Blogger,テーブル表記,現状案

目的）
Bloggerで、表を簡単にアップしたい。
：枠幅は極力、控えめに。
：セル幅は、表示域のサイズではなく、内容に合わせて自動調節。
~~~
[1]HTMLでテーブルタグを直接入力する。
：テーブルの前に空白行が大きく入る？？？
対応方法）
http://bloggerbetatips.blogspot.com/2007/12/blogger.html
：解決策はHTMLコードの中の改行をすべて削除する。me)見づらくなるが、出力=OK。
：セル幅など、色々やりだすと、コードが複雑。結果的にメンテが大変！
~~~
[2]Excelで作成->HTML出力。
：コードがシンプルでないので、個人的にパス。
：全て英語表記にしないと、ユニバーサル・デザインではない？
~~~
[3]GoogleドキュメントのWeb公開を使う。
：１ファイルで１公開。
：１ファイルに複数シートがあっても、シート別に公開できない？
---
me)利用頻度は少ないと思われるが、
Excelのオートフィルターで、複数の断面を比較する作業を
Goggleドキュメントで再現しようとしたら、何が最善か？
試行錯誤例）
http://humanbeing-etcman.blogspot.com/2010/04/2.html
~~~
[4]pdf->大げさすぎるし、iframe表記になる...
~~~
[現状案]
(1)Excel本体(データソース的)->Googleドキュメントで公開。
：データを再利用するために。

(2)オートフィルターで任意に抽出したものは、画像でアップする。
：ExcelでWebプレビューしたものを画像切り貼りソフトでイメージ化する。

(3)画像アップ後は、内容確認のために画像をいちいちクリックしなくて
　もいいように、読める程度に画像サイズを調整する。
：例）width: 400px; height: 244px;の部分を縦横比を変えないで、大きくする。
~~~
番外）
「One Source Multi Use」にするならば、１つのGoogleドキュメントを
SQLを発行するみたいに、ページ出力できれば、面白いかも...
---
同コンセプトは新しくないが...あまりやりすぎるとブログの主旨から
逸脱するかも。
---
画像化することで、SEO対応にも問題が発生してくるし、あまり複雑なものは
検索にヒットしない...

end

Power Law:(37)R,Linear approximation,線形近似(3)

[0]前提, Precondition
Power Law:(36)の続き。Continuation of Power Law:(36).
http://humanbeing-etcman.blogspot.com/2008/12/power-law36rlinear-approximation2.html

R^2により、べき乗傾向の範囲の方針を決定したい。
I want to decide the policy within the range of the Power Law tendency by R^2.

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~(2008/12/21,06:45-)
[1]単純に、R^2の最大値を求める。Simply, the maximum value of R^2 is requested.
：Power Law:(36)のデータ：kinji_ALL を使う。The data of Power Law:(36): Kinji_ALL is used.
---
[1-1]先頭２件がNA値なので、3番から、最後(この場合、69)までを対象にする。
Because two heads are the NA values, everything from the 3rd to the end (69 in this case) is targeted.
===
参考）
http://www.is.titech.ac.jp/~shimo/class/doc/r-tips.pdf
：pdf内をキーワードで検索する。
：参考ページ）p.34, p.54, p.95, p.143
===
> max(kinji_ALL$KINJI_R2[3:69])
[1] 0.984492
>

---
[1-2]最大値は、配列の何番目か？Where of the array is the maximum value?
===
参考）
http://www.okada.jp.org/RWiki/?%B9%D4%CE%F3Tips%C2%E7%C1%B4#content_1_58
===
> which.max(kinji_ALL$KINJI_R2[3:69])
[1] 26
>

：先頭のNA値２件をスキップしているので、実際の順番は＋２となる。
:The actual order becomes +2 because it skips the first two NA values.

> which.max(kinji_ALL$KINJI_R2[3:69]) + 2
[1] 28
>

---
[1-3]最大値を求める最終形は以下。The final type from which the maximum value is requested is the following.

> max_order = which.max(kinji_ALL$KINJI_R2[3:69]) + 2
> max_r2 = kinji_ALL$KINJI_R2[max_order]
> max_order
[1] 28
> max_r2
[1] 0.984492
>

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~(2008/12/19,14:44-)
[2]２８位は、本：「業界地図」との絡みはあるか？ Does 28th place have twining with the book "Industry map"?
「会社四季報」業界地図〈2009年版〉 東洋経済新報社 東経= (単行本 - 2008/8)
：20081212、東証一部の食品、終値の時価総額に関する順位

[2-1]上位３社, Top 3
2914,20081212,ＪＴ,311000,10000,3110000000,1,0,21.85788856
2503,20081212,キリン,1082,984508,1065237656,2,0.693147181,20.78646376
2502,20081212,アサヒ,1546,483586,747623956,3,1.098612289,20.43241068

---
[2-2]上位７位：約全体(69銘柄)の１割？、R^2の１つ目の山。
2914,20081212,ＪＴ,311000,10000,3110000000,1,0,21.85788856
2503,20081212,キリン,1082,984508,1065237656,2,0.693147181,20.78646376
2502,20081212,アサヒ,1546,483586,747623956,3,1.098612289,20.43241068

2802,20081212,味の素,942,700033,659431086,4,1.386294361,20.30688803
2897,20081212,日清食品,3290,127464,419356560,5,1.609437912,19.85423209
2267,20081212,ヤクルト,1752,175910,308194320,6,1.791759469,19.54624105
2875,20081212,東洋水産,2645,110881,293280245,7,1.945910149,19.49663918

---
[2-3]上位１４位：とりあえず、７位の２倍ということで、、、：あまり意味はない。
2914,20081212,ＪＴ,311000,10000,3110000000,1,0,21.85788856
2503,20081212,キリン,1082,984508,1065237656,2,0.693147181,20.78646376
2502,20081212,アサヒ,1546,483586,747623956,3,1.098612289,20.43241068
2802,20081212,味の素,942,700033,659431086,4,1.386294361,20.30688803
2897,20081212,日清食品,3290,127464,419356560,5,1.609437912,19.85423209
2267,20081212,ヤクルト,1752,175910,308194320,6,1.791759469,19.54624105
2875,20081212,東洋水産,2645,110881,293280245,7,1.945910149,19.49663918

2212,20081212,山崎製パン,1284,220283,282843372,8,2.079441542,19.46040385
2282,20081212,日本ハム,1202,228445,274590890,9,2.197224577,19.43079288
2002,20081212,日清製粉,1078,251535,271154730,10,2.302585093,19.41820018
2579,20081212,北九州コカ,1942,111126,215806692,11,2.397895273,19.18989362
2801,20081212,キッコマン,978,210383,205754574,12,2.48490665,19.14219463
2501,20081212,サッポロ,507,393971,199743297,13,2.564949357,19.11254359
2809,20081212,キユーピー,1188,155465,184692420,14,2.63905733,19.0342024

---
[2-4]上位２８位：R^2の２つ目の山。R^2の最大値。
2914,20081212,ＪＴ,311000,10000,3110000000,1,0,21.85788856
2503,20081212,キリン,1082,984508,1065237656,2,0.693147181,20.78646376
2502,20081212,アサヒ,1546,483586,747623956,3,1.098612289,20.43241068
2802,20081212,味の素,942,700033,659431086,4,1.386294361,20.30688803
2897,20081212,日清食品,3290,127464,419356560,5,1.609437912,19.85423209
2267,20081212,ヤクルト,1752,175910,308194320,6,1.791759469,19.54624105
2875,20081212,東洋水産,2645,110881,293280245,7,1.945910149,19.49663918
2212,20081212,山崎製パン,1284,220283,282843372,8,2.079441542,19.46040385
2282,20081212,日本ハム,1202,228445,274590890,9,2.197224577,19.43079288
2002,20081212,日清製粉,1078,251535,271154730,10,2.302585093,19.41820018
2579,20081212,北九州コカ,1942,111126,215806692,11,2.397895273,19.18989362
2801,20081212,キッコマン,978,210383,205754574,12,2.48490665,19.14219463
2501,20081212,サッポロ,507,393971,199743297,13,2.564949357,19.11254359
2809,20081212,キユーピー,1188,155465,184692420,14,2.63905733,19.0342024

2810,20081212,ハウス食品,1586,110879,175854094,15,2.708050201,18.9851652
2202,20081212,明治製菓,408,385535,157298280,16,2.772588722,18.87365443
2261,20081212,明治乳業,466,329649,153616434,17,2.833213344,18.84996937
2811,20081212,カゴメ,1493,99617,148728181,18,2.890371758,18.81763091
2206,20081212,江崎グリコ,1010,144860,146308600,19,2.944438979,18.80122865
2871,20081212,ニチレイ,394,310851,122475294,20,2.995732274,18.62341989
2593,20081212,伊藤園,1260,91212,114927120,21,3.044522438,18.55980875
2607,20081212,不二製油,1242,87569,108760698,22,3.091042453,18.5046606
2531,20081212,宝ホールディ,488,217700,106237600,23,3.135494216,18.48118865
2262,20081212,雪印乳業,335,303802,101773670,24,3.17805383,18.43826198
2059,20081212,ユニチャーム,3250,29360,95420000,25,3.218875825,18.37379876
2264,20081212,森永乳業,345,253977,87622065,26,3.258096538,18.28854341
2602,20081212,日清オイリオ,471,173339,81642669,27,3.295836866,18.21786259
2001,20081212,日本製粉,461,174148,80282228,28,3.33220451,18.20105883

：売上高か？
：本に載っていない企業もあります、、、：？以下。
===
2531,20081212,宝ホールディ,488,217700,106237600,23,3.135494216,18.48118865
2059,20081212,ユニチャーム,3250,29360,95420000,25,3.218875825,18.37379876
===

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~(2008/12/19,15:10-)
[3]R^2最大値までの近似線を引いてみる。The approximation line to R^2 maximum value is drawn.

[3-1]全体を散布図でプロットする。

foods = read.csv("20081212-foods.txt");
plot(LN_jika ~ LN_order, data = foods)

---
[3-2]TOPから28位までの近似線をひく。
# TOPから28位までのデータセットを作成。
foods_LN_order_28 = foods$LN_order[1:28]
foods_LN_jika_28 = foods$LN_jika[1:28]
foods_28 = data.frame(LN_order=foods_LN_order_28, LN_jika=foods_LN_jika_28)

# データセットを単回帰分析。
# 線形近似を求める。
result = lm(LN_jika ~ LN_order, data = foods_28)

# 近似線をひく。
abline(result)

# 28位に垂直線をひく。
abline(v = log(28), col="red")




---
[3-3]3位、7位の近似線も重ねてみる。

foods_LN_order_07 = foods$LN_order[1:7]
foods_LN_jika_07 = foods$LN_jika[1:7]
foods_07 = data.frame(LN_order=foods_LN_order_07, LN_jika=foods_LN_jika_07)
result_07 = lm(LN_jika ~ LN_order, data = foods_07)
abline(result_07)
abline(v = log(7), col="red")



foods_LN_order_03 = foods$LN_order[1:3]
foods_LN_jika_03 = foods$LN_jika[1:3]
foods_03 = data.frame(LN_order=foods_LN_order_03, LN_jika=foods_LN_jika_03)
result_03 = lm(LN_jika ~ LN_order, data = foods_03)
abline(result_03)
abline(v = log(3), col="red")




~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~(2008/12/19,15:10-)
[4]試行）２８位以降は、R^2の傾向はどうなっているか？
The trial) How does the tendency to R^2 become it since 28th place?
---
[4-1]２９位からラストまでで、R^2の状態を見る。

foods = read.csv("20081212-foods.txt");

kinji_r2 = c()
kinji_a = c()
kinji_b = c()

base_order = 29
###
search_order = base_order + 3

for (i in search_order:length(foods$LN_order)){

foods_LN_order_XX = foods$LN_order[base_order:i]
foods_LN_jika_XX = foods$LN_jika[base_order:i]
foods_XX = data.frame(LN_order=foods_LN_order_XX, LN_jika=foods_LN_jika_XX)

result = summary(result <- lm(LN_jika ~ LN_order, data = foods_XX))

kinji_r2[i] = result$r.squared
kinji_b[i] = result$coefficients[1]
kinji_a[i] = result$coefficients[2]
}

kinji_ALL = data.frame(KINJI_A=kinji_a, KINJI_B=kinji_b, KINJI_R2=kinji_r2)
#
plot(kinji_ALL$KINJI_R2)



---
> kinji_ALL
KINJI_A KINJI_B KINJI_R2
1 NA NA NA
2 NA NA NA
3 NA NA NA
4 NA NA NA
5 NA NA NA
6 NA NA NA
7 NA NA NA
8 NA NA NA
9 NA NA NA
10 NA NA NA
11 NA NA NA
12 NA NA NA
13 NA NA NA
14 NA NA NA
15 NA NA NA
16 NA NA NA
17 NA NA NA
18 NA NA NA
19 NA NA NA
20 NA NA NA
21 NA NA NA
22 NA NA NA
23 NA NA NA
24 NA NA NA
25 NA NA NA
26 NA NA NA
27 NA NA NA
28 NA NA NA
29 NA NA NA
30 NA NA NA
31 NA NA NA
32 -2.117902 25.12154 0.9469793
33 -1.903733 24.39334 0.9530634
34 -1.681958 23.63695 0.9415084
35 -1.747786 23.86214 0.9618844
36 -1.711026 23.73602 0.9714386
37 -1.820286 24.11197 0.9727569
38 -1.824618 24.12692 0.9795561
39 -1.763410 23.91513 0.9791543
40 -1.697247 23.68557 0.9766580
41 -1.638252 23.48034 0.9745409
42 -1.611233 23.38610 0.9770650
43 -1.575727 23.26195 0.9775093
44 -1.570542 23.24377 0.9807556
45 -1.545937 23.15731 0.9815584
46 -1.557878 23.19937 0.9839262
47 -1.592808 23.32271 0.9834323
48 -1.635288 23.47307 0.9814780
49 -1.679389 23.62952 0.9793602
50 -1.722936 23.78435 0.9775434
51 -1.746983 23.87004 0.9788431
52 -1.765034 23.93450 0.9803990
53 -1.794668 24.04056 0.9803327
54 -1.820187 24.13209 0.9807158
55 -1.895708 24.40352 0.9680491
56 -1.953377 24.61122 0.9634660
57 -2.015220 24.83441 0.9584019
58 -2.062529 25.00548 0.9574780
59 -2.104095 25.15609 0.9576190
60 -2.175617 25.41573 0.9503957
61 -2.229160 25.61049 0.9488734
62 -2.277106 25.78521 0.9485560
63 -2.315086 25.92388 0.9497910
64 -2.393985 26.21248 0.9413408
65 -2.489239 26.56153 0.9290079
66 -2.569910 26.85768 0.9234153
67 -2.661975 27.19626 0.9155266
68 -2.759161 27.55431 0.9075625
69 -2.873103 27.97481 0.8960784
>

---
[4-2]２９位からラストまでで、R^2の最大値を得る。

> max_order = which.max(kinji_ALL$KINJI_R2[32:69]) + 31
> max_r2 = kinji_ALL$KINJI_R2[max_order]
> max_order
[1] 46
> max_r2
[1] 0.9839262
>

---
[5]29位以降のデータに対して、46位の近似線を引く。

# 29位からラストまで、プロット。
foods = read.csv("20081212-foods.txt");

foods_LN_order_29toLast = foods$LN_order[29:length(foods$LN_order)]
foods_LN_jika_29toLast = foods$LN_jika[29:length(foods$LN_order)]
foods_29toLast = data.frame(LN_order=foods_LN_order_29toLast, LN_jika=foods_LN_jika_29toLast)

plot(LN_jika ~ LN_order, data = foods_29toLast)

# データセットを単回帰分析
result = lm(LN_jika ~ LN_order, data = foods_29toLast)

# 近似曲線をグラフに追加。
abline(result)

：この線は意味なし？？？



---
29位から46位の近似曲線では？
：17銘柄

start_order = 29
end_order = 46

foods_LN_order_start2end = foods$LN_order[start_order:end_order]
foods_LN_jika_start2end = foods$LN_jika[start_order:end_order]
foods_start2end = data.frame(LN_order=foods_LN_order_start2end, LN_jika=foods_LN_jika_start2end)
result = lm(LN_jika ~ LN_order, data = foods_start2end)
abline(result)
abline(v = log(end_order), col="red")



~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~(2008/12/19,15:10-)
[5]出来高と順位の関係をチェックする。
The relation between the trading volume and the order is checked.

：出来高は何位までの集中しているか？
On how much order has the trading volume concentrated?

---
2008/12/12の出来高データ(dekidaka)は以下。：東証一部の食品。
===
code,name,owarine,stock_num,jika,order,dekidaka
2914,ＪＴ,311000,10000,3110000000,1,40.079
2503,キリン,1082,984508,1065237656,2,7134
2502,アサヒ,1546,483586,747623956,3,4101.6
2802,味の素,942,700033,659431086,4,7837
2897,日清食品,3290,127464,419356560,5,366.9
2267,ヤクルト,1752,175910,308194320,6,724.4
2875,東洋水産,2645,110881,293280245,7,1120
2212,山崎製パン,1284,220283,282843372,8,781
2282,日本ハム,1202,228445,274590890,9,3780
2002,日清製粉,1078,251535,271154730,10,3312.5
2579,北九州コカ,1942,111126,215806692,11,647.8
2801,キッコマン,978,210383,205754574,12,3356
2501,サッポロ,507,393971,199743297,13,3154
2809,キユーピー,1188,155465,184692420,14,585.9
2810,ハウス食品,1586,110879,175854094,15,390.4
2202,明治製菓,408,385535,157298280,16,3738
2261,明治乳業,466,329649,153616434,17,3183
2811,カゴメ,1493,99617,148728181,18,267.4
2206,江崎グリコ,1010,144860,146308600,19,202
2871,ニチレイ,394,310851,122475294,20,3574
2593,伊藤園,1260,91212,114927120,21,363.7
2607,不二製油,1242,87569,108760698,22,343.5
2531,宝ホールディ,488,217700,106237600,23,3097
2262,雪印乳業,335,303802,101773670,24,2405.5
2059,ユニチャーム,3250,29360,95420000,25,70.3
2264,森永乳業,345,253977,87622065,26,865
2602,日清オイリオ,471,173339,81642669,27,2389
2001,日本製粉,461,174148,80282228,28,690
2284,伊藤ハム,315,210483,66302145,29,863
2580,コカコーラセ,654000,90,58860000,30,0.142
2613,Ｊ－オイルミ,335,167542,56126570,31,1042
2004,昭和産業,296,180650,53472400,32,257
2201,森永製菓,189,270949,51209361,33,535
2109,三井製糖,354,141667,50150118,34,346
2572,三国コカ,853,53556,45683268,35,103.3
2815,アリアケ,1359,32809,44587431,36,102.8
2207,名糖産業,1884,21265,40063260,37,13.2
2590,ダイドードリ,2375,16569,39351375,38,49.3
2908,フジッコ,1120,34992,39191040,39,100
2281,プリマハム,171,224393,38371203,40,2761
2108,日本甜菜糖,244,153256,37394464,41,445
2288,丸大食品,268,132528,35517504,42,362
2594,キーコーヒ,1554,22464,34909056,43,30.8
2899,永谷園,857,38277,32803389,44,29
2290,米久,1134,28810,32670540,45,85
2204,中村屋,503,59762,30060286,46,107
2540,養命酒製造,840,33000,27720000,47,27
2918,わらべや日洋,1561,16626,25953186,48,51.4
2536,メルシャン,183,133689,24465087,49,220
2211,不二家,119,194377,23130863,50,259
2292,ＳＦＯＯＤＳ,711,32268,22942548,51,19.5
2051,日本農産工,172,129310,22241320,52,143
2578,四国コカ,860,23908,20560880,53,25.8
2009,鳥越製粉,760,26036,19787360,54,38.4
2053,中部飼料,599,26536,15895064,55,65
2910,ロックフィ,1166,13394,15617404,56,23.9
2533,オエノンホー,218,65586,14297748,57,630
2812,焼津水産化学,1000,14056,14056000,58,19.6
2003,日東製粉,287,46924,13467188,59,24
2922,なとり,709,15532,11012188,60,21.4
2217,モロゾフ,300,36692,11007600,61,59
2052,協同飼料,101,103996,10503596,62,177
4404,ミヨシ油脂,125,82455,10306875,63,158
2597,ユニカフェ,1118,6869,7679542,64,10.5
2286,林兼産業,71,89100,6326100,65,316
2056,日配合飼料,86,71877,6181422,66,472
2107,東洋精糖,95,54560,5183200,67,417
2215,第一パン,93,48048,4468464,68,59
2599,ジャパンフー,691,5100,3524100,69,8.5
===
出来高全体：68996.521　単位：千株数
---
　３位 ：１６％ =(11275.679/68996.521)*100=16.34238776
　７位 ：３０％ =(21323.979/68996.521)*100=30.90587567
２８位 ：８４％ =(58519.979/68996.521)*100=84.81584021
４６位 ：９５％ =(65751.521/68996.521)*100=95.29686432

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
[6]一時的なまとめ

トップからの順位でR^2の最大値は、今回のデータで２８位。
トップから２８位までの出来高が８４％を占めることから、単純なR^2の最大値で近似しても、
マーケットの動きをカバーできるのではないか、、、

２９位から４６位までの銘柄は、１位から２８位の動きに引きずられるようなものか？？？

---
当面のターゲットは、トップからのR^2で最大値までの範囲をべき乗傾向の範囲とする。
：これは、Excelでの手作業と結果的には同じになった。

~~~
番外）
筆記試験の準備のため。exit。遅い？
：(３日前)本屋の採用試験コーナーに行く。驚く！SPI...WEB：採用試験もインターネットの時代か、、、
~~~
end

Power Law:(36)R,Linear approximation,線形近似(2)

(2008/12/16-)

[0]前提
Rで、時価総額順位ごとに、トップから各順位に関して、R^2と線形近似式の切片と傾きを得る。
R^2, the cut of the linear approximation type, and the inclination of each
aggregate market value order are obtained from the top for each order by R.

~~~
[1]準備
[1-0]サンプルデータ,Example Data

http://humanbeing-etcman.blogspot.com/2008/12/power-law35rlinear-approximation1.html
Power Law:(35)のファイル:20081212-foods.txt を使用する。
The file of Power Law:(35): 20081212- foods.txt is used.

---
[1-1]トップから指定順位までのデータを用意する。
：方針）新たなデータセットを用意する。
Data from the top to a specified order is prepared.
:The policy) A new data set is prepared.

===
参考）
http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/39.html
データフレームの考え方
===

[1-1-1]動作確認：データ範囲を指定する。
confirm the operation: The data range is specified.

> foods = read.csv("20081212-foods.txt");
> foods$LN_order
[1] 0.0000000 0.6931472 1.0986123 1.3862944 1.6094379 1.7917595 1.9459101
[8] 2.0794415 2.1972246 2.3025851 2.3978953 2.4849067 2.5649494 2.6390573
[15] 2.7080502 2.7725887 2.8332133 2.8903718 2.9444390 2.9957323 3.0445224
[22] 3.0910425 3.1354942 3.1780538 3.2188758 3.2580965 3.2958369 3.3322045
[29] 3.3672958 3.4011974 3.4339872 3.4657359 3.4965076 3.5263605 3.5553481
[36] 3.5835189 3.6109179 3.6375862 3.6635616 3.6888795 3.7135721 3.7376696
[43] 3.7612001 3.7841896 3.8066625 3.8286414 3.8501476 3.8712010 3.8918203
[50] 3.9120230 3.9318256 3.9512437 3.9702919 3.9889840 4.0073332 4.0253517
[57] 4.0430513 4.0604430 4.0775374 4.0943446 4.1108739 4.1271344 4.1431347
[64] 4.1588831 4.1743873 4.1896547 4.2046926 4.2195077 4.2341065
> foods$LN_order[1:10]
[1] 0.0000000 0.6931472 1.0986123 1.3862944 1.6094379 1.7917595 1.9459101
[8] 2.0794415 2.1972246 2.3025851
>

[1-1-2]LN_order, LN_jika で10位までの別のデータセットを作成する。
Another data set to 10th place is made with LN_order and LN_jika.

> foods_LN_order_10 = foods$LN_order[1:10]
> foods_LN_jika_10 = foods$LN_jika[1:10]
> foods_10 = data.frame(LN_order=foods_LN_order_10, LN_jika=foods_LN_jika_10)
> foods_10
LN_order LN_jika
1 0.0000000 21.85789
2 0.6931472 20.78646
3 1.0986123 20.43241
4 1.3862944 20.30689
5 1.6094379 19.85423
6 1.7917595 19.54624
7 1.9459101 19.49664
8 2.0794415 19.46040
9 2.1972246 19.43079
10 2.3025851 19.41820
>

~~~
[2]
データを３位から、ラストまで、１つの位ごとに、R^2、切片、傾きを求める。
：２位は、２点を結んだ直線なので、近似として意味がないから、３位から行う。
：結果は、別のデータセット(この場合、kinji_ALL)に格納した。
Data is requested and R^2, the cut, and the inclination are requested from 3th
place to last in each of the one place.
:It does from 3rd place because it is not significant because 2nd place is a
straight line that connects two points as the approximation.
:The result was stored in another data set (in this case, kinji_ALL).

> foods = read.csv("20081212-foods.txt");

kinji_r2 = c()
kinji_a = c()
kinji_b = c()

for (i in 3:length(foods$LN_order)){

foods_LN_order_XX = foods$LN_order[1:i]
foods_LN_jika_XX = foods$LN_jika[1:i]
foods_XX = data.frame(LN_order=foods_LN_order_XX, LN_jika=foods_LN_jika_XX)

result = summary(result <- lm(LN_jika ~ LN_order, data = foods_XX))

kinji_r2[i] = result$r.squared
kinji_b[i] = result$coefficients[1]
kinji_a[i] = result$coefficients[2]

}

kinji_ALL = data.frame(KINJI_A=kinji_a, KINJI_B=kinji_b, KINJI_R2=kinji_r2)

---
> kinji_ALL
KINJI_A KINJI_B KINJI_R2
1 NA NA NA
2 NA NA NA
3 -1.3242540 21.81650 0.9824892
4 -1.1462126 21.75659 0.9565357
5 -1.1694590 21.76733 0.9707778
6 -1.2092634 21.79003 0.9768168
7 -1.1938098 21.77974 0.9807814
8 -1.1583033 21.75306 0.9794489
9 -1.1165969 21.71849 0.9746122
10 -1.0722442 21.67858 0.9668070
11 -1.0602637 21.66701 0.9695117
12 -1.0459431 21.65231 0.9709022
13 -1.0290555 21.63402 0.9709299
14 -1.0165604 21.61981 0.9717328
15 -1.0048458 21.60591 0.9723224
16 -0.9999210 21.59983 0.9740801
17 -0.9928455 21.59077 0.9751474
18 -0.9851746 21.58063 0.9758356
19 -0.9761357 21.56830 0.9759397
20 -0.9775813 21.57033 0.9774987
21 -0.9798449 21.57359 0.9788664
22 -0.9823583 21.57730 0.9800693
23 -0.9833038 21.57873 0.9811715
24 -0.9841772 21.58008 0.9821641
25 -0.9862398 21.58333 0.9830372
26 -0.9904291 21.59007 0.9836339
27 -0.9957354 21.59876 0.9839738
28 -0.9994923 21.60502 0.9844921
29 -1.0098870 21.62264 0.9831402
30 -1.0228158 21.64491 0.9806215
31 -1.0349416 21.66612 0.9786022
32 -1.0464358 21.68652 0.9769389
33 -1.0572030 21.70590 0.9756323
34 -1.0665177 21.72290 0.9749226
35 -1.0772230 21.74268 0.9736195
36 -1.0867300 21.76047 0.9728248
37 -1.0980279 21.78187 0.9712340
38 -1.1079675 21.80092 0.9702756
39 -1.1162712 21.81701 0.9699321
40 -1.1236683 21.83151 0.9698507
41 -1.1304121 21.84486 0.9699205
42 -1.1373462 21.85872 0.9698911
43 -1.1434774 21.87111 0.9700475
44 -1.1501606 21.88473 0.9700077
45 -1.1557605 21.89626 0.9702260
46 -1.1625077 21.91027 0.9700864
47 -1.1702470 21.92648 0.9695829
48 -1.1785092 21.94394 0.9688642
49 -1.1870856 21.96221 0.9680108
50 -1.1958832 21.98110 0.9670627
51 -1.2037496 21.99812 0.9664935
52 -1.2113017 22.01460 0.9660299
53 -1.2196549 22.03295 0.9652395
54 -1.2278521 22.05109 0.9645104
55 -1.2398628 22.07787 0.9618342
56 -1.2510759 22.10304 0.9597209
57 -1.2630408 22.13008 0.9572346
58 -1.2742355 22.15555 0.9552742
59 -1.2852405 22.18075 0.9534707
60 -1.2992184 22.21296 0.9498893
61 -1.3120443 22.24270 0.9472154
62 -1.3246901 22.27220 0.9447482
63 -1.3366441 22.30025 0.9427655
64 -1.3530451 22.33896 0.9378681
65 -1.3717735 22.38343 0.9313413
66 -1.3896256 22.42605 0.9259591
67 -1.4093466 22.47339 0.9193602
68 -1.4303375 22.52405 0.9121090
69 -1.4540328 22.58154 0.9029087
>
---
結果をファイルに出力する。中断！
The result is output to the file. pending or TODO)

~~~
[3]
最大のR^2を求めるには、R^2をグラフ化する？
To obtain maximum R^2, R^2 is graphed?

> plot(kinji_ALL$KINJI_R2)
> abline(v = 3, col="red")
> abline(v = 7, col="red")
> abline(v = 28, col="red")
>


---
考察）：最終結論は未決！
単純なグラフでないので、視覚化して判断するしかない？
最大値が１つではない、、、
：ある値以上で、最大順位を採用するか？
consideration): The final conclusion is undecided.
Because it is not a simple graph, it visualizes and it can do nothing but judge it?
The maximum value is not one...
:Is the maximum order adopted more than a certain value?

---
Excelの手作業では、10位ごとに飛び飛びに行って、ピークがありそうな部分に関しては
１つ１つ行った。これは、単純に頂点が１つしかないと判断してのこと。
In the hand work of Excel, it went in each 10th place here and there, and it
went for the part with the peak seemed one by one. This is judged for only one
the top to exist simply.
~~~
end

Power Law:(35)R,Linear approximation,線形近似(1)

(2008/12/16-)
~~~
[0]前提
各業種でその日の新聞から株価を転記して(たとえば、電機では約１６０銘柄)、
べき乗傾向の線形近似をExcelで求める作業は、約３０分程度要していた。
Stock prices were posted from the newspaper of the day by each type of
business (For instance, they were about 160 brands in the Electric Appliances),
and work to request a linear approximation of the Power Law tendency
by Excel was required for about 30 minutes.

今後作業を継続する場合でも、今回の時価総額による作業をやり直す場合でも、
省力化のために、Rでの対応方法を確認する。
Even when work by this aggregate market value does over again even when work will
be continued in the future, the correspondence method in R is confirmed for the labor saving.

Excelの作業と同様に、Rで、相関図のグラフや近似式を得る方法を確認する。
The method of obtaining the graph and the approximation type of the correlation
diagram is confirmed by R as well as the work of Excel.

~~~
[1]探索
以下のように検索して行き着いた先は、、、
：探索履歴をメモりながら、進んでいきます。いつものパターン。
：キーワードの組み合わせを再考する場合には、記録してあると便利です。for myself.
---
google:R 最小二乗
google:R　線形近似
google:線形近似　プログラム
google:線形近似　最小二乗
===
http://szksrv.isc.chubu.ac.jp/lms/lms7.html
Excelをつかった最小二乗法
：先に進みます。
===
google:線形近似　最小二乗　R
google:Excel　線形近似　R　プログラム
===
http://ssl.ohmsha.co.jp/cgi-bin/menu.cgi?ISBN=4-274-06556-1
Excelで学ぶ回帰分析入門、オーム社
--
第2章　散布図でデータの関係を調べよう
2.1　散布図とは
2.2　散布図のxとyの関係
2.3　単回帰式（関係式）を求めよう
　2.3.1　直線（線形近似）の挿入
　2.3.2　単回帰式とは
　2.3.3　相関があるかどうかを調べる
　2.3.4　最小自乗法
--
：線形は、単回帰でした。キーワード変更。
===
google:R　単回帰
===
http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/70.html
単回帰分析
：たどり着きました。

~~~
[2]動作確認

[2-1]サンプルデータ
20081212付、東証一部、食品、終値の時価総額
：６９銘柄、時価総額順に降順。
：owarine=終値, stock_num=発行済み株式数(単位：千株),jika=時価総額
：LN_order=LN(順番), LN_jika=LN(終値の時価総額)

file:20081212-foods.txt
===
code,date,name,owarine,stock_num,jika,order,LN_order,LN_jika
2914,20081212,ＪＴ,311000,10000,3110000000,1,0,21.85788856
2503,20081212,キリン,1082,984508,1065237656,2,0.693147181,20.78646376
2502,20081212,アサヒ,1546,483586,747623956,3,1.098612289,20.43241068
2802,20081212,味の素,942,700033,659431086,4,1.386294361,20.30688803
2897,20081212,日清食品,3290,127464,419356560,5,1.609437912,19.85423209
2267,20081212,ヤクルト,1752,175910,308194320,6,1.791759469,19.54624105
2875,20081212,東洋水産,2645,110881,293280245,7,1.945910149,19.49663918
2212,20081212,山崎製パン,1284,220283,282843372,8,2.079441542,19.46040385
2282,20081212,日本ハム,1202,228445,274590890,9,2.197224577,19.43079288
2002,20081212,日清製粉,1078,251535,271154730,10,2.302585093,19.41820018
2579,20081212,北九州コカ,1942,111126,215806692,11,2.397895273,19.18989362
2801,20081212,キッコマン,978,210383,205754574,12,2.48490665,19.14219463
2501,20081212,サッポロ,507,393971,199743297,13,2.564949357,19.11254359
2809,20081212,キユーピー,1188,155465,184692420,14,2.63905733,19.0342024
2810,20081212,ハウス食品,1586,110879,175854094,15,2.708050201,18.9851652
2202,20081212,明治製菓,408,385535,157298280,16,2.772588722,18.87365443
2261,20081212,明治乳業,466,329649,153616434,17,2.833213344,18.84996937
2811,20081212,カゴメ,1493,99617,148728181,18,2.890371758,18.81763091
2206,20081212,江崎グリコ,1010,144860,146308600,19,2.944438979,18.80122865
2871,20081212,ニチレイ,394,310851,122475294,20,2.995732274,18.62341989
2593,20081212,伊藤園,1260,91212,114927120,21,3.044522438,18.55980875
2607,20081212,不二製油,1242,87569,108760698,22,3.091042453,18.5046606
2531,20081212,宝ホールディ,488,217700,106237600,23,3.135494216,18.48118865
2262,20081212,雪印乳業,335,303802,101773670,24,3.17805383,18.43826198
2059,20081212,ユニチャーム,3250,29360,95420000,25,3.218875825,18.37379876
2264,20081212,森永乳業,345,253977,87622065,26,3.258096538,18.28854341
2602,20081212,日清オイリオ,471,173339,81642669,27,3.295836866,18.21786259
2001,20081212,日本製粉,461,174148,80282228,28,3.33220451,18.20105883
2284,20081212,伊藤ハム,315,210483,66302145,29,3.36729583,18.00973281
2580,20081212,コカコーラセ,654000,90,58860000,30,3.401197382,17.8906723
2613,20081212,Ｊ－オイルミ,335,167542,56126570,31,3.433987204,17.84311988
2004,20081212,昭和産業,296,180650,53472400,32,3.465735903,17.79467619
2201,20081212,森永製菓,189,270949,51209361,33,3.496507561,17.75143291
2109,20081212,三井製糖,354,141667,50150118,34,3.526360525,17.73053143
2572,20081212,三国コカ,853,53556,45683268,35,3.555348061,17.63724266
2815,20081212,アリアケ,1359,32809,44587431,36,3.583518938,17.61296256
2207,20081212,名糖産業,1884,21265,40063260,37,3.610917913,17.50597026
2590,20081212,ダイドードリ,2375,16569,39351375,38,3.63758616,17.48804148
2908,20081212,フジッコ,1120,34992,39191040,39,3.663561646,17.48395871
2281,20081212,プリマハム,171,224393,38371203,40,3.688879454,17.46281781
2108,20081212,日本甜菜糖,244,153256,37394464,41,3.713572067,17.43703323
2288,20081212,丸大食品,268,132528,35517504,42,3.737669618,17.3855362
2594,20081212,キーコーヒ,1554,22464,34909056,43,3.761200116,17.36825684
2899,20081212,永谷園,857,38277,32803389,44,3.784189634,17.30604239
2290,20081212,米久,1134,28810,32670540,45,3.80666249,17.30198431
2204,20081212,中村屋,503,59762,30060286,46,3.828641396,17.21871546
2540,20081212,養命酒製造,840,33000,27720000,47,3.850147602,17.13766473
2918,20081212,わらべや日洋,1561,16626,25953186,48,3.871201011,17.07180493
2536,20081212,メルシャン,183,133689,24465087,49,3.891820298,17.01275764
2211,20081212,不二家,119,194377,23130863,50,3.912023005,16.95667834
2292,20081212,ＳＦＯＯＤＳ,711,32268,22942548,51,3.931825633,16.94850374
2051,20081212,日本農産工,172,129310,22241320,52,3.951243719,16.91746238
2578,20081212,四国コカ,860,23908,20560880,53,3.970291914,16.8389008
2009,20081212,鳥越製粉,760,26036,19787360,54,3.988984047,16.80055391
2053,20081212,中部飼料,599,26536,15895064,55,4.007333185,16.58151918
2910,20081212,ロックフィ,1166,13394,15617404,56,4.025351691,16.56389649
2533,20081212,オエノンホー,218,65586,14297748,57,4.043051268,16.4756126
2812,20081212,焼津水産化学,1000,14056,14056000,58,4.060443011,16.45855991
2003,20081212,日東製粉,287,46924,13467188,59,4.077537444,16.41576677
2922,20081212,なとり,709,15532,11012188,60,4.094344562,16.21451322
2217,20081212,モロゾフ,300,36692,11007600,61,4.110873864,16.2140965
2052,20081212,協同飼料,101,103996,10503596,62,4.127134385,16.16722823
4404,20081212,ミヨシ油脂,125,82455,10306875,63,4.143134726,16.14832171
2597,20081212,ユニカフェ,1118,6869,7679542,64,4.158883083,15.85407047
2286,20081212,林兼産業,71,89100,6326100,65,4.17438727,15.66019449
2056,20081212,日配合飼料,86,71877,6181422,66,4.189654742,15.6370589
2107,20081212,東洋精糖,95,54560,5183200,67,4.204692619,15.46093318
2215,20081212,第一パン,93,48048,4468464,68,4.219507705,15.31255528
2599,20081212,ジャパンフー,691,5100,3524100,69,4.234106505,15.07513564
===
---
[2-2]グラフ出力＋線形近似

foods = read.csv("20081212-foods.txt");
plot(LN_jika ~ LN_order, data = foods)
# 線形近似を求める。
result = lm(LN_jika ~ LN_order, data = foods)
# 近似曲線をグラフに追加。
abline(result)



# 近似結果を出力
summary(result)

===
> summary(result)

Call:
lm(formula = LN_jika ~ LN_order, data = foods)

Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.3499 -0.2369 0.1748 0.2605 0.5010

Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>t)
(Intercept) 22.58154 0.19806 114.02 <2e-16 ***
LN_order -1.45403 0.05825 -24.96 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.4366 on 67 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9029, Adjusted R-squared: 0.9015
F-statistic: 623.1 on 1 and 67 DF, p-value: < 2.2e-16

>
> result

Call:
lm(formula = LN_jika ~ LN_order, data = foods)

Coefficients:
(Intercept) LN_order
22.582 -1.454

>
===
：これから、線形近似式は以下となる。

LN(y) = -1.45403*LN(x) + 22.58154 , R^2=0.9029

---
Excelで同様に求めた場合は以下。

LN(y) = -1.454*LN(x) + 22.582 , R^2=0.9029



---
[2-3]R の summary から結果を抜き出す。

：抜出の情報があまりない、、、
：結果を抜出、処理を自動化するのが目的です。
===
参考ページは以下。
http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/71.html
：メモ整理中。names()もあったのを気づくが、この段階では使用していない。
===
試行錯誤で行き着いたのが、、、

> result = summary(result)
> result
Length Class Mode
call 3 -none- call
terms 3 terms call
residuals 69 -none- numeric
coefficients 8 -none- numeric
aliased 2 -none- logical
sigma 1 -none- numeric
df 3 -none- numeric
r.squared 1 -none- numeric
adj.r.squared 1 -none- numeric
fstatistic 3 -none- numeric
cov.unscaled 4 -none- numeric
>
：これらか変数名らしい。
：個々の変数には、JavaのMap,Listみたいな構造があるようだ、、、
：Pythonもリスト構造が好きだったなぁ、、、
--------------
単回帰分析結果の抜き出し方は以下。

> result = summary(result <- lm(LN_jika ~ LN_order, data = foods))
> result

Call:
lm(formula = LN_jika ~ LN_order, data = foods)

Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-1.3499 -0.2369 0.1748 0.2605 0.5010

Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>t)
(Intercept) 22.58154 0.19806 114.02 <2e-16 ***
LN_order -1.45403 0.05825 -24.96 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.4366 on 67 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9029, Adjusted R-squared: 0.9015
F-statistic: 623.1 on 1 and 67 DF, p-value: < 2.2e-16

>
---
> result$r.squared
[1] 0.9029087
> result$r.squared[1]
[1] 0.9029087
> result$coefficients
Estimate Std. Error t value Pr(>t)
(Intercept) 22.581540 0.19805779 114.01490 1.864877e-78
LN_order -1.454033 0.05825122 -24.96141 1.200399e-35
> result$coefficients[1]
[1] 22.58154
> result$coefficients[2]
[1] -1.454033
> result$coefficients[3]
[1] 0.1980578
> result$coefficients[4]
[1] 0.05825122
> result$coefficients[5]
[1] 114.0149
> result$coefficients[6]
[1] -24.96141
> result$coefficients[7]
[1] 1.864877e-78
> result$coefficients[8]
[1] 1.200399e-35
>

---
データから、線形近似の切片、傾きとR^2(決定係数=R-Squared)を割り出す最終形は以下。

foods = read.csv("20081212-foods.txt");
result = summary(result <- lm(LN_jika ~ LN_order, data = foods))
result$r.squared
result$coefficients[1]
result$coefficients[2]

結果は？
> result$r.squared
[1] 0.9029087
> result$coefficients[1]
[1] 22.58154
> result$coefficients[2]
[1] -1.454033
>
~~~
end

Win32,grep

[1]前提
win32 でコマンドとして grep を使用したい。

テキストファイル(複数指定可)から特定文字で一致する行を抜き出すもの。
UNIXではおなじみです。
---
エディタ：秀丸のgrepは大変お世話になっています。

cygwinも以前使用したが、インストが大変なので、
単独の grep.exe を探す。

~~~
[2]探索

秀丸のgrepはいずこ？
：C:\Program Files\Hidemaru に単独*.exeはなかった？？？

---
google 検索：grep win32

http://gnuwin32.sourceforge.net/packages/grep.htm
grep-2.5.3-bin.zip

実行時に*.dllがなかったので、すなおに？setupを選択。
grep-2.5.3-setup.exe

環境変数のPATHに以下を追加。
C:\Program Files\GnuWin32\bin

~~~
[3]動作確認

以下のファイルがあります。
ファイル：y081212.txt ※「株価データ倉庫」を使用。後述予定。
===
20081212
1001 日経２２５ 8599 8610 8087 8235 303.249
1002 東証指数 839 843 799 813 303.249
1003 ＮＹ円相場 9024 9024 9024 9024 0
1007 東京円相場 9024 9024 9024 9024 0
1008 円ユーロ 12066 12066 12066 12066 0
...
===

[3-1]「2001」で検索。

grep 2001 y081212.txt
2001 日本製粉 469 473 450 461 690
2423 ジェイエムテ 20010 20010 19500 19500 0.009
2477 比較．ｃｏｍ 20000 20010 20000 20010 0.004
6790 野田スクリー 19910 20010 19160 19910 0.15

[3-2]「2001」を先頭の銘柄コードでのみ検索したい。

grep "^2001" y081212.txt
2001 日本製粉 469 473 450 461 690

：これでいきます。
~~~
end

TOKYO STOCK EXCHANGE,ISIN,company code

東証での会社コードをネットで一覧できるものはないか？
新聞の株式欄での会社名をコードに切り替えたい。
目的は、業種単位でべき乗傾向を見るためである。

Isn't there one that it is possible to have a look at the company code in Tokyo Stock Exchange with the net?
I want to switch the company name in the stocks column of the newspaper to the code.
The purpose is to see the Power Law tendency in each type of business.

~~~
[1]新聞の株式欄：北海道新聞を使用。
[1]The stocks column of the newspaper: The Hokkaido newspaper is used.

~~~
[2]会社コードは、東証のホームページから得る。
[2]The company code is obtained from the homepage of Tokyo Stock Exchange.

東京証券取引所,Tokyo Stock Exchange
http://www.tse.or.jp/

東証上場会社情報サービス,Tokyo Stock Exchange listed company information service
http://www.tse.or.jp/tseHpFront/HPLCDS0201.do

簡易検索を使う。Quick search is used.

例）検索条件は以下とする。
The example) The search condition is made the following.

===
所属部,Marketplace
第一部,First Section
業種分類,Category of industry
　食料品,Foods
　電気機器,Electric Appliances
===

~~~
[3]検索結果一覧で、会社の基本情報を選択する。
[3]Basic information of the company is selected by the retrieval result list.

以下のコードを記録する。The following codes are recorded.
===
Code
ISIN Code
===

~~~
ISINコード？
http://www.tse.or.jp/glossary/gloss_0/0_HN_isin.html
国際証券コード仕様ISO6166で定められている全世界共通の証券系コード。

ISIN code?
Bond system code common to all parts of the world decided by International Securities code specification ISO6166.
~~~
例）三洋電機
Code : 6764 or 67640
ISIN Code : JP3340600000
Marketplace : First Section
Category of industry : Electric Appliances
name(en) : SANYO Electric Co.Ltd.
name(jp) : 三洋電機（株）

~~~
end

Copy fee saving, コピー代節約

コンビニのコピー代を節約する。
申請書をスキャナーで取り込み、少しはきれいに印刷までの手順を確認した。

[1]スキャナーで取り込み。
：*.bmpファイルができる。
：通常は、スキャナーのユーティリティで、即印刷できるはず。

[2]Adobe Photoshopで、切り出し、２値変換、*.jpegにする。
：申請書がリサイクル紙で、全体に色がつくので２値にする。インク代節約。

[3]MS PhotoDrawで、A4にリサイズして、印刷。
：これは年賀状でもお世話になっています。私自身としては使いやすい。

はっきり言って、これはお金と時間の節約になったのか？
~~~
end

Power Law:(22) over 100 in Fn and Ln

(2008/11/13)
フィボナッチ数、リュカ数で、100番目以上の数値をメンテしているサイトを探す。
It searches for the site where the numerical value more than the 100th in the number of Fibonacci and the number of Lucas is maintained.

~~~
(google:フィボナッチ数)
[1]
http://keisan.casio.jp/has10/Menu.cgi?path=08000000.%93%C1%8E%EA%8A%D6%90%94%2F07000200.%83t%83B%83%7B%83i%83b%83%60%90%94

フィボナッチ数（表）
フィボナッチ数列 Fnを表として計算します。

n フィボナッチ数 Fn
100 354224848179261915075
101 573147844013817084101
102 927372692193078999176
103 1500520536206896083280
104 2427893228399975082450
105 3928413764606871165730
106 6356306993006846248180
107 1.028472075761371741391E+22
108 1.66410277506205636621E+22
109 2.6925748508234281076E+22
110 4.35667762588548447381E+22
111 7.04925247670891258141E+22
112 1.140593010259439705522E+23
...
~~~
(google:lucas number)
[2]
http://www.mcs.surrey.ac.uk/Personal/R.Knott/Fibonacci/lucasNbs.html
http://www.mcs.surrey.ac.uk/Personal/R.Knott/Fibonacci/lucas200.html

The First 200 Lucas numbers and their factors
...
100 : 792070839848372253127 = 7 x 2161 x 9125201 x 5738108801
101 : 1281597540372340914251 = 809 x 7879 x 201062946718741
102 : 2073668380220713167378 = 2 x 32 x 67 x 409 x 63443 x 66265118449
103 : 3355265920593054081629 = 619 x 1031 x 5257480026438961
104 : 5428934300813767249007 = 47 x 3329 x 106513889 x 325759201
105 : 8784200221406821330636 = 22 x 11 x 29 x 31 x 71 x 211 x 911 x 21211 x 767131
106 : 14213134522220588579643 = 3 x 1483 x 2969 x 1076012367720403
107 : 22997334743627409910279 = 47927441 x 479836483312919
108 : 37210469265847998489922 = 2 x 7 x 23 x 6263 x 103681 x 177962167367
109 : 60207804009475408400201 = 128621 x 788071 x 593985111211
110 : 97418273275323406890123 = 3 x 41 x 43 x 307 x 59996854928656801
111 : 157626077284798815290324 = 22 x 4441 x 146521 x 1121101 x 54018521
112 : 255044350560122222180447 = 223 x 449 x 2207 x 1154149773784223
113 : 412670427844921037470771
...
~~~
[3]
http://www.mcs.surrey.ac.uk/Personal/R.Knott/Fibonacci/fibtable.html
The Fibonacci numbers
http://www.mcs.surrey.ac.uk/Personal/R.Knott/Fibonacci/fibtable.html#100
The first 300 Fibonacci numbers, completely factorised
...
99 : 218922995834555169026 = 2 x 17 x 89 x 197 x 19801 x 18546805133
100 : 354224848179261915075 = 3 x 52 x 11 x 41 x 101 x 151 x 401 x 3001 x 570601
101 : 573147844013817084101 = 743519377 x 770857978613
102 : 927372692193078999176 = 23 x 919 x 1597 x 3469 x 3571 x 6376021
103 : 1500520536206896083277 = 519121 x 5644193 x 512119709
104 : 2427893228399975082453 = 3 x 7 x 103 x 233 x 521 x 90481 x 102193207
105 : 3928413764606871165730 = 2 x 5 x 13 x 61 x 421 x 141961 x 8288823481
106 : 6356306993006846248183 = 953 x 55945741 x 119218851371
107 : 10284720757613717413913 = 1247833 x 8242065050061761
108 : 16641027750620563662096 = 24 x 34 x 17 x 19 x 53 x 107 x 109 x 5779 x 11128427
109 : 26925748508234281076009 = 827728777 x 32529675488417
...
~~~
end

Power Law:(12)Graph,LN-LN in R

(2008/10/30)
Rで両対数グラフを出力する。
Both logarithm graph is output by R.
~~~
[1]例：Rの動作確認用
[1]Example:To confirm the operation of R
http://www.yukun.info/blog/2008/09/r-read-csv-file.html

読み込むCSVファイルは2007年度のセリーグの打撃成績の順位です。
The read CSV file is an order of the batting result of Central League in fiscal year 2007.

参考：2007年度 セントラル・リーグ 個人打撃成績（規定打席以上）
Reference: Central League individual batting result in fiscal year 2007(more than regulated at bat)

batting2007.csv
順位,打率,安打
Order, batting average, and safe hit
===
order,batting_avg,safe_hit
1,0.346,193
2,0.343,204
3,0.318,172
4,0.313,177
5,0.31,175
6,0.308,155
7,0.302,122
8,0.302,118
9,0.3,120
10,0.3,139
===

> data <- read.csv("batting2007.csv");
> data
order batting_avg safe_hit
1 1 0.346 193
2 2 0.343 204
3 3 0.318 172
4 4 0.313 177
5 5 0.310 175
6 6 0.308 155
7 7 0.302 122
8 8 0.302 118
9 9 0.300 120
10 10 0.300 139
>

ノーマル出力,Normal output

>plot(data$order, data$batting_avg)


両対数出力,Both logarithm output

>plot(data$order, data$batting_avg, log="xy")


y軸がlogになっていないような？
Isn't y axis log?
(2008/10/30)
データの幅が狭いと、対数にならない。
When the width of data is narrow, it doesn't become a logarithm.

~~~
[2]はじめから、LN計算してから、プロットする。
After LN is calculated from the start, it plots it.

常用対数,Common logarithm
>plot(log10(data$order), log10(data$batting_avg))


自然対数,Napierian logarithm
>plot(log(data$order), log(data$batting_avg))


これらもべき乗則になっています。
These are Power Laws.
~~~
end

Setting of Java Memory with JBOSS,birt

birt絡みでメモリ設定値を記録。
The setting of the memory of JBOSS that uses birt value is recorded.

PermSizeを指定しないと、「OutOfMemory : PermGem Space」が出ます。
If PermSize is not specified, message :"OutOfMemory: PermGem Space" goes out.

~~~
[1]running on raw windows OS.

OS :MS Windows Server 2003 R2 SP2
CPU :Intel(R) Pentium(R) D CPU 3.00GHz
Memory :2.00GB

JDK :1.6.0_02-b06
JBOSS :4.2.2GA
BIRT :2.2.1

in file:run.bat.
===
set JAVA_OPTS=%JAVA_OPTS% -Xms512m -Xmx768m -XX:PermSize=64m -XX:MaxPermSize=256m
===

~~~
[2]running on vmware workstation(5.0.0 build-13124).

(HOST)
OS :MS Windows XP Pro Ver 2002 SP3
CPU :Intel(R) Pentium(R) 4 CPU 2.80GHz
Memory :1.00GB

(GUEST)
OS :MS Windows 2000 Server SP4
CPU :same as HOST
Memory :892MB

JDK :1.6.0-b105
JBOSS :4.2.2GA
BIRT :2.2.1

in file:run.bat.
===
set JAVA_OPTS=%JAVA_OPTS% -Xms128m -Xmx250m -XX:PermSize=64m -XX:MaxPermSize=100m
===
~~~
end

VMware Server NOW or OLD?

(2008/10/17,10/18:done)

もっぱら、VMware Workstationのみを使用し、既に無償化されて久しい
Server製品の体感は避けていた感がある。

サイトでは、ホストOSが要らない「VMware ESXi」の情報が巷にあふれてきた。

簡単な検索で判明！
・使用するサーバスペックがヘビー？なので、体感は保留！
・HPから、USBメモリでブートできる「VMware ESXi」組み込み型のサーバが
販売されている模様。
：ますます、アプライアンス的な製品が増えそうな気配です。

記憶では、「VMware GSX Server」があったような、、、：今は昔？：：2005/12/20でversionが停止。
いつの間にか、「VMware Server」になっていました。

そこで、今回は、現時点の「VMware Server」をインストし、
ESXiで見えなかった、ゲストOSへのアクセス環境を確認したい。

[その他の確認事項]
・既存環境からの移行と新規ゲストOSのインスト
・サーバ自動起動・停止に連動したゲストOSの起動停止までの動作確認

～～～
番外）
「VMware WorkstationとVMware Serverの違い」
http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20080218/294036/
が参考。
項目のみ抜粋！
===
10. 価格
9. サービスとして動作する
8. 複数ユーザーによるアクセス
7. 仮想マシンあたりのRAM
6. スナップショット
5. 複数のスナップショット
4. 仮想マシンのクローン作成機能
3. VM Teams（仮想マシンのチーム化）
2. Host-guest drag-and-drop
1. VMムービー・キャプチャ
（Michael Otey）　[2008/02/19]
===

----------------------------------------------------
[1]ダウンロード等
http://www.vmware.com/jp/products/server/
VMware Server 2

https://www.vmware.com/freedownload/p/download.php?product=server20
BinariesFor Windows
VMware Server 2
Version 2.0.0 116503 - 09/23/08 575 MB EXE image
：vmwareのアカウントがなければ、取得する。

VMware-server-2.0.0-116503.exe

：メールでactivationとサイトログインでライセンスキー参照。
：Licensingキーは以下の２種類がもらえる。
VMware Server 2 for Windows
VMware Server 2 for Linux

----------------------------------------------------
[2]インスト
[2-1]試用マシン・スペック

Intel(R) Pentium(R)4 CPU 2.8GHz
メモリ：１G

サーバ名：srv213
IP：192.168.0.213

～～～
[2-2]インスト
VMware-server-2.0.0-116503.exe
を実行。

Vmware Workstationが入っているので、これをアンインストールしないと入らない。
：done

再度、実行。

===
Server Configuration Information

サーバ名
192.168.0.213

Server HTTP Port :8222
Server HTTPS Port :8333

レAllow virtual machines to start and stop automatically with the system.
===
：java, tomcatを勝手に入れています。

reboot

～～～
番外）
インストーラは、java、tomcatをどこに入れるのか？
C:\Program Files\VMware\VMware Server\tomcat
C:\Program Files\VMware\VMware Server\jre
にありました。

元々の環境にも影響を与えない。
：OK
----------------------------------------------------
[3]動作確認？：管理コンソールを動かす。これ以外はありません。

ディストップにアイコン：VMware Server Home Page
ブラウザでログイン画面が出る。
アカウントは？
：ログインは、OSのアドミでした。

https://192.168.0.213:8333/

：確かに、サーバ的な画面です。
：別PCからもアクセスできます。本来は、別PCからのアクセス。maybe!
～～～
補足）
ゲストOSの置き場(default)：C:\Virtual Machines
にファイルをコピーする前に、初回、本件の管理コンソールに
ログインしないと、イニシャル処理が行われないためか、
コピーしたゲストOSが「unknown」になる。一旦削除すればOKでしたが。

----------------------------------------------------
[4]既存のvmwareイメージは動くか？

VMware:VMware-workstation-5.0.0-13124
で作成したもの。
ゲストOS：Windows NT4 SP4(SP的に古いが、意図的です) を
C:\Virtual Machines
にコピー。

～～～
ブラウザでログイン。

サーバのVirtual Machineで、「Add Virtual Machine」

サーバ、standard,ゲストOSのフォルダー
を選択。

*.vmxを選択。

Inventoryで、
対象を選択。

コマンドで、Power On
するか、
タブ：Console
で、
クリックすると
Power Onになる。

～～～
I__copied it
を選択。
@@@
：UUIDの関連です。
@@@

～～～
初回、コンソールにリモートアクセスするために
プラグインをインストールする。

ファイルを実行する。

～～～
The VMware Remote Console Plug-in
is not installed

～～～
vmware-vmrc-win32-x86.exe
をダウンロードする。

～～～
インスト後、コンソールは一旦切れるが、

再度、ログインしなおす。

～～～
コンソールを切断しても、ゲストは落ちていない。

～～～
ゲストを落とすためには、
shutdownする。

～～～
管理画面
Summary
windows:Commands
Power Off
する。

：windows:Performanceで、メモリが開放されていくのがわかる。



----------------------------------------------------
[5]新規でOSをインストしてみる。
：Windows 2000 Server を試す。

～～～
[5-1]ゲストOSの設定

管理コンソール：起動
Commands:Create Virtual Machine

wizardに答える。

Name:w2ksrv001

OS：windows,windows 2000 server

memory:384MB default
CPU：1

～～～
HDD
Create a New Virtual Disk

～～～
default：を選択した。
8GB

Location
[standard] w2ksrv001/w2ksrv001.vmdk

***
File Options
レSplit disk into 2GB files

～～～
Add a Network Adapter

Bridged

～～～
CD/DVD
use a Physical Drive
Dドライブ

～～～
FDD
Use a Physical Drive
Aドライブ

～～～
USB
Add a USB Controller

～～～
Finished

～～～
コンソールクリックで、Power On

OSなしで、：OK

----------------------------------------------------
[5-2]ゲストOS、CD起動

CDを挿入し、reset

～～～
管理コンソールを開く。

https://192.168.0.213:8333/

：１Hくらい要した。

～～～
vmware tools インストール

管理画面の
windows:Status
から行う。

～～～
CD：SPなし版なので、
windows update
の方が時間がかかった。



----------------------------------------------------
[6]VMware Serverで作成したイメージは、
VMware Workstation 5 でもそのまま動作するか？
：ダウングレード？

～～～
[6-1]そのまま動作するか？：NGです。

構成ファイルが２つある？

w2ksrv001.vmx
w2ksrv001.vmxf

～～～
w2ksrv001.vmx

：VMware Workstaionよりも機能の多い、Serverで作成されているので、開けない。

～～～
w2ksrv001.vmxf

：そもそも実行できない。

～～～
[6-2]VMware P2V Assistant 2.1.1 で変換できるか？
：変換しているように見える？気のせい？
：NGです。
：中断！

----------------------------------------------------
(2008/10/20:done)
[7]
同Serverは複数のvmwareイメージを管理できるが、
起動・停止は、管理ツールから行う模様。
：Serverを起動しただけでは、各仮想イメージは起動しないのか？
：Serverの起動・停止に対応して、仮想イメージの起動・停止が自動的に出来ないか？

～～～
結論）
：出来ました。

----------------------------------------------------
[7-1]試行１、[Any Order]？

管理コンソールを開く。

～～～
Inventry
：サーバを選択

Window:Commands
Edit Virtual Machine Srartup/Shutdown Settings



～～～
System Settings
レAllow virtual machine to start and stop sutomatically with the system

[Manual Startup]
からゲストOSを選択して、
[Any Order]
にあげる。

～～～
サーバを物理的にreboot。

～～～
[Any Order]
に指定した
ゲストOSは起動している。
コンソールでアクセスする。
：OK

～～～
更に、
別のゲストOSを
[Any Order]
に移動。

～～～
サーバをreboot。

～～～
２つのゲストOSは起動した。

Intel(R) Pentium(R)4 CPU 2.8GHz

1 CPU
CPU ：25%以上 839.00 MHz 30%
メモリ ：967MB / 1024.48MB 94%

～～～
：２つともコンソールにアクセスできた。
----------------------------------------------------
[7-2]：試行２、[Any Order]と[Speified Order]の違いは何か？

http://www.vmware.com/jp/pdf/server_admin_manual.pdf

本家のドキュメントを見ましょう！
===
運用ガイド
VMware Server 1.0

p.133/228
仮想マシンの起動順序を指定
===

～～～
[Speified Order]

1:w2ksrv001
2:Windows NT



～～～
サーバ：reboot

～～～
起動順番をコンソールで確認。

サーバのログイン画面が出てから、気持ち1min後、
管理コンソールのURLにアクセスできた。

～～～
：指定順番に起動した。
：２つとも、コンソールにアクセスできた。

----------------------------------------------------
番外）

[A-1]
セキュリティ的にはどうか？
：httpsでアクセスできる。
：最終的な運用は、VPN経由か？

[A-2]
画面切り替え器もいらない。

[A-3]
サーバのリモート監視に使える。

----------------------------------------------------
end

瞬間メール便、解体新書？

仮想案件）
ファイルをイメージに変換して一括メールする。
：瞬間メール便＋フォルダー監視が使えないか？

瞬間メール便）
印刷すると、プリンタドライバがpdfではなく、
ページ単位にイメージに変換して、指定アドレスにメールするという代物。

予想される問題）
ファイルをイメージ化する場合(ページ単位)、ページをどう扱うかが問題！

[a]ページ単位でメールを送信する。
：１ファイルの印刷で、何メールに分割するか？
：メールからではわからない？
：基本的に、メールは順番にくることを保障していない。
：欠落した場合、本文又はタイトル等に分割数を明記していないと、リカバリできない。

[b]ファイル単位でメールする。
：全ページを添付で、一度に送ると受け側でサイズ的に困る状態になる。

※「瞬間メール便」は、相手が携帯なので、[a]でした。
PC相手ならば、[b]の方が扱いが楽！そもそも、オリジナルファイルを送信すればいい話なので、
イメージ変換して送るニーズはかなりニッチになる模様。

～～～
[1]まずはインスト。
http://xelo.jp/xelopdf/s_mailzero/index.html
瞬簡メール便 ZERO

[1-1]ダウンロード
http://www.vector.co.jp/soft/winnt/net/se449357.html
SKMailZERO_150.zip　※ver1.5.0

ホームページから、シリアル請求。
メールで、
「瞬簡PDF ZERO Ver.2.0」 のシリアル番号が届く。
：ダウンロードしたのは、v1.5.0ですが？、、、

[1-2]setupの受難？
melt
setup.exe
実行
：やたら、最後が遅かった。
：シリアルを入力する画面なし？
：プリンタ未登録？

確か、
お試しPC(OS:Windows 2000Pro SP4)には、物理プリンタ登録はなしで、
同じクセロの「クセロPDF2」(XeloPDF2_220.zip)をインストしていた。
：それもなくなっていました。

アンインストールができなくなった。
：同社のpdfプリンタドライバとの相性が悪いとは？まさか？

しかたなく、OSをrebootする。
：２つともプリンタが出てきた。

@@@
不安は残るが、とりあえず、先に進む。
追加）
本件の試行の最後に、「瞬間メール便」は正常にアンインストールできました。ほっ！
@@@

～～～
[2]基本動作確認
[2-1]メール設定
ディスクトップにできたアイコン：瞬簡メール便 ZEROの設定　で、設定する。

タブ：出力設定ー＞defaultのまま。
タブ：メール設定：以下を設定。
===
送信メールサーバ：IP指定
メールアカウント
パスワード
送り主の設定：メールアドレス　※とりあえず、自分。
===

[2-2]印刷
テキストファイルを印刷する。
プリンタを「瞬簡メール便 ZERO」にする。
用紙をA4。

ここで初めて、シリアルを聞いてくる。
：やはり、メールで受けた、v2.0のシリアルは使えない。印刷中断！
：ここで、シリアルを再度請求。

メールで、「瞬簡メール便 ZERO」 のシリアル番号が届く。
：このシリアルで先に進めた。

送信先アドレス：テストなので自分に送る。

メールが届きました。
：ページごとに１件のメール、画像：*.jpgが添付。
：件名と添付ファイルに、オリジナルファイル名が埋め込まれている。
：更に、ページ分割のため、ファイル名_1 と枝番がつく。

～～～
[3]ちょっと中をのぞく。
作業ファイルはいずこ？
C:\Program Files\Xelo\ShunkanMail_ZERO
：なし

(1)ファイル検索？
：アドミで試行しています。
C:\Documents and Settings\Administrator\Application Data\Xelo\瞬簡メール便\20081020\000002
画像変換-20081020-_1.jpg
画像変換-20081020-_2.jpg
画像変換-20081020-_3.jpg

(2)アイコン：瞬簡メール便 ZEROの設定　のタブ：出力設定で、ログ参照が、
上記パスの上位を示していた。

(3)ログあります。
C:\Documents and Settings\Administrator\Application Data\Xelo\瞬簡メール便
20081020.log

：ログを一定期間後に削除とある。作業フォルダーの削除するのか？
：日付つきなので、maybe！：未確認！TODO）
：メールを送信できたか、確認のログは必須機能と思われる。

(4)ファイル印刷単位ごとに、フォルダーが作られているか？
：YES
C:\Documents and Settings\Administrator\Application Data\Xelo\瞬簡メール便\20081020\000003

～～～
[4]よからぬこと
メール設定をしないで、イメージファイルは作成できるか？

～～～
[4-1]試行：NG

アイコン：瞬簡メール便 ZEROの設定
タブ：メール設定
で入力した内容
を削除する。以下。
===
送信メールサーバ
メールアカウント
パスワード
送り主の設定
===
：登録しないと、設定画面を閉じられない。

～～～
[4-2]試行：OK?
メールサーバをダミーの値とする。
===
送信メールサーバ：ダミーのIPを指定する。
===
送信NGで、

瞬間メール便のダイアログが出た。
：接続がタイムアウトしました。

C:\Documents and Settings\Administrator\Application Data\Xelo\瞬簡メール便\20081020\000004
：フォルダーはできている。

ログファイル
C:\Documents and Settings\Administrator\Application Data\Xelo\瞬簡メール便
20081020.log
：１番目のファイルで、exitしている。

～～～
[4-3]試行：OK?
C:\Program Files\Xelo\ShunkanMail_ZERO
xsendmail.dll
ー＞
xsendmail.dll.org

でメール送信しなくなった。
：タスクバーには、携帯×のアイコンが出るが、、、

アイコン：瞬簡メール便 ZEROの設定で、
タブ：メール設定、接続テストで、「ユーザにより中断」が即、返ります。

～～～
[4-4]試行：NG？：運用上、つらい？
外部メールクライアントを使用する。

C:\Program Files\Xelo\ShunkanMail_ZERO
瞬簡メール便ZERO_マニュアル.pdf
p.17/49

コントロールパネル／インターネットオプション／プログラム設定／電子メール
で設定されているプログラムを起動する。
：Outlook Express

動き）ページ分、Outlook Expressが起動してくる。

～～～
[4-5]試行：中断！

プリンタドライバ：XeloShunkanMailBin
regedit.exe
検索。
：中断！

～～～
[4-6]試行：NG
外部メールクライアントを使用する。
C:\Program Files\Xelo\ShunkanMail_ZERO
xsendmail.dll
ー＞
xsendmail.dll.org
にする。

メールが送信できなくて、ダイアログが出る。
×(1002)

～～～
[4-7]試行：中断！
C:\Program Files\Xelo\ShunkanMail_ZERO
Assistskm.exe
は何か？

Windows タスクマネージャー
Assistskm.exe
常駐しています。
：中断！

Assistskm.exe
：イメージ変換の本体で、最初に送信アドレスを入力するダイアログが出る。

～～～
[5]フォルダー監視：試行
[5-1]設定
監視フォルダー
C:\Documents and Settings\Administrator\Application Data\Xelo\瞬簡メール便
サブフォルダーを含む
監視：1minインターバル

[5-2]動作
：OK：瞬間メール便で作成したフォルダーを検出する。
：その後の処理は*.batファイル等で指定する。未！TODO）

～～～
結論）
「瞬間メール便」からメール送信機能は外せない？
：使用時に、メール送信アドレスは、ダミー入力する。

「瞬間メール便」でイメージ変換したフォルダーは監視できるので、
その後の処理を記述すれば、対応可能とは思われる。TODO）

[やりたいこと]：TODO
[a]ページ単位で分割されて、メールしている。
：ページ分割ではなく、ファイルにまとめて、イメージを添付して送りたい。
：以前、SMALで*.batを作成した。再度？TODO）

[b]イメージ出力の作業ファイルをフォルダー監視で処理する。
：ファイル単位のフォルダーをまとめてサーバにアップロードする。
：サーバ：Linuxの場合、scp.exeでファイル転送したが、サーバ：windowsマシンの場合には、どうするか？

～～～
※クセロさんは、フォルダー監視とバンドルしたソリューションを出してもいいのでは？

～～～
番外）
(google検索:瞬簡メール便 ZERO)：中断！
ローカルにメールサーバ：localhost　をたてて、
瞬間メール便から、画像ファイルをメールして、
PCから携帯へ画像を転送している人がいました。
：ローカルにメールサーバをたててしまうところがスゴイ！

me)ついPCから自分のアドレスにメールを送り、ファイルを抜くとかという
発想をしてしまう自分がいます。
～～～
：本件の解体新書はあまり役に立たない？お互いにエコではないですね！
～～～
end

数式をwebで表現するには？

[1]MathMLがあったなぁ、、、
[2]画像
[3]その他？

～～～
[1]MathML
[1-1]OpenOfficeで数式を作成する。
：ほかにもtoolがあると思うが、身近にあったので、これを使う。TODO）Maximaとか。
OpenOffice.org 2.3.1 Writer
挿入ー＞オブジェクトー＞数式
1/2+3/4 を作成。
入力：1 over 2 + 3 over 4

***
右クリックで、数式の保存。
以下の形式が選択できる。

OpenDocumentの数式 (odf)
OpenOffice.org 1.0数式 (sxm)
StarMath 5.0 (smf)
MathML 1.01 (mml)

1/2+3/4　をMathML 1.01 (mml) で保存。
たとえば、ファイル：aaa.mml で保存。
===
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE math:math PUBLIC "-//OpenOffice.org//DTD Modified W3C MathML 1.01//EN" "math.dtd">
<math:math xmlns:math="http://www.w3.org/1998/Math/MathML">
<math:semantics>
<math:mrow>
<math:mfrac>
<math:mn>1</math:mn>
<math:mn>2</math:mn>
</math:mfrac>
<math:mo math:stretchy="false">+</math:mo>
<math:mfrac>
<math:mn>3</math:mn>
<math:mn>4</math:mn>
</math:mfrac>
</math:mrow>
<math:annotation math:encoding="StarMath 5.0">1 over 2 + 3 over 4</math:annotation>
</math:semantics>
</math:math>
===
～～～
[1-2]MathMLをブラウザで表示する。
：xmlファイルをそのまま、読ませる。どうか？

aaa.mml を Firefox 3.0.3：OK
IE 7.0：プラグインがないので、NG
～～～
[1-2-1]
IE 7.0に、MathMLのプラグインを入れる。
http://www.dessci.com/en/products/mathplayer/
MathPlayer 2.1b (released May 2007)
MathPlayerSetup.exe

aaa.mml
：うまく出ない？　何かある？　TODO）

結局、こらえきれずに、MathPlayer　アンインストール

@@@
番外）
IE8 MathML
：サポートするらしい。詳細未調査！TODO）
@@@
～～～
[2]画像　※現時点の結論！イマイチですが、本筋？ではないので。
いずれにしても、数式は少ない？ので、
OpenOfficeで作成したものを、印刷プレビューで出力。画像切り出しで、Webに貼り付ける。

ちなみに、正規分布は以下の式になる。

OpenOffice、数式表現

f(x) = 1 over {sqrt{2π}σ}exp(-(x-μ)^2 over {2σ^2})

画像は以下。

～～～
[3]その他
(google検索 正規分布)
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%AD%A3%E8%A6%8F%E5%88%86%E5%B8%83
ソースを見る。以下、抜粋！

確率密度関数
<img class="tex" alt="f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma} \exp\left(-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2} \right)"
src="http://upload.wikimedia.org/math/f/a/0/fa03af066b88ad0b179e2e72ae6ed9a8.png" />
：tex形式？画像でやっていますが？調査要！ TODO)
～～～
end

進数変換

伏線です。

進数変換の計算は、手計算・電卓等でできるが、
簡便に使えるものはないかと探す。
：短時間に探しただけなので、よさそうとの判断は、自己基準です。
：問題は、サイトがいつまでサービスを継続してくれるかだけですが。
～～～
結論）
http://www2u.biglobe.ne.jp/~yuichi/rest/cardinal.html
：進数は、2-36まで。
を選びました。

@@@
以下探索？ログ。
～～～
2008/09/25：探索分）
(key:進数変換)
http://www2u.biglobe.ne.jp/~yuichi/rest/cardinal.html
：進数は、2-36まで。

@@@
番外）
Windowsの関数電卓でも、進数：2,8,10,16　対応可能。
@@@
～～～
2008/09/26：探索分）
(key:進数変換)
http://homepage1.nifty.com/mstak/Computer/JavaScript/program-form2.html
：進数は、2,10,16

http://hogehoge.tk/tool/number.html
：進数は、2,8,10,16

http://www.karakusa-lab.com/tools/num_con.php
：進数は、2,8,10,16

http://www.ccppro.com/javascript/numconv.htm
：進数は、10->2,3,4,5,6,7,8,9,16

：検索、中断！
～～～
end

Tipsだけでなく、ソリューションパターンを共有しよう！

ネットには、Tips(小技)が数多く見つかる。
最終的に、「人の役に立つもの」をつくるには、Tips？の組み合わせを
考える必要がある。

ソフトウェアに、デザインパターンがあるように、
ソリューションパターンを共有しよう！

ソリューションパターンは、いろいろな解釈があるかもしれないが、
ここでは、Tipsの組み合わせなどを対象にしている。
Tipsといっても、アイデア・経験則などの無形から、技術的な解決の有形資産までを
カバーしたい。

いろいろなアイデアを出し、実績等の自然淘汰ののちに、残ったものが、
その時点の最適解？の栄誉(デファクト・スタンダード)によくする。
～～～
例）オープンソースの組み合わせもあるかもしれない。
：LAMPとかもありました。

～～～
システムとしては、
INPUT->[BLACK BOX]->OUTPUT　という図式じゃなくて、
　※入れたものを出すだけではさびしい、、、
Web2.0とも違う、
もっと人間の本質に関わるデータ処理！
Aha!といわせるもの！
昔はSFの世界、更に未来を具現化するための足がかり、、、的な何か！
～～～
グーグル10周年で、何かのイベントをやっています。内容未！TODO）
CM？「人に役に立つ」ようなものだった、、、：途中まで。
：このフレーズはいいかも、、、
～～～
end

自動ファイル転送：フォルダー監視,scp

Windowsから、Linuxサーバにファイルを自動的に送る仕組みの例です。
2008/06の案件です。

要件）
Windwsのアプリで、特定フォルダーにファイルを自動生成するものがあります。
：このアプリは、単独実行で、Linuxへのファイル転送まではカバーしていないもの。
：日本語のコード変換は、とりあえず、Windowsアプリ側で行っている。
：運用にあわせて、Linux側で再度コード変換が必要かも、、、：適宜。

Linuxサーバは、sshのみを許可。scpで、自動的にファイルをアップロードする。
Linux側は、cronで、ファイルを処理するものとします。

～～～
実装方針）
実装期間も限られていることからも、
ゴリゴリコードを書くのではなく、出来合いの何かを持ってくる。

～～～
ネット探索）
[1]フォルダーのファイル更新をチェックする何か？ユーティリティはないか？
：行き着いた先は、
http://www10.plala.or.jp/tukaeru/soft/
http://www.vector.co.jp/soft/dl/win95/net/se275168.html
folders501.zip / 476,445Bytes / 2007.11.16
フォルダ監視
フリーソフトウェア
対応OS : Windows 98 Me 2000 XP Vista
Version 5.01 2007.11.21
：動作確認後、使えそうなので、実戦投入。既に、現時点で数ヶ月稼動実績あり。

[2]ファイル転送は、WinSCP3を使用している。コマンドで実行できるscp.exe的なもの？
：ここの存在は、Linuxでscp実装を確認した際、DOSコマンドを探した経緯あり。
：但し、実戦で使うのは、今回初めて。
http://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/download.html
PuTTY Download Page
pscp.exe
をダウンロード。

～～～
使い方）
[1]Windows側）scp.exe
：今回、Linuxは、パスワード認証とします。
：鍵認証は動作未確認です。TODO)
：Linuxは、WinSCP等で問題なく、ファイル転送できているものとします。

*.exeで単独動作を確認しておきます。
C:\p20080628\tools\pscp -l aaa -pw bbb C:\p20080628\upload\example.txt 192.168.0.120:/home/aaa/uploadfiles

コマンドの指定内容は以下。
===
ユーザ：aaa
パスワード：bbb ※ファイルに埋め込みです。ここが厳しいですが。しょうがない、、、
転送元ファイル：C:\p20080628\upload\example.txt

Linuxサーバ：192.168.0.120
Linuxサーバ側、ユーザ：aaaのファイル格納先フォルダー：/home/aaa/uploadfiles
===

[2]Windows側）フォルダー監視

：監視するフォルダーを指定し、ファイル作成・変更・削除？時に
ファイル単位で実行するbatファイルを指定する。

：設定は、感覚的に違和感なくできるはずです。
※ユーザログイン時に常駐して、フォルダーの監視体制に入ります。

@@@
プログラム起動の設定
***
監視する間隔：１分 ※例）
レ変更ファイル検出時にプログラムを起動する
起動単位：ファイル
プログラム：実行するBATファイルをフルパスで指定する。
パラメータ：%FILENAME%
レプログラムが終了するまで待機する
レWindows起動時にフォルダ監視を実行する
@@@

バッチファイルに指定する内容例）

：通常、ファイルは、日付でrenameする。
　　※Windows OSで動きが違う。Win2KPro(YYMMDD),XP(YYYYMMDD)...：XP以降を推奨。
：処理したファイルは、別フォルダーに退避する。
===
@echo off
FOR %%V IN (%1) DO FOR /F "tokens=1-6 delims=/: " %%J IN ("%%~tV") DO set src_filename=%%J%%K%%L_%%M%%N%%O%%~xV
REN %1 %src_filename%
C:\p20080628\tools\pscp -l aaa -pw bbb C:\p20080628\upload\%src_filename% 192.168.0.120:/home/aaa/uploadfiles
move C:\p20080628\upload\%src_filename% C:\p20080628\upload_done
set src_filename=
===

～～～
[3]Linux側）cronの設定

[3-1]
例）２分インターバルで、ファイル取込処理。
*/2 * * * * /opt/p20080628/upload/upload.sh

[3-2]
cronがrootで実行。
===
# crontab -l ※内容参照
# crontab -r ※削除
# crontab -e ※編集
===

[3-3]
# cat upload.sh
#!/bin/sh
export LANG=ja_JP.UTF-8
...
ファイル処理を記述する。

～～～
end

ブログでソース表示するには？

作業）
http://phpspot.net/php/codeconv/
で変換し、
貼り付ける。
※brタグを適当に削除する。

～～～
変換のキモ）
htmlソースを
<code>...</code>
をはさみ、
＜＞を＆lt；　＆ｇｔ；
に置換する。

～～～
参考にしたサイト）

(goo検索)ブログでソース表示するには？
***
http://blog.lab4frog.com/blog/2007/01/windows_live_wr_4f46.html
http://www.4-fusion.jp/mm/2007/06/post_18.html http://www.apstars.com/mt/tips/en060.php
便利サイト開発者は、コードを変換するのによく下記サイトを用いております。
PHPコード変換機
http://phpspot.net/php/codeconv/