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まずは各国のリニアスケール。このスケールでも日本が垂直に増加しているのがよくわかる。韓国もまた急激に増えてきた。
次は各国のログログプロット。日本の増え方が異常なほどなのがよくわかる。まあどの国も増えているけれど…
日本のワクチン接種数と陽性者のログログプロット。やはりワクチンが追いついてないかもう頭打ち。
人口に対する比率。とうとう日本も10％に達している。韓国はさらにひどく。。。
最後は日本の詳細ログログプロット。やはり第七波は今までより増加が激しい。
以前も出てたそうですが、岡村さんが年を取ったということで再度同じ話が出ていたようです。
式は一瞬しか出なかったので検索で。
https://www.nanigoto.net/entry/2018/08/18/105450
これを自作式として作ったものはこちら。
この信憑性とか精度とかいう前に、確かに普通に考えても
それぐらいしか会えないのだろう。。。
コロナ禍でなかなか会えませんがなんとかしたい。
大阪市立美術館に久々にやってきた。もちろんフェルメールを観に。
この画像、角度によって修復前と後に変わる。
X線で前から下に天使の絵があることは分かっていたがフェルメール本人が後から塗りつぶしたどうか判断つかなかったのを
精密な分析から死後に塗られた（フェルメールの絵を塗りつぶしたとは！）ものとわかり、修復。
薬品ではなくて削り取っていったとか！（１日1cm^2とか…）大変。
その分すごい絵画が見られました。その他のオランダの絵画もいいなあ。私は大好き。
そして手紙を読むミッフィー（仕事を選ばないミッフィー、キティちゃんと一緒）を買ってきた。が顔が完全に隠れている。。。
なので横から撮りました。
大阪中之島美術館に来るのは2回目。
1FにTaro Manがいた。
写真撮影は動画以外OKでした。
最近見つかった幻の作品A,B,C。
森の掟。
近鉄バファローズのデザインされていたのか！
ノン。
巨大な明日の神話。
そして午後の日。
ぬいぐるみが売っていたので買ってきた！
ものすごく興味深い展示ばかりでお勧めです。
その(1)~(3)でははMath.NET numericsを使って
Visual C# (C_sharp)の数学ライブラリ Math.NET Numericsを使う(1) 複素行列を定義して一次方程式や逆行列、行列式などを計算する。
Visual C# (C_sharp)の数学ライブラリ Math.NET Numericsを使う(2) 補間を行う（Interpolate) リニア、３次スプライン、有理関数などいろいろ使える。
というのをやってみた。今回はその(4)、多項式フィッティング。
これは簡単で、Fit.Polynomial(ｘの配列, ｙの配列 , 次数);とするだけ。ただ、これで多項式の係数は得られるがそれをまたデータに直すのを効率的にはどうやるんだ？と悩む（というか普通にfor使うのがなんかもったいないというか）。もっといい方法があるかもしれないが、Polynomial.Evaluate(x, p) と Array.ConvertAllを使うことにした。
例題はいつのものようにNumpyから。
https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.polyfit.html
計算部分はこんな感じで、
結果はこんな感じ。
なるほどこれは簡単。
全ソースコードはこちら：
public partial class Form1 : Form
{
public Form1()
{
InitializeComponent();
// 初期化
chart1.Series.Clear();
chart1.Titles.Clear();
chart1.Legends.Clear();
chart1.ChartAreas.Clear();
}
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
Title title = new Title("多項式フィッティング", Docking.Top);
chart1.Titles.Add(title);
Legend legend = new Legend();
chart1.Legends.Add(legend);
Series series1 = new Series();
series1.ChartType = SeriesChartType.Point;
series1.BorderWidth = 1;
series1.LegendText = "元データ";
chart1.Series.Add(series1);
Series series2 = new Series();
series2.ChartType = SeriesChartType.Line;
series2.BorderWidth = 1;
series2.LegendText = "3次フィッティング";
chart1.Series.Add(series2);
chart1.ChartAreas.Add("");
Axis axisX = new Axis();
axisX.Title = "X軸";
axisX.Minimum = -2;
axisX.Maximum = 6;
axisX.Interval = 1;
chart1.ChartAreas[0].AxisX = axisX;
Axis axisY = new Axis();
axisY.Title = "Y軸";
axisY.Minimum = -2;
axisY.Maximum = 2;
axisY.Interval = 0.5;
chart1.ChartAreas[0].AxisY = axisY;
double[] x = { 0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0 };
double[] y = { 0.0, 0.8, 0.9, 0.1, -0.8, -1.0 };
double[] p = Fit.Polynomial(x, y , 3);
double[] xfit = Generate.LinearSpaced(100, -2, 6);
double[] yfit = Array.ConvertAll(xfit , xtemp => Polynomial.Evaluate(xtemp, p));
for (int i = 0; i < x.Length; i++)
{
series1.Points.AddXY(x[i], y[i]);
}
for (int i = 0; i < xfit.Length; i++)
{
series2.Points.AddXY(xfit[i], yfit[i]);
}
}
瓢箪山駅で降りた後はこちらでお参り。後で知ったんですが辻占の総本社だったとか。
まずは各国のリニアスケール。どこも増えてるとは言うものの、日本が一番ひどい感じ。韓国もまた急激に増えだしたのも気になる。
次は各国のログログプロット。これで見ても日本の増加がひどいのがわかる。1000万人超えるとやっぱりインパクトあるな。
日本の陽性者数とワクチン接種回数のログログプロット。ワクチン接種者も増えてるんだけど追いつかない感じか。
韓国・日本・アメリカの陽性者数の人口比。韓国いつの間にか37%超えてるが、日本も10％に近づいている。
最後は日本の詳細ログログプロット。やっぱりこれ、今まで一番増加激しいようだ。
事前にこういうツイートしてました。
ちなみにこれも絶対間違いないと思うんですが、
— tomo (@tonagai) July 20, 2022
新垣結衣さん出演のゴーストブック おばけずかんの
エンドクレジットは新垣さん含め全員でこの星野源さんの異世界混合大舞踏会 (feat. おばけ）のダンスを踊ると思う。https://t.co/2bFGCaz86U https://t.co/ivw8EABGh9
絶対当たると思ってましたが、結果は…
はずれ！（まあ踊ってるのはありますが…）
それはそうと結構面白かった。子役の子たちもいい演技で、特にコメディリリーフのサニーくん、最後のセリフとか噴きだした。
湊役の吉村文香ちゃんも背が高くて足が長くてかわいい。
しかし令和世代は平成のガッキーをおばさん扱いするのか、、、という。
その新垣さん、さすがにいいです。うるっとするシーンもあったり。
全体的にCGもよくて、最後の敵の造形もすごい。あの街並みも当然CGでしょうがとても自然。
ただ、最後に残ったおばけの使い方、一体どうすんの？？？といろいろ想像してましたが、うーん、ちょっと普通かな。
私なら最後の敵をコピーして入れ替わらせるかなとか。
ラストのダンスは外れましたが、でも星野源さんの異世界混合大舞踏会 (feat. おばけ）にはドはまりしていて、何回もこの動画リピートしている。曲も（特にシンセがいい）、アニメのダンスもすごく好き！
あと神木隆之介くんもちゃんとおばけダンス踊ってくれてたりする。
今日、これを見た。
一年後かー！早く見たいな。
で、マンハッタン計画の話が出るのでもちろん著名な物理学者が出るはず。誰が演じている？と調べた。オッペンハイマーはかなり似せてきてますが、他のメンバーはどう？と。
全部が公開になっているわけじゃない（フォン・ノイマンとか絶対でるよね）ですが、一番まとまっていたのがなぜか英語版のWikipedia。
https://en.wikipedia.org/wiki/Oppenheimer_(film)
それによると、
Benny Safdie as Edward Teller
Josh Hartnett as Ernest Lawrence
Alden Ehrenreich as Richard Feynman
Michael Angarano as Robert Serber
Danny Deferrari as Enrico Fermi
Josh Peck as Kenneth Bainbridge
Gustaf Skarsgård as Hans Bethe
Devon Bostick as Seth Neddermeyer
くらいが明らかになってる。ファインマン、あのハン・ソロの映画でソロやってた人じゃないか。
比べてみた。なるほどー、結構雰囲気出てるかも。
後、マットデイモンがレスリーグローブズ将軍をやるわけですが、フェルミとこれやるのかな？
安部元首相の献花のために大和西大寺駅に行ったのですが、あまりに人が多くて終わったらすぐにどこかに移動しようと思った。
で適当な近鉄電車に乗って、面白そうな駅は？と思ってここで降りました。
ジンジャモールか！
ひょうたん型の池があった（噴水かな？）。
さて、前回、前々回はMath.NET numericsを使って
Visual C# (C_sharp)の数学ライブラリ Math.NET Numericsを使う(1) 複素行列を定義して一次方程式や逆行列、行列式などを計算する。
Visual C# (C_sharp)の数学ライブラリ Math.NET Numericsを使う(2) 補間を行う（Interpolate) リニア、３次スプライン、有理関数などいろいろ使える。
をやってみた。今回はフーリエ変換。
https://numerics.mathdotnet.com/api/MathNet.Numerics.IntegralTransforms/Fourier.htm
ちょっと面白いのはオプションで、
MatlabはいいとしてNumerical Recipesって本当に変なFFTの定義していて、ただそれを私もExcel VBAに移植して使っていたりするので実はおなじみ。まあ普通の人はMatlab定義を使えばいいと思います。Numpyとも同じだし。
例題もNumpyからとってこよう。
https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.fft.fft.html
結果はこんな感じで、
ソースコードはこんなの。
ソースはテキストでも書いておこう。
public partial class Form1 : Form
{
public Form1()
{
InitializeComponent();
// 初期化
chart1.Series.Clear();
chart1.Titles.Clear();
chart1.Legends.Clear();
chart1.ChartAreas.Clear();
}
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
Title title = new Title("FFT", Docking.Top);
chart1.Titles.Add(title);
Legend legend = new Legend();
chart1.Legends.Add(legend);
Series series1 = new Series();
series1.ChartType = SeriesChartType.Line;
series1.BorderWidth = 1;
series1.LegendText = "Real part";
chart1.Series.Add(series1);
Series series2 = new Series();
series2.ChartType = SeriesChartType.Line;
series2.BorderWidth = 1;
series2.LegendText = "Imaginary part";
chart1.Series.Add(series2);
chart1.ChartAreas.Add("");
Axis axisX = new Axis();
axisX.Title = "X軸";
//axisX.Minimum = 0;
//axisX.Maximum = 7;
//axisX.Interval = 0.5;
chart1.ChartAreas[0].AxisX = axisX;
Axis axisY = new Axis();
axisY.Title = "Y軸";
//axisY.Minimum = -1;
//axisY.Maximum = 1;
//axisY.Interval = 0.2;
chart1.ChartAreas[0].AxisY = axisY;
double[] t = new double[256];
Complex[] y = new Complex[256];
Complex imag = Complex.ImaginaryOne;
for (int i = 0; i < t.Length; i++)
{
t[i] = Convert.ToDouble(i);
y[i] = Math.Sin(t[i]);
}
Fourier.Forward(y, FourierOptions.Matlab);
double[] freq = Fourier.FrequencyScale(256, 1.0);
for (int i = 0; i < freq.Length; i++)
{
series1.Points.AddXY(freq[i], y[i].Real);
series2.Points.AddXY(freq[i], y[i].Imaginary);
}
}
}
さて、前回はMath.NET Numericsを使って準備と行列の計算をやってみた。
Visual C# (C_sharp)の数学ライブラリ Math.NET Numericsを使う(1) 複素行列を定義して一次方程式や逆行列、行列式などを計算する。
今回は補間。
https://numerics.mathdotnet.com/Interpolation.html
を見るとかなりいろんな方法が使える。推奨されているのはIf unsure, we recommend using RationalWithoutPoles for most cases.
だそうなのでそれでやってみる。例題は、、、Numpyのやつを使おう。
https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.interp.html
せっかくなんで線形補間と有理関数補間の両方やってみよう。
（お絵描き部分は略）。結果はこんな感じで。
ソースコードはこんな感じ。
テキストでも書いておく。
public partial class Form1 : Form
{
public Form1()
{
InitializeComponent();
// 初期化
chart1.Series.Clear();
chart1.Titles.Clear();
chart1.Legends.Clear();
chart1.ChartAreas.Clear();
}
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
Title title = new Title("補間", Docking.Top);
chart1.Titles.Add(title);
Legend legend = new Legend();
chart1.Legends.Add(legend);
Series series1 = new Series();
series1.ChartType = SeriesChartType.Line;
series1.BorderWidth = 1;
series1.LegendText = "補間データ1";
chart1.Series.Add(series1);
Series series2 = new Series();
series2.ChartType = SeriesChartType.Point;
series2.MarkerSize = 10;
series2.LegendText = "元データ";
chart1.Series.Add(series2);
Series series3 = new Series();
series3.ChartType = SeriesChartType.Line;
series3.BorderWidth = 1;
series3.LegendText = "補間データ2";
chart1.Series.Add(series3);
chart1.ChartAreas.Add("");
Axis axisX = new Axis();
axisX.Title = "X軸";
axisX.Minimum = 0;
axisX.Maximum = 7;
axisX.Interval = 0.5;
chart1.ChartAreas[0].AxisX = axisX;
Axis axisY = new Axis();
axisY.Title = "Y軸";
axisY.Minimum = -1;
axisY.Maximum = 1;
axisY.Interval = 0.2;
chart1.ChartAreas[0].AxisY = axisY;
double[] x = Generate.LinearSpaced(10, 0.0, 2.0 * Math.PI);
double[] y = Generate.Map(x, Math.Sin);
var InterpFunction = Interpolate.RationalWithoutPoles(x, y);
var InterpFunction2 = Interpolate.Linear(x, y);
double[] xval = Generate.LinearSpaced(50, 0.0, 2.0 * Math.PI);
double[] yinterp = new double[xval.Length];
double[] yinterp2 = new double[xval.Length];
for (int i = 0; i < xval.Length; i++)
{
yinterp[i] = InterpFunction.Interpolate(xval[i]);
yinterp2[i] = InterpFunction2.Interpolate(xval[i]);
}
// データ設定
for (int i = 0; i < xval.Length; i++)
{
series1.Points.AddXY(xval[i], yinterp[i]);
series3.Points.AddXY(xval[i], yinterp2[i]);
}
for (int i = 0; i < x.Length; i++)
{
series2.Points.AddXY(x[i], y[i]);
}
}
}
まずは各国のリニアスケール。日本がはっきりわかる勢いで増加のスピードが上がっている。第7波か。累積でもう1028万人も陽性者が出てる。韓国も増加し始めているのも気になる。
次は各国のログログプロット。ログをとっても日本の増え方が目立っている。
次は日本のワクチン接種数と陽性者のログログプロット。じわじわ接種者も増えてはいるんですがそれ以上に陽性者数が増えてる。
最後は日本の詳細ログログプロット。この増加このままでは今までで一番急になってるかも。ここで抑えないと…
今月のMicrowave Journalの特集はRF/Microwave Software & Design
https://www.microwavejournal.com/publications/1
カバーの
もそうですが、やぱりPA(パワーアンプ）の設計はとても難しい。でKeysightがそのシミュレーションの高精度化について書いている。
WS-probeの話は初めて知った！これかな？
動画もあった。
その他の記事でこれも面白い。FEMとMoMの比較（どっちもKeysight）。
GSMAからのレポート：
800Gのギガイーサネット。
三菱のパワーアンプ。
三田製麵所でからあげを食べるのも、辛いほうにするのも初めて。
でも予想以上に美味しい！から揚げがサクサクで、かつ辛さも思っていた以上にあってよかった。
今後もこのメニュー頼み続けるかも…
この前もらったのはうちわのしおりだった。
今年はステンドグラス。うちわ型はデザインはいいけど形がいびつでいまいち使いにくかったのでこっちの方が好き。
まずは各国のリニアスケール。はっきりわかるくらい日本の増加スピードが上がった。第7波と言われるのもわかる。BA.5の影響なのか、油断しすぎなのか…でも韓国も一時ひどかったのが落ち着いていたけれどまた増加し始めた。いやアメリカはじめヨーロッパも増え始めている。
次は各国のログログプロット。このスケールでも日本増え始めているのがわかるな。
次は日本のワクチン接種者数と陽性者数のログログプロット。そうはいってもワクチン接種もちょっとずつだけど増えてるか。
アメリカ・韓国・日本の陽性者数と人口の比。こう見ると韓国の伸びが一番ひどい？
最後は日本の詳細ログログプロット。これでまた第6波の始まりと同じペースになりつつある。ここで抑えないと…
まずはNext G Allianceの発表から。
https://www.atis.org/press-releases/atis-next-g-alliance-advances-understanding-of-6g-technologies/
6Gで使われている技術をまとめたもの。北米はこのアライアンス、欧州はHexa-X、中国はIMT2030(6G)Promotion Groupなどで（日本は何だっけ、、、）覇権争いが激しい。
つぎはオープンジャーナルの今月号が発行。
https://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber=9171629
面白かったのはこれとか。
こういう形が簡単にできるようになったのが面白い。
あとは高温超伝導マイクロ波回路とか。
これは大昔にたようなものを設計したことがあったり。
次はSkyworksのeBookが出た。
https://www.microwavejournal.com/articles/38538-trends-in-5g-infrastucture-and-mmimo
今月のMicrowave Magazineの特集は”Microwave/Millimeter-Wave Packaging for 5G and Beyond: Materials, Technologies, and Techniques”
https://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber=6668
SIWや様々なCPWGの混在パッケージや、多層グラフェンシートでCuを囲ったような線路、表皮効果の限界を破るメタコンダクタ（実は似たようなこと昔やってた人を知ってたり。当時は費用対効果で全然だめだった）、アディティブ工法（折り紙パッケージが面白い）など。
また買収ニュース。
Nokiaとドイツ6Gプロジェクト。
https://www.nokia.com/about-us/news/releases/2022/07/11/nokia-to-lead-german-6g-lighthouse-project/
Qualcomm,Ericssonらが5Gの衛星通信に。
https://www.qualcomm.com/news/releases/2022/07/ericsson--qualcomm-and-thales-to-take-5g-into-space
NXPのフロントエンドモジュールはHonorに採用。
NXP Enables Advanced Wi-Fi 6 Performance for Honor Magic V
STマイクロとGlobalFoundriesの発表。
https://newsroom.st.com/media-center/press-item.html/c3102.html
あとがきがネットで公開されていて、こりゃすごいな、と思ったけれど文庫化されるまで読む機会がなくてようやく読めた。
期待通り面白かった！こんなSF作家が日本から出るとは！
なめらかな世界と、その敵、は設定が面白い。まさか最近はやっているあれをなめからという意味にとらえるとはという。
ゼロ世代の臨界点、途中であれ？と思うまでは検索してみようとしていたり。そんなのあったっけ？とか。
感情を脳をナノマシンで改造することによって永久に変えれられるという技術のある世界でのラブストーリー（かな？）、「美亜羽へ贈る拳銃」はめちゃくちゃよかった。途中で終わっていても面白かっただろうが、まだその先があって最後も想像を膨らませられる。
ホーリーアイアンメイデンは打って変わって戦時中でのある姉妹の物語で、ホラーっぽい要素も。
そしてシンギュラリティ・ソヴィエトは、ソ連で人工知能のシンギュラリティが起きていたら、、、というものだがはるかに進んだシンギュラリティと冷戦時代の技術が同時にでるのが面白かった。
最後の「ひかりより速く、ゆるやかに」。これもめちゃくちゃよかった。修学旅行に向かう同級生たちが時間の流れが極端に遅くなる現象が起きた新幹線に閉じ込められてしまい、２人だけ取り残されるお話。途中の劇中話が何だろう？と思ったら、、、ああそういうことかという。
伴名さんはアンソロジーでもどんどんいろんな作品を編集されているようなので、それもぜひ読みたい。
本当にあってはならない事件が起きてしまった。近鉄大和西大寺駅付近にはコロナ前はよく行っていたこともあって、追悼のために久しぶりに向かう。多くの人が献花のためにいた。若い子も多かった。
初めてやよい御膳を注文。これはいろんなものをちょっとずつ食べたいという欲求を満たしてくれていいな。
肉の煮物が濃くて美味しかった。
アサガオを植えている子とプチトマトを植えている子がいた。
でNHKの出口調査にも協力しました。タブレットで入力ですが、4桁の数字を入れるところが別紙を見て入力というところがもうちょっと改善できるんじゃないかと思ったり。
ナタリーポートマンが宇宙物理学者という設定なのですが、ドラえもんのこれをやってた！
https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q10234972910
タイカ監督どこに出てた？と思ったらコーグ（綴りは楽器メーカのKorgと同じ）の声か！
で、過去にあったことを観光客に演劇で見せるシーンがあるのですが、目を疑った！
なんだこのメンバー！ネタバレになるので書きませんがこれが一番驚いた。
いや一番驚いたといえばヒロインはナタリーポートマンではなく（強いソーだし）、斧ですよ、恐ろしい設定だ。
そのヒロインがもう一人のヒロインと…ということでタイトルがこうなった。なるほど。
あと最強なのはぬいぐるみ説もあるが。いやヤギかも。
ガーディアンズ・オブ・ギャラクシーメンバーもちょっとだけ出てきますが、本当にちょっとだけ。本編早く見たい。
神々がみんなヤな奴（小籠包以外）だがZeusの発音がデュース（ズュース？）に近いのはなるほどと思った。
https://translate.google.co.jp/?hl=ja&sl=auto&tl=ja&text=Zeus&op=translate
でもさすがにナタリーポートマンの最後の演技はグッときたり。
あとつらつらツボを。
・ヴァルキリーの私服がちょっとかわいかった（短めのパンツスタイルで）
・LGBT要素がヴァルキリーにあるわけだが、もう一つあった（がそもそも性別があるのだろうか）
・クリスチャン・ベールだと全然わからなかった。
・パンケーキはうまいから食べてみてよ。
まあ想像以上に面白かったです。さすがタイカ・ワイティティ監督。
追記：本当の娘さんとは知らなかった！
ソー：ラブ&サンダー、あの女の子、本当にクリス・ヘムズワースさんの娘さんなんだ！知らなかった！そういやちょっと似てる。奥さんも兄弟も出てるし。https://t.co/CkwjgxFKCV https://t.co/XVoBBBU5s8
— tomo (@tonagai) July 9, 2022
喜連瓜破（きれうりわり）という素敵な名前を言いたいがためだけに喜連瓜破駅に。そして近くのこの神社でお参りしてきました。
以前は卓上に辛みスパイスがあったのですがなくなってた（言ったら出してもらえるのかも）。
でもそれが必要ないくらい甘さのあとにスパイシーさがくる。美味しくなってる？
かなりお腹が空いていたのでちょっとこわごわながらスタミナ超特盛丼を注文。
すごい量！牛も鶏も豚もあって、かつたっぷりの食べるラー油。しかも追い飯が一口サイズじゃなくて普通サイズ！
追い飯と玉子があるおかげで肉だらけでも飽きないで食べられる。でもさすがに満腹すぎる…
この前、せやねんのメチャ売れでニチレイの冷やし中華の特集をしていた。
水と氷の誘電特性の違いを利用して冷たいまま調理するという超かしこい商品。
そこで、具体的に誘電分散の違いってどのくらいかな？と調べた。これが使えそう。
Water and Ice Dielectric Spectra Scaling at 0°C
arxivはこちら。
https://arxiv.org/abs/1308.1229
これをカシオの高精度計算サイトkeisan.casio.jpに自作式として作ってみた。
リンクはこちら：
説明：
水と氷の複素誘電率の周波数特性（誘電分散）を計算します。ニチレイの冷やし中華で、水分が温まって氷が温まらない理由がわかります。
|
画面：
しかしこう見ると液体の水が異様に誘電率が高いな。
双極子モーメントのためらしい。
これも参照：
電子レンジは、水分子の固有振動数（共振周波数）を利用しているのではないです。
ひさしぶりにたか松さんへ。ここは麺が長野県産石臼挽き全粒粉でそのままでも美味しい。
しかしすだち、玉ネギ、卓上に黒七味やあおさなどがあって味変も楽しめる。
全部盛り。チャーシュー美味しい。
黒七味をかなりかけるとすごくおいしくなる。スープ割にはあおさで。
まずは各国のリニアスケール。日本とうとう増えだしたよ。政府がマスクを熱中症対策で外で外せというCM流したらすぐこれだよ…
本当にマスクしてない人が増えてるのは実感している。まあ欧米ほどではないといえばそうだが、だからと言って外していいわけじゃないだろうという。
次は各国のログログプロット。あれだけひどかった韓国が落ち着いてきたので、日本のじわじわ増加が目立っている。
日本のワクチン接種回数と陽性者数のログログプロット。まあもう頭打ちで、これ以上は皆の行動にかかっている。
日本の詳細ログログプロット。これ見ても全然減ってないことはわかるのにあの政府のCMは何なんだという。
別皿でやってきた。
乗せていただく。思ったより上に乗ってる長ネギの味付けが強いというかごま油が大量なので、ネギだらけでも薄くならずに
特盛でも最後まで濃いネギだくになっていい。
喜連瓜破に向かうときに立ち寄った神社。中臣須牟地神社（なかとみすむちじんじゃ）と読むそうです。
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