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　ゴールデンウィークに、自宅の屋根裏から約30年ぶりに、大学時代に使っていた富士通FM-77とFM-11を降ろしてきました。使用していたのは、長岡技科大時代ですから、昭和58年(1983)～昭和62年(1987年)あたりですね。 

 

———

まずは、FM-77ですが、好評だったFM-7の3.5インチフロッピドライブ搭載版です。NECのPC8801のライバルでしたが、FMシリーズは基本的にモトローラのMC68B09Eで（PC8801はZ80）、「究極の8bit-CPU」と言われるように洗練されたアーキテクチャを持っていて、特にプログラムカウンタ/スタックポインタ相対アドレッシングが使えるので、リロケータブル/リエントラントなプログラムが「自然とできる」のが素晴らしいです。舞鶴高専の計算機工学では、このところもチョッチだけ触れています。(ですので、OS-9/6809と言う本物のOSが動きます) 

 

　私(町田)は、舞鶴高専・機械工学科５年Ｂ組から、長岡技科大・機械システム工学課程３回生に編入学しました。もちろん、その頃は進学希望者はほとんどいませんでした。編入学試験は、筆記試験の他、小論文とか、集団/個人面接とかがありました。個人面接では、英作文の口頭試問とかもありましたが、「趣味は真空管アンプです」、「どんな球が好きなの」、「12BH7Aです」、「それはまた変わっているねえ」とか、「好きな小説は？」、「三国志です」、「好きな武将は？」、「曹操です」、「へえ、なぜ？」、「結局、中心人物で、天下を掌握したからです」とか、今では考えられないような受け答えをしました。最近は、個人的な内容は尋ねてはいけない、「学生時代に力を入れたことは？」、「どんな研究をしたいですか？」とかですね。それで、その学生の背景や興味の方向を判断するなかなか難しいものがあります。

 

　さて、長岡技科大に進学してからは、マイコン/パソコン(舞鶴高専では、Z80のボードマイコンとか、SHARP MZ-80Kとかを触っていました)ので、やはり制御/信号処理関係の研究室に行きたいということで、小林/原研に入りました。素晴らしい研究室で、先生も先輩も同僚も後輩も凄い人ばっかりで、今もOB会などで、「あの頃はみんなバイタリティがあったなあ」と昔話をします。

 

　さて、小林研では、まず最初にAppleIIでUCSD-Pascalを使って構造化プログラミングのゼミをしました。Pascalはスイス・チューリッヒ工科大学のニクラウス・ヴィルト教授が開発された教育用言語ですが、「本物の構造化言語」です。ヴィルト先生の名著「プログラム＝アルゴリズム＋データ構造」はPascal言語で書かれています。大域変数も局所変数も、手続きも関数も、値渡しも参照渡しも、みんな「正式に」使えます。また、小林先生は、それらが実際にアセンブリ言語ではどのようになるかを(そのときはCP/M-80版のTurbo-Pascalでした)示していただいたので、私としては非常に計算機プログラミングの構造が良くわかりました。現在でも舞鶴高専でその一端を教えています。

　舞鶴高専に赴任した時、西岡研(町田の所属していた研究室)では「倒立振子」の制御に取り組んでいて、卒研生が数週間徹夜して、Turbo Pascalで立たせました！！、「先生立ちました」、「おお、本当や、ツンツン、制御しているなあ」ということで、その卒研生は長岡技科大に行き、いまでは戻ってきて舞鶴高専の寮務主事をしています 🙂

 

　下の写真の上側のボードは、FM音源ボード(これも名作)ですが、下側はZ80Aボードです。これで、CP/M-80のTurbo-Pascalや、そのうちTurbo-Cを動かしました。その頃はもうカセットテープではなく、フロッピディスクですね。

 

　小林研には、他に富士通FM-8や、沖電気のIF-800(Z80)、AppleのAppleII、そしてNECのPC9801無印などがありました。フロッピディスクは巨大な8インチのもありました。小林先生は先鋭的で、そのうち、PC9801でSmalltalk/Vと言う本物のオブジェクト指向言語もやりました。また、XLisp(オブジェク指向のLisp)や私は直接やりませんでしたが、ForthやLogoなどという言語もやりました。計算機センターでは、もちろんFortran言語がメインでしたが、小林研からでかけると「古臭くて、使いにくい言語だなあ」という印象でした。これは意外と重要なことだったと思います。

 

当時、よく読んでいた書籍・雑誌です。現在はネットでなんでも情報が集まるようですが、当時はこれしかほとんどありませんでした。先生や先輩の存在も大きかったです。また、身銭を切らないと分からないこともあると思うのですが。

 

　私(町田)自身は、ディジタル信号処理がメインで、FFT(高速フーリエ変換アルゴリズム)を用いたHilbert変換の高速計算の研究をしていました。基本的にはPascalとCで書いたと思います。Hilbert変換は、FM音源の基本となる瞬時位相/周波数を合成のそのまた基本なので、FM音源には大変興味がありました。実際に、パソコンに積まれると、それまでのSG(サウンドジェネレータ)のピコピコ音とは、まったく次元の違う綺麗な音色が聞けました。時がたって、同じYAMAHAから歌声合成ソフト「Vocaloid」すなわち「初音ミク」などがでましたので、ミクは娘のような気がします。また、私の本当の娘は「リサ」なのですが、もちろんAppleのMcCintoshの前�
�パソコン(ミニコン)Lisaです。ですから我が娘は、「Lisa MAC(hida)」なのです。(本当は「梨佐」なので、「みずみずしくて、人の助けになれる(人偏に左)」ということにしていますが)。

 

　現在、舞鶴高専・町田研のメインの言語は、VHDL(ハードウェア記述言語)とPythonだったりします。メンバーにプロコンをやってきたK君がいて、プログラミング言語の話(特にオブジェクト指向系)ができて大変楽しいです。

—————————–

元箱と梱包材の発砲スチロール、しっかりしています。なにしろ当時で10万円からしましたので。

 

背面、ディスプレイケーブルコネクタは左のD-SUBですね。ケーブルの先はアナログ8ピンです。この時代はもちろんCRT(ブラウン管)ですから、いまではほぼないし、あっても調子が悪いでしょう。現在の液晶ディスプレイに表示するには「アップスキャンコンバータ」をFPGAで自作するというのが、もっともスマートでしょうが、そうならいっそのこと丸ごとFM-77を１チップのFPGAに実現してしまった方が爆速になるでしょうね。ただ、もちろん富士通の資産ですし、富士通さんも忙しいし、そんなことまでは手が回らないでしょうが。

 

右側面、ボリュームと拡張コネクタ

 

左側面

 

上面、カビています。はずして漂白したいところです。

 

—————–

次に、マニュアルやソフト類です。このころはドキュメントも紙媒体で読みごたえがありました。

 

————————

次に、FM-11EXです。このパソコンは、MC6809の他に、8088(16bit CPU (バス幅は8bit))が使え、OS-9/6809やCP/M-86を使っていました。また、600×400のグラフィックスだったので、FM-7/8の600×200よりも精細でした。

 

 

 

 

 

 

 

 

こんにちは！

 

 

超文系プログラマ/SE＠SEKIです。

 

 

 

 

今回は

 

「 “神” になれる方法」

 

をご伝授致します。

 

 

…もちろん、

「プログラム」という世界でですが。笑

 

 

 

「クラス」と「オブジェクト」

 

あなたはこの2つの言葉を

聞いたことがありますか？

 

 

これはJavaなどの

オブジェクト指向言語と呼ばれる

プログラミング言語を学習している方なら

聞いたことがあるかもしれません。

 

 

これらは学習始めの人たちを苦しめる

困ったコンビで、関係性を理解するまでに

結構な時間がかかります。

 

 

今回はこれらの関係性を

分かりやすく説明していきます。

 

 

 

この記事を読めば、

「クラス」と「オブジェクト」

の関係性が理解出来ます。

 

さらに、

これからお話しすることを念頭に置きながら

実際にコードを打ち込んでいけば

 

実感を伴いながら

「クラス」と「オブジェクト」の関係性を

理解することができます。

 

 

「クラス」と「オブジェクト」の概念は

これからのあなたのプログラミング生活に

必要となってくる可能性が高いです。

 

つまり、今ここで理解しておかないと

いつか必ずつまづきます。

 

 

オブジェクト指向のプログラミング言語を

学習する前にこれらの関係性を知っておくと

学習時の飲み込みが早くなりますが

 

学習時にこの関係性を知ろうとすると

余計なことまで考えてしまい

飲み込みが極端に悪くなります。

 

 

実際には、難しいことを

全くしていないのにも関わらず

あなたは勝手に難しいと

決めつけてしまいます。

 

そして

プログラミングの学習意欲が低下し

最終的には「挫折」してしまいます。

 

 

 

 

 

クラス＝「設計図」

オブジェクト＝「設計図から出来たモノ」

 

これを今回あなたには抑えて欲しいと思います。

 

 

 

 

 

実は「クラス」の正体は「設計図」です。

 

 

 

設計図に色々な情報や機能を持たせていきます。

 

 

 

 

そして

情報や機能が揃った設計図を

もとに作り出すモノが

「オブジェクト」です。

 

 

 

 

 

これだけだとピンとこないかも

しれないので具体例をご紹介します。

 

 

 

自動車のクラス(設計図)を

考えてみましょう。

 

 

 

 

あなたなら自動車のクラスに

どんな情報や機能を持たせますか？

 

 

 

 

 

情報なら

 

・メーカー

・値段

・色

 

など

 

 

 

機能なら

 

・加速する

・減速する

 

などが挙げられるかと思います。

 

 

 

このように

情報と機能を持たせたのが

「クラス」です。

 

 

 

 

次に、このクラス(設計図)をもとに

モノを作り出します。

 

 

 

メーカー：ABC社

値段：500万円

色：黒

機能：「加速する」「減速する」

 

 

これが「オブジェクト」です。

 

 

 

 

例えば、メーカーと色を固定にして

自動車を作り出したいのであれば

クラス(設計図)はこのように考えます。

 

情報

・メーカー：XYZ社

・値段

・色：赤

 

機能

・加速する

・減速する

 

 

 

このようにクラスを作成すると

オブジェクトが何個作り出せれようが

必ずこうなります。

 

メーカー：XYZ社

値段：〇〇万円

色：赤

機能：「加速する」「減速する」

 

 

つまり、値段は好きに決めることは出来ますが

メーカーと色は固定になります。

 

 

 

 

 

では、これから実際に

クラスとオブジェクトを作る

練習をしてみましょう。

 

 

①「人」の「クラス」を考えてみます。

　情報・機能を持たせてください。

 

 

②①で作成した「人」のクラスから

　実際に「オブジェクト」を作り出してみます。

　

　クラスをもとにオブジェクトを

　複数作り出しましょう。

　その際、「オブジェクト」に

　情報を設定するのを忘れないでください。

 

 

 

解答例を挙げておきます。

 

 

①情報：「名前」「性別」「年齢」

　機能：「話す」「歩く」「寝る」

 

 

②１人目

　　名前：たかし

　　性別：男性

　　年齢：17

　　機能(出来ること)：「話す」「歩く」「寝る」

 

　２人目

　　名前：ゆり�
�

　　性別：女性

　　年齢：18

　　機能(出来ること)：「話す」「歩く」「寝る」

 

 

 

 

この考え方をしっかりと持って

プログラミングに取り組むことで

「クラス」と「オブジェクト」の

関係性が理解しやすくなります。

 

 

関係性が分かると

あなたはプログラム上で

好きなように「モノ」を

作り出すことが出来るようになります。

 

 

つまり、 “神” になれます。

 

 

“神”になってしまえば、

あなたの思い描くプログラムを

作成するまでの距離が一気に縮まります。

 

 

この概念を意識して

あなたのプログラミングスキルを

どんどん向上させていきましょう。

 

 

 

 

それでは

今日も最後までお読みいただき

ありがとうございました！

 

 

 

 

ご意見・ご感想がありましたら

是非、コメントしてください♪

 

 

 

 

 

超文系プログラマ/SE＠SEKI

※プログラミング言語perlでデータを計算させ、出力しています

 

前回の当選数字は、３７８９

 

候補としてあげた数字は、

【ポジティブ】

千の位： ２，６，８　⇒　
百の位： ４，９　　　⇒　
十の位： ０，９　　　⇒　
一の位： ９　　　　　⇒　

⇒　ストレート当選なし

的中率： （５／１１２８）×１００＝０．４４３３％　＞　０．１６％（理論値）

⇒　ボックス当選なし

的中率： （２８／１１２８）×１００＝２．４８２％　＜　２．７２％（理論値）

 

【ネガティブ】

⇒　ストレート当選なし

的中率： （２／１１２８）×１００＝０．１７７３％　＞　０．１６％ （理論値）

⇒　ボックス当選なし

的中率： （４６／１１２８）×１００＝４．０７８％　＞　２．７８％（理論値）

ナンバーズ４においては、００００から９９９９の数字が抽選されます。
抽選が公平であれば、それぞれの抽選回数は、無限回試行したときに、同一でなければなりません。
しかし、実際は、各ケタで抽選される数字は、抽選回数に差があります。

抽選回数が多い数字が抽選されやすい数字で、抽選回数の少ない数字が抽選されにくい数字と、ポジティブに仮定すれば、抽選回数の多い数字を買うことは、当選を狙ううえで、意味があります。

第5063回現在、抽選回数の多い数字は、各ケタで、
千の位：　６
百の位：　９
十の位：　９
一の位：　９
です。

しかし、抽選回数の多かった数字買い続けたとしても当選しやすい訳ではないことは検証されています。詳しくは、「 」の１０．をご覧ください。

 

また、数字の出現回数は、任意の期間で出現傾向があります。
詳しくは、「 」の１２．をご覧ください。

そこで、最近５０回の抽選回数の多い数字を候補の数字としてあげることにします。
千の位：　２，８
百の位：　４，９
十の位：　０

一の位：　９

最近の５０回の抽選回数の多い数字と全回数の抽選回数の多い数字をあわせて、これを【ポジティブ】予想とします。

さらに、最近の５０回の抽選回数の数字最下位と全回数の抽選回数の数字最下位をあわせて、これを【ネガティブ】予想とします。ネガティブな数字を候補数字としてあげる理由は、２つあります。１つは、抽選回数の少なかった数字を買い続けたとしても当選結果は大きく変わらないこと。もう１つは、それぞれの数字の抽選回数は、無限回試行したときに、同一でなければならないことから、抽選された回数の少ない数字が出ることが検証されているからです。

今回の予想としてあげる候補数字は、以下のとおりです。

 

【ポジティブ】

千の位： ２，６，８
百の位： ４，９
十の位： ０，９
一の位： ９

⇒ 

 

【ネガティブ】

千の位： □，□
百の位： □，□
十の位： □，□
一の位： □，□

 

一方、「 」の１５．で確率を用いた予想方法を提案しており、最新データで計算した確率による予想の参考情報を にてご提供しています。

 

⇒ 今回、ボックス当選（31,800円）が含まれていました。

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次の図は、ヤフオク出品中の予想ソフトウエアによる出力です。当選数字を赤四角で印をつけました。

「確率：」となっているところが、前回の数字から次回出やすい各ケタの０～９の数字の確率を加算し、確率の高い順に並べたものです。左が出現確率が高く、右へ順に確率が低くなっています。
「ＡＩ：」となっているところが、人工知能アルゴリズムを用いて、並べ替えて出力したものです。

 

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※プログラミング言語perlでデータを計算させ、出力しています

 

前回の当選数字は、９８７

 

候補としてあげた数字は、

 

【ポジティブ】

百の位： ０，２，３，９　⇒　
十の位： ３，４　　　　　⇒　
一の位： ５，６，８，９　⇒　

⇒　ストレート当選なし

的中率： （１９／１１２７）×１００＝１．６８６％ ＞ ０．８％（理論値）

⇒　ミニ当選なし

的中率： （４８／１１２７）×１００＝４．２５９％ ＞ ４．０％（理論値）

⇒　ボックス当選なし

的中率： （５６／１１２７）×１００＝４．９６９％

【ネガティブ】

⇒　ストレート当選なし

的中率： （１３／１１２７）×１００＝１．１５５％　＞　０．８％（理論値）

⇒　ミニ当選なし

的中率： （４４／１１２７）×１００＝３．９０８％　＞　４．０％（理論値）

⇒　ボックス当選なし

的中率： （５６／１１２７）×１００＝４．９７３％

 

ナンバーズ３においては、０００から９９９の数字が抽選されます。

抽選が公平であれば、それぞれの抽選回数は、無限回試行したときに、同一でなければなりません。

しかし、実際は、各ケタで抽選される数字は、抽選回数に差があります。

抽選回数が多い数字が抽選されやすい数字で、抽選回数の少ない数字が抽選されにくい数字と、ポジティブに仮定すれば、抽選回数の多い数字を買うことは、当選を狙ううえで、意味があります。

第5061回現在、抽選回数の多い数字は、各ケタで、
百の位：　９
十の位：　３
一の位：　８
です。

 

しかし、抽選回数の多かった数字買い続けたとしても当選しやすい訳ではないことは検証されています。詳しくは、「 」の１０．をご覧ください。

 

また、数字の出現回数は、任意の期間で出現傾向があります。
詳しくは、「 」の１２．をご覧ください。

そこで、最近５０回の抽選回数の多い数字を候補の数字としてあげることにします。
百の位：　２，３

十の位：　４
一の位：　５，９
です。

最近の５０回の抽選回数の多い数字と全回数の抽選回数の多い数字をあわせて、これを【ポジティブ】予想とします。

さらに、最近の５０回の抽選回数の数字最下位と全回数の抽選回数の数字最下位をあわせて、これを【ネガティブ】予想とします。ネガティブな数字を候補数字としてあげる理由は、２つあります。１つは、抽選回数の少なかった数字を買い続けたとしても当選結果は大きく変わらないこと。もう１つは、それぞれの数字の抽選回数は、無限回試行したときに、同一でなければならないことから、抽選された回数の少ない数字が出ることが検証されているからです。

今回の予想としてあげる候補数字は、以下のとおりです。

 

【ポジティブ】

百の位： ２，３，９
十の位： ３，４
一の位： ５，８，９

⇒ 

 

【ネガティブ】

百の位： □，□
十の位： □，□
一の位： □，□

 

一方、「 」の１５．で確率を用いた予想方法を提案しており、最新データで計算した確率による予想の参考情報を にてご提供していま�
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⇒ 今回、当選は含まれていませんでした

的中率： （３５５／１１２８）×１００＝３１．４７％

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動きの似ている株、似ていない株（指数‐資源）(2018/11/01-2018/11/29)

 

WTI原油投信 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
WTI原油投信(東証１部，，)
-21.858%
1.原油イン投信 (東証１部，，) -21.951%
2.原油上場投信 (東証１部，，) -20.971%
3.パスコ (東証１部，，) -11.454%
4.フェイス (東証１部，，) -11.760%
5.岩崎通 (東証１部，，) -4.574%

日経原油ブル 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
日経原油ブル(東証１部，，)
-36.372%
1.WTI原油投信 (東証１部，，) -21.858%
2.原油イン投信 (東証１部，，) -21.951%
3.原油上場投信 (東証１部，，) -20.971%
4.グローバル (東証１部，，) -10.163%
5.荏原 (東証１部，，) -9.470%

日経原油ベア 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
日経原油ベア(東証１部，，)
22.953%
1.万世電機 (東証２部，，) 6.885%
2.三京化 (東証２部，，) 8.915%
3.上村工 (東証２部，，) -1.211%
4.藤井産業 (ＪＡＱ，，) 3.849%
5.ベステラ (東証１部，，) 8.155%

金連動投信 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
金連動投信(東証１部，，)
0.553%
1.純金信託 (東証１部，，) 0.585%
2.元旦 (ＪＡＱ，，) 1.873%
3.ダイショー (東証２部，，) 0.775%
4.ＭＶ西日本 (東証２部，，) 1.119%
5.福留ハ (東証２部，，) 1.113%

日経金ブル 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
日経金ブル(東証１部，，)
2.067%
1.グリンランド (東証２部，，) 1.619%
2.アツギ (東証１部，，) 3.333%
3.花月園 (東証２部，，) -0.435%
4.SPDRゴールド (東証１部，，) 0.846%
5.帝ホテル (東証２部，，) 1.162%

日経金ベア 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
日経金ベア(東証１部，，)
-1.156%
1.SMAM東証REIT指数 (東証１部，，) 2.740%
2.エアーテック (東証１部，，) -3.873%
3.ＭＸ高配MN (東証１部，，) -2.051%
4.野村外国債Ｈ (東証１部，，) 0.000%
5.城南進研 (ＪＡＱ，，) -1.815%

プラチナ信託 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
プラチナ信託(東証１部，，)
0.139%
1.投資法人みらい (東証１部，，) 3.518%
2.丸一管 (東証１部，，) 2.147%
3.純銀信託 (東証１部，，) 0.000%
4.ヒューリック投 (東証１部，，) 0.860%
5.純金信託 (東証１部，，) 0.585%

純銀信託 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
純銀信託(東証１部，，)
0.000%
1.純金信託 (東証１部，，) 0.585%
2.カネ美食品 (ＪＡＱ，，) 0.637%
3.新興EM国債 (東証１部，，) 0.642%
4.SPDRゴールド (東証１部，，) 0.846%
5.イワブチ (ＪＡＱ，，) 0.199%

NEXT鉄鋼非鉄 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
NEXT鉄鋼非鉄(東証１部，，)
-0.348%
1.is設備人材投 (東証１部，，) 3.457%
2.Ｔ３０連動投 (東証１部，，) 1.905%
3.片倉 (東証１部，，) -0.822%
4.DIAM (東証１部，，) 2.839%
5.日経高配指数 (東証１部，，) -0.954%

銅上場投信 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
銅上場投信(東証１部，，)
3.237%
1.永大化工 (ＪＡＱ，，) 5.913%
2.コランダム (東証２部，，) 1.888%
3.扶桑電通 (東証２部，，) 0.346%
4.ETF欧州通貨圏株 (東証１部，，) -1.086%
5.鴨川グランド (ＪＡＱ，，) 0.567%

パラジウム信託 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
パラジウム信託(東証１部，，)
10.193%
1.フライングＧ (ＪＡＱ，，) -1.622%
2.三城Ｈ (東証１部，，) 2.692%
3.ロシア株投信 (東証１部，，) 0.826%
4.不二硝 (ＪＡＱ，，) -1.498%
5.東洋糖 (東証１部，，) 2.548%

 

※ 過去の株価データは株式統合分割による改定をできていません。

 

※プログラミング言語perlで株価データを計算させ、HTML出力させています

 

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