以前に、
早稲田アカデミーの合格者数グラフを真面目に考える（2012）
フジテレビの警察官の世代別不祥事（懲戒者数）の円グラフがひどすぎ、、、→なんとそんなグラフが簡単に描ける”Wonder Graph Generator”が！
とか印象操作グラフの話を書いてましたが、また出てきました。
これ。
番組内のグラフに「印象操作」 SNS物議で福島テレビが謝罪「体制の不備でした」
なるほど。ちゃんとしたスケールで描いてみよう。
右が今回のグラフ、左がちゃんとしたグラフ。
あれ？日本が突出しているというのは十分伝わるじゃないか。
なんでこんな印象操作グラフを作ったんだろう。。。
今の会社に入社以来、ほぼ高周波（ミリ波くらいまで）の開発をしていて、まあ扱う電圧と言えば5V以下程度（MEMSスイッチの内部で数十Vに昇圧というのはあるけど）しか扱ったことはなかった。
ちょっと事情があって、低電圧講習（といってもDC 750VでAC 600Vで私が扱ったことのないレベル）を受けてきた。
※ついでに、というか感電したときの救助の研修、AEDとか胸骨圧迫とかの研修もついていてそっちがメインかも。
そこで出てきた話で、人体がどれくらいの電流がどのくらいの時間流れると危ないかというのがあって、ちょっとこれは注意喚起の意味でも自作式を作ってみようと思った。
分類がIEC60479-1に記載されているそうだ（どうやって実験したんだろうというのは怖い気がするが）。
DC版とAC版（15-100kHz)があるが、ACのほうが被害大らしいのでそっちを作った。
どうやってつくったか？というと、グラフの画像はあるが関数形はまったくわからない。そこで、ダウンロード不要でグラフの数値読み取りができる
https://automeris.io/WebPlotDigitizer/
を使って、図からわざわざグラフの点を読み取り、適当な関数でフィッティングした。
※y=(a0+a1*x+a2*x^2)*tanh(b0+b1*x+b2*x^2+b3*x^3)+c0+c1*x+c2*x^2 という関数です。
それがこれ。めんどくさかった、、、
関数形が分かればどの分類かは簡単にわかる。
こういう自作式をカシオの高精度計算サイトkeisan.casio.jpにアップロードしておいた。
リンクはこちら：
https://keisan.casio.jp/exec/user/1600342821
50mAが一秒流れると死の危険というのがわかる。
低電圧でも人体に電流が流れると危険です。特に流れる電流値（人体電流）と何秒間流れるか（通電時間）で危険度が変わります。直流より交流の方が危険であり、IEC60479-1に記載されている分類を計算します(15-100kHz) |
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阪急電車に乗っているとこういう日能研の理科の問題が出ていた。
あれ？こんなの小学生解けるの？運動方程式と反発係数で、、、とか考えて1mから落とすと1/2m跳ね返るんだから
z軸を上方向として、運動方程式はスーパーボールの質量をm, 速度をvとして
m*dv/dt = -m*g
dv/dt=-g
v(t)=vo-g*t --> v(0)=0なのでvo=0 つまりv(t)=-g*t
hoの位置から落とすとすると、これを積分して
z(t)=ho-1/2 *g*t^2
地面に落ちる時間はこれを0としてto=√(2*ho/g)
このときの速度は-g*toで、反発係数をrとすると地面で跳ね返ったときの速度は
v1=-r*(-g*to)=e*√(2*ho*g)となる。
これで打ち上げって最大の高さは速度が０になるところでその時間は
v(t1)=v1-g*t1=0
t1=r*√(2*ho/g)となる。
このときの高さは
z(t1)=v1*t1-1/2*g*t1^2=r*√(2*ho*g)*r*√(2*ho/g)-1/2*g*r^2*2*ho/g = r^2*ho
これが最初の半分,1/2hoになるので
r^2=1/2
r=√(1/2)
になる、、、とここまで考えて、あれ？それだと次の反射で最高点は最初のhoを1/2hoに置き換えただけなんで1/4ho、、、
ああ、問題文にいつも落とした高さの1/2まで上がると書いてあった。反発係数とか運動方程式なんかまったくいらない、、、
頭が固くなっていた。
なので、2回で1/4m=25cm, 3回弾むと(1+1/2+1/2+1/4+1/4+1/8)=2+ 5/8 m = 200+12.5*5cm=262.5cm≒263cm
1cm以下になるのは
1回 50cm 2回 25㎝、3回 12.5cm 4回 6.25㎝ 5回 3.125cm 6回 1.5625㎝、、、なので7回目。
(全然終息しなくて記事が長くなったので再分割)
まずは日本のPCR陽性者数は厚生労働省が毎日報告してます。
https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000164708_00001.html
中国、韓国、アメリカのはWikiPediaに詳しい。
https://en.wikipedia.org/wiki/COVID-19_pandemic_in_mainland_China
https://en.wikipedia.org/wiki/COVID-19_pandemic_in_South_Korea
https://en.wikipedia.org/wiki/COVID-19_pandemic_in_the_United_States
さて、感染症の微分方程式として
SIRモデル
SIRモデル（感染症の微分方程式、コロナウイルスなども）の計算をカシオの高精度計算サイトkeisan.casio.jpにUP! 4段4次のルンゲクッタ法を使用。
SEIRモデル
SEIRモデル（コロナウイルス感染の微分方程式その２）をカシオの高精度計算サイトkeisan.casio.jpの自作式としてUP!ルンゲクッタ法を使用。
の計算ができる自作式をUPしましたが、データのフィッティングには
もっと簡単なSISモデルから出てくるロジスティック曲線を使います。
https://en.wikipedia.org/wiki/Compartmental_models_in_epidemiology
7/12更新：
日本が指数関数に近づいている、、、あれだけ連日東京で患者増えればそうなるな、、、
アメリカはどうすんだろう、、、このままではもう、、、
韓国が終息したようなことを言っていたのも今は昔。中国も（発表している分だけは）微増（実際はどうだかわからんが）。
7/19更新：
日本とアメリカは完全に第二波がきたようだ。これでGoToキャンペーンとは、、、
7/26更新
完全に日本が指数関数になってる。8万人ってのもあながちない話ではない。アメリカはずっとひどい、、、
8/2更新
日本は完全に指数関数に乗ってる、、、このままではやばい。
8/9更新
日本の指数関数化が止まらない。こうみると第一波ってなんなんだという感じ。アメリカはさすがに増加スピードは落ちた？
8/16更新
日本の指数関数的増加は止まらず、韓国もとうとう急激に増えた。アメリカは、、、さすがにちょっとだけ増加は減ってるが焼け石に水。
8/23更新：
日本の指数関数的増加は変わらずだが、韓国が1週間前くらいからとんでもないペースで増えている。第三波？
8/30更新：
日本・アメリカはそれでも少し増加減ったが、韓国がどんどん増えている。
9/6更新：
日本・アメリカ・韓国ともすこし増加速度は落ちているようだ。
9/13更新：
どこも増加速度が落ちている中、日本は微増している感じ？
9/20更新：
あれ？アメリカまた増えだした？
（9/27更新）アメリカと日本はまたちょっと増えだした。。。
まあ
というのはあるんですけど、富士通はこれでスマートフォンの世界で富士通が返り咲くとでも思ったのか、、、という。私の知る限りまともなところへの採用0です。
いやまあ終わってるんですけど。業界に長くいるので、ガラケー（あれも今となっては技術的には終わっているが、一つだけ、パカパカするところのケーブル、フレキ類だけは今でも結構生きのこっている）からスマートフォンに変わるときにそれまで偉そうにしていたメーカーの技術力のなさが露呈したという、、、
私がちょっと（かなり？）携わった事例です。メーカー名は言わないですが、So,Sh,P,N,Fのどれかです。
・Qcomのリファレンスデザインで電源管理IC(PMIIC）はキャパシタ（積層コンデンサ）を使いすぎだ！俺の設計では9割減らせる！
→やってみたら動かない、、、急遽ヘルプが来てランドがないのにいっぱいキャパシタを乗せた
（これは本気でひどかった。日本の携帯終わったな、と思った最初の事例）
・オーディオIC、薄くするためにダイを削ったら音が変わるので許さない（デジタルのCODECですよ？）！
オカルト部長と私は言っていた。百歩譲ってアナログのアンプなどなら0.0000000000001％の可能性はあるかもしれないが、
CODEC ICですよ、、、
・Qcomの回路図を理解していないで、勝手に1個キャパシタを抜いて（どういう機能なのか全く理解せずに）不具合が起きたら
その先にあるモジュールのせいにする。
これは私が直接かかわった例。夜中の3時に会議したという、、、
”御社が勝手にキャパシタ抜いたから不具合が起きてるのですよ”と言ったら怒られた。お前らのせいだ！何とかしろと。
その部長さんは首になって弊社に再就職を希望したがもちろん蹴られた。工場でもどこでもいいから雇ってくれとか言っていた。
・キャパシタ関連は某最大手でi何とかというスマホを作っているメーカーも同じように、”不具合が起きた。バイパスコンデンサに突入電流が流れているのが原因だ！モジュールの不具合だ！”と言ってきた。
あ、それが正常動作です。と言って中学生向けの電気回路の本から抜粋して（英訳して）説明した。
※こんなやつが私の数倍給料をもらっているという、、、インド人も優秀な人ばかりではない。
なんかキャパシタだらけになったけど、本当は高周波（RF）関係でもう国内は終わっている事例がたくさん（これはぼかしても分かってしまうのでかけない、、、）
これだけ。
・キャリアアグリゲーションの回路構成を、”あんなの使われるはずない”とかいっていた国内メーカの方々ですが
世界標準になってまったく取り残された。
※この辺で国内メーカーは完全に終わったと思う。３GPPでもどこでも、国内最大手キャリアが何も影響力がないことに
日本のメーカーは気づかなかった。しょせんPDCくらいの時代の人たちですよ。。。
（いまだにPDCの技術力がすごいというじいさんが最近いたので、、、CDMAはスペックが緩いとか、、、5Gの時代にPre2Gの話をされても、、、）
・放熱が必要なことを全く理解していないでカイロになる。
https://bbs.kakaku.com/bbs/J0000017526/SortID=20107343
・アンテナの設計がへぼすぎて全く規格を満たしていないが、認証機関との関係性からごまかす（これは昔のK国のSMSNがほぼそうだった）
指摘すると切れられる。※アンテナの特性が出てない事例は数限りなくあります。
・一番多い事例は数10k台しかでないくせに、iPhoneでやっているようなカスタム設計を要求してそして偉そう。
じいさんに多い。ガラケー時代はそうやっていたんだろうな、とか。数億台でるからカスタム設計するのであって
一体何を偉そうにしているのか。
・最近の事例：RFIを出して、中華圏メーカが適当に答えた回答をうのみにして採用。
性能は全く満たしていない。中華圏メーカも数が出ないから適当に答えていて、真面目に見積もったメーカーは馬鹿を見る。
なので出来上がったスマホの性能は終わっている。
・偉そうにしているスマホメーカーが大手の部品メーカーと会議して、企画台数を聞かれた瞬間にその部品メーカーが一言もしゃべらずに帰る。（だから数億台の企画台数もないのに偉そうにするのはやめてくれ、、、これは弊社じゃないです。そんな失礼なことはしないです。）
あとはiPhoneなんか日本で使われるはずがないといった偉い人ですかね。
これが通知書。振込より後に送られてきた。
厚生労働省がさっき公開した新型コロナウイルス接触確認アプリ（COCOA) COVID-19 Contact-Confirming Applicationを早速インストールした。
https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/cocoa_00138.html
Cocoaでアプリを検索しても出てこなかったので、上のリンクのQRコードから行くのが確実。
立ち上げた画面はなぜかアマビエ、、、
設定はほとんどない（Bluetoothオンとプッシュ通知だけ）で、後はこのアプリの使用を了承するかどうかを
何回も聞かれる。個人情報（メール、名前など）は入力しないようだ。
しかし陽性になった人が本当にちゃんと連絡してくれるのかと、アプリの使用人数がスマホ持ってる人の80％くらいないと意味ないんじゃ、、、とかいう不安はあるし、位置情報も個人情報も記録しないでただ
「お前は濃厚接触者になった。どこで、とも誰が、ともいうことはできない」
という通知がくるのはちょっと恐怖、、、
（参考）
AppleとGoogleのAPI
https://www.apple.com/covid19/contacttracing
https://www.google.com/covid19/exposurenotifications/
COCOAの仕様
GoogleとTwitterは誕生日になるとそれぞれロウソクと風船がトップページになる。
ほぼ毎年やってますが、ISC(Inverse Symbolic Calculator)で今日が何の数式か見てみよう。
http://wayback.cecm.sfu.ca/projects/ISC/ISCmain.html
まず2.0200614は
Your input of 2.0200614 was probably generated by one
the following functions or found in one of the given tables.
Answers are given from shortest to longest description
Sum(1/(b**n*P(n)),n=1..infinity), P(n) : 2nd and 3rd degree polynomials.
2020061433073306 = sum(1/(5^n*(4*n^3-22*n^2+59*n-40)),n=1..inf)
次は0.6142020は
Your input of .6142020 was probably generated by one
the following functions or found in one of the given tables.
Answers are given from shortest to longest description
Sum(1/(b**n+P(n)),n=1..infinity), P(n) : 2nd and 3rd degree polynomials.
6142020691893405 = sum(1/(5^n+(3/2*n^3-n^2+7/2*n+18)),n=1..inf)
おお、結構似た数式になった。カシオの高精度計算サイトkeisan.casio.jpで実際に計算してみよう。
1 , 0.2 , 0.037037037037037037
2 , 0.201818181818181818 , 0.0542784163473818646
3 , 0.201988394584139265 , 0.05968382175278727
4 , 0.202004394584139265 , 0.0610406738559080299
5 , 0.202005955559749021 , 0.0613416067478731217
6 , 0.202006121362857829 , 0.0614042948120656994
7 , 0.202006140553262627 , 0.0614170121190487726
8 , 0.202006142941322328 , 0.061419567213267872
9 , 0.202006143256399252 , 0.0614200789350222384
10 , 0.20200614329997372 , 0.0614201813197886956
11 , 0.202006143306234802 , 0.0614202017989783882
12 , 0.202006143307163179 , 0.0614202058949363114
13 , 0.202006143307304493 , 0.0614202067141341706
14 , 0.202006143307326485 , 0.0614202068779740636
15 , 0.202006143307329973 , 0.0614202069107420583
16 , 0.202006143307330536 , 0.061420206917295658
17 , 0.202006143307330627 , 0.061420206918606378
18 , 0.202006143307330643 , 0.061420206918868522
19 , 0.202006143307330645 , 0.0614202069189209508
20 , 0.202006143307330646 , 0.0614202069189314366
21 , 0.202006143307330646 , 0.0614202069189335337
22 , 0.202006143307330646 , 0.0614202069189339532
23 , 0.202006143307330646 , 0.061420206918934037
24 , 0.202006143307330646 , 0.0614202069189340538
25 , 0.202006143307330646 , 0.0614202069189340572
26 , 0.202006143307330646 , 0.0614202069189340579
27 , 0.202006143307330646 , 0.061420206918934058
28 , 0.202006143307330646 , 0.061420206918934058
29 , 0.202006143307330646 , 0.061420206918934058
30 , 0.202006143307330646 , 0.061420206918934058
なるほど確かにこの式で計算できた。
数学セミナー2020年6月号に面白い記事が出ていた。
それは伊藤大雄さんの記事「雨に走れば公式 雨の中を歩くと走るで濡れる量の違い」だ。
そこに出てきた雨に走れば公式(Runnin' in the Rain Formula, RiR)が、今まで見た類似の解析に比べて
とても簡単な形をしていて面白いなと。
こんな形です。
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UPした。
これです。
説明文：
強い横風がないとし、霧雨でない雨の中を普通の体形の人間が、普通の速さで歩くときの濡れる量を1としたとき、そのx倍の速さで歩くまたは走る場合の濡れる量がRiR(x)です。
なるほど少しでも走ると濡れなくなるが、よっぽど速く走ってもあまり効果はない、、、ということで直感と合ってる。
さっきTwitter見てたらマンデルブロ集合z→z^2＋cで、z^n＋cと拡張してnを整数以外も選んでアニメーションにしているのを見た。
これは！と思って自分でもやってみた。
プログラムは以前作った
Python+numbaでマンデルブロ集合を描く（今更）、、、colormapsの色を確かめるために！
の2のところを変えているだけ。
ではこちら。ちょっと動きを面白くしてみた。ちょっと癒される、、、
（クリックすると始まります）
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