2021. 06. 19 「ねずみくんのチョッキ展」8月15日(日)まで兵庫・姫路文学館で開催中 ©なかえよしを・上野紀子/ポプラ社 作家・なかえよしを、画家・上野紀子夫妻の2人の手で1974年に生みだされた1冊の絵本『ねずみくんのチョッキ』。現在36冊まで続く大人気の絵本は、シリーズ累計400万部を超えるベストセラーとなり、世代を超えて愛され続けています。 この名作の誕生45周年を記念して、初めての大規模展覧会「誕生45周年記念 ねずみくんのチョッキ展 なかえよしを・上野紀子の世界」が巡回中。この夏は兵庫(姫路文学館)、長野(イルフ童画館)での開催が決定しています。 誕生45周年記念 ねずみくんのチョッキ展 なかえよしを・上野紀子の世界 兵庫会場 長野会場 2021年8月21日(土)~10月18日(月) イルフ童画館 長野県岡谷市中央町2-2-1 共催 :ねずみくんのチョッキ展実行委員会 特別協力:ポプラ社 絵本原画、ラフスケッチなど180点が一堂に! 「ねずみくんのチョッキ展」2021年6月2日(水)から松屋銀座にて開催 | 絵本ナビスタイル. 「ねずみくん」シリーズ最新作を含む絵本原画、スケッチなど約180点を展示。また、上野紀子さんが絵を手掛け、小学校の教科書にも掲載された『ちいちゃんのかげおくり』の原画や、シュルレアリスムの油絵「少女チコ」シリーズの作品なども展示し、上野さんの絵の世界を紹介します。 最新作のラフスケッチを松屋銀座会場で初公開! 2021年4月に刊行されたシリーズ最新作『ねずみくんのピッピッピクニック』のなかえよしをさんによるラフスケッチが、松屋銀座会場で初公開されます。 ねずみくんのチョッキと耳をプレゼント! 会期中、小学生以下のご来場者様にねずみくんのチョッキと耳をプレゼント! ※なくなり次第終了となります。 ※配布方法は会場によって異なります。 "ねずみくんのチョッキブランコ"と写真を撮ろう! 大人気の名場面で写真が撮れるフォトスポットも設置されます。 自分でつくる書きおろし絵本『ねずみくんのスタンプ』 オリジナルの一冊がつくれる絵本『ねずみくんのスタンプ』(550円)を会場限定で発売。この展覧会のために、なかえよしをさんが書き下ろした新作絵本です。 展覧会限定アニメーションを上映 なかえよしをさんが本展のために制作したオープニングアニメーションが会場内で上映されます。 展覧会限定グッズ&図録も充実! 約200点の展覧会限定グッズをはじめとした、バラエティ豊かなねずみくんグッズが大集合。チョッキを着たキュートな図録も、展覧会会場限定で販売されます。新しいグッズも販売予定です。 展覧会オリジナル図録 2, 420円(定価・税込) ©なかえよしを・上野紀子/ポプラ社 パペットキーチェーン 各880円(定価・税込) ©なかえよしを・上野紀子/ポプラ社 ダイカットタオル 各660円(定価・税込) ©なかえよしを・上野紀子/ポプラ社 コンパクトミラー 各1, 430円(定価・税込) ©なかえよしを・上野紀子/ポプラ社 Tシャツ 2, 750円(定価・税込) ©なかえよしを・上野紀子/ポプラ社 メモパッド 各550円(定価・税込) ©なかえよしを・上野紀子/ポプラ社 NEW ねずみくんのジョッキ 1, 980円(定価・税込) ©なかえよしを・上野紀子/ポプラ社 NEW ねずみくんのマスクケース 880円(定価・税込) (※画像はイメージです) ©なかえよしを・上野紀子/ポプラ社 NEW ねずみくんのイヤリング 1, 320円(定価・税込) (※画像はイメージです) ©なかえよしを・上野紀子/ポプラ社 なかえよしをさん・上野紀子さんご夫妻について
『 ねずみくん 』は、 日本 の 絵本 作品のシリーズ名およびそれに登場するキャラクター。文は なかえよしを 、絵は 上野紀子 が担当している。出版社は ポプラ社 。ねずみくんとその仲間たちとの日常が描かれている物語。 1974年 に「ねずみくんのチョッキ」が刊行されて以後、シリーズ化されている。2021年1月時点でシリーズ累計発行部数は400万部を突破している [1] 。 キャラクター [ 編集] ねずみくん 主人公。年齢は6歳(小学1年生になったばかりくらい) [2] 。お母さんに編んでもらった 赤い チョッキ を着ている。その赤いチョッキはトレードマークでもある。体は小さいし、怖がり屋で、運動神経もなく力もなく、そのうえ何をしても失敗ばかりだが、優しい性格で友達には人一倍優しく、やるときはきちんとやる一面もある。ねみちゃんのことが大好きで、ねみちゃんといつも一緒にいて、ねみちゃんと一緒に遊ぶのが好きであり楽しい時である。ねみちゃん以外の他の仲間たちと一緒に遊ぶのも楽しい時である。ねみちゃんといつも一緒にいたくて、将来はねみちゃんと同棲し、そして結婚したいことも考えているだとか。 歯 が自慢で、将来は歯医者になりたいと思ったこともある(『ねずみくん おおきくなったらなにになる? 』より) [3] 。一人称は「ぼく」。 なかえよしをによると、身長は2.
『ねずみくんのチョッキ』を描いたのは、なかえよしをさん(作)、上野紀子さん(絵)夫妻。共通のテーマは「思いやり」と「ユーモア」だ。会場にはシリーズの原画が順に並んでおり『ねずみくんのチョッキ』の次は『また!ねずみくんのチョッキ』……と、次々に物語に引き込まれる。どの絵本も、素直さや優しさがシンプルな文と鉛筆画で表現されている。 アトリエを再現したコーナーでは、なかえさんのインタビューが放映されている。昨年逝去した上野さんに代わり、今までの絵本で出てきたねずみくんを組み合わせながら新作を作る様子も映されていた。「40年以上たっていると、最初の頃のねずみくんと最近のねずみくんは違ってるんですよね。それに気が付いていただくのもおもしろい。(上野さんが)鉛筆を10本ぐらい使って一生懸命描いていたので、その辺を見ていただけたら」と話していた。 登場人物のねずみくんたちと写真が撮れるフォトコーナーも設置されている。会期中、小学生以下の来場者にはねずみくんになりきれる「耳」と「チョッキ」のプレゼント(なくなり次第終了)があり、家族一緒に撮影する姿が見られた。 本展覧会はグッズが充実しているのも特徴で、文房具やコインケース、Tシャツやキーホルダーなど、約200点の展覧会限定グッズがあり、展覧会の記念に喜ばれそうだ。
後,多くの文献の引用をしたのだが,参考文献を全て提示するのが面倒になってしまった.そのうち更新するかもしれないが,気になったパートがあるなら,個人個人,固有名詞を参考に調べてもらうと助かる.
物理 【流体力学】Lagrangeの見方・Eulerの見方について解説した! こんにちは 今回は「Lagrangeの見方・Eulerの見方」について解説したいと思います。 簡単に言うとLagrangeの見方とは「流体と一緒に動いて運動を計算」Eulerの見方とは「流体を外から眺めて動きを計算」す... 2021. 05. 26 連続体近似と平均自由行程について解説した! 今回は「連続体近似と平均自由行程」について解説したいと思います。 連続体近似と平均自由行程 連続体近似とは物体を「連続体」として扱う近似のことです(そのまんまですね)。 平均自由行程とは... 2021. 15 機械学習 【機械学習】pytorchで回帰直線を推定してみた!! 今回は「pytorchによる回帰直線の推定」を行っていきたいと思います。 「誤差逆伝播」という機械学習の基本的な手法で回帰直線を推定します。 本当に基礎中の基礎なので、しっかり押さえておきましょう。... 2021. 03. 22 スポンサーリンク 【機械学習】pytorchでの微分 今回は「pytorchでの微分」について解説したいと思います。 pytorchでの微分を理解することで、誤差逆伝播(微分を利用した重みパラメータの調整)などの実践的な手法を使えるようになります。 微分... 2021. 19 【機械学習】pytorchの基本操作 今回は「pytorchの基本操作」について解説したいと思います。 pytorchの基本操作 torchのインポート まず、「torch」というライブラリをインポートします。 pyt... 2021. 18 統計 【統計】回帰係数の検定について解説してみた!! 今回は「回帰係数の検定」について解説したいと思います。 回帰係数の検定 「【統計】回帰係数を推定してみた! 線形代数についてエルミート行列と転置行列は同じではないのですか？ - ... - Yahoo!知恵袋. !」で回帰係数の推定を行いました。 しかし所詮は「推定」なので、ここで導出した値にも誤差... 2021. 13 【統計】決定係数について解説してみた!! 今回は「決定係数」について解説したいと思います。 決定係数 決定係数とは $$\eta^2 = 1 - \frac{\sum (Y_i - \hat{Y}_i)^2}{\sum (Y_i - \... 2021. 12 【統計】回帰係数を推定してみた!! 今回は「回帰係数の推定」について解説していきたいと思います。 回帰係数の推定 回帰係数について解説する前に、回帰方程式について説明します。 回帰方程式とは二つの変数\(X, Y\)があるときに、そ...
さて,一方パーマネントについても同じような不等式が成立することが知られている.ただし,不等式の向きは逆である. まず,Marcusの不等式(1964)と言われているものは,半正定値対称行列$A$について, $$\mathrm{perm}(A) \geq a_{1, 1}\cdot a_{2, 2} \cdots a_{n, n}$$ を言っている. また,Liebの不等式(1966)は,半正定値対称行列$A$について,Fisherの不等式のブロックと同じように分割されたならば $$\mathrm{perm}(A)\geq \mathrm{perm}(A_{1, 1}) \cdot \mathrm{perm}(A_{2, 2})$$ になることを述べている. これらはパーマネントは行列式と違って,非対角成分を大きくするとパーマネントの値は大きくなっていくことを示唆する.また,パーマネント点過程では,お互い引き寄せあっている事(attractive)を述べている. 基本的に下からの評価が多いパーマネントに関して,上からの評価がないわけではない.Bregman-Mincの不等式(1973)は,一般の行列$A$について,$r_i$を$i$行の行和とすると, $$\mathrm{perm}(A) \leq \prod_{i=1}^n (r_i! )^{1/r_i}$$ という不等式が成立していることを言っている. エルミート行列 対角化 シュミット. また,Carlen, Lieb and Loss(2006)は,パーマネントに対してもHadmardの不等式と似た形の上からのバウンドを証明している.実は,半正定値とは限らない一般の行列に関して,Hadmardの不等式は,$|a_i|^2=a_{i, 1}^2+\cdots + a_{i, n}^2$として, $$|\det(A)| \leq \prod_{i=1}^n |a_i|$$ と書ける.また,パーマネントに関しては, $$|\mathrm{perm}(A)| \leq \frac{n! }{n^{n/2}} \prod_{i=1}^n |a_i|$$ である. 不等式は,どれくらいタイトなのだろうか分からないが,これらパーマネントに関する評価の応用は,パーマネントの計算の評価に使えるだけ出なく,グラフの完全マッチングの個数の評価にも使える.いくつか面白い話があるらしい.
cc-pVDZ)も論文でよく見かける気がします。 分極関数、分散関数 さて、6-31Gがわかりました。では、変化形の 6-31G(d) や 6-31+G(d) とは???
さっぱり意味がわかりませんが、とりあえずこんな感じに追っていけば論文でよく見るアレにたどり着ける! では、前半 シュレーディンガー 方程式〜ハートリー・フォック方程式までの流れをもう少し詳しく追って見ましょう。 こんな感じ。 ボルン・ オッペンハイマー 近似と分子軌道 多原子分子の シュレーディンガー 方程式は厳密には解けないので近似が必要です。 近似法の一つとして 分子軌道法 があり、その基礎として ボルン・ オッペンハイマー 近似 (≒断熱近似)があります。 これは「 電子の運動に対して 原子核 の運動を固定させて考えよう 」というもので、 原子核 と電子を分離することで、 「 原子核 と電子の 多粒子問題 」を「 電子のみ に着目した問題 」へと簡略化することができます。 「原子マジで重いしもう止めて良くない??」ってやつですね! 「電子のみ」となりましたが、依然として 多電子系 は3体以上の多体問題なのでさらに近似が必要です。 ここで導入されるのが 分子軌道 (Molecular orbital, MO)で、「 一つの電子の座標だけを含む 1電子軌道関数 」です。 分子軌道の概念をもちいることで「1電子の問題」にまで近似することができます。 ちなみに、電子の座標には 位置の座標 だけでなく 電子スピンの座標 も含まれます。 MOが出てくると実験化学屋でも親しみを感じられますね!光れ!HOMO-LUMO!
行列の指数関数(eの行列乗)の定義 正方行列 A A に対して, e A e^A を以下の式で定義する。 e A = I + A + A 2 2! + A 3 3! + ⋯ e^{A}=I+A+\dfrac{A^2}{2! }+\dfrac{A^3}{3! }+\cdots ただし, I I は A A と同じサイズの単位行列です。 a a が実数の場合の指数関数 e a e^a はおなじみですが,この記事では 行列の指数関数 e A e^A について紹介します。 目次 行列の指数関数について 行列の指数関数の例 指数法則は成り立たない 相似変換に関する性質 e A e^A が正則であること 行列の指数関数について 行列の指数関数の定義は, e A = I + A + A 2 2! + A 3 3! + ⋯ e^{A}=I+A+\dfrac{A^2}{2! エルミート行列 対角化 重解. }+\dfrac{A^3}{3! }+\cdots です。右辺の無限和は任意の正方行列 A A に対して収束することが知られています。そのため,任意の A A に対して e A e^A を考えることができます。 指数関数のマクローリン展開 e x = 1 + x + x 2 2! + x 3 3! + ⋯ e^x=1+x+\dfrac{x^2}{2! }+\dfrac{x^3}{3! }+\cdots と同じ形です。よって, A A のサイズが 1 × 1 1\times 1 のときは通常の指数関数と一致します。 行列の指数関数の例 例 A = ( 3 0 0 4) A=\begin{pmatrix}3&0\\0&4\end{pmatrix} に対して, e A e^A を計算せよ。 A k = ( 3 k 0 0 4 k) A^k=\begin{pmatrix}3^k&0\\0&4^k\end{pmatrix} であることが帰納法よりわかります。 よって, e A = I + A + A 2 2! + ⋯ = ( 1 0 0 1) + ( 3 0 0 4) + 1 2! ( 3 2 0 0 4 2) + ⋯ = ( e 3 0 0 e 4) e^A=I+A+\dfrac{A^2}{2! }+\cdots\\ =\begin{pmatrix}1&0\\0&1\end{pmatrix}+\begin{pmatrix}3&0\\0&4\end{pmatrix}+\dfrac{1}{2!