でもルフィに近い人物が多いのがちょっと気になりますね。 その3:謎のもうひとりの七武海候補 ⑦「――そして先に説明申し上げた例の男…以上7名…」 →誰?だ?
出典:ONEPIECE ウィーブルがゼファーの右腕を切ったのは 可能性大 です。 理由としてまず 新世界編の1年前にその人物は七武海に入りました。 その時期に七武海に加入した人物は、 バギー・ロー・ウィーブル の三名になります。 ちなみに腕を切り落としたのは 9年前で、その海賊は能力者 なのです 。 元海軍大佐で黄猿とも互角なゼファーの腕を切るとなると相当な実力者でないと無理です。 現に映画Zでルフィはゼファーと戦って完全に倒せませんでした。 となるとまずバギーは・・・かなり可能性が低いです。 バギーの戦闘力でゼファーに善戦しているのが全く想像できません。 次にローも強いのは強いのですが、ドフラミンゴに全く歯が立たない+腕を切った時期は9年前なので当時17歳!今より強いとは考えにくいと思うので可能性は低いように思えます。 ウィーブルなら 実力は全盛期の白ひげ ぐらいと言われているので納得できます。 やはりこの三名ならウィーブル説が濃厚と思われます。 ところが犯人は能力者 です! ウィーブルが能力者なのかは今は分かっていません・・・ 果たしてウィーブルは能力者なのか?ますます今後の展開が楽しみです。
王下七武海(現在は廃止)の最後に加入し、例の男と言われていたエドワード・ウィーブル。 かなりの大男であり見覚えのあるあのひげ ・・実力者のニオイがプンプンしますよね。 そこで今回はそのエドワード・ウィーブルの 強さ はどの程度なのか? 生い立ちや 懸賞金 、そして本当に 白ひげの息子 なのか? エドワードウィーブルの強さや悪魔の実の能力をファンが解説！. ウィーブルの強さ!悪魔の実の能力は? 「出典:ONEPIECE」 ウィーブルの使用武器は 白ひげ同様の薙刀 を扱います。 身長が680㎝もの大男であの巨大な薙刀も軽々しく振り回し、黄猿ことボルサリーノ海軍大将からも「 強さだけなら若い頃の白ひげの様だ 」と言われています。 白ひげの遺産を奪うために元白ひげ海賊団の残党狩りを開始し、 傘下を含め43の海賊団のうち16をウィーブルによってやられてしまいました 。 傘下とはいえ元四皇の傘下を瞬く間に16も倒してしまうのはかなりの強者に間違いないでしょう。 ワンピースの登場人物で強キャラは悪魔の実の能力者が多いの なので、 ウィーブルも悪魔の実の能力者 の可能性は大きいです。 ウィーブルの意味は? 「出典:ONEPIECE」 エドワード・ウィーブルの名前の由来、1つは ブル=牛 から取っているそうです。 牛のような角は無いのですが・・・もうイメージで付けたのではないでしょうか? あの体格、暴れっぷりはまさしく牛ですよね。 ちなみに 元七武海メンバーは名前にそれぞれ動物の名前が入っています 。 2つ目の由来は実在した海賊で エドワード・ティーチ から取っています。 白ひげことエドワード・ニューゲートや黒ひげことマーシャル・D・ティーチも彼から名前を取っています。 このエドワード・ティーチは歴史上の海賊の中でも最も有名で恐れられていたイギリスの海賊です。 作中でも重要人物の白ひげ、黒ひげもエドワード・ティーチの名前が入っています。 ウィーブルもこの先重要人物として出てくる可能性は高そうですね。 ウィーブルの懸賞金は? 「出典:ONEPIECE」 ウィーブルの懸賞金は王下七武海加入の前に 4億8000万ベリー でした。 比較としてドレスローザ編で ドフラミンゴを倒した後のルフィの額が5憶べりー です。 懸賞金は強さだけでなく世界に危険を及ぼす活動・影響力を持つなどしても高くなっていきます。 ウィーブルは世界を危険さらす思想・活動などは行っておらず、単純に強さのみでこの額が付いたと思います。 理由はウィーブルは単純で頭が良くなく、バッキンの指示無しでは何もできないからです。 現在王下七武海制度が廃止され、元七武海のメンバーに懸賞金が懸けられている状態だと予想します。 今現在の額は出ていませんが、ウィーブルは元白ひげ海賊団を16も潰し一般市民にも被害を出しているので間違いなく 4億8000万ベリーより格段に上がっている事でしょう。 ウィーブルがイケメンと言われる理由 「出典:ONEPIECE」 イケメンと思っている方がいたら申し訳ありませんが、 ・・・私はウィーブルを見てお世辞にも イケメンとは思えません 。 しかしなぜウィーブルはイケメンと言われるのかというと、尾田先生が七武海最後の1人を出す際に編集の方に「 イケメン出しますよ !」と予告されたそうです。 「尾田先生・・・嘘はいけないっすよ!
■「えへへあったかい?」「ああ、とてもあったかい」 これは、このドレスローザ編のラストへつながる最重要な伏線だと思っています。 ブリキの体では感じることができなかったレベッカの体温を、今度こそ兵隊さん、いやキュロスは感じることができるでしょうか。 平和に暮らしていたときも、レベッカに触るときはいつも手袋をはめていたので、エンディングではしっかりと手をつなぐ親子が見られるといいですね。 さて、ここからは回収されないかもしれないけど、少し気になっているところ、でもまあどうでもいいか、という程度の伏線を列挙。 ■宣教師ガンビア&追撃のメイナード ガンビアはバルトロメオの部下なのですが、メイナード中将にトイレでボコられたっきり出てきていません。 バルトロメオにボコられたメイナードもまた然り。 コロシアムはサボのせいで大破してしまいましたし、どこにいるのでしょうか。 バルトロメオがまるで気に掛けていなそうなのも気になります。 地下に落とされ、オモチャになっていたのでしょうか。 ■バルトロメオのスーツケーツ いかにも怪しいスーツケーツ。 何が入っているのか、思わせぶりです。 ただ、バトロメオは試合中に地下に落ちたので、今はこのスーツケーツを持っていません。 後でどこかで回収されるのか? ■なぜレベッカはコロシアムに? 単純にドンキホーテファミリーに捕まってしまったのだろうと推察されますが、その場面がまだ描かれていません。 また、その理由では兵隊さんがレベッカを守れなかった、ということになってしまうので、もしかするとレベッカは自発的に剣闘士になったのかもしれません。 ■Dブロックの棄権者 結局これはサボって事で良かったのですかね? それとも宣教師ガンビアなのか? ワンピース：新王下七武海：先に説明申し上げた例の男って誰？（ネタバレ）：ワンピースについて語る、山岸初志のブログ：SSブログ. もうコロシアムは無いので、そんなにこだわるとこじゃないのかもですが。 ■ハクバのキャベンディッシュ キャベンディッシュの別人格"ハクバ"ってこれで終わり? 要するに、レベッカを勝たせるためだけの設定だったのかな?
■「"D"はまた必ず嵐を呼ぶ」 これ、ローのセリフなんですけど、セリフの中にカギカッコがついているので、誰かの言葉をローが借りているのだと思われます。 誰かとは? たぶん「あの人の本懐を遂げるため」の"あの人"でしょうね。 ちなみに二年前にも同じセリフをローは言っています。 この時は、ルフィと冥王レイリーの接触を楽しんでいるかのような一言でした。 ■コラさん 誰かとは"あの人"で、"あの人"とは、"コラさん"である可能性が極めて濃厚です。 コラさんとは誰でしょうか?
本当のところどうなんでしょうか。 さて、続いてドレスローザ編の重要伏線を列挙。 ■錦えもんとモモの助 なぜかモモの助がドフラミンゴに狙われています。 錦えもん親子は数日前にもドレスローザへ上陸しています。 漂着したと言ったほうが正しいでしょうか。 そこで、ドフラミンゴ達に追われていたそうです。 「なぜ追われていたかは話せん!」のだそうですが、狙いは、錦えもんではなく、あくまでモモの助のようです。 ■「名は?」 という記憶にまつわる回想と、実際に追われていた場面がまだ描かれていません。 モモの助が、"空を飛ぶ"ということを異様に恐れている事と、グリーンビットでドフラミンゴに襲われてサンジとローに間一髪助けられた際、ドフラミンゴのことを「飛ぶ男」と呼んでいる事から、この手とセリフはおそらくドフラミンゴのものだと考えられます。 ・・・というミスリードの可能性もありますよね・・・。 ワンピースはいつも予想を良い意味で裏切ってきますからね・・・。 なぜ名前を聞かれているのか、なぜ追われていたのか、まだわからないのですが、 モモの助の素性に関係ありそうです。 その他の情報や伏線をまとめて、考察した記事がこちら。 錦えもん&モモの助の伏線まとめ - ワンピース考察ブログ?? そして二人を逃がす際、"カン十郎"が人質になってしまったのです。 ■カン十郎 というわけで、カン十郎はドンキホーテファミリーに捕まっています。 カン十郎を助けるため、錦えもんはルフィに同行してドレスローザに戻りました。 錦えもんに「カン十郎を助ける」という記憶がずっとあるので、オモチャには されていなかったようです。 オモチャの家にいるという情報をつかんだ錦えもんでしたが、グラディウスによりスクラップ場にいるという新情報がもたらされました。 しかも、消えたのだそうです。 スクラップ場と言えば、この謎の影。 コイツがカン十郎である可能性がますます高まりました。 だとすれば、なぜか、幹部塔へも回収されず、他の人にも気づかれず?、ずっとこの場所にこうやっていたという事になります。 そこから考えられる事は、何らかの事情で身動きが取れない状態にあるか、身を潜めてじっと隠れているか、のどちらかではないでしょうか。 ・・・消えた・・・忍術か? ■マンシェリー姫 マンシェリー姫も、まだ登場していません。 スマイル工場で働かされてはおらず、病気とウソをつかれてどこかに隔離されて いるようです。 ■武器工場の場所 スマイル工場ばかりに気がいってましたが、スマイル工場破壊を狙っているのは、ルフィ達だけ。 サボや八宝水軍の狙いは戦争を助長する武器密輸の阻止です。 その武器の工場は、地下にはないようです。 ドレスローザ近隣諸国は戦争が起こっているようですが、これも何か伏線かな?
前置き からの続きです。 ワンピース746話までのネタバレを少し含むので、単行本しか読まない方や、最新話をまだ見ていない方はご注意ください。 では、ドレスローザ編のあらすじを交えながら、未回収の伏線を整理しましょう。 順不同ですが、まずはドレスローザ編では回収されなさそうなものから列挙。 ■新七武海の"例の男" 「先に説明申し上げた例の男」は、(映画「フィルムZ」の)ゼファーの片腕を斬り落としたという海賊と同一人物で確定でしょうか? ドレスローザには現れないでしょうけど。 ■緑牛 世界徴兵で海軍大将に特任されたそうです。 「もうデザインは考えてある」し、「メチャメチャカッコイイ」との事。 ですがこの人も、ドレスローザ編では登場しないでしょうね。 ■インペルダウンLEVEL6の囚人達 LEVEL6"無限地獄"から脱獄した囚人がいる事は、戦争が終わった時点でハッキリしています。 そのうちの4人が黒ひげの仲間になったわけですが、それ以外の脱獄者達の登場がジャン・アンゴによって匂わされました。 その中に、"サウロ"がいるのでは、と思っています。 ■エルバフへの道 ウソップに巨人の知り合いがまた増えました。 しかも、このハイルディンはウソップを崇拝しています。 果たしてウソップは"勇敢なる海の戦士"としてエルバフへ辿り着けるのか。 それと、"海賊傭兵"というのは、もしかしたらバギー繋がりかもしれません。 バギーは海賊派遣組織の総帥ですからね。 ハイルディンは、必要に応じて金で雇われ、戦いに派遣されているのでしょう。 ■「ジョーカーの過去」 ジョーカー=ドフラミンゴ。 他にも3つ呼び名があります。 ・「天夜叉」・・・空を飛ぶからだと思われます。 ・「ドフィ」・・・幼馴染みのあだ名みたいな? ・「若」・・・天竜人の子孫だから?または誰か大物の息子だから? 「命取りになる」というセリフは、元天竜人の立場を利用し、CP-0を動かしてローと全世界を騙した事で現実のものとなりました。 しかし、まだまだ事は根深いようで、ドンキホーテ・ドフラミンゴの生い立ちは、歴史に深く関わっていそうです。 これもまた、このドレスローザ編で全てが明らかにはならないかもしれませんね。 ■青キジと黒ひげ 青キジが黒ひげ海賊団に接触しているようです。 会話の内容から、黒ひげは青キジを招き入れるつもりのようですが、バージェスは反対しています。 シリュウも元々政府側の人間で、それを引き合いに出して説得しています。 そもそも青キジは「何者なんだ」「いい評判は聞かねェぞ」なんて言われてて、「なぜここがわかった」「まさか"闇"に通じてる訳じゃねェだろうな」と、スモーカーからも少し疑われました。 ドフラミンゴによれば、「何かを決断した男の顔」だそうですが、それがまさか、"海賊"でしかも黒ひげ海賊団なのか・・?
九州新幹線西九州ルート 九州新幹線西九州ルートは、長崎市(長崎駅)と福岡市(博多駅)を結ぶ約143kmの新幹線ルートです。 長崎-武雄温泉間の約66kmについては、フル規格で整備が進められており、令和4年(2022年)秋頃に武雄温泉駅での対面乗換方式(リレー方式)【※】により開業する予定となっています。 九州新幹線西九州ルートが開通すると、全国の高速鉄道ネットワークにつながることで、関西圏を含め広域から多くの人々を呼び込み、交流人口の拡大により地域の活性化を図ることができると期待されています。 【※】対面乗換方式(リレー方式)…新幹線と在来線特急を同じホームで乗り換えることです。 所要時間について(令和4年秋頃の対面乗換方式による開業時) 対面乗換方式(リレー方式)による運行の場合、長崎・博多間の所要時間は、乗換時間も含めて、最速約1時間20分程度(国土交通省試算)となる予定であり、現行の最速のかもめ1時間49分と比較して、約29分の短縮となります。 ■九州新幹線西九州ルートに関する詳しい情報は 長崎県のホームページ (新しいウィンドウで開きます)に掲載されています。 ■九州新幹線西九州ルートについてのパンフレットは 長崎県のホームページ (新しいウィンドウで開きます)をご覧ください。
56 ID:+47V2w4L 筆算での開平法は完全に忘れた。 ここまでマイナス√10なし 有理数の濃度の自然数の濃度は同じ つまりどんな複雑な有理数でも自然数と1対1対応のかんけい だが無理数と自然数の間の濃度の無限が存在するかどうかはまだ未知 67 名無しのひみつ 2020/10/13(火) 20:01:19. 85 ID:4bcS8Ifc プラスマイナスルート10でないの? (^_^;) 素数は無限個あることは証明できるが 素数の濃度と自然数の濃度が一致するのかも未知 ひょっとすると素数は最小の無限かもしれない >>1 -2がマイナスルート4???? 最近はこんな教え方するの? >>69 4 の平方根は ±2 √4 は 2 -2 は -√4 で読み下すと「マイナスルート4」 これで特に違和感ないけど。 >>70 俺の時は√4=|2|って習って平方根とルートを同じものと扱ってたから違和感しかないわ √4が-2ではなく2なのはどういう理屈なの? 連分数展開で記述可能。 お前らがバカなだけだよ 74 名無しのひみつ 2020/10/14(水) 12:16:21. 31 ID:tw/Xdm8H >>71 それはルートの定義だよ。 二乗して4になる数のうち、 正の数が√4であり、 負の数が-√4だ。 >>15 潰れたラブホ? 平方根とX^2=0の解を混同してるバカがいるな 77 名無しのひみつ 2020/10/14(水) 18:55:23. 長崎市│九州新幹線西九州ルートとは. 16 ID:5TLLC/O0 >>76 x^2=0の解はx=0しかないじゃない。 誤解しようがないよ。 実際、誤解している書き込みないし。 78 名無しのひみつ 2020/10/14(水) 19:06:04. 57 ID:LjQS5jns 実数のシステムに欠陥がある。 79 名無しのひみつ 2020/10/14(水) 19:25:19. 44 ID:U5dv9vTO マトリックスで考えれば大体上手くいく >>71 おそらく書き間違いだろうけど √4=|2| なら(2の絶対値は2なので) √4=|2|=2 で √4=2 と同じだな。 |√4|=2 であるべきかと。 年代によってはルートと平方根を同じ値の呼び方違いだと教わるのか。 すると二次方程式の解の公式はどうなってるんだろ。 「xイコール2a分のマイナスbプラスマイナスルートbじじょーマイナス4ac」と 暗記させられる呪文の「プラスマイナス」の部分。 …とか言いつつ思い出せなくて今調べたんだけどね。 2次方程式の解の公式は、高校時代あれだけ使ったのに、今では完全に忘れた。 82 名無しのひみつ 2020/10/17(土) 09:40:43.
まとめ 絶対値を扱わなければならない場面というのは多くあると思います。 ただし、日常生活ではあまり絶対値という概念を意識する機会がありません。 よって、突然絶対値を扱うような場面に遭遇すると混乱してしまうかもしれません。 しかし、絶対値という考え方を正しく理解し、ABS関数の使い方を覚えていればそこまで難しくはないのです。 当記事を読むことで、エクセルで絶対値を扱うのは、実はとても簡単だということが分かったのではないでしょうか? 覚えておいて損はないこのテクニック、ぜひ身につけておくと便利ですよ! 向井 かずき PCスクールにてパソコンインストラクター経験あり。 現在はフリーランスで、ライターやブログ運営など行っています。 PCをはじめ、スマホやタブレットなど電子機器が好きで、便利な機能やツールを見つけるのが好きです。 皆さんの役に立つ情報を発信していけるように頑張ります。 スポンサードリンク
こんにちは,米国データサイエンティストのかめ( @usdatascientist)です. 前回 の記事で「データのばらつきを表す指標」である 散布度 の必要性を説明しました. 散布度には前回の記事で説明した 範囲 と,四分位数を使った IQR (四分位範囲)および QD (四分位偏差)を解説しました. これらはシンプルなんですが,全部のデータが指標の計算に使われていないという欠点がありました. そこで,今回はこれらの欠点を補った散布度として以下を紹介します.特に分散と標準偏差は統計学において最重要事項の1つなので必ず押さえておきましょう! 平均偏差 分散 標準偏差 これらを1つずつ見ていきます.その後にPythonでの計算の仕方と, 不偏分散 について触れます.それではみていきましょう〜! 前回の記事で紹介した範囲やIQR, QDは全てのデータが指標の計算に使われていないので,データ全体の散布度を示す値としては十分ではないという話をしました.全てのデータを使って散布度を求めようとした時,一番シンプルに思いつく方法はなんでしょうか? データの「ばらつき」を表現したいのであれば, 各値が平均からどれくらい離れているかを足し合わせた値 が使えそうです. 「各値が平均からどれくらい離れているか」を偏差と呼び,偏差を普通に足し合わせると0になるという話は 第2回 でお話ししました. それは当然,偏差\((x_i – \bar{x})\)が正になったり負になったりして,プラマイすると0になるからですね.散布度では正だろうと負だろうと「どれだけ離れているか」の 絶対値に興味 があるので.偏差の絶対値\(|x_i – \bar{x}|\)を足し合わせたら良さそうです.この偏差の絶対値の合計値をデータ数で割ってあげたら,散布度として使える指標になると思います. (ただ単に偏差の絶対値を合計しただけだと,データ数によって大小が変わってしまいますからね) つまり「偏差の絶対値の平均」が散布度として使えます.この値を 平均偏差(mean deviation) とか 平均絶対偏差(mean absolute deviation) と呼び, よく\(MD\)で表します. 数式で表すと $$MD=\frac{1}{n}{(|x_1-\bar{x}|+|x_2-\bar{x}|+\cdots+|x_n-\bar{x}|)}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}{|x_i-\bar{x}|}$$ これだったらデータのばらつきを表すのにめちゃくちゃわかりやすいですよね?各データがばらついてたら当然それぞれの値の偏差の絶対値は大きくなるのでMDは大, 小さければMDは小となる.
000000, x*x = 1. 000000 x = 1. 500000, x*x = 2. 250000 x = 1. 416667, x*x = 2. 006944 x = 1. 414216, x*x = 2. 000006 計算結果から適切に計算できていることがわかります。
そもそも絶対値とは・・・ 数学における実数 x の絶対値または母数|x| は、その符号を無視して得られる非負の値を言う。つまり正数 x に対して |x| = x および負数 x に対して |x| = −xであり、また |0| = 0 である。例えば 3 の絶対値は 3 であり −3 の絶対値も 3 である。 ウィキペディア これを問題に沿ってプログラムをして 絶対値での整数を出力するというもの 今回は入力に-1をもらい、出力結果を1と表示させる。 最初に書いたコード input_line = input() count = input_line + 2 print ( count) とやり出力結果は1が表示されていた 結果・・・・ 大失敗!エラーの嵐! まぁ、そうだよねw 自分がしたことは絶対値を出力したわけではなく 単純に−1を+にする計算式をコーティングしたに過ぎないので 「絶対値を出力」という部分からは逸脱している ので改めて再挑戦 そもそも絶対値を出すためにどうすればいいのか分からないので 色々とネットサーフィン 参考サイト どのサイトもローカルで絶対値を出力するために 関数の定義や引数を利用しているので それを真似てみても入力の値を受け取ってそれを利用するものではなく どうすればいいか頭を悩ます その中でも共通していたコードは「abs関数」なるもの どうやらこの関数が絶対値を出すためのキーコードになると判断 なので以下のコードを記述 input_line = input() print( abs ( int (input_line))) なんか不恰好・・・ とはいえ定義は成立していると判断して一度パスを通す。 すると・・・・ 1と表示したーーー!!! まじか!なんでだ! abs関数を利用してその中にしっかりinputを数値列に変換をしているのかなと思うことに。 自分なりの問題点 テキストだったり、サイトなどで知識を入れるあまり 知識先行で難しく考え過ぎていた部分がある 問題文がシンプルだからこそ 一度原点に立ち返って試すことをする この記事が気に入ったら、サポートをしてみませんか? 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! 「スキ」を押していただきありがとうございます! マッサージ師をしながらフリーのプログラマー転職するべく、仕事の合間の時間を見つけて 勉強をしながら奮闘している。 勉強のしている中で気づいた点や思ったことを書き綴っていく。