9月17日は、声優・松岡禎丞さんの誕生日です。おめでとうございます。 松岡禎丞さんといえば、『ソードアート・オンライン』キリト/桐ヶ谷和人や『ノーゲーム・ノーライフ』空、『アイドルマスター SideM』御手洗翔太、『鬼滅の刃』嘴平伊之助などの人気先に多数参加している人気の声優さんです。 そんな、松岡禎丞さんのお誕生日記念として、アニメイトタイムズでは「声優・松岡禎丞さんの代表作は?」というアンケートを実施しました。アンケートでは、オススメのコメントも募集しております。そんなコメントの中から選んでご紹介します。 ※アンケートに参加していただいた方、また、コメントを投稿して頂いたみなさまに感謝申し上げます。 ※コメントは、基本投稿された文章を重視して掲載しております。 アニメイトタイムズからのおすすめ 目次 まずはこちらのキャラクターから! 『マギ』ティトス・アレキウス 『虹色デイズ』羽柴夏樹 『クラシカロイド』ワーグナー 『Re:ゼロから始める異世界生活』ペテルギウス・ロマネコンティ 『食戟のソーマ』幸平創真 『冴えない彼女の育てかた』安芸倫也 『弱虫ペダル』青八木一 『ダンジョンに出会いを求めるのは間違っているだろうか』ベル・クラネル 『SERVAMP -サーヴァンプ-』ベルキア 『鬼滅の刃』嘴平伊之助 『アイドルマスター SideM』御手洗翔太 『ノーゲーム・ノーライフ』空 『ソードアート・オンライン』キリト/桐ヶ谷和人 誕生日記念 代表作アンケート募集中 まずはこちらのキャラクターから! 『さくら荘のペットな彼女』神田空太 ・繊細で瑞々しい演技!今の活躍を知ってから観たので新鮮でした。 この頃から安定してます。(30代・女性) 『デビルズライン』安斎結貴 ・初めて松岡さんを認識したのが、この作品だったから 原作も好きで読んでいたけど、安斎さんの声にピッタリだと思ったし、聞いた瞬間好きになりました(40代・女性) 『五等分の花嫁』上杉風太郎 ・松岡禎丞といえば ハーレム、その中でも五等分の花嫁は彼の培ってきた技術や演技力が随所に垣間見えるシリアスとギャグの振り幅のある演技が素晴らしい。 五等分の花嫁2期も期待したい。(20代・男性) 『SUPER LOVERS』海棠亜樹 ・あきくんが機嫌悪い時の言い方がとても可愛い! 松岡禎丞さんが演じた中で一番好きなキャラクターは？19年版 「SAO」キリト2年連続トップなるか？ | アニメ！アニメ！. 兄の晴に対してクソ兄貴って言ってるけどお兄ちゃん大好きブラコンなとこもいい!
と叫ぶ姿がカッコイイ」、「意外に素直で、人の温かさに初めて触れたときの戸惑った反応がかわいい」というコメントが寄せられました。被り物の下の意外な素顔についても「ビックリした」や「ギャップ萌え」という声が上がっています。 3位は 『Re:ゼロから始める異世界生活』のペテルギウス・ロマネコンティ 。支持率は約10パーセントで、昨年と同順位でした。 「Re:ゼロから始める異世界生活」(C)長月達平・株式会社KADOKAWA刊/Re:ゼロから始める異世界生活製作委員会 「今までのクールな演技と違って、狂気に満ちた演技もできることに驚いた」や「変態度がフルで出ていて松岡さんの表現力に圧倒された」、「とにかくインパクトが強い! あのキャラクターを演じることができるのは松岡さんだけだと確信しています」とぶっ飛んだ悪役キャラとして視聴者に強烈なインパクトを与えました。 ■そのほかのコメントを紹介!! 『ダンジョンに出会いを求めるのは間違っているだろうか』ベル・クラネル には「アニメ、ゲームともにセリフ量が多いにも関わらず松岡さんの全力のお芝居が見られるから。ベルくんの透明感のある声が大好き」。 『アイドルマスター SideM』御手洗翔太 には「ユニットの中で最も年下なことが一発でわかる少年声がかわいい」や「翔太そのままの声で歌っているのがすごい」。 「アイドルマスター SideM」(C)BNEI/PROJECT SideM 『五等分の花嫁』上杉風太郎 には「五つ子に対して真剣に向き合う際の声にとてもマッチしている」や「クールでありながらも熱い一面も持っているキャラだから松岡さんの声が最高に合っている」。 『ジョジョの奇妙な冒険』少年A には「例の有名セリフ一言のプレッシャーはすごかっただろうなと思いました」や「松岡君の演技にシビれる!あこがれるゥ!」と印象的なモブキャラにも投票がありました。 男性声優のアンケートでは女性票が多くなる傾向にありますが、松岡さんは 男女分け隔てなく投票が寄せられています。 そのためラブコメの主人公や男性アイドルキャラなど、幅広い役柄が上位にランクインする結果となりました。 ■ランキングトップ10 [松岡禎丞さんが演じた中で一番好きなキャラクターは? 2019年版] 1位 キリト(桐ヶ谷和人) 『ソードアート・オンライン』 2位 嘴平伊之助 『鬼滅の刃』 3位 ペテルギウス・ロマネコンティ 『Re:ゼロから始める異世界生活』 4位 空 『ノーゲーム・ノーライフ』 5位 ベル・クラネル 『ダンジョンに出会いを求めるのは間違っているだろうか』 6位 上杉風太郎 『五等分の花嫁』 7位 幸平創真 『食戟のソーマ』 8位 御手洗翔太 『アイドルマスター SideM』 9位 安芸倫也 『冴えない彼女の育てかた』 10位 少年A 『ジョジョの奇妙な冒険』 次ページ:ランキング20位まで公開 好きなキャラクターがランクインしているか要チェック!!
声優 の 松岡禎丞 (まつおか よしつぐ)さんは1986年9月17日生まれ、北海道出身。『 ソードアート・オンライン 』のキリト役をはじめ、『 鬼滅の刃 』の嘴平伊之助役など、人気作品の主役キャラクターを多く演じています。こちらでは、 松岡禎丞 さんのオススメ記事をご紹介!
0ですので、以下、縦横のサイズは1. 0とします。 // 計算に使う変数の定義 let totalcount = 10000; let incount = 0; let x, y, distance, pi; // ランダムにプロットしつつ円の中に入った数を記録 for (let i = 0; i < totalcount; i++) { x = (); y = (); distance = x ** 2 + y ** 2; if (distance < 1. 0){ incount++;} ("x:" + x + " y:" + y + " D:" + distance);} // 円の中に入った点の割合を求めて4倍する pi = (incount / totalcount) * 4; ("円周率は" + pi); 実行結果 円周率は3. 146 解説 変数定義 1~4行目は計算に使う変数を定義しています。 変数totalcountではランダムにプロットする回数を宣言しています。 10000回ぐらいプロットすると3. 14に近い数字が出てきます。1000回ぐらいですと結構ズレますので、実際に試してください。 プロットし続ける 7行目の繰り返し文では乱数を使って点をプロットし、円の中に収まったらincount変数をインクリメントしています。 8~9行目では点の位置x, yの値を乱数で求めています。乱数の取得はプログラミング言語が備えている乱数命令で行えます。JavaScriptの場合は()命令で求められます。この命令は0以上1未満の小数をランダムに返してくれます(0 - 0. 999~)。 点の位置が決まったら、円の中心から点の位置までの距離を求めます。距離はx二乗 + y二乗で求められます。 仮にxとyの値が両方とも0. 5ならば0. 25 + 0. 25 = 0. 5となります。 12行目のif文では円の中に収まっているかどうかの判定を行っています。点の位置であるx, yの値を二乗して加算した値がrの二乗よりも小さければOKです。今回の円はrが1. 0なので二乗しても1. 0です。 仮に距離が0. 5だったばあいは1. モンテカルロ法 円周率 考察. 0よりも小さいので円の中です。距離が1. 0を越えるためには、xやyの値が0. 8ぐらい必要です。 ループ毎のxやyやdistanceの値は()でログを残しておりますので、デバッグツールを使えば確認できるようにしてあります。 プロット数から円周率を求める 19行目では円の中に入った点の割合を求め、それを4倍にすることで円周率を求めています。今回の計算で使っている円が正円ではなくて四半円なので4倍する必要があります。 ※(半径が1なので、 四半円の面積が 1 * 1 * pi / 4 になり、その4倍だから) 今回の実行結果は3.
文部科学省発行「高等学校情報科『情報Ⅰ』教員研修用教材」の「学習16」にある「確定モデルと確率モデル」では確率モデルを使ったシミュレーション手法としてモンテカルロ法による円周率の計算が紹介されています。こちらの内容をJavaScriptとグラフライブラリのPlotly. モンテカルロ法による円周率の計算 | 共通教科情報科「情報Ⅰ」「情報Ⅱ」に向けた研修資料 | あんこエデュケーション. jsで学習する方法を紹介いたします。 サンプルプロジェクト モンテカルロ法による円周率計算(グラフなし) (zip版) モンテカルロ法による円周率計算(グラフあり) (zip版) その前に、まず、円周率の復習から説明いたします。 円周率とはなんぞや? 円の面積や円の円周の長さを求めるときに使う、3. 14…の数字です、π(パイ)のことです。 πは数学定数の一つだそうです。JavaScriptではMathオブジェクトのPIプロパティで円周率を取ることができます。 alert() 正方形の四角形の面積と円の面積 正方形の四角形の面積は縦と横の長さが分かれば求められます。 上記の図は縦横100pxの正方形です。 正方形の面積 = 縦 * 横 100 * 100 = 10000です。 次に円の面積を求めてみましょう。 こちらの円は直径100pxの円です、半径は50です。半径のことを「r」と呼びますね。 円の面積 = 半径 * 半径 * π πの近似値を「3」とした場合 50 * 50 * π = 2500π ≒ 7500 です。 当たり前ですが正方形の方が円よりも面積が大きいことが分かります。図で表してみましょう。 どうやって円周率を求めるか? まず、円の中心から円周に向かって線を何本か引いてみます。 この線は中心から見た場合、半径の長さであり、今回の場合は「50」です。 次に、中心から90度分、四角と円を切り出した次の図形を見て下さい。 モンテカルロ法による円周率の計算では、この図に乱数で点を打つ 上記の図に対して沢山の点をランダムに打ちます、そして円の面積に落ちた点の数を数えることで円周率が求まります!
0: point += 1 pi = 4. 0 * point / N print(pi) // 3. 104 自分の環境ではNを1000にした場合は、円周率の近似解は3. 104と表示されました。 グラフに点を描写していく 今度はPythonのグラフ描写ライブラリであるmatplotlibを使って、上記にある画像みたいに点をプロットしていき、画像を出力させていきます。以下が実際のソースです。 import as plt (x, y, "ro") else: (x, y, "bo") // 3. モンテカルロ法 円周率 求め方. 104 (). set_aspect( 'equal', adjustable= 'box') ( True) ( 'X') ( 'Y') () 上記を実行すると、以下のような画像が画面上に出力されるはずです。 Nの回数を減らしたり増やしたりしてみる 点を打つ回数であるNを減らしたり、増やしたりしてみることで、徐々に円の形になっていく様子がわかっていきます。まずはNを100にしてみましょう。 //ここを変える N = 100 () Nの回数が少ないため、これではまだ円だとはわかりづらいです。次にNを先程より100倍して10000にしてみましょう。少し時間がかかるはずです。 Nを10000にしてみると、以下の画像が生成されるはずです。綺麗に円だとわかります。 標準出力の結果も以下のようになり、円周率も先程より3. 14に近づきました。 試行回数: 10000 円周率: 3. 1592 今回はPythonを用いて円周率の近似解を求めるサンプルを実装しました。主に言語やフレームワークなどのベンチマークテストなどの指標に使われたりすることもあるそうです。 自分もフレームワークのパフォーマンス比較などに使ったりしています。 参考資料
5なので、 (0. 5)^2π = 0. 25π この値を、4倍すればπになります。 以上が、戦略となります。 実はこれがちょっと面倒くさかったりするので、章立てしました。 円の関数は x^2 + y^2 = r^2 (ピタゴラスの定理より) これをyについて変形すると、 y^2 = r^2 - x^2 y = ±√(r^2 - x^2) となります。 直径は1とする、と2. で述べました。 ですので、半径は0. 5です。 つまり、上式は y = ±√(0. 25 - x^2) これをRで書くと myCircleFuncPlus <- function(x) return(sqrt(0. 25 - x^2)) myCircleFuncMinus <- function(x) return(-sqrt(0. 25 - x^2)) という2つの関数になります。 論より証拠、実際に走らせてみます。 実際のコードは、まず x <- c(-0. 5, -0. 4, -0. 3, -0. モンテカルロ法 円周率 エクセル. 2, -0. 1, 0. 0, 0. 2, 0. 3, 0. 4, 0. 5) yP <- myCircleFuncPlus(x) yM <- myCircleFuncMinus(x) plot(x, yP, xlim=c(-0. 5, 0. 5), ylim=c(-0. 5)); par(new=T); plot(x, yM, xlim=c(-0. 5)) とやってみます。結果は以下のようになります。 …まあ、11点程度じゃあこんなもんですね。 そこで、点数を増やします。 単に、xの要素数を増やすだけです。以下のようなベクトルにします。 x <- seq(-0. 5, length=10000) 大分円らしくなってきましたね。 (つなぎ目が気になる、という方は、plot関数のオプションに、type="l" を加えて下さい) これで、円が描けたもの、とします。 4. Rによる実装 さて、次はモンテカルロ法を実装します。 実装に当たって、細かいコーディングの話もしていきます。 まず、乱数を発生させます。 といっても、何でも良い、という訳ではなく、 ・一様分布であること ・0. 5 > |x, y| であること この2つの条件を満たさなければなりません。 (絶対値については、剰余を取れば良いでしょう) そのために、 xRect <- rnorm(1000, 0, 0.
Pythonでモンテカルロ法を使って円周率の近似解を求めるというのを機会があってやりましたので、概要と実装について少し解説していきます。 モンテカルロ法とは モンテカルロ法とは、乱数を用いてシミュレーションや数値計算を行う方法の一つです。大量の乱数を生成して、条件に当てはめていって近似解を求めていきます。 今回は「円周率の近似解」を求めていきます。モンテカルロ法を理解するのに「円周率の近似解」を求めるやり方を知るのが一番有名だそうです。 計算手順 円周率の近似値を求める計算手順を以下に示します。 1. 「1×1」の正方形内にランダムに点を打っていく (x, y)座標のx, yを、0〜1までの乱数を生成することになります。 2. 「生成した点」と「原点」の距離が1以下なら1ポイント、1より大きいなら0ポイントをカウントします。(円の方程式であるx^2+y^2=1を利用して、x^2+y^2 <= 1なら円の内側としてカウントします) 3. 上記の1, 2の操作をN回繰り返します。2で得たポイントをPに加算します。 4.