等身大ぬいぐるみ ラブドール 6
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シミュレーション時間に比例して量子ゲートの数が
多くなることにより, 雑音の影響が大きくなっていき,
量子ビットの状態がやがて完全混合状態 I⊗2/4 に
漸近していくためであると考えられる. 実際, 完全混合状態 の下測定した数密度の期待値は 0.5 である.
一方で, RQD に依る方法では, シミュレーション時間が長くなっ ても,
定性的には理論値に沿った結果を得られている これは, NISQ デバイスを用いた時間発展
シミュレー ションを実現する方法として,
RQD が有用であることを示唆する結果となっている.
5.6 Restarted Quantum Dynamics のスケーラビリティ
5.5 において, 実際の NISQ デバイス上でサイズの
小さな系の長時間発展シミュレーションを行ったところ,
RQD がトロッター分解に比べて有用であることを確かめた.
しかしながら, 古典コンピュータ上で時間発展 シミュレーション
できないほどにサイズの大きな系に対して, RQD が現実的な時間で
実行できることを実証 NISQ デバイスの制約を超えた長時間発展シミュレーション
X
X
(a) 4 サイト格子シュウィンガーモデルの RQD による
時間発展シミュレーションで用いたアンザッツ.
X
(b) 2 サイト格子シュウィンガーモデルの RQD による
時間発展シミュレーションで用いたアンザッツ A (θ0,0, φ0,0)
A (θ0,2, φ0,2)
A (θ1,2, φ1,2)
A (θ0,1, φ0,1)
A (θ1,1, φ1,1)
A (θ0,0, φ0,0)
ゲート数
手法 深さ√
X X RZ CNOT トロッター分解 563 306 0 409 102
RQD 15 4 1 6 3 (a) 時刻 0.6π のシミュレーションに用いた量子回路の深さと ゲート数.
number density
0.5 0.4 0.3
0.2 0.1 0.0
Exact Trotter
RQD (Cglobal)
0 /5 2/5 3/5 time
図 5.7: ibm lagos を用いた
2 サイト格子シュウィンガーモデルの時間発展.
トロッター分解に依る手法と RQD に依る 手法 A (θ1,0, φ1,0)
(b) 数密度の時間発展. 青い線はハミルトニアン Hspin の
厳密対 角化により求まる理論値を示している.
オレンジ色の点はト ロッター分解を用いた場合,
緑色の点は RQD を用いた場合 に対応している. NISQ デバイスの制約を超えた長時間発展シミュレーション
したわけではない. そこで, ここでは, 粒子数保存アンザッツを
用いた格子シュウィンガーモデルの RQD に注 目して,
系のサイズに関するスケーラビリティについて議論する. NISQ デバイスによる雑音の影 響はないとする.
RQD を含め, 変分量子アルゴリズムのボトルネックのひとつは,
コスト関数の最適化に要する時間計算量で
ある [12]. 4.3 で述べたように, コスト関数が
バレンプラトーとなるような変分量子アルゴリズムは
スケーラブルではない 関数の性質について考える. 本研究では, 電荷 q の初期状態を,
量子コンピュータ上の粒子数 m = n2 − q の状態にマッピングした.
その後, 時間発展演算子に対応するゲートを近似する際に,
(5.25) で定義された FISC のコスト関数 Cglobal (θ, φ) = Tr Xn†,mAn,L (θ, φ)† |ψ(sK∆T )⟩
⟨ψ(sK∆T )| An,L (θ, φ) Xn,mOglobal (5.29)
Clocal (θ, φ) = Tr Xn†,mAn,L (θ, φ)† |ψ(sK∆T )⟩
⟨ψ(sK∆T )| An,L (θ, φ) Xn,mOlocal (5.30) を最適化 時刻 (s + 1)K∆T における系の状態 |ψ((s + 1)K∆T )⟩ を,
電荷 q の固有状態からなる集合
{An,L(θ, φ)Xn,m |0⟩⊗n}θ,φ ⊂ Hn,m (5.31)
後に示す系 6.7 より, これらのコスト関数の
アンザッツのパラメータ γ ∈ {θ := θl,i, φ := φl,i} に
関する勾の中から探索した 配について, アンザッツがユニタリ 2 - デザインと
なるほどに深いという仮定の下,
Eθ,φ Eθ,φ
∂γ
∂Clocal(θ,φ) ∂γ
= 0, Vθ,φ
=0, Vθ,φ
∂γ
∂Clocal(θ,φ) ∂γ
= 4bγ dn−2,m−1 dn,m(dn,m+1)2
(5.32)
∂Cglobal(θ,φ) ∂Cglobal(θ,φ) 0
(m = 0, n)
(m=1, 2, ..., n−1)
0
=16bγd2n−2,m−1m(n−m) (m=1, 2, ..., n−1)
(dn,m +1)(d2n,m −1)n3
(5.33)
が成り立つ. bθ = 1, bφ = 0 とした. (5.32), (5.33) から,
コスト関数の勾配の性質は粒子数 m = n2 −q,
つまり初期状態の電荷 q に依存することがわかる.
例えば, 電荷 q = n2 − 2 の初期状態の時間発展に興味があ るとする.
このとき, コスト関数の勾配の分散は V[∂γCglobal] = O(n−5), V[∂γClocal] = O(n−6) に
スケール するので, バレンプラトーは起きない. 一方, 電荷 q = 0 の初期状態の時間発展に興味があるとする.
このと き, コスト関数の勾配の分散は V [∂γ Cglobal] = O(n4−n),
V [∂γ Clocal] = O(n−1/22−n) にスケールするので, バレンプラトーが起きる
したがって, 本論文で用いた RQD の系のサイズに関するスケーラビリティは,
初期 状態の電荷 q に依ることがわかる 電荷 Q の固有値 q の固有空間の次元 dn,m と合わせて理解することもできる. (5.32),
(5.33) よ り, コスト関数の勾配の分散は, おおよそ 1/poly(dn,m) でスケールする
d100,m とコスト関数の勾 配の分散との関係を示した.
すると, dn,m が大きくになるにつれて, コスト関数の勾配の分散は小さくなる
(m=0, n) NISQ デバイスの制約を超えた長時間発展シミュレーション n=100
61
Cglobal Clocal
V[ C]
10 7 10 16 10 25 10 34 10 43 10 52
105 1010
1015 1020 1025 dn, m
1030 n = 100 のとき, (5.32), (5.33) で述べたコスト関数の勾配の分散と
dn,m の関係. dn,m が大きくになるにつれ て, コスト関数の勾配の
分散ユニタリ 2 - デザインとなる粒子数保存アンザッツが作り出す
試行状態全体の空間 {An,L(θ, φ)Xn,m |0⟩⊗n}θ,φ を含む空間 Hn,m の
次元 dn,m が大きい程, コスト関数の勾配の分散は小さくな るので,
コスト関数の平坦な領域が大きくなり, その最適化が難しくなる 粒子数保存アンザッツがユニタリ 2 - デザインとなるほど
十分な表現能力を持つ仮定の下で議論 してきた.
より一般には, 後に示す系 6.8 にチェビシェフの不等式を
用いることで, アンザッツが豊かな表現能 力を持つほど,
コスト関数の平坦な領域が大きくなり, その最適化が
難しくなることが予想される. 実際の量子コンピュータ上において, NISQ デバイスの
制約を超えた長時間発展シミュレーショ ンを実現した.
そのために, RQD という変分量子アルゴリズムを用いた.
物理系としては, 格子シュウィン ガーモデルを用いた.
NISQ デバイスの雑音の下でも RQD が機能するように
主に以下の 2 点を工夫した. 第 1 に, 格子シュウィンガーモデルの電荷 Q の保存を保つように,
時間発展演算子を粒子数保存アンザッツに近 似をした.
第 2 に, FISC のコスト関数の最小化のためのオプティマイザーには,
雑音と統計誤差に対して剛健 な逐次最小化アルゴリズムを用いた.
こうして, サイズの小さな系に対して, RQD がトロッター分解による
長 時間発展シミュレーションに比べて有用であることを実機を用いて実証した. RQD による時間発展シミュレーションを NISQ デバイス上で
さらに精度良く行うためには, 更なる改善が 必要である.
第 1 に, トロッター分解の精度の改善である.
1 次のオーダーでのト ロッター分解を考えたが,
より高次のトロッター分解 [7, 78] を考えることもできる.
第 2 に, 時間発展演算子 を近似するアンザッツに関する改善である.
本論文では, 電荷の保存則を実現するアンザッツを用いたが,
系の 対称性に関する情報をさらに盛り込んだアンザッツを
用いることが望まれる. こうして, NISQ デバイス NISQ デバイスの制約を超えた長時間発展シミュレーション
音の影響を抑えるだけでなく, 後述するようにバレンプラトーの
影響を緩和することができる. 第 3 に, コス ト関数の
オプティマイザーの改善である統計誤差や単純な雑音な
モデルに対して剛健な逐次最 小化アルゴリズムを用いた. 雑音と統計誤差によって, 時間発展演算子の近似の誤差が
大きくな ることを観測した. したがって, より優れた
オプティマイザーが必要である.
第 4 に, ハードウエアレベルでの 量子ゲートの精度の改善である.
例えば, マイクロ波パルス制御 によって, より高精度な量子ゲートの
実 装が期待される. NISQ デバイスの雑音がないという仮定のもと, RQD の系のサイズに関する
スケーラビリティについて解析した. 時間発展演算子の近似に用いる
FISC のコスト関数 Cglobal, Clocal がバレンプラトーであるか否かは
系の初期状態の電荷 q に依存し, 電荷 q の固有空間の次元が大きくなるほどに
その最適化が難しくなりうることを導いた この主張は, 粒子数 保存アンザッツがユニタリ 2 - デザインとなる程に
深いという仮定のもとで導き出された. より一般には, 粒 子数保存
アンザッツの表現能力が豊かであるほど, コスト関数の最適化が
難しくなることが導かれた. RQD の系のサイズに関するスケーラビリティを改善する一つの方法は,
アンザッツの表現能力を抑えるこ とである. 例えば, 粒子数保存アンザッツの
層数を小さくすることでアンザッツの表現能力を抑えることはで きる
しかしながら, このように単にアンザッツの表現能力を抑えるだけでは,
目的の状態を完全に表現 できるとは限らない. 一方, 電荷 Q の保存則だけではなく,
更なる系の対称性を考慮したアンザッツを設計す ることで,
物理系の状態を表現するだけの表現能力を保ちつつアンザッツの
表現能力を抑えることができよう
バレンプラトーの影響を緩和することができる. 変分量子アルゴリズムのコスト関数の勾配性質 6.1 はじめに
4.3 で述べたように, 変分量子アルゴリズムには,
バレンプラトーと呼ばれる問題が起こりうるのであった.
バレンプラトーは, 次のように定義された.
定義 4.2 Γ-値確率変数 γ は一様分布に従うとする.
n 量子ビットの変分量子アルゴリズムのコスト関数を
C:Γ∋γ→C(γ)∈Rとし,コスト関数CはC1 級とする.
このとき,C(γ)がパラメータγj に関してバレ ンプラトーであるとは,
パラメータ γj に関するコスト関数の 1 階微分の ∂γj C (γ) の期待値が 0 で，
分散があ る b > 1 を用いて O (b−n) でスケールすること. つまり,
∂C (γ)∂C (γ) −n
Eγ ∂γ =0, Vγ ∂γ =O b (6.1)
jj
63 変分量子アルゴリズムのコスト関数がバレンプラトーであるか否かを
議論するには, コスト関 数の勾配の期待値や 2 次モーメントを評価すれば良い.
コスト関数が,
C(γ) = Tr OU(γ)ρU(γ)† (6.2)
と表せる変分量子アルゴリズムについて考える ρ は密度演算子, O はエルミート演算子, U(γ) はア ンザッツとした.
一般に, コスト関数の性質は ρ, O, アンザッツ U(γ) の構造に依存するが,
ここでは特にアン ザッツの構造に注目して考える
Random parametrized quantum circuit (RPQC) や
Hamiltonian Variational Ansatz (HVA) と
呼ばれる構造を持つアンザッツを用いた
変分量子アルゴリズムのコスト関数の 勾配の
性質haアンザッツの構造に依存しない 変分量子アルゴリズムのコスト関数の勾配の性質
コスト関数の勾配の普遍的な性質を導いた
新たに導かれた普遍的な性質をもとに,
粒子数保存アン ザッツを用いたコスト関数の性質を導いた.
本章の構成は以下の通りである. 6.2 では,
変分量子アルゴリズムのコスト関数の勾配の満たす
普遍的な性質 を述べる. 6.3 では, 6.2 で導いた普遍的な性質が,
従来の研究で知られていた RPQC を用いたコスト関数に関 する性質を
再現することを確かめる 6.4 では, 6.2 で導いた普遍的な性質をもとに導かれた,
粒子数保存アン ザッツを用いたコスト関数の解析的な
性質を述べる. 6.5 では, 粒子数保存アンザッツを用いた
変分量子アルゴ リズムに関する種々の数値計算の結果を示し,
6.4 で述べた解析的な結果と絡めて数値計算の結果を議論する.
6.6 では, 本章で得られた結果について議論 6.2 主結果 6.2.1 問題設定
Hをd次元複素内積空間とし,Γ⊂RNp とする.
ここでは,コスト関数C:Γ→Rとして,
C γ = (γ1,γ2,...,γNp) = Tr OU (γ)ρU (γ) (6.3)
を考える. ここで,ρ∈S(H)は密度演算子,
O∈L(H)はエルミートとし,U:Γ→U(d)は
アンザッツとした γ := γi に関する勾配 ∂γC (γ) について
そのために, アンザッツ U (γ) を
U (γ) = UL (γL) UM (γM ) UR (γR) のように,
3 つのユニタリ UR (γR), UM (γM ), UL (γL) に
分解することを考える γR , γM , γL は同じ添字のパラメータを
持たないように分解を行った.
γM は γ に依存するが, UR (γR) と UL (γL) は
γ に依存しないように分解を行った.
このとき, コスト関数 C (γ) は,
C (γ) = Tr UL (γL)† OUL (γL)UM
(γM)UR (γR)ρUR (γR)† UM (γM)† と
表せるから, γ に関する勾配は,
∂C(γ)† † † ∂γ =Tr UL (γL) OUL (γL)UM,γ (γM)UR (γR)ρUR (γR) UM (γM)
(6.4)
(6.5) (6.6)
(6.7)
+ Tr UL (γL)† OUL (γL) UM (γM ) UR (γR) ρUR (γR)† UM,γ (γM )†
UM,γ (γM ) := ∂UM (γM ) ∂γ
UM (γM ), UM (γM )† などを UM , UM† バレンプラトーに関する議論をするには,
コスト関数の勾配 ∂γC(γ = (γR,γM,γL)) の
期待値や 2 次モーメントを評価する必要があった.
そこで, γR, γM , γL を, それぞれ分布 νR, νM , νL に従う
確率変数として， コスト関数の勾配の期待値や
2 次モーメントを評価していけばよい. 変分量子アルゴリズムのコスト関数の勾配の性質
複素内積空間 H は, 必ずしも n 量子ビット (C2)⊗n で
ある必要はなく, その部分空間でも良い
アンザッツの作用が影響する空間は必ずしも
n 量子ビット全体とは限らないからである
粒子数保存アンザッツは, n 量子ビットの
部分空間にだけ影響を及ぼす 確率変数 UR (γR), UL (γL) がユニタリ 2 - デザインとなる程に
十分な表現能力を持つとき, コスト関数の勾配 ∂γC (γ) の
期待値と分散は, 次の定理 6.1 のように計算できる.
証明は付録 H.2 に述べた定理 6.1 (6.4) で定義された
コスト関数 C (γ) を考える. このとき,
確率変数 UR (γR), UL (γL) がユニタリ 2
- デザインであるならば,
コスト関数の勾配の期待値は, ∂C (γ)
算子 A(t)
UR (γR ),νR
A(t)
UR (γR ),νR
: L(H⊗t) → L(H⊗t), A(t) : L(H⊗t) → L(H⊗t) を UL (γL )† ,νL
Eγ ∂γ =0
(6.8)
(6.9)
(6.10)
となり, 分散は,
∂C (γ) ∂γ
2d∆(2) (ρ)∆(2) (O) d d
Tr
UM,γUM d
Vγ
となる. X ∈ L (H) に対して,
とした.
νM (dγM)Tr UM,γU
(·) :=
μH (dV ) V ⊗t (·) (V †)⊗t −
νR (dγR) (UR (γR))⊗t (·) (UR (γR)†)⊗t
(6.11)
=
(d2 − 1)2
M,γ
2 Tr[X]2 ∆d (X):=Tr X − d
(2) （真磔本人＝初コメ２）ケモナー封印貼り付けレスは無言の量子力学磔が信条。抗議は無言でするものです。みなさんを挑発する独善的な下劣なレスは全て成りすましの愉快犯の別人の荒らしです。釣られて相手にしないで下さい。 今日も頑張って貼ったよ！
まだまだこれからも続けるから応援してね！ スレ分けてもだめなんか
何が目的で続けてるんだこれ
基地外のように汚い言葉で煽ってた異常者もわいてないし
何が気に入らないんだよ
ただ荒らしたいだけ？ 身体は大人、頭脳は子どものやる荒らしなんてこんなもんだよ >>704
なかなか大変なんだよ
夜勤明けで帰宅したらまずPC立ち上げてさ
発泡酒飲みながら起動待ち
起動したらブラウザ立ち上げてコピペコピペ！エクセル使ってセルごとに管理するとやりやすい
苦労するけど、これだけが生き甲斐だからね
俺のコピペでみんなが悔しがるところを想像するともうバッキバキになるね
だからやめないよ
これからもよろしくね！ 食事はしません。食事の時間が無駄ですし噛むのが面倒です。普段は処方された命の錠剤とミネラルウォーターだけです。
歩けなくなったら病院で点滴を打ってもらいます。点滴を体に注入されるととても元気になります。
食事の必要はありません。点滴とクスリだけで人間は生きていけます。ボクの体重は40キロです。
ドールと体型が似ています。とてもスリムなので洋服も130cmのドールと兼用しています。
疲れるので散歩はしません。階段の登り降りが苦手です。直ぐに骨折します。 サラッと読んだけどかまいたちのよる2の文章のパクリじゃん
こんなの↓
血を吐きます。頭が割れます。脳が出るのがつらいです。舌を切られます。 はにーどーるもこを渋々抱いてるんだが顔が交通事故で縫ったみたいでツキハギでキモいんだよな。俺的にはケモナーよりグロいんだ！誰が買ってんだ？
俺は貰ったんだよ！クソ！もっとかわいいぬいぐるみをくれよな！ 等身大ホール穴ぬいぐるみを所有もしていないし抱いてもいない人でもこのスレに来てる人はぬいぐるみに構って欲しいからなの？ ケモナーを嫌悪する人は孤独なアニヲタのオナニストだよね。女の子と話した事も触れた事も無いんだろうな。ぬいぐるみだけが友達。かわいそう。同情する。 こんなに荒れてるのに未だにアクセスしてる野郎は
相当にぬい性人形板に執着した依存者なんだな。迷惑野郎以上に無能で愚かだな。
無料なんだからぬいドールの板を10でも20でも無数に立てればいいだろうよ。
乱立して多数あれば全部を荒らせねえさ。
別にお前ら荒らしと違って1行コメなんだから複数あっても全部にレスしてればいいだろう。
その内、何処かに安住のスレが残るもんだ。過疎でもいいだろう。この際、無数に乱立させるべきだ！
1つの板に荒らしといつまでもダラダラと共存してる野郎は馬鹿丸出しだぞ！早く移動しろよ！アホども！ >>710
確かに縫い目気になる
マスク被せてしまえばいいんだろうけど >>708
>>709
コイツらが一番マヌケだな。分かってるつもりで自慢げに語ってるが何も分かってねえ！もっとマメに真面目にアクセスしろやw ニセモノは出てくるな！
せっかくボクが頑張ってるのに！ まともなやつはみんな逃げたから荒らされてももうそんな困らんぞ 別に対して荒れてないけどな
なんなら前より平和という ケモナーのいけるいけないの境目ってどのくらいなのかねえ？ ATRIが寝る時に着てるようなのってどこで手に入るのかねぇ
ぬいに着せたい こうふく＝等身大のぬいぐるみのおなかにぶっかけていたら黒いカビがはえた＞＞どうすれば取れるの？キッチンハイターでも大丈夫かな？ >>720
メルカリでも楽天でもアマゾンでも
キャミワンピとドロワーズを買いたまえ 確率変数 UR (γR), UL (γL) がユニタリ 2 - デザインであるという仮定を外し,
より一般にコスト関数 の勾配に関する性質を考える.
そこで, UR (γR), UL (γL) の分布とハール分布との差を
表現するような線型演
U(d)
UL(γL)†,νL H LLLL LL
U (d)
A(t)
と定義する. すると, コスト関数の勾配 ∂γC (γ) の
期待値と 2 次モーメントは, 次の命題 6.2 のように計算で
(·) :=
μ (dV )(V †)⊗t (·)V ⊗t −
ν (dγ )(U (γ )†)⊗t (·)(U (γ ))⊗t
(6.12)
∂C(γ) ∂ (1) (1) †
Eγ ∂γ = νM (dγM ) ∂γ Tr AUL(γL)†,νL (O)
UM AUR(γR),νR (ρ) UM (6.13) 命題 6.2 (6.4) で定義されたコスト関数 C (γ) を考える.
このとき, コスト関数の勾配の期待値は変分量子アルゴリズムの
コスト関数の勾配の性質 であり, 勾配の 2 次モーメントは,
66
(6.14)
(6.15)
(6.16) (6.17) (6.18)
(6.19)
A(1) , UR (γR ),νR
(6.20)
E
∂C (γ) − v ∂γ γ
(ρ,O) = −2∆d (ρ) d2 −1
ν (dγ M
γ
)Tr
νM (dγM)Tr A A(2) O⊗2GJ UL(γL)†,νL 1
vγ(ρ,O):= d d
νM(dγM)Tr UM,γU
† TrUM,γUM
2d∆(2)(ρ)∆(2)(O) (d2 − 1)2
M,γ
− d
−
+
2∆(2)(O) d
ρ GJ2 (2)
UR(γR),νR
νM (dγM)Tr J1 AUL(γL)†,νL O AUR(γR),νR
d2 − 1
(2)
ρ
線型演算子J1: LH⊗2→LH⊗2, J1: H⊗2 →H⊗2, J2: H⊗2 →H⊗2 を,
J1 (·) := (U† )⊗2 (·)U⊗2 +(U† )⊗2 (·)U⊗2 +2(U† ⊗U†
M M,γ M,γ M M M,γ
)(·)(UM,γ ⊗UM) J1 :=(UM ⊗UM,γ)(U† ⊗U† )−(UM,γ ⊗UM)(U† ⊗U† )
M M,γ M M,γ
J2 := (U† ⊗U† )(UM,γ ⊗UM)−(U† ⊗U† )(UM,γ ⊗UM) M,γ M M M,γ
とした.
また, H の正規直交基底 {|i⟩}di=1 に対して,
G ∈ L G|i⟩⊗|j⟩ = |j⟩⊗|i⟩で定義する これから逐次化不能な並列処理系に於ける局所非同期計算や
量子磁束の講究録をチェックする。
土日は、数理解析研究所のメンバーと論文講義が有り
来週は、熱量子シンポジウムが学会で有るので
量子レスは暫く休みます。 正直もうつらい
でも今更やめるわけにもいかないので土日もやります
土日やらない程度の覚悟でやってると思われるのは癪に障るので
これは粛清なんです 著しくIQが低く教養が皆無の君らは僕が適当にコピーペーストしてると思っているみたいですね。
残念ですが僕は自分の研究論文のチェックをしているだけです。
理工学量子力学の研究員でもあります。興味の無いレスはしませんね。
自分にも特にならないと時間の無駄ですからね。
著しくIQのが低く教養が皆無の君らに対しては覚悟も意地の意見も思想も知恵もコンセプトも何もありません。
僕は・・ぬ・い・ぐ・る・み・の・ラ・ブ・ド・ー・ラー・が・嫌いなだけです。対象は君らでは無い。 人形そのものですよ。
ぬいぐるみは愛しき子供の世界の物語です。
キモヲタの老害ぼっちがぬいぐるみを抱いているのは許せません。君らは病みを通り越して堕ちているんだろう。
子供の頃に疎外されていたのかも知れない。女の子になりたったのかも知れないね。
いずれにしてもキモヲタの老人には不釣り合いで人間としてクズなのは間違いない。
吐き気がして脳みそが腐敗したので、今後のすべての予定を変更してここで引退します。
今後のレスは成りすましの愉快犯が担当します。
無能なキモヲタ射精ぬい同志で汚れた無意味で不毛な荒らしごっこを続けて下さい。
突然、舞い降りた世界が降臨したのです。 深い意味はありません。
君らを浄化して救済するのは、薄汚れた精液臭いぬいぐるみの爛れた微笑みにあるんですからw
お元気で・・不毛でした。 ぬいぐるみとは何なのか
ウレタンに布を被せた幸福人偶はぬいぐるみなのか
それがぬいぐるみなら
ハルミデザインズのウレタンドールに布を被せればぬいぐるみなのか
空気嫁に布を被せたものもぬいぐるみなのか オリエント工業とか4森とかお迎えしてる人に比べるとハルミのスポンジとか木偶の棒とかA-ONEとかを選択してる人は
実践上の軽さ重視の為だと推測する。オリエントでもファンタスティックを選択した人はアニヲタでコスプレ趣味に過ぎない。
リップロップなど骨格入りをお迎えした人はぬいドールへの深い愛と病みへの入り口に立った人だろう。愛らしい闇には盲目的に堕ちやすい。 荒らしはいつの時代も存在する。ある特定の人物への誹謗中傷も近年は自殺する案件にまで発展し社会問題にもなって来た。
掲示板にも屍体や糞尿や内臓等のグロい画像貼りから下劣な書き込みに妄想妄言の自慢話まで後を絶たない。連続投稿による板潰しも健在だ。
成人向け匿名掲示板なのだからエログロ系の嫌がらせが定番の筈が迷惑コピペ行為も多様化している。スレ民が嫌がる下劣なエログロ系を別とすると
本人が興味がある文章を貼っていると推察する。本人が嫌いなら自分への迷惑行為に変質してしまう。いずれにしても無意味な自暴自棄行為であるのは間違いない。
運営側に尋ねた所、荒らしを嘲笑ったり揶揄ったり構う行為も荒らし行為だと認定している。完全無視以外は方法は無いそうだ。すべては各自の自尊心とモラルで左右する。
批判する事は天へ唾を吐くのと同じだ。スルーは最大の防御で正義だ。気に入らない書き込みでも何の反応せずスルー出来ている人は知的で真の勇気のある人なのだろう。
弱者程、迷惑行為には敏感に反応するものだ。それは疾患依存系偽善であり悪意を拡散し新たな憎悪を産み出す宣戦布告でもある。 このような深刻な精神疾患では、家族の中には苦労して生きている人もいるに違いない。 ウレタンの表面劣化を補うために布地被せるのは良い対策かと ごめんなさい
ぼくのまけです
りょうこのことなんか何ひとつわかりません
りょうこが最先端のなんかだと聞いて、それ持ち出せば賢く見えるかな？
と思ってやりました
輪文がなんなのかも本当はわかりません
学会ってのに行ってみんなで勉強したらわかるようになるのかな？ ぶっちゃけほとんどの人が幸福人偶系しか興味ないんだろ
ほかは邪魔でしかないって思ってるでしょ 骨格はケーブルで形を保つくらいの軽量なのが欲しいよ >>740
らぶぬいのぽっこりおなかはいいものですよ ぬい好きとロボっ娘好きは被ると思うんだ
おまえら、人型ロボが個人所有出来たら絶対外装いじるだろ 粒子はつねに定まった角運動量を有しているとは限らない。
水素原子の場合、電子は定まったエネルギーをもつとともに
定まった角運動量を有している。このことが可能であるのは、
エネルギー演算子Hと角運動量の大きさの2乗の演算子との間に
交換可能という特別の関係H＝Hが成り立つからで、
この関係を可換という。2個の演算子A、Bが共通の固有関数χ
すなわちAχ＝aχ,Bχ＝bχをもつための必要十分な条件は
AとBとが可換なことである。 水素原子内の電子は定まった運動量を有する状態
すなわち運動量の固有状態ではない。
実際、電子の運動量の演算子−iħ(∂/∂x)などは
先ほどのエネルギー演算子Hと交換可能ではない。 それではこの場合、電子の運動量はどうなっているのであろうか。
運動量の固有関数は−iħ(∂/∂x)∅＝px'∅などを満たす。
ここでpx'はx方向の運動量の固有値である。
この微分方程式は容易に解くことができ、
固有関数は波長2πħ/px'の平面波∅px'を表す関数となる。
ところで、エネルギーEをもつ電子の状態関数を、
運動量の固有関数の重ね合わせで表すことができる。
重ね合わせの係数すなわち重みをa(p)とすれば
積分の代わりにΣで表している。 このとき電子は運動量pを|a(p)|2の確率で有している。
同様に、状態関数(x,y,z)は電子が点(x,y,z)にある状態関数
すなわち位置の固有状態の重ね合わせの係数とも考えられるので、
電子は点(x,y,z)に|(x,y,z)|2の確率で存在することになる。 状態関数1・2を重ね合わせた＝c11＋c22も
また量子的状態を表す状態関数である。
量子的状態はχの物理的性質を割合で有している。物理量は演算子の形をとる。
この物理量をオブザーバブルという。オブザーバブルは古典論の物理量の
運動量pxなどを−iħ(∂/∂x)などで置き換えて得られる。
物理量のとる値はオブザーバブルの固有値のみである 量子的状態はiħ(∂/∂t)＝Hに従って時間的に変化する。
ここでHはエネルギー演算子で、この方程式もシュレーディンガー方程式という。
運動量pxが微分演算子とすれば、位置xとの間に交換関係xpx−pxx＝iħ
すなわちxpx∅(x)−pxx∅(x)＝iħ∅(x)という関係が成り立つ 位置と運動量は特別な関係にある一組の物理量であって、
この物理量を用いてニュートンの運動法則を書き換えると、
質量すなわち粒子の属性が現れない 位置xと運動量pxのかわりにそれぞれ−pxとxとを用いても同様のことがいえるので、
この両者の関係は共役(きょうやく)であることがわかる。
この関係を正準共役という。一般に正準共役の関係にある物理量の
オブザーバブルA、Bの間にはAB−BA＝iħの関係が成り立つ 状態関数のかわりに演算子が時間的に変化すると考えて
シュレーディンガー方程式を書き換え、
まったく同じ確率分布を得るようにすることができる。
この場合、演算子を行列として表現することが多い。
こうして得られた力学の形式を行列力学という。
ハイゼンベルクが1925年にみいだしたのは、
正準共役な物理量の間の交換関係の行列表現である シュレーディンガー方程式を数学的に解くことが困難なため、
変分法、ハートリー‐フォックの方法、WKB法、摂動論など
さまざまな近似法が用いられる。
WKB法は状態関数をプランク定数のべき
級数（整級数）展開で求める方法である 量子力学運動電子が水素原子内でとる位置の確率を示している。
注意すべきことは、図Bは、電子が瞬間瞬間特定の位置にあって
ある有限時間にとる電子の位置の全部を図示したもの、
すなわち古典統計的な分布を示したものではないということである。
この場合、電子は同時に各位置にそれぞれ異なる確率で存在している。
運動量についても同様 古典力学の粒子の状態が位置と運動量とを同時に与えることによって
定まるのと比べてきわめて対照的である。
一般に粒子はある範囲Δxの位置に同時にあり、
かつ、ある範囲Δpxの運動量の値を同時にとる この場合ΔxとΔpxとの間には不確定性関係ΔxΔpx≧ħ/2が成り立つ。
位置の固有状態では位置が定まっているのでΔxは0である。
したがってΔpxは∞となり運動量はまったく不確定 この不確定性関係は正準共役な二つの物理量の間につねに成り立つ。
この不確定性関係は正準関係にある物理量の交換関係から導き出されるものであり、
この意味で客観的なものであって、主観の関与によって成り立つものではない この不確定性関係を粒子の実際の位置の測定に即して示したものが
ハイゼンベルクのγ(ガンマ)線顕微鏡である
水素原子の状態の位置と運動量分布を一つにまとめると、
分布が有限な広がりをもつことがわかる。これは不確定性関係を示す アインシュタインとボーアの間で物理的実在に関する論争が行われた。
シュレーディンガーのネコはこの種の問題の一例であって、
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