名前: ねいろ速報 97 「何も地ならしじゃなくても良くない?」 「いや…それはやりたかったから…」 はちょっと動機付けとして雑じゃない! ?とは思ったな 単にエレンが生まれついてのヤバいやつってことだよね 名前: ねいろ速報 100 >>97 ヤバいやつだよ 名前: ねいろ速報 101 壁内人類の限られた知識で溶岩や砂漠に名前を付けてる炎の水や砂の雪原って下りが進撃の巨人を象徴してて好きだったから最終回で拾われて嬉しかった 名前: ねいろ速報 102 どう思ったかは置いといてレッテル貼りやめない? 名前: ねいろ速報 103 別に最高の最終回だと思ってる人を否定してないよ 俺は期待値を上げすぎただけなんだろう 仲良くしようぜ 名前: ねいろ速報 106 >>103 何読んでも満足しなさそうなやつとは握手出来ないね 名前: ねいろ速報 107 >>106 俺らはお断りする 名前: ねいろ速報 112 じゃあ仕方ないな 駆逐してやる 名前: ねいろ速報 104 ほんとはだめだけど.. 俺は自由だから地ならししたいんだ! 名前: ねいろ速報 110 どうしてもっと良い最終回があると分かったんだ? 名前: ねいろ速報 113 すごい綺麗に終わったと思ったがなぁ… 名前: ねいろ速報 118 >>113 絶対風呂敷からはみ出たりなんなら風呂敷破けると思ってたもの 名前: ねいろ速報 121 >>118 それが不満らしいよ 漫画読みさんには 名前: ねいろ速報 115 最終回が愛の物語だった気分はどうだ? 【新日本】NEVER6人タッグは第三世代が奮闘するも王座奪取ならず！試合後、石井をEVIL&東郷が急襲!!＜7.2東京・後楽園大会：全試合結果＞ ｜ ガジェット通信 GetNews. 名前: ねいろ速報 116 前話と最終話はこれ2話一挙連載した方が良かったんじゃないかと思う その方が終わり方としては綺麗だしストレートに受け入れられると思う 名前: ねいろ速報 117 お前よく理性保ててたな… 半分以上は厨二メンタルだとは思うけど 名前: ねいろ速報 122 終わりかたとしてはこれ以上のものはなかなか無いと思うけど 名前: ねいろ速報 128 >>122 結局自分のイメージしてた終わり方とのズレと それが2度と訪れる可能性の無い虚脱感がない交ぜとなり 不満として露出した…ってところか? 名前: ねいろ速報 129 >>128 でもなんか想像すらしてなかった終わり方がよかったらしいよ 名前: ねいろ速報 131 >>129 まぁガビ山先生も人間だからな… 名前: ねいろ速報 137 >>131 しかしよくガビ山先生が人間だとわかったな 名前: ねいろ速報 130 まぁもっと絶望が見たかったまではわかるけどでもバットエンドで終わる作品でもないしなぁ 名前: ねいろ速報 124 というか町山さんのエレンだいぶそのまんまだったんだね… 名前: ねいろ速報 125 なんか知らんけど勝ってしまった 名前: ねいろ速報 126 まだまだ解明されてない謎があるのに!とかならまだ分からんでもないけど 綺麗に畳んだからクソ!はアホとしか言えん 名前: ねいろ速報 127 ライナーの恋の行方は!?
安心しろ。3カウントのあとに圧倒的な敗北感を、お前よりもたっか~い壁がここにいるっていう現実を思い知らせてやるよ」 ファンタズモ「(あとからバックステージに現れ、持っていた水を石森に渡し)水分補給を忘れるなよ。1週間後には新IWGPジュニアヘビー級王者、"ボーン・ダディ"タイジ・イシモリが誕生する。イシモリが何てコメントしたのかは知らないが、多分俺たちはニュージャパンで一番かわいいタッグチームとかそんなとこだろう。それかきっと俺の新作Tシャツを褒めてくれてたんじゃないか? ジュニアのベルトは全てBULLET CLUBのものになるぞ。それが俺たちのゴールだ。サッポロが待ちきれないぜ。(石森に)大丈夫か? 汗びっしょりじゃん(と言って、石森の背中をタオルで拭く)。もう行くか。コメントは以上だ。(と言いつつ、一人でカメラの前に立ち)次はサッポロだな。今日はTシャツの白バージョンを初お披露目したぜ(と言いながらTシャツを広げて見せる)。 ツイッターでニュージャパンの公式アカウントに販売を頼んでくれよ。さもないと来年まで待たされるかもしれないぞ。見たらさっさと呟け。じゃ、BULLET CLUBイチかわいいタッグチームの俺たちはもう行くぞ」 ※邪道はノーコメント ■次ページ(セミ・メイン)へ続く <写真提供:新日本プロレス> The post 【新日本】NEVER6人タッグは第三世代が奮闘するも王座奪取ならず!試合後、石井をEVIL&東郷が急襲!! <7. 2東京・後楽園大会:全試合結果> first appeared on プロレスTODAY. 関連記事リンク(外部サイト) 【仙女】ワールドチャンピオンシップ 王者・橋本千紘 vs 挑戦者・桃野美桜!7. マフラーを巻いてくれてありがとう スキル - パズドラ究極攻略データベース. 11後楽園一部決定カード 【OZアカデミー】7. 18名古屋大会『OZ 25th~Fortress@名古屋~』全対戦カード 【ZERO1】7. 2新木場『第21回 真夏の祭典・火祭り2021~開幕戦~』<全試合結果>
「私と・・・一緒にいてくれてありがとう 私に・・・生き方を教えてくれてありがとう 私に・・・マフラーを巻いてくれてありがとう」は、進撃の巨人(しんげきのきょじん)に登場する、ミカサ・アッカーマンの名言です!ミカサ・アッカーマンのその他人気名台詞もあわせて紹介いたします(。・ω・。) 私と・・・一緒にいてくれてありがとう 私に・・・マフラーを巻いてくれてありがとう [ニックネーム] 座標 [発言者] ミカサ・アッカーマン 『進撃の巨人』名言・名場面動画 お時間ございましたら、名言・名セリフ動画もお楽しみください♫(週一回のペースで、色々な名言・名場面動画を挙げております) ▼チャンネル登録で応援して頂けると嬉しいです♪ 『進撃の巨人』 名言・名場面集 (タップでYoutubeにアクセスできます) [進撃の巨人] ミカサ・アッカーマン 名言ランキングTOP10 あのチビは調子にのりすぎた いつか私がしかるべき報いを… [ニックネーム] はりゅ この世界は残酷だ そしてとても美しい [ニックネーム] とあるミカサファン アニ… 落ちて… [ニックネーム] ひよこ 大切なのは、生き延びること ちゃんと生き残るの… エレンを飢え死になんかさせない! [ニックネーム] 紅葉 戦わなければ勝てない [ニックネーム] 豆腐 私は強い!あなたたちより強い!すごく強い! ので、私はあそこにいる巨人共を蹴散らすことができる! たとえば…一人でも あなたたちは腕が立たないばかりか… 臆病で腰抜けだ... とても... 残念だ ここで指をくわえたりしていればいい… くわえて見てろ [ニックネーム] 黒髪の少女 私はもう諦めない。二度と諦めない・・・ 死んでしまったらもう あなたのことを思い出すことさえ出来ない だから、何としてでも勝つ! 何としてでも生きる! [ニックネーム] 朧月 その時・・・思い出した・・・ この光景は今までに・・・ 何度も・・・何度も・・・見てきた・・・ いつだって・・・目に入っていた・・・でも・・・ 見なかった事にしていた・・・ そうだ・・・この世界は・・・ 残酷なんだ・・・!! ・・・その瞬間、体の震えが止まった・・・ その時から・・・私は自分を完璧に支配できた・・・ 何でもできると思った・・・ 戦え・・・! 戦え・・・!! 【ミカサ】マフラーを巻いてくれてありがとう 進撃の巨人 ２期 (【HD】高画質） - YouTube. 戦え!!! うわぁぁぁぁぁぁぁぁぁっっっっっっ!!!!!!!
諫山創氏による世界的ヒット漫画「進撃の巨人」が、4月9日に発売される「別冊少年マガジン」(講談社)5月号でついに、最終回を迎えました。壮大なストーリーで重要キャラクターでさえ次々と命を落としていく中、主人公エレン・イェーガーに寄り添い続けたミカサ・アッカーマン。そんな最強ヒロインであるミカサの名シーンを振り返ってみましょう。 ■ミカサ・アッカーマンって?
北海道の女子高生は真冬でも生脚―。氷点下のしばれる日でも、とても寒そうな制服姿で登下校しています。道民にとっては見慣れた光景かもしれませんが、道外の方からは脚を真っ赤にして歩く姿を見て「寒くないの?」と驚きの目を持って見られ、心配されることもしばしば。 ということで今回は、北海道の女子高生の冬の服装事情について探るべく、札幌市在住の女子高校生・国沢有咲ちゃん(18)に実際に話を聞いてみました。この日は雪が降ったりやんだりの天気で、日中でもマイナス8度前後と大変冷え込んだ日でしたが、普段通りの寒そうな格好で来てくれました。 上はカーディガン+マフラー+コートのみ ―― 普段の冬の服装は? セーラー服に、カーディガン着て、マフラー巻いて、コートはおるくらい。ある程度寒くなくなったらセーターだけになります。3~4月とか、雪が解けたくらいからカーディガンだけです。 ―― みんなそんな感じ? あ、でも、駅から近い学校の子とかは、けっこうもっと薄着の子が多いです。でも私は寒いんでジャンバー着てます。 ―― ジャンバーのファスナー閉めてないけど、寒くないの? 大丈夫です。……慣れですね。 吹雪以外はいつも生脚 ―― 冬はいつも生脚? 吹雪いている日とか寒い日は黒いタイツ履いてます。それ以外の日は生脚ですね。 ―― タイツかどうかはその日の朝の天気予報で決めてるの? はい、それか前日に決めてます。 ―― それで寒くないの? え、寒いけど、慣れました。ずっと外にいたら寒いですけど、これくらいの時間だったら大丈夫です。 ―― 寒いのになんでみんな生脚で通すの? ファッション重視です。笑 ―― スカートの下には何か履いてる? いつもスパッツみたいのとか、ショートパンツとか履いてます。 ―― それでだいぶ寒さ違う? 若干だけ?笑 手袋しないのは携帯とかいじれないから ―― 普段ムートン?ブーツ? ムートンが一番あたたかいからムートン履いてます。防水スプレーかけてます。しみないように。いま履いているのは買って2年くらい。あ、その前もムートンでした。 ―― 手袋は履かないの(つけないの)? 手袋してたら、携帯とかいじれないし。笑 だからしてないです。 ―― 傘ももちろんささないよね? ささないです。 ―― 今日の気温くらいだったら、どれくらい外にいれそう? どれくらいだろ……3時間くらいは いれます。笑 理由は「ファッション重視」秘訣は「慣れ」 街中の女子高生を見てみると、上半身は長袖コートとカーディガンで指まですっぽり包んでいますし、首元にはチェックのマフラーを巻いています。でも下半身だけは違うようです。あくまでファッション重視の様子。 そんな女子生徒たち、実は「寒い」と言っています。秘訣は「慣れ」だとか。それでも高校3年間生脚を通す生徒もいる様子。そのほかは、黒いタイツか肌色のストッキングを着用するか、天気や気温によって使い分けている例もあるようです。いずれにしても、北海道の女子高生は寒い冬でも元気だということが分かりました。 実は健康に悪い?
12~図1. 14に示しておく。 図1. 12 式(1. 19)に基づく低次元化前のブロック線図 図1. 13 式(1. 22)を用いた低次元化中のブロック線図 図1. 14 式(1. 22)を用いた低次元化中のブロック線図 *式( 18)は,式( 19)のように物理パラメータどうしの演算を含まず,それらの変動の影響を考察するのに便利な形式であり, ディスクリプタ形式 の状態方程式と呼ばれる。 **ここでは,2. 3項で学ぶ時定数の知識を前提にしている。 1. 2 状態空間表現へのモデリング *動的システムは,微分方程式・差分方程式のどちらで記述されるかによって 連続時間系・離散時間系 ,重ね合わせの原理が成り立つか否かによって 線形系・非線形系 ,常微分方程式か偏微分方程式かによって 集中定数系・分布定数系 ,係数パラメータの時間依存性によって 時変系・時不変系 ,入出力が確率過程であるか否かによって 決定系・確率系 などに分類される。 **非線形系の場合の取り扱いは7章で述べる。1~6章までは 線形時不変系 のみを扱う。 ***他の数理モデルとして 伝達関数表現 がある。状態空間表現と伝達関数表現の間の相互関係については8章で述べる。 ****他のアプローチとして,入力と出力の時系列データからモデリングを行う システム同定 がある。 1. 1. 物理法則から状態方程式を導く | 制御系CAD. 3 状態空間表現の座標変換 状態空間表現を見やすくする一つの手段として, 座標変換 (coordinate transformation)があるので,これについて説明しよう。 いま, 次系 (28) (29) に対して,つぎの座標変換を行いたい。 (30) ただし, は正則とする。式( 30)を式( 28)に代入すると (31) に注意して (32)%すなわち (33) となる。また,式( 30)を式( 29)に代入すると (34) となる。この結果を,参照しやすいようにつぎにまとめておく。 定理1. 1 次系 に対して,座標変換 を行うと,新しい 次系は次式で表される。 (35) (36) ただし (37) 例題1. 1 直流モータの状態方程式( 25)において, を零とおくと (38) である。これに対して,座標変換 (39) を行うと,新しい状態方程式は (40) となることを示しなさい。 解答 座標変換後の 行列と 行列は,定理1.
5 I 1 +1. 0 I 3 =40 (12) 閉回路 ア→ウ→エ→アで、 1. 0 I 2 +1. 0 I 3 =20 (13) が成り立つから、(12)、(13)式にそれぞれ(11)式を代入すると、 3.
1 状態空間表現の導出例 1. 1. 1 ペースメーカ 高齢化社会の到来に伴い,より優れた福祉・医療機器の開発が工学分野の大きなテーマの一つとなっている。 図1. 1 に示すのは,心臓のペースメーカの簡単な原理図である。これは,まず左側の閉回路でコンデンサへの充電を行い,つぎにスイッチを切り替えてできる右側の閉回路で放電を行うという動作を周期的に繰り返すことにより,心臓のペースメーカの役割を果たそうとするものである。ここでは,状態方程式を導く最初の例として,このようなRC回路における充電と放電について考える。 そのために,キルヒホッフの電圧則より,左側閉回路と右側閉回路の回路方程式を考えると,それぞれ (1) (2) 図1. 1 心臓のペースメーカ 式( 1)は,すでに, に関する1階の線形微分方程式であるので,両辺を で割って,つぎの 状態方程式 を得る。この解変数 を 状態変数 と呼ぶ。 (3) 状態方程式( 3)を 図1. 2 のように図示し,これを状態方程式に基づく ブロック線図 と呼ぶ。この描き方のポイントは,式( 3)の右辺を表すのに加え合わせ記号○を用いることと,また を積分して を得て右辺と左辺を関連付けていることである。なお,加え合わせにおけるプラス符号は省略することが多い。 図1. キルヒホッフの連立方程式の解き方を教えていただきたいのですが - 問題I... - Yahoo!知恵袋. 2 ペースメーカの充電回路のブロック線図 このブロック線図から,外部より与えられる 入力変数 が,状態変数 の微分値に影響を与え, が外部に取り出されることが見てとれる。状態変数は1個であるので,式( 3)で表される動的システムを 1次システム (first-order system)または 1次系 と呼ぶ。 同様に,式( 2)から得られる状態方程式は (4) であり,これによるブロック線図は 図1. 3 のように示される。 図1. 3 ペースメーカの放電回路のブロック線図 微分方程式( 4)の解が (5) と与えられることはよいであろう(式( 4)に代入して確かめよ)。状態方程式( 4)は入力変数をもたないが,状態変数の初期値によって,状態変数の時間的振る舞いが現れる。この意味で,1次系( 4)は 自励系 (autonomous system) 自由系 (unforced system) と呼ばれる。つぎのシミュレーション例 をみてみよう。 シミュレーション1. 1 式( 5)で表されるコンデンサ電圧 の時間的振る舞いを, , の場合について図1.
8に示す。 図1. 8 ドア開度の時間的振る舞い 問1. 2 図1. 8の三つの時間応答に対応して,ドアはそれぞれどのように閉まるか説明しなさい。 *ばねとダンパの特性値を調整するためのねじを回すことにより行われる。 **本書では, のように書いて,△を○で定義・表記する(△は○に等しいとする)。 1. 3 直流モータ 代表的なアクチュエータとしてモータがある。例えば図1. 9に示すのは,ロボットアームを駆動する直流モータである。 図1. 9 直流モータ このモデルは図1. 10のように表される。 図1. 10 直流モータのモデル このとき,つぎが成り立つ。 (15) (16) ここで,式( 15)は機械系としての運動方程式であるが,電流による発生トルクの項 を含む。 はトルク定数と呼ばれる。また,式( 16)は電気系としての回路方程式であるが,角速度 による逆起電力の項 を含む。 は逆起電力定数と呼ばれる。このように,モータは機械系と電気系の混合系という特徴をもつ。式( 15)と式( 16)に (17) を加えたものを行列表示すると (18) となる 。この左から, をかけて (19) のような状態方程式を得る。状態方程式( 19)は二つの入力変数 をもち, は操作できるが, は操作できない 外乱 であることに注意してほしい。 問1. 3 式( 19)を用いて,直流モータのブロック線図を描きなさい。 さて,この直流モータに対しては,角度 の 倍の電圧 と,角加速度 の 倍の電圧 が測れるものとすると,出力方程式は (20) 図1. 11 直流モータの時間応答 ところで,私たちは物理的な感覚として,機械的な動きと電気的な動きでは速さが格段に違うことを知っている。直流モータは機械系と電気系の混合系であることを述べたが,制御目的は位置制御や速度制御のように機械系に関わるのが普通であるので,状態変数としては と だけでよさそうである。式( 16)をみると,直流モータの電気的時定数( の時定数)は (21) で与えられ,上の例では である。ところが,図1. 11からわかるように, の時定数は約 である。したがって,電流は角速度に比べて10倍速く落ち着くので,式( 16)の左辺を零とおいてみよう。すなわち (22) これから を求めて,式( 15)に代入してみると (23) を得る。ここで, の時定数 (24) は直流モータの機械的時定数と呼ばれている。上の例で計算してみると である。したがって,もし,直流モータの電気的時定数が機械的時定数に比べて十分小さい場合(経験則は)は,式( 17)と式( 23)を合わせて,つぎの状態方程式をもつ2次系としてよい。 (25) 式( 19)と比較すると,状態空間表現の次数を1だけ減らしたことになる。 これは,モデルの 低次元化 の一例である。 低次元化の過程を図1.