 1;
p_person = p_person->next;
}
//printf("i:%d, type1:%d, type2:%d\n", i, type1_person_count, type2_person_count);
printf("%d, %d, %d, %d\n",
i,
type1_person_count,
type2_person_count,
type1_person_count + type2_person_count);
}// for (int i = 2019; i < 2100; i++){
return 0;
}
「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;
}
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
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) );
}
}
『あんた、神様を見たことがあるの？ 私はあるよ。2000年9月11日、米国ユタ州の国立公園の巨大な砂岩のアーチの下で。クリアに見えたよ』
先日リリースされたコラムで、
In my column which is released yesterday, I wrote
―― 私が教祖になるには、まず、私が「天啓」を受けている、というストーリーが必要です
"To become a guru, I must first have a story that I am "enlightened"!"
と書きました。
老後を生き残る戦略として「教祖（仮）」になってみたhttps://t.co/NtPzCj4kMP pic.twitter.com/nJsk7WukyD
? EE Times Japan編集部 (@eetimes_jp) September 30, 2022
日常生活においても、過激なダイエット等で、比較的簡単に「天啓」を得ることができることは事実です。
It is true that it is relatively easy to obtain "revelations" in daily life, e.g., through extreme dieting.
それは、私の体を張ったダイエットで、実証済みです。
This has been proven by my own physical diet.
世界を「数字」で回してみよう（25） ダイエット：
ダイエットで脳が壊れる？ 危険な“負の連鎖”https://t.co/q8fo1HejdE pic.twitter.com/1ROPn488Ni? EE Times Japan編集部 (@eetimes_jp) January 20, 2016
加えて、実際に、私、これまで、何度も神を降ろしています(本当)。
In addition, I have, in fact, brought God down many times (really).
(↑のクリックで記事に飛びます)
(↑click to jump to the article)
つまり、世界三大宗教を含め、経典に記載されている「教祖の天啓」ってやつは、かなり「眉唾(まゆつば)もの」である、ということです。
In other words, the "revelations of founder of religion" in the scriptures, including those of the world's three major religions, are quite 'dubious tale'.
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ちなみに、私の宗教勧誘の撃退方法の一つに、
Incidentally, one of my methods of repelling religious solicitations is to
『あなた、神様を見たことがあるの？ 私はあるよ。2000年9月11日、米国ユタ州の国立公園の巨大な砂岩のアーチの下で。クリアに見えたよ』
"Have you ever seen God? I have, on September 11, 2000, under a huge sandstone arch in a national park in Utah, USA. I saw them clear."
『あなた、神様の声を聞いたり、姿を見たりしたことあるの？ え？ ないの？ ないのに"この私"に布教をしているの？』
"Have you ever heard or seen God? What? No? And you're proselytizing to me?"
『ちょっと思い上がってんじゃないのかなぁ』
"I think you are a little presumptuous are't you?"
と、「格の違いを見せつける」というメソッドがあります。
is a method to 'show the difference in class'.
―― メガネをつけると、目付きの悪さが緩和される
先日、証明写真機(スピード写真)で、写真を取ってきました。
The other day, I took a photo from a photo machine (speed photo).
人生で初めて、『メガネ(老眼鏡)』をかけて写真撮影をしました。
For the first time in my life, I wore "glasses (reading glasses)" to take pictures.
―― メガネをつけると、目付きの悪さが緩和される
"Wearing glasses eases my unpleasant look"
という、事実を発見したからです。
I noticed that.
以前、パスポート更新用にとった写真を見て、ぞっとしました。
I was horrified when I saw the photo for my passport renewal.
もし、私が事故や事件に巻き込まれた時、この写真がニュースに出たら、ニュースの内容を確認されないまま、「加害者」「犯人」であると決めつけられる、と思いました。
I thought that if I were involved in an accident or incident and this photo appeared on the news, I would be assumed to be the "perpetrator" or "culprit" without having the news story confirmed.
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「国葬」の日、私は、終日、自宅に閉じ籠って仕事していました。
On the day of the "State Funeral," I spent the entire day confined to my home and worked.
「うん。そう思う。以前、ニュースで自民党・福田達夫総務会長が『(元・統一教会の)何が問題かわからない』との発言をしているのを見たけど、思わず、『あんた、これまで、一体何を学んできたんだ？』と、思わずテレビに向かって、説教してしまったよ」
本日は、コラムがリリースされた日なので、日記はお休みです。
Today, new my column is released, so I take a day off.
"A New Theory of Action for Engineers Who Are Not Loved by Money(7)"
I became a "guru (temporary)" as a strategy to survive in old age
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ぶっちゃけて言いますが、前回のコラムは、あまり好評ではなかったようです ―― Twitterとランク(順位)からの、私の、主観的な見解ですが。
Frankly speaking, the last column was not very well accepted -- from my viewpoint based on Twitter or rankings.
修正もしましたが、かなり力(リキ)を入れて書いたので、正直ガッカリしました。
I made some revisions, but to be honest, I was disappointed because I put a lot of effort into writing it.
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後輩:「江端さん。それ、多分、世代の違いですよ」
Junior: "Ebata-san. That's probably a generational gap"
江端:「？」
Ebata: "?"
後輩:「私たちの世代は、"カルト宗教"は本当に危険な存在として、認識されていましたよね ―― 統一教会、創価学会、オウム、幸福の科学、エホバの証人・・・。これらの存在を知らない大学生はいませんでしたし、世間も一定の知識がありました」
Junior: "In our generation, "cults" were recognized as really dangerous -- Unification Church, Soka Gakkai, Aum, Happy Science, Jehovah's Witnesses... There was no college student who didn't know about them, and the public had a certain level of knowledge about them. There wasn't a college student who didn't know these things existed, and the public had a certain amount of knowledge about them.
江端:「うん。そう思う。以前、ニュースで自民党・福田達夫総務会長が『(元・統一教会の)何が問題かわからない』との発言をしているのを見たけど、思わず、『あんた、これまで、一体何を学んできたんだ？』と、思わずテレビに向かって、説教してしまったよ」
Ebata: "Yes. I think so. I saw LDP General Affairs Chairman Tatsuo Fukuda on the news once saying, 'I don't know what the problem (about the Unification Church) is,' and I involuntarily lectured him on TV, saying, 'What the hell have you learned so far?' "
後輩:「・・・あの自民党の議員、本当に『分かっていなかった』のかもしれませんよ」
Junior: "...that LDP member, maybe he really 'didn't get it'."
江端:「ええ！ いくらなんでもそれは"ない"だろう。そんな国会議員が我が国に存在するか？」
Ebata: "Yes! That's "no" in any case. Is there such a member of parliament in our country?"
後輩:「知識くらいはあったかもしれませんが、そのインパクト(霊感商法や過剰献金などの反社会的活動)を、肌で感じとっていない、という可能性はあります」
Junior: "It is possible that he had at least some knowledge, but he did not feel the impact (anti-social activities such as psychic sales and excessive donations) firsthand.
江端:「そうなの？ 私が大学キャンパスを歩いている時は、『油断していれば、やられる』という緊張感が常にあったように思うけどなぁ」
Ebata: "Really? When I was walking around college campuses, there always seemed to be a sense of tension that if I wasn't careful, I would get hit."
後輩:「あと、カルト宗教側のアクティビティが低下している可能性もあります」
Junior: "Also, it's possible that activity on the cult side is declining."
江端:「というと？」
Ebata: "What do you mean?"
後輩:「信徒勧誘アプローチに改良が加えられていない ―― 既存のメソッドを使い回しているだけで、アプローチの改良をしていない、ということです。で、カルト宗教側も、ジリ貧のまま消滅に向かっている、と」
Junior: "There has been no improvement in the congregational recruitment approach -- they are just using existing methods and not improving their approach. And so the cult side is on the verge of extinction"
江端:「消滅に向かっているなら、めでたいことだけど・・・、私がコラムの中で提案している『ワンオペ布教』とか、取り得るアプローチは、まだ色々あるだろう？」
Ebata: "If it's on its way to extinction, that's great... but there are still a lot of approaches that could be taken, like the 'one-op missionary' that I proposed in my column, right?"
後輩:「そういう'ITリテラシーを持った人間を信徒にできないことも、カルト宗教団体の問題なんじゃないですかね」
Junior: "I think the problem with cult groups is that they can't make such 'IT literate' people into believers."
江端:「なるほど。『宗教』と『IT』は、とことん相性悪そうだもんなぁ・・・」
Ebata: "I see. Religion and IT don't seem to go well together..."
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今回のコラムでも、皆さんの「カルト宗教への関心」を観測していきたいと思います。
Now, in this column, I would like to look at your "interest in cults".
なお、前回のコラムの修正前版も、個人的にリリースしていますので、興味のある方はご連絡下さい。
Please note that I am also personally releasing an unmodified version of my previous column to anyone who is interested.
『江端さんの記事って有料になったのですか』
先日、
The other day, I was asked from my reader,
『江端さんの記事って有料になったのですか』
"Did you start charging for your articles?"
との質問を受けて、ビックリしました。
and I was really surprised.
そういえば、スマホは、EE Times Japanへのユーザ登録が、ワンアクション入るようになっていたなぁ、と思い出しました。
I remembered that for smartphone, user registration to EE Times Japan has been needed as one-action process.
パソコンのブラウザでは、このようなアクションは不要なようです。
However, you don't need to register from the web browser of PC
いずれにしても、江端の記事は今も無料で読めるようです ―― というか、私は、この件に関してコントロールできません。
Anyway, reading my columns are free of charge even now. I mean, I have no control over this.
あしからずご了承下さい。
I apologize for any inconvenience.
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最近、この手のユーザ登録の要請が多くなったような気がします。
I think that there are more requests for this type of user registration recently.
私も、こういうのが、どうにも苦手で、「登録」よりも「購読断念」を選んでしまいます。
I am not good at the actions like this either. so I happen to sto
これは、日経XXのポータルサイトに多いのですが、この登録後に必要となるアンケートシートに「うんざり」するからです。
This cases are apt to happen on Nikkei-XXX site. This is because I am "fed up" with the survey sheets that are required after this registration.
年収とか、家族構成とか、職位とか、既婚や未婚など ―― これらのプライバシーを書かされる『不快』さを、日経XXのサイト運営者は理解すべきです。
The Nikkei XX website operators should understand the "discomfort" of being asked to write these privacy details -- income, family structure, job title, marital status, unmarried status, etc.
原則、私は10項目以上あるアンケートには、答えないことにしています。面倒くさいからです。
As a general rule, I do not answer surveys that have more than 10 items. It is because it is too much trouble.
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先日、筋トレを目的としたスポーツジムの見学に行ってきたのですが、その前に記載されるアンケート用紙(両面ビッシリと、細かい文字で記載されている)を見た瞬間、
The other day, I went to visit a gym for muscle training, and the moment I saw the questionnaire form (double-sided, with super small characters) that I had to fill out before the visit, I said
『あ、もういいです』
"Sorry, I give up"
とだけ行って、そのまま立ち去りました。
and left the gym.
私は、ジムの設備を見学したかっただけなので、このアンケートに応えるコストに見合わない、と判断しました。
I decided that it was not worth the cost of responding to this survey, as I only wanted to tour the gym facilities.
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で、多分、多くの施設やポータルサイトは、ユーザの『不快』や『面倒』で、私のような潜在顧客を見逃しているハズです。
And maybe many facilities and portals are missing out on potential customers like me because of the 'discomfort' and 'hassle' of users.
それに気がついていないなら「バカだなぁ」と思うし、
If they don't realize that, I think that they are "stupid."
それに気がついているなら、「救い難いバカだなぁ」と思います。
If they realize that, I think that they are "unhelpful stupid."
江端:「"SG"とは、当然、"シュタインズ・ゲート"のことです・・・え、ご存知ない？本当に？？」
社内のチームメンバに、この資料を使って、エージェントシミュレーションの概要を説明していました。
I used this document to provide an overview of the agent simulation to our internal team members.
メンバA:「ところで、このイラストは、江端さんが描いているのですか？」
Member A: "By the way, are these illustrations by Ebata-san?"
江端:「私が"作って"います。特許発明と同じです。『構成要件1と構成要件2と構成要件3からなることを特徴とする本イラスト』です」
Ebata: "I "make" them. It is the same as a patented invention. It is "this illustration characterized by the composition 1, composition 2, and composition 3.
メンバA:「・・・分かりました」
Member A: "... I understand."
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メンバB:「コンセプトは、"SG"ですね？」
Member B: "The concept is "SG," right?"
江端:「もちろん、"SG"です。"SG"以外は、ありえません」
Ebata: "Of course, "SG". Nothing but "SG" is possible."
メンバC:「あの、江端さん。"SG"って何ですか？」
Member C: "Um, Ebata-san. May I ask you about "SG?""
江端:「"SG"とは、当然、"シュタインズ・ゲート"のことです・・・え、ご存知ない？本当に？？」
Ebata: "'SG' is, of course, 'Steins;Gate'... Oh, you don't know? Really?
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―― 弊社のエンジニアが、シュタインズ・ゲートを知らないというのは、由々しき事態だ
"It is a serious matter that our engineers do not know Steins;Gate""
―― シュタインズ・ゲートは、他の人はさておき、エンジニアと研究員の必修科目だ
"Stein's Gate, aside from others, is a required course for engineers and researchers"
―― シュタインズ・ゲートを見ずして、未来の街を設計する仕事をするなど、信じられないことだ
"It would be incredible to work designing the city of the future without seeing Steins;Gate"
―― 当然、『ゼロ』まで完遂しなければならない
"Of course, we must complete to 'Zero'"
と、長々と、まくしたててしまいました。
I've made them a mess for a long time.
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チームメンバには、『ドン引き』されていたようですが ―― 構いません。
The team members were put off by what he said, however I don't care of it.
「江端！ 『丁寧な説明』っていうのは、『同じ内容を、ゆっくりとしゃべり直すこと』じゃねえぞ！！」
To 日本国総理大臣殿
To Mr. Prime Minister of Japan
私、新人の時に、先輩から
When I was a rookie, I was told by a senior, and scoled
「江端！ 『丁寧な説明』っていうのは、『同じ内容を、ゆっくりとしゃべり直すこと』じゃねえぞ！！」
"Ebata! "Careful explanation" does not mean "to talk about the same thing over again slowly!"
と、叱られたことがあります。
御参考まで。
For your information.