ラーメン紀行／王者ー２３

- 10月 01, 2022

王者ー２３で初めて「横浜家系ラーメン王者家」を食べました。

今まで、「中華蕎麦」と「特製蕎麦」ばかり食べてたんですよね。旨いので。

「油の量」、「味の濃さ」、「麺の硬さ」を３段階から選べるので、

油の量＝普通
味の濃さ＝普通
麺の硬さ＝硬め

でお願いしたのですが、

油の量＝少なめ
味の濃さ＝薄め
麺の硬さ＝普通

がよかったかも？好み的に。

でも旨いことに変わりなし！

ごちそうさまでした！

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電力会社と音質

- 6月 19, 2014

電力会社でオーディオの音質が変わるのは，オーディオマニアの間では常識となっています。情報の正確性と公平性で信頼されている某巨大掲示板でもこのことは議論されていて，以下の通り大方の見解が一致しています。まず，発電方式による違いですが，次のとおりになります。発電方式特　　　　徴原子力劣化ウランの重量感と，どこまでも突き抜ける中性子の透明感を併せ持ち，好みが分かれる。火力ねっとりと絡みつくＣ重油の重厚感に，コークスの軽量感が少々ブレンドされ，一般的な感覚。水力力強い瀑布のパンチ力の中に感じられる，水滴の煌き，マニアックな味わい。風力通常は，そよ風の清涼感だが，音量を上げるほどに破壊力を増していく，ダイナミックレンジの広さが魅力。太陽電池金属的な反響を感じる全体的に硬い音，高域では鏡のような反射が魅力となる。潮力押し寄せる波のような低域の存在感が際立つが，赤潮や廃水のような雑味が欠点。地熱大地に抱かれるような温かみのあるまろやかな味わい，だが，一瞬の盛上がりが火山の噴火のように力強い。次に電力会社のトータルとしての音質評価です。電力会社長　所短　所お奨め度東京電力バランスモッサリ遅い C 中部電力低域量感低域強すぎ A+ 関西電力高域ヌケ特徴薄い B 中国電力透明感低域薄い B+ 北陸電力ウエットな艶低域薄い A- 東北電力密度とSN 低域薄い A+ 四国電力色彩感と温度低域薄い A 九州電力バランス距離感 C 北海道電力低域品質音場狭い B- 沖縄電力中高域艶モッサリ遅い A 上は発電所から５Ｋｍ地点での特徴。それより自宅～発電所間の距離が長いと上記特徴＋マイルドの味付け，短いと上記特徴＋刺激的な味付けが加わる。ちなみに変電所経由は問題外。当たり前のことだが，発電所から直接電線を引くこと。電線は高純度の無酸素導線が最高。原発の停止により電力事情が厳しくなる中，オーディオマニアの間では，自分好みの音質を求めて引越をする方も多く見受けられます。しかし，引越業者により後々音質に大きな違いが出てくるという情報があります。まだ確証は取れていませんが，留意すべきでしょう。発電所の音質に及ぼす...

宇宙人が見つからない理由 -- AIと「草文明」から考えるフェルミのパラドックス

- 9月 20, 2026

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AIはなぜリーマン予想を解けないのか？

- 9月 20, 2026

気になっていた事をChat-GPTに教えてもらって、まとめてもらいました。 2026年、AIが数学史に残る成果をあげた。ミレニアム懸賞問題の一つ、「ナビエ–ストークス方程式の解の存在と滑らかさ」に対して、有限時間で特異点が生じる例を構成したのである。ところが、同じミレニアム懸賞問題である「リーマン予想」は、AIによって研究が進展しているものの、いまだ解決されていない。なぜだろう。両者には、問題の性質に重要な違いがある。ナビエ–ストークス問題には、大きく二つの攻略法があった。「解は常に滑らかである」と証明するか、逆に「滑らかでなくなる場合がある」ことを示すかである。後者なら、条件を満たす具体例を一つ構成できればよい。これはAIの強みと相性がいい。膨大な候補を探索し、条件を変え、使えそうな補題や数学的構造を組み合わせ、「この構成ならうまくいくのではないか」という道筋を探すことができるからだ。たとえるなら、「このプログラムをクラッシュさせる入力を一つ見つけよ」という問題に近い。一方、リーマン予想は事情が違う。リーマン予想は、ゼータ関数の非自明な零点が「すべて」実部1/2の直線上に存在するという主張である。もちろん、この直線から外れた零点を一つ発見すればリーマン予想は否定できる。しかし、これまで膨大な探索が行われても、そのような零点は発見されていない。そこで予想が正しいことを示そうとすると、「調べた零点は全部そうだった」では足りない。無限に存在する零点について、なぜ必ずそうなるのかを数学的に証明しなければならない。これは、「このプログラムをクラッシュさせる入力を探せ」ではなく、「このプログラムは、どんな入力を与えても絶対にクラッシュしないことを証明せよ」という問題に近い。 100兆通り試して一度もクラッシュしなくても、それは証明にはならない。ここに、現在のAIにとっての難しさがある。 AIは膨大な探索空間から有望な構成や証明の道筋を発見する能力を急速に高めている。しかしリーマン予想を解くには、単に探索量を増やすだけではなく、「なぜゼータ関数の零点はそのように並ぶのか」を説明する、これまで知られていなかった数学的構造や新しい理論そのものが必要なのかもしれない。ナビエ–ストークス問題とリーマン予想の違いは、単なる「難易度の差」ではない。 ...

PENTAXの「全く新しい一眼レフ」を予想してみた

- 9月 29, 2026

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