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ミヒャエルエンデ『モモ』 [よもやま日記]

ミヒャエルエンデと聞けば、『ネバーエンディング・ストーリー』でおなじみの『はてしない物語』を思い出す人も多いかと思いますが、自分が最初に読んだ本は、『モモ』でした。


モモ (岩波少年文庫(127))

モモ (岩波少年文庫(127))

  • 作者: ミヒャエル・エンデ
  • 出版社/メーカー: 岩波書店
  • 発売日: 2005/06/16
  • メディア: 新書




はてしない物語 (エンデの傑作ファンタジー)

はてしない物語 (エンデの傑作ファンタジー)

  • 作者: ミヒャエル・エンデ
  • 出版社/メーカー: 岩波書店
  • 発売日: 1982/06/07
  • メディア: 単行本



『モモ』の中の一言より
「時計というのはね、人間ひとりひとりの胸のなかにあるものを、きわめて不完全ながらもまねて象ったものなのだ。光を見るためには目があり、音を聞くためには耳があるのとおなじに、人間には時間を感じとるために心というものがある。そして、もしその心が時間を感じとらないようなときには、その時間はないもおなじだ。」


後悔しないために、時間こそは預けたりせず、使いきるのです
http://www.irashadiary.com/2017/03/08/%E5%BE%8C%E6%82%94%E3%81%97%E3%81%AA%E3%81%84%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AB%E3%80%81%E6%99%82%E9%96%93%E3%81%93%E3%81%9D%E3%81%AF%E9%A0%90%E3%81%91%E3%81%9F%E3%82%8A%E3%81%9B%E3%81%9A%E3%80%81%E4%BD%BF/

こちらのブログの内容を読みましたが、確かにその通りかなって感じます。

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ゴールデンウィーク 2017 [自動車 / バイク]

GWは、大阪に帰省していました。

新幹線も飛行機も発売と同時に売り切れだったようで、GWも渋滞予想されます。

5/3とか5/5がピークなので、
 行き:5/2の夕方に東京を出発
 帰り:5/5の夕方に大阪を出発
というプランにしました。

結果、思ったより渋滞が少なく、ところどころ休憩を入れながら8時間~9時間くらいで大阪まで帰ることができました。

子供もずっと(ほぼ一日)車の中だと疲れるのですが、夜になると車の中で寝てくれるため、子供にとっても意外と良いかも!って思いました。

ただ、夜の運転は注意が必要ですが。。。

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焼き肉食べ放題『でん 堺店』 [グルメ / クッキング]

本格焼肉でん 堺店
https://www.hotpepper.jp/strJ000023717/

家族で焼き肉と言えば、ここ。

お肉も美味しいですし、食べ終わった後に、綿菓子を作ったり、かき氷を作ったり、子供たちにとってもかなり楽しい焼肉屋さんです。

以前あったプレミアムのメニューがなくなってしまったのが、ちょっと残念ですが。。。





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EXPOCITY(エキスポシティ) [【旅行】近畿]

万博記念公園に大型ショッピングモール「ららぽーとEXPOCITY」が出来ました。
さっそく行ってみることに。



まずは、有名すぎる『太陽の塔』。
こちらは、岡本太郎が制作。



お台場『ダイバーシティ東京 プラザ』にもガンダムがありますが、ここエキスポシティにもガンダムがありました。

三井の中で流行っているんでしょうかね?(^^;



続いて、『CHARABREAD ベーカリーカフェ キャラブレッド』
可愛いパン屋さんです。

この日は映画を観たのですが、観終わってから買おうと思ったら、売り切れてしまっていました。。。
買いたいときに買わないとダメですね。。。

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大仙陵古墳 [【旅行】近畿]

大阪の堺市にある大仙陵古墳(仁徳天皇陵古墳)を見に行ってきました。
きっかけは、息子が日本の歴史を読んでて、そこに古墳が出てきたから。

クフ王ピラミッド、始皇帝陵と並ぶ世界3大墳墓と言われているらしい。

まずは、「永山古墳」南側の陸橋から見ることに。
ただ、大仙陵古墳が近すぎて、森にしか見えませんでした。。。



気を取り直して、堺の市役所の21階展望ロビーから見ることにしました。
ここは、日曜日でも入ることができます。
駐車料金はかかりました。

真上からじゃないので、前方後円墳の形をはっきりとみるにはちょっと苦しいですが、いくつか周辺の古墳を同時に見ることが出来て、改めて堺周辺にある古墳の多さに驚きでした。



ちなみに、21階展望ロビーで前方後円墳の形をした古墳カレーを食べることができます。
この日は、残念ながら売り切れでしたが。。。

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うなぎコーラー [【旅行】小旅行、旅行その他]

静岡のサービスエリアで「うなぎコーラー」なるものが売っていました。
飲んでみると、不味かった。。。

なんか子供の頃に食べた駄菓子屋のコーラーの味がしましたが、冷えていてこの不味さなので、常温だったら罰ゲームに近い味になるかと思われます。。。



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映画『美女と野獣(2017年)』 [テレビ / 映画]

エマ・ワトソンの映画『美女と野獣』を観てきました。

ハーマイオニーの幼さはすっかりなくなり、美人になっていました。
まさしく美女と野獣。

同性愛者のキャラクターが登場するとか、黒人が登場するとか、ディズニーは、色々な挑戦をしている気がしました。
多人種・多文化への配慮ですが、個人的には、あえてクラシックな映画でそんなことをしなくてもと思いましたが・・・。

ちなみに、クレジット・エンドソングで「How Does a Moment Last Forever」(時は永遠に)を歌っているのは、セリーヌ・ディオンです。



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統計手法から統計モデリングへ その1 因果推論のモデリング [データサイエンス、統計モデル]

統計手法から統計モデリングへ
https://www.jstage.jst.go.jp/article/rssj1981/18/1/18_1_57/_pdf

椿先生がよく講義で使われる元ネタ

こちらを自分なりに色々試して理解しました。

考え方はこんな感じ。

炉内温度:Y [通常は、測定できない]
↓(熱伝搬)
炉外温度:X1 [測定可能]
↓(熱伝搬)
炉外温度:X2 [測定可能]



このようなデータがあった時に、Yの温度をX1とX2を使って、どう推定するか?という問題になります。

そこで、
Y = a1 * X1 + a2 * X2 + a0
という重回帰分析を使って、モデル化しようというのが最初の第一歩。

結果は、
Y = 1.214 * X1 - 0.001 * X2 + 10.8
となるのですが、X2の係数は有意でなく、再度
Y = a1 * X1 + a0
というモデルを考え、パラメータを推定します。

その結果は、
Y = 1.213 * X1 + 10.8
となります。

そこで、Yの予測結果(炉内温度)は、上の式で与えられると考えるのですが、このモデルのおかしいところは、X1やX2が決まれば、Yが決まるという構造を表していることです。

本来は、Yが決まってX1やX2が決まるので、原因と結果が逆転していることになります。

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統計手法から統計モデリングへ その2 熱伝搬モデル [データサイエンス、統計モデル]

y = a + b * x
という単回帰分析を考えた場合、パラメータa, bは分散共分散行列から計算することができます。



a = (yの平均) - σxy/σxx * (xの平均)
b = σxy/σxx

下記のような問題を考えた場合、
式1:y = a1 + b1 * x

式2:x = a2 + b2 * y
⇒ y = -a2/b2 + 1/b2 * x

回帰直線の変数xとyを入替えた場合の傾きは、一致しません。

つまり、因果の方向性を知っている場合に、
式1:(原因)= a + b * (結果)
式2:(結果)= a + b * (原因)

式2を考えた方が自然な発想になります。

ここで炉内温度、炉外温度の話に戻して、、、

炉内温度:Y [通常は、測定できない]
↓(熱伝搬)
炉外温度:X1 [測定可能]
↓(熱伝搬)
炉外温度:X2 [測定可能]

Yは炉内の真の温度で測定できない ⇒ 潜在変数
X1, X2は、観測変数となります。

因子分析や、パス解析、共分散構造分析を使ってモデリングをするのが次のステップとなります。

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統計手法から統計モデリングへ その3 モデルの違いをパス図で理解 [データサイエンス、統計モデル]

# パッケージの読み込み
library(lavaan)
 
# データの準備
lower <- '
1.000
0.774 1.000
0.383 0.496 1.000
'
full <- getCov(lower, names=c("Y", "X1", "X2"))




モデル 1
# モデル1
model_1 <- '
X1 ~ Y
X2 ~ X1
X2 ~ Y
X1 ~~ X1; X2 ~~ X2
'
 
fit_1 <- lavaan(model_1, sample.cov = full, sample.nobs = 20)
summary(fit_1, standardized=T)


ここで Y から X2のパス係数は有意でないので次の様なモデルを考える。



モデル 2
# モデル2
model_2 <- '
X1 ~ Y
X2 ~ X1
X1 ~~ X1; X2 ~~ X2
'
 
fit_2 <- lavaan(model_2, sample.cov = full, sample.nobs = 20)
summary(fit_2, standardized=T)






ここで面白いのが、モデル1とモデル2のYからX1へのパス係数の値は同じである。
そして、X1からX2のパス係数の値は、0.498から0.496に変化をしている。

これは、0.496 = 0.498 - 0.002ということだが、X2へのYの影響は、全てX1を経由しての「間接効果」を考えていることになる。

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東京三大豆大福の一つ松島屋(泉岳寺、白金高輪) [グルメ / クッキング]

会社のキックオフが近くで合ったので、松島屋によって豆大福を買ってきました。



松島屋 (まつしまや) - 泉岳寺/和菓子
https://tabelog.com/tokyo/A1314/A131403/13007137/

東京三大豆大福は
・瑞穂(明治神宮前)
・松島屋(泉岳寺)
・群林堂(護国寺)
らしいです。

人によって意見は分かれるので、どれがさらに美味しいかという事は置いておきます。w

・松島屋(泉岳寺)の豆大福
豆がプチプチとした食感で、甘さ控えめ
群林堂に比べて、やや小ぶり

・群林堂(護国寺)
ぎっしりと入っている赤エンドウ豆の食感が楽しめる
餡は塩気がなく、やや甘め

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KDD2017の申し込みが開始! [データサイエンス、統計モデル]

KDD2017の申し込みが開始!
http://www.kdd.org/kdd2017/registration

今年はカナダのHalifaxです。

6/28までに申込すると、早期割引になりますね。
学割もかなりの額なので、学割で行くべきか悩みます。
(一応、大学院です。。。)

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かけっこ教室 1日目 [ファミリー]

塾の野外活動として、かけっこ教室に参加してきました。
二日間コース。



運動会などで早く走るためコツとして
・姿勢をまっすぐにして走る
・ももをしっかりと上げて走る
・歩幅を大きくする
・スタートダッシュのポイント
あたりを2時間かけて練習していました。

来週、かけっこ教室二日目があるのですが、それまでに今日のおさらいを毎日練習するってことになりました。

二日間参加しただけでは、劇的には早くならないみたいですが、日々の積み重ねが大切とのことです。

今日、50mのタイムを計りましたが、次回は少しでも早く走れるようになっていると嬉しいものです。

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東京都水の科学館 らんま先生eco実験ショー [よもやま日記]

東京都水の科学館 らんま先生eco実験ショー

空気砲の実験をしたり、水の色が変わったりと、いろいろ不思議な実験をやっていました。
時間として50分くらいですが、かなり楽しい実験ショーでした。





今週の土曜日にフジテレビにでんじろう先生とテレビに出るって告知していたので、おそらくこの番組かと思われます。

土曜プレミアム・THEお題シアターでんじろうTV初実験・みやぞん爆笑肉体芸
2017年5月20日(土)21時00分~23時10分

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東京都水の科学館 2回目 [よもやま日記]

久々に行ってきました。
前回は、1年半前に行ったみたいです。

東京都水の科学館 1回目
http://skellington.blog.so-net.ne.jp/2015-11-10

ちょっと駅から遠いのと、駐車場が近くにないのが残念なのですが、それでも水を使った色々な実験や遊びを体験することができます。

お昼前に行ったのですが、なんだかんだと2時間以上遊んでいて、科学館を出たのが2時過ぎ。

お昼ご飯は、お台場に移動してがっつり頂きました!

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ディズニー 沖縄進出を検討 [Disney / ディズニー]

宜野湾「インダストリアルコリドー地区」にディズニーリゾートが進出を検討しているとのことです。

ディズニーバケーションクラブ(DVC)のアウラニリゾートみたいになるんでしょうかね。

ただ、DVCホテルという位置づけではなく、オリエンタルランドが運営主体なので、DVCのポイントでは泊まれなさそう。。。

どんなリゾートになるのか、期待が高まります。

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