ゆたりんブログ

前回の牛乳寒のブログ記事。このときは仕上がりが結構柔らかめ。 [料理メモ] 牛乳寒の作り方(分量など)による食感の違いなどなど ということで、前回の反省を活かして再チャレンジ。 2019年4月30日のレシピ 粉寒天 : 小さじ4杯(すり切りまで) 水 : 200g 砂糖 : 60g 牛乳 : 300g 前回のレシピと異なるのは、粉寒天が小さじ4杯になっている点(前回は2杯)。 作り方  まず分量の水を鍋に入れ、沸騰前あたりで粉寒天を入れてよく溶かす。 前回は別の鍋で牛乳を温めていたがこれだと洗い物が多くなってしまうので、今回はカップに入れた牛乳をゆっくりと粉寒天を溶かした鍋に注いでいくことに(しっかり混ぜながら)。このとき、温度が急に下がらないよう弱火をキープ。牛乳を入れ終わったら砂糖を入れてよく溶かして、型に入れて放置。室温程度まで下がったら冷蔵庫に入れてよく冷やしておく。  最後はさいの目に切って盛り付け、完成。 仕上がり  寒天が多いとボソボソした食感になるかと予想してたけれど、食べてみるとそうでもなく、結構ぽよぽよっとした食感。それでいて柔らか過ぎず。個人的にはこの硬さは好み。  甘さは前回と同じ。まぁ砂糖の量は一緒なのでそんなものかと。 反省点  水200gに粉寒天小さじ4杯煮溶かすのは難しい。結構ダマになりやすく、数分間煮ていても溶け切らなかった。まぁそれでも仕上がりはちゃんと固まってくれたのでいいのだけど、ダマがあると仕上がりや食感にバラツキが出てしまう。  ネットで調べてみると、お湯に入れずに水に入れてよく混ぜてしばらく放置しておくといいという話が載っていた。  粉寒天が塊のままお湯に入ると塊の周囲がゲル化し、内部にお湯が浸透し難くなってダマとして残りやすくなると思われる。水に入れた場合を考えると、その温度では粉寒天は解けないので、ここでよく混ぜておけば水中にほどよく分散するのだと思われる。おそらくこうしておけば、火にかけた時に均一に溶けるのだろう。実際に試してみる価値あり。  また水に入れて放置するのは、粉寒天をよく水で膨潤させておくための模様。これもまた溶けやすさにつながるのだろう。  次回というか今後の粉寒天を使いこなす上での教訓として、しっかり煮溶かす手順を把握出来るようになっておきたいと

ランダムなプロット点を作成して、各点毎にもランダムに色を着けて三次元アニメーションを作ってみました。 (動画がチラチラしちゃってるようですが、最大化して見ればやや解消するかと思います) (追記 : 見やすくなるよう作り直した動画を最後に貼っておきました) 動画01 : 三次元プロットアニメーション(Youtube) データファイルはPythonで乱数を用いて作成。 各点の配色についてはgnuplotのrgbcolor variableという機能で行っています。 データファイルの一部を抜き出すと以下のようになっています。 始めの三列はそれぞれ三次元上のx, y, z座標。4〜6列目は各点の配色に用いる値となっています。 4 98 144 15728640 7168 197 146 223 225 4259840 5120 51 223 30 130 15007744 33024 66 43 159 200 7798784 34816 156 6 228 160 7798784 31744 54 59 13 134 12386304 17408 66 [追記 : 2019年4月30日] 始めにアップロードした動画が見難くなっていたため、見やすくしたバージョンもアップロードしておきました。 動画02 : 三次元プロットアニメーション(Youtube) gnuplot関連のブログ記事

 思い込みって怖いもので、「これは思い込みなんかじゃない！」と強く思っていることほど思い込みだったりする。間違ったことを思い込んでいて、それで行動したりすると取り返しが付かないことになったりもする。  では、果たして自分がハマり込んでしまっている思い込みは解くことは出来るのだろうか？という問題。  もし他の考えを知って思い込みが解けたと思ったとしても、それは別の思い込みによる上書きに過ぎないのでは無いだろうか？ちゃんと理屈があっての話だし、理屈もちゃんと通ってるのだから思い込みではないという場合も、その理屈自体が思い込みの産物であることもある。  まぁ結局のところ、思い込みに陥らないようにするには、物事について常日頃から懐疑的な視点を持っておくことが必要なのだろうと思う。ただそうは言っても、なんでもかんでも疑ってかかればいいというものでもなく、こと信頼関係が重要なときにはそういった態度は信頼関係を壊すことにもなり兼ねない。あれこれ考え過ぎるというのも疲れちゃうわけで。  おそらくこれは答えが出るような話でもないので、たまに頭の体操程度に自分が思い込みに陥ってないか考えてみるくらいでいいのかも知れない。思い込みが絶対にダメというわけでも無いわけだし、ちょっとくらいの失敗で気付き直せればそれはそれでOKだろうとも思う。

gnuplotで階段状にプロットするstepsというプロットスタイルについて解説していきます。 階段状プロットとは？  階段状プロットとはなんぞや？といっても、ちょっと言葉では説明し難いので実例を示すことにします。以下はそのグラフ。 これは y = x の関数を階段状にプロットしたもの。 gnuplot> set samples 15; plot x with steps (そのままプロットすると階段が細かくなり過ぎるので、samplesでプロット点を少なくしてプロットしています)  gnuplotではstepsというプロットスタイルを用いると、このようなグラフをプロットすることが出来ます。またsteps以外に同様な階段状プロットが出来るfstepsとhistepsというプロットスタイルもあります。 steps fsteps histeps 3つとも同じような階段状プロットが出来ますが、それぞれのプロットには特性があるので用途によって使い分けるといいでしょう。3つの違いは以下で簡単に説明していきます。 データファイルで階段状プロット 上の例では関数をstepsスタイルでプロットしましたが、データファイルにおいても同様にプロットすることが出来ます。  まず用意したのは以下のグラフとなるようなデータファイル。stepsを用いずにそのまま点(points)と線(lines)でプロットすると以下のようになります。 これをsteps、fsteps、histepsでプロットすると次のようなグラフとなります。 (分かりやすくするため、点(points)プロットと一緒にプロットしています)  上からsteps、fsteps、histepsの順にプロットしたグラフとなっています。3つとも同じデータファイルをプロットしていますが、それぞれプロットの仕方に違いがあることが分かるかと思います。  やや分かり難くなりますが、1つのグラフに3つ一度にプロットすると以下のようになります。 まとめ  実際、どういった場合にこのようなプロットを用いるかというのは考えどころですね。ある閾値で値が変化するような系なんて場合が当てはまりそうではありますが。 gnuplot関連のブログ記事

 市販の炊き込みご飯の素を使って炊き込みご飯を作ったのだけど、炊き上がりをつまみ食いしてみると微妙に固い。ネットで調べてみるとそうなってしまう理由がいくつか出てくる。  固く炊き上がってしまう原因としては、米の吸水が不足してるってのが大きな理由らしい。味が付いた状態だと浸透圧の関係で、米を浸けて置いておいても吸水が不足しがちとかなんとか。後は炊く前に具材は米の上に乗せるだけで混ぜないようにとかテクがある模様。単に水が足りてなかったとかも。  で、今回の敗因としてはおそらく吸水不足だろうなぁと。米を洗ってすぐ炊き込みご飯の素を入れちゃってたし。それと予約炊飯で何時間も前からセットしてたのも良く無かったのかも。あれこれダメだった理由はあるのだけど、とりあえず次回やる場合は吸水をしっかりやるってことに注力してやっていきたい。  ただ炊き込みご飯はあまり作ったりしないので、この反省材料を次回まで覚えていられるかどうかは結構あやしぃ。 追記(2019年5月9日)  再チャレンジしてみた結果を次のブログ記事に書きました。 [料理メモ] 炊き込みご飯に再チャレンジ

山手線の各駅の位置関係を三次元プロット  gnuplotでのプロット例として、今回は山手線(JR東日本)の各駅の位置関係を三次元プロットしてみました。データ要素は駅名、緯度経度、そして標高になっています。なお今回は簡単のため、緯度経度をx座標y座標として扱っています。  完成したグラフは以下の通り。山手線西側の駅の標高は高く、東側はそれに比べて低くなってることが分かります。西側で標高が高いのは台地の上を走ってるからですかね。このへんは標高が分かる地図で見てみるとおもしろいです。 解説 データ型式  各駅毎に緯度経度と標高の3つの数値を用います。数値自体はオンラインの地図なら比較的簡単に取得出来るかと。  データは例えば東京駅なら以下のようになっています。 東京, 35.681382, 139.766084, 3.4  これを山手線の各駅毎に用意して1つのデータファイルとしています。 コマンド  プロットに用いたコマンドは以下の通り。 なお今回はデータファイルとコマンドはdatablocks( 解説したブログ記事 )で一つのファイルとして扱っています。プロットに指定しているファイル名が"$data01"という変数名になっているのはそのため。 set datafile separator "," unset xtics unset ytics unset key set style textbox opaque set hidden3d set xyplane at 0 splot  $data01 u 3:2:4 w l lw 3 lc "green", \        '' u 3:2:(0) w l lt 0 lw 1 lc "black", \        '' u 3:2:4 w impulses lw 2 lc "dark-green", \        '' u 3:2:4:1 w labels boxed font ",13" アニメーション  出来上がったグラフを回転させてアニメーションにするとこんな感じになります。 gnuplo

 このブログではgnuplotの機能を解説する記事を書いて来ましたが、実際にグラフをプロットする場合についても紹介していくことにします。 軸線上にラベルを表すグラフの作成 今回は 「山手線の各駅を東京駅からの距離で並べて軸線上に表すグラフ」 について作って行くことにします。  必要なデータとしては、 山手線(JR東日本)の各駅の駅名 各駅の東京駅からの距離(線路に沿った距離) データに関してはネット上で入手可能ですね。距離はだいたいでいいならオンライン地図の計測ツールで測れば分かるかと。 グラフ 長々と解説していくのもなんなので、始めに出来上がったグラフを貼っておきます。  x軸は東京駅からの距離(km)を表しています。東京駅はスタートなのでラベルを頭一つ高くしています。その他の駅名のラベルは2段に分けてますが、これは単に見やすくするためです。 解説 プロットに用いるデータファイル(yamanoteline001.dat)の中身は以下のように作成しました。 0.0 3 東京駅 1.3 2 神田駅 2.0 1 秋葉原駅 3.0 2 御徒町駅 ︙ 1列目が東京駅からの距離(km)、2列目がラベルの段分けに用いる数値、3列目が駅名としています。 gnuplotのコマンドは以下のようにしました。  gnuplot> unset key gnuplot> unset ytics gnuplot> set style textbox opaque gnuplot> plot [-2: 36][0:4] 'yamanoteline001.dat' u 1:2 w impulses lc 'dark-orange', '' u 1:2:3 w labels boxed rotate by 70 left offset 0,0.4 font ",11" プロット方法はlabels(ラベル)プロットともう一つ、"impulses"というプロットを用いています。始めに出したグラフから分かるように、impulsesプロットでx軸から各ラベルに伸びる線を描いています。 (impulsesプロットは、 y = 0 からデータで

コンピューターの技術系のマニュアル、特に英語のを読んでるとたまーに出てくる ANSI-C という名称。文脈からC言語の何かであることは分かるのだけど、じゃあ「ANSI」ってのは何だろうと思った次第。  こういうの調べるときはWikipediaだろうなーということで検索したら、すぐに見つかりました。さすがWikipedia。 ANSI C - Wikipedia  で、どうやら「ANSI」というのは「米国国家規格協会」のことだそうです。 "American National Standards Institute" で "ANSI"、なるほど。 米国国家規格協会 - Wikipedia  規格を制定する組織と言えばJISやISOなんかもそうですね。ANSIという組織について調べようとするとこれまた時間がかかりそうなので、組織について調べるのはここまで。  また、ANSI C、ISO C、標準CがC言語の標準としてひっくるめられてるようです。うーん、分かったような分からないような。まぁそういう名称が出てきたらC言語のことを言ってるんだろうと思っていればよさそう。  それにしても、プログラミング言語と言えばプログラマーやIT企業が作って公開、配布するようなものが多いので、規格として制定されてるってのはどういうことなのか気になるところ。C言語の歴史についてはWikipediaの以下のページに載ってはいます。 C言語 - Wikipedia  このへんはコンピューターの歴史の初期(中期？)の部分だろうから、ちょっと聞きかじった知識ではどうにも理解し難いです…。まぁいろんな人が拡張したりしていった中で、混乱が生じないよう規格として制定した、みたいな話ですかね。

条件によって式の処理を変える  gnuplotには与えられた条件によって処理を変える方法が備わっています。ifコマンドもそれになりますが、今回はそれ以外の三項演算子というのを紹介します。 (ifでは文が評価され、三項演算子では式が評価されるという違いがあるそうです)  三項演算子は英語では「ternary operator」となるようです。また用いられる記号で「?:」と表すこともあるようです。さて、三項演算子と言われても何のことだかよく分からないと思うので、始めに簡単な例を示すことにします。 三項演算子の簡単な例 その1  gnuplotでplotコマンドを実行するとき、以下の条件でプロットする式を変えるものとします。 xが0未満では「y=x」をプロット xが0以上では「y=cos(x)」 をプロット  これを三項演算子を用いて書き表すと gnuplot> plot x<0 ? x : cos(x) となります。このときグラフは次のようにプロットされます。  グラフを見れば"0"を境にプロットされる式が変わっていることが分かります。 では、ここで上記の三項演算子を用いて書いたplot文を見てみることにします。 plot x<0 ? x : cos(x) 一見して何がどうなってるのか分からない書き方になっていると思います。 簡単に説明すると、上の文はplotを除くと以下の5つのパーツから形成されています。 x<0 (条件) ? (記号) x (式) : (記号) cos(x) (式)  まず1番目に設定する条件が来ます。その後ろに"?"という記号が来て、条件が正(True)の場合の処理が続きます(ここでは"x")。そしてその後の":"の記号の後ろに条件が偽(False)の場合の処理が続きます(ここではcos(x))。  説明があっても分かり難いと思いますが、実際に条件と式で書き下して実行してみると使い方に慣れてくると思います。 例 その2 次の例として以下の条件を考えてみることにします。 -5<x<5 では y = 1 それ以外の領域では y = 0  1つ目の条件は "-5<x &a

カメムシといえば秋に何匹も家の中に入り込んできて、捕まえたり追い出したりするのに苦労します。そのへんは以前にブログでも書いてました。 カメムシ襲来！(秋の風物詩)  さて、いまは春(4月25日)なんですが、数日前から家の中でカメムシを見かけるようになりました。見かけるといっても秋のように一度に何匹も出てくるというわけでも無いのですが、カメムシはあまり春に出てくる印象が無かったためちょっとだけびっくり。  調べてみるとカメムシは春にも出てくるそうなので、出てくること自体は不思議でもないようです。  しかしながらカメムシは捕まえるのをしくじると臭いを出すのがこれまた厄介ですね。臭いが付かないようティッシュでさっと捕まえたのに、微妙に指先が臭いという始末。  あと家に入り込んだカメムシが出られなくなって、部屋の隅っこで干からびていることがあります。始末が悪いことに、干からびた後に粉々になって散らばっていくんですよね、これ…。あまり開けない窓のサッシの端に溜まっていたりとかするので、たまにそういうところは掃除した方がいいです、はい。

前回、寒天使って牛乳寒を作ってみたんですが、今回はデコポンの果汁と果肉で寒天ゼリーを作ってみることに。 余談だけど、「ゼリー」ってゼラチン使って固めたものに付ける名前だと思ってたんだけど、調べてみると寒天やペクチンなどで固まらせたものでもゼリーって言うらしいですね。へー、なるほど。 前回のブログはこちら↓ [料理メモ] 牛乳寒の作り方(分量など)による食感の違いなどなど 今回のデコポン寒天ゼリーのレシピ デコポン : 1個 粉寒天 : 小さじすり切りまでを4杯(重さはたぶん4gかもうちょっと多いくらい) 水 : 350mL 砂糖 : 60g(+α) 調理過程  デコポンは房1個1個の皮が薄くて剥きにくいですね。これ、そのまま食べた方がいいとは思ったのだけど、あいにくこのデコポンは甘みが少なめだったのでゼリー行きと相成りました。とりあえず全部皮を取り除いて果肉のみにした後、そのうちの約3/5くらいから果汁を搾り取る。絞った後のももったいないので、それも戻してゼリーとして固めることに。このときの全量が150gくらい。水の量はこの値を元に350gと算出してます。計算についてはだいたい水分量500mLとなればいいやという安直なもんですが。  ここで果肉と果汁が入ったボールに砂糖を分量入れて混ぜておく。この段階では砂糖が溶けてなくても気にしない。  鍋に水を入れて加熱、沸騰間際になったら粉寒天を投入。このとき一気に粉寒天入れてしまうとダマになって溶けにくくなってしまいますね。えぇ、やらかして小さなダマがいくつも出来てしまいましたが、結構激し目に混ぜることでリカバリー(リカバリー出来たとは言っていない) 。  約2分くらい加熱した後、デコポンの方を投入。ここで砂糖もちゃんと溶かすようよく混ぜる。火は一応弱火でつけてやや加熱した状態をキープ。ここで味見をしたがあまり甘くは無かったので、大さじ1杯くらいの砂糖を追加。砂糖が完全に溶けたくらいで、ゼリーを固める型に注ぐ。  あとは室温になるまで放置して、その後冷蔵庫にin。冷えたのを食べやすいサイズに切って完成。 固めた後、型から取り出した状態 サイコロ上に切って盛り付け 1個1個はこんな感じ  仕上がり  硬さはやや硬めな仕上がり。ゼリーと言われる

そういえばUbuntuのバージョンって始めがリリースされる西暦の下二桁で小数点以下が月を表すって型式だったような。19.04なら2019年4月リリースってな感じで。 そうなってるというのは何かしらの文書で読んだ覚えがあるのだけど、 どこで読んだかハッキリしないので話の正確性はあまりないです、すみません。 数年前だったら新しいバージョンが出たらすぐにアップグレードしてたんですが、ここ最近はすっかりLTSのバージョンしか使ってないですね。新しいことよりも日常使用での安定性、恒常性の方が自分にとっては必要って方に使い方がシフトしたためですかね。 Download Ubuntu Desktop | Download | Ubuntu Ubuntu 19.04 'Disco Dingo' Released with New Features - OMG! Ubuntu! さて、一応19.04のリリースノートに目を通してみましたが、これWaylandはどんな感じになってるのかなと。いまのLTSはWaylandはデフォルトでは無いです。19.04はLTSじゃないのでデフォルトなのかな？ 次のLTSではデフォルトになってるのかな？とは思ってみてますが。 それとデスクトップ環境のGNOMEのパフォーマンスが向上してるようです。まぁそれはそれとして他の各種フレーバーと比較してどんなもんですかね？動作の軽量さを求めるなら、他のフレーバーも選択肢になるわけで、そのへん比較したデータなんかがあれば参考になりそう。ただ軽いと言っても機能とか操作性が結構変わってくるので、軽量さで選んでいざ試してみてもなかなか慣れるのが大変だったりします。 GNOMEもバージョン3になってからだいぶクセの強さが目立ってましたけど、ずっと使い続けてるってのもありますが最近は結構使いやすいですね。GNOME拡張を追加すれば結構カスタマイズも出来るようになるし。 なんか19.04リリースと関係ない話が多くなってしまいましたが、まぁ何はともあれ気が向いた時にダウンロードしてきて仮想マシンにでも入れて試してみたいと思います。

粉寒天を買ってみて牛乳寒を作ってみたのだけど、粉寒天の分量で食感が結構違いが出る模様。 ということで、ちょっとまとめておく。 2019年4月21日作成のレシピ 材料 粉寒天 : 小さじ2杯(すり切りまで) 水 : 200g 砂糖 : 60g 牛乳 : 300g キッチンスケールで粉寒天を測ると小さじ2杯で3g。ただこのキッチンスケールは小数点以下のグラムは測れないので数グラムの計測はあまり信用出来ない。 買ってきた粉寒天の説明書きには小さじ1杯で1gとの記載。 固める目安としては、 粉寒天2gで水250g 粉寒天4gで水500g とのこと。説明書きの通り小さじ1杯で1gとするなら、今回の分量では目安の半分しか粉寒天が入っていない。 作り方 水を沸騰直前まで沸かしてそこに粉寒天を入れる。混ぜながら約2分間、沸騰するかどうかギリギリのところでキープ。 それと同時に牛乳の方も温める。分量の砂糖を加え、こちらもよく混ぜる。今回はあまり温めず、鍋の上に手をやって少し温かく感じる程度まで加熱。 (以前作ったときは牛乳は沸騰させたが、泡が立ってしまい固めた後の表面の仕上がりが凸凹してしまった) 牛乳を温めている鍋をかき混ぜながら溶かした寒天を注いでいく。 (洗い物がめんどうなので、牛乳で汚れる鍋は一つになるようにした) 混ぜ終わったら型に注いで、室温になるまで放置。 その後、冷蔵庫に冷えるまで入れておく。 最後は食べやすい大きさに切って出来上がり。 仕上がり 食感 : 結構柔らかめ 甘さ : いい感じの甘さ。 多めに食べるのなら気持ち砂糖を減らしても良さそう。 また、切ってからしばらく置いておいたら、若干液がしみ出してきていた。 どうも今回の分量では粉寒天が少なかった模様。 (固まることは固まっていたので、こういう仕上がりもありと言えばあり) 次回に向けて 他の分量はそのままで粉寒天を4g(小さじ4杯)で作ってみることにする。 硬さがどの程度になるかに注目。 追記 : 2019年4月30日 粉寒天小さじ4杯で再チャレンジしたブログ記事 [料理メモ] 牛乳寒、寒天を倍にして再チャレンジ

 多くのものが集まる物事を見る時に、見方としては大きく マクロ的視点 ミクロ的視点 の2つに分かれる。 (その中間としてメゾ〜的視点なんていうのも入るかも知れないけど、今回は割愛)  「社会人は社会の歯車だ」という言葉。 これは人というのを社会人という大きなくくりとして見ている。マクロ視点。 (ここでは、この言葉自体が正しいとか間違っているということは扱わない)  では、この言葉を次のように言い換えたらどうなるか？ 「お前は社会人なんだから社会の歯車に過ぎないんだよ！」 あえて乱暴な物言いとしたが、さてこれはどういう扱いとなるか。 まず「お前」と来ているため、それは人個人を示すためこれはミクロの話である。 そこに「社会人」というマクロの視点からの価値観が来ている。  論法的には お前は社会人だ 社会人は社会の歯車だ だからお前は歯車に過ぎない という構造。  重要なのは、最後の 「お前は歯車に過ぎない」 という視点は、これ単独では抜き出せないということ。ミクロとマクロの話が混ざってしまっているため適用範囲がこじれている。  人個人はあくまでも個人でしかなく、社会人というのはその個人が集まって形成される包括的な価値観。「お前は歯車に過ぎない」というのは個人には当てはまらないし、社会人というマクロ的視点が入り込まないときにはその言葉は意味を成さない。   昨今、こういったマクロとミクロをごっちゃにした話が人個人に対してぶつけられるということがよく見受けられる。確かに社会人という 「立場」 というのは日々生活する上では、常に付きまとってくる。だからといって、それは人個人、特に私的な内面の部分にまで当てはまるかどうかは疑問でもある。 そういう立場を軸に自己を確立している人もいるだろう。 しかしそうではなく、あくまでも個は個という価値観で自己を確立している人もいる。 自分が一体なんなのか、自分でも理解出来ないときもあるし、人生とは大概にしてそんなものかも知れないということもある。  マクロ視点というのは絶対のものでも無いし、ミクロの話と一緒に行うには慎重さを要する。これを絶対の価値観としてしまうと、最近何かにつけて取り沙汰される正義による暴力に繋がっていくのだと思われる。 「マクロとミクロ」と2つに分ける

 ある種のアニメやマンガの作品についてのコメントで言われる「やさしい世界」という言葉。 この言葉を文字だけで説明するのは難しいし、説明してもニュアンスの半分も伝わらないかも知れないけれど、あえて説明するなら、 「現実世界では厳しい状況に陥るような事柄が、その作品の中では厳しく当たられずにやさしく扱われる」 みたいな感じ。  なんていうか現実で毎日仕事が大変だったり、ツラい状況にあったりするときにそういう作品を見るとなんだか癒やされるみたいな。  さて、それはさておき。  この「やさしく世界」という言葉が示す概念。これは果たして誰もが理解出来ることなのかという疑問がある。語弊を生じないよう補足すると、作品や言葉の理解度のことではなく、その概念が理解出来るのかという話になる。  まず考えてみて欲しい。  そもそも現実世界が優しければ、「やさしい世界」を見せられてもそれは当たり前の光景にしか見えない。特に子供の頃の世界は大人からの庇護があるために、比較的優しい世界となっている。ただ、そんな時間もつかの間で、成長するに従い新しい世界に進んでいき、その中でいろいろな制約が出てくる。自分が思った通りにいかない、何かしたら理不尽に怒られる、家族や友人と考え方が合わない、どんなに頑張っても誰も認めてくれない、嫌なことでも生きるためには嫌なことをしていかなければならない、などなど。  そういった自分が見えている世界がどんどん厳しくなっていく過程を経て、「やさしい世界」が描かれた作品を見ることで厳しい現実から癒やされるような感覚を覚える。つまるところ、「やさしい世界」というのを理解するには「厳しい現実」を自らの経験から身を持って知っておく必要がある。  まぁ長々と書いてきたけど何が言いたいのかと言うと、「厳しい世界」を知っているからこそ「やさしい世界」という概念を理解出来るのだろうということ。 (概念を理解出来ていなくとも、展開や作品の構造を読み取って教科書的に「やさしい世界」という公式に当てはめることも出来る。そういう当てはめによる理解も出来るわけなのだが、それは形式的な理解であって、概念自体を自身で獲得しているかというのとはまた別のことでもある)

スマホさえあればインターネットで大抵のことは答えが見つかる、そういう時代。 何か分からないことがあればすぐに検索。 宿題やレポートも答えを検索。 しかし、検索で出てきた答えは本当に答えなのだろうか？ 現実にある問題というのは教科書的な答えがあるわけでもなく、その問題が置かれている条件によって答えは異なる。そもそも答えなど存在せず、多数が答えと思うことがとりあえずの答えとして扱われるということもある。 ネットの検索で見つかる答えというのは、教科書的な答えに近いもの。 問題の要素をある決まった型に当てはめるよう設定して、それを元に筋道が立てられて答えが導き出されるというようになっているものが多い。 もっともらしい答えがあっても現実ではまったく役に立たないというのは、型にはめられないようなことを強引に型にはめることにより生じる。いくら筋道が通っていて答えが出ているとしても、大元の型が現実に即していなければそれは現実的な答えとはならない。 さて、そうした場合に人はどうするのだろうか？ より現実に即した型を構築して、その型を元に新たな筋道を立てて答えを導こうとするのだろうか？ それとも、既存の筋道と答えはそのままに、答えが答えであるべく現実の方を型に押し込もうとするのだろうか？

gnuplotでグラフがウィンドウ上にプロットされているとき、そのウィンドウ内でダブルクリックするとその位置の座標(x, y)がクリップボードにコピーされます。 例えば、以下のように (x, y) = (5, 5) 付近にマウスカーソルを合わせてダブルクリックするとその座標がクリップボードにコピーされます。 そして適当なところに貼り付けると、以下のテキストが貼り付けられます。  5.04135,  4.94596 値はやや(5, 5)とはズレてますが、マウスカーソルをピッタリと合わせるのも難しいのでこんなものでしょう。 グラフの座標をクリップボードにコピー出来る機能、グラフ上の気になった点の座標をメモしておきたい場合などに役に立つでしょう。 さて、ここでやや環境依存の話になるのですが、Linux環境ではgnuplotの出力端末によりコピーに用いられるクリップボードが異なる場合があるようです。 いくつか試してみたところ、 出力が qt 、 wxt の場合のCtrl-vでペーストする方のクリップボード 出力が x11 の場合はマウスのミドルクリックでペーストする方のクリップボード に座標がコピーされるようです。もし座標の取得がうまく出来ないときは、こういった点も考えてみて下さい。 その他、gnuplot関連のブログ記事

 椎茸は特にそうだけど、キノコは干すと旨味が増すという話をよく聞きます。普段はそういう話を見聞きしても「ふーん。そうなのかー」くらいにしか思ってませんでしたが、ちょうど冷蔵庫にエノキタケの買い置きがあったので、せっかくなので作ってみることに。  作ると言ってもそう難しい話でもなく、ザルなどの上に広げて天日に晒しておくというだけ。売ってるものと同じように作るなら乾燥機とかオーブンなんかを使うんでしょうけど、まぁ家庭で簡単に作るなら天日干しでしょう。そのときの天気によって出来が左右されちゃうのはしょうがないですが。  さて、この日は都合よく晴れていい日光が望めそうなので、エノキタケを細かく割いてザルの上に広げて放置。風があるとせっかく干したのが飛んでいってしまうそうなので、上に何かかけておいた方がいいでしょう。  以下、干している時の途中経過の写真です。 干した直後。白くてみずみずしい。  干してから1時間くらい。やや色味が茶色っぽくなったような感じですが、干し始めとほとんど変わらず。 干してから3時間くらい。結構しなしなになってきましたが、まだそこそこ水分は残っている模様。 日が沈んだので干し終わり。干し時間は約7時間ってところ。結構カラカラに水分が飛びました。料理の出汁に使う場合は2、3日くらい干すらしいですが、今回は味を見るためなのでここで出来上がりとしました。 (干し始めと干し終わりの重量を測って重量変化を調べればよかったと後になって反省) さて、干したエノキタケですが、このまま食べることが出来るのかが気になるところ。市販されてるキノコでも生食は結構リスキーなので、用心のために生食は止めて炒めることにしました。 (乾燥機とかオーブンのように温度を調整出来ればこういうのもコントロール出来るんでしょうけど)  作ったのは以下の2種類。 一つは薄く油を引いたフライパンで炒めて軽く塩を振ったもの(右側)。 もう一つは炒めるところまで同じで、最後に醤油とみりんで味付けしたもの(左側)。  食べてみた感想は、なんていうか「裂きイカに結構似ている」ってな感じでした。 食感も結構歯ごたえが出ているし、旨味もイカに似てました。これはこれで、ちょっとしたオツマミによさそうです。  さて、これはこれでおいしい

何かしらの行動の結果が多くの厄災を招いたとき、それを引き起こした人物は一体何を考えてそれを行ったのか。 という問題について、その人物の意図を推察するなら (1)悪意を持って厄災を招くつもりで行動した (2)厄災など起こすつもりも無く、良い結果になるだろうと思って行動した (3)何も考えずに適当に行動したら、たまたま結果がそうなった の3パターンが考えられるかなと。 そうであるのに、「結果がすべて」「結果と本人の意図は直結している」としてしまうと、3パターンの中の1番目として解釈されることになるだろう。 むしろ厄災を引き起こした張本人が絶対的な悪であった方が、厄災に巻き込まれた側からすれば救いになるのかも知れない。 そうなると 「厄災を引き起こした人物が実際にどう考えていたか」 という問いは、得てして 「その人物はこう考えていたとした方が都合がいい」 という願望にスライドしていくのではないだろうか。 果たして人というのは真実を求めるのか、それとも自らにとって都合がいい真実を創り上げるのか。おそらくはそれは人それぞれの考えによるのだろう。そして傍観者としての立場、当事者としての立場など、その時々に置かれている状況によっても考え方は変わってくると思われる。