SCOログ利用状況 登録件数: 894件 登録人数: 225人 最新登録: 2021/08/02 コース全景 新着順 プレー日順 SN使用 軌跡あり 評価数:0 評価数:0 SCOログをもっと見る <= 最新 [ 0] [ 1] [ 2] [ 3] [ 4] [ 5] [ 6] [ 7] [ 8] [ 9] [ 10] [ 11] [ 12] [ 13] [ 14] [ 15] [ 16] [ 17] [ 18] [ 19] [ 20] [ 21] [ 22] [ 23] [ 24] [ 25] [ 26] [ 27] [ 28] [ 29] [ 30] 古い =>
タチカワコクサイカントリークラブ ゴルフ場 詳細 コース データ SCOログ 地図 お 天気 SCOログ利用状況 登録件数: 371件 登録人数: 113人 最新登録: 2021/07/30 コース全景 新着順 プレー日順 SN使用 軌跡あり 評価数:0 SCOログをもっと見る <= 最新 [ 0] [ 1] [ 2] [ 3] [ 4] [ 5] [ 6] [ 7] [ 8] [ 9] [ 10] [ 11] [ 12] [ 13] [ 14] 古い =>
ゴルフ場予約 > 関東・甲信越 > 東京都 > 東京五日市カントリー倶楽部 > 口コミ・評判 東京五日市カントリー倶楽部 【アクセス】 中央自動車道/八王子IC 13 km 【住所】東京都あきる野市網代745 総合評価 5. 0 ポイント不可 クーポン不可 (143件) コストパフォーマンス 4. 5 設備 食事 コースメンテナンス スタッフの接客 全体の難易度 やさしい むずかしい フェアウェイ 狭い 広い グリーン 口コミの投稿する際は 総合利用規約 をお読みください。 投稿内容が不適切であると判断した場合、削除させていただく場合があります。 総合評価は過去2年分の投稿をもとに集計しています。 口コミを書く お気に入りに登録 MY GDOでお気に入り確認する > お役立ち情報 ページの先頭へ
ゴルフ場予約 > 関東・甲信越 > 東京都 > 東京五日市カントリー倶楽部 【アクセス】 中央自動車道/八王子IC 13 km 【住所】東京都あきる野市網代745 総合評価 5. 0 ポイント不可 クーポン不可 都心よりアクセスの良い27Hの丘陵コース 東京西郊の秋川丘陵に展開する27ホールズ。2009年から3年にわたる大改造を行い、アップダウンが大幅に緩和され、600㎡平均の1ベントグリーンとあいまってコースイメージが一新した。 プレーヤーは、旗竿の位置が変わるごとに攻略レートの選択やパッティング技術に戦略性が求められ、チャレンジ意欲と興味をかきたてられる。 ページの先頭へ
所在地:東京都青梅市根ケ布1-490 [ 地図] 今日の天気 (6時から3時間毎)[ 詳細] コース全景 ゴルフ場紹介 コース概要 27ホールの丘陵コース。ショートホール以外はほとんどティショットが打ち下ろしで、ドライバーの醍醐味が味わえます。一方でグリーンは砲台が多くアプローチの技術をプレーヤーに要求します。 基本情報 コースデータ ホール数:27 / パー:108 コースレート:71. 8 / 総ヤード数:10043Yds コース種別 メンバーコース 住所 〒198-0004 東京都 青梅市根ケ布1-490 [ 地図] TEL&FAX TEL: 0428-22-0261 / 予約:0428-22-0489 FAX: 0428-24-9134 設計者 清木 一男 練習場 200yd. 昭和の森ゴルフコースのSCOログ一覧 - Shot Naviゴルフ場ガイド. 打席数:24 開場日 1958-11-16 カード VISA, AMEX, JCB, UC, UFJ, ダイナース, OMC 休場日 毎月第1月曜日, 12/31, 1/1 バスパック なし 宿泊施設 無し 交通情報 【自動車】 1. 【中央自動車道】 「八王子IC」 から18km 2. 【圏央道】 「青梅IC」 から5km 【電車・航空】 1. 【JR青梅線】 「東青梅」 から10分 送迎バス:あり 北口発 詳しくは こちら 【電車・航空】 1. 【JR中央線】 「立川」 から40分 ShotNaviデータダウンロード HuG Beyond / lite用データ ダウンロード W1 Evolve / Crest用データ ダウンロード 最新のSCOログ ホールデータ 東 西 中 PAR:36 / Back:3348 / Regular:3165 / Ladies:2836 ドラコン推奨ホール ニアピン推奨ホール ※Noをクリックすると詳細ページに移動します。 PAR:36 / Back:3404 / Regular:3261 / Ladies:2956 PAR:36 / Back:3271 / Regular:3118 / Ladies:2617 周辺のゴルフ場 お車でお越しの方 電車でお越しの方 JR中央線 立川 周辺 該当なし
sqrt ( 2 * np. pi * ( 1 / 3))) * np. exp ( - x ** 2 / ( 2 * 1 / 3)) thm_cum = np. cumsum ( thm_inte) / len ( x) * 6 plt. hist ( cal_inte, bins = 50, density = True, range = ( - 3, 3), label = "シミュレーション") plt. plot ( x, thm_inte, linewidth = 3, color = 'r', label = "理論値") plt. xlabel ( "B(t) (0<=t<=1)の積分値") plt. title ( "I (1)の確率密度関数") plt. hist ( cal_inte, bins = 50, density = True, cumulative = True, range = ( - 3, 3), label = "シミュレーション") plt. plot ( x, thm_cum, linewidth = 3, color = 'r', label = "理論値") plt. title ( "I (1)の分布関数") こちらはちゃんと山型の密度関数を持つようで, 偶然が支配する完全平等な世界における定量的な「幸運度/幸福度」は,みんなおおよそプラスマイナスゼロである ,という結果になりました. 話がややこしくなってきました.幸運/幸福な時間は人によって大きく偏りが出るのに,度合いはみんな大体同じという,一見矛盾した2つの結論が得られたわけです. そこで,同時確率密度関数を描いてみることにします. (同時分布の理論はよく分からないのですが,詳しい方がいたら教えてください.) 同時密度関数の図示 num = 300000 # 大分増やした sns. jointplot ( x = cal_positive, y = cal_inte, xlim = ( 0, 1), ylim = ( - 2, 2), color = "g", kind = 'hex'). set_axis_labels ( '正の滞在時間 L(1)', '積分 I(1)') 同時分布の解釈 この解釈は難しいところでしょうが,簡単にまとめると, 人生の「幸運度/幸福度」を定量的に評価すれば,大体みんな同じくらいになるという点で「人生プラスマイナスゼロの法則」は正しい.しかし,それは「幸運/幸福を感じている時間」がそうでない時間と同じになるというわけではなく,どのくらい長い時間幸せを感じているのかは人によって大きく異なるし,偏る.
rcParams [ ''] = 'IPAexGothic' sns. set ( font = 'IPAexGothic') # 以上は今後省略する # 0 <= t <= 1 をstep等分して,ブラウン運動を近似することにする step = 1000 diffs = np. random. randn ( step + 1). astype ( np. float32) * np. sqrt ( 1 / step) diffs [ 0] = 0. x = np. linspace ( 0, 1, step + 1) bm = np. cumsum ( diffs) # 以下描画 plt. plot ( x, bm) plt. xlabel ( "時間 t") plt. ylabel ( "値 B(t)") plt. title ( "ブラウン運動の例") plt. show () もちろんブラウン運動はランダムなものなので,何回もやると異なるサンプルパスが得られます. num = 5 diffs = np. randn ( num, step + 1). sqrt ( 1 / step) diffs [:, 0] = 0. bms = np. cumsum ( diffs, axis = 1) for bm in bms: # 以下略 本題に戻ります. 問題の定式化 今回考える問題は,"人生のうち「幸運/不運」(あるいは「幸福/不幸」)の時間はどのくらいあるか"でした.これは以下のように定式化されます. $$ L(t):= [0, t] \text{における幸運な時間} = \int_0^t 1_{\{B(s) > 0\}} \, ds. $$ 但し,$1_{\{. \}}$ は定義関数. このとき,$L(t)$ の分布がどうなるかが今回のテーマです. さて,いきなり結論を述べましょう.今回の問題は,逆正弦法則 (arcsin則) として知られています. レヴィの逆正弦法則 (Arc-sine law of Lévy) [Lévy] $L(t) = \int_0^t 1_{\{B(s) > 0\}} \, ds$ の(累積)分布関数は以下のようになる. $$ P(L(t) \le x)\, = \, \frac{2}{\pi}\arcsin \sqrt{\frac{x}{t}}, \, \, \, 0 \le x \le t. $$ 但し,$y = \arcsin x$ は $y = \sin x$ の逆関数である.
但し,$N(0, t-s)$ は平均 $0$,分散 $t-s$ の正規分布を表す. 今回は,上で挙げた「幸運/不運」,あるいは「幸福/不幸」の推移をブラウン運動と思うことにしましょう. モデル化に関する補足 (スキップ可) この先,運や幸せ度合いの指標を「ブラウン運動」と思って議論していきますが,そもそもブラウン運動とみなすのはいかがなものかと思うのが自然だと思います.本格的な議論の前にいくつか補足しておきます. 実際の「幸運/不運」「幸福/不幸」かどうかは偶然ではない,人の意思によるものも大きいのではないか. (特に後者) → 確かにその通りです.今回ブラウン運動を考えるのは,現実世界における指標というよりも,むしろ 人の意思等が介入しない,100%偶然が支配する「完全平等な世界」 と思ってもらった方がいいかもしれません.幸福かどうかも,偶然が支配する外的要因のみに依存します(実際,外的要因ナシで自分の幸福度が変わることはないでしょう).あるいは無難に「コイントスゲーム」と思ってください. 実際の「幸運/不運」「幸福/不幸」の推移は,連続なものではなく,途中にジャンプがあるモデルを考えた方が適切ではないか. → その通りです.しかし,その場合でも,ブラウン運動の代わりに適切な条件を課した レヴィ過程 (Lévy process) を考えることで,以下と同様の結論を得ることができます 3 .しかし,レヴィ過程は一般的過ぎて,議論と実装が複雑になるので,今回はブラウン運動で考えます. 上図はレヴィ過程の例.実際はこれに微小なジャンプを可算個加えたような,もっと一般的なモデルまで含意する. [Kyprianou] より引用. 「幸運/不運」「幸福/不幸」はまだしも,「コイントスゲーム」はブラウン運動ではないのではないか. → 単純ランダムウォーク は試行回数を増やすとブラウン運動に近似できることが知られている 4 ので,基本的に問題ありません.単純ランダムウォークから試行回数を増やすことで,直接arcsin則を証明することもできます(というか多分こっちの方が先です). [Erdös, Kac] ブラウン運動のシミュレーション 中心的議論に入る前に,まずはブラウン運動をシミュレーションしてみましょう. Python を使えば以下のように簡単に書けます. import numpy as np import matplotlib import as plt import seaborn as sns matplotlib.
(累積)分布関数から,逆関数の微分により確率密度関数 $f(x)$ を求めると以下のようになります. $$f(x)\, = \, \frac{1}{\pi\sqrt{x(t-x)}}. $$ 上で,今回は $t = 1$ と思うことにしましょう. これを図示してみましょう.以下を見てください. えええ,確率密度関数をみれば分かると思いますが, 冒頭の予想と全然違います. 確率密度関数は山型になると思ったのに,むしろ谷型で驚きです.まだにわかに信じられませんが,とりあえずシミュレーションしてみましょう. シミュレーション 各ブラウン運動のステップ数を 1000 とし,10000 個のサンプルパスを生成して理論値と照らし合わせてみましょう. num = 10000 # 正の滞在時間を各ステップが正かで近似 cal_positive = np. mean ( bms [:, 1:] > 0, axis = 1) # 理論値 x = np. linspace ( 0. 005, 0. 995, 990 + 1) thm_positive = 1 / np. pi * 1 / np. sqrt ( x * ( 1 - x)) xd = np. linspace ( 0, 1, 1000 + 1) thm_dist = ( 2 / np. pi) * np. arcsin ( np. sqrt ( xd)) plt. figure ( figsize = ( 15, 6)) plt. subplot ( 1, 2, 1) plt. hist ( cal_positive, bins = 50, density = True, label = "シミュレーション") plt. plot ( x, thm_positive, linewidth = 3, color = 'r', label = "理論値") plt. xlabel ( "B(t) (0<=t<=1)の正の滞在時間") plt. xticks ( np. linspace ( 0, 1, 10 + 1)) plt. yticks ( np. linspace ( 0, 5, 10 + 1)) plt. title ( "L(1)の確率密度関数") plt. legend () plt. subplot ( 1, 2, 2) plt.