「猫を膝の上に乗せてなでてあげる」、猫好きな人なら一度は経験してみたいシチュエーションですよね。でも猫を飼ってみても、思ったように膝の上に乗ってくれないと感じている人は多いようです。猫が膝の上に乗ってくれないのにはいくつか理由が考えられます。今回はその理由と対策をまとめて解説したいと思います。 猫が膝に乗ってくれない!?
膝には乗らないけど、服は好き! チビは、夫の膝にはあまり乗りません。 たまに私が膝に乗せてあげても「5秒」ぐらいしか居てくれなかったり( ̄▽ ̄;) そんなチビですが、 「夫が脱いだ服」は大好き! 夫が脱いだ服を床に「パサッ」と置こうものなら、 秒で乗ります。 マジで、秒です! (笑) 基本的に床に置かないようにしてもらっていますが、先日、ベッドに置いてあった夫のパーカーを見つけたチビは、乗って、蹴り蹴りして…と、乗ったまま落ち着いていました((*≧艸≦)ププ 今日の猫写真 伸び!からのパッカーン 伸び!から大股開き!!! 寝転びながら伸びてる姿って、なんとも言えず可愛いですよね((*≧艸≦)ププ いつもブログを見てくれてありがとうございます! <ブログランキング参加中> 両方ともクリックとしてもらえると嬉しいです(´∀`*) ↓クリックして応援する↓ ABOUT ME
みなさん、回答ありがとうございます。 お礼日時: 2010/11/11 19:56 その他の回答(3件) ずっと膝が嫌いなわけじゃないですよ。 まだ子供のうちは膝でじっとしている事は少ないと思いますが、何かのきっかけで乗り出すこともあります。 うちの猫は暑い夏はやらないですが、冬はすぐに膝に乗ったり背中に乗ったりします。 重いです。 読んだ限りでは十分信頼関係はあると思います 彼(彼女? )のほうもあなたを嫌っていないし 触らせてくれるだけでそれは分かる思います 膝の上でくつろいでくれないのは寂しいですよ 肉球でモミモミして貰いたいですもんね 強要できませんし 暑がりな子だと思ってあきらめましょうか? 1人 がナイス!しています 猫は犬と違ってそれぞれの性格が非常にはっきりしています。 そして猫なら皆同じと思ったら大間違いで。 多頭飼育をしてみて始めて判る事です。 で。 多くは子猫時期からの慣れではあるのですが。 中には何が何でも抱かれるのがイヤとか膝に上がらない猫が居ます。 性格でしょうね。 当家にも。 子猫から可愛がっていても。 何が何でも抱かれるのがイヤ。 膝の上や寄り添うのもイヤ。 とにかく自分の気にいる場所で一人で寝るという頑固な猫が一頭居ます。 もうどうしようにも致し方なし。 じゃれて遊んでくれていれば良いではありませんか。 とにかく猫はマイペースです。
タイトル通りである。過去このnoteでも何度かねこが膝に乗って来てワァ最高みたいな文字列を載せていたが、なんか先週ぐらいからパタッと乗らなくなった。キャリーケースにも入らなくなった。夏の猫くつろぎトレンドが「おとうちゃんの膝」「キャリーケース」「その辺の床」だったのに対し、秋のオータムくつろぎフェスは「爪とぎの上」「ちゃぶ台の下」「ソファ」に変わった。ランキング一新しすぎだろ。おとうちゃんはさみしい。というかまずソファに座る僕の隣までやってきて、僕の膝を乗り越えてから、反対側のスペースに座るわけですよ。おい、希望を抱かせるな。心を弄ぶな。そんなお前なんか…お前なんか… 好き〜! 以上です。 #猫 #ねこ #日記 この記事が気に入ったら、サポートをしてみませんか? 猫 膝に乗らない. 気軽にクリエイターの支援と、記事のオススメができます! ええもん読んだわ!と思ったらぜひ。ネコチャンのカリカリ代になります。 愛猫ふーちゃんを愛でつつ、MMOをしたり、ニンジャでワオワオしたり、パルプを執筆したりしています。
みなさん,こんにちは おかしょです. 制御工学において,システムを安定化できるかどうかというのは非常に重要です. 制御器を設計できたとしても,システムを安定化できないのでは意味がありません. システムが安定となっているかどうかを調べるには,極の位置を求めることでもできますが,ラウス・フルビッツの安定判別を用いても安定かどうかの判別ができます. この記事では,そのラウス・フルビッツの安定判別について解説していきます. この記事を読むと以下のようなことがわかる・できるようになります. ラウス・フルビッツの安定判別とは何か ラウス・フルビッツの安定判別の計算方法 システムの安定判別の方法 この記事を読む前に この記事では伝達関数の安定判別を行います. 伝達関数とは何か理解していない方は,以下の記事を先に読んでおくことをおすすめします. ラウス・フルビッツの安定判別とは ラウス・フルビッツの安定判別とは,安定判別法の 「ラウスの方法」 と 「フルビッツの方法」 の二つの総称になります. ラウス・フルビッツの安定判別とは，計算方法などをまとめて解説 | 理系大学院生の知識の森. これらの手法はラウスさんとフルビッツさんが提案したものなので,二人の名前がついているのですが,どちらの手法も本質的には同一のものなのでこのようにまとめて呼ばれています. ラウスの方法の方がわかりやすいと思うので,この記事ではラウスの方法を解説していきます. この安定判別法の大きな特徴は伝達関数の極を求めなくてもシステムの安定判別ができることです. つまり,高次なシステムに対しては非常に有効な手法です. $$ G(s)=\frac{2}{s+2} $$ 例えば,左のような伝達関数の場合は極(s=-2)を簡単に求めることができ,安定だということができます. $$ G(s)=\frac{1}{s^5+2s^4+3s^3+4s^2+5s+6} $$ しかし,左のように特性方程式が高次な場合は因数分解が困難なので極の位置を求めるのは難しいです. ラウス・フルビッツの安定判別はこのような 高次のシステムで極を求めるのが困難なときに有効な安定判別法 です. ラウス・フルビッツの安定判別の条件 例えば,以下のような4次の特性多項式を持つシステムがあったとします. $$ D(s) =a_4 s^4 +a_3 s^3 +a_2 s^2 +a_1 s^1 +a_0 $$ この特性方程式を解くと,極の位置が\(-p_1, \ -p_2, \ -p_3, \ -p_4\)と求められたとします.このとき,上記の特性方程式は以下のように書くことができます.
$$ D(s) = a_4 (s+p_1)(s+p_2)(s+p_3)(s+p_4) $$ これを展開してみます. \begin{eqnarray} D(s) &=& a_4 \left\{s^4 +(p_1+p_2+p_3+p_4)s^3+(p_1 p_2+p_1 p_3+p_1 p_4 + p_2 p_3 + p_2 p_4 + p_3 p_4)s^2+(p_1 p_2 p_3+p_1 p_2 p_4+ p_2 p_3 p_4)s+ p_1 p_2 p_3 p_4 \right\} \\ &=& a_4 s^4 +a_4(p_1+p_2+p_3+p_4)s^3+a_4(p_1 p_2+p_1 p_3+p_1 p_4 + p_2 p_3 + p_2 p_4 + p_3 p_4)s^2+a_4(p_1 p_2 p_3+p_1 p_2 p_4+ p_2 p_3 p_4)s+a_4 p_1 p_2 p_3 p_4 \\ \end{eqnarray} ここで,システムが安定であるには極(\(-p_1, \ -p_2, \ -p_3, \ -p_4\))がすべて正でなければなりません. システムが安定であるとき,最初の特性方程式と上の式を係数比較すると,係数はすべて同符号でなければ成り立たないことがわかります. 例えば\(s^3\)の項を見ると,最初の特性方程式の係数は\(a_3\)となっています. それに対して,極の位置から求めた特性方程式の係数は\(a_4(p_1+p_2+p_3+p_4)\)となっています. システムが安定であるときは\(-p_1, \ -p_2, \ -p_3, \ -p_4\)がすべて正であるので,\(p_1+p_2+p_3+p_4\)も正になります. 従って,\(a_4\)が正であれば\(a_3\)も正,\(a_4\)が負であれば\(a_3\)も負となるので同符号ということになります. 他の項についても同様のことが言えるので, 特性方程式の係数はすべて同符号 であると言うことができます.0であることもありません. 参考書によっては,特性方程式の係数はすべて正であることが条件であると書かれているものもありますが,すべての係数が負であっても特性方程式の両辺に-1を掛ければいいだけなので,言っていることは同じです. Wikizero - ラウス・フルビッツの安定判別法. ラウス・フルビッツの安定判別のやり方 安定判別のやり方は,以下の2ステップですることができます.
MathWorld (英語).
著者関連情報 関連記事 閲覧履歴 発行機関からのお知らせ 【電気学会会員の方】電気学会誌を無料でご覧いただけます(会員ご本人のみの個人としての利用に限ります)。購読者番号欄にMyページへのログインIDを,パスワード欄に 生年月日8ケタ (西暦,半角数字。例:19800303)を入力して下さい。 ダウンロード 記事(PDF)の閲覧方法はこちら 閲覧方法 (389. 7K)
これでは計算ができないので, \(c_1\)を微小な値\(\epsilon\)として計算を続けます . \begin{eqnarray} d_0 &=& \frac{ \begin{vmatrix} b_2 & b_1 \\ c_1 & c_0 \end{vmatrix}}{-c_1} \\ &=& \frac{ \begin{vmatrix} 1 & 2\\ \epsilon & 6 \end{vmatrix}}{-\epsilon} \\ &=&\frac{2\epsilon-6}{\epsilon} \end{eqnarray} \begin{eqnarray} e_0 &=& \frac{ \begin{vmatrix} c_1 & c_0 \\ d_0 & 0 \end{vmatrix}}{-d_0} \\ &=& \frac{ \begin{vmatrix} \epsilon & 6 \\ \frac{2\epsilon-6}{\epsilon} & 0 \end{vmatrix}}{-\frac{2\epsilon-6}{\epsilon}} \\ &=&6 \end{eqnarray} この結果をラウス表に書き込んでいくと以下のようになります. \begin{array}{c|c|c|c|c} \hline s^5 & 1 & 3 & 5 & 0 \\ \hline s^4 & 2 & 4 & 6 & 0 \\ \hline s^3 & 1 & 2 & 0 & 0\\ \hline s^2 & \epsilon & 6 & 0 & 0 \\ \hline s^1 & \frac{2\epsilon-6}{\epsilon} & 0 & 0 & 0 \\ \hline s^0 & 6 & 0 & 0 & 0 \\ \hline \end{array} このようにしてラウス表を作ることができたら,1列目の数値の符号の変化を見ていきます. しかし,今回は途中で0となってしまった要素があったので\(epsilon\)があります. この\(\epsilon\)はすごく微小な値で,正の値か負の値かわかりません. ラウスの安定判別法 覚え方. そこで,\(\epsilon\)が正の時と負の時の両方の場合を考えます. \begin{array}{c|c|c|c} \ &\ & \epsilon>0 & \epsilon<0\\ \hline s^5 & 1 & + & + \\ \hline s^4 & 2 & + & + \\ \hline s^3 & 1 &+ & + \\ \hline s^2 & \epsilon & + & – \\ \hline s^1 & \frac{2\epsilon-6}{\epsilon} & – & + \\ \hline s^0 & 6 & + & + \\ \hline \end{array} 上の表を見ると,\(\epsilon\)が正の時は\(s^2\)から\(s^1\)と\(s^1\)から\(s^0\)の時の2回符号が変化しています.