ド底辺シリツ医大卒ってこれだよな
底辺私立医大卒が国立大学医学部卒を妬むスレ [転載禁止](c)2ch.net
http://2chb.net/r/hosp/1424846816/695
695 名前：卵の名無しさん[] 投稿日：2016/09/25(日) 22:04:25.53 ID:FzuOCpqV
匿名先生
精神科
▲
1
評価
私立出でも、素晴らしい医師がいるし、国立でも、どうしようもないのもいる。
そんなのは、あくまで個人の資質差と思ってました。
が、
今いる病院（医師の大部分が、いわゆる底辺私立）に来て、その考えは変わりました。
とある、気に食わない医師の白衣やサンダルを隠す、机の上にゴミを置く、など、小学生じみた嫌がらせをしている医師というのを、はじめて見ました。
国立出の変人も多々みてきましたが、こんな、小学生のイタズラみたいなことをする人は、いませんでした。
やはり、底辺私立は、それなりなんだと思いました。
2016年09月02日 00時21分09秒 人種や民族など本人が選択できないことを根拠とする区別は差別の批判を免れないが、
ド底辺シリツ医大進学は本人の選択だよなぁ。
これな！
不朽の名投稿
>>
私は昭和の時代に大学受験したけど、昔は今よりも差別感が凄く、特殊民のための特殊学校というイメージで開業医のバカ息子以外は誰も受験しようとすらしなかった。
常識的に考えて、数千万という法外な金を払って、しかも同業者からも患者からもバカだの裏口だのと散々罵られるのをわかって好き好んでド底辺医に行く同級生は一人もいませんでした。
本人には面と向かっては言わないけれど、俺くらいの年代の人間は、おそらくは８－９割はド底辺医卒を今でも「何偉そうなこと抜かしてるんだ、この裏口バカが」と心の底で軽蔑し、嘲笑しているよ。
当の本人には面と向かっては絶対にそんなことは言わないけどね。
<<
東京医大の事件は裏口入学が現在進行形であること如実にしめした事件だよね。
シリツ医の使命は裏口入学撲滅国民運動の先頭に立つことだよ。
裏口入学の学生を除籍処分にしないかぎり、信頼の回復はないね。つまり、いつまで経ってもシリツ医大卒＝裏口バカと汚名は拭えない。シリツ出身者こそ、裏口入学に厳しい処分せよを訴えるべき。
裏口入学医師の免許剥奪を！の国民運動の先頭に立てばよいぞ。
僕も裏口入学とか、言ってたら信頼の回復はない。
Last but not least, three laws of Do-Teihen Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
最後にド底辺医大の三法則を掲げましょう。
1: It is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
ド底辺シリツ医大が悪いのではない、本人の頭が悪いんだ。
2: The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater which they have gone through.
ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
3: The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively bottom-leveled medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
ド底辺特殊シリツ医大卒は裏口入学の負い目から裏口馬鹿を暴く人間を偽医者扱いしたがる。
これをコンピュータなしで解ける頭脳には感服する。
赤色のカメレオン３匹と、青色のカメレオン５匹と、黄色のカメレオンが８匹いる。
もし、異なる色の２匹のカメレオンが出会えば、２匹とも３番目の色に変わる。
例えば、青色と黄色が出会えば2匹とも赤色になる。
同じ色の２匹のカメレオンが出会っても色は変わらない。
出会いを重ねて、全てのカメレオンが同じ色になることは可能か？
可能ならば何色になるか？
糞河野と糞犬今すぐ死ねや
毎日糞犬吠えさせんなカス
>>6
こんな数になるとコンピュータも処理しきれないが理論値は正解を出してくれるんだよなぁ。
赤色のカメレオン９９匹と、青色のカメレオン１００匹と、黄色のカメレオンが１０１匹の場合はどうか？
赤色のカメレオン７７７匹と、青色のカメレオン８８８匹と、黄色のカメレオンが９９９匹の場合はどうか？
こういうのをサラッと答えられる頭脳が理学部や工学部にいくんだな。
考えようともしない奴がいくのが裏口でド底辺シリツ医大であるのは申すまでもない。 改竄したり隠蔽する安倍が原因だろ。
官僚はアクロバット擁護で安倍に貸しを作って役人が望む政策を実現させてる。
官僚のことだから安倍を脅すネタとして内密に名簿は保管しているだろう。
共産党の議員にまでミンシュガーをやってたのが安倍。
立憲の議員にも「共産党！」とやったのも安倍。
俺は国賓招聘した習近平を指差しして「共産党！！」とやってほしいんだが。
これをプログラムしたいなぁ。
赤0 青1 黄2の数字が書いてあるとして
Z/3で考えたら
0+1=2+2 赤と青が黄2個に変わる
1+2=0+0 青と黄が赤2個に変わる
2+0=1+1 黄と赤が青2個に変わる
で変化の前後で合計は変わらない
0*13+1*15+2*17=1
13+15+17=0
0*x=1は決して成立しない
逆に
0x+1y+2z=d(x+y+z)
となるdが存在するとき
1x+2y+0z=(d+1)(x+y+z)
2x+0y+1z=(d+2)(x+y+z)
であるので
一般性を失わずd=0としてよい
すなわち
0x+1y+2z=0
z=y+3n
n=0なら
0(x+y+z)+1*0+2*0=0
とできる
n>0なら
0(x+y)+1*0+2(3n)=0
0(x+y)+1(3n)+2*0=0
n=-m<0なら
0(x+z)+1(3m)+2*0=0
とできるので
そもそも
0n+1(3m)+2*0=0
m>0
としてよい
n=0なら終了なのでn>0とすると
0(n-1)+1(3m-1)+2*2=0
0(n+3)+1(3(m-1))+2*0=0
とできるので次第に減らして
0(n+3m)+1*0+2*0=0
にすることが可能
一体、いつから日本はこうなってしまったのでしょうか？
若者は正社員でも月15万円ほどの手取りでボーナス無し。
子どもの7人に1人が貧困状態。(先進国の中でも最悪な水準)
少子高齢化で人手不足になり、やっと給料が上がろうとしている所に移民を入れ、給与の上昇を抑えようとする政府。
災害で国民の命が奪われ続け、巨万の富を抱えているにも関わらず十分な防災対策をしない国。
デメリットしかないとわかっているにも関わらず実行された消費税の増税。
世紀の大発明であるiPS細胞にですら、支援(年10億円)を打ち切ろうとする政府・財務省。
バカがこの国を運営している。
"赤色のカメレオン13匹と、青色のカメレオン15匹と、黄色のカメレオンが17匹いる。
もし、異なる色の2匹のカメレオンが出会えば、2匹とも3番目の色に変わる。
例えば、青色と黄色が出会えば2匹とも赤色になる。
同じ色の2匹のカメレオンが出会っても色は変わらない。
このとき、全てのカメレオンが同じ色になることは可能か？"
ct <- function(x,y){ # camelleon transformation
if(x==y)return(0) # 同色なら0を返す
else return((1:3)[-c(x,y)]) # 異色なら第３色を返す
}
ce <- function(x){ # camelleon encounter x=c(1,2,2,3,3,3)
N=length(x)
ab=sample(N,2) # indexから２個選ぶ
a=x[ab[1]] # indexに相当するxの要素
b=x[ab[2]]
z=ct(a,b) # camelleon transformation
if(z!=0){ # 同色でなければ
x[ab[1]]=z # 第３の色に入れ替える
x[ab[2]]=z
}
return(x)
}
is.uc <- function(x){ # is uniform color?
y=unique(x)
if(length(y)==1) return(y) # 一色ならその色番号を返す
else return(0) # それ以外は0を返す
}
ca <- function(r,b,y) rep(1:3,c(r,b,y)) # camelleon array
sim <- function(r,b,y,k=1e3,verbose=FALSE){
x=ca(r,b,y) # 色別の数からカメレオン配列形成
U=FALSE # 一色か？
i=0
while(!U){ # camelleon encounterを一色になるまで
# while(!U & k>0){ # camelleon encounterを最大k回繰り返す
if(verbose) cat(i,':',x,'\n') ; i=i+1 # 配列表示
x=ce(x)
U=is.uc(x)
# k=k-1
if(U) {
print(x)
break # 途中で一色ならloopを抜ける
}
}
return(U) # 一色になったかを返す
}
sim(1,3,4) # 小数剰余が統一色 1 0 1 ゆえ2番め
replicate(10,sim(1,4,7)) # 剰余が等しいから１ 1 1ゆえ3色統一色になれる
try(sim(1,2,3)) # 統一不能 無限ループ
直感を理詰めでどう証明するかの問題だな。
【問1】宇宙空間に2020個の星が、どの2つの星の距離も異なるように配置されている。
ただし、星は宇宙空間に固定されているとする（公転などは考えない）。
各星には天文学者がいて、自分と最も近い星だけを観測している。
このとき、「どの天文学者にも観測されない星が必ず存在する」は真か偽か。
【問2】2021個のときではどうか。
>>16
シミュレーション
rm(list=ls())
gsc <- function(N,M,cmplx=TRUE){ # M×Mの大きさの複素平面にN個の星を配置
f=function(x){
ab=sample(x,2,replace=TRUE)
ifelse(cmplx,ab[1]+1i*ab[2],ab[1])}
replicate(N,f(M))
}
dista <- function(x,y) abs(x-y) # 星の距離
snest <- function(i){ # i番目の星に最も近い星を選びそのindexを返す
dis=dista(cons[i],cons) # 距離0の自身を含めてすべての星との距離を出して
which(dis==min(dis[-i])) # ０を除いて最小の値のindexを返す
}
Snest <- Vectorize(snest) # ベクトル対応化
sim <- function(N,M,cmp){
cons=gsc(N,M,cmp) # constellation 星を配置
d=combn(N,2,function(z) dista(cons[z[1]],cons[z[2]])) # すべての2星間の距離
if(length(unique(d))==length(d)){ # 星の間の距離が異なることを確認
os=Snest(1:N) # os : observed star 各星から観察している星のindex配列を返す
all(1:N %in% os) # os がすべての星を含んでいるか
}
} snest <- function(i,cons){ # 星の配列consのi番目の星に最も近い星を選びそのindexを返す
dis=abs(cons-cons[i]) # 距離0の自身を含めてすべての星との距離を出して
which(dis==min(dis[-i])) # ０を除いて最小の値のindexを返す
}
als <- function(N=4,M=16){ # allocate stars
cons=sample(M,N) # constellation 星を数直線1,2,..,M上に配置
d=combn(N,2,function(z) abs(cons[z[1]] - cons[z[2]])) # すべての2星間の距離
if(length(unique(d))==length(d)){ # 星の間の距離が異なることを確認
os=sapply(1:N,function(x) snest(x,cons)) # os:observed star 観察している星のindex配列を返す
as=all(1:N %in% os) # all stars : os がすべての星を含んでいるか
if(as) return(sort(cons)) # すべて含んでいれば星の配列をソートして返す
}
else return(0) # 同一距離がある、非観察星があれば0を返す
}
# すべて観察される配列があればその配列を返す、k回までになければ0を返す
sim <- function(N,M,k=NULL){ # k:上限回数、NULLなら制限なし
AS=0 # all star observed
if(is.null(k)){ # みつかるまで繰り返す
while(sum(AS)==0){
AS=als(N,M)
}
}else{
while(sum(AS)==0 & k > 0){ # 上限k回
AS=als(N,M)
k=k-1
}
}
AS
}
> sim(4,16)
[1] 8 9 13 16
> sim(4,16)
[1] 3 5 11 12
> sim(6,24)
[1] 1 2 12 16 21 24
> sim(8,64)
[1] 5 6 33 36 40 42 50 55
> sim(10,128)
[1] 2 6 16 17 41 44 53 60 112 125
星１６個の場合
> sim(16,256)
[1] 7+198i 18+ 73i 36+ 16i 36+ 59i 43+212i 61+ 12i 80+102i 103+ 86i 105+127i
[10] 115+122i 140+230i 143+235i 194+ 39i 210+228i 219+ 85i 241+235i # search nearest star from constellation
snest <- function(i,cons){ # 星の配列consのi番目の星に最も近い星を選びそのindexを返す
dis=abs(cons-cons[i]) # 距離0の自身を含めてすべての星との距離を出して
which(dis==min(dis[-i])) # ０を除いて最小の値のindexを返す
}
# allocate stars # 星間距離がすべて異なり、全て観察されている星の配列を探す
als <- function(N=4,M=16){ # 乱数でN個の星を1,2,...Mの数直線に配置し、適合しているか検証する
consRe=sample(M,N,replace=TRUE) # constellation 星を数直線1,2,..,M上に配置
consIm=sample(M,N,replace=TRUE)
cons=complex(N)
for(i in 1:N) cons[i]=consRe[i]+1i*consIm[i]
d=combn(N,2,function(z) abs(cons[z[1]] - cons[z[2]])) # すべての2星間の距離
if(length(unique(d))==length(d)){ # 星の間の距離が異なれば
os=sapply(1:N,function(x) snest(x,cons)) # os:observed star 観察している星のindex配列を返す
as=all(1:N %in% os) # all stars : os がすべての星を含んでいるか
if(as){
plot(cons,bty='l',pch=19,asp=1)
return(sort(cons)) # すべて含んでいれば星の配列をソートして返す
}
}
else return(0) # 同一距離がある、非観察星があれば0を返す
}
# すべて観察される配列があればその配列を返す、k回までになければ0を返す
sim <- function(N,M,k=NULL){ # k:上限回数、NULLなら制限なし
AS=0 # all star observed
if(is.null(k)){ # みつかるまで繰り返す
while(sum(AS)==0){
AS=als(N,M)
}
}else{
i=0
while(sum(AS)==0 & i < k){ # 上限k回
AS=als(N,M)
i=i+1
}
cat('i =',i,'\n')
}
AS
}
> sim(4,16)
[1] 7+ 1i 10+ 6i 15+12i 16+ 9i
> sim(6,24)
[1] 1+ 3i 1+24i 3+18i 4+ 8i 21+ 9i 24+19i
> sim(8,64)
[1] 15+41i 21+37i 28+41i 28+49i 34+26i 44+24i 51+16i 58+18i
> sim(10,128)
[1] 1+ 41i 9+ 4i 10+ 98i 26+ 2i 30+ 51i 45+ 88i 86+ 31i 112+122i 118+124i
[10] 123+ 9i
> sim(12,256)
[1] 10+ 16i 45+ 47i 56+249i 65+227i 93+178i 128+231i 143+161i 169+ 45i 174+ 43i
[10] 176+252i 201+ 4i 232+ 25i
> sim(16,256)
[1] 2+184i 46+ 53i 76+194i 99+ 27i 125+108i 167+134i 170+ 63i 184+ 26i 184+ 66i
[10] 184+223i 189+ 21i 216+ 44i 216+236i 222+166i 240+ 40i 249+199i
# 1 × 1の大きさの複素平面にN個の星を一様分布で発生させて (1)星間距離不同 (2)最短星観察 (3)全星被観察 を満たすものが、みつかるまで繰り返す
# search nearest star from constellation
snest <- function(i,cons){ # 星の配列consのi番目の星に最も近い星を選びそのindexを返す
dis=abs(cons-cons[i]) # 距離0の自身を含めてすべての星との距離を出して
which(dis==min(dis[-i])) # ０を除いて最小の値のindexを返す
}
# draw arrow from complex a to complex b 矢印描出
arrow <- function(a,b,...){
arrows(Re(a),Im(a),Re(b),Im(b),...)
}
# allocate stars # (1)星間距離不同 (2)最短星観察 (3)全星被観察の配列を探す
als <- function(N=16){ # 乱数でN個の星を複素平面に配置し、適合しているか検証する
consRe=runif(N) # 実部:一様分布[0,1]で乱数発生
consIm=runif(N) # 虚部:一様分布[0,1]で乱数発生
cons=complex(N) # constellationの容れ物(複素数配列)
for(i in 1:N) cons[i]=consRe[i]+1i*consIm[i] # 複素数化
d=combn(N,2,function(z) abs(cons[z[1]] - cons[z[2]])) # すべての2星間の距離
if(length(unique(d))==length(d)){ # (1)星間距離不同ならば
os=sapply(1:N,function(x) snest(x,cons)) # 最短被観察星のindex配列をos(observed star)に代入
as=all(1:N %in% os) # (3)全星被観察 os がすべての星を含んでいるかをas(all stars)に代入
if(as){ # 全被観察の条件を満たせばグラフ化
plot(cons,bty='l',pch='★',asp=1) # 星描画
for(i in 1:N) arrow(cons[i],cons[os[i]],length=0.1,col='blue') # 観察矢印描画
return(sort(cons)) # 星の配列を実部でソートして返す
}
}
else return(0) # 同一距離があるか、非観察星があれば0を返す
}
# すべて観察される配列があればその配列を返す、k回までになければ0を返す
sim <- function(N,k=NULL){ # k:上限回数、NULLなら制限なし
AS=0 # all star observed 初期値
if(is.null(k)){ # k=NULLならみつかるまで繰り返す
while(sum(AS)==0){ # ASは0か配列なのでsumで数値にして比較(max(AS)でも可)
AS=als(N)
}
}else{
i=0
while(sum(AS)==0 & i < k){ # 上限k回
AS=als(N)
i=i+1
}
cat('i =',i,'\n') # 上限k回の何回目の試行で条件を満たしたか
}
AS
}
sim(16)
# 
sim(15) # Endless すべての星が最短距離の星から観察されている配置が存在するとして、その星の集合をAとする。
Aからa->b b<-aのように相互監視されている星を除く集合をBとする。除かれた星の集合をCと呼ぶ。
Bの要素が1つの星であればその星はどこからも観察されていないからAの前提に反する。
Bの要素の数をｂとする。b人のうち一人でもCに属する星を観察しているとBの中に観察されない星が出現する。
それはAの前提に反するから、b人はすべてBに属する星を観察していることになる。
Bに属する星で星間の距離が最短の2個の星は相互監視していることになりBの前提に反する。
ゆえにBは空集合である。
The Disappearance of Bambi Woods
https://www.ama●zon.com/Disappearance-Bambi-Woods-anthology-Crime-ebook/dp/B07L159FNN/ref=sr_1_1?keywords=The+Disappearance+of+Bambi+Woods&qid=1578832618&s=books&sr=1-1
Wikipedia以上の情報はなくてつまらなかった。 1～100000までの自然数の中から、「どの3個を選んでも等差数列を成さない2020個の数」が選べることを示せ
プログラムして100個作ってみた。
100個でも朝食の時間に計算終わってた。
> a
[1] 1 2 4 5 10 11 13 14 28 29 31 32 37 38 40 41 82 83 85 86 91 92 94 95 109
[26] 110 112 113 118 119 121 122 244 245 247 248 253 254 256 257 271 272 274 275 280 281 283 284 325 326
[51] 328 329 334 335 337 338 352 353 355 356 361 362 364 365 730 731 733 734 739 740 742 743 757 758 760
[76] 761 766 767 769 770 811 812 814 815 820 821 823 824 838 839 841 842 847 848 850 851 973 974 976 977
>
rm(list=ls())
p3c <- function(x){ # pick 3 numbers and check if arithmatic sequence
is.as3 <- function(x) diff(x)[1]==diff(x)[2]
is.as=function(y) is.as3(c(x[y[1]],x[y[2]],x[y[3]]))
n=length(x)
any(combn(n,3,is.as)) #
}
M=20
a=c(1,1,2)
i=1
AS=FALSE
while(length(a) < M){
a=append(a,rev(a)[1])
AS=p3c(a)
if(AS){
a=a[-length(a)]
}else{
a=append(a,i)
if(AS){
a=a[-length(a)]
}
}
i=i+1
}
a
治療ハンドブックの最新版が到着。
今年も通読予定。毎年通読していると読むのが楽しみ。
三次方程式の解の公式は面白くないんで三次方程式の解の公式に行く前に、
a=√(4-4t+3t^2)/(1-t+t^2) をゆっくり微分してもらえませんか？
Rの答
> f <- expression(sqrt(4-4*t+3*t^2)/(1-t+t^2))
> D(f , 't')
0.5 * ((3 * (2 * t) - 4) * (4 - 4 * t + 3 * t^2)^-0.5)/(1 - t +
t^2) - sqrt(4 - 4 * t + 3 * t^2) * (2 * t - 1)/(1 - t + t^2)^2
>
Possible derivation:
d/dt(sqrt(4 - 4 t + 3 t^2)/(1 - t + t^2))
Use the quotient rule, d/dt(u/v) = (v ( du)/( dt) - u ( dv)/( dt))/v^2, where u = sqrt(3 t^2 - 4 t + 4) and v = t^2 - t + 1:
= (-sqrt(4 - 4 t + 3 t^2) (d/dt(1 - t + t^2)) + (1 - t + t^2) (d/dt(sqrt(4 - 4 t + 3 t^2))))/(1 - t + t^2)^2
Differentiate the sum term by term and factor out constants:
= ((1 - t + t^2) (d/dt(sqrt(4 - 4 t + 3 t^2))) - d/dt(1) - d/dt(t) + d/dt(t^2) sqrt(4 - 4 t + 3 t^2))/(1 - t + t^2)^2
The derivative of 1 is zero:
= ((1 - t + t^2) (d/dt(sqrt(4 - 4 t + 3 t^2))) - sqrt(4 - 4 t + 3 t^2) (-(d/dt(t)) + d/dt(t^2) + 0))/(1 - t + t^2)^2
Simplify the expression:
= (-sqrt(4 - 4 t + 3 t^2) (-(d/dt(t)) + d/dt(t^2)) + (1 - t + t^2) (d/dt(sqrt(4 - 4 t + 3 t^2))))/(1 - t + t^2)^2
The derivative of t is 1:
= ((1 - t + t^2) (d/dt(sqrt(4 - 4 t + 3 t^2))) - sqrt(4 - 4 t + 3 t^2) (d/dt(t^2) - 1))/(1 - t + t^2)^2
Use the power rule, d/dt(t^n) = n t^(n - 1), where n = 2.
d/dt(t^2) = 2 t:
= ((1 - t + t^2) (d/dt(sqrt(4 - 4 t + 3 t^2))) - sqrt(4 - 4 t + 3 t^2) (-1 + 2 t))/(1 - t + t^2)^2
Using the chain rule, d/dt(sqrt(3 t^2 - 4 t + 4)) = ( dsqrt(u))/( du) ( du)/( dt), where u = 3 t^2 - 4 t + 4 and d/( du)(sqrt(u)) = 1/(2 sqrt(u)):
= (-(-1 + 2 t) sqrt(4 - 4 t + 3 t^2) + (1 - t + t^2) (d/dt(4 - 4 t + 3 t^2))/(2 sqrt(3 t^2 - 4 t + 4)))/(1 - t + t^2)^2
Differentiate the sum term by term and factor out constants:
= (-(-1 + 2 t) sqrt(4 - 4 t + 3 t^2) + d/dt(4) - 4 d/dt(t) + 3 d/dt(t^2) (1 - t + t^2)/(2 sqrt(4 - 4 t + 3 t^2)))/(1 - t + t^2)^2
The derivative of 4 is zero:
= (-(-1 + 2 t) sqrt(4 - 4 t + 3 t^2) + ((1 - t + t^2) (-4 (d/dt(t)) + 3 (d/dt(t^2)) + 0))/(2 sqrt(4 - 4 t + 3 t^2)))/(1 - t + t^2)^2
Simplify the expression:
= (-(-1 + 2 t) sqrt(4 - 4 t + 3 t^2) + ((1 - t + t^2) (-4 (d/dt(t)) + 3 (d/dt(t^2))))/(2 sqrt(4 - 4 t + 3 t^2)))/(1 - t + t^2)^2
The derivative of t is 1:
= (-(-1 + 2 t) sqrt(4 - 4 t + 3 t^2) + ((1 - t + t^2) (3 (d/dt(t^2)) - 1 4))/(2 sqrt(4 - 4 t + 3 t^2)))/(1 - t + t^2)^2
Use the power rule, d/dt(t^n) = n t^(n - 1), where n = 2.
d/dt(t^2) = 2 t:
= (-(-1 + 2 t) sqrt(4 - 4 t + 3 t^2) + ((1 - t + t^2) (-4 + 3 2 t))/(2 sqrt(4 - 4 t + 3 t^2)))/(1 - t + t^2)^2
Simplify the expression:
= (((-4 + 6 t) (1 - t + t^2))/(2 sqrt(4 - 4 t + 3 t^2)) - (-1 + 2 t) sqrt(4 - 4 t + 3 t^2))/(1 - t + t^2)^2
Simplify the expression:
Answer: |
| = (2 - 7 t + 6 t^2 - 3 t^3)/((1 - t + t^2)^2 sqrt(4 - 4 t + 3 t^2))
平面上に、どの3点も同一直線上にないようにn個の点を配置するとき、それらの中の5点を頂点とする凸五角形が少なくとも1つ存在するためのnの最小値を求めよ。
例、n=6のとき
・ ・
・・
・ ・
のように配置すると、どこにも凸五角形ができないので、n=6は不適。
rm(list=ls())
graphics.off()
# draw segment of complex a to complex b
seg <- function(a,b,...){
segments(Re(a),Im(a),Re(b),Im(b),...)
}
# draw text y at complex x
pt <- function(x,y=NULL,...){
text(Re(x),Im(x), ifelse(is.null(y),'+',y), ...)
}
# connect every point(vertex)
coep <- function(ij,ve){
seg(ve[ij[1]],ve[ij[2]],col='gray',lty=3)
invisible(0)
}
# 一直線上にあるか？外積=0と同等
align <- function(xyz){ # y-y1 = m(x-x1), m=(y2-y1)/(x2-x1) をz1､z2が満たすか?
x=xyz[1];y=xyz[2];z=xyz[3]
(Im(z)-Im(x))*(Re(x)-Re(y)) == (Im(x)-Im(y))*(Re(z)-Re(x))
}
# ある点が三角形の内部にあるか？
oup <- function(A,B){ # 外積 outer prodct
Ax=A[1];Ay=A[2];Az=A[3]
Bx=B[1];By=B[2];Bz=B[3]
c(Ay*Bz-Az*By, Az*Bx-Ax*Bz, Ax*By-Ay*Bx)
}
# 二次元なので Z軸の値の正負のみが必要
opc <- function(a,b){ # outer product on complex plane
Re(a)*Im(b)-Im(a)*Re(b)
}
align <- function(ABC){ # ベクトルABとベクトルACの外積が0なら3点は直線上にある
opc(ABC[2]-ABC[1],ABC[3]-ABC[1])==0
}
in3 <- function(P,A,B,C){ # is P inside triangle ABC?
sum(opc(B-A,P-A)>0,opc(C-B,P-B)>0,opc(P-A,C-A)>0)%%3==0
# 右ねじ外積の方向がZ軸で全て正か全て負かで三角形の内部と確認
}
concave <- function(ve){
for(i in 2:5){
tri=ve[-i] # i番目をPとする
tm=matrix(tri[combn(4,3)],nrow=3) # triangl matrix for ABC (4候補)
for(j in 1:4){
inside=in3(ve[i],tm[1,j],tm[2,j],tm[3,j]) # 頂点がABCの内部にあるか？
if(inside) return(TRUE)
}
}
return(FALSE)
}
sim <- function(draw=TRUE){
ve=c(0,runif(4)+runif(4)*1i) # vertex 一様分布乱数で頂点を発生
v3=matrix(ve[combn(5,3)],nrow=3) # 3点の組み合わせ10通り
for(i in 1:10){
aln=align(v3[,i]) # いずれかの3点が直線上にあれば
if(aln) return(NA) # NAを返す
}
if(draw){
plot(ve,xlim=c(0,1),ylim=c(0,1),bty='l',pch=as.character(1:5), cex=0.75,
axes=TRUE, ann=FALSE,asp=1)
combn(5,2,function(x) coep(x,ve))}
if(concave(ve)) return(FALSE) # 凹ならばFALSE
else return(TRUE) # 凸ならTRUEを返す
}
sim()
k=1e6
cvx5=replicate(k,sim(draw=F))
sum(is.na(cvx5))
> mean(cvx5)
[1] 0.270576
>>32
n=7が不適な例をパソコンで出してみた。
複素平面での７つの座標は
[1] 0.0000000+0.0000000i 0.8328849+0.3868275i 0.9219985+0.4125254i 0.8392956+0.9398254i
[5] 0.8249211+0.8054688i 0.7128166+0.5062512i 0.3850924+0.3886969i >>32
こう問題に変えてみた。
１００万を持っているチンパンジーと賭けをする
壁に向かって目をつむって無作為にダーツ矢を６本投げる。
・ ・
・・
・ ・
の配置のように、どの５点を選んでも凸五角形ができない場合はチンパンジーの勝ちであなたは掛け金を全て失う。
凸五角形ができる５点を選べる配置ならチンパンジーから１００万円がもらえる。
掛け金がいくらまでなら有利な賭けといえるか？ sim.n <- function(n=7,draw=TRUE,concave.draw=TRUE){
ve=c(0,runif(n-1)+runif(n-1)*1i) # vertex 一様分布乱数で頂点をn個発生させて
v3=matrix(ve[combn(n,3)],nrow=3) # 3点の組み合わせ
m=choose(n,3) # m通りに
for(i in 1:n){
aln=align(v3[,i]) # いずれかの3点が直線上にあれば
if(aln) return(NA) # NAを返す
}
m5=choose(n,5) # n個から５個選ぶ組み合わせ
v5=matrix(ve[combn(n,5)],nrow=5) # の5行m5列を作成
convx=FALSE # 凸か?のflag
for(i in 1:m5){
ver5=v5[,i] # i列目が凸か調べる
convx=convex(ver5)
if(convx){ # 凸ならば
if(draw){ # 描画して
plot(ver5,xlim=c(0,1),ylim=c(0,1),bty='l',pch=19,
axes=TRUE, ann=FALSE,asp=1)
combn(5,2,function(x) coep(x,ver5))
points(ve) # n点描画
}
break # for loopから抜ける
}
}
if(!convx & concave.draw){ # 凸が無い場合
print(ve) # ｎ点を表示して赤で描画
plot(ve,xlim=c(0,1),ylim=c(0,1),bty='l',pch=19,col='red',
axes=TRUE, ann=FALSE,asp=1)
}
return(convx)
}
graphics.off()
k=1e3
sim.n(6)
mean(replicate(k,sim.n(6,F,F)))
sim.n(7)
# 凹が見つかるまで探す(上限k回)
seek.concave <- function(n=8,k=1e4){
convex5=TRUE
i=0
while(convex5 & k >0){
convex5=sim.n(n,draw=F)
k=k-1
i=i+1
}
return(i)
}
seek.concave(n=8,k=1e5)
seek.concave(n=9,k=1e6)
これって名投稿だと感心する。
>>(quote)
私は昭和の時代に大学受験したけど、昔は今よりも差別感が凄く、慶応以外の私立医は特殊民のための特殊学校というイメージで開業医のバカ息子以外は誰も受験しようとすらしなかった。
常識的に考えて、数千万という法外な金を払って、しかも同業者からも患者からもバカだの裏口だのと散々罵られるのをわかって好き好んで私立医に行く同級生は一人もいませんでした。
本人には面と向かっては言わないけれど、俺くらいの年代の人間は、おそらくは８－９割は私立卒を今でも「何偉そうなこと抜かしてるんだ、この裏口バカが」と心の底で軽蔑し、嘲笑しているよ。当の本人には面と向かっては絶対にそんなことは言わないけどね。
<<(unquote)
＞同業者からも患者からもバカだの裏口だのと散々罵られるのをわかって好き好んで私立医に行く
同業者の発言：
【ウハも】 開業医達の集い 8診 【粒も】 [無断転載禁止]©2ch.net
>>
670 名前：卵の名無しさん[] 投稿日：2017/05/20(土) 11:15:40.12 ID:46exOAAP
学会で川崎の医者が発表してたら、「馬鹿が何偉そうにしゃべってる。」と思う自分が嫌になるが、
これだけは学生時代から続く反射なので止められない
<<
患者の発言：
【医療】医者は患者にコレを言われると、内心ものすごくムッとする★4 [無断転載禁止]©2ch.net
>>
810 名前：名無しさん＠１周年[] 投稿日：2017/05/21(日) 00:11:22.04 ID:+h+2h2fq0
旧帝医卒の医者が（患者としては嫌だが）
多少偉そうにしているのはわからんでもないが
底辺私立に偉そうにされたら
そりゃ患者としてはむかつくだろｗｗ
<<
Last but not least,
it is not the kickass bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron..
ド底辺シリツ医大が悪いんじゃない、本人の頭が悪いんだ。
"次の性質(1)(2)(3)をすべて持つ四面体が存在することを証明せよ。(1)どの辺の長さも整数 (2)どの面の面積も整数 (3)体積が整数"
rm(list=ls())
library(numbers)
# while loop version for dec2n
dec2nw <- function(num, N, digit = 4){
r=num%%N
q=num%/%N
while(q > 0 | digit > 1){
r=append(q%%N,r)
q=q%/%N
digit=digit-1
}
return(r)
}
V=function(a,Print=TRUE){
a1=a[1];a2=a[2];a3=a[3];a4=a[4];a5=a[5];a6=a[6]
V2=
a1^2*a5^2*(a2^2+a3^2+a4^2+a6^2-a1^2-a5^2)+
a2^2*a6^2*(a1^2+a3^2+a4^2+a5^2-a2^2-a6^2)+
a3^2*a4^2*(a1^2+a2^2+a5^2+a6^2-a3^2-a4^2)-
a1^2*a2^2*a4^2-a2^2*a3^2*a5^2-a1^2*a3^2*a6^2-a4^2*a5^2*a6^2
if(V2<0) return(0)
else{
v=sqrt(V2)/12
if(Print) cat(v,'\n')
isNatural(v)
}
}
V(c(6,7,8,9,10,11))
S=function(a,Print=TRUE){
a1=a[1];a2=a[2];a3=a[3];a4=a[4];a5=a[5];a6=a[6]
s1=(a1+a2+a4)/2
s2=(a2+a3+a5)/2
s3=(a3+a6+a1)/2
s4=(a4+a5+a6)/2
S1=s1*(s1-a1)*(s1-a2)*(s1-a4)
S2=s2*(s2-a2)*(s2-a3)*(s2-a5)
S3=s3*(s3-a3)*(s3-a6)*(s3-a1)
S4=s4*(s4-a4)*(s4-a5)*(s4-a6)
S2=c(S1,S2,S3,S4)
if(any(S2<0)) return(0)
else{
if(Print) cat(sum(sqrt(S2)),'\n')
all(isNatural(sqrt(S2)))
}
}
S(c(6,7,8,9,10,11))
N=50 # 各辺の最大長
Nmin=sum(N^(5:0)) # 1,1,1,1,1,1から開始
dec2nw(Nmin,N=N)
Nmax=N^6-1
i=Nmin
SV=FALSE # 面積体積がすべて整数か？
while(!SV & i<Nmax){
i=Nmin
side=dec2nw(i,N)
SV=S(side,F) & V(side,F)
i=i+1
}
dec2nw(i-1,N)
療養病床勤務医・老健施設勤務医・回復期病棟勤務医が集うスレ☆ 復活版 Part.4
http://2chb.net/r/hosp/1550459754/992
992 名前：卵の名無しさん[] 投稿日：2019/07/20(土) 19:03:01.20 ID:WRt9tsMe
当直と外来の穴埋めは看護師も事務も断れないやつとか変な正義感持っているやつを狙って頼んでる
表面的には助かりますー、先生のおかげですーとかおだててるが内心はまたコイツにやらせとけばいいだろって下に見てる
感謝なんかしてない、そいうバカが変にフォローするせいで外来の医師数増やさなかったり、当直医を本気で確保しない（当直料安い）
キレイなキラキラした病院でしか働いたことないやつはこのことをわかってない。ブラック病院では標的にされて良いように使われるだけ。
大抵は俺だけ働いている、俺だけちゃんとした医療してるって頭おかしくなってやめていく
なんにもしない爺医や患者を適当にあしらう医師は人生経験でそのこと知ってんだよ
わかってて無能、バカのフリしてんだよ、気づけよ >>41
存在証明だけなのだから
整数に拘らず有理数解があることを証明するだけでいいと数学板で教わった。無駄なプログラムを書いていたもんだ。 １００万円を持っている女子大生と賭けをする
壁に向かって目をつむって無作為にダーツ矢を６本投げる。
・ ・
・・
・ ・
の配置のように、どの５点を選んでも凸五角形ができない場合は女子大生の勝ちであなたは掛け金を全て失う。
凸五角形ができる５点を選べる配置なら女子大生から１００万円がもらえる。
掛け金がいくらまでなら有利な賭けといえるか？
sim <- function(n=7){
th=runif(n,-pi ,pi)
p2d=function(th,r=1) r*(cos(th)+1i*sin(th))
f <- function(x){
x1=x[1];x2=x[2];x3=x[3]
v1=p2d(th[x1]);v2=p2d(th[x2]);v3=p2d(th[x3])
a=abs(v1-v2);b=abs(v2-v3);c=abs(v3-v1)
s=(a+b+c)/2
S=sqrt(s*(s-a)*(s-b)*(s-c))
2*S/(a+b+c) # S/s
}
sum(combn(n,3,f))
}
replicate(10,sim(7))
簡単にシミュレーションできると思ったがわりとデバッグに苦労した。配列にA[0]を許さないRに対応してようやく完成。
プログラミングはロジカル思考の訓練になるなぁ。
知恵遅れのド底辺シリツには無理だけど。
##
rm(list=ls())
"
円に内接する凸n角形(n≧4)を、1つの頂点からn-3本の対角線を引くことによって、n-2個の三角形に分割する。
このとき、各三角形の内接円の半径の和は分割の仕方に関係なく一定であることを示せ。
"
sim <- function(n,r=1){
th=c(0,sort(runif(n-1,0,2*pi))) # n角形の偏角θ(th)を[0,2π]で乱数発生させてソートして並べる
p2d=function(x) r*(cos(x)+1i*sin(x)) # 極形式を複素数に
c2r <- function(v1,v2,v3){ # complex number to radius of inscribed circle
a=abs(v1-v2);b=abs(v2-v3);c=abs(v3-v1) # 複素数間の距離を公式にいれる
s=(a+b+c)/2
S=sqrt(s*(s-a)*(s-b)*(s-c)) # 面積:ヘロンの公式
return(S/s) # 公式 r = 2*S/(a+b+c): 内接円の半径
}
ver=p2d(th) # vertex(複素数表示)
sor=numeric(n) # sum of raius of inscribed circle 頂点ver[i]からの対角線で分割した時
z2n <- function(x,m=n) ifelse(x%%m,x%%m,m) # ｎ系の剰余０のとき n を返す
for(i in 1:n){
for(j in 1:(n-2)){
sor[i]=sor[i] + c2r(ver[z2n(i)],ver[z2n(i+j)],ver[z2n(i+j+1)])
}
}
return(sor)
}
sim(100)
巨大数を扱えるというふれこみのRmpfrって正確じゃないな。５０の階乗を計算させてみた
R with Rmpfr
> mpfr(factorial(50),1e5)
1 'mpfr' number of precision 100000 bits
30414093201713018969967457666435945132957882063457991132016803840
Haskell:
Prelude> product[1..50]
30414093201713378043612608166064768844377641568960512000000000000
Python:
import math
print(math.factorial(50))
30414093201713378043612608166064768844377641568960512000000000000
Wolfram:
https://www.wolframalpha.com/input/?i=50!
30414093201713378043612608166064768844377641568960512000000000000
と思っていたが、
library(Rmpfr)
one = mpfr(1, 5000)
factorial(one*50)
> one = mpfr(1, 5000)
> factorial(one*50)
1 'mpfr' number of precision 5000 bits
[1] 30414093201713378043612608166064768844377641568960512000000000000 library(Rmpfr)
one = mpfr(1, 1000)
a2n <- function(x) as.numeric(paste(as.character(x),collapse=''))
nsplit <- function(x) as.numeric(unlist(strsplit(as.character(x),'')))
n=15*one
( x=sample(n) )
( y=a2n(x) )
( z=na.omit(nsplit(y)) )
sum(z)
災害が発生していたるところに重症被災者がいる。消防署から出動して救急センターに患者を搬送する
消防署から救急センターへの距離は100km 救急車のガソリンは20L、患者を乗せない状態では燃費は10km/L、患者を乗せての燃費は5km/Lである
患者を救える地域の面積はいくらになるか？
砂漠の基地Aからもうひとつの基地Bに向かって出かけた戦車がGPSの故障で進路を見失ってさまよった挙げ句にガス欠で止まってしまった。別の戦車で基地Aからこの戦車へ救助に向かい、燃料を分け与えて一緒に基地Bに行くことになった。しかし、戦車にはAB間をちょうど往復できるだけしか燃料は積めない。AB間の距離をRとして、救出可能な領域の面積をRを使って表しなさい。
ただし、戦車の燃費はいずれも同じものとする。
このシミュレーションプログラミングを考えているんだが、手がつかん。
密度が一定の球形の惑星がある。
この惑星の表面点Pでの重力を最大にするために体積と密度一定の条件で惑星の形を変形する。
点Pでの重力は球形のときの最大何倍になるか。
またこのときの惑星の形はどうなるか。
私立医から医師免許を剥奪せよ。
私立医学部を全て解体せよ。
本来なら到底医師になれず、
カネで医者になったニセ医者を迫害仲間外れにして糾弾しょう！
奴らの行動は患者殺しと国立医への逆差別、嫌がらせである。
私立医の患者殺しを許すな！
rm(list=ls())
graphics.off()
curve( sqrt(1-x^2), xlim=c(-1,1), ylim=c(-1,1), asp=1)
curve(-sqrt(1-x^2), xlim=c(-1,1), ylim=c(-1,1), add=T)
cir <- function(ce,r,...){
a=ce[1];b=ce[2] # (x-a)^2+(y-b)^2=r^2 ,y = b ± √(r^2-(x-a)^2)
curve(b+sqrt(r^2-(x-a)^2),xlim=c(a-r,a+r),ylim=c(b-r,b+r),asp=1,bty='l',...)
curve(b-sqrt(r^2-(x-a)^2),add=TRUE)
}
circle <- function(z,r,...){
if(is.complex(z)){ a=Re(z) ; b=Im(z)
}else{ a=z[1] ; b=z[2] }
x=seq(a-r,a+r,length=100)
y=b+sqrt(r^2-(x-a)^2)
plot(x,y,ylim=c(b-r,b+r),type='l',bty='l',...)
lines(x,2*b-y,...)
}
circle(c(1,3),5,lwd=2,col='maroon')
plot.circle <- function(x, y, r, ...){
theta <- seq(-pi, pi, length=100)
plot(x + r*cos(theta), y + r*sin(theta), type="l", asp=1, bty='l', ...)
}
plot.circle(1,2,3)
>>52
シミュレーションの準備に まず、質点を一様分布配置しなくちゃならん。
じゃだめで
だな 改憲以前に安倍の議員資格に疑問符がついているんですが…
まず桜を見る会での公費による有権者買収は
公職選挙法違反なんじゃないんですか？
# 単位円内にN個の点を一様分布で発生させる
N=1e3
zt=0i
z=NULL
while(length(z) < N){
zt=sum(runif(2,-1,1)*c(1,1i))
if(abs(zt)<=1) z=append(z,zt)
}
plot(z,asp=1,bty='l',ann=F) ; points(p,pch='+',cex=2)
rm(list=ls())
library(gtools)
a=permutations(2,15,rep=T)
no21 <- function(x) { # 1の連続は無いときTRUEを返す No Two one
( y=rle(x) ) # run length endcoding で連続頻度リスト
( z=matrix(unlist(y),nrow=2,byrow=T) ) # 行列にして
( i1=which(z[2,]==1) ) # 1の頻度を配列化
all(z[1,i1]<2) # すべて２未満であればTRUE
}
no21i=which(apply(a,1,no21)) # no21i : 1が連続しないaのindex（行番号)
b=a[no21i,] # b:それに該当する行列
step15 <- function(x){ # 累積和が途中で15になればTRUEを返す step15
15 %in% cumsum(x)
}
s15i=which(apply(b,1,step15)) # s15i累積和が途中で15になるbのindex（行番号)
c=b[s15i,] # b:それに該当する行列
stp15 <- function(x){ # １５段になるまでのstepを返す
i=which(cumsum(x)==15)
if(length(i)!=0) return(x[1:i])
else return(NULL)
}
d=apply(c,1,stp15)
unique(d)
1歩で1段または2段のいずれかで階段を昇るとき、1歩で2段昇ることは連続しないものとする。15段の階段を昇る昇り方は何通りあるかを求めよ。
>>60
999段のとき 72428926648244374994035719791113496129988312942838688570843879389313216865724883592391343074367517004225503378684709437440 通りになったんだが、
数値計算精度の制約から誤答かもしれん。
ド底辺シリツ医でも数くらい数えられるだろうから、紙に書いて数えてくれ。
13段の場合だとこんな感じ。
[[1]]
[1] 1 2 1 2 1 2 1 2 1
[[2]]
[1] 1 2 1 2 1 2 2 2
[[3]]
[1] 1 2 1 2 2 1 2 2
....
[[27]]
[1] 2 2 2 2 2 1 2
[[28]]
[1] 2 2 2 2 2 2 1 >>61
不定長さの扱えるHaskell だと
72428926648244409475025064434360344869036057631812487293633154973026123860267808630768185105127650714516006185052479679199
になった。 Pythonでも
N=1000
f = [0]*N
f[0]=1
f[1]=1
f[2]=2
for n in range(0,N-3):
f[n+3]=f[n+1]+f[n]
print (f[999-1])
72428926648244409475025064434360344869036057631812487293633154973026123860267808630768185105127650714516006185052479679199
とHaskellの結果と一致
ｍ３から配信されてきたのだが、最近の国試って馬鹿を医者にする問題だらけだな。
第112回医師国試問題◆
胸やけの誘因となりにくいのはどれか。
国試112-第112回医師国家試験問題解説書（医学評論社）より出題 学生正答率80.2％
A 過食
B 運動
C 肥満
D 高脂肪食
E 前屈姿勢
こういう問題を出して、裏口入学のシリツ医学生を排除すべきだと思うよなぁ。
1歩で1段または2段のいずれかで階段を昇るとき、1歩で2段昇ることは連続しないものとする。15段の階段を昇る昇り方は何通りあるかを求めよ。
こういう非定型な問題で場合分けして系統的にカウントできるかを問う問題は他人の結果と合致すると自分の計算に確信がもてる。
1歩で1段または2段のいずれかで階段を昇るとき、2歩で続けて昇ることは3回以上は連続しないものとする。（2回続けて2歩で昇るのは可）
15段の階段を昇る昇り方は何通りあるかを求めよ。
床に描かれた、ある程度大きな円の円周上に人物Aがいて、円の中心に人物Bがいる。
さて、次のようなゲームをする。
●AはBを捕まえるのが目的。しかし、円周上しか動けない。
●BはAに捕まらずに円周に到着するのが目的。その際、円周に向かってまっすぐ走ってもいいし、途中で向きを変えてもいい。また、無意味な時間稼ぎはしない(スタート地点に何時間も動かずにいるetc.)。
【問題】AがBを捕まえるためには、Aの速度がBの速度の何倍以上でなければならないか。ただし、AとBの速度は一定とし、お互い最善を尽くすものとする。
【注】BがAのいる場所とは正反対の方向に向かってまっすぐ行くと、Bの移動距離は半径r、Aの移動距離は半円周πrなので、AはBのπ倍の速さで行くと、Bが円周に到着した瞬間にBを捕まえられてAの勝ち、π倍未満ならばBの勝ちとなるが、果たしてBのこの行動は最善なのか？
circle <- function(z,r,...){
if(is.complex(z)){ a=Re(z) ; b=Im(z)
}else{ a=z[1] ; b=z[2] }
x=seq(a-r,a+r,length=100)
y=b+sqrt(r^2-(x-a)^2)
plot(x,y,ylim=c(b-r,b+r),asp=1,type='l',bty='l',...)
lines(x,2*b-y,...)}
# draw segment of complex a to complex b
seg <- function(a,b,...){
segments(Re(a),Im(a),Re(b),Im(b),col=2,...)}
# draw text y at complex x
pt <- function(x,y=NULL,...){
text(Re(x),Im(x), ifelse(is.null(y),'+',y), ...)}
p2d <- function(th,r=1) r*(cos(th)+1i*sin(th))
sim <- function(v=pi){
circle(0i,1) ; points(0+0i,pch='B',col=2) ; points(-1+0i,pch='A')
for(n in 1:20){
t=0.05
pt(p2d(pi+v*t*n),n)
pt(p2d(v*t*n,t*n),n,col=2)
}
}
sim(pi)
N=100
A = [0]*N
A[0] = 1
A[1] = 1
A[2] = 2
for n in range(3,N):
A[n] = (A[n-1] + A[n-3])
print (A[N-1]+A[N-3])
トランプだって在日米軍を引き上げたがり、日本の核武装を容認発言をしていたわけで、
日本が自立する最高のチャンスだった。
しかしそれすらも活かせず何の戦略もなくアメリカの犬であり続けたのが安倍自民政権。
それだけでなく安倍がネオリベグローバリストで保守的政策は何一つやらずに売国政策だけは猛スピードで次々に成立させている現実を見れば、
安倍の本性がなにかなんて馬鹿でもわかる問題だろうが。
明らかに安倍はDSのスパイなわけだが、100歩譲って仮にそうではなく仕方なく売国をやっていると仮定しても
日本自立の最大のチャンスすら何も活かせずにアメリカの犬をやり続け、
保守的政策は何一つやらずに売国政策だけは猛スピードで次々に成立させているわけで、
保守にとって何のメリットもない総理で、今すぐ倒閣し日本の破壊を止めさせる以外の選択肢はない。
水島は安倍売国に加担し続けている売国奴として我々保守は絶対に許すわけにはいかん。
>>415
自民党憲法改正草案(本文抜粋)
・第12条
憲法が国民に保障する自由及び権利は、国民の不断の努力により、保持されなければならない。
国民は、これを濫用してはならず、自由及び権利には責任及び義務が伴うことを自覚し、常に公益及び公の秩序に反してはならない。
・第13条
生命、自由及び幸福追求に対する国民の権利については、公益及び公の秩序に反しない限り、立法その他の国政の上で、最大限に尊重されなければならない。
・第14条-3
(現行)栄誉、勲章その他栄典の授与は、いかなる特典も伴わない。
↓
(改正)
栄誉、勲章その他栄典の授与は、現にこれを有し、又は将来これを受ける者の一代に限り、その効力を有する。
・第18条
(現行)何人も、いかなる奴隷的拘束も受けない。
↓
(改正)社会的又は経済的関係において身体を拘束されない。
・第29条
財産権の内容は、公益及び公にけ公の秩序に適合するように、法律で定める。
・第97条
(現行)この憲法が日本国民に保障する基本的人権は、人類の多年にわたる自由獲得の努力の成果であつて、
これらの権利は、過去幾多の試錬に堪へ、現在及び将来の国民に対し、侵すことのできない永久の権として信託されたものである。
↓
(改正)全文削除 AからHの8人はそれぞれ正直者か嘘つきであり、次のように証言している。このとき、嘘つきは誰か、全て答えよ。
A「8人の中に、少なくとも1人正直者がいる」
B「8人の中に、少なくとも2人正直者がいる」
C「8人の中に、少なくとも3人正直者がいる」
D「8人の中に、少なくとも4人正直者がいる」
E「8人の中に、少なくとも1人嘘つきがいる」
F「8人の中に、少なくとも2人嘘つきがいる」
G「8人の中に、少なくとも3人嘘つきがいる」
H「8人の中に、少なくとも4人嘘つきがいる」
rm(list=ls())
dec2nw <- function(num, N=2, digit){
r=num%%N
q=num%/%N
while(q > 0 | digit > 1){
r=append(q%%N,r)
q=q%/%N
digit=digit-1
}
return(r)
}
ah=sapply(0:255,function(x) dec2nw(x,2,8))
AH=t(ah)
AH=rbind(c(8,0),t(apply(AH[c(-1,-256),],1,table)),c(0,8))
AH
rm(list=ls())
dec2nw <- function(num, N=2, digit){
r=num%%N
q=num%/%N
while(q > 0 | digit > 1){
r=append(q%%N,r)
q=q%/%N
digit=digit-1
}
return(r)
}
n=8
ah=sapply(0:(2^n-1),function(x) dec2nw(x,2,n))
AH=t(ah)
tf=rbind(c(n,0),t(apply(AH[c(-1,-(2^n-1),],1,table)),c(0,n))
tf
"
AからHの8人はそれぞれ正直者か嘘つきであり、次のように証言している。このとき、嘘つきは誰か、全て答えよ。
A「8人の中に、少なくとも1人正直者がいる」 tf[,2]
B「8人の中に、少なくとも2人正直者がいる」
C「8人の中に、少なくとも3人正直者がいる」
D「8人の中に、少なくとも4人正直者がいる」
E「8人の中に、少なくとも1人嘘つきがいる」
F「8人の中に、少なくとも2人嘘つきがいる」
G「8人の中に、少なくとも3人嘘つきがいる」
H「8人の中に、少なくとも4人嘘つきがいる」
"
rm(list=ls())
dec2nw <- function(num, N=2, digit){
r=num%%N
q=num%/%N
while(q > 0 | digit > 1){
r=append(q%%N,r)
q=q%/%N
digit=digit-1
}
return(r)
}
n=8
ah=sapply(0:(2^n-1),function(x) dec2nw(x,2,n))
AH=t(ah)
AH
tf=rbind(c(n,0),t(apply(AH[c(-1,-(2^n)),],1,table)),c(0,n))
tf
A「8人の中に、少なくとも1人正直者がいる」 tf[,2]>=1
B「8人の中に、少なくとも2人正直者がいる」 tf[,2]>=2
C「8人の中に、少なくとも3人正直者がいる」 tf[,2]>=3
D「8人の中に、少なくとも4人正直者がいる」 tf[,2]>=4
E「8人の中に、少なくとも1人嘘つきがいる」 tf[,1]>=1
F「8人の中に、少なくとも2人嘘つきがいる」 tf[,1]>=2
G「8人の中に、少なくとも3人嘘つきがいる」 tf[,1]>=3
H「8人の中に、少なくとも4人嘘つきがいる」 tf[,1]>=4
dec2nw <- function(num, N=2, digit){
r=num%%N
q=num%/%N
while(q > 0 | digit > 1){
r=append(q%%N,r)
q=q%/%N
digit=digit-1
}
return(r)
}
n=8
te=sapply(0:(2^n-1),function(x) dec2nw(x,2,n)) # testimony
TE=t(te)
f <- function(x){
H=sum(x)
L=n-H
all(c(H>0,H>1,H>2,H>3,L>0,L>1,L>2,L>3)==x)
}
apply(TE,1,f)
通勤中に解決してしまった。
dec2nw <- function(num, N=2, digit){
r=num%%N
q=num%/%N
while(q > 0 | digit > 1){
r=append(q%%N,r)
q=q%/%N
digit=digit-1
}
return(r)
}
n=8
te=sapply(0:(2^n-1),function(x) dec2nw(x,2,n)) # testimony
TE=t(te)
f <- function(x){
H=sum(x)
L=n-H
all(c(H>0,H>1,H>2,H>3,L>0,L>1,L>2,L>3)==x)
}
TE[apply(TE,1,f),]
> TE[apply(TE,1,f),]
[1] 1 1 1 1 1 1 0 0
こういう問題にすると
A「8人の中に、1人正直者がいる」
B「8人の中に、2人正直者がいる」
C「8人の中に、3人正直者がいる」
D「8人の中に、4人正直者がいる」
E「8人の中に、1人嘘つきがいる」
F「8人の中に、2人嘘つきがいる」
G「8人の中に、3人嘘つきがいる」
H「8人の中に、4人嘘つきがいる」
面白い。
こっちの方が面白い。
AからHの8人はそれぞれ正直者か嘘つきであり、次のように証言している。このとき、嘘つきは誰か、全ての組合せを答えよ。
A「8人の中に、1人嘘つきがいる」
B「8人の中に、2人嘘つきがいる」
C「8人の中に、3人嘘つきがいる」
D「8人の中に、4人嘘つきがいる」
E「8人の中に、5人嘘つきがいる」
F「8人の中に、6人嘘つきがいる」
G「8人の中に、7人嘘つきがいる」
H「8人の中に、8人嘘つきがいる」
# 嘘つきは必ず嘘の証言をする設定に変更
dec2nw <- function(num, N=2, digit){
r=num%%N
q=num%/%N
while(q > 0 | digit > 1){
r=append(q%%N,r)
q=q%/%N
digit=digit-1
}
return(r)
}
n=8
te=sapply(0:(2^n-1),function(x) dec2nw(x,2,n)) # testimony
TE=t(te)
f <- function(x){
H=sum(x)
L=n-H
all(c(
ifelse(x[1],H>=1,H<1),
ifelse(x[2],H>=2,H<2),
ifelse(x[3],H>=3,H<3),
ifelse(x[4],H>=4,H<4),
ifelse(x[5],L>=1,L<1),
ifelse(x[6],L>=2,L<2),
ifelse(x[7],L>=3,L<3),
ifelse(x[8],L>=4,L<4)
)==x)
}
TE[apply(TE,1,f),]
嘘つきを人数でなくて特定する証言を含めてみる。
AからHの8人はそれぞれ正直者か嘘つきであり、次のように証言している。証言でも嘘つきは必ず嘘をつく。
嘘つきは誰か、全ての組合せを答えよ。
A「8人の中に、正直者は3人いる」
B「8人の中に、少なくとも2人正直者がいる」
C「Bは嘘つきである」
D「Cは嘘つきである」
E「8人の中に、少なくとも1人嘘つきがいる」
F「8人の中に、少なくとも2人嘘つきがいる」
G「Eは嘘つきである」
H「AもFも嘘つきである」
dec2nw <- function(num, N=2, digit){
r=num%%N
q=num%/%N
while(q > 0 | digit > 1){
r=append(q%%N,r)
q=q%/%N
digit=digit-1
}
return(r)
}
n=8
te=sapply(0:(2^n-1),function(x) dec2nw(x,2,n)) # testimony
TE=t(te)
f <- function(x){
H=sum(x) ; cat(H,'\n')
L=n-H
all(c(
(x[1]==1 & H>=1) | x[1]==0 & H<1,
(x[2]==1 & H>=2) | x[2]==0 & H<2,
(x[3]==1 & H>=3) | x[3]==0 & H<3,
(x[4]==1 & H>=4) | x[4]==0 & H<4,
(x[5]==1 & L>=1) | x[5]==0 & L<1,
(x[6]==1 & L>=2) | x[6]==0 & L<2,
(x[7]==1 & L>=3) | x[7]==0 & L<3,
(x[8]==1 & L>=4) | x[8]==0 & L<4
))
}
TE[apply(TE,1,f),]
>>85
デバッグ終了（のつもり）
##
"AからHの8人はそれぞれ正直者か嘘つきであり、誰が正直者か嘘つきかはお互いに知っている。
次のように証言している。証言でも嘘つきは必ず嘘をつく。
嘘つきは誰かすべて答えよ。
A「8人の中に、正直者は3人いる」
B「8人の中に、少なくとも2人正直者がいる」
C「Bは嘘つきである」
D「Cは嘘つきである」
E「8人の中に、少なくとも1人嘘つきがいる」
F「8人の中に、少なくとも2人嘘つきがいる」
G「Eは嘘つきである」
H「AもFも嘘つきである」
"
TE=gtools::permutations(2,8,v=0:1,rep=T)
g <- function(x){
H=sum(x) # H:正直者の数
L=n-H # H:嘘つきの数
all(c( # 全て正しければTRUEを返す
(x[1]==1 & H==3) | (x[1]==0 & H!=3 ), # Aが正直者で証言が正しい | Aが嘘つきで証言が嘘
(x[2]==1 & H>=2) | (x[2]==0 & H <2 ), # Bが正直者で証言が正しい | Bが嘘つきで証言が嘘
(x[3]==1 & x[2]==0) | (x[3]==0 & x[2]==1),
(x[4]==1 & x[3]==0) | (x[4]==0 & x[3]==1),
(x[5]==1 & L>=1) | (x[5]==0 & L<1 ),
(x[6]==1 & L>=2) | (x[6]==0 & L<2 ),
(x[7]==1 & x[5]==0) | (x[7]==0 & x[5]==1),
(x[8]==1 & x[1]==0 & x[6]==0) | (x[8]==0 & (x[1]==1 | x[6]==1))
))
}
TE[apply(TE,1,g),] どこかに、問題がないかと探っていたら、中学入試の問題があった
"Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅの５人のうち２人は常に本当のことを言う正直者です。\nあとの３人は嘘つきですが、その発言内容は本当のときもあります。\n彼らに誰が嘘つきか尋ねたところ次のように答えました。\n\nＡ 「ＢとＥは嘘つきではない」\nＢ 「Ｃは嘘つきだ」\nＣ 「Ｄは嘘つきだ」\nＤ 「Ｅは嘘つきだ」\nＥ 「ＢとＣは嘘つきだ」\nさて、正直者は誰と誰でしょうか？"
> TE=gtools::permutations(2,5,0:1,rep=T)
> f <- function(x){
+ if(sum(x)!=2){ return(FALSE)
+ }else{
+ all(c(
+ (x[1]==1&x[2]==1&x[5]==1) | x[1]==0,
+ (x[2]==1&x[3]==0) | x[2]==0,
+ (x[3]==1&x[4]==0) | x[3]==0,
+ (x[4]==1&x[5]==0) | x[4]==0,
+ (x[5]==1&x[2]==0&x[3]==0) | x[5]==0))
+ }
+ }
> LETTERS[1:5][TE[apply(TE,1,f),]==1]
[1] "B" "D"
うまく動作している！
Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅの５人のうち２人は常に本当のことを言う正直者です。あとの３人は嘘つきですが、その発言内容は本当のときもあります。
彼らに誰が嘘つきか尋ねたところ次のように答えました。
Ａ 「ＢとＥは嘘つきではない」
Ｂ 「Ｃは嘘つきだ」
Ｃ 「Ｄは嘘つきだ」
Ｄ 「Ｅは嘘つきだ」
Ｅ 「ＢとＣは嘘つきだ」
さて、正直者は誰と誰でしょうか？
>>82
おい、ド底辺。
これに答えてみ！小学生向けの問題だけど。
あるド底辺シリツ医大の新入生が101人とする。
101人は学力考査で入学した正規学生と金で入った裏口学生のどちらかである。
正規学生は常に本当のことを語り、裏口学生は虚しか言わない。
全ての学生は誰が裏口学生かを知っている。
学生全員に裏口学生は何人いるかを尋ねたところ
学生A1「1人以上の裏口学生がいる」
学生A2「2人以上の裏口学生がいる」
学生A3「3人以上の裏口学生がいる」
...
学生A99「99人以上の裏口学生がいる」
学生A100「100人以上の裏口学生がいる」
学生A101「全員が裏口学生である」
との証言を得た。
以上の情報からこのド底辺シリツ医大の裏口学生は誰かを述べよ。 >>87
更に、嘘をつくかどうかわからないファジーな人物も参加させて問題にしてみた。
AからHの8人はそれぞれ正直者か嘘つきであり、誰が正直者か嘘つきかはお互いに知っている。
A,B,C,D,Eは嘘つきなら必ず嘘をつくが、F,G,Hは嘘つきでも正しいことを言う場合がある。
次の証言から確実に正直者と断定できるものを全て挙げよ。
A「8人の中に、正直者は3人いる」
B「8人の中に、少なくとも2人正直者がいる」
C「Bは嘘つきである」
D「Cは嘘つきである」
E「8人の中に、少なくとも1人嘘つきがいる」
F「8人の中に、少なくとも2人嘘つきがいる」
G「Eは嘘つきである」
H「AもFも嘘つきである」
TE=gtools::permutations(2,n,v=0:1,rep=T)
colnames(TE)=LETTERS[1:n]
k <- function(x){
H=sum(x) # H:正直者の数
L=n-H # H:嘘つきの数
all(c( # 全て正しければTRUEを返す
(x[1]==1 & H==3) | (x[1]==0 & H!=3 ), # Aが正直者で証言が正しい | Aが嘘つきで証言が嘘
(x[2]==1 & H>=2) | (x[2]==0 & H <2 ), # Bが正直者で証言が正しい | Bが嘘つきで証言が嘘
(x[3]==1 & x[2]==0) | (x[3]==0 & x[2]==1),
(x[4]==1 & x[3]==0) | (x[4]==0 & x[3]==1),
(x[5]==1 & L>=1) | (x[5]==0 & L<1 ),
(x[6]==1 & L>=2) | (x[6]==0 ),
(x[7]==1 & x[5]==0) | (x[7]==0 ),
(x[8]==1 & x[1]==0 & x[6]==0) | (x[8]==0 ) ) )
}
TE[apply(TE,1,k),] ↑荒らし工作員
底辺私立医の実態バラされると死人がでるからな
>>91
数学板に書いたら、プログラムで解いたと俺のとは違う解答が出てきたので困惑していたが
論証で解答してくれた人がいて、俺の解答と一致していたので俺のプログラムの方が正しいと確信できてほっとした。
このスレにはド底辺頭脳しか、いないようだな。 お～い、ド底辺。
これに答えてみ！小学生向けの問題だけど。
あるド底辺シリツ医大の新入生が101人とする。
101人は学力考査で入学した正規学生と金で入った裏口学生のどちらかである。
正規学生は常に本当のことを語り、裏口学生は虚しか言わない。
全ての学生は誰が裏口学生かを知っている。
学生全員に裏口学生は何人いるかを尋ねたところ
学生A1「1人以上の裏口学生がいる」
学生A2「2人以上の裏口学生がいる」
学生A3「3人以上の裏口学生がいる」
...
学生A99「99人以上の裏口学生がいる」
学生A100「100人以上の裏口学生がいる」
学生A101「全員が裏口学生である」
との証言を得た。
以上の情報からこのド底辺シリツ医大の裏口学生は誰かを述べよ。
国立卒でも>97の裏口学生が誰か答えられないなら裏口学生レベルの頭脳だね。
フェルマーの最終定理の反例が見つかる
これをみつけられるのは、それはそれで凄いな。
外来やっていても単語しか会話できない知恵遅れっているよな。
おい、ド底辺。
これに答えてみ！小学生向けの問題だけど。
あるド底辺シリツ医大の新入生が101人とする。
101人は学力考査で入学した正規学生と金で入った裏口学生のどちらかである。
正規学生は常に本当のことを語り、裏口学生は虚しか言わない。
全ての学生は誰が裏口学生かを知っている。
学生全員に裏口学生は何人いるかを尋ねたところ
学生A1「1人以上の裏口学生がいる」
学生A2「2人以上の裏口学生がいる」
学生A3「3人以上の裏口学生がいる」
...
学生A99「99人以上の裏口学生がいる」
学生A100「100人以上の裏口学生がいる」
学生A101「全員が裏口学生である」
との証言を得た。
以上の情報からこのド底辺シリツ医大の裏口学生は誰かを述べよ。
>>99
これを探すスクリプトを書いてみた。
options(scipen = 10)
n=1000
cmb=gtools::combinations(n,2)
cmb=cmb[cmb[,1]<cmb[,2],]
dsplit <- function(x){ # digit split for natural number
y=unlist(strsplit(as.character(x),''))
if('.' %in% y) return(NULL)
else as.numeric(unlist(y))
}
a2d <- function(x) as.numeric(paste(as.character(x),collapse=''))
f <- function(xy){
x=xy[1] ; y=xy[2]
x3=x^3 ; y3=y^3
a=dsplit(x3) ; b=dsplit(y3)
y3 ; b
dl=length(b)-length(a)
a0=append(rep(0,dl),a)
c=a0+b
c2=a2d(c)
c3=c2^(1/3)
d=round(c3,10)
if(numbers::isNatural(d)) return(d)
else return(0)
}
idx=which(apply(cmb,1,f)>0)
cmb[idx,] >>106
３桁までの数字では、画像にある１組だけだな。
> cmb[idx,]
[1] 70 212 1cm刻みの数直線上の隣り合った3点に●がある(3つの●は区別がない)。
1秒ごとに●1つが他の●1つを飛び越す。
その場合、飛んだあとの●の位置は、飛び越された●からの距離がもとの位置からと同じになるようにする。
飛んだあとの位置にすでに他の●があるときは飛べない。
2021秒後に、●●●全てが開始位置に戻ることはできるか？
例、
●●●
╋╋╋╋╋╋╋╋╋╋╋
↓
● ●●
╋╋╋╋╋╋╋╋╋╋╋
↓
● ● ●
╋╋╋╋╋╋╋╋╋╋╋
↓
● ● ●
╋╋╋╋╋╋╋╋╋╋╋
↓
：
↓
●●●
AB <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
y=b+b-a
if(y>=c) return(abc)
else return(c(b,y,c))
}
BC <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
c(a,c,2*c-b)
}
BA <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
c(a-(b-a),a,c)
}
CB <- function(abc){
a=abc[1];b=abc[2];c=abc[3]
y=b-(c-b)
if(y<=a) return(abc)
else return(c(a,y,b))
}
J=c(AB,BC,BA,CB)
jump <- function(x){
j=J[[sample(4,1)]](x)
while(all(j==x)){
j=J[[sample(4,1)]](x)
}
return(j)
}
lim=1e5
sim <- function(x=c(1,2,3)){
cat(0, ': ',x,'\n')
j=jump(x)
i=1
cat(i, ': ',j,'\n')
while(any(j!=x) & -lim<min(j) & max(j)<lim){
j=jump(j)
i=i+1
cat(i, ': ',j,'\n')
}
}
sim()
このジャンプで復帰するね。
> sim()
0 : 1 2 3
1 : 1 3 4
2 : 1 4 5
3 : -2 1 5
4 : 1 4 5
5 : -2 1 5
6 : 1 4 5
7 : 1 5 6
8 : 1 4 5
9 : 1 3 4
10 : -1 1 4
11 : 1 3 4
12 : 1 2 3
英語に変更します。
> Sys.setenv(LANGUAGE="en")
> fisher.test(c(1,2,3,4))
Error in fisher.test(c(1, 2, 3, 4)) :
if 'x' is not a matrix, 'y' must be given
> Sys.getenv("LANGUAGE")
[1] "en"
>
Sys.setenvでLANGUAGEをenに設定すると、メッセージが英語になります。
エラーメッセージの表示も英語になっています。
先ほどは空だったSys.getenv("LANGUAGE")の結果で"en"が返っています。
日本語に戻します。
> Sys.setenv(LANGUAGE="ja")
> fisher.test(c(1,2,3,4))
以下にエラー fisher.test(c(1, 2, 3, 4)) :
'x' が行列でなければ、'y' を与えなければなりません
> Sys.getenv("LANGUAGE")
[1] "ja"
正解が一つの方が問題としては美しいな。
"AからHの8人はそれぞれ正直者か嘘つきであり、誰が正直者か嘘つきかはお互いに知っている。
A,B,C,D,Eは嘘つきなら必ず嘘をつくが、F,G,Hは嘘つきでも正しいことを言う場合がある。
次の証言から確実に正直者と断定できるものを全て挙げよ。
A「8人の中に、正直者は3人いる」
B「8人の中に、少なくとも2人正直者がいる」
C「Bは嘘つきである」
D「CもFも嘘つきである」
E「8人の中に、少なくとも1人嘘つきがいる」
F「8人の中に、少なくとも2人嘘つきがいる」
G「Eは嘘つきである」
H「AもFも嘘つきである」
"
n=8
TE=gtools::permutations(2,n,v=0:1,rep=T)
colnames(TE)=LETTERS[1:n]
k <- function(x){
H=sum(x) # H:正直者の数
L=n-H # H:嘘つきの数
all(c( # 全て正しければTRUEを返す
(x[1]==1 & H==3) | (x[1]==0 & H!=3 ) , # Aが正直者で証言が正しい | Aが嘘つきで証言が嘘
(x[2]==1 & H>=2) | (x[2]==0 & H <2 ) , # Bが正直者で証言が正しい | Bが嘘つきで証言が嘘
(x[3]==1 & x[2]==0) | (x[3]==0 & x[2]==1) ,
(x[4]==1 & x[3]==0 & x[6]==0) | (x[4]==0 & !(x[3]==0 & x[6]==0)) ,
(x[5]==1 & L>=1) | (x[5]==0 & L<1 ) ,
(x[6]==1 & L>=2) | (x[6]==0 ),
(x[7]==1 & x[5]==0) | (x[7]==0 ),
(x[8]==1 & x[1]==0 & x[6]==0) | (x[8]==0 ) ) )
}
TE[apply(TE,1,k),]
>>108
> ans
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 3 4
[2,] -1 1 4
[3,] -1 4 7
[4,] -1 1 4
[5,] -3 -1 4
[6,] -3 4 9
[7,] -10 -3 9
[8,] -3 4 9
[9,] -3 9 14
[10,] -3 4 9
[11,] -3 -1 4
[12,] -5 -3 4
[13,] -5 4 11
[14,] -5 11 18
[15,] -5 18 25
[16,] -28 -5 25
[17,] -5 18 25
[18,] -5 11 18
[19,] -5 4 11
[20,] -5 11 18
[21,] -5 18 25
[22,] -5 11 18
[23,] -5 4 11
[24,] -14 -5 11
[25,] -14 11 27
[26,] -14 -5 11
[27,] -5 4 11 [28,] -5 -3 4
[29,] -3 -1 4
[30,] -3 4 9
[31,] -3 9 14
[32,] -3 14 19
[33,] -20 -3 19
[34,] -3 14 19
[35,] -3 9 14
[36,] -3 4 9
[37,] -3 -1 4
[38,] -5 -3 4
[39,] -5 4 11
[40,] -5 -3 4
[41,] -3 -1 4
[42,] -3 4 9
[43,] -3 -1 4
[44,] -5 -3 4
[45,] -7 -5 4
[46,] -9 -7 4
[47,] -7 -5 4
[48,] -7 4 13
[49,] -18 -7 13
[50,] -18 13 33
[51,] -18 -7 13
[52,] -7 4 13
[53,] -18 -7 13
[54,] -7 4 13
[55,] -7 13 22
[56,] -27 -7 22
[57,] -7 13 22
[58,] -7 22 31
[59,] -7 31 40
[60,] -7 22 31
[61,] -7 13 22
[62,] -7 22 31
[63,] -36 -7 31
[64,] -7 22 31
[65,] -36 -7 31
[66,] -7 22 31
[67,] -36 -7 31
[68,] -7 22 31
[69,] -7 13 22
[70,] -27 -7 22
[71,] -7 13 22
[72,] -7 4 13
[73,] -18 -7 13
[74,] -18 13 33
[75,] -18 33 53
[76,] -18 53 73
[77,] -89 -18 73
[78,] -89 73 164
[79,] -251 -89 164
[80,] -251 164 417
[81,] -251 -89 164
[82,] -89 73 164
[83,] -89 -18 73
[84,] -89 73 164
[85,] -89 164 255
[86,] -89 73 164
[87,] -89 -18 73
[88,] -160 -89 73
[89,] -160 73 235
[90,] -160 -89 73
[91,] -89 -18 73
[92,] -18 53 73
[93,] -18 33 53
[94,] -18 53 73
[95,] -18 33 53
[96,] -18 53 73
[97,] -89 -18 73
[98,] -18 53 73
[99,] -18 73 93
[100,] -18 53 73
[101,] -18 33 53
[102,] -18 13 33
[103,] -18 -7 13
[104,] -7 4 13
[105,] -7 -5 4
[106,] -5 -3 4
[107,] -3 -1 4
[108,] -1 1 4
[109,] 1 3 4
[110,] 1 2 3
ようやく、復帰！
シリツ医はやくざと同じ
大半がチョン
税金還付で実質脱税
論理的思考が試される問題
AからHの8人はそれぞれ正直者か嘘つきであり、誰が正直者か嘘つきかはお互いに知っている。
A,B,C,D,Eは嘘つきなら必ず嘘をつくが、F,G,Hは嘘つきでも正しいことを言う場合がある。
この中から確実に正直者と言えるのは誰か？
A「8人の中に、正直者は3人いる」
B「Hは嘘つきである」
C「Bは嘘つきである」
D「CもFも嘘つきである」
E「8人の中に、少なくとも1人嘘つきがいる」
F「8人の中に、少なくとも2人嘘つきがいる」
G「Eは嘘つきである」
H「AもFも正直者である」
類題
AからHの8人はそれぞれ正直者か嘘つきであり、誰が正直者か嘘つきかはお互いに知っている。
A,B,C,D,Eは嘘つきなら必ず嘘をつくが、F,G,Hは嘘つきでも正しいことを言う場合がある。
次の証言から誰を確実に正直者と断定できるか？
A「嘘つきの方が正直者より多い」
B「Hは嘘つきである」
C「Bは嘘つきである」
D「CもFも嘘つきである」
E「8人の中に、少なくとも1人嘘つきがいる」
F「8人の中に、少なくとも2人嘘つきがいる」
G「Eは嘘つきである」
H「AもFも正直者である」
2013年の発言
↓
require(stats); require(graphics)
summary(anscombe)
##-- now some "magic" to do the 4 regressions in a loop:
ff <- y ~ x
mods <- setNames(as.list(1:4), paste0("lm", 1:4))
for(i in 1:4) {
ff[2:3] <- lapply(paste0(c("y","x"), i), as.name)
## or ff[[2]] <- as.name(paste0("y", i))
## ff[[3]] <- as.name(paste0("x", i))
mods[[i]] <- lmi <- lm(ff, data = anscombe)
print(anova(lmi))
}
## See how close they are (numerically!)
sapply(mods, coef)
lapply(mods, function(fm) coef(summary(fm)))
## Now, do what you should have done in the first place: PLOTS
op <- par(mfrow = c(2, 2), mar = 0.1+c(4,4,1,1), oma = c(0, 0, 2, 0))
for(i in 1:4) {
ff[2:3] <- lapply(paste0(c("y","x"), i), as.name)
plot(ff, data = anscombe, col = "red", pch = 21, bg = "orange", cex = 1.2,
xlim = c(3, 19), ylim = c(3, 13))
abline(mods[[i]], col = "blue")
}
mtext("Anscombe's 4 Regression data sets", outer = TRUE, cex = 1.5)
par(op)
>>107
メモリー消費を抑えるには
N=1e3
Fer=NULL
for(i in 1:N){
for(j in i:N){
if(f(c(i,j))>0) Fer=rbind(Fer,c(i,j))
}
}
Fer
だが、処理速度が落ちるな。 イランイラク戦争のあとイラクに傀儡政権としてフセイン政権を作ったのはCIA
同じように敗戦後日本に自民党という傀儡政権をCIAが作った
CIAはA級戦犯の児玉誉士夫と岸信介に目をつけた
自民党を作ったのは緒方竹虎自由党と鳩山一郎民主党
その緒方の後継者となり自民党総裁となり60年日米安保を改正した
緒方→CIA工作員、岸、鳩山を総裁につけた児玉誉士夫→CIA工作員、
岸信介→CIA工作員、佐藤栄作→CIA工作員、読売オーナー正力松太郎→CIA工作員
かくして自民党は1958年からCIAからの7000万～1億円(現在の10億円)の資金を十数回受け取り政界工作をして55年体制を維持した
50年経過しアメリカ情報公開法により2007年CIAからの資金提供やコードネームなどが明らかとなった
現代でもアメリカの意向に逆らえば政界から失脚する
田中角栄や小沢一郎がいい例
>>124
４桁までを探索させた結果は
[,1] [,2]
[1,] 70 212
[2,] 700 2120 >>124
処理に時間がかかるから、途中経過を表示するようにした方がいいな。
N=1e3
Fer=NULL
for(i in 1:N){
for(j in i:N){
if(f(c(i,j))>0){
Fer=rbind(Fer,c(i,j))
print(Fer)
}
}
}
Fer AからEの5人はそれぞれ正直者か嘘つきのどちらかであり、誰が正直者か嘘つきかはお互いに知っている。
嘘つきなら必ず嘘をつく。嘘つきの可能性があるのは誰か？
A「Bは正直者である」
B「Aは正直者である」
C「Bが嘘つきなら私も嘘つきである」
D「Cが正直なら私も正直である」
E「Dが嘘つきなら私も嘘つきであるし、Dが正直ものなら私も正直者である」
馬鹿は、死ななきゃ治らない の 待遇を 馬鹿が治れば死んでいる と答えるのがド底辺シリツ医だから
>128に正答できないだろうな。 ド底辺頭脳の国立卒も似たようなものだが。
馬鹿は、死ななきゃ治らない の 対偶を 馬鹿が治れば死んでいる と答えるのがド底辺シリツ医だから
>128に正答できないだろうな。 ド底辺頭脳の国立卒も似たようなものだが。
高校数学おもろいか？w
次元の違う高等数学ゴマンとあるぞ
あほやろおまえ
可能性より特定できた方が問題らしいな。
"
AからEの5人の中に正直者と嘘つきの双方がいるとわかっている。
誰が正直者か嘘つきかはお互いに知っている。
嘘つきなら必ず嘘をつく。嘘つきを全員列挙せよ。
A「Bは正直者である」
B「Aは正直者である」
C「Bが嘘つきなら私も嘘つきである」
D「Cが正直なら私も正直である」
E「Dが嘘つきなら私も嘘つきであるし、Dが正直ものなら私も正直者である」
"
>>131
じゃあ、大学教養レベルの問題に答えてみ！
これはシリツ医や底辺国立頭脳には無理だろうな。
ド底辺シリツ裏口調査団が100人を順次調査した。
裏口判明人数をそのまま公表はヤバすぎる結果であったため、
連続して裏口がみつかった最大数は4人であったとだけ公表した。
公表結果が正しいとして裏口入学人数の期待値、最頻値、及び95%信頼区間を述べよ。 臨床医学は確率事象を扱う。
少数データから断定するのはアホ。
信頼区間を設定して議論するのが臨床医の正しい姿。
これ答えてみ。高校数学の知識では信頼区間算出は無理。
ド底辺シリツ医にも当然、無理。
ド底辺シリツ医大にある年の裏口受験票が保存されていることが判明した。
枚数は１０００枚以下であることは判明しているが、その数を推定したい。
裏口入学調査員が無作為に１０枚選んで番号を記録して元に戻した。
別の裏口入学調査員が無作為に２０枚選んで番号を記録した。
二人の調査員の記録した番号を照合すると３枚の番号が一致していた。
この情報からこの年の裏口受験証の数の最頻値、期待値とその９５％信頼区間を求めよ。
>>66
Aと円の中心と対称となる点を、目指して常に方向転換するという方針で、定速で作図してみた。
偏角を使った方が楽だった。数値積分を組み込むは煩瑣。
Bの曲線の接線と円周の交点がその時点でのAと対称になっている（はず）。
図はAの速度がBの１．２倍のとき。 >>131
別に実用上必要な数値がだせればいい。不定積分より数値積分。
これ、計算できる？
災害が発生していたるところに重症被災者がいる
消防署から出動して救急センターに患者を搬送する
消防署から救急センターへの距離は100km
救急車のガソリンは50L、患者を乗せない状態では燃費は10km/L
患者を乗せての燃費は５km/Lである
患者を救える地域の面積はいくらになるか？ こういう問題の意味が小学生にでもわかるような方が難しい。
俺はプログラムして解いたけど最短解なのか確信がもてん。
問題 : 11 リットルと 7 リットルの容器を使って 9 リットルの水を測るにはどうすればいい？
今日は13件と内視鏡が多め。
サテライト、行きつけのステーキハウスで食事して休もうっと。
嘘つき問題はブール代数使うよりプログラム組んだ方が楽だと分かったのは寝当直での収獲だったな。
>>132
論証も大変だが、プログラムも（）の対応で混乱しそう。
n=5
TE=gtools::permutations(2,n,v=0:1,rep=T) # TE : 第１行が00000 で始まり最終行が11111で終わる行列
colnames(TE)=LETTERS[1:n] # 各列の名前A~E
fn <- function(x){
if(sum(x)==n|sum(x)==0) return(FALSE)
cond <- function(P,Q) !(P & !Q) # P ⇒ Qの真偽を返す関数
all(c( # all : c()内の , で区切られた命題が全て正しいかTRUE/FALSEで返す
# c(Aが正直者で証言が正しい|Aが嘘つきで証言が嘘, Bが正直者で証言が正しい|Bが嘘つきで証言が嘘, ...)
(x[1]==1 & x[2]==1) | (x[1]==0 & x[2]==0),
(x[2]==1 & x[1]==1 ) | (x[2]==0 & x[1]==0),
(x[3]==1 & cond(x[2]==0,x[3]==0)) | (x[3]==0 & !cond(x[2]==0,x[3]==0)),
(x[4]==1 & cond(x[3]==1,x[4]==1)) | (x[4]==0 & !cond(x[3]==1,x[4]==1)),
(x[5]==1 & (cond(x[4]==0,x[5]==0)|cond(x[4]==1,x[5]==1)) )
| (x[5]==0 & !(cond(x[4]==0,x[5]==0) | cond(x[4]==1,x[5]==1)) )
))
}
TE[apply(TE,1,fn),] # 各行にfooを適用して返り値がTRUEのものを表示 冗長な記述を同値の命題に変更
n=5
TE=gtools::permutations(2,n,v=0:1,rep=T) # TE : 第１行が00000 で始まり最終行が11111で終わる行列
colnames(TE)=LETTERS[1:n] # 各列の名前A~E
fn <- function(x){
if(sum(x)==n|sum(x)==0) return(FALSE)
cond <- function(P,Q) !(P & !Q) # P ⇒ Qの真偽を返す関数
all(c( # all : c()内の , で区切られた命題が全て正しいかTRUE/FALSEで返す
# c(Aが正直者で証言が正しい|Aが嘘つきで証言が嘘, Bが正直者で証言が正しい|Bが嘘つきで証言が嘘, ...)
(x[1]==1 & x[2]==1) | (x[1]==0 & x[2]==0),
(x[2]==1 & x[1]==1 ) | (x[2]==0 & x[1]==0),
(x[3]==1 & cond(x[2]==0,x[3]==0)) | (x[3]==0 & !cond(x[2]==0,x[3]==0)),
(x[4]==1 & cond(x[3]==1,x[4]==1)) | (x[4]==0 & !cond(x[3]==1,x[4]==1)),
(x[5]==1 & (x[4]==x[5]) ) | (x[5]==0 & (x[4]!=x[5]) )
))
}
TE[apply(TE,1,fn),] # 各行にfnを適用して返り値がTRUEのものを表示
arg <- function(z) ifelse(Arg(z)<0,Arg(z)+2*pi,Arg(z))
arg(-1i)/pi
arg(1i)/pi
arg <- function(z) ifelse(Arg(z)<0,Arg(z)+2*pi,Arg(z))
arg(-1i)/pi
arg(1i)/pi
iArg <- function(B,A) arg(B)-arg(A) < pi # increase Arg?
iArg(-1+1i,2+1i)
iArg(-1-1i,2+1i)
signを使うと記述が簡略化できる。
iArg <- function(B,A){ # increase Arg?
d=arg(B)-arg(A)
ifelse(abs(d)<pi, sign(d),-sign(d))
}
iArg(1i,1)
iArg(1,1i)
iArg(1,-1i)
iArg(-1i,1)
"1～5の自然数が書かれた5枚のカードを、A～Eの生徒5人に先生が1枚ずつ配った。
5人はそれぞれ自分のカードの数は分かるが、他の人のカードの数はわからない。
また、先生は誰の数もわからない。
さて、先生とA～Eとの間で次のような会話があった。
なお、全員正直者であり、後から答える人は先の会話を聞いて参考にしている。
先生「Aさん、誰が1番大きい数ですか？」
A「わかりません」
先生「Bさん、あなたはCさんよりも大きい数ですか？」
B「わかりません」
先生「Cさん、あなたはDさんよりも大きい数ですか？」
C「わかりません」
先生「Dさん、あなたはBさんよりも大きい数ですか？」
D「○○○○○」
先生「Bさん、あなたはCさんよりも大きい数ですか？」
B「いいえ」
先生「たった今、皆さんの数がわかりました」
問1、○○○○○に入る言葉は「はい」「いいえ」「わかりません」のどれか？
問2、A～Eの数は何か？"
>>146
プログラムによる解法、場合分けがいるな。
pm=gtools::permutations(5,5)
Yes <- function(x){
all(c(
x[1]!=5,
x[2] %in% 2:4,
x[3] %in% 2:4,
x[4]==4,
x[2]<x[3]
))
}
pm[apply(pm,1,Yes),]
No <- function(x){
all(c(
x[1]!=5,
x[2] %in% 2:4,
x[3] %in% 2:4,
x[4]==2,
x[2]<x[3]
))
}
pm[apply(pm,1,No),] DK <- function(x){
all(c(
x[1]!=5,
x[2] %in% 2:4,
x[3] %in% 2:4,
x[4]==3,
x[2]<x[3]
))
}
pm[apply(pm,1,DK),]
オリンピックサイズ・プール50m×25mの水の入ったプールの一つの角に監視員を置く。
この監視員は世界記録で移動するものとする。
水泳100m自由形 46秒91で水中を移動
陸上100m9秒58でプールサイドを」移動
この監視員がプールのどこへでも到達しうるには，最短で何秒必要か計算せよ。
hnr <- function(FUN,lo,up,n=100,maximum==FALSE,prec=1e-5){
xx=seq(lo,up,length=n)
by=(up-lo)/(n-1)
y=sapply(xx,FUN)
z=ifelse(maximum,max(y),min(y))
while(by>prec){
by=by/10
xx=seq(z-by,z+by,by)
y=sapply(xx,FUN)
z=ifelse(maximum,max(y),min(y))
}
}
# under construction
hnr <- function(FUN,lo,up,n=100,maximum=FALSE,prec=1e-5){
xx=seq(lo,up,length=n)
by=(up-lo)/(n-1)
y=sapply(xx,FUN)
z=ifelse(maximum,max(y),min(y))
while(by>prec){
by=by/10
xx=seq(z-by,z+by,by)
y=sapply(xx,FUN)
z=ifelse(maximum,max(y),min(y))
}
return(z)
}
>>153
工事終了
rm(list=ls())
graphics.off()
# 関数の極大極小値を返すlocal maximum and minimum
# FUN:関数 lo:範囲下限 up:範囲上限 n:範囲分割数 prec:精度
lmm <- function(FUN,lo,up,n=100,maximum=FALSE,prec=1e-7,print=TRUE){
xx=seq(lo,up,length=n) # 範囲をn個の数値に分割
by=(up-lo)/(n-1) # by:分割幅を計算
y=sapply(xx,FUN) # xxで実行して
if(print) plot(xx,y,bty='l',type='l') # 初期値範囲の関数を描画
z=ifelse(maximum,max(y),min(y)) # 極大値/極小値 zを調べて
x=xx[which(y==z)]# xに極値を与えた変数の値を返す
while(by>prec){ # 分割幅が精度より大きい限り
xx=seq(x-by,x+by,length=n) # xを中心に[x-by,x+by]で実行
y=sapply(xx,FUN)
z=ifelse(maximum,max(y),min(y))
x=xx[min(which(y==z))] # 仮極値を与えた変数値の小さい方
by=by/10 # 次回は分割幅byを1/10にして実行
}
re=c(value=z,at=xx[min(which(y==z))]) # 変数がatのときに極値valueをreにいれて
return(round(re,-log10(prec))) # 精度に応じた桁で返す
}
lmm(function(x) sin(x)+cos(x),-pi,pi,max=F)
lmm(function(x) x^3-6*x^2+10,-2,3,max=TRUE) 検証
cosθ+sinθの最大値と最小値を求める
> lmm(function(x) sin(x)+cos(x),-pi,pi,max=T)
value at
1.4142136 0.7853981
> lmm(function(x) sin(x)+cos(x),-pi,pi,max=F)
value at
-1.4142136 -2.3561945
実用に耐える精度が出た！
> options(digits=22)
> f=function(x) cos(x)+sin(x)
> lmm(f,-pi,pi,maximum=TRUE,prec=1e-16)
value at
1.41421356237309515 0.78539815960067616
> opt=optimise(f,c(-pi,pi),maximum=TRUE,tol=1e-7) ; c(opt[[2]],opt[[1]])
[1] 1.41421356237309492 0.78539816341094015
> c(f(pi/4), pi/4)
[1] 1.41421356237309492 0.78539816339744828
Wolfram
1.414213562373095048801688724209698078569671875376948073176...
0.785398163397448309615660845819875721049292349843776455243...
>>158
ド底辺頭脳医ってプログラム組めないの？
今どき小学生でもできるけど。 こういうのって幼稚園児でも問題の意味はわかると思うよね。
AからEの5人の中に正直者と嘘つきの双方がいるとわかっている。
誰が正直者か嘘つきかはお互いに知っている。
嘘つきなら必ず嘘をつく。嘘つきを全員列挙せよ。
A「Bは正直者である」
B「Aは正直者である」
C「Bが嘘つきなら私も嘘つきである」
D「Cが正直なら私も正直である」
E「Dが嘘つきなら私も嘘つきであるし、Dが正直ものなら私も正直者である」
今日の水道の温度は7℃
65℃のお茶を98℃の湯を使って500ｍL作りたい。
yu = function(V=500,T=65,C=7,H=98) V*(T-C)/(H-C)
yu()
発がん性はかなりの薬であるだろ
デパスハルシオンは知らないけど
>>161
さてはシリツだな。
稀ではあるが、治療効果が期待できる認知症ってあるよね。
正常圧水頭症とか慢性硬膜下血腫とか。 いまやシリツ頭脳でも国立大学に入学できる時代なんだなぁ。
東京医大の入試不正、前文科省局長の息子だったのに、
医科大学が文科省の管轄であるという常識すら欠いているようなアホが裏口入学するのがド底辺シリツ医大。
それにしてもあの人達はよく調べたよな。あーゆう人達が本当の頭の良い人なんだな
決して嘘をつかない女子大生から「あなたのいうことが間違っていなければ手コキか、フェラをしてあげる」と言われた。
女子大生にフェラをしてもらうには何と言えばいいか？
>>174
ド底辺シリツ医は特にそうみたいだね。
底辺私立医大卒が国立大学医学部卒を妬むスレ [転載禁止](c)2ch.net
http://2chb.net/r/hosp/1424846816/695
695 名前：卵の名無しさん[] 投稿日：2016/09/25(日) 22:04:25.53 ID:FzuOCpqV
匿名先生
精神科
▲
1
評価
私立出でも、素晴らしい医師がいるし、国立でも、どうしようもないのもいる。
そんなのは、あくまで個人の資質差と思ってました。
が、
今いる病院（医師の大部分が、いわゆる底辺私立）に来て、その考えは変わりました。
とある、気に食わない医師の白衣やサンダルを隠す、机の上にゴミを置く、など、小学生じみた嫌がらせをしている医師というのを、はじめて見ました。
国立出の変人も多々みてきましたが、こんな、小学生のイタズラみたいなことをする人は、いませんでした。
やはり、底辺私立は、それなりなんだと思いました。
2016年09月02日 00時21分09秒 一般常識を知らない人が病院組織で上手く立ち回ることはできないぞよw人間関係のストレスがないバイトでもしなさいwまずは医者になってからだなwあ、医者になるのは無理かw
>>179
フェラしてもらうには何と言えばいい？
女子大生にフェラしてもらったことないの？ フェラには興味がないのか？
いや、単に頭が悪いだけなんだろうな。
このスレに合わせてみた。
入試前に寄付をしたド底辺シリツ受験生の親が
寄付金だけとられて不合格になるのでないかと心配して理事長と談判したところ、合格と寄付金は不可分であり、
お子様が面接で正しい主張をすれば
寄付金返却か
裏口合格になる
と言われた。
理事長は嘘をつかない。
裏口入学したいド底辺シリツ受験生は面接でなんと主張すればよいか？
これに答を出さずに逃げ回るってド底辺医はフェラ嫌いか、頭が悪いんだろうなぁ。
決して嘘をつかない女子大生から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、間違っていれば何もしてあげない」と言われた。
女子大生にフェラをしてもらうには何と言えばいいか？
この方が実情にあってるかもな。
合格と寄付金は不可分を掲げるド底辺医大に入試前に寄付をした受験生の親が寄付金だけとられて不合格になるのでないかと心配して理事長と談判した。
合格と寄付金は不可分という大学の方針は常に正しいが、理事長は常に嘘をつく。
談判では、
「お子様が面接で正しい主張をすれば寄付金返却か裏口合格になる、間違った主張であれば寄付金没収で不合格になる」
と言われた。
裏口入学したいド底辺シリツ受験生は面接でなんと主張すればよいか？
￢（P⇒Q ∧ ￢P⇒￢Q）
￢（P⇒Q）∨ ￢（￢P⇒￢Q）where P⇒Q ≡ ￢（P∧￢Q）
￢￢（P∧￢Q）∨ ￢￢（￢P∧￢￢Q）
（P∧￢Q）∨ （￢P∧Q
￢（P⇒Q ∧ ￢P⇒￢Q）
￢（P⇒Q）∨ ￢（￢P⇒￢Q）where P⇒Q ≡ ￢（P∧￢Q）
￢￢（P∧￢Q）∨ ￢￢（￢P∧￢￢Q）
（P∧￢Q）∨ （￢P∧Q）
>>186
こういう風にすると少し難しくなるな。国立卒でもド底辺頭脳には無理と思う。
某女子大には決して嘘をつかない女子大生と必ず嘘をつく女子大生がいることがわかっている。
この女子大の学生（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、間違っていれば何もしてあげない」と言われた。
女子大生にフェラをしてもらうには何と言えばいいか？ ニュー速＋にも正しい意見が
49 名無しさん＠１周年 2020/01/23(木) 06:28:26.69 ID:fsvBnYrD0
私立医大はどうでもいい。
金で医者になるところだろ。
# https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q14116594724
"
６人集まると、その中に「互いに知り合いの３人が存在する」か、または、「互いに知り合いでない３人が存在する」ことを示せ。
"
rm(list=ls())
c2=gtools::combinations(6,2) # 6人の2人選ぶ組み合わせ 15通り
p15=gtools::permutations(2,15,0:1,re=T) # 15通りが知り合い(1)か否（０）か 2^15通り
c3=gtools::combinations(6,3) ; # 6人から3人を選ぶ組み合わせ 20通り
ramsey <- function(x){
(acq=c2[x==1,]) # 知り合いの組み合わせ
if(is.null(nrow(acq))) acq=t(as.matrix(acq))
is3acq=FALSE
nr=nrow(c3)
for(i in 1:nr){
j1=which(c3[i,1] == acq[,1]) # c3の組み合わせの1人目の1列目のindexを返す
j2=which(c3[i,2] == acq[,1])
j3=which(c3[i,3] == acq[,1])
aq1=acq[c(j1,j2,j3),2] # 1列目の知り合い
j1=which(c3[i,1] == acq[,2]) # c3の組み合わせの1人目の2列目のindexを返す
j2=which(c3[i,2] == acq[,2])
j3=which(c3[i,3] == acq[,2])
aq2=acq[c(j1,j2,j3),1] # 2列目の知り合い
su=sort(unique(c(aq1,aq2))) # 重複を除いてソート
is3acq=all(c3[i,] %in% su) # 互いに知り合いかを返す
if(is3acq) break
}
if(is3acq) return(1) (acq=c2[x==0,]) # 他人の組み合わせ
if(is.null(nrow(acq))) acq=t(as.matrix(acq))
is3acq=FALSE
nr=nrow(c3)
for(i in 1:nr){
j1=which(c3[i,1] == acq[,1]) # c3の組み合わせの1人目の1列目のindexを返す
j2=which(c3[i,2] == acq[,1]) #
j3=which(c3[i,3] == acq[,1]) #
aq1=acq[c(j1,j2,j3),2] # 1列目の他人
j1=which(c3[i,1] == acq[,2]) # c3の組み合わせの1人目の2列目のindexを返す
j2=which(c3[i,2] == acq[,2]) #
j3=which(c3[i,3] == acq[,2]) #
aq2=acq[c(j1,j2,j3),1] # 2列目の他人
su=sort(unique(c(aq1,aq2))) # 重複を除いてソート
is3acq=all(c3[i,] %in% su) # 互いに他人かを返す
if(is3acq) break
}
if(is3acq) return(-1)
return(0)
}
sum(apply(p15,1,ramsey)==0)
>>187
数学板に題材を変えて投稿したら速攻で正解がきたなぁ。 問題は過去を克服することではありません。
さようなことができるわけはありません。
後になって過去を変えたり、
起こらなかったことにするわけにはまいりません。
しかし過去に目を閉ざす者は結局のところ現在にも盲目となります。(ヴァイツゼッカー)
患者様からのありがたいお言葉です。
>>
膨大な情報を活用しなければいけない仕事だと認識しているからこそ、命のかかった病気においては特に、せめて自分よりは頭がいい先生に診てもらいたいと思ってしまいます。その場合に、出身校、入学した学校、は嘘をつかないとおもいます。
<<
>出身校、入学した学校、は嘘をつかないとおもいます。
>出身校、入学した学校、は嘘をつかないとおもいます。
>出身校、入学した学校、は嘘をつかないとおもいます。
大切な教えなので 繰り返しました。
##
"
N(=6)人集まると、その中に「互いに知り合いのM(=3)人が存在する」か、または、
「互いに知り合いでないM人が存在する」ことを示せ。
"
rm(list=ls())
N=6;M=3
(cN2=gtools::combinations(N,2)) # N人の2人選ぶ組み合わせ choose(N,2)(=15)通り
N2=nrow(cN2)
pN=gtools::permutations(2,N2,0:1,re=T) # N2通りが知り合い(1)か否（０）か 2^N2通り
(cNM=gtools::combinations(N,M)) ; # N人からM人を選ぶ組み合わせ choose(N,M)(=20)通り
(x=pN[10000,])
(x=pN[1,])
ramsey <- function(x){
(acq=cN2[x==1,]) # 知り合いの組み合わせ
if(is.null(nrow(acq))) acq=t(as.matrix(acq))
is3acq=FALSE
J=NULL
nr=nrow(cNM)
for(i in 1:nr){
for(j in 1:M){
J=c(J,which(cNM[i,j]==acq[,1])) # cN2の組み合わせのj人目の1列目のindexを返す
}
aq1=acq[J,2] # 1列目の知り合い
for(j in 1:M){
J=c(J,which(cNM[i,j]==acq[,2])) # cN2の組み合わせのj人目の2列目のindexを返す
}
aq2=acq[J,1] # 2列目の知り合い
su=sort(unique(c(aq1,aq2))) # 重複を除いてソート
is3acq=all(cNM[i,] %in% su) # 互いに知り合いかを返す
if(is3acq) break
}
if(is3acq) return(1)
(acq=cN2[x==0,]) # 他人の組み合わせ
if(is.null(nrow(acq))) acq=t(as.matrix(acq))
is3acq=FALSE
J=NULL
nr=nrow(cNM)
for(i in 1:nr){
for(j in 1:M){
J=c(J,which(cNM[i,j]==acq[,1])) # cN2の組み合わせのj人目の1列目のindexを返す
}
aq1=acq[J,2] # 1列目の知り合い
for(j in 1:M){
J=c(J,which(cNM[i,j]==acq[,2])) # cN2の組み合わせのj人目の2列目のindexを返す
}
aq2=acq[J,1] # 2列目の知り合い
su=sort(unique(c(aq1,aq2))) # 重複を除いてソート
is3acq=all(cNM[i,] %in% su) # 互いに知り合いかを返す
if(is3acq) break
}
if(is3acq) return(-1)
return(0)
}
sum(apply(pN,1,ramsey)==0)
一般化して書き直したので４人でも成立することが確認できた。
"A～Dの4人が受けた試験の結果について、4人はそれぞれ以下のように述べているが、
本当のことを述べているのは1人だけで、他の3人はすべてうそを述べている。
合格したのが2人であるとき、合格した2人と正直者は誰か。
A Bは合格した。
B AとCのうち1人だけが合格した。
C Bが言っていることは正しい。
D Cが言っていることはうそである。
"
TE=gtools::permutations(2,8,0:1,re=T)
f <- function(x){
if(sum(x[1:4])!=1 | sum(x[5:8])!=2) return(FALSE)
else{
all(c(
x[1]==1 & x[6]==1 | x[1]==0 & x[6]==0,
x[2]==1 & sum(x[c(5,7)])==1 | x[2]==0 & sum(x[c(5,7)])!=1,
x[3]==1 & x[2]==1 | x[3]==0 & x[2]==0,
x[4]==1 & x[3]==0 | x[4]==0 & x[3]==1
))
}
}
colnames(TE)=c(LETTERS[1:4],letters[1:4])
head(TE) # A~D:honest(1) or liar(0), a~d:success(1) or failure(0)
TE[apply(TE,1,f),]
> TE[apply(TE,1,f),]
A B C D a b c d
0 0 0 1 1 0 1 0
"Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの４人がマラソン競争をしました。そのときの順位について、
４人はそれぞれ次のように言っていますが、１人だけうそをついています。４人の正しい順位を答えなさい。ただし、順位は４人とも異なるものとします。
Ａ君：「私は、２位でも４位でもない」
Ｂ君：「私は、１位だった」
Ｃ君：「私は、Ａ君より速かった」
Ｄ君：「私は、４位だった」
"
TE=gtools::permutations(4,4)
f <- function(x){
sum(c(
x[1]!=2 & x[1]!=4,
x[2]==1,
x[3]<x[1],
x[4]==4
))
}
TE[apply(TE,1,f)==3,]
> TE[apply(TE,1,f)==3,]
[1] 3 2 1 4
A, B、Cは裏口医、正規医、認知症患者からなるが外見で区別できない。
裏口医は常に嘘をつき、正規医は常に真実を語り、認知症患者は嘘も真実も語る。
A 「Bは認知症患者です」
B 「Cは裏口ではありません」
C 「Aは認知症患者ではありません」
A、B、Cは誰かを答えよ。
TE=gtools::permutations(3,3,-1:1)
f <- function(x){
all(c(
x[1]==1 & x[2]==0 | x[1]==-1 & x[2]!=0 | x[1]==0,
x[2]==1 & x[3]!=-1 | x[2]==-1 & x[3]==-1 | x[2]==0,
x[3]==1 & x[1]!=0 | x[3]==-1 & x[1]==0 | x[3]==0
))
}
TE[apply(TE,1,f),]
ある幼稚園で、砂場で遊んでいたA,B,C,D 部屋で遊んでいたE,F,Gの７人の中に、逆上がりができる子が２人いることが分かっている。
そこで、A～Gに尋ねたところ、それぞれ以下の発言をした。
ただし、７人うち、本当のことを言っているのは２人だけで、あとの５人は間違ったことを言っていた。これらのことから確実にいえるのはどれか。
A：Bは逆上がりできるよ。
B：Aは間違ったことを言っているよ。
C：AもBも２人とも間違ったことを言っているよ。
D：砂場で遊んでいた子の中には逆上がりできる子はいないよ。
E：私は逆上がりできない。
F：逆上がりができるのは２人とも砂場で遊んでいた子だよ。
G：EとFの少なくともどっちかは本当のこと言っているよ。
f <- function(x){
x1=x[1] ; x2=x[2]
re=rep(0,7)
re[x1]=1; re[x2]=1
re
}
(cmb=t(combn(7,2,f)))
gr=as.matrix(expand.grid(1:21,1:21)) ; head(gr)
g <- function(ij){
i=ij[1] ; j=ij[2]
c(cmb[i,],cmb[j,])
}
TE=t(apply(gr,1,g)) ; tail(TE)
>>204
問題に応じてこういう行列を列挙させるプログラムを組むのがちょっと難しいな。
> tail(TE)
A B C D E F G a b c d e f g
[436,] 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1
[437,] 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1
[438,] 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1
[439,] 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1
[440,] 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1
[441,] 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 問題は
1.本当のことを言っているは、１人は砂場で遊んでいた子であり、１人は部屋で遊んでいた子である。
2.Dは本当のことを言っており、Eは間違ったことを言っている。
3.Bは逆上がりができ、間違ったことは言っていない。
4.逆上がりできるのは、FとGの2人である。
5.逆上がりできるのは、１人は砂場で遊んでいた子であり、１人は部屋で遊んでいた子である。
プログラム解は
> TE[apply(TE,1,h),] # A-G:正直1嘘つき0 a-g:逆上がり可能1不能0
A B C D E F G a b c d e f g
[1,] 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0
[2,] 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1
よって正しいのは２
>>204
公務員試験の問題らしいな。医師国試の方が格段に易しいね。
こういう問題をいれて裏口入学の学生を排除すればいいのに。 "
A～Fの６人が100ｍ競争をした。
同順位の者はなく、それぞれ以下のように述べているが、
真実を述べているのは１位と６位の者のみである。
A：私は４位ではない。
B：私は４位ではない。
C：私はAより上位である。
D：私はBより上位である。
E：Bは１位である。
F：Bは４位である。
"
jun=gtools::permutations(6,6) ;
colnames(jun)=LETTERS[1:6]
tail(jun)
f <- function(x){
all(c(
(x[1]==1|x[1]==6) & x[1]!=4 | !(x[1]==1|x[1]==6) & x[1]==4,
(x[2]==1|x[2]==6) & x[2]!=4 | !(x[1]==1|x[2]==6) & x[2]==4,
(x[3]==1|x[3]==6) & x[3]<x[1] | !(x[3]==1|x[3]==6) & x[3]>=x[1],
(x[4]==1|x[4]==6) & x[4]<x[2] | !(x[4]==1|x[4]==6) & x[4]>=x[2],
(x[5]==1|x[5]==6) & x[2]==1 | !(x[5]==1|x[5]==6) & x[2]!=1,
(x[6]==1|x[6]==6) & x[2]==4 | !(x[6]==1|x[6]==6) & x[2]!=4)
)}
ans=jun[apply(jun,1,f),]
ans
>>208
> f <- function(x){
+ all(c(
+ (x[1]==1|x[1]==6) & x[1]!=4 | !(x[1]==1|x[1]==6) & x[1]==4,
+ (x[2]==1|x[2]==6) & x[2]!=4 | !(x[2]==1|x[2]==6) & x[2]==4,
+ (x[3]==1|x[3]==6) & x[3]<x[1] | !(x[3]==1|x[3]==6) & x[3]>=x[1],
+ (x[4]==1|x[4]==6) & x[4]<x[2] | !(x[4]==1|x[4]==6) & x[4]>=x[2],
+ (x[5]==1|x[5]==6) & x[2]==1 | !(x[5]==1|x[5]==6) & x[2]!=1,
+ (x[6]==1|x[6]==6) & x[2]==4 | !(x[6]==1|x[6]==6) & x[2]!=4)
+ )}
> ans=jun[apply(jun,1,f),]
> ans
A B C D E F
[1,] 1 4 2 5 3 6
[2,] 1 4 3 5 2 6
[3,] 4 1 5 2 6 3
[4,] 4 1 5 3 6 2
[5,] 4 6 5 1 2 3
[6,] 4 6 5 1 3 2 "
A,B,C,D,Eの５人の中におやつをつまみ食いした人が３人います。
事情を聞くと、５人は次のように答えました。
A 私は食べました。でもEも食べました。
B Cは食べました。一緒にDも食べました。
C 私は食べていません。Bも食べていません。
D 私はもちろん食べていません。同じようにCも食べていないですよ。
E 私は食べていません。でもCは食べました。
それぞれ半分は本当のことを言い、半分はうそを言っているとすると、つまみ食
いをした３人はだれですか。
"
f <- function(x){
x1=x[1] ; x2=x[2] ; x3=x[3]
re=rep(0,5)
re[x1]=1 ; re[x2]=1 ; re[x3]=1
re
}
(TE=t(combn(5,3,f)))
colnames(TE)=LETTERS[1:5]
g <- function(x){
all(c(
x[1]==1 & x[5]==0 | x[1]==0 & x[5]==1,
x[3]==1 & x[4]==0 | x[3]==0 & x[4]==1,
x[3]==0 & x[2]==1 | x[3]==1 & x[2]==0,
x[4]==0 & x[3]==1 | x[4]==1 & x[3]==0,
x[5]==0 & x[3]==0 | x[5]==1 & x[3]==1)
)
}
TE[apply(TE,1,g),]
頻繁に使うテンプレートを関数化
TEnr <- function(n,r,one=1){ # n(=5),r(=3)を指定して 0 0 1 1 1から1 1 1 0 0までの順列行列を作る
f=function(x){
re=numeric(n) # 容れ子
re[x]=one # 指定のindexにoneを代入
re
}
t(combn(n,r,f)) # oneを入れる組み合わせに上記関数fを実行して転置
}
A,B,Cの3人がいて、それぞれリンゴを1個か2個持っています。
1個持っている人は必ずウソをつきますが、2個持っている人はウソをつくかどうかわかりませ
ん。1個持っている人が少なくとも1人いるとき、3人がそれぞれ次のように言い
ました。
A BとCのリンゴの合計は２個ではありません。
B AとCのリンゴの合計は３個ではありません。
C AとBのリンゴの合計は４個ではありません。
このとき、A,B,Cが持っているリンゴの個数の合計と、ウソをついている人の組み合わせは？
"
TE=gtools::permutations(2,3,re=T)
f <- function(x){
if(sum(x==1)==0){ return(FALSE)
}else{
all(c(
x[1]==1 & sum(x[2:3])==2 | x[1]==2,
x[2]==1 & sum(x[c(1,3)])==3 | x[2]==2,
x[3]==1 & sum(x[1:2])==4 | x[3]==2)
)
}
}
TE[apply(TE,1,f),]
>>211
0 1 以外の場合もあるからこうした方がいいな
TEnr <- function(n,r,zero=0,one=1){ # n(=5),r(=3)を指定して 0 0 1 1 1から1 1 1 0 0までの順列行列を作る
f=function(x){
re=rep(zero,n) # 容れ子
re[x]=one # 指定のindexにoneを代入
re
}
t(combn(n,r,f)) # oneを入れる組み合わせに上記関数fを実行して転置
} "
A、B、C、Dの４人の体重を調べました。BとDの平均体重が他の2人のどちらかの
体重と同じで、AはBより17㎏軽く、CとDとの体重の差は12㎏でした。
A 私はCとの体重の差が5㎏です。
B 私はCとの体重の差が22㎏です。
C 私は４人の体重の順番でAの直前または直後です。
D 私はCより重いです。
4人のうち、2人がうそをついているとすると、嘘を言っている２人は誰ですか。
"
>>214
Aの体重を50kgとして可能な組み合わせで連立方程式を解いて体重の行列をつくって2人嘘つきがいる行列と組み合わせて関数でフィルターする。
A=50 # 設定値
B=67
C=D+12 | C=D-12
67+D=2*50 (D=33) | 67+D=2*C
w8=rbind(
c(50,67,45,33),
c(50,67,55,43),
c(50,67,11,33),
c(50,67,79,91)
)
(uso=TEnr(4,2))
(gr=as.matrix(expand.grid(1:4,1:6)))
f <- function(i,j){
c(w8[i,],uso[j,])
}
TE=t(mapply(f,gr[,1],gr[,2]))
colnames(TE)=c(LETTERS[1:4],letters[1:4])
g <- function(x){
tf=c(
x[5]==1 & abs(x[1]-x[3])==5 | x[5]==0 & abs(x[1]-x[3])!=5,
x[6]==1 & abs(x[2]-x[3])==22 | x[6]==0 & abs(x[2]-x[3])!=22,
x[7]==1 & abs(which(sort(x)==x[3])-which(sort(x)==x[1]))==1 |
x[7]==0 & abs(which(sort(x)==x[3])-which(sort(x)==x[1]))!=1,
x[8]==1 & x[4]>x[3] | x[8]==0 & x[4]<=x[3])
all(tf)
}
> TE[apply(TE,1,g),] # A-D:体重 a-d:正直1嘘つき0
A B C D a b c d
50 67 55 43 1 0 1 0 >>215
これ面白いだろ？
某女子大には決して嘘をつかない女子大生と必ず嘘をつく女子大生がいることがわかっている。
この女子大の学生（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、間違っていれば何もしてあげない」と言われた。
女子大生にフェラをしてもらうには何と言えばいいか？ 横に並んだいくつかのマスに○、△、×のいずれか１つを記入するとき、隣り合っ
たマスの少なくとも一方が○となるような記入の仕方を考えます。例えば２つの
マスであれば、下図の５通りあります。
○○ ○△ ○× △○ ×○
条件をみたすように７マスを記入するとき、その記入の仕方は何通りあるか。
> sapply(2:13,sim)
[1] 5 11 21 43 85 171 341 683 1365 2731 5461 10923
雨竜郡雨竜町出身介護福祉士でーす 雨竜は寒いでーす
ある人が第１ホールから順にゴルフをプレイして回ったところ、いずれのホールの成績もボギー（＋１）、ダブルボギー（＋２）又はトリプルボギー（＋３）で
あり、あるホールを終えてスコアがちょうど「＋７」となった時点で雨のため中断した。
このとき、各ホールの成績の並びの組合せは何通りあるか。
なお、ボギー、ダブルボギー、トリプルボギーとは、基準打数よりもそれぞれ１打、２打、３打多く打った成績を指しており、基準打数よりも多く打った打数の
総和がスコアである。例えば、第１ホールからの成績の並びがトリプルボギー、ダブルボギー、ボギーであった場合、スコアは（＋３）＋（＋２）＋（＋１）で「＋６」である。
（ I 種国家公務員試験の過去問 ）
数えるのが面倒なのでプログラムにカウントさせる。
for(i in 3:7){
pi=gtools::permutations(3,i,rep=T)
p7=pi[apply(pi,1,sum)==7,]
count[i]=ifelse(is.vector(p7),1,nrow(p7))
}
sum(count)
> sum(count)
[1] 44
>>219
女子大生にフェラをしてもらうには何と言えばいい？ >>220
階段登りの場合の数の計算に関数化しておこう。
# Σxi=n xi<=r 一度にｒ(=3)段まで上がれる時、総数ｎ(=7)段上がる場合の数
stairway <- function(n,3){
count=numeric(n)
m=ceiling(n/r)
for(i in m:n){
pi=gtools::permutations(r,i,rep=T)
pn=pi[apply(pi,1,sum)==n,]
count[i]=ifelse(is.vector(pn),1,nrow(pn))
}
sum(count)
} １３段の階段を上るさい、１段上るか、２段上るか、３段上るかのいずれかを組合わせて上るこ
ととする。上り方は何通りあるか。
> stairway(13,3)
[1] 1705
おい、ド底辺。
書き出してカウントしてくれ。
オマエの底辺頭脳ではフェラ問題の答は無理。
数くらい数えられるだろ？
これ↓面白いだろ？
某女子大には決して嘘をつかない女子大生と必ず嘘をつく女子大生がいることがわかっている。
この女子大の学生（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、間違っていれば何もしてあげない」と言われた。
女子大生にフェラをしてもらうには何と言えばいいか？
考えるよりプログラムを入力して計算させた方が速いな。
"
Ａ～Ｆの６人が旅行に出かけた。宿泊所では、３人部屋と４人部屋に分かれて泊
まることになった。このとき、ＡとＢの２人が必ず同じ部屋に泊まる部屋割りは
何通りあるか。
"
pm=gtools::permutations(2,6,0:1,re=T)
f <- function(x){
if(sum(x)>4|sum(x==0)>3) return(FALSE)
else if(x[1]==x[2]) return(TRUE)
return(FALSE)
}
sum(apply(pm,1,f))
> sum(apply(pm,1,f))
[1] 15
>
>>225
某女子大には決して嘘をつかない女子大生と必ず嘘をつく女子大生がいることがわかっている。
この女子大の学生（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、間違っていれば何もしてあげない」と言われた。
女子大生にフェラをしてもらうには何と言えばいいか？
女子大生にフェラしてもらった経験なければ、こっちに答えるのでもいいぞ。
合格と寄付金は不可分を掲げるド底辺医大に入試前に寄付をした受験生の親が寄付金だけとられて不合格になるのでないかと心配して理事長と談判した。
合格と寄付金は不可分という大学の方針は常に正しいが、理事長は常に嘘をつく。
談判では、
「お子様が面接で正しい主張をすれば寄付金返却か裏口合格になる、間違った主張であれば寄付金没収で不合格になる」
と言われた。
裏口入学したいド底辺シリツ受験生は面接でなんと主張すればよいか？ いいことを１つ教えてやろう Xビデオ で検索してみろ お前の欲しい情報がいっぱいあるぞ！w
１円玉３枚、５円玉１枚、１０円玉２枚、１００円玉２枚の合計２２８円を持っ
ている。いま、おつりをもらわないでちょうどぴったり支払いのできる金額は何
通りあるか。 ０円はカウントしない。
一行プログラムで答がでる。
> nrow((expand.grid(0:3,c(0,5),c(0,10,20),c(0,100,200))))-1
[1] 71
こういう解き方していると馬鹿になるな。
それすらできない馬鹿がド底辺シリツ医。
女子大生からフェラも引き出せないｗｗｗ
>>228
赤の他人であることもわからんドアホがオマエだよ。
フェラ問題はとけたのか？ >>228
圧倒的な頭脳の差！
シリツ医の頭脳は昆虫並み。
決して嘘をつかない女子大生から「あなたのいうことが間違っていなければ手コキか、フェラをしてあげる」と言われた。
女子大生にフェラをしてもらうには何と言えばいいか？ なっ オナニーネタにちょうどいいだろ おまえにはw
AからFの６人が、横一列になって写真撮影をする。仲良しのAとBは必ず隣り同士
であり、不仲のAとCは必ず隣り合わないようにするような並べ方は何通りか。
３行で終わり
pm=gtools::permutations(6,6)
f <- function(x)abs(which(x==1)-which(x==2))==1 & abs(which(x==1)-which(x==3))!=101
nrow(pm[apply(pm,1,f),])
実行結果
> nrow(pm[apply(pm,1,f),])
[1] 192
福井県越前市瓜生町 オナニー好きのあなたへ 気持ちよかったですか？
ある職場は、Ａ～Ｆの６人の職員で構成され、このうちＥおよびＦは新人職員で
ある。新人職員は、1人だけまたは２人だけでは外出または留守番をしないとす
るとき、外出する職員の組合せは、何通りあるか。
pm=gtools::permutations(2,6,0:1,re=T)
f <- function(x){
any(c(
(sum(x==1)==1 & (x[1]==1|x[2]==1)) | (sum(x==1)==2 & x[1]==1 & x[2]==1),
(sum(x==0)==1 & (x[1]==0|x[2]==0)) | (sum(x==0)==2 & x[1]==0 & x[2]==0)
))
}
pm[apply(pm,1,f),]
nrow(pm)- nrow(pm[apply(pm,1,f),]) - 1
実行結果
> nrow(pm)- nrow(pm[apply(pm,1,f),]) - 1
[1] 57
> stairway(13,3)
[1] 1705
おい、ド底辺。
書き出してカウントしてくれ。
オマエの底辺頭脳ではフェラ問題の答は無理。
数くらい数えられるだろ？
これ↓面白いだろ？
某女子大には決して嘘をつかない女子大生と必ず嘘をつく女子大生がいることがわかっている。
この女子大の学生（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、間違っていれば何もしてあげない」と言われた。
女子大生にフェラをしてもらうには何と言えばいいか？
女子大生にフェラしてもらった経験なければ、こっちに答えるのでもいいぞ。
合格と寄付金は不可分を掲げるド底辺医大に入試前に寄付をした受験生の親が寄付金だけとられて不合格になるのでないかと心配して理事長と談判した。
合格と寄付金は不可分という大学の方針は常に正しいが、理事長は常に嘘をつく。
談判では、
「お子様が面接で正しい主張をすれば寄付金返却か裏口合格になる、間違った主張であれば寄付金没収で不合格になる」
と言われた。
裏口入学したいド底辺シリツ受験生は面接でなんと主張すればよいか？
〇、△、×のいずれかのマークが１つずつかかれたカードがあります。〇３枚、
△２枚、×２枚の全７枚のカードを、同じマークのカードが隣り合わないように横
一列に並べます。
一番左に○を並べた時、残りの６枚の並べ方は何通りあるか。
割と面倒
v=rep(1:3,c(3,2,2))
pm=permutations(7,7,v,set=F)
pm=unique(pm)
f<-function(x){
if(x[1]!=1) return(FALSE)
else{
if(
1 %in% diff(which(x==1))| 1 %in% diff(which(x==2))
| 1 %in% diff(which(x==3))
) return(FALSE)
}
return(TRUE)
}
nrow(pm[apply(pm,1,f),])
実行結果
> nrow(pm[apply(pm,1,f),])
[1] 20
>>241
答がわからん馬鹿なの？
決して嘘をつかない女子大生から「あなたのいうことが間違っていなければ手コキか、フェラをしてあげる」と言われた。
女子大生にフェラをしてもらうには何と言えばいいか？ それにしても彼らの情報収集能力は秀逸だ おまえはある偉い人々を怒らせたんだよ
しーらないっとw
福井県越前市瓜生町 おまえは通っていた病院で問題起こしたろw
>>246
未だに他人を同定しているどアホがオマエだよ。
まさに昆虫並みの頭脳だな。
ここまでアホだから、藤田か聖マだろ？ これにも答がだせないの？
馬鹿なんだろ。
決して嘘をつかない女子大生から「あなたのいうことが間違っていなければ手コキか、フェラをしてあげる」と言われた。
女子大生にフェラをしてもらうには何と言えばいいか？
A～Gの７人を、３人、２人、２人の３グループに分ける分け方は何通りあるか。
赤、青、白の３色のカードが５枚ずつ、計１５枚あります。各色ともに、１～５
までの数が１つずつ書かれています。この１５枚の中から３枚を選びます。選ん
だ３枚に書かれた数の和が１２になるような選び方は何通りありますか。
v=rep(1:5,3)
cmb=gtools::combinations(15,3)
head(cmb)
mat=matrix(v[cmb],nrow=3,byrow=T)
dat=t(mat)
head(dat)
f=function(x) sum(x)==12
nrow(dat[apply(dat,1,f),])
> nrow(dat[apply(dat,1,f),])
[1] 37
>
福井県越前市瓜生町 おまえのことは全部バレバレなんだよw
国立私立どちらも含めて多くの医者を敵を作っちゃったね ケケケ
これにも答がだせないの？
馬鹿なんだろ。
決して嘘をつかない女子大生から「あなたのいうことが間違っていなければ手コキか、フェラをしてあげる」と言われた。
女子大生にフェラをしてもらうには何と言えばいいか？
>>246
未だに他人を同定しているどアホがオマエだよ。
まさに昆虫並みの頭脳だな。
ここまでアホだから、藤田か聖マだろ？
あたりみたいだな。 俺の知り合いに聞いたら あーアイツか あのクルクルパーだな だってさ 人気があるんだね うらやましいよ ケケケ
いろんな病院にかかって ずいぶんと医者や看護師を困らせているんだな もっと荒らしていいよw
>>258
朱の他人を中傷しているオマエがアホ。
オマエの知り合いだから裏口入学容疑者だろ。 f <- function(a) {
x=a-floor(a)
floor(a)+ifelse(x<0.5,floor(x),ceiling(x))
}
sim <- function(n=3,L=0,U=10){
x=runif(n,L,U)
y= numeric(n)
for(i in 1:n) y[i]=f(x[i])
f(sum(x)) != sum(y)
}
mean(replicate(1e3,sim()))
sim2 <- function(n){
pn=mean(replicate(1e3,sim(n)))
sqrt(n)*pn
}
sim3 <- function(n,L=0,U=100){
pn=mean(replicate(1e4,sim(n)))
pn
}
Sim3=Vectorize(sim3)
Sim3(3:10)
f <- function(a) {
x=a-floor(a)
floor(a)+ifelse(x<0.5,floor(x),ceiling(x))
}
sim <- function(n=3,k=1e4){
sub <- function(n){
x=runif(n)
y= numeric(n)
for(i in 1:n) y[i]=f(x[i])
f(sum(x)) != sum(y)
}
mean(replicate(k,sub(n)))
}
sim()
任意の3つの実数を四捨五入して整数にした上で和を取るのと、
和を取ってから四捨五入して整数にする場合で数値が異なる確率を求めよ。
ただし、3つの実数の小数部は[0,1)区間で独立な一様分布とする。
(アクチュアリー資格試験問題 - 一部改正)
四捨五入で思い出した。
IEEE では任意の桁位置における丸め処理法を次のように定めている（ RjpWiki の記事，『工学のためのデータサイエンス入門』 間瀬 茂 他 著 (数理工学社) から引用した）．
一番近い丸め結果候補が1つだけなら，その数に丸める．
一番近い丸め結果候補が2つある場合は，末尾が偶数のものに丸める（五入ばかりでなく五捨もあり得る！）．
丸め処理は1段階で行なわなければならない．
2.5の丸めは2
3.5の丸めは4
これって丸め誤差が小さくなると説明されていた。
f45 <- function(a) {
x=a-floor(a)
floor(a)+ (x<=0.5)
}
f45(0.5)
round(0.5)
sim <- function(n=100,print=T){
x=runif(n,0,10)
M=mean(x)
tf <- abs(M-mean(round(x))) < abs(M-mean(f45(x)))
if(tf & print) cat(x,'\n')
return(tf)
}
tf=FALSE
k=1e3
while(tf==FALSE & k>0){
tf=sim(10)
k=k-1
}
tf
mean(replicate(k,sim()))
f45 <- function(a) {
x=a-floor(a)
floor(a)+ (x>=0)
}
f45(0.5) ; f45(1.5) ; f45(1.4999)
round(0.5) ; round(1.5) ; round(1.499)
sim <- function(n=100,print=T){
x=runif(n,0,10)
M=mean(x)
tf <- abs(M-mean(round(x))) < abs(M-mean(f45(x)))
if(tf & print) cat(x,'\n')
return(tf)
}
tf=FALSE
k=1e3
while(tf==FALSE & k>0){
tf=sim(10)
k=k-1
}
tf
mean(replicate(k,sim()))
f45 <- function(a) {
x=a-floor(a)
floor(a)+ (x>=0.5)
}
f45(0.5) ; f45(1.5) ; f45(1.4999)
round(0.5) ; round(1.5) ; round(1.499)
sim <- function(n=100,print=T){
x=runif(n,0,10)
M=mean(x)
tf <- abs(M-mean(round(x))) < abs(M-mean(f45(x)))
if(tf & print) cat(x,'\n')
return(tf)
}
tf=FALSE
k=1e3
while(tf==FALSE & k>0){
tf=sim(10)
k=k-1
}
tf
mean(replicate(k,sim()))
f45 <- function(a) {
x=a-floor(a)
floor(a)+ (x>=0.5)
}
f45(0.5) ; f45(1.5) ; f45(1.4999)
round(0.5) ; round(1.5) ; round(1.499)
sim <- function(n=100,print=T){
x=runif(n,0,10)
M=mean(x)
tf <- abs(M-mean(round(x))) < abs(M-mean(f45(x)))
if(tf & print) cat(x,'\n')
return(tf)
}
tf=FALSE
k=1e3
while(tf==FALSE & k>0){
tf=sim(10, print=F)
k=k-1
}
tf
mean(replicate(k,sim(print=F)))
f45 <- function(a) {
x=a-floor(a)
floor(a)+ (x>=0.5)
}
f45(0.5) ; f45(1.5) ; f45(1.4999)
round(0.5) ; round(1.5) ; round(1.499)
sim <- function(n=100,print=T){
x=runif(n,0,10)
M=mean(x)
tf <- abs(M-mean(round(x))) < abs(M-mean(f45(x)))
if(tf & print) cat(x,'\n')
return(tf)
}
tf=FALSE
k=1e3
while(tf==FALSE & k>0){
tf=sim(10, print=F)
k=k-1
}
tf
mean(replicate(k,sim(10, print=F)))
rm(list=ls())
f45 <- function(a) {
x=a-floor(a)
floor(a)+ (x>=0.5)
}
f45(0.5) ; f45(1.5)
round(0.5) ; round(1.5)
sim <- function(n=100,print=T){
x=runif(n,0,10)
M=mean(x)
tf <- abs(M-mean(round(x))) < abs(M-mean(f45(x)))
if(tf & print) cat(x,'\n')
return(tf)
}
tf=FALSE
k=1e5
while(tf==FALSE & k>0){
tf=sim(100, print=F)
k=k-1
}
k=1e5
mean(replicate(k,sim()))
>>264
rm(list=ls())
f45 <- function(a) { # 四捨五入
x=a-floor(a) # floor(a):aを超えない整数ガウス記号[x]と同じ,x:小数部分をxに入れる
floor(a)+ (x>=0.5) # xが0.5以上なら１をそうでないなら０を加える
}
f45(0.49) ; f45(1.5)
sim <- function(n=3,k=1e4){
sub <- function(n){
x=runif(n) # 一様分布乱数(実数)ｎ個の配列
y=numeric(n) # y：四捨五入での整数を入れる配列
for(i in 1:n) y[i]=f45(x[i]) # ｘの各実数を四捨五入してyに入れる
f45(sum(x))!=sum(y) # xの総和の四捨五入数とyの総和が異なればTRUEを返す
}
mean(replicate(k,sub(n))) # k個のシミュレーションでのTRUEの頻度を返す
}
#
n=3:100
pn=sapply(n,function(n) sim(n,1e5))
plot(n,pn,bty='l',pch=19) 四捨五入
C++ Java JavaScript Python2 PHP
IEEE
C# R Python3 Numpy
# 四捨五入 vs IEEE
comp <- function(n=10,print=T){
x=sample((1:9)/10,n,rep=T) # 0.1,0.2,..,0.9から重複を許してn個選ぶ
M=mean(x)
dif = abs(M-mean(round(x))) - abs(M-mean(f45(x))) # round後の平均と四捨五入後の平均の差
if(dif!=0 & print) cat(dif<0,' : ',x,'\n') # 差があれば表示 round後が小さければTRUE
return(dif)
}
>>265
実際に実行して確認してみる。
# 四捨五入 vs ＩＥＥＥ with FUN(=mean) for x(=c(-0.9,-0.8,...,0.8,0.9))
comp <- function(n=10,FUN=mean,x=sample((-9:9)/10,n,rep=T),print=T){
X=FUN(x)
dif = abs(X-FUN(round(x))) - abs(X-FUN(f45(x))) # round後の実行と四捨五入後の実行の差
if(dif!=0 & print) cat(dif<0,' : ',sort(x),'\n') # 差があれば表示 round後が小さければTRUE
return(dif) # 差を返す dif<0:round優位 dif>0:四捨五入優位
}
comp()
k=1e4
# mean
re=replicate(k,comp(print=F))
c(ＩＥＥＥ=mean(re<0),四捨五入=mean(re>0),引き分け=mean(re==0))
# prod
re=replicate(k,comp(FUN=prod,print=F))
c(ＩＥＥＥ=mean(re<0),四捨五入=mean(re>0),引き分け=mean(re==0))
# squared sum
comp(FUN=function(x) sum(x^2))
re=replicate(k,comp(FUN=function(x)sqrt(sum(x^2)),print=F))
c(ＩＥＥＥ=mean(re<0),四捨五入=mean(re>0),引き分け=mean(re==0)) > k=1e5
> # mean
> re=replicate(k,comp(print=F))
> c(ＩＥＥＥ=mean(re<0),四捨五入=mean(re>0),引き分け=mean(re==0))
ＩＥＥＥ 四捨五入 引き分け
0.25238 0.15829 0.58933
> # prod
> re=replicate(k,comp(FUN=prod,print=F))
> c(ＩＥＥＥ=mean(re<0),四捨五入=mean(re>0),引き分け=mean(re==0))
ＩＥＥＥ 四捨五入 引き分け
0.00041 0.00000 0.99959
> # squared sum
> comp(FUN=function(x) sum(x^2))
[1] 0
> re=replicate(k,comp(FUN=function(x)sqrt(sum(x^2)),print=F))
> c(ＩＥＥＥ=mean(re<0),四捨五入=mean(re>0),引き分け=mean(re==0))
ＩＥＥＥ 四捨五入 引き分け
0.40377 0.01346 0.58277
平均くらいでは大差はないが、統計の内部計算でつかう平方和に関しては IEEEの丸めの方が圧倒的に誤差が少ないなぁ。
国立卒とﾄﾞ底辺シリツ卒くらいの差がみてとれる。
>>264
rm(list=ls())
pn <- function(n=3,k=1e3){ # 1-pn = -1/2 < Σ(1→n)xi < 1/2, where xi~U(-1/2,1/2)
f <- function(n) abs(sum(replicate(n,runif(1,-1/2,1/2)))) < 1/2
1-mean(replicate(k,f(n)))}
pn(3,1e5)
y=sapply(1:100,pn)
plot(n,y) >>260
おまえこそ、知恵遅れの障害者じゃないの？ "
任意の3つの実数を四捨五入して整数にした上で和を取るのと、
和を取ってから四捨五入して整数にする場合で数値が異なる確率1-pnを求めよ。
ただし、3つの実数の小数部は[0,1)区間で独立な一様分布とする。
"
fpn <- function(n=3,k=1e3){ # 1-pn = -1/2 < Σ(1→n)xi < 1/2, where xi~U[-1/2,1/2)
f <- function(n) abs(sum(replicate(n,runif(1,-1/2,1/2)))) < 1/2
mean(replicate(k,f(n)))
}
y=sapply(1:10,fpn)
plot(1:10,y,pch=19,bty='l')
fpn <- function(n=3,k=1e3){ # 1-pn = -1/2 < Σ(1→n)xi < 1/2, where xi~Unif[-1/2,1/2)
f <- function(n){ # 1 -pn = (n-1)/2 < Σ(1→n)Xi, where Xi~Unif[0,1)
s=sum(replicate(n,runif(1)))
(n-1)/2<s & s<(n+1)/2 # is round after sum(RAS) == sum after round(SAR)?
}
mean(replicate(k,f(n))) # proportion of RAS == SAR
}
n=3
pn=replicate(1e4,fpn(n,k=1e3))
hist(pn,freq=F,col='lightblue')
mean(pn) ; sd(pn)
s=replicate(1e5,sum(replicate(n,runif(1))))
mean(s)
sd(s)
m=n/2
sd=sqrt(n/12)
curve(dnorm(x,m,n),0,n,bty='l')
1- (pnorm((n+1)/2,m,sd)-pnorm((n-1)/2,m,sd))
# Qn=1-Pn Xi~Unif[-1/2,1/2) Pr[Σ(1:n)Xi∈[-1/2,1/2)
"
区間I=[-1/2,1/2)で一様分布する独立なn個の実数を足してもIに含まれる確率をP[n]とすると
P[n]=(1/π)∫[-∞,∞](sinx/x)^(n+1)dx
である。
"
Pn <- function(n){
if(n==0) return(1)
if(n==1) return(1)
f<-function(x) (sin(x)/x)^(n+1)/pi
integrate(f,-Inf,Inf)$value
}
sapply(0:10,Pn)
#
f <- function(x,n=3) (sin(x)/x)^(n+1)/pi
integrate(f,-Inf,Inf)
vf=Vectorize(f)
curve(vf,-pi,pi,bty='l')
"AからHの8人はそれぞれ正直者か嘘つきであり、誰が正直者か嘘つきかはお互いに知っている。
A,B,C,D,Eは嘘つきなら必ず嘘をつくが、F,G,Hは嘘つきでも正しいことを言う場合がある。
次の証言から誰を確実に正直者と断定できるか？
A「嘘つきの方が正直者より多い」
B「Hは嘘つきである」
C「Bは嘘つきである」
D「CもFも嘘つきである」
E「8人の中に、少なくとも1人嘘つきがいる」
F「8人の中に、少なくとも2人嘘つきがいる」
G「Eは嘘つきである」
H「AもFも正直者である」
"
TE=expand.grid(0:1,0:1,0:1,0:1,0:1,0:1,0:1,0:1)
colnames(TE)=LETTERS[1:8]
tail(TE)
TE=expand.grid(0:1,0:1,0:1,0:1,0:1,0:1,0:1,0:1)
colnames(TE)=LETTERS[1:8]
f <- function(x){
all(c(
x[1]==1 & sum(x==0)>sum(x==1) | x[1]!=1 & !(sum(x==0)>sum(x==1)),
x[2]==1 & x[8]==0 | x[2]!=1 & x[8]!=0,
x[3]==1 & x[2]==0 | x[3]!=1 & x[2]!=0 ,
x[4]==1 & (x[3]==0 & x[6]==0) | x[4]!=1 & !(x[3]==0 & x[6]==0),
x[5]==1 & sum(x==0)>=1 | x[5]!=1 & !(sum(x==0)>=1),
x[6]==1 & sum(x==0)>=2 | x[6]==0,
x[7]==1 & x[5]==0 | x[7]==0,
x[8]==1 & (x[1]==1 & x[6]==1) | x[8]==0
))
}
TE[apply(TE,1,f),]
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
インバウンドとかやめるべき。リスクが高くてリターンが少い。中国様はSARSを起こして、またこれだよ。野性動物食うような連中が移動すれば常にこういうリスクを起こす
同じような習慣ある連中は、世界にはたくさんある。今までは貧乏国で旅行なんか出来なかっただけ。アフリカとかからも大量に旅行者が来るようになれば、奇病の感染とか有り得る
先進国通しが行き来すれば充分。リスクあるから無理にインバウンドなんかやる必要ない。大体、日本は封鎖したりで封じ込めとかできないしな。今まではラッキーだっただけ
SARSの時は中国人は、まだ貧乏で旅行なんて殆んどいけなかったし、国内の移動も少なかったから広がらなかった。今は違うよ。あと、SARSの時は、飛行機消毒したりかなりやっていた
今回は、感染者がでずらかったSARSに対するよりも初動を失敗している。もう、かなり感染者が出てると考えた方がいいわ
まず入れない
増やさない
封じ込める
これができない政治家はパンデミックなったときの主犯です。
23日 中国政府 武漢市を封鎖
24日 安倍総理、春節中国人観光客歓迎祝辞
曰く
春節に際して、そしてまた、オリンピック・パラリンピック等の機会を通じて、更に多くの中国の皆様が訪日されることを楽しみにしています。その際、ぜひ東京以外の場所にも足を運び、その土地ならではの日本らしさを感じて頂ければ幸いです。
25日、26日安倍総理は私邸で待機
28日 中国政府、中国人の海外団体旅行を禁止
封じ込める気0だったんだからそりゃ拡散止まらんだろ
目先の春節インバウンド目当てでもっと長期の観光客利益失ったな
f <- function(n,prec=10000){ # Σ 1/kを既約分数表示する
if(n==1){
cat(' ',1,'\n')
invisible(1)
}else{
GCD <- function(a,b){ # ユークリッドの互除法
r = a%%b # a=bq+r ⇒ a%%b=b%%rで最大公約数表示
while(r!=0){a = b ; b = r ; r = a%%b}
b }
library(Rmpfr)
one = mpfr(1, prec) # 1(one)を10000桁精度に設定
nn = 1:n # nn : 1 2 3 ... n
nume=numeric(n) # 分子の容器
for(i in nn) nume[i] = prod(nn[-i])*one # nnからi番目の要素を除いて乗算し精度アップ
nume = mpfr2array(nume, dim = length(nume)) # mpfr2arrayで加算を可能にする
Nume = sum(nume) # numeの総和を計算して分子に
Deno=factorialZ(n) # 分母 n! = factorial(n*one)
gcd = GCD(Nume,Deno) # Numerator/Denominator約分するため最大公約数を計算
res=list(nume = Nume/gcd,deno=Deno/gcd,ratio=as.numeric(Nume/Deno)) # 最大公約数で除算して
# 分数表示 give.head=FALSEでheader除去,digits.dで桁数を指定
# capture.outputで変数に取り込み
nm = capture.output(str(res$nume, give.head=FALSE,digits.d = prec))
dn = capture.output(str(res$deno, give.head=FALSE,digits.d = prec))
cat(paste0(nm,'/',dn,'\n'))
invisible(res)
}}
for(i in 1:50) f(i)
f(77)
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
>>287
ｆ ＜－ ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ｎ，ｐｒｅｃ＝１００００）｛ ＃ Σ １／ｋを既約分数表示する
ｉｆ（ｎ＝＝１）｛
ｃａｔ（＇ ＇，１，＇\ｎ＇）
ｉｎｖｉｓｉｂｌｅ（１）
｝ｅｌｓｅ｛
ＧＣＤ ＜－ ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ａ，ｂ）｛ ＃ ユークリッドの互除法
ｒ ＝ ａ％％ｂ ＃ ａ＝ｂｑ＋ｒ ⇒ ａ％％ｂ＝ｂ％％ｒで最大公約数表示
ｗｈｉｌｅ（ｒ！＝０）｛ａ ＝ ｂ ； ｂ ＝ ｒ ； ｒ ＝ ａ％％ｂ｝
ｂ ｝
ｌｉｂｒａｒｙ（Ｒｍｐｆｒ）
ｏｎｅ ＝ ｍｐｆｒ（１， ｐｒｅｃ） ＃ １（ｏｎｅ）を１００００桁精度に設定
ｎｎ ＝ １：ｎ ＃ ｎｎ ： １ ２ ３ ．．． ｎ
ｎｕｍｅ＝ｎｕｍｅｒｉｃ（ｎ） ＃ 分子の容器
ｆｏｒ（ｉ ｉｎ ｎｎ） ｎｕｍｅ［ｉ］ ＝ ｐｒｏｄ（ｎｎ［－ｉ］）＊ｏｎｅ ＃ ｎｎからｉ番目の要素を除いて乗算
ｎｕｍｅ ＝ ｍｐｆｒ２ａｒｒａｙ（ｎｕｍｅ， ｄｉｍ ＝ ｌｅｎｇｔｈ（ｎｕｍｅ）） ＃ ｍｐｆｒ２ａｒｒａｙで加算を可能に
Ｎｕｍｅ ＝ ｓｕｍ（ｎｕｍｅ） ＃ ｎｕｍｅの総和を計算して分子に
Ｄｅｎｏ＝ｆａｃｔｏｒｉａｌＺ（ｎ） ＃ 分母 ｎ！ ＝ ｆａｃｔｏｒｉａｌ（ｎ＊ｏｎｅ）
ｇｃｄ ＝ ＧＣＤ（Ｎｕｍｅ，Ｄｅｎｏ） ＃ 最大公約数を計算
ｒｅｓ＝ｌｉｓｔ（ｎｕｍｅ ＝ Ｎｕｍｅ／ｇｃｄ，ｄｅｎｏ＝Ｄｅｎｏ／ｇｃｄ，ｒａｔｉｏ＝ａｓ．ｎｕｍｅｒｉｃ（Ｎｕｍｅ／Ｄｅｎｏ）） ＃ 最大公約数で除算して
＃ ｃａｐｔｕｒｅ．ｏｕｔｐｕｔで切り取りｓｕｂｓｔｒで［１］を除去
ｎｍ ＝ｓｕｂｓｔｒ（ｃａｐｔｕｒｅ．ｏｕｔｐｕｔ（ｒｅｓ＄ｎｕｍｅ）［２］，５，ｎｃｈａｒ（ｒｅｓ＄ｎｕｍｅ）） ＃ ＂［１］ １２３４．．＂ 文字列の５文字目から最後まで
ｄｎ ＝ｓｕｂｓｔｒ（ｃａｐｔｕｒｅ．ｏｕｔｐｕｔ（ｒｅｓ＄ｄｅｎｏ）［２］，５，ｎｃｈａｒ（ｒｅｓ＄ｄｅｎｏ））
ｃａｔ（ｐａｓｔｅ０（ｎｍ，＇／＇，ｄｎ，＇\ｎ＇））
ｉｎｖｉｓｉｂｌｅ（ｒｅｓ）
｝｝ #Reed-Frost Model
ReedFrost=function(
p=0.04,
N=100,
T=40)
{
q=1-p
I=numeric(T)
S=numeric(T)
I[1]=1
S[1]=N-I[1]
for(t in 1:(T-1)){
I[t+1]=S[t]*(1-q^I[t])
S[t+1]=S[t]-I[t+1]
}
plot(1:T,I,type="l",lwd=2, ylim=c(0,N),xlab="time",ylab="persons",main=paste("Reed-Frost Model p= ",p))
lines(S,lty=2,col=2,lwd=2)
lines(N-S,lty=3,col=3,lwd=2)
legend("topright",bty="n",legend=c("Infected","Susceptible","Immunized"),lty=1:3,col=1:3,lwd=2)
}
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
まだ騙されている人がいそうだけど、
インバウンド、インバウンドと騒がれているけど、
インバウンドの消費額なんてＧＤＰの１％にも満たない、
家計の総消費額に対しても、たったの1.5%。
それを「観光立国」だの、
あたかも日本がインバウンドに支えられているかのごとく国民を騙して、
ごく一部の人達の金儲けのために
大量の中国人観光客を入国させて観光公害を撒き散らしてきたあげく、
いまや大勢のや日本人の生命が脅かされている。
アスペで人とのコミュニケーションが取れず、数学が得意であった。
某上位国立大学を卒業する。
医局入局する。上級医とのコミュニケーションも取れず、(旧研修医時代、徒弟制の)医局時代は厄介者扱いされ、地方の病院に飛ばされる。地方の病院でずっと独学で臨床に励む。尚、まともに教育されず独学のために系統だった臨床については…。
医局をいつの間にか辞めて、療養型病院に勤務する。
同期の医師が学会の要職、基幹病院の要職に就いている事をネットで見て屈折した感情を蓄積させる。
職場に私立卒の専門医を持っている上司が来る。
自分よりも学歴が下の癖に！と癇癪を起こす。
2ch(現5ch)で狂ったように鬱憤を晴らす。
安倍は「対応が遅い」とかではない
●新型肺炎大流行になってるときに
どんどん観光客来て下さい！
●日本で人から人感染が起きてるときに
観光客減ると経済への影響が出るから！
と
患者をどんどん呼び込んだ
180枚のくじを60人が一枚づつ引いて限りなく６人に近い人数に当たりが出るようにするには180枚のくじに何枚当たりを入れればよいでしょうか？
library(gmp)
n=180 ; r=60
chooseZ(180,60)
E <- function(x,n=180,r=60){
y=chooseZ(n,r)
z=0
for(i in 0:x) z = z + i*chooseZ(x,i)*chooseZ(n-x,r-i)
RE=z/y
cat(x,':',as.numeric(RE),'\n')
invisible(RE)
}
> for(i in 6:20) E(i)
6 : 2
7 : 2.333333
8 : 2.666667
9 : 3
10 : 3.333333
11 : 3.666667
12 : 4
13 : 4.333333
14 : 4.666667
15 : 5
16 : 5.333333
17 : 5.666667
18 : 6
19 : 6.333333
20 : 6.666667
>>301
シミュレーションして確認。
sim <- function(x,n=180,r=60,k=1e4){
g <- function(x){
y=rep(1:0,c(x,n-x))
sum(sample(y,r))
}
mean(replicate(k,g(x)))
}
Sim=Vectorize(sim)
cbind(10:20,Sim(10:20))
> cbind(6:20,Sim(6:20))
[,1] [,2]
[1,] 6 2.0074
[2,] 7 2.3418
[3,] 8 2.6643
[4,] 9 3.0059
[5,] 10 3.3244
[6,] 11 3.6494
[7,] 12 3.9859
[8,] 13 4.3330
[9,] 14 4.6727
[10,] 15 5.0071
[11,] 16 5.3384
[12,] 17 5.6876
[13,] 18 5.9835
[14,] 19 6.3356
[15,] 20 6.7060
１８が近似している。 4月からはいよいよ医師としてのスタートだね！一緒に頑張ろう！
H(n) = Σ[k=1,2,...,n] 1/k
とする。H(n)を既約分数で表したときの分子の整数をf(n)と表す。
f(1000)を求めよ。
5336291328229478504559104562404298040965247228038426009710134924845626888949710175750609790198503569140908873155046809837844
2172117885009464302344326566022502100278425632852081405544941210442510142672770294774712708917963967779610453224692426866468
8882815820719848971051107968732493191555293970175089315645199760857344730141832840117244122806490743077037366831700558002936
59235088589360235285852808160759574737836655413175508131522517
/
7128865274665093053166384155714272920668358861885893040452001991154324087581111499476444151913871586911717817019575256512980
2640676210092514658710043051310726862681432001966099748627459371883437050154344525237397452989631456749821282369562328237940
1106880926231770886197954079124775455804932647573782992335275179673524804246363805113703433121478174685087845348567802188807
5373249921995672056932029099390891687487672697950931603520000
おいド底辺、小学校でていたら既約分数くらい知っているだろう。計算があっているか確かめておいてくれ。
バグ付きプログラムでの結果を数学板に投稿して撤回したから、デバッグして起きたかった。
試験は大学で学んだ事の集大成だよね。きちんと勉強してきた人は必ず合格する！
外科系だとそうとも言えない、実例は山ほどある、
前の前の天皇の血管手術された先生は何処卒だっけ
この試験を乗り越えたらこれからの人生の自信になるだろう 医師の生活はたいへんだけれども充実したものになる！頑張ったら頑張った分戻ってくる
【悲報】武漢からの帰国者192人、政府が用意したホテルが140室しかなく、2人1組の相部屋になることに怒号
library(gmp)
allocate.rooms <- function(m,n){ # m:rooms n:people
if(m==n) return(factorialZ(m))
else if(m==1) return(1)
else m*Recall(m,n-1) + m*Recall(m-1,n-1)
}
allocate.rooms(140,192)
>>308
シリツ医大にも手先の器用な人はいるが、頭が器用ならシリツ医大なんぞには行かない。
まあ、多浪と女医は裏口入学の可能性が少ないらしい。 東京医大の事件は裏口入学が現在進行形であること如実にしめした事件だよね。
シリツ医の使命は裏口入学撲滅国民運動の先頭に立つことだよ。
裏口入学の学生を除籍処分にしないかぎり、信頼の回復はないね。つまり、いつまで経ってもシリツ医大卒＝裏口バカと汚名は拭えない。シリツ出身者こそ、裏口入学に厳しい処分せよを訴えるべき。
裏口入学医師の免許剥奪を！の国民運動の先頭に立てばよいぞ。
僕も裏口入学とか、言ってたら信頼の回復はない。
頭の不器用なシリツ医がそのうち事故を起こすだろうなと思っていたら
これも表にでた分だからもっとひどいのは隠蔽されていると俺は思っている。 こういう投稿をみるとできると分かっていても解かずにいると気持ちわるい。
"
P,Q,Rを倫理(ﾏﾏ)命題とするとき、次の2つの倫理(ﾏﾏ)式は同値であるか、同値でないか。
真偽表を作成し、判定せよ
￢R⇒(Q ∨ P) と R ∨￢(Q ∨ P)
"
f <- function(p,q,r){
naraba<-function(x,y) !(x&!y)
naraba(!r,q|p)
}
g <- function(p,q,r) r | !(q|p)
sg = expand.grid(c(TRUE,FALSE),c(TRUE,FALSE),c(TRUE,FALSE))
colnames(sg)=c('P','Q','R')
d1=mapply(f,sg[,1],sg[,2],sg[,3])
d2=mapply(g,sg[,1],sg[,2],sg[,3])
cbind(sg,d1,d2)
P Q R d1 d2
1 TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
2 FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE
3 TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE
4 FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE
5 TRUE TRUE FALSE TRUE FALSE
6 FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
7 TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE
8 FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
315 名前：あぼ～ん[NGWord:あほシリツあほシリツ] 投稿日：あぼ～ん
３D世界の問題
一辺の長さが10mの立方体のプールの一つの角に監視員を置く.この監視員は水中は秒速1mで,プー ルの縁上は秒速 2m で移動するものとする.この監視員がプールのどこへでも到達しうるには，最短で何秒 必要か計算せよ.
di<-function(X,Y) sqrt(sum((X-Y)^2)) # X,Yの距離
Lx=Ly=Lz=10 # プールの大きさ
vs=2 # プールサイドの移動速度velocity along side
vw=1 # 水中速度 velocity in water
O=c(0,0,0) # 監視員の位置
S=c(x,y,z) # Swimmerの位置
sim <- function(S){
# O-S (Oから水没)
O=di(O,S)/vw
# O-X(X軸上から水没)
f=function(x) x/vs+di(c(x,0,0),S)/vw
OX=optimise(f,c(0,Lx))$obj
# O-Y(Y軸上から水没)
f=function(y) y/vs+di(c(0,y,0),S)/vw
OY=optimise(f,c(0,Ly))$obj
# O-Z(Z軸上から水没)
f=function(z) z/vs+di(c(0,0,z),S)/vw
OZ=optimise(f,c(0,Lz))$obj
# O-X-Y(Xを全長走行してY軸上から水没)
f=function(y) Lx/vs+y/vs+di(c(Lx,y,0),S)/vw
OXY=optimise(f,c(0,Ly))$obj
# O-Y-X(Yを全長走行してX軸上から水没)
f=function(x) Ly/vs+x/vs+di(c(x,Ly,0),S)/vw
OYX=optimise(f,c(0,Lx))$obj
# O-Y-Z(Yを全長走行してZ軸上から水没)
f=function(z) Ly/vs+z/vs+di(c(0,Ly,z),S)/vw
OYZ=optimise(f,c(0,Lz))$obj
# O-Z-Y(Zを全長走行してY軸上から水没)
f=function(y) Lz/vs+y/vs+di(c(0,y,Lz),S)/vw
OZY=optimise(f,c(0,Ly))$obj
# O-Z-X(Zを全長走行してX軸上から水没)
f=function(x) Lz/vs+x/vs+di(c(x,0,Lz),S)/vw
OZX=optimise(f,c(0,Lx))$obj
# O-X-Z(Xを全長走行してZ軸上から水没)
f=function(z) Lx/vs+z/vs+di(c(Lx,0,z),S)/vw
OXZ=optimise(f,c(0,Lz))$obj
# O-X-Y-Z(X,Yを全長走行してZ軸上から水没)
f=function(z) Lx/vs+Ly/vs+di(c(Lx,Ly,z),S)/vw
OXYZ=optimize(f,c(0,Lz))$obj
# O-X-Z-Y(X,Zを全長走行してY軸上から水没)
f=function(y) Lx/vs+Lz/vs+di(c(Lx,y,Lz),S)/vw
OXZY=optimize(f,c(0,Ly))$obj
# O-Y-Z-X(Y,Zを全長走行してx軸上から水没)
f=function(x) Ly/vs+Lz/vs+di(c(x,Ly,Lz),S)/vw
OYZX=optimize(f,c(0,Lx))$obj
route=c('O','OX','OY','OZ',
'OXY','OYX','OYZ','OZY','OZX','OXZ',
'OXYZ','OXZY','OYZX')
t=c(O,OX,OY,OZ,OXY,OYX,OYZ,OZY,OZX,OXZ,OXYZ,OXZY,OYZX)
m=min(t)
cat(route[which(t==m)],':',m,'\n')
invisible(m)
}
options(digits=7)
(opt=optim(c(5,5,5),sim,method='L',control=list(fnscale=-1)))
opt[1]
opt[2]
> opt[1]
$par
[1] 7.691099 7.691099 7.691099
> opt[2]
$value
[1] 13.26518
最後のラストスパートだね！悔いの残らないように頑張れよ！
今まで勉強してきたことは無駄ではないことを味わって欲しい！まとまった勉強をすることはこの先あまり無いよ！
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
人種や民族など本人が選択できないことを根拠とする区別は差別の批判を免れないが、
ド底辺シリツ医大進学は本人の選択だよなぁ。
これな！
不朽の名投稿
>>
私は昭和の時代に大学受験したけど、昔は今よりも差別感が凄く、特殊民のための特殊学校というイメージで開業医のバカ息子以外は誰も受験しようとすらしなかった。
常識的に考えて、数千万という法外な金を払って、しかも同業者からも患者からもバカだの裏口だのと散々罵られるのをわかって好き好んでド底辺医に行く同級生は一人もいませんでした。
本人には面と向かっては言わないけれど、俺くらいの年代の人間は、おそらくは８－９割はド底辺医卒を今でも「何偉そうなこと抜かしてるんだ、この裏口バカが」と心の底で軽蔑し、嘲笑しているよ。
当の本人には面と向かっては絶対にそんなことは言わないけどね。
<<
東京医大の事件は裏口入学が現在進行形であること如実にしめした事件だよね。
シリツ医の使命は裏口入学撲滅国民運動の先頭に立つことだよ。
裏口入学の学生を除籍処分にしないかぎり、信頼の回復はないね。つまり、いつまで経ってもシリツ医大卒＝裏口バカと汚名は拭えない。シリツ出身者こそ、裏口入学に厳しい処分せよを訴えるべき。
裏口入学医師の免許剥奪を！の国民運動の先頭に立てばよいぞ。
僕も裏口入学とか、言ってたら信頼の回復はない。
>>319
これ東工大の入試問題を３次元に拡張した問題。
数理で解くなら偏微分が必要になる。
初等幾何学だけで解けたらネ申だな。 卒後20数年の無職だよーん ある掲示板では有名だよーん
よく国立医学部入れたね。偉いね。多浪だけどね。卒業までが限界だったんだね w w w
現役で国立大学進学が親との暗黙の了解。
一期は滑り止めに理Ⅰを選択。
>>323
コンピュータ使うなら、こういうのよりこっちの方が興味深いな。
数学の公式なら数値をいれれば一意に面積とか出てくるけど、疫学を含めた臨床は確率事象を扱っているから
当然ばらつきがでる。 SEIRモデルに従うシミュレーションプログラムを組んでみた。
サイコロの１の目の出る確率が1/6だからといって6回投げたら必ず１が１回でるわけではない。
１人の感染者を含む帰国者２０人を相部屋にいれたときのシミュレーションがこれ。
広がりが収束する場合と遷延する場合があるのがみてとれる。
多重加算平均をとればSEIRモデルのグラフに収束していくのだろうが、現実的には何度も繰り返せるわけではない。 あ、俺は藤田でも聖魔でもなく長崎大学医学部看護科の看護師でーす
医科大学が文科省の管轄であることすら知らんアホがド底辺シリツ卒。
フェラには興味がないのか？
いや、単に頭が悪いだけなんだろうな。
このスレに合わせてみた。
入試前に寄付をしたド底辺シリツ受験生の親が
寄付金だけとられて不合格になるのでないかと心配して理事長と談判したところ、合格と寄付金は不可分であり、
お子様が面接で正しい主張をすれば
寄付金返却か
裏口合格になる
と言われた。
理事長は嘘をつかない。
裏口入学したいド底辺シリツ受験生は面接でなんと主張すればよいか？
論理的思考もできんの？
馬鹿なの？
裏口入学なんだろ。
はよ定職につきなさい あ、無理か ちゃんと病院に通院するんだぞ！なっ w
いろんな先生方をうんざりさせんなよ ねっ w あ、もう遅いかも w
立方体でなくオリンピックサイズ・プールとして世界記録で監視員が移動する場合を計算してみる。
"オリンピックサイズ・プール50m×25mの水の入ったプールの一つの角に監視員を置く。
最低2.0 m (6 ft 7 in)、3.0 m (9.8 ft)が推奨される
ということなので、水深2.5mとする。
この監視員は世界記録で移動するものとする。
水泳100m自由形 46秒91で水中を移動
陸上100m9秒58でプールサイドを」移動
この監視員がプールのどこへでも到達しうるには，最短で何秒必要か計算せよ。
> (Scrit=opt$maximum * e ) # Oから最遅点までの長さ＊方向単位ベクトル = 最遅地点Scritの座標
[1] 25.717152 12.858576 1.285858
> sim2(opt$max,print=T)
OYZX : 8.594513
という結果になった
>>351
私立医大卒で卒業大学が名乗れないなら底辺私立医大だろうね。
このスレで馬鹿を晒しているやつは裏口入学の自覚があるんだろう。 素晴らしい履歴です！こんな人見たことがありません！素晴らしい！
おまえより私立大学卒業して医者になってる先生の方が賢いんだよ。なっ wはよ悟れ w
殺人マシーンシリツの医師免許を取消しにしろ
私立医学部は全て解体しろ
親子三代岩手医大 65歳のハゲ
宮城県の医師会の理事やってえらそうにしてるわ
バカ娘とバカ息子をどちらも裏口岩手医大に滑り込ませたのが自慢
杏林は底辺なのか？
それとも聖マリとか？
しかしこの前、TVを見てたけど、どこか忘れたけど
関東のあまり聞いたこともないような私立医大卒の医者、
救急の名医とかで活躍してたけど、私立医大卒だけど
元々は東大卒の医者で卒業後に私立医大に入りなおしてたぞ。
とてもバカにできる医者ばかりじゃないと思うけど。
俺は地方国立卒（非旧帝・非地域枠）だけど
東大なんて100％合格できないわ。
更に、難問化。
"
4次元世界の問題
一辺の長さが10mの立方体のプールの一つの角に監視員を置く.
この監視員は水中は秒速1mで,立法体の６面上は秒速 2m で移動するものとする.
この監視員がプールのどこへでも到達しうるには，最短で何秒 必要か計算せよ.
"
>>358
理一卒で理三に再受験して医師になった某某＊＊中央病院の眼科医師もいるよ。
二期校時代の医科歯科入学だけど、２～３割は再受験組。ほとんど東大卒と京大卒だったな。
当時は阪大は学士入学があったからだろう阪大卒はいなかった。 >>359
Lx=10; Ly=10; Lz=10 # プールの大きさ
L=c(Lx,Ly,Lz)
Ld=sqrt(sum(L^2)) # 対角線の長さ
e=L/Ld # 方向単位ベクトル
vs=2 # 壁上速度velocity along side
vw=1 # 水中速度 velocity in water
O=c(0,0,0) # 監視員の位置
dit<-function(X,Y,v) sqrt(sum((X-Y)^2))/v # X,Yの移動所要時間 distance->time
sim <- function(ld,print=FALSE){ # ld:原点とS(対角線上)の距離
S=ld*e # swimmerの位置
# OS 直入水
OS=dit(0,S,vw)
# X0 (平面x=0から入水)
f<-function(y,z) dit(c(0,y,z),0,vs)+dit(c(0,y,z),S,vw)
X0=optim(c(Ly/2,Lz/2),function(yz) f(yz[1],yz[2]),method='L')$value
# Y0 (平面y=0から入水)
f<-function(x,z) dit(c(x,0,z),0,vs)+dit(c(x,0,z),S,vw)
Y0=optim(c(Lx/2,Lz/2),function(xz) f(xz[1],xz[2]),method='L')$value
# Z0 (平面z=0から入水)
f<-function(x,y) dit(c(x,y,0),0,vs)+dit(c(x,y,0),S,vw)
Z0=optim(c(Lx/2,Ly/2),function(xy) f(xy[1],xy[2]),method='L')$value # X10 (平面x=10から入水)
f<-function(y,z) dit(c(Lx+y,z),0,vs)+dit(c(Lx,y,z),S,vw)
X10=optim(c(Ly/2,Lz/2),function(yz) f(yz[1],yz[2]),method='L')$value
# Y10 (平面y=10から入水)
f<-function(z,x) dit(c(Ly+x,z),0,vs)+dit(c(x,Ly,z),S,vw)
Y10=optim(c(Lx/2,Lz/2),function(xz) f(xz[1],xz[2]),method='L')$value
# Z10 (平面z=10から入水)
f<-function(x,y) dit(c(Lz+x),y,vs)+dit(c(x,y,Lz),S,vw)
Z10=optim(c(Lx,Ly),function(xy) f(xy[1],xy[2]),method='L')$value
route=c('OS','Z0','Z10','Y0','Y10','Z0','X10')
t=c(OS,Z0,Z10,Y0,Y10,Z0,X10)
m=min(t)
if(print) cat(route[which(t==m)],':',m,'\n')
invisible(m)
}
lds=seq(0,Ld,0.1)
plot(lds,sapply(lds,sim),bty='l',type='l',xlab='length of diagonal')
(opt=optimize(sim,c(0,Ld),maximum=TRUE))
opt$objective # 最短でも必要な秒数
(Scrit=opt$maximum*e) # 最遅点の座標Scritical
sim(opt$maximum,print=T)
# Z10
f<-function(x,y) dit(c(Lz+x),y,vs)+dit(c(x,y,Lz),Scrit,vw)
optim(c(Lx,Ly),function(xy) f(xy[1],xy[2]),method='L')
結果は、出題された数学板に投稿してきた。
プログラムは()の対応やコンマひとつの過不足で誤動作するから大変。
まぁ、道楽でやっているから楽しいけど納期のある仕事だと大変だろうな。
理一卒で理三入学なんて凄すぎるｗ
俺の友人で京大医を卒業した友人は
勉強してるところを見たことが無かった。
授業中もノートは一切とらない、休憩時間は
自分の興味のある本や小説を読んでるｗ
試験時間中も開始から30分ぐらいしたら
いつも机にうつ伏せになって寝てた。
頭の良いヤツっているよな。
田舎なので塾もないし、教科書以外は
持ってなくて、理由を聞いたら教科書が
一番良い参考書だと思うと言ってたな。
謙虚なヤツだったけど、今はどうしてるんだろう？
教科書だけで京医受かるわけないだろバカだなおまえ
騙されてんだよっ
>>362
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
ｘ＝１０の平面（壁）から入水する場合にはｚ＝０の壁を通るルートとｙ＝０の壁を通るルートの二つがあるのを見逃していた。
Lx=10; Ly=10; Lz=10 # プールの大きさ
L=c(Lx,Ly,Lz)
Ld=sqrt(sum(L^2)) # 対角線の長さ
e=L/Ld # 方向単位ベクトル
vs=2 # 壁上速度velocity along side
vw=1 # 水中速度 velocity in water
O=c(0,0,0) # 監視員の位置
dit<-function(X,Y,v) sqrt(sum((X-Y)^2))/v # X,Yの移動所要時間 distance->time
sim <- function(ld,print=FALSE){ # ld:原点とS(対角線上)の距離
S=ld*e # swimmerの位置
# OS 直入水
OS=dit(0,S,vw)
# X0 (平面x=0から入水)
f<-function(y,z) dit(c(0,y,z),0,vs)+dit(c(0,y,z),S,vw)
X0=optim(c(Ly/2,Lz/2),function(yz) f(yz[1],yz[2]),method='L')$value
# Y0 (平面y=0から入水)
f<-function(x,z) dit(c(x,0,z),0,vs)+dit(c(x,0,z),S,vw)
Y0=optim(c(Lx/2,Lz/2),function(xz) f(xz[1],xz[2]),method='L')$value
# Z0 (平面z=0から入水)
f<-function(x,y) dit(c(x,y,0),0,vs)+dit(c(x,y,0),S,vw)
Z0=optim(c(Lx/2,Ly/2),function(xy) f(xy[1],xy[2]),method='L')$value
# X10 (平面x=10から入水) sqrt((Lx+y)^2+z^2)/vs == dit(c(Lx+y,z),0,vs)
f<-function(y,z) min(dit(c(Lx+y,z),0,vs),dit(c(Lx+z,y),0,vs)) + dit(c(Lx,y,z),S,vw)
X10=optim(c(Ly/2,Lz/2),function(yz) f(yz[1],yz[2]),method='L')$value
# Y10 (平面y=10から入水)
f<-function(x,z) min(dit(c(Ly+x,z),0,vs),dit(c(Ly+z,x),0,vs)) + dit(c(x,Ly,z),S,vw)
Y10=optim(c(Lx/2,Lz/2),function(xz) f(xz[1],xz[2]),method='L')$value
# Z10 (平面z=10から入水)
f<-function(x,y) min(dit(c(Lz+y,x),0,vs),dit(c(Lz+x,y),0,vs)) + dit(c(x,y,Lz),S,vw)
Z10=optim(c(Lx/2,Ly/2),function(xy) f(xy[1],xy[2]),method='L')$value
route=c('OS','Z0','Z10','Y0','Y10','Z0','X10')
t=c(OS,Z0,Z10,Y0,Y10,Z0,X10) # 各面からの到達時間のうちで
m=min(t) # 最小値をもとめて
if(print) cat(route[which(t==m)],':',m,'\n') # どの経路かを表示
invisible(m)
}
lds=seq(0,Ld,0.1) # 対角線上の距離と所要時間をグラフにする
plot(lds,sapply(lds,sim),bty='l',type='l',xlab='length of diagonal')
(opt=optimize(sim,c(0,Ld),maximum=TRUE))
opt$objective # 最短でも必要な秒数
(Scrit=opt$maximum*e) # 最遅点の座標Scritical = 対角線上距離×方向単位ベクトル
sim(opt$maximum,print=T) # 最遅点に最速で到達する経路を表示
# Z10(X10,Y10でも同様)がその経路
f<-function(x,y) min(dit(c(Lz+y,x),0,vs),dit(c(Lz+x,y),0,vs)) + dit(c(x,y,Lz),Scrit,vw)
optim(c(Lx/2,Ly/2),function(xy) f(xy[1],xy[2]),method='L') # $parが入水点のx,y座標
数学板に投稿すると、正しいか検証されてレスがつくので楽しい。
理論値が出される前に正しい数値解をだしたい。
数値解が正しければ、数値計算させている方程式を解けばいい。
間違った立式をひたすら偏微分して極値計算しても徒労におわるから。
>>364
いるね。
高校の同期で行列を使ってルービックキューブを解ける人間もいたし、数学なんぞ使わなくても勝手に手が動くとか言って完成してしまう人間もいた。
ほんとうに頭のいいのは理学部か工学部に行く。
ほんとうに頭が悪いのがいくのがド底辺シリツ医大であることは申し上げるまでもない。 >>372
出題者も最後はWolframを使った数値解をだしていたから、解析解を追求するのはやめ。
俺の解もまずまずの近似。
> asin(h/r)*180/pi # 理論値=60°
[1] 59.99515 あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
まあ、プログラムでの数値解として満足な値がだせた。
最短時間での入水点は対角線の真上にはないというのは意外ではあったな。
109 自分：１３２人目の素数さん[sage] 投稿日：2020/02/03(月) 07:48:20.98 ID:0LuwDr/b [6/6]
>>107
対称性からいえば
Z=10の平面での入水点は
（6.074329 ,6.855617, 10)
（6.855617, 6.074329 ,10)
の二つがあることになり、
どちらを経由しても
所要時間は同じになりました（まあ、当然とでしょうけど）
> f(jmpz$par[1],jmpz$par[2])
[1] 11.698156288555285
> f(jmpz$par[2],jmpz$par[1])
[1] 11.698156288555285
>
110 名前：１３２人目の素数さん[sage] 投稿日：2020/02/03(月) 08:21:54.06 ID:5QqjKgBu
理論値は
11.69815627019646153787418090069489267584187319472412254855
です。 あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
国試まであと数日だな 今年も見送りか～ もう医者になるのはムリみたいだねw w w
20年以上もブランクがあると今の医学は理解できんもんな。国試も傾向が変わってるしね。かわいそうだなー
たぶんおまえのレヴェルは 川崎医大の学生より低いだろうな 。国試はどんどん変わっていくからな。
内視鏡バイト終わってこれからステーキハウスに向かう。
>>379
偏微分連立方程式を解く必要があると思ったのだが４次方程式で解けるという。俺にはプログラム解が限界だな。 プログラム解で正解できたのでお祝いにTボーンステーキを注文。
>>392
シリツ医＝裏口入学容疑者は国民にばれている。 どうだ ステーキうまいか？w w w w w w w
常連だからそれなりのサービスがあるね。
んで、あんたどこ卒？
いや、ド底辺シリツ卒だろ。
フェラ問題に答えられないから。
国立卒の看護師なら自分でわからなくても国立卒の医師に聞けるから。
>>401
んで、あんたどこ卒？
周りもド底辺シリツ医？？ 次の首相は低学歴の世襲の2世3世だけはやめて欲しいね
ド底辺シリツ医大卒ってこれだよな
底辺私立医大卒が国立大学医学部卒を妬むスレ [転載禁止](c)2ch.net
http://2chb.net/r/hosp/1424846816/695
695 名前：卵の名無しさん[] 投稿日：2016/09/25(日) 22:04:25.53 ID:FzuOCpqV
匿名先生
精神科
▲
1
評価
私立出でも、素晴らしい医師がいるし、国立でも、どうしようもないのもいる。
そんなのは、あくまで個人の資質差と思ってました。
が、
今いる病院（医師の大部分が、いわゆる底辺私立）に来て、その考えは変わりました。
とある、気に食わない医師の白衣やサンダルを隠す、机の上にゴミを置く、など、小学生じみた嫌がらせをしている医師というのを、はじめて見ました。
国立出の変人も多々みてきましたが、こんな、小学生のイタズラみたいなことをする人は、いませんでした。
やはり、底辺私立は、それなりなんだと思いました。
2016年09月02日 00時21分09秒 福井県越前市瓜生町 一度訪れてみれば いかがです？
医者はこんな時間にこんなところで書き込むことはしません。俺は長崎大学医学部看護科出身の看護師だよーん。当直明けだよーん。ワハハ
いや、ド底辺シリツ卒だろ。
フェラ問題に答えられないから。
国立卒の看護師なら自分でわからなくても国立卒の医師に聞けるから。>>406 某女子大には決して嘘をつかない女子大生と必ず嘘をつく女子大生がいることがわかっている。
この女子大の学生（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、間違っていれば何もしてあげない」と言われた。
女子大生にフェラをしてもらうには何と言えばいいか？
>>359
むしろ難しいのは、方程式を立式する上で、二次元の場合なら当たり前で許してもらえる事が三次元ではそこまで当たり前に思えない事。
本問では所要時間最大になる点がx=y=z上にある事を示すのがやや難しい。
という指摘がされているので、実証するプログラムを作ってみる。
初期値をランダムに設定して収束したときに｣x=y=zを満たすかを確認できればよしとする。 # 到着に最も時間を要する点（最遅点)は(w,w,w)で対角線上にあるかの実験
rm(list=ls())
graphics.off()
Lx=10; Ly=10; Lz=10 # プールの大きさ
L=c(Lx,Ly,Lz)
Ld=sqrt(sum(L^2)) # 対角線の長さ
e=L/Ld # 方向単位ベクトル
vs=2 # 壁上速度velocity along side
vw=1 # 水中速度 velocity in water
O=c(0,0,0) # 監視員の位置
dit<-function(X,Y,v) sqrt(sum((X-Y)^2))/v # X,Yの移動所要時間 distance->time,v=1なら距離と同じ
sim2 <- function(S,meth='Nelder',print=FALSE){ # 原点からSまでの到着最短時間を返す
# OS 直入水
OS=dit(0,S,vw)
# X0 (平面x=0から入水)
f<-function(y,z) dit(c(0,y,z),0,vs)+dit(c(0,y,z),S,vw)
X0=optim(c(Ly/2,Lz/2),function(yz) f(yz[1],yz[2]),method=meth)$value
# Y0 (平面y=0から入水)
f<-function(x,z) dit(c(x,0,z),0,vs)+dit(c(x,0,z),S,vw)
Y0=optim(c(Lx/2,Lz/2),function(xz) f(xz[1],xz[2]),method=meth)$value
# Z0 (平面z=0から入水)
f<-function(x,y) dit(c(x,y,0),0,vs)+dit(c(x,y,0),S,vw)
Z0=optim(c(Lx/2,Ly/2),function(xy) f(xy[1],xy[2]),method=meth)$value
# X10 (平面x=10から入水) sqrt((Lx+y)^2+z^2)/vs == dit(c(Lx+y,z),0,vs)
f<-function(y,z) min(dit(c(Lx+y,z),0,vs),dit(c(Lx+z,y),0,vs)) + dit(c(Lx,y,z),S,vw)
X10=optim(c(Ly/2,Lz/2),function(yz) f(yz[1],yz[2]),method=meth)$value
# Y10 (平面y=10から入水)
f<-function(x,z) min(dit(c(Ly+x,z),0,vs),dit(c(Ly+z,x),0,vs)) + dit(c(x,Ly,z),S,vw)
Y10=optim(c(Lx/2,Lz/2),function(xz) f(xz[1],xz[2]),method=meth)$value
# Z10 (平面z=10から入水)
f<-function(x,y) min(dit(c(Lz+y,x),0,vs),dit(c(Lz+x,y),0,vs)) + dit(c(x,y,Lz),S,vw)
Z10=optim(c(Lx/2,Ly/2),function(xy) f(xy[1],xy[2]),method=meth)$value
route=c('OS','Z0','Z10','Y0','Y10','Z0','X10')
t=c(OS,Z0,Z10,Y0,Y10,Z0,X10) # 各面からの到達時間のうちで
m=min(t) # 最小値をもとめて
if(print) cat(route[which(t==m)],':',m,'\n') # どの経路かを表示
invisible(m)
}
(opt=optim(par=sample(0:10,3),sim2,control = list(fnscale=-1),method='N'))
while(opt$convergence!=0){ # 初期値を乱数発生させて収束するまで繰り返す
opt=optim(par=sample(0:10,3),sim2,control = list(fnscale=-1),method='N')
}
opt
opt$value # 最短でも必要な秒数
(Scrit=opt$par) # 最遅点の座標Scritical = 対角線上距離×方向単位ベクトル
sim2(Scrit,print=T) # 最遅点に最速で到達する経路を表示
実験では、収束するときはx=y=zが成立している。
> while(opt$convergence!=0){ # 初期値を乱数発生させて収束するまで繰り返す
+ opt=optim(par=sample(0:10,3),sim2,control = list(fnscale=-1),method='N')
+ }
> opt
$par
[1] 7.436211 7.436219 7.436219
$value
[1] 11.69815
$counts
function gradient
296 NA
$convergence
[1] 0
$message
NULL
若い研修医の女医と同棲してまーす 毎日楽しく仕事してまーす
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
この若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、間違っていれば何もしてあげない」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？
>>419
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、間違っていれば何もしてあげない」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？ ド底辺シリツ卒だろ。
フェラ問題に答えられないから。
国立卒の看護師なら自分でわからなくても国立卒の医師に聞けるから。
>>422
フェラ問題に答えられんとフェラしてもらえんよ。 >>424
手コキを飴、フェラをチョコにしてチョコをもらうには
という問題にしたら小学生でも答えるかもね。 この若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？
>>413
この若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？
答だせないってアホなの？ フェラよりセンズリが好きなの？ >>372
偏微分してみた。
route Z0
t=√(x^2+y^2)/2+√((p-x)^2+(q-y)^2+r^2)
d/dx(1/2 sqrt(x^2 + y^2) + sqrt((p - x)^2 + (q - y)^2 + r^2)) = x/(2 sqrt(x^2 + y^2)) - (p - x)/sqrt((p - x)^2 + (q - y)^2 + r^2)
d/dy(1/2 sqrt(x^2 + y^2) + sqrt((p - x)^2 + (q - y)^2 + r^2)) = y/(2 sqrt(x^2 + y^2)) - (q - y)/sqrt((p - x)^2 + (q - y)^2 + r^2)
route X10
t=√((10+y)^2+z^2)/2 + √((10-p)^2+(q-y)^2+(r-z)^2), (y<zのとき)
d/dy(1/2 sqrt((10 + y)^2 + z^2) + sqrt((10 - p)^2 + (q - y)^2 + (r - z)^2)) = (y + 10)/(2 sqrt((y + 10)^2 + z^2)) - (q - y)/sqrt((10 - p)^2 + (q - y)^2 + (r - z)^2)
d/dz(1/2 sqrt((10 + y)^2 + z^2) + sqrt((10 - p)^2 + (q - y)^2 + (r - z)^2)) = z/(2 sqrt((y + 10)^2 + z^2)) - (r - z)/sqrt((10 - p)^2 + (q - y)^2 + (r - z)^2)
t=√(y^2+(10+z)^2)/2 + √((10-p)^2+(q-y)^2+(r-z)^2), (y≧zのとき)
d/dy(1/2 sqrt(y^2 + (10 + z)^2) + sqrt((10 - p)^2 + (q - y)^2 + (r - z)^2)) = y/(2 sqrt(y^2 + (z + 10)^2)) - (q - y)/sqrt((10 - p)^2 + (q - y)^2 + (r - z)^2)
d/dz(1/2 sqrt(y^2 + (10 + z)^2) + sqrt((10 - p)^2 + (q - y)^2 + (r - z)^2)) = (z + 10)/(2 sqrt(y^2 + (z + 10)^2)) - (r - z)/sqrt((10 - p)^2 + (q - y)^2 + (r - z)^2) いいねぇ いいねぇ でもね ムリすんなよ 大爆笑！
カンファレンス前 医局で見てるよー ある女医が この人要するになにがしたいの？悪寒がする だってさw
>>434
その女医が医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？
答だせないってアホなの？ フェラよりセンズリが好きなの？ この若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？
答だせないってアホなの？
フェラよりセンズリが好きなの？
どっち？
>>434
医局にフェラ問題に即答できる頭脳はないの？
みんな裏口入学なのか？ 裏口入学で卒業できれば、だけど
卒業できないとか、国試通らないとか、問題学生多いのでは？
>>438
馬鹿を裏口入学させて留年させて授業料を稼ぐ留年ビジネスモデルで稼ぐのがシリツ医大である。 ド底辺シリツ医大の医局はフェラ問題も答えられないド底辺頭脳だらけのようだ。
まあ、センズリ専従の可能性もあるが、頭が悪いのはそのせいかもね。
昔というか、戦後の一時期は医者になり易かった
医師不足の中で入学すればバカでも必ず医師になれた
自分がそうだったからと無理して入学させるバカ親が多いのだろう
でも入学者の中で医者になれない奴らほどどうしようもない人間はいない
使い物にならないから
ｍ３から配信されてきたのだが、最近の国試って馬鹿を医者にする問題だらけだな。
第112回医師国試問題◆
胸やけの誘因となりにくいのはどれか。
国試112-第112回医師国家試験問題解説書（医学評論社）より出題 学生正答率80.2％
A 過食
B 運動
C 肥満
D 高脂肪食
E 前屈姿勢
こういう問題を出して、裏口入学のシリツ医学生を排除すべきだと思うよなぁ。
1歩で1段または2段のいずれかで階段を昇るとき、1歩で2段昇ることは連続しないものとする。15段の階段を昇る昇り方は何通りあるかを求めよ。
ここのシリツ医はフェラ問題にも答が出せない知恵遅れ。
裏口入学なんだろうな。
>>441
賢い人が行くのが国立大学の理学部や工学部
賢くないけどアホでもないのが行くのが国立大学医学部（実例が俺）
アホしか行かないのがド底辺シリツ医大。
フェラ問題に答が出せないセンズリ集団であることが判明したねｗ ## オリンピック
"オリンピックサイズ・プール50m×25mの水の入ったプールの一つの角に監視員を置く。
最低2.0 m (6 ft 7 in)、3.0 m (9.8 ft)が推奨される
ということなので、水深2.5mとする。
この監視員は世界記録で移動するものとする。
水泳100m自由形 46秒91で水中を移動
陸上100m9秒58でプールサイドを」移動
この監視員がプールのどこへでも到達しうるには，最短で何秒必要か計算せよ。
"
rm(list=ls())
graphics.off()
Lx=50
Ly=25
Lz=2.5
L=c(Lx,Ly,Lz)
vs=100/9.58 # 壁上速度velocity along side
vw=100/46.91 # 水中速度 velocity in water
Ld=sqrt(sum(L^2)) # 立体対角線の長さ
e=L/Ld # 方向単位ベクトル
O=c(0,0,0) # 監視員の位置
dit<-function(X,Y,v) sqrt(sum((X-Y)^2))/v # X,Yの移動所要時間 distance->time,v=1なら距離と同じ
sim <- function(S,meth='Nelder-Mead',print=FALSE){ # 原点OとSへの到達時間を返す
if(!all(0<=S & S<=L)) return(0) # Sがプール外の座標なら0を返す
# OS 直入水
OS=dit(0,S,vw)
# X0 (平面x=0から入水)
f<-function(y,z) dit(c(0,y,z),0,vs)+dit(c(0,y,z),S,vw)
X0=optim(c(Ly/2,Lz/2),function(yz) f(yz[1],yz[2]),method=meth)$value
# Y0 (平面y=0から入水)
f<-function(x,z) dit(c(x,0,z),0,vs)+dit(c(x,0,z),S,vw)
Y0=optim(c(Lx/2,Lz/2),function(xz) f(xz[1],xz[2]),method=meth)$value
# Z0 (平面z=0から入水)
f<-function(x,y) dit(c(x,y,0),0,vs)+dit(c(x,y,0),S,vw)
Z0=optim(c(Lx/2,Ly/2),function(xy) f(xy[1],xy[2]),method=meth)$value
# X10 (平面x=10から入水) sqrt((Lx+y)^2+z^2)/vs == dit(c(Lx+y,z),0,vs)
f<-function(y,z) min(dit(c(Lx+y,z),0,vs),dit(c(Lx+z,y),0,vs)) + dit(c(Lx,y,z),S,vw)
X10=optim(c(Ly/2,Lz/2),function(yz) f(yz[1],yz[2]),method=meth)$value
# Y10 (平面y=10から入水)
f<-function(x,z) min(dit(c(Ly+x,z),0,vs),dit(c(Ly+z,x),0,vs)) + dit(c(x,Ly,z),S,vw)
Y10=optim(c(Lx/2,Lz/2),function(xz) f(xz[1],xz[2]),method=meth)$value
# Z10 (平面z=10から入水)
f<-function(x,y) min(dit(c(Lz+y,x),0,vs),dit(c(Lz+x,y),0,vs)) + dit(c(x,y,Lz),S,vw)
Z10=optim(c(Lx/2,Ly/2),function(xy) f(xy[1],xy[2]),method=meth)$value
route=c('OS','Z0','Z10','Y0','Y10','Z0','X10')
t=c(OS,Z0,Z10,Y0,Y10,Z0,X10) # 各面からの到達時間のうちで
m=min(t) # 最小値をもとめて
if(print) cat(route[which(t==m)],':',m,'\n') # どの経路かを表示
invisible(m)
}
(opt=optim(par=c( # 初期値は乱数発生させて最大となる座標と所要時間を探索する
sample(seq(0,Lx,le=101),1),
sample(seq(0,Ly,le=101),1),
sample(seq(0,Lz,le=101),1)),
fn=sim, control=list(fnscale=-1),method='Nelder-Mead'))
(opt_scrit=optim(par=c(49,23,1.3),fn=sim,control=list(fnscale=-1),method='N')) # 既知の最遅点
opt_scrit$par/e # 立体対角線上にあれば3要素が同値になるが、ならないことを確認
search <- function(){
opt=list(convergence=1,value=0) # 探索のために初期値は収束しなかった値（0以外)に設定
while(opt$convergence!=0 | opt$value < opt_scrit$value){
(opt=optim(par=c(
sample(seq(0,Lx,le=101),1),
sample(seq(0,Ly,le=101),1),
sample(seq(0,Lz,le=101),1)),
fn=sim, control=list(fnscale=-1),method='Nelder-Mead'))
}
return(opt)
}
options(digits=22)
search() # lengthy process
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
日米地位協定第九条１ この条の規定に従うことを条件として、合衆国は、合衆国軍隊の構成員及び軍属並びにそれらの家族である者を日本国に入れることができる。
２ 合衆国軍隊の構成員は、旅券及び査証に関する日本国の法令の適用から除外される。
合衆国軍隊の構成員及び軍属並びにそれらの家族は、外国人の登録及び管理に関する日本国の法令の適用から除外される。
ただし、日本国の領域における永久的な居所又は住所を要求する権利を取得するものとみなされない。
D[Sqrt[x^2 + y^2]/2 + Sqrt[r^2 + (-p + x)^2 + (-q + y)^2], x]=0
D[Sqrt[x^2 + y^2]/2 + Sqrt[r^2 + (-p + x)^2 + (-q + y)^2], y]=0
国試 今回も見送りだね w 安心したよ。ありがとう。
x/(2 Sqrt[x^2 + y^2]) + (-p + x)/Sqrt[r^2 + (-p + x)^2 + (-q + y)^2]=0
y/(2 Sqrt[x^2 + y^2]) + (-q + y)/Sqrt[r^2 + (-p + x)^2 + (-q + y)^2]=0
この若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？
答だせないってアホなの？
フェラよりセンズリが好きなの？
どっち？
ここのシリツ医はフェラ問題にも答が出せない知恵遅れ。
裏口入学なんだろ。
>>454
フェラ問題に答が出せないセンズリ男がオマエな。
ド底辺シリツ医大に裏口入学なんだろ？ 受験生頑張れよ！医学部卒だけではただの一般人だからねっ w
>>460
残念なののはオマエの頭。
この若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？
答だせないってアホなの？
フェラよりセンズリが好きなの？
どっち？ >>459
未だに他人を同定しているどアホがオマエだよ。
まさに昆虫並みの頭脳だな。
ここまでアホだから、藤田か聖マだろ？
フェラ問題の答えられないの？
誰かに聞いてもいいぞ。
周囲もド底辺頭脳だらけなのか？ 性欲強いんだね。そんなに性行為したいんか？w 還暦近いのにね w いい女に相手されない男の典型だなw w
福井県越前市瓜生町 国試まーた見送りか。大学はほっとしているけどな。もういっそのことアダルトビデオの男優になるしかないんじゃね？w性欲強いんだしよ ハハハ もう数年で還暦だぞおまえ w w w
あっ おまえ w性病治せよ。風俗好きな人たちに迷惑になるからなw
>>465
若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？
答だせないってアホなの？
フェラよりセンズリが好きなのか？
誰かに相談してもいいぞ。
オマエの周りにはド底辺頭脳しかいないのか？ >>463
んで、フェラ問題の答は出せないの？
飴とチョコの問題にしたら公文の小学生でも答えるんじゃないの？ 関東を中心にHIV 梅毒の感染が広がっている。性風俗では中国人の利用が多くて要注意とのこと。特に格安店は危ない。
答だせないってアホなの？
フェラよりセンズリが好きなのか？
誰かに相談してもいいぞ。
オマエの周りにはド底辺頭脳しかいないのか？
>>468
風俗は格安店が危ないのに対して
ド底辺シリツ医大では学費が高いとこほど馬鹿揃い。
あんたどこ卒？ フェラは感染リスクがあるという指摘なので手コキ問題に変えよう。
若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
手コキをしてもらうには何と言えばいいか？
答だせないってアホなの？ センズリが好きなのか？
誰かに相談してもいいぞ。
オマエの周りにはド底辺頭脳しかいないのか？
> yu = function(V=500,T=65,C=7,H=98) V*(T-C)/(H-C)
> YU=sapply(0:30,function(x) yu(C=x))
> rbind(0:30,round(YU))
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14] [,15] [,16] [,17] [,18]
[1,] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
[2,] 332 330 328 326 324 323 321 319 317 315 312 310 308 306 304 301 299 296
[,19] [,20] [,21] [,22] [,23] [,24] [,25] [,26] [,27] [,28] [,29] [,30] [,31]
[1,] 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
[2,] 294 291 288 286 283 280 277 274 271 268 264 261 257
当然だろ。プライマリーバランス馬鹿の安倍インバウンド外貨獲得政策のおかげで日本ボロボロだわ。
移民や観光立国は確実に疫病が持ち込まれるからデメリットの方が大きいとあれほど言われてたのに、安倍の「うつくしいくに」でこの有り様。
底辺医大卒に診てもらうって恐ろしいな
誤診，誤診のの連続だったり
taxi <- function(x,F,D,C,B){ # F:初乗運賃 D:初乗り距離 C:加算料金 B:加算距離
if(x<=D) return(F)
else F + C*ceiling((x-D)/B)
}
taxi(27100,F=500,D=1200,C=100,B=264) # 聖マリアンナ医科大学から東京駅までのタクシー料金
taxi(27100,F=420,D=1052,C=80,B=233) # 東京駅から聖マリアンナ医科大学までのタクシー料金
>>475
格安風俗で特亜風俗嬢と生本番するようなものだよ。
日本で恐ろしいのは学費が高い大学卒ほど馬鹿が多いからね。 何度も繰り返して性行為感染症に罹患していると尿道が瘢痕化して尿道狭窄を起こす。将来導尿が必要になった場合はカテーテルが入り難くなって大変なことになるぞいw
梅毒とHIVはシャレにならんので検査したほうがいいぞ w
あっそれからな風俗嬢はチンポコ見てやばいチンポコはわかるそうだよーん カカカ w
B肝 C肝 も怖いね ー病気のチンポコは嫌だねー性風俗嬢はほとんど何か病気を持ってるよん 口の中にもな w
もう遅いがな w
尿道の奥にコンジローマを見つけたときはびっくりしたが上級医に聞いたらよくあるとのこと w
フェラは感染リスクがあるという指摘なので手コキ問題に変えよう。
若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
手コキをしてもらうには何と言えばいいか？
答だせないってアホなの？ センズリが好きなのか？
誰かに相談してもいいぞ。
オマエの周りにはド底辺頭脳しかいないのか？
>>483
ド底辺シリツの上級医に相談してもいいぞ。
若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
手コキをしてもらうには何と言えばいいか？
答だせないってアホなの？ センズリが好きなのか？ >>482
ド底辺シリツ医は頭の中に機能不全を抱えている。
手コキ問題に答えることもできない。 ポルシェ特攻は理一卒→阪医のようだな
派手な事件なので、てっきり私立医かと思ってた
どっちにしろ馬鹿な奴だ すべてを棒に振ってｗ
野党って厚生労働委員会やインフル特措法や政令指定前倒しをしっかり提案したけど国賊安倍自民に開かない改憲必要とか話し通じてない子供の言い訳で突っぱねられ
結局自民のせいでパンデミックになりそうなのに責任擦りつけられそうなあの野党？
>>481
オマエがド底辺シリツ裏口入学なのは文章でわかるぞ。
手コキ問題は解けたか？
手コキよりセンズリ専従医なのか？ 会陰部を押すと膿が出る ニューキノロン耐性の性病も流行ってるぞい ひひひ
>>492
若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
手コキをしてもらうには何と言えばいいか？
この答を出せないの？センズリ専従医なのか？
それともド底辺シリツ医大の研修医はウンコしても手を洗わないから手コキよりセンズリを選択したのか？
んで、あんたどこ卒？ >>487
いや、ド底辺シリツ医大卒という汚名を金を出して買う方が、
>すべてを棒に振ってｗ
に該当すると思う。
母校に誇りが持てないから卒業大学すら名乗れないのをみればよく分かる。 タクシー料金が上がったので運賃比較のグラフを作成する
# 旧運賃（小型)
F1=640 # 初乗運賃 Fair
D1=1500 # 初乗り距離 initial Distance
C1=90 # 加算運賃 Charge by distance
B1=345 # 加算距離 charge By distancce
# 新運賃
F2=660
D2=1500
C2=90
B2=331
# 運賃から距離（旧運賃) fare to distance by old system y:\
f2d.o <- function(y,F=F1,D=D1,C=C1,B=B1){
if(y<F) return(0)
D+(y-F)%/%C*B
}
y=seq(0,5000,by=10)
plot(y,sapply(y,f2d.o),type='l',bty='l',xlab='所持金(円)',ylab='到達距離(m)')
# 距離から運賃(新運賃) distance to fare by new system
d2f.n <- function(d,F=F2,D=D2,C=C2,B=B2){ # F:初乗運賃 D:初乗り距離 C:加算運賃 B:加算距離
if(d<=D) return(F)
else F + C*ceiling((d-D)/B)
}
# 旧運賃から新運賃
f.o2n <- function(y){ # old fare to new fare
if(F1<=y & y<=F2) return(F2)
d2f.n(f2d.o(y))
}
# 上限ymax円までの運賃変化グラフ
ymax=10000
(ymax=F1+C1*(ymax-F1)%/%C1) # ymax以下で払う
y=seq(F1,ymax,by=C1) # 旧運賃の候補のみ列挙
z=sapply(y,f.o2n) # 新運賃を算出してグラフに
plot(y,z,type='p',pch=19,bty='l',xlab='旧料金',ylab='新料金') ; points(y,y)
segments(y,y,y,z)
r=(z-y)/y*100
plot(y,r,bty='l',pch=19,xlab='旧運賃',ylab='値上げ率(%)')
y[which.max(r)]
f.o2n(730)
r[2]
慢性尿道炎 なかなか治りません 陰部の不快感が特徴w
チンポコをシゴくと炎症が治らないぞよ w局部を安静にするしかないがおまえは理性がないからオナニーしちゃうだろ w
＞490-492 の投稿をみると、ド底辺シリツ医のオツムの出来が手に取るようにわかるなぁ。
手コキ問題の答が出せるような頭脳じゃないね。
未だに他人を同定しているどアホがオマエだよ。
まさに昆虫並みの頭脳だな。
ここまでアホだから、藤田か聖マだろ？
手コキ問題にまだ答えられないの？
馬鹿なんだろ。
周りに教えてくれる人いないの？
みんな裏口バカだらけ？
>>501
本当にこれできない馬鹿なの？
それで大学入られるって裏口入学なんだろうね？
フェラは感染リスクがあるという指摘なので手コキ問題に変えよう。
若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
手コキをしてもらうには何と言えばいいか？
答だせないってアホなの？ センズリが好きなのか？
誰かに相談してもいいぞ。
オマエの周りにはド底辺頭脳しかいないのか？
あんた、どこ卒？ 何で国試に合格できないの？優秀な頭脳なんだろ？フハハハハ
>>505
とっくに通ったよ。
ウロとプシコが選択指定の年に。
どっちも疾患が少ない科だから楽勝だった。 >>505
フェラ問題の答まだぁ？
別スレでチョコと飴の問題にしたら直ぐに正答されたので
ここでも答がでるのが前提で面白いからフェラと手コキにしたのに。
オマエの頭脳じゃ、一生センズリ専従だぞ。
どこ卒ならそんなに馬鹿なんだ？ フフフ 国試不合格の精神病患者ではなー 障害者手帳で何とか食っていけるだろう よかったね w
眠くなってきた 寝よ 明日朝からカンファレンスなのだよ 偽医者くん ハハハハ
>>508
フェラ問題も答がだせなう
知恵遅れの精神障害はオマエだろ。
んで、あんたどこ卒？ これでちょっとグラフ作って遊んでみるかな。
>>509
カンファの参加者にフェラ問題を解いてもらえよ。
裏口シリツ医だらけなら無理だろね？ >>505
フェラ問題の答まだぁ？
別スレでチョコと飴の問題にしたら直ぐに正答されたので
ここでも答がでるのが前提で面白いからフェラと手コキにしたのに。
オマエの頭脳じゃ、一生センズリ専従だぞ。
どこ卒ならそんなに馬鹿なんだ？
藤田か聖マであってる？ 日本が観光で外貨を稼ぐなんて無理な話。
ギリシャだって観光じゃ稼げれないから破綻したじゃんか。
日本はモノづくりの国なんだからよ、中国みたいな海外の工場頼み
じゃなくて国内でやりゃぁいいんだ。
ゴミみたいな外国人雇うより日本人の雇用をしっかりしろ。
ホント安部自民党はアホばっか。
これ難しいな。
二次元平面上に無限に続く、1オームの抵抗で作られた正方形の格子において、
ナイトの動き(桂馬飛び)の位置にある2つのノード間の抵抗は
4/π-1/2 オームであることを示せ。
（Google入社試験 - 難易度を下げるために一部簡単化）
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
無能だからこそ引きずり下ろされないんだよ
一億五千万円はくれるし、百万の賄賂貰っても返せば起訴されないし
強姦しても助けてくれるし、何やってもちゃんと説明しなくても総理がやらないからしなくて良いし
こんな便利な人がトップなら、下はやりたい放題出来るから
まあ、今回の件は 死体 放題 にはなる可能性もあるけど
安倍が震災のときにやったことといえば菅直人のデマ流したことだからな
> 安倍が震災のときにやったこと
というより安倍、麻生一味とネタニアフが震災やったんだけどw
無能だからこそ引きずり下ろされないんだよ
一億五千万円はくれるし、百万の賄賂貰っても返せば起訴されないし
強姦しても助けてくれるし、何やってもちゃんと説明しなくても総理がやらないからしなくて良いし、役人もアクロバット擁護で安倍に貸しを作ってやりたい政策を実現できる。
こんな便利な人がトップなら、下はやりたい放題出来る。
コピペだが、安倍の行動ってこの予想通りだな。
安倍が命を懸けてここまで日本の為に働いてくれるイメージが湧かん。
政治的に批判されるリスクを指摘されたら速攻取り止め→ベント更に遅れる、とか
普通にあったと思う。
------
司会
菅総理が官邸の上のヘリポートからヘリで福島第一のほうに現地視察に行かれます。
この視察に関して報道では、枝野官房長官も含めてこの時点で
総理が行くべきではないと、そういうような慎重論、反対論が出たというふうに
聞いておりますが、どういう理由で反対されたんでしょうか。
枝野
私は、本質論としては行ったほうがいいでしょうねと。
だけど政治的には明らかにリスクですと。
多分行ったことにどんな意味があったって、こんなときに総理が
のこのこ
出かけていって足を引っ張ったと、
後から絶対政治的な批判をされますと。
だから行くべきじゃありませんと、私は止めました。
そしたら菅さんがどう言ったかというと、
「政治的に後から非難されるかどうかと、この局面でちゃんと原発を何とかコントロールできるの
とどっちが大事なんだ」と言うから、
「わかっているならどうぞ」と言いました。
福島原発事故独立検証委員会 ヒアリング
https://apinitiative.org/wp/wp-content/uploads/2012/07/3b328846ead37ec0bd01e9b8a83db762.pdf >>525
今日は日当直。
カンファの参加者にフェラ問題を解いてもらなかったのか？
やっぱり、裏口シリツ医だらけかよ。 本当にこれできない馬鹿なの？
それで大学入られるって裏口入学なんだろうね？
フェラは感染リスクがあるという指摘なので手コキ問題に変えよう。
若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
手コキをしてもらうには何と言えばいいか？
答だせないってアホなの？ センズリが好きなのか？
誰かに相談してもいいぞ。オマエの周りにはド底辺頭脳しかいないのか？
あんた、どこ卒？
そろそろ 私立医が 今日は女とデート！とか言い出すぞ！
わざわざ5chで報告しなくてもいいと思うがｗ
ある病院の医師は杏林ばっかりだね
特徴は良く怒鳴る、良く怒ること
扱いに困る
今日のSEXは気持ちよかったな～彼女がスケベで興奮したよ。ハハハハ
>>530
本当にこれできない馬鹿なの？
それで大学入られるって裏口入学？
フェラは感染リスクがあるという指摘なので手コキ問題にしたぞ。
若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
手コキをしてもらうには何と言えばいいか？
答だせないってアホなの？ センズリが好きなのか？
誰かに相談してもいいぞ。オマエの周りにはド底辺頭脳しかいないのか？
あんた、どこ卒？ 今日はこのシミュレーションが完成できたので気分がいい。
隔離中のクルーズ船では
船内の換気が共通らしいから13日後に発症した奴がいるとその近くの部屋のやつはプラスで14日隔離しないといけない
それが今の船内の状況という。
こんな問題を考えてみた。
両隣のどちらかが感染したら14日延長、1日で感染する確率pは1%
部屋の配置は長方形（つまり始まりも終わりもなし）。
発症するか、隔離期間が終われば下船できる。客と乗務員を合わせた人数nは3000人。クルーズ船から全員下船できる日数の期待値は？
>>530
ド底辺シリツ医はセンズリ専従じゃねぇの？ オナニーはもう数年してないな～彼女を切らしてないんだよね。医者になってよかったな。今モテモテです w
>>534
いや、これに答えられないお前はセンズリ専従だよ。
本当にこれできない馬鹿なの？
それで大学入られるって裏口入学？
フェラは感染リスクがあるという指摘なので手コキ問題にしたぞ。
若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
手コキをしてもらうには何と言えばいいか？
答だせないってアホなの？ センズリが好きなのか？
誰かに相談してもいいぞ。オマエの周りにはド底辺頭脳しかいないのか？
あんた、どこ卒？ ド底辺シリツ医だとこういうのができないのは裏口入学だから仕方がないがセンズリ問題に答が出せないのはセンズリし過ぎで頭がいかれているからじゃねえの？
このスレのド底辺シリツ医＝センズリ専従医
AからHの8人はそれぞれ正直者か嘘つきであり、誰が正直者か嘘つきかはお互いに知っている。
A,B,C,D,Eは嘘つきなら必ず嘘をつくが、F,G,Hは嘘つきでも正しいことを言う場合がある。
次の証言から確実に正直者と断定できるものを全て挙げよ。
A「8人の中に、正直者は3人いる」
B「8人の中に、少なくとも2人正直者がいる」
C「Bは嘘つきである」
D「CもFも嘘つきである」
E「8人の中に、少なくとも1人嘘つきがいる」
F「8人の中に、少なくとも2人嘘つきがいる」
G「Eは嘘つきである」
H「AもFも嘘つきである」
ある小学校のあるクラスでは、バスで遠足に行くことになった。
バスの座席は事前に決まっていたが、最初にバスに乗った児童が自分の座席を忘れて、任意の座席に座ってしまった。
他の児童は、一人ずつバスに乗り込み、自分の座席が空いていればその座席に、そうでなければ空いている任意の座席に座った。
このとき、最後の児童が自分の座席に座れる確率は、クラスの児童数にかかわらず一定であることを証明せよ。
seat.n <- function(n){ # n: 生徒の人数
s=1:n # 残り座席番号
s1=sample(s,1) # 最初の生徒１の座る席番号s1
s=s[-s1] # s1を残り座席から除く
for(i in 2:(n-1)){ # 生徒２から生徒n-1まで
if(i %in% s){ # 生徒iの座席iが残っていれば
s=s[-which(s==i)] # その座席をsから除く
}else{
ls=length(s) # 残り座席数 length of s
si=sample(ls,1) # 1:lsの中から1個選びsiとする
s=s[-si] # si番目の座席を除く
}
}
s==n # 生徒ｎの席番号はｎかの真偽を返す
}
sim <- function(n,k=1e4){
mean(replicate(k,seat.n(n)))
}
中国人からの観光収入に目がくらんで国民の生命を危険にさらす安倍晋三って
玉が出ているからと子供を駐車場で蒸し焼きにしているパチンカスそっくり。
やはり、世襲の底辺シリツ大学卒が総理じゃ衰退するわけだ。
中国から輸入したマスクを中国にあげて
中国の工場稼働停止で日本で足りないから使用控えろって
どんなコントだよ
最初にマスクを中国に送るのは構わないよ、その時は比較的に余裕あったし困ってたら手を貸してやるのも人道
でもその後に買い占めによる転売や中国人による買い占めをノーガードしてたのと
この期に及んで防護服などを中国に送ろうとする姿勢はいけないね
これからを考えると日本にも防護服が必要となるんだから当然の話
クルーズ船に関与する人らがマスクと手袋だけってどうかとおもうぞ
若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
手コキをしてもらうには何と言えばいいか？
答だせないってアホなの？ センズリが好きなのか？
医者になれなくてもいいじゃないか 別の道もあるよ！
>>544
今さら何を
知らなかったのかw
相当バカだな rm(list=ls())
p=rev(seq(0.55,1,by=0.05))
p
f=function(x) x+sample(c(1,-1),1,prob=c(p[x],1-p[x]))
i=0
x=1
while(x<10){
x=f(x)
i=i+1
}
i
双六の問題
・原点0から10マス先にゴールがある。マスごとに門番がいる。
・1ターンに1マス進めるが、門番に負けると1マス戻る。
0マス目の勝率100%
1マス目の勝率90%
2マス目の勝率90%
3マス目の勝率85%
4マス目の勝率85%
5マス目の勝率85%
6マス目の勝率85%
7マス目の勝率75%
8マス目の勝率65%
9マス目の勝率55%
・10マス目に到着するには平均何ターン掛かるのでしょうか？
>>545
ド底辺シリツのセンズリ専従医は
センズリ問題の答はまだか？
ド底辺シリツを落とす問題として国試に出るぞｗ 今日は久しぶりの休日なので研修医の彼女とマラソンSEX中。ヘトヘトになってきたが楽しい。フー
昼飯これから食う。ルームサービスでサンドウィッチ食べようっと。流石に彼女も疲れて寝てる。
ミーもですよ！
ミーも私立医卒ですけど
5chしながら女抱いてまーす！
一突き、一書きこでーす
彼女、感度が良くなったな。プレイもいろいろ教えたから上手くなった。
これを去年の４月。
今を予言しているな。
日本最高学費のシリツ医大（学費が高いとこほど低偏差値の傾向があるｗ）では
１年：進級失敗１０人
２年：進級失敗１６人
３年：進級失敗３４人
４年：進級失敗９人
５年：進級失敗１０人
６年：卒業失敗２６人
一学年約120～130人前後。
同じ学年で二回留年すると退学
http://2chb.net/r/doctor/1516439331/1
であるという。
1年次学費総額 12,145,000円 2年次以降学費（年間） 7,030,000円
1学年を125人として上記データから算出した確率（例、1年次は10/125の確率で留年）を用いて
卒業できる確率と必要な学費の期待値を求めよ。
また、退学になる確率とその場合に支払った学費の期待値を求めよ。 日本最高学費のシリツ医大（学費が高いとこほど低偏差値の傾向があるｗ）では
１年：進級失敗１０人
２年：進級失敗１６人
３年：進級失敗３４人
４年：進級失敗９人
５年：進級失敗１０人
６年：卒業失敗２６人
一学年約120～130人前後。
同じ学年で二回留年すると退学
http://2chb.net/r/doctor/1516439331/1
であるという。
1年次学費総額 12,145,000円 2年次以降学費（年間） 7,030,000円
1学年を125人として上記データから算出した確率（例、1年次は10/125の確率で留年）を用いて
卒業できる確率と必要な学費の期待値を求めよ。
また、退学になる確率とその学年、その場合に支払った学費の期待値を求めよ。 かわいい顔をしてるのに凄いことするんだな。ゾクゾクするくらい気持ちいい。スタイル良し 美人だし 色白で たまらん 今度はロールプレイをしてみよう！
(p=1-c(10,16,34,9,10,26)/125)
t1=12145000 ; t2=7030000
tu <- function(n) t1 + t2*ceiling(n-1)
f <- function(xy){ # xy:c(学年,進級判定)
x=xy[1] ; y=xy[2] # x:学年 y:進級してxなら1,留年してxなら0
z=sample(1:0,1,prob=c(p[x],1-p[x])) # 進級判定
if(y==0 & z==0){ # 二回留年なら
return(c(x,2)) # c(留年学年,2)を返す,2:退学で他と区別
}else{
return(c(x+z,z)) # c(進級学年,進級判定)
}
}
sim <- function(print=FALSE){ # 在学年数,最終学年,進級判定を返す
xy=c(1,1) # 新入生(1年生,留年なし)
i=0 # 在学年数
while(xy[1]<7 & xy[2]!=2){ #卒業前か退学でなければ
xy=f(xy) # 進級判定を繰り返す
i=i+1
if(print) cat(i,':',xy,'\n') # 在学年数 : c(学年,進級判定)
}
c(i,xy)
}
sim(T)
k=1e6
RE=replicate(k,sim())
RE=t(RE)
colnames(RE)=c('在学年数','最終学年','留年=2')
head(RE)
mean(RE[,2]==7) # 卒業確率
mean(tu(RE[RE[,2]==7,1])) # 卒業までの学費
mean(RE[,3]==2) # 退学確率
mean(tu(RE[RE[,3]==2,1])) # 退学までの学費
mean(RE[RE[,3]==2,1]) # 退学となる学年
>>557
そういう妄想しながらセンズリするのはどうでもいいから、
さっさとセンズリ問題に答えてみろよ。
フェラと手コキをチョコと飴に変えた問題にしたら小学生にでも出せる問題だぞ。
センズリし過ぎで馬鹿になったのか？いや、最初から知恵遅れだったよなぁ。 あれ？悔しいのかい？優越感に浸りながらいい女とSEXするとさらに興奮するよ w今度は鏡を見ながらやってみる！ハハハハ
>>562
そういう妄想しながらセンズリするのはどうでもいいから、
さっさとセンズリ問題に答えてみ。 ド底辺シリツ医だとこういうのができないのは裏口入学だから仕方がないがセンズリ問題に答が出せないのはセンズリし過ぎで頭がいかれているからじゃねえの？
このスレのド底辺シリツ医＝センズリ専従医
これに答えてセンズリ専従医でも論理的思考ができることを示してみ！
AからHの8人はそれぞれ正直者か嘘つきであり、誰が正直者か嘘つきかはお互いに知っている。
A,B,C,D,Eは嘘つきなら必ず嘘をつくが、F,G,Hは嘘つきでも正しいことを言う場合がある。
次の証言から確実に正直者と断定できるものを全て挙げよ。
A「8人の中に、正直者は3人いる」
B「8人の中に、少なくとも2人正直者がいる」
C「Bは嘘つきである」
D「CもFも嘘つきである」
E「8人の中に、少なくとも1人嘘つきがいる」
F「8人の中に、少なくとも2人嘘つきがいる」
G「Eは嘘つきである」
H「AもFも嘘つきである」
退学になる確率とその学年、その場合に支払った学費の期待値を求めよ。
計算してみたが、ド底辺シリツ医大の留年ビジネスってぼったっくり価格だなぁ。
安倍は、「国境にこだわる時代は終わった」と豪語して、日本のグローバル化政策を推進し、インバウンドを増やし、移民を増やし、外国人をどばどば日本に入れて感染症の危険性を増加させてきたのだから、それに応じて感染症対策の予算を増やすのが筋。
ところが安倍は、外国人を増やす代わりに、感染症対策の予算を減らすという真逆のことをやってた。
批判されて当然。
国試終わった医学生諸君 ご苦労様でした。一生懸命逃げずに勉強したことはこれからの人生で宝物になるだろう。医師になることは簡単じゃないよね。
>>567
いや、センズリ問題も答えられない知恵遅れでもなれる。
若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
手コキをしてもらうには何と言えばいいか？
答だせないってアホなの？ センズリが好きなのか？
カンファにも答えられない裏口シリツしか参加してないのか？ 安倍こそパヨク。新自由主義もグローバル化も根っこは左翼思想。
国家の干渉や調整を無くし、国家意識を薄めさせ、国籍、国境をなくし、自由な人、物、金の移動を実現し、地球市民を目指す連中なんだわ。安倍こそ日本破壊の推進者。
あんたの仕事はちゃんと精神科に通院してなるべく人様に迷惑をかけないことだなw
>564は難しいだろうけど
センズリ問題まだできんの？
知恵遅れなのに？大学入れたの？
いや～医師になれなかった妬みはすごいね。医者は無理かな。精神科の主治医も嫌だろうな～こいつ診療するのは
こいつは向精神薬はちゃんと内服したほうがいいな。専門外だが明かに精神的に変調があると思われる。治療が難しい患者だ。精神科の先生もこいつ診察するの嫌だろうな～
こいつは病識があるのだろうか？元医学生で国試の受験ができないやつなんだな。まー医療業務は無理だな。かわいそうに
こいつよく大学入学できたな。医者の適性はない。精神科の治療をしないとな。気の毒だがな。
未だに他人を同定しているどアホがオマエだよ。
まさに昆虫並みの頭脳だな。
ここまでアホだから、藤田か聖マだろ？
フェラ問題の答えられないの？
誰かに聞いてもいいぞ。
周囲もド底辺頭脳だらけなのか？
>>577
センズリ問題も解けないって知恵遅れじゃないの？ >>576
ド底辺シリツ医大卒は知恵遅れとみなされて恥ずかしいという病識があるかを確認してみましょう。
あんた、どこ卒？ ド底辺シリツ医大の第一法則
ド底辺シリツ医大が悪いのではない、本人の頭が悪いんだ。
(p=1-c(10,16,34,9,10,26)/125)
q=1-p # 留年確率
(P=prod(1-q^2)) # 卒業できる確率 Π( 1 - 2年連続留年確率)
(Q=1-P) # 退学となる確率
p1=p # 各学年を1年で進級する確率
p2=p*(1-p) # 各学年を2年で進級する確率
P12=rbind(p1,p2)
gr=expand.grid(1:2,1:2,1:2,1:2,1:2,1:2) # 6学年の組み合わせdata.frame
years=apply(gr,1,sum) # 各組合せでの在学年数
dat=cbind(gr,years)
dat=as.matrix(dat) # data.frameを行列化
f <- function(x){ # 1~6年次の進級にかかった年数の配列ｘからその確率を返す
ps=1 # 進学確率
for(i in 1:6){ # 各組合せでの通算確率を算出
ps=ps*P12[x[i],i]
}
return(ps) # 卒業確率(入学してからその組合せで卒業できる確率)
}
Ps=apply(dat,1,f) # 組合わせ候補にfを適用 Probability of success
data=cbind(dat,Ps) # dat[,7]:入学してからの確率 dat[,8]:在学年数
# 在学年数の期待値
sum(data[,7]*data[,8])/sum(Ps) # 期待値=Σxi*PiでΣPi=1でなくてはならないのでsum(Ps)で除算
# 退学
q=c(10,16,34,9,10,26)/125
Q=numeric(6)
Q[1]=q[1]^2 # 1年次で退学
Q[2]=q[2]^2 *(1- Q[1]) # 2年次で退学
for(i in 2:6){
Q[i]=q[i]^2 * (1-Q[i-1])
}
sum((1:6)*Q)/sum(Q)
日本最高学費の底辺私立医大では
１年：進級失敗１０人
２年：進級失敗１６人
３年：進級失敗３４人
４年：進級失敗９人
５年：進級失敗１０人
６年：卒業失敗２６人
一学年約120～130人前後。
同じ学年で二回留年すると退学
http://2chb.net/r/doctor/1516439331/1
であるという。
1年次学費総額 12,145,000円 2年次以降学費（年間） 7,030,000円
1学年を125人として上記データから算出した確率（例、1年次は10/125の確率で留年）を用いて
卒業できる確率と卒業生の在学年数の期待値を求めよ。
また、退学になる確率と退学者の在学年数の期待値を求めよ。 モリカケで安倍を引きずり降ろせなかった野党の非力が
コロナウイルスの晋型肺炎輸入につながったなぁ。
中国人からの観光収入に目がくらんで国民の生命を危険にさらす安倍晋三って
玉が出ているからと子供を駐車場で蒸し焼きにしているパチンカスそっくり。
やはり、世襲の底辺シリツ大学卒が総理じゃ衰退するわけだ。
>>585
バグというより退学時の学年の期待値としては正しいが
在学年数の期待値の計算式じゃないね。 draft
a=1:2
k1=2
k2=expand.grid(a,2)
k3=expand.grid(a,a,2)
k4=expand.grid(a,a,a,2)
k5=expand.grid(a,a,a,a,2)
k6=expand.grid(a,a,a,a,a,2)
f <- function(x){
n=length(x)
Pf=1
for(i in 1:(n-1)) Pf=Pf*P12[x[i],i]
Pf*q[n]^2
}
a=1:2
ko=vector('list',6)
ko[[1]]=as.matrix(2)
kp[[2]]=as.matrix(expand.grid(a,2))
ko[[3]]=as.matrix(expand.grid(a,a,2))
ko[[4]]=as.matrix(expand.grid(a,a,a,2))
ko[[5]]=as.matrix(expand.grid(a,a,a,a,2))
ko[[6]]=as.matrix(expand.grid(a,a,a,a,a,2))
f <- function(x){
n=length(x)
if(n==1) return(q[1]^2)
Pf=1
for(i in 1:(n-1)) Pf=Pf*P12[x[i],i]
return(Pf*q[n]^2)
}
a=1:2
ko=vector('list',6)
ko[[1]]=as.matrix(2)
ko[[2]]=as.matrix(expand.grid(a,2))
ko[[3]]=as.matrix(expand.grid(a,a,2))
ko[[4]]=as.matrix(expand.grid(a,a,a,2))
ko[[5]]=as.matrix(expand.grid(a,a,a,a,2))
ko[[6]]=as.matrix(expand.grid(a,a,a,a,a,2))
f <- function(x){
n=length(x)
if(n==1) return(q[1]^2)
Pf=1
for(i in 1:(n-1)) Pf=Pf*P12[x[i],i]
return(Pf*q[n]^2)
}
開業医スレより
381 卵の名無しさん 2020/02/11(火) 01:10:04.42 ID:RsjZcCEr
>>380
お前、マジコネ私立医でも更に沈殿物だろ…。
よく医者になれたな。
化学は必須だろ物化にしろ生化にしろ
それとも英数国の帝京ちゃん？？ 川崎医科大学 156 129 113 87.6%
聖マリアンナ 129 124 119 96.0%
mat=matrix(c(113,16,119,5),2,byrow=T)
mat
chisq.test(mat)
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
>>586
考えながら床についたら構想が練れたのでプログラムした。
# 退学
q=c(10,16,34,9,10,26)/125
Qf=numeric(6) # 入学後退学確率
Qf[1]=q[1]^2 # 1年次で退学
# Qf[2]=q[2]^2 *(1- Qf[1]) # 2年次で退学
# Qf[3]=q[3]^2 *(1- Qf[2]) # 3年次で退学
for(i in 2:6){
Qf[i]=q[i]^2 * (1-Qf[i-1])
}
sum((1:6)*Qf/sum(Qf)) # 退学時の学年の期待値
ko=vector('list',6) # kicked out 退学までの軌跡
a=1:2 # 1:１回で進級,2:１回留年して翌年進級
ko[[1]]=as.matrix(2) # １年時で退学
ko[[2]]=as.matrix(expand.grid(a,2)) # ２年時で退学の軌跡
ko[[3]]=as.matrix(expand.grid(a,a,2)) # 3年次で退学の軌跡
ko[[4]]=as.matrix(expand.grid(a,a,a,2))
ko[[5]]=as.matrix(expand.grid(a,a,a,a,2))
ko[[6]]=as.matrix(expand.grid(a,a,a,a,a,2))
f <- function(x){ # 軌跡与えてその確率（入学からの確率なので総和が退学確率Qに等しい)
n=length(x)
if(n==1) return(q[1]^2)
Pf=1
for(i in 1:(n-1)) Pf=Pf*P12[x[i],i]
return(Pf*q[n]^2)
}
Ef=numeric(6) # i年次退学する時の在学年数期待値(Qで除算が必要)
for(i in 1:6){
pf=apply(ko[[i]],1,f) # i年次で退学する場合の軌跡での確率
nf=apply(ko[[i]],1,sum) # その軌跡での在学年数
Ef[i]=sum(pf*nf)
}
sum(Ef)/Q あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
卒業できる確率 ： 4750970704397512 / 5551115123125783 = 0.85585879575891107187420816324627437826646454687092053
退学の確率 ： 1298308547417805 / 9007199254740992 = 0.14414120424108889384484655238338746130466461181640625
卒業できる確率 ： 4750970704397512 / 5551115123125783 = 0.85585879575891107187420816324627437826646454687092053
退学の確率 ： 800144418728271 / 5551115123125783 = 0.144141204241088928125791836753725621733535453129079468759
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
あほシリツあほシリツあほシリツあほシリツあほ
医者になれなかった恨みを他人のせいにする人。滑稽ですな～w
90%以上が合格する試験に不合格となるほどの悲惨なほどに低い頭脳でカッコ悪いです。精神科の先生達は心の中では笑っていることでしょう。
最下位で卒業か、、、そりゃ誰かのせいにしたくなるよね。心情はわかりますw
厚労省から指針があってダイヤモンドプリンセス号に乗った人を各都道府県の検査ができる機関に集約してる。でもそれにも限界があるので新しい検査体制の構築に時間がかかる
だが、今直近の問題は検査より病床の確保だ。
実は既に一昨日、複数の非感染症指定医療機関にダイヤモンドプリンセス号の疑い症例者の受け入れの打診があった。おそらく全医療機関断ったと思われる
だって陰圧室ないんだから
それくらい都内でもベッド数逼迫し始めていて、これは実は1月末には複数の医療関係者がこの板でも指摘していた
今は退院にしても症状が消えたのち48時間以上経過して、下気道から採集した良好な検体をPCRにかけ、陰性と判定されてから12時間以上経過したのち再度PCRにかけて陰性と判定されなければならない
感染力が強く排ウイルス期間が長い事がわかってきつつあるこのウイルスにこの対策は現実的じゃない
今一番危惧されるのはベッドが埋まって軽症例も退院させられないまま市中で発生した重症例を受け入れられなくなる事、心配した人が病院外来に殺到しそこが感染の温床になって感染拡大する事
これをやって医療資源が尽きてしまうと武漢になる。感染症の完全な封殺は諦め、現実的なリソースの振り分けで消耗を抑えることを考えなくてはならない
新型コロナとの戦いで大事なのはおそらくこれは蔓延は防げず人類が付き合っていかなければならない病気であること。これに頭を切り替えて皆で受け入れて行かなくてはならない
やはり、
あんた、どこ卒？には答えることができませんでしたね。
ド底辺シリツ医大卒は知恵遅れとみなされて恥ずかしいという病識があることが確定されました。
第二法則が確認されました。
ド底辺シリツ医の第二法則
ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
いまだに手コキ問題に答がだせないのが、センズリ専従医のオツムですなぁ。
http://blog.nihon-syakai.net/blog/2006/10/000045.html
[ボストン大教授アンドリュー・べースビッチ氏
ネオコンは保守ではない。もともとは、米国では「冷戦リベラル」と言われる左翼だ。
…ほんとうの保守は、歴史に対する悲劇的な感覚を持つ。歴史の進歩を簡単に信じない。人間は誤りやすい存在で、その誤りをどう防ぐかということを考える。
また、政府は人間の自由を侵す敵だと考える。しかし、いまネオコンがやっているのは、米国的価値観を外国に押しつけることだ。
これは過激思想であり、ユートピア思想だ。保守ではなく、左翼だ。… 昭和の宏池会は、保守本流で国際感覚もあったし、
大平元首相も与党の言い分6割、
野党の言い分4割を政治政策に反映して行く民主主義があったけど、
今は安倍独裁で
安倍私的権力乱用10割、かつては自民党反主流派だった安倍派閥の
清和会天下で日本の民主主義が壊され、めざせ北朝鮮の独裁国家化。
あ、私は福井県越前市瓜生町在住で長崎大学医学部看護学科出身の精神病院に勤務する男性看護師です。今日は明けです。患者は本当にうざいですよ。患者の相手をするのはひどく疲れます。
>>614
国立卒なら手コキ問題に答えられる国立卒の医師がいるはず、周りに聞いても答が出せないからド底辺シリツ医と確定している。 精神病患者に相手することは仕事なので致し方ないが プライベートでは遠ざけたいです。大学時代の友人達も同じことを言います。特に若い女性看護師は精神科だけは嫌だよーキモイよーだってさ。
精神看護の基本は精神病患者が変なことを話したら華麗にスルーすることです。たまーに患者が医学的なトンチンカンなことを話し始めることがありますがほとんど聞いておりません。患者のためにもそのほうが良いのです。
>>617
ド底辺シリツ医大卒は知恵遅れとみなされて恥ずかしいという病識があるかを再度、確認してみましょう。
あんた、どこ卒？ >>617
手コキ問題の答まだぁ？
やっぱりセンズリ専従？？ 割とマジで震災の時民主党でよかったわ
直ちにーとか言っても防護服着させるだけマシ
さすがに自民党クソすぎる
自分で作った問題ながら、理論値を出すのには苦労した。
数字が中途半端な値だから計算機がないと面倒なので数学板でも解答したのは板に張り付いている東大卒の常連だけだった。
日本最高学費の底辺私立医大では
１年：進級失敗１０人
２年：進級失敗１６人
３年：進級失敗３４人
４年：進級失敗９人
５年：進級失敗１０人
６年：卒業失敗２６人
一学年約120～130人前後。
同じ学年で二回留年すると退学
http://2chb.net/r/doctor/1516439331/1
であるという。
1年次学費総額 12,145,000円 2年次以降学費（年間） 7,030,000円
1学年を125人として上記データから算出した確率（例、1年次は10/125の確率で留年）を用いて
卒業できる確率と卒業生の在学年数の期待値を求めよ。
また、退学になる確率と退学者の在学年数の期待値を求めよ。 >>616
若い女性看護師（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラのどちらかをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？ >>621
系統的に場合分けできる頭脳さえあれば、あとは計算問題。 >>616
>大学時代の友人達も
センズリ専従医なのか？
手コキ問題の答を教えてもらえないの？
その大学ってどこ？
ド底辺シリツ医大じゃないの？ 日本最高学費の底辺私立医大では
１年：進級失敗１０人
２年：進級失敗１６人
３年：進級失敗３４人
４年：進級失敗９人
５年：進級失敗１０人
６年：卒業失敗２６人
一学年約120～130人前後。
同じ学年で二回留年すると退学
http://2chb.net/r/doctor/1516439331/1
であるという。
1年次学費総額 12,145,000円 2年次以降学費（年間） 7,030,000円
父兄から 同じ学年で二回留年すると退学というルールは厳しすぎる、
これを撤廃して、最長１２年までは在学可能とすべきだという提言がなされたとする
この提言を採用した場合、
1学年を125人として上記データから算出した確率（例、1年次は10/125の確率で留年）を用いて
卒業できる確率と卒業生の在学年数の期待値を求めよ。
また、退学になる確率と退学者の在学年数の期待値を求めよ。 医学部に限らず、これが国民の意見だな。
821 名無しさん＠１周年 sage 2020/02/12(水) 16:17:50.28 ID:D6l/nb000
>>813
こんな非常事態にワロタw
まだ日本は平和だな
とりあえずへんてこりんな大学出の首相はすぐ辞めてくれ 日本「検疫？防護服なんて贅沢！非正規フリーターに使い捨てマスクと手袋させてやらせりゃおｋ！」
i.imgur.com/2ZWA6Aj.jpg
世界に拡散
>>149
全く同意する。
管直人は現役の総理大臣が東電に乗り込んで（！）
超法規的「死守命令」を出した。
平時の常識で考えれば、完全なキ〇〇イだ。
さらにキ〇〇イなことに、管直人はそれ以前に、
いつ水素爆発するかも分からない1Fに、自らヘリで特攻している。
後知恵で考えれば、完全なキ〇〇イ。
だがあのキ〇〇イが、結果的に日本を救ってくれた。
総理大臣自らが率先して、真っ先に特攻してるんだから、
東電も、自衛隊も、警察も、消防も、みんな特攻するわな。
逃げる訳にはいかない。
逆に、管直人の狂気がなければ、1Fからはぞろぞろとみなが逃げ出していた。
今の官邸は、党の垣根を越えて、管直人と枝野をアドバイザーとして招聘すべきだと思うよ。 >>22
「日本を守るためには、一部の人が死ぬことになっても仕方ない」
という覚悟を据えたのは、菅直人だけだった。そういうふうに「死の犠牲」を考えて、全責任を自分で負う覚悟があったのは、首相だけだった。
だから、ここでは、首相の決断が絶対に必要だった。東電だけに任せることはできなかった。
なぜなら、東電には、決断できない選択肢しかなかったからだ。
・ 作業員を死なせても仕方ない
・ 作業員を守るが、日本の破滅を招く
そのどちらも選択できない。合法的に、というのならば、前者は違法なので、後者を取るしかない。
だからここでは、首相の決断は、どうしても必要だった。そして菅直人は、首相として、なすべきことをなした。
これが本質だろう。 菅直人は凄かったな
やっぱ司令官は最前線視察しないとね
菅直人は現役の総理大臣が東電に乗り込んで（！）
超法規的「死守命令」を出した。
平時の常識で考えれば、完全なキ〇〇イだ。
さらにキ〇〇イなことに、菅直人はそれ以前に、
いつ水素爆発するかも分からない1Fに、自らヘリで特攻している。
後知恵で考えれば、完全なキ〇〇イ。
だがあのキ〇〇イが、結果的に日本を救ってくれた。
総理大臣自らが率先して、真っ先に特攻してるんだから、
東電も、自衛隊も、警察も、消防も、みんな特攻するわな。
逃げる訳にはいかない。
逆に、菅直人の狂気がなければ、1Fからはぞろぞろとみなが逃げ出していた。
『あなたがすることのほとんどは無意味であるが、それでもしなくてはならない。そうしたことをするのは、世界を変えるためではなく、世界によって自分が変えられないようにするためである。』
おまえはまずは自分の将来を考えなさい。社会のことを考える立場にはないですよ。ハハハハ
おまえの仕事は 精神病院で 治療してもらうことだな。人様に迷惑かけないように過ごしてくれ ハハハハ
>>635
手コキ問題の答まだぁ？
やっぱりセンズリ専従？？ 内視鏡やってるバイト先で3月某日は小学校の卒業式で看護師が配置できないので内視鏡検査は入れないと言われた。
でも、事務長から、有給休暇扱いして給与は補償しますとのこと。
やはり、ド底辺シリツ医じゃないから大事にされているなぁ。
>>635
ド底辺シリツ医大に入学することを選択したオマエは、、一生、裏口馬鹿と罵られることを分かっていたのか？ 医籍登録の書式を見ると、どこの医学部を卒業して医師免許を獲得したかを書くようになっているんだよなぁ。
ド底辺シリツ医大卒だと国立大学医学部に再入学しても医師免許はド底辺シリツ医大卒で取得の記録が残るんだよ。
不朽の名投稿
>>
私は昭和の時代に大学受験したけど、昔は今よりも差別感が凄く、特殊民のための特殊学校というイメージで開業医のバカ息子以外は誰も受験しようとすらしなかった。
常識的に考えて、数千万という法外な金を払って、しかも同業者からも患者からもバカだの裏口だのと散々罵られるのをわかって好き好んでド底辺医に行く同級生は一人もいませんでした。
本人には面と向かっては言わないけれど、俺くらいの年代の人間は、おそらくは８－９割はド底辺医卒を今でも「何偉そうなこと抜かしてるんだ、この裏口バカが」と心の底で軽蔑し、嘲笑しているよ。
当の本人には面と向かっては絶対にそんなことは言わないけどね。
<<
東京医大の事件は裏口入学が現在進行形であること如実にしめした事件だよね。
シリツ医の使命は裏口入学撲滅国民運動の先頭に立つことだよ。
裏口入学の学生を除籍処分にしないかぎり、信頼の回復はないね。つまり、いつまで経ってもシリツ医大卒＝裏口バカと汚名は拭えない。シリツ出身者こそ、裏口入学に厳しい処分せよを訴えるべき。
裏口入学医師の免許剥奪を！の国民運動の先頭に立てばよいぞ。
僕も裏口入学とか、言ってたら信頼の回復はない。
>>642
>>617
ド底辺シリツ医大卒は知恵遅れとみなされて恥ずかしいという病識があるかを再度、確認してみましょう。
あんた、どこ卒？ 内視鏡やってるバイト先で3月某日は小学校の卒業式で看護師が配置できないので内視鏡検査は入れないと言われた。
でも、事務長から、有給休暇扱いして給与は補償しますとのこと。
やはり、ド底辺シリツ医じゃないから大事にされているなぁ。
精神科の先生を困らすなよ。アハハハハハハハハ でよ 掲示板みつかったぁ？ヒヒヒヒ
福井県越前市瓜生町 ここの掲示板で ずっと頑張れよ！ヒヒヒヒ
「安倍サポーターズ」
当初 桜問題で安倍晋三ピンチ → 野党は、桜より大事なコロナをやれよ！
現在 驚異の感染力がバレ、とうとう死者を出す事態に発展、初期対応に非難集中 → コロナコロナって騒ぎすぎなんだよ！
安倍サポーターズ「安倍晋三閣下を叩く奴は非国民、コロナ対応に国民の支持は高い」
普通の日本人「え？ 実は感染拡大していて、とうとう死者まで出たんですよ？ 日本人の命が危険に晒されてるんですよ？怒る事こそ愛国者でしょ？」
安倍サポーターズ「お前ら、必死に安倍ガー、安倍ガ―、で草」
普通の日本人「お前ら、いったいどこの国籍なんだよ・・・」
安倍サポーターズ「野党ガ―、野党ガ―、野党ガ―・・・」
普通の日本人「マジで言ってんのか？、ネタじゃなかったのかよ、、おまえら・・・」
>>646
ド底辺シリツ医大卒は知恵遅れとみなされて恥ずかしいという病識があるかを再度、確認してみましょう。
あんた、どこ卒？ メディクメディアでバイトしてたんだね。あまりの非常識で途中で追い出されたけどな。ワハハハハ
>>650
いつまで他人の話を書いてんだよ。
手コキ問題は解けたのか？センズリ専従かよ？
あんた、どこ卒？ >>652
12年だけでも462通り
手計算じゃやってられん。 学生時代は どこかの下宿にいたんだよね そして ママチャリで通学してたね！
ワハハハハ
掲示板見つかるといいね ワーハハハハ 腹がよじれるほど笑ってしまう ふふふふ
>>654
>>650
いつまで他人の話を書いてんだよ。
手コキ問題は解けたのか？センズリ専従かよ？
あんた、どこ卒？ p=1-c(10,16,34,9,10,26)/125 # 進級確率
q=1-p # 留年確率
p6=prod(p) # 6年で卒業確率
f <- function(x) prod(q[x])
pf=c(6,p6) # 在学年数,その確率
for(i in 7:12){
cmb=gtools::combinations(6,i-6,rep=T)
pf=rbind(pf,c(i,p6*sum(apply(cmb,1,f))))
}
(P=sum(pf[,2]))# 12年以内に卒業できる確率
sum(pf[,1]*pf[,2])/P # 卒業までの平均在学年数
>>657
2留退学の縛りを取ると確率が随分低下するなぁ。 ビデオ屋でのバイト。エロビデオ無料で鑑賞できてよかったね。アーハハハハ
あの連中頭いいな。ビンゴだもんな。
>>659
いつまで他人の話を書いてんだよ。
手コキ問題は解けたのか？センズリ専従かよ？
あんた、どこ卒？ 第二法則が実証されました。
ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
>>659
>あの連中頭いいな。
頭がいいというなら手コキ問題の答を教えてもらえんのか？
そいつらも裏口シリツ医なのか？センズリ専従なのか？ 日本国民にバイオテロやった犯人の犯行声明がこれな。
日本で活躍されている華僑・華人の皆様、謹んで2020年の春節の御挨拶を申し上げます。
今春、桜の咲く頃に、習近平国家主席が国賓として訪日される予定です。
春節に際して、そしてまた、オリンピック・パラリンピック等の機会を通じて、更に多くの中国の皆様が訪日されることを楽しみにしています。
その際、ぜひ東京以外の場所にも足を運び、その土地ならではの日本らしさを感じて頂ければ幸いです。
2020年1月
内閣総理大臣
安倍晋三
優秀な野党の役割って本当に政権担当能力なのだろうか？
内閣総理大臣をチェックする、機能のほうが大事だと思うぞ
それがまともな三権分立だ。
桜を見る会の明細書、領収書を早々に提出し
立法府にけじめをつけるのは貴方、安倍総理
国会をここまで混乱させている元凶だという
自覚すらないオボッチマン
://i.imgur.com/QfHDabz.jpg
原発20㎞圏内の視察を終えて南相馬市の相双保健所でスクリーニング検査を受ける枝野官房長官。よく出回ってる1人だけフルアーマーの画像はこの時の1コマを切り取ったもの。
当時は20㎞圏内に入った者はスクリーニング検査を受けるように指導がされていて、20km圏のすぐ外側にある相双保健所でもスクリーニング検査を行っていた。
://i.imgur.com/GtX7lnE.jpg
://i.imgur.com/VVjDiAt.jpg
別の角度から撮った画像には枝野官房長官と同じ格好の視察に同行していた者も複数いる。
://i.imgur.com/P8QubkQ.jpg
スクリーニング検査を終えて同じ場所で普通の作業着に着替えて取材に応じる枝野官房長官。
://i.imgur.com/fEDjDGT.jpg
こっちが本当の20㎞圏内の視察の様子。右から二人目が枝野官房長官。
視察先の行方不明者の捜索隊も枝野官房長官と同じ格好をしている。
>>668
CONCLUSIONS AND RELEVANCE In this single-center case series of 138 hospitalized patients
with confirmed NCIP in Wuhan, China, presumed hospital-related transmission of 2019-nCoV
was suspected in 41% of patients, 26% of patients received ICU care, and mortality was 4.3%
ICU36人 死者6人なので重症化すると致死率が16.7% (95%信頼区間で6.4%-32.8%) おまえはまずは自分の将来を考えなさい。社会のことを考える立場にはないですよ。ハハハハ
>>672
>あの連中頭いいな。
手コキ問題に答がだせなかったのか。
そいつらも裏口シリツ医なのか？センズリ専従なのか？ >>671
致死率が1/6程度だから重症例しか加療されていないってことか？ おまえはまずはこれから自分がどう生活していくかを考えなさい。おまえの立場では、社会問題は考えなくていいから。ワハハハハ
>>675
手コキ問題の答まだ？
相談できる人いないの？
みんなド底辺シリツ医なのか？ おまえの仕事はちゃんと精神科に通院することだよ 主治医を困らせるなよ！
>>678
若い女性研修医からまだ手コキもフェラもしてもらってないの？
センズリ専従医？誰かに相談して答を出してもいいぞ。
周りも裏口だらけなら助言も無理だろうけど。
若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラのどちらかをしてあげる、そうでなければ今すぐセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？ >>679
あんたは知恵遅れの手帳を持ってんじゃないの？
センズリしすぎが原因だと支給されないのかなぁ。 >>685
明らかな犯罪（名誉毀損）だから、５ｃｈもIPアドレスを開示してプロバイダーもログを開示するだろうね。 >>669
院内感染率も高いなぁ。
ＪＡＭＡの最新号 free accessで読める
Clinical Characteristics of 138 Hospitalized Patients With 2019 Novel Coronavirus?Infected Pneumonia in Wuhan, China
https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2761044
CONCLUSIONS AND RELEVANCE In this single-center case series of 138 hospitalized patients
with confirmed NCIP in Wuhan, China, presumed hospital-related transmission of 2019-nCoV
was suspected in 41% of patients, 26% of patients received ICU care, and mortality was 4.3% 習近平国賓招聘や観光立国（中韓の金頼り）の方針を安倍が出しているから、防疫強化を唱えても却下されていたんだろう。
共産党が去年の4月にインバウンド推進で未知の感染症が持ち込まれるリスクを今の状況を予言するかのように正しく指摘している。
原発の全電源喪失はあり得ないという神話を政府の公式見解にして原発メルトダウンさせた愚を繰り返しているよ。
危機に対する面構えのこの違い
これだけで一目瞭然だろう 天皇誕生日の一般参賀を中止するつもりか？
グローバル社会の名の下に企業もグローバル化して
悪しき効率追求は自国での雇用や生産能力を奪い
今回のような不測の事態においてかなりの産業で実は骨抜きになっていた現実をまざまざと見せつけられてる
隠してたのは拿捕映像な
あんなの公開する必要はないわ
警察でも逮捕映像をいちいち公開するのか？
sengoku38？ ああ、統一教会日本会議の一色さんでしたっけ？
ネトサポ、お前らさー
中国全土からの入国も止めず、防護服着用の義務化もせず
習近平を国賓待遇で招待して、疾病発生国の中国には大規模支援して
野党の厚労委員会開催要求も断り続けて、疾病指定も遅れて
感染拡大しまくって、犠牲者も出てるのに
愛国ネトサポは野党ガー、野党ガーw
ホントこいつらはクズだな
鳩山は、財務省を戦い（消費税増税は議論もしない）、財界と戦い（移民にはノータッチ）、アメリカと戦った（年次改革要望書の廃止）、日本人にはもったいない宰相だったよ。
安倍は、財務省に媚び、財界に媚び、アメリカに媚びて長期政権を維持してきただけ。
残念ながら、日本人には安倍のような暗愚がお似合い。
ダイプリも重症出てて日本人含まれてる中
クルーと客で励ましあってって中で
稲田の朋ちゃんと鉄板焼きデートって、歴代首相トップの屑っぷりじゃね？
まじで民主よりっていうか満州に国民見捨てて逃げた岸の孫だなーって思うわガチで
高裁や警察の人事もズタボロにしてしまったし
公文書管理のあり方も崩壊させた
安倍の無茶無法のせいで何人の役人が病んで自殺に追い込まれたか
文教利権を漁りまくって教育を破壊した
カジノもオリンピックも文教利権だ
今まで年金を何兆円株式相場に突っ込んだのか
ドーピングをやめた瞬間に経済が大ダメージを受ける
311のとき民主は問題に真っ向から向き合って不眠不休で戦ってたが
安部は問題が起きると蓋をして解決したことにしてるようにしか見えない
今回、中国へ配慮せよと言う奴らの行動が異常だよな。
入国制限しないわ、国民用の備蓄を献上するわ、疫病被害を矮小化しようとするわ。
そいつらを排除しないとマトモな動きが妨害されてメチャクチャになる。
今回のことで再認識したわ。
日本政府は、春節で大量にウイルスを流入させてしまった政権の大失敗を隠蔽しなくてはならないのです
そのために日本中の病院に検査をすることを禁止したのです
みなさんが検査を受けれないのは、ひとえに政権の隠蔽工作を、助けるためです
命を捨てて政権を守りましょう
仮定の話にはお答えできない
そのようなことが起きないよう万全の体制をとっている
世界最高レベルの感染症対策をとっているからそのようなことは起こりえない
トップ為政者がどんなに私的な放蕩や汚職等の悪行を重ねても、国の危機には民の命を第一に守るという最低限の義務を放棄しない限りは支持され続ける、アベはそれをあっさりと放棄した。
／::::::::ソ::::::::::゛'ヽ、
/:::::::-、:::i´i|::|/:::::::::::ヽ
. /::::::,,、ミ"ヽ｀ "゛ / ::::::ヽ
/::::::== `-::::::::ヽ
|::::::::／ .,,,=≡, ,≡=、、 l:::::::l
i::::::::l゛ ,／･＼,!.／･＼、,l:::::::!
.|`:::| " ノ/ i＼` |:::::i
i ″ ,ィ____.i i i //
ヽ i / l .i i / 李晋三見参 日本人逝け
l ヽ ノ `'''｀'''''´ヽ、/´
＿＿＿＿＿／|、 ヽ ｀￣´ ／＿＿＿
（∋ -i´ l ヽ ｀ "ー－´/ ∈）
￣￣￣￣| / 。 l 。 人 |￣￣￣
/ / ヽ ー - / ＼＼
/ / | | | ＼ヽ
/ / ヽ | ＼
/／ ／ | ＼
/ ／ つ へ ＼
/ ／ /ωヽ ＼ | |
../ ／ ／ ＼ ＼ | |
/ ／ ／ ＼ ＼ .| |
| （ く ） ） | |
| ＼ ＼ .／ ／ | |
｜ ＼ ＼＿＿_＿／ ／. | /
| ＿――-＼ ＼ ／ ／-――＿__| ／
〈_＿_ノ ヽ＿__）
鳩山は、財務省と戦い（消費税増税は議論もしない）、財界と戦い（移民にはノータッチ）、アメリカと戦った（年次改革要望書の廃止）、日本人にはもったいない宰相だったよ。
安倍は、財務省に媚び、財界に媚び、アメリカに媚びて長期政権を維持してきただけ。
残念ながら、日本人には安倍のような暗愚がお似合い。
菅直人は東工大卒業
原子力は詳しい発言は信頼おける
安倍は成蹊大卒業
漢字も読めない
そりゃ疫病になんか対応できんわ
五輪中止は悪夢じゃない
五輪中止を怖れて感染症対策が遅れ
その結果、大勢の人が死ぬことこそが悪夢だ
満員電車も、そのうち勝手に半員電車になる。
出社すれば社内空調で感染フラグ。
マスクないのも安倍の責任
転売二月上旬に規制できた
というか新インフル等特措法で供出させればいいだけ
ああいう転売業者なんてクズそのものだから仕入れ値以下で供出させればいいよ
台湾は転売、輸出禁止だよ
この差は一体？
保健所紹介して陽性なっちゃったら、受診歴のある診療所認定されてあっという間に患者来なくなる。噂は一瞬に広まるね。
今日はステーキハウスの予約をキャンセル。
コロナが落ち着くまで外食は自粛。
フェラ問題には答が出せるから自粛なしｗ
防災防疫は共産党の方が有能なんじゃないかな。
原発の全電源喪失とかインバウンドで未知の感染症の侵入と
的確に予言している。
どちらも安倍が無視して大惨事。
モリカケや桜を見る会は安倍が保身しても、利益誘導してもらえる
富裕層、大企業、安倍友は安倍を支持し続けるが、
コロナは安倍が保身でデータを隠ぺいやねつ造して、保身図れば
国民全ての健康に影響があるから、許されない
安倍ってその事がまるで分かってない
田布施朝鮮人に何言っても無駄。
すべては日本人殲滅と李王朝再建に向かっている。
知らぬは日本人ばかりなり。
タクシー乗ったら窓を開けている。
電車に乗ったらN95を装着。
原発事故時に買ったのが役立った。
ガイガーカウンターやらヨード剤も買ったなぁ。
家族からは危険厨扱いされたけど。
【近藤駿介・原子力委員長】事故直後、菅首相が近藤氏に事故が拡大した場合の想定をつくるよう依頼した。できたのが「福島第１原子力発電所の不測事態シナリオの素描」。これは内容のすさまじさから後に「最悪シナリオ」とよばれる。
トランプはクルーズ船対応では安倍がアホなのを見事に利用したな。
米国人救出しないと批判が来るし、早々で入国させても批判がくる。まず同盟国の日本に委託して日本が下手を打ったのでアメリカが自国民を救出と、策士だな。
>>721
手コキ問題は公文に通う小学生でも正答できる。
問題を飴とチョコにしたけど。 >>722
恐ろしいのが小学生の頭脳すらもっていないド底辺シリツ医だよ。 内科認定医・専門医資格 旧日本陸軍階級対照表（修正版）
２等兵 内科標榜医２年未満
１等兵 内科標榜医２年以上５年未満
上等兵 内科標榜医５年以上１０年未満
伍長 内科標榜医１０年以上
軍曹 旧認定内科医
曹長 サブスぺ専門医１個
准尉 サブスぺ専門医２個以上
少尉 新内科専門医
中尉 新内科専門医+サブスぺ専門医１個
大尉 新内科専門医＋サブスぺ専門医２個以上
少佐 総合内科専門医
中佐 総合内科専門医+サブスぺ専門医１個
大佐 総合内科専門医+サブスぺ専門医２個以上
准将 ダブルボード医（総合内科専門医+基本領域専門医１個）
少将 ダブルボード医+サブスぺ専門医２個以上
中将 トリプルボード医（総合内科専門医+基本領域専門医２個）
+サブスぺ専門医２個以上
大将 クアドルプルボード医（総合内科専門医+基本領域専門医３個）
+サブスぺ専門医２個以上
信じてほしいなら信じられる証拠を出せば済むこと
安倍の言ってることは容疑者が「アリバイは示せないが私を信じてほしい」と取調官に言ってるのと同じ
この件で容疑を晴らす物証を示せば容疑は晴れるのに、それをしようとしないのなら疑われるのは当然
知恵遅れ安倍が今すぐにやるべきこと
・中国人の渡航制限をして中国人を帰国させる
・オリンピックの中止を宣言する
・オリンピック施設を感染者の隔離施設として使う
・全国に臨時の感染者専用病棟を作る
・二週間の外出禁止令を出す
・感染を名乗り出た人に一時見舞い金を出す(隠蔽を防ぐため)
>>729
いまだに手コキ問題に答がだせないのが裏口シリツ医 >>729
ないない
努力しても駄目な奴はごまんといる >>115
> 橋本龍太郎のバカ二世か
しかも、こいつは慶応のSFC卒。
どこから見ても「裏口組」だよ。
ちなみに、慶応の裏口比は、次の順に高い。
1) 法学部政治学科（政治家のバカ息子はココ）
2) SFC（同上。90年代以降は、ココが急伸）
3) 商学部（財界のバカ息子はここ）
4) 文学部（政財界・マスコミ・芸能スポーツ・ヤクザ界のバカ娘はココ）
逆に、医・工・経は、裏口は少ないし、たとえ裏口であっても、それなりに自戒して
努力もするようになる人もいるから、多少はマシ。 >>732
このスレのド底辺シリツ医がそうだよね。
周りも裏口のアホだから手コキ問題の答もだせないと推測してんだが、馬鹿すぎて裏口からも相手にされないのかな？ >>700
ミンシュガーからヤクショガーに方針変更か。 船内でひたすら殺人ウイルスを培養して、あとは野に放つだけの簡単なテロです
実行犯が存在しないので、誰も犯行を止める事も捕まえる事も無い、完全無欠のテロだな
この無差別殺人ウイルステロを唯一止める事が出来るのが抗体なわけだが、仮に それが完成した時には既に国内は勿論、全世界でも大半がウイルスに汚染されているから、自分のところに回ってくるまでに途方もない年月がかかる
その間に全滅だよ
知障学級会かな？
なんで遊び人の船ごときのために国民を危険にさらさなきゃなんねんだよ
船ごと沈めろ
>>736
日本側の首謀者はもちろん李晋三な
朝鮮人だからね 658 名前：名無しさん＠１周年[] 投稿日：2020/02/20(木) 12:55:57.53 ID:3BjtivZl0
これも張っとくテンプレにしとけ
【モーニングショー岩田医師の発言まとめ】
・レッドゾーンとグリーンゾーンが分けてられおらず、本部の中に防護服を着替える場所があったため医療関係者にも感染が拡大した。
・本来は対策本部やグリーンゾーンは船外に置いて、船内はまるまるレッドゾーンにすべきだった。
・こうなったのは日本にCDC(疫病対策センター)のような疫病対策の組織がないことが問題。
・CDCが常駐的に船に入り意思決定と各所への指示を行い、日々情報収集をして、対策を刷新していくことが必要だった。
・日本はこういうことが起きると色んなところから短期間、専門家が寄せ集められて個別に対応をしてるが、意思決定は官僚によってなされてる。
・専門家でない官僚がプランを立てると、グリーンゾーンとレッドゾーンの形などは一応作るが、区分けや運用など甘くなり作用しない。
・政府は｢危機管理の専門家が常駐していた｣と言うが、色んな組織の色んな専門家が毎日入れ替り立ち代わり個別に入ってるのでは｢常駐｣とは言えない。
一貫したプランを持つ対策チームとして存在していない。
・何よりも専門家に意思決定の権限がない。最終的にすべて官僚にお伺いを立てなくてはいけない。
国際的に｢感染予防チーム｣と言われるものとは全く違う。
・感染対策の実務に関しては完全に専門家に任せるべき。そこに政治的な思惑とか配慮とかあるべきではないし、横やりなどがないように意思決定のプロセスは明確にしなければいけない。
(´･ω･`)橋本岳がゾーニング画像のツイッター削除したw祭りだぞ
民主党政権
・新型インフルエンザ抑制成功
・口蹄疫をなんとか４ヶ月で解決
・対中国強硬対応(尖閣国有化)
・福島に乗り込む。全原発即時停止
・原発事故当時、寝ないで対応
安倍自民
・新型コロナ抑制大失敗
・豚コレラ１年５ヵ月経っても解決せず、やむなく豚熱に改称してごまかす
・対中国土下座外交(春節大歓迎、渡航継続、習近平国賓招待)
・いまでも高級料理三昧、高級ホテルめぐり
・クルーズ船から放流
・コロナ対策会議に、飲み会等で閣僚３名欠席←New!
・ゾーニングw ←New!
先日の国家試験は自己採点で合格してると思う 1年間猛勉した甲斐があった 明日から同級生の彼女とハワイへ旅行だ 彼女も合格ラインに入っている。楽しむぞー
国会で新型肺炎の話しても何にも解決しないだろ
桜を見る会やってりゃいいんだよ
安倍政権の被害者だな
民主党政権
・新型インフルエンザ抑制成功
・口蹄疫をなんとか４ヶ月で解決
・対中国強硬対応(尖閣国有化)
・福島に乗り込む。全原発即時停止
・原発事故当時、寝ないで対応
・震災に必死に対応､GDP回復
安倍政権
・新型コロナ抑制大失敗
・豚コレラ１年５ヵ月経っても解決せず、やむなく豚熱に改称してごまかす
・対中国土下座外交(春節大歓迎、渡航継続、習近平国賓招待)
・震災どころか台風や洪水ですら全く対応できず無策を露呈
・いまでも高級料理三昧、高級ホテルめぐり
・クルーズ船から放流
・コロナ対策会議に、飲み会等で閣僚３名欠席
・ゾーニングw ←New!,
・感染症の専門家をバッシングした挙げ句、墓穴を掘る ←New!
・予算修正無し ←New!
中国の盟友であるロシアや北朝鮮ですら、中国人入国禁止なのに
日本は何をやってるんだろうな
安倍が中国人を入国禁止にする前に
世界中から、日本人が入国禁止になるのも、時間の問題だな
> 世界中から、日本人が入国禁止になるのも、時間の問題だな
それが李晋三の目的だよ
コロナで晋三チョンしね
金出させるときはチヤホヤされるけど
問題を起こすと総スカン
ATMの運命やなｗ
フルアーマー枝野は正しかったんやな
政府中枢をマヒさせるわけにはいかんから
白玉１６個と赤玉４個がある。これらを１０個の箱に各々２個ずつ無作為に分配するとき、
赤玉２個が入った箱がちょうど１つできる確率を求めよ。
玉の入る場所について、考慮しなくて良い、というイメージがわきません
最初の箱に赤玉二つ入るとした場合にも1/19×16/17×6となり、それが10C1×9C2個分あるのではないでしょうか（確率が1を超えてしまいますが…）
どなたかよろしくお願いします
10*(choose(18,2)-9)/choose(20,4)
>>744
何が怒りの署名だよｗ
笑ったわｗ
ずっと昔からやってきてたことじゃんｗ
これって大騒ぎすることによって今まではそんな不正は行ってなかったと
強調したいのかな？
と言うか、そもそも高額な授業料を払えない受験生を排除した入学試験を
実施している時点で私立はどこも裏口みたいなもの。
そして国公立大でも旧帝を除けば、多浪生は現役生に比べて不利だと言うのは
昔から常識だったし、地域枠は異常に簡単だったし、国公立も似たようなことは
やってるけどね。 今の国会人事見てないの？
内閣人事局を悪用して掌握してる
入試改革もそうだけど、利権政治家の横やりでズタボロにされてる
内閣府推薦の有識者会議で大枠が決まる
国会審議以前に利権の仕組みが出来上がったものが国会に出てくる
こんなことは今までなかったよ
大本営 大事（おおごと）にするなという政権の意向
1／5には野党が厚労省からレクをうけてる
1類に指定して最大限の対策をしろ、予算委員会の出席が義務だけど欠席を許可してコロナに専念させるよう申し入れたのも野党
厚労省が仕事しやすいようにしてる
内閣人事局があるから政権によって省庁の動きはガラッと変わる
自民党しか日本人には選択肢はない
民主党政権の悪夢の時代にもどりたい人間がいるだろうか？
はっきりした対案もないのに安倍さんを批判するのは無責任だし
日本人ならそんな卑怯なことはしない
本当に日本のことを考えている愛国政治家は安倍さんしかいない
のんびり焦らず安倍さんの政治を見守ろう
敵は中韓とつるんだパヨクであることを忘れずに
クルーズ船については、厚労省の把握ミスによる人災だと思う。
船の空調フロー図によれば、外気取り入れは30％
残り70％は陽性者の客室も含め、ミックスして全室に再び循環している。
厚労省会見では、「個別空調で分離されているから安全」と語っていたが、前提が間違っている。
でも今朝も加藤大臣は、各船室はしっかりセパレートされている。陰性確認された乗客がその後船内で感染することはないと言っていた。
少なくとも大臣は、いまだに完全個別空調と思い込んでいる。
官僚はすでに把握していて、自分らの逃げ方は巧妙に建てているのだろう。
これは厚労省の人災で、造船会社にも未必の故意の責任があると思う。
空調フロー図
https://pbs.twimg.com/media/ERI8GRPVUAE3z--?format=jpg 安倍が先手先手と言ってるからとっくに予算の組み直しには着手してて
それを野党がサクラガーで邪魔してるのかと思ってたらまさかの逆だとは
こりゃたまげた
中国共産党に反対しているのが日本共産党。
日本共産党の方が俺には保守にみえる。
>>1
【失望しかない】
・安倍増税リーマンショック
・東芝懲りずに粉飾決算ww新規採用中止＆20000人超リストラ
CMOSセンサー白色LED白物事業売却ww半導体売却w
・ソニー本社売却www ・ソニーモバイル2100人削減
・シャープ本社売却www3200人削減www台湾へ身売りw
・NECライティング、NEC液晶テクノロジー各社店舗閉鎖リストラww
・ニコン半導体 デジカメ大不振1000人削減へ
・富士通数百億赤字PC事業衰退、中国レノボへ統合ww
・半導体ローム55%経常減益40億円の赤字ww
・Panasonic 液晶パネル撤退ww ・横河電機1105人削減w
・オンキヨー30億円赤字100名削減ｗ・サンヨーオワコンｗ・日本コロンビアオワコンｗ
・カラオケSHiDAX４４店閉鎖w ・かっぱ寿司５０店閉鎖w
・ワールド５００店舗閉鎖w ・ローソン２６０店舗閉鎖w・神戸らんぷ亭 全店舗閉鎖w
・小僧寿し１００店舗閉鎖w ・スシロー韓国ファンドに買収ww
・ヤマダ電機42億円の赤字w６０店舗閉鎖w ・ラオックスの19年12月期22億円の赤字ｗ
・コジマ63億5000万円の赤字w５０店舗閉鎖w ・ワタミ８５店舗閉鎖w
・マクドナルド１９０店舗閉鎖w・イオン１００店舗閉鎖w
・中堅コンビニ ココストア全店終了w ・回転寿司チェーンかいおう破産決定w
・ファミリーマート希望退職者募集800名削減も、全社員１/７の1,000人が希望退職w
・カネ美食品19年2月期過去最悪の8億円赤字、工場減ｗ
・理化学機器卸「エル・エム・エス」民事再生法、負債66億円ｗ
・サークルK 1000店舗閉鎖＋295店舗 追加閉店ｗ
・セブン＆アイ3000名超削減、セブンイレブン1000店閉鎖
・イトーヨーカドー４０店舗閉鎖w さらに不採算33店舗閉店もｗ
・西武 そごう４０店舗閉鎖ww ・ユニー５０店舗閉鎖w
・サーティワンアイス、40年ぶり大赤字ww・東京チカラめし１００店舗全滅w
・ステーキ「ペッパーいきなり！ステーキ」25億赤字44店舗閉鎖ｗ
・大手旅行代理店 エイチ・アイ・エス１１億3200万円の赤字w
・東和銀行取立不能、「開成コーポレーション」破産15億300万ｗ
・光学メーカーHOYA 生産業務撤退w・東京印刷業「千明社」民再負債30億円ｗ
・官民ファンドGENUSION経営破綻20億円損失w ・日本たばこ産業JT1754人減w
・SECカーボン30億円の赤字w ・住友金属69億円の赤字w
・大塚家具43億円の赤字合併吸収ぷw ・グンゼ57億円の赤字w ・西川ゴム70億円の赤字w
・医療機器「ヒロセ電子」破産、負債83億円ｗ・任天堂59億円赤字、00年以来最低w
・ニッセン150人削減w105億5000万円赤字w ・田辺製薬 ２５５０人に早期退社ww
・ホテル運営「日本オーナーズクラブ」民事再生負債145億円ｗ
・トレーニング機器MTG267億円の最終赤字ｗ ・三菱製鋼160億円の最終赤字ｗ
・ジャパンディスプレイ318億円 4000万円赤字店舗閉鎖・官民ファンド計画倒産ww税金泥棒集団w
・ココス（）2億円の最終赤字、売上減ｗ ・ジョイフル15億円の赤字、客数減・人件費増ｗ
・GAP傘下オールドネイビー日本から撤退へ全53店閉鎖w
・シンドラーエレベータ日本撤退www ・日産自動車 不振資産価値オワコンww
・吉田ゴルフ破綻w負債総額１６６億８７００万円w
クソ安倍大晋災をガン無視するなよw 関係者が「最も恐怖を感じた日」という2011年3月15 日は、
菅首相が東京電力本社に乗り込んで「撤退 は許さないぞ」と叫んだ日として知られている。
枝野官房長官
「現状、原発の状況が相当深刻な状態にある。それに加え、東電から現場を撤退したいとの申し出もあった。官邸側として撤退は認めていないものの、これから一層事態が深刻化した場合、どのような判断をとるか決めていきたい」。
普段饒舌な長官だが、珍しく導入が下手な気がした。
なかば撤退を将来的に認めるかのような導入だった。一瞬の沈黙の後、総理が強い口調で発言。
菅総理
「撤退なんてあり得ないんだ！撤退を認めたらこの国はどうなるんだ！」
「東電の清水社長を官邸に呼べ」。
「これで東電が投げ出したら、全ての原発がダメになる。福島第一だけじゃなく、第二も、それ以外の原発も。それは東日本全部がダメになるってことだ。」
「そうなったら国の体をなしてない。そんな日本だったら、他国から管理される結末になる」
総理から「直ちに東電に行くから、準備するように。どれぐらい準備に必要か？」
東京電力清水社長も驚いた様子だった。
清水社長「二時間ぐらいあれば…」
総理「そんな悠長な時間はない！」
清水社長「…」
総理「一時間で用意して下さい。細野君を同行させます」
清水社長「はい…」
寺田秘書官
「そもそも、総理が民間企業に深刻な命令を下すことは出来るのか」
「統合本部の法的根拠と指示権限をはっきりさせたほうがいいのではないでしょうか」
菅総理
「だから、いまそんなこと言ってる場合じゃないんだよ！日本国存亡の危機だぞ！」
「自国の原発事故を、自ら放棄する事は、国として成り立たない。そんな国は他国に侵略される。」
「撤退しても、東電は潰れる。だからやるしかないんだ」。
「６０歳以上の職員は全員現地に行く覚悟でやれ。俺も行く」
官僚が出したい結論は
感染蔓延した理由は中国観光客じゃない
だからね
的外れ
1/5には野党議員が中国での流行について厚労省からレクを受けてる
１月末には野党が対策本部を設置
立憲は厚労委員会を理事会だけだよいから開けと要請してたのに無視
仕方がないから予算委員会に出席義務のある厚労大臣の欠席を認めてコロナ対策に専念出来る様に申し入れ
たり
他にもコロナに関しては先手先手で動き与党に提言してきた
国会事故調読むといいよ
11日の夕方にはもうIC(非常用復水器)内部の配管に水素がたまってICが弁を開けても作動しない状態になっていた
IC配管自体が格納容器内部で破損してる可能性
ICが津波後一度も作動していない事に東電は気付かず
23:50にようやく吉田所長が格納容器の圧力異常にきづく、同時にICが作動してなかった事を知る
12日になってから所長が現場に格納容器ベント準備指示
1:30官邸からベントの了承を得る、枝野の会見後にベント予定
しかし枝野会見が終わって一時間以上たった時点でまだマスクも防御服も現場にない
それで手動ベントは被曝を恐れて手を付けず
そのうち菅が尻を叩きにやってくる
菅が帰った後もまだベントせず
その後、大熊町の避難が完了するまでベントしないと東電から県に連絡
ベントに必要な空気圧縮機がない事に気づく。
空気圧縮機の取り寄せに4時間かかってようやくベント成功
しかしベントしたら水素が建屋に逆流する自爆構造につき爆発 と
しかもそのことは東電のマニュアルや図面からは全く読み取れない
ICが停止した時点で建屋の水素爆発は不可避であったと国会事故調報告
マニュアルの不備、ICに対する知識不足とベント配管の欠陥構造が建屋の水素爆発を招いたって事
民主党が進めた円高内需拡大路線を捨てて
金融緩和による円安、内需捨てて中国への経済依存拡大をやった結果が今の状況
民主党が進めた円高内需拡大路線を捨てて
金融緩和による円安、内需捨てて中国への経済依存拡大をやった結果が今の状況
マスクを根こそぎ奪っていく支那人を入国させないだけでも入国禁止の効果はある
【れいわ新撰組の新型コロナウイルス感染症対策に対する政府への要望】
(1) 検査体制の充実
・検査対象の範囲を見直し拡大する
・国立感染研究所や地方衛生研究所で行っている検査を大規模に実施できるよう予算配分する
・民間にも委託して市町村レベルでも検査体制を確立する
(2 )安心して仕事を休める社会の構築
・雇用者が欠勤により不利な扱いを受けないように企業に通知する
・国からの大規模イベント中止の要請、およびキャンセル費用の負担
(3) 仕事を休む者、被雇用者が欠勤する企業への財政的支援
・非正規雇用者の欠勤に対する傷病給付金の支給や、休業補償の措置
・自営業者への生活支援
・中小零細企業の事業者に対する、被雇用者の休業による経済的損失への補助金の交付
(4)日本人乗客の自衛隊施設への一定期間の隔離・停留
・クルーズ船の乗客の全員をすみやかに下船させる
・下船時に感染が確認されなくても、自衛隊施設や五輪選手村などの施設に一定期間、経過観察のために滞在してもらう
・期間中については政府から「お見舞金」を支給する
(5) すみやかな消費税の減税など経済対策
・医療体制の構築や上記の要望の実現などの対策に特化した予算案の編成を求める
・コロナウイルスによる経済的損失に対し、消費税率を８％に戻す緊急立法を超党派合意で成立させる
・さらに長引く景気後退に備えるために、できるだけ早く消費税を５％に戻すことを求める
(6) 予防的措置として中国滞在歴のある外国人の入国一時禁止の是非の検討
・｢湖北省または浙江省に滞在していたすべての外国人｣の日本への入国禁止について、速やかに｢中国本土全体｣への対象の拡大について政府に検討を要請する
(7) 常時介護を必要とする在宅の重度障がい者が感染した場合の対応
https://reiwa-shinsengumi.com/reiwanews/4146 4月 罹患者の数の公表をやめる。
5月 肺炎とインフルの死者の総数が例年と変化がないことを理由に終息宣言
6月 マスコミもネットもオリンピック一色。コロナのことを書き込むと「コロナ脳」と返され最後は在日認定
>>770
後藤田正晴さんでした。思い余って官邸に行って「天災はしょうがない。地震は人間の力ではどうしようもない。だけど天災が起きた直後のことは全て人災だ」「あなたは政治家だから全部やらなければいけない。やれることはなんでもやらなければいけない」というアドバイスをしたのです。
村山さんはいろんな対応をしたときに、自分に危機管理の知識があるわけではないけれども責任を取ることができる、実はこれがリーダーとしてものすごく大切なことなのです。総理大臣にしがみついてということでは無いですから。そういう座を捨ててでも何でもやれると。
それで何をやったかと言うと、自民党の小里貞利さんなどの人たちを全部現場に派遣して「全部現場で決めてくれ、現場が一番分かるんだから。法律であろうが何であろうが、それをひっくり返してでも現場が必要だと思う物は全部私が責任を取るからやってくれ」と、こういう体制を取ったのですね。 安倍政権っていうのは徹底してアンチ知性なんだよな
国立大学の研究予算削減、感染症対策費用の削減、専門家の助言は無視して御用学者のみ起用
ニッポンヲトリモロス！！って言ってりゃアホが熱狂するわけで、着実に、地道に国力を上げていくなんて発想は無い
アベノミクスによる貧困化で出生数が過去最低。
善政が行われていれば誕生したはずの日本人を安倍は何人殺したことになるのだろう。
この信じがたい愚行の最大の原因：
安倍が、オリンピック開催や政権維持のために
感染者数を増やしたくないから、検査を限定してきたこと。
815 ：地震雷火事名無し(東京都) [sage] ：2013/07/12(金) NY:AN:NY.AN ID:Vr4sb58l0
福島原発事故の教訓は、日本社会で生きるなら安倍晋三や武黒フェローや
勝俣会長や清水社長のように生きるのが得策で、菅直人みたいな生き方は
損だということ。
とりわけ生き方を学ぶべきなのは武黒フェローの立ち回りのうまさ。
東電から原発の専門家として官邸に派遣されていたのに菅直人に対して
口答えせず、むしろ菅直人の意を汲んで立ち回ることに専念し、原発の専門家でも
菅直人に睨まれる恐れがあれば官邸の空気を読んで吉田所長を恫喝して注水を停止させる。
その伝え方も、注水停止は自分の指示ではなくあくまで官邸の指示だという
形でつたえ、さらに東電の広報などを使って「菅直人が注水停止させた」という
情報をマスコミや自民党議員にも入れておく。
そういうひとつひとつの丁寧な仕事が日本社会では大きな評価を生む。
菅直人は福島を爆発させた張本人ということになって総理の座を追われ、
東電サイドで注水停止を指示した武黒氏は国際原発開発の社長として
安倍総理の右腕として原発の輸出を仕切っている。
(以下引用)
武黒一郎は、東京電力という組織の中で、死んでは生き返りを繰り返し現在の地位に這い上がった、
不死身のゾンビなのである。
思い起こせば、この柏崎刈羽原子力発電所の所長を務めていた時期（８年ほど前）、点検・補修作業といった
安全上に於いて極めて重要な記録を隠蔽及び修正したことで、減給６ヶ月の処分を受けていた。
その後、何故か常務取締役（原子力担当）に昇進した後、再度、データー改ざんが明るみとなって、
その責任を負い減給３ヶ月の処分を受けることになる。常識ある企業であれば、この度重なる処分を
受けたことで、武黒一郎の企業人としての立場は失われるのが普通である。
しかし、武黒一郎は幾度もの致命傷を負いながら、先の新潟県中越沖地震が発生する直前に、
取締役副社長に昇進を果たし、国際原発開発社長に天下り出来た。
日本で生きるなら、武黒氏の生き方をよく研究して人生の指針とすべき。
この先は重症化してやむを得ず検査した人しか感染者にカウントされなくなり、コロナ収束！日本は安全です！って世界にアピールしてオリンピック。
裏で肺炎や心不全で大勢の死亡者がいても無視され次第にみんな忘れていく。
原発と同じパターンだ。
安倍首相は失敗しないで結果を出し続ける
何倍もの失政していた野党がケチをつけて
報道は失政を数倍に見せるフェイクを流す
産経読売で何とか及第点すれすれ程度だよ
超大国中国と対等にやってる宰相のことが
愚かな逆賊奴隷に理解出来るはずはないさ
誘致の時とは違ってもう世界は騙せない
中国から贈与された検査キットちゃんと使って
感染者数何人/検査総数何件を出さないと
画像が本物か知らんけどさ
裏家業なのに取引先をHPに載せたり
募集に情報操作のバイトですって書いたり
本当だったら頭悪いなんてもんじゃない、そんなわけがないんだよ
あからさますぎる情報をフェイクとして見せておいて
それを餌にして裏で世論操作してると考えるべきだ
明確な敵を作り、それを攻撃することで仲間のように思わせながら徐々に誘導する
国試を放棄したおまえの仕事は精神科に定期的に通院することだよw
立憲会派の山井が「クルーズ船を除外した検査件数教えて」って事前通告付きで質問したけど、
加藤は「把握してない、総数しか出さないことにしている」の一点張りやったで
>>783
答まだぁ？
某女子大には決して嘘をつかない女子大生と必ず嘘をつく女子大生がいることがわかっている。
この女子大の学生（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、間違っていれば何もしてあげない」と言われた。
女子大生にフェラをしてもらうには何と言えばいいか？ 医者ではないおまえの話には説得力がない ハハハハ な、福井県 越前市 瓜生町フハハハ
おまえは主治医の先生の指示に従ってりゃいいの。ハハハハ
>>787
この若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？
答だせないってアホなの？
フェラよりセンズリが好きなの？
どっち？ 原発の時の菅直人の対応はBBCやドイツとか海外メディアでは称賛されてたのにな
利権なしにみればこうなるってことか
福井県 越前市 瓜生町 国試さえも合格できなかった低脳にいわれてもなあwww
>>792
裏口シリツはフェラ問題の答まだ？
センズリの方が好きなの？ >>793
カンファ参加にフェラ問題の答を教えてもらってもいいぞ？
全員裏口バカなのか？ 自民党にとって
カジノ＞＞＞＞＞国民の命
宮本徹
@miyamototooru
予算委員会で立国社会派と日本共産党で予算組み換え提案を行い、
カジノ関連予算、マイナポイント関連予算2516億円をやめ、
新型コロナウイルス対策に振り向けることを求めました。
残念ながら自民・公明・維新の反対で否決。
来年度予算には新型コロナ対策は一円もなし。大胆な対策が打てるのか。
午後1:57 · 2020年2月28日·Twitter Web App
そんなのおまえにはどうでもいいから 精神病院へ行ってこい w
福井県 越前市 瓜生町 おまえの仕事は精神病院に通院することだよ おまえの考えなんて誰も相手をしないんだよ。ワハハハハ
>>800
>>793
カンファ参加にフェラ問題の答を教えてもらってもいいぞ？
全員裏口バカなのか？
センズリ専従なのか？ やはり多浪は物事を理解するのが遅いんだ。そして理解力も不十分なので根本的な問いに答えられない。ワハハハハ
一見カッコ良さそうな話をしても よく聞くとちゃんと理解していないことがバレる。フハハハ
だから多浪するし、国試も合格できなかったんだな アハハハハー
カンファ参加者も全員ド底辺シリツ医なのか？
センズリ専従なのか？
日本では今、経済対策として新規の補正予算を組む声が高まっている。26日には自民・公明の両党が安
倍政権に経済対策の策定を求める方針を決定。では、台湾はどうか。台湾立法院（国会）は25日、600億台
湾ドル（約2200億円）を上限とする経済対策の特別予算案を可決した。大きな打撃を受けている観光産業
への支援などが柱になる予定だ。
そのほかにも中国へのマスク輸出禁止や厳しい渡航制限など、蔡政権が次々と打ち出す方針に当初は批
判もあった。それでも、28日現在で感染者数が34人に抑えられていることから、批判は少なくなっている。
台湾では、2003年に起きたSARS（重症急性呼吸器症候群）で84人の死者を出した。その時との違いも、高
い評価を得ている理由だ。検査体制が異なるため単純な比較はできないが、日本の感染者数210人（クルー
ズ船の陽性反応者705人を除く）、韓国の2000人以上（いずれも28日現在）と比較しても、現時点での封じ
込め対策は一定の成果を出しているといえるだろう。
台湾在住のノンフィクションライターの近藤弥生子さんは、こう話す。
「一般の人々が不安に感じていることについて常に先回りした対応をしていること、そして蔡総統や蘇貞
昌行政院長（首相に相当）が寝る間を惜しんで必死に感染症拡大に奮闘している姿が伝わってきます。武
漢からチャーター機で帰国した台湾人から一人の感染が確認された時は、陳時中衛生福利部長（保健相）
が記者会見で涙を流しながら『患者の数は増えてほしくない。だが、逆に考えると命を救うことができ
る』と訴え、その真剣な姿に台湾人から称賛の声が相次ぎました」
“神対応”を連発する蔡政権のなかで、世界から注目されているのがデジタル担当政務委員（大臣に相
当）のオードリー・タン（唐鳳）氏だ。タン氏は世界的に有名なプログラマーで、現在38歳。8歳からプロ
グラミングを学び、14歳で中学を中退。15歳でIT企業を起業した。その後にトランスジェンダーであるこ
とを明かし、36歳で入閣した時は性別欄に「無」と記入した。タン氏はIQ180ともいわれる天才で、台湾の
人々は「彼女の存在は私たちの希望」と慕う
2/29(土) 7:00配信
https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20200228-00000078-sasahi-soci&p=2 バカ「安倍内閣総辞職して、安倍首相の代わりがいるの？」
・公文書を改竄しない人
・統計を偽装しない人
・反社会勢力を使って選挙妨害しない人
・税金で有権者を買収しない人
・会話が通じる人
・竹中平蔵と懇ろじゃない人
・世耕弘成と懇ろじゃない人
・お友達だけ優遇しない人
・嘘の理由で増税しない人
・感染症対策3分で終わらせない人
↑いくらでもいるだろ
内視鏡も統計も定形作業だな。
数学板の問題の方が楽しいね。
そいつはもう国試を受験してないよ。精神疾患にてドクターストップだ。ヒヒヒ
大学も低倍率で多浪してやっと入学している 留年を繰り返してギリギリで卒業 国試も何度受けても不合格。その後受験もしていない。今は定職についていないカスです。精神科受診が仕事になっている。ワハハハハ
頭は相当悪いです。カッコだけはつけるがね ワハハハハ
どういう業種が休業する想定か言わずに休業補償だけ言うのって多分最悪手
そんなのどこもかしこもウチもウチもで休業するのが目に見えてる
で、色んな国内の機能が麻痺してから
「こんなに一斉に休業するとは思わなかった」
「想定を遙かに上回る件数でそこまでの予算はない。補償範囲は限られる」
とか言い出すのが目に見えてる
>>817
まだ、フェラ問題の答が出せないなぁ？
センズリ専従？ 今って収入の5割近くを
消費税や所得税、住民税、社会保険料てもっていかれて
公務員の肥やしになってるんだよ。
ミンス党の時は収入は低かったかもしれないが
そんなに持っていかれなかったから
手取りではミンス党の時の方が上だった。
2017年6月5日衆議院決算行政監視委員会
委員
さて、もう一度聞きますけれども、総理は、働きかけがあったら責任をとるという発言を、三月十三日、
参議院予算委員会でされていますけれども、総理、責任とはどういう意味ですか。
もし働きかけが証明されたら、どんな責任をとるんですか。
安倍
では、皆さんのときは、構造改革特区というのは上がってきたら『めくら判』ですか。違いますよね。
上がってきたら『めくら判』ではないんです。
（中略）今の『めくら判』については言葉として問題がありましたので訂正をさせていただきますが（中略）
どんな決定においても、その決定に問題があるのであれば責任をとるというのは当然のことであろうと思います。
委員長
安倍総理、質問にお答えください、責任とは何かと。
委員
だから、その責任とは何だと聞いているんでしょう。やめることが責任なのか何なのかと聞いているんでしょう
安倍
責任があるから、私の責任をとると。中身については、あえて申し上げる必要はないと思います。
安倍「責任とった！」
国民「どう責任をとったんだ？」
安倍「教えないけどとった」
安倍さんは精一杯やってるよ？
べつに余裕のアンダーコントロールだし
がっかりなのは習近平、安倍さんじゃないよ？
首になるのが嫌なら会社行けよ、平気だから
相手は見えないウィルス、安倍さん良くやってる
でもこんな時に政府批判は不謹慎だよマジで
国民国家の意識が低くない？
滅んでからじゃどうしようもないからね
ぶっちゃけインフルより軽いから
ちなみに維新も反日政党だから、選挙の時は気を付けような
宮本徹
@miyamototooru
予算委員会で立国社会派と日本共産党で予算組み換え提案を行い、
カジノ関連予算、マイナポイント関連予算2516億円をやめ、
新型コロナウイルス対策に振り向けることを求めました。
残念ながら自民・公明・維新の反対で否決。
来年度予算には新型コロナ対策は一円もなし。大胆な対策が打てるのか。
午後1:57 · 2020年2月28日·Twitter Web App
ちなみに維新も反日政党だから、選挙の時は気を付けような
宮本徹
@miyamototooru
予算委員会で立国社会派と日本共産党で予算組み換え提案を行い、
カジノ関連予算、マイナポイント関連予算2516億円をやめ、
新型コロナウイルス対策に振り向けることを求めました。
残念ながら自民・公明・維新の反対で否決。
来年度予算には新型コロナ対策は一円もなし。大胆な対策が打てるのか。
午後1:57 · 2020年2月28日·Twitter Web App
>>41
当初は「桜を見る会」追及逃れのスピン目的で
チャーター機とかで軽くやってる感をみせつつ、わざとコロナ感染者リリースして
一定のパニックを引き起こすというのが主犯安倍の意図でした。
要は晋為的感染拡大だったわけなのです。
ところが、いつものように裏目って、
パンデミック化してオリンピック開催がヤヴァいと
気づくやいなや方針転換しました。
つまり、検査申請拒否処分を駆使した統計偽装により、
感染者数抑制工作を始めたのです。
その結果、主犯安倍は自ら拡げた感染者に対して、
あろうことか検査を認めないという不作為により、
国民を殺すという犯罪をしでかしています。
要するに主犯安倍
逮捕死刑殺処分チャウシェスク
二・二六では生ぬるすぎ
惨殺必至 多浪だけはしたくない 自分の身の丈に合った大学に入りたい 後で苦労するのが見えるから
現役で国立大学合格が親との暗黙の了解だったな。
二期校時代だったから模試判定Aの理Iと医科歯科を選択。
偏差値の高い方に進学。
頭の悪い人といえば
まだ、フェラ問題の答が出せないド底辺私立医。
センズリ専従？
中国武漢の海鮮市場の出来事だから心配ない
中国武漢の出来事だから心配ない
中国の出来事だから心配ない
春節歓迎
人ヒト感染しないから心配ない
日本人にはうつらないから心配ない
日本人同士で感染しないから心配ない
日本人は検査しないから感染しない
飛沫感染だから心配ない
エアロゾル感染は空気感染でないから心配ない
感染しても重症化しないから心配ない
死ぬのはジジババだけだったり病気持ちだから心配ない
子供は重症化したり死んだりしないから心配ない
4から5月頃には終息するから心配ない
致死率はいずれインフルエンザと変わらなくなるから検査しなくても心配ない
重症化率が高くて医療崩壊しなければ心配ない
マスクは効果ないから心配ない
感染した人の７５％は他の人にはうつしていないから心配ない
密閉空間を避ければ心配ない
夏頃までには終息するから心配ない
患者の56％は発熱しないから心配ない
重症化しても人工呼吸器確保すれば心配ない
湿度につよいけど心配ない
無症状にもかかわらず、ウイルス量は発症者並みだけど心配ない－－－＞今ココ
■台湾のコロナ対策
・感染者0でも1月15日には指定感染症に
・武漢滞在歴を隠すと罰金110万円
・中国人の入国拒否
・マスクの輸出禁止
・マスクの転売禁止、購入は実名制
・マスクを病院、通院者に優先配布
・企業が有給の取得拒否したら処罰
・薬局にあるマスクの在庫データをインターネット上に公開
・マスク在庫状況がわかるアプリを開発して無償配布
・ペーパーに関するデマを流した連中を6日後逮捕
・新法施行しデマ拡散者を厳罰化
日本っていったい何やってんだ？
ＷＨＯ「中国の対応は完璧。
歴史に残る積極的な封じ込め対策だった。
日本のせいで世界に拡散してる」
これが中国とWHOのシナリオ
専門家会議では休校と一言も言ってない→これから1、2週間が瀬戸際→全国一律休校にします
この首相ヤバくね？
菅が「マスクはすぐに出回るようになります」って嘘ついたのが致命傷になったな。
あれのせいで政府がトイレットペーパーなくなりませんって言っても誰も信用しない。
おかげで米やパンもなくなってきた。
でもまんざらありえなくもないんだよな
政府が企業に休みを推奨してるってことは、
トイレットペーパーも米もパンも休んだ社員の分だけ生産量が減るのは間違いないし
スーパーだっていつ臨時休業になってもおかしくない
>>839
何を今更w
ジイさんの頃から反日朝鮮人の李一味 >>829
多浪や女子は入試の時点で点数差をつけられてるのでしょうがないだろ。
数年前の私立の裏口入試問題で明るみになったじゃん。
あたまが悪いのはパパがお金持ちじゃなかったら本来は医者になれなかった
底辺裏口私立医大卒の連中だよ。
最近底辺私立医大のレベルが上がってきたと言われてるのは、東大や京大を
卒業していったん社会に出たけど心変わりして底辺私立医大に入学した医者が
増えてきたからだよ。
彼らにしてみれば、いくら底辺私立医大を卒業しても、元々東大卒や京大卒
なので、彼らが頭が悪いと考える人はいないだろうし、彼らは医師免許を得る
ためだけの目的ならば、わざわざ難関な国公立医大に入るための受験勉強を
再び始めるのも面倒くさいし、お金を払えば無風地帯の底辺私立医大で良いや！
と思ってるんだよ。
要するに医師免許を買うことが目的なので入学しやすい大学に集まるのは至極当然。 >>842
二期校時代の入学だけど２割くらいが再受験組。
ほとんど東大卒か京大卒。阪大は学士入学があったせいかいなかったように思う。学卒者用の体育もあったが人数が足りないからので俺も野球に参加していた。 受験を控える高校生ですが、二期校なんて大学名は聞いたことがありません
名前も知られていないFラン校ですか？
底辺私立医大を卒業した医者って頭悪いよね？ Part14
⇒いいわけねえだろ（怒）！！！
>>844
二期校時代は東大と医科歯科と両方受験できたから、
理一に行かずに医科歯科を選択した。
同じ選択をした同期もいたな。
>>845
それは、ド底辺シリツ医大の第一法則として知られております。
ド底辺シリツ医大が悪いのではない、本人の頭が悪いんだ。 >>844
一期校・二期校は60歳以上のお爺ちゃんたちの入試の際に取り入れられてた
入試の方式だよ。詳しくは知らんけど、国立を一期校と二期校の2グループに
分けて、たしか国立は2回受けられたんじゃなかったっけ？
でも当時は医大の数も少なかったし、受験生も今より断然多かったので
俺らの頃より国立の医学部に合格するのが難しかったのは事実だよ。
私立は知らん。 確定申告の季節だな。
日本の核武装に使われるなら納得できるんだが、ド底辺シリツ医大の私学助成金に回るのかと思うと毎年、ウンザリする。
>>848
俺のときは倍率１９倍だった。市川のキャンパスだと入りきれないから、
試験は代々木ゼミナールだったなぁ。予備校の教室の広さにびっくりした。 一期校・二期校時代は親戚のオジサンの時代だな。
オジサンも浪人して長崎大医学部を卒業して開業してる。
私立医学部医学科ｋａｒｔｅ213 [無断転載禁止]©2ch.net
http://2chb.net/r/kouri/1454692118/319
319 名前：大学への名無しさん[] 投稿日：2016/02/11(木) 22:52:02.21 ID:50TBuVXh0
恥ずかしながら実はうちの親がそうなんです
私立洗顔でした
本人は隠したがっていたけど祖父が公言してたからね
祖父は息子（うちの父親）の学力など知らずに進路指導で当たり前に自分の出身医大（国立）を希望させ父親の担任に無理だと断言されこれが一生で最大の屈辱だったそうです
祖父が何十年もたってるのに死ぬまで祖母をその事で叱りつけてました
お前がしっかり勉強させないからこうなったっとね
自分は教育に失敗したが祖父の口癖
これが私大医学部ＯＢの悲しい現実
これが現実です うん。
それが偽りない現実。
あほシリツ医と家族の一生、泣ける。
へー、つまり二期校っていうのは二番手以下という意味で
今でいうＦランに相当するんですねぇ
上のID:MOd/ilOTさんはあちこちのスレで連投してますけど
下の動画の方みたいな方なんですね
2020/03/08(日) 23:07:59.60ID:IUbeuTZ5 「検査をしないほうが患者が病院にこないので医療崩壊しないからいい」とか、
「偽陰性がいるから検査にリソースさくのは間違い。意味がない」っていってたやつらいたよな。
だが現実は、
検査しないせいで感染者見落として院内感染がおき、スタッフ４０人自宅待機になった。
検査しないほうが医療崩壊パターンにもつながるのだよ。
だからアメリカとかも「検査キットが足りない！」といって大量に増産して検査しているわけでね。
感染疑いがある人が、
病院へ行くのと、家庭にいるのとどっちが感染拡大しないか。
これはちょっとした数値や確率でガラッと変わる
一概に自宅待機がいいとも限らないし、病院へいくのが必ずしもいいわけでもない。
個室や医者や看護師の数、待合室の人数、医療受持者の装備、検査キットの確率、
その人の病状や同居の人数、その人の家の大きさ、年齢や体力、そういった変数がちょっと変わるだけで最適解も変わる。
それが分からないと専門家でも間違ったこと言ってしまうし、無能政府みたいな検査をしぼることになり、取るべき手のとるべきタイミングを逸する。
検査はこうするといい。
検査してほしいとおもう人は予約を入れて先着順にする。（有料）
ただし医師が重症とみなした患者が優先。（無料）
これで検査の必要がないという人は予約をしないし、
検査してほしい人は有料でも検査を願うし、
予約制なので待合室が混んで感染が広がることはないし、
重症患者が優先されるので、検査が必要な人にまわらなくなることもない。
おまえは社会の底辺にいて頭が悪いのだから 自分の仕事を早く探しなさい。まずは人間関係のない単純作業からだな。精神科の主治医に必ず相談するんだぞ いいな
