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キダイ

キダイ （黄鯛、英: Yellowback seabream、Dentex hypselosomus）は、スズキ目スズキ亜目タイ科に属する魚類。食用に漁獲される。
生鮮魚介類として流通する場合などにはレンコダイ（連子鯛）の名称も用いられ、また、単にレンコとも称される。釣り人や漁業関係者にはレンコダイの方が通用しやすい。このほか地方名としてハナオレダイ（九州西部・東京）、コダイ（高知・九州南部）、メンコダイ（愛媛）、バジロ（中国地方）、ベンコダイ、アカメ、ハジロ、バンジロ、メッキなどもある。

**形態**
体は側扁した楕円形で、体色が赤っぽい典型的な鯛の仲間である。全長40cmに達するが、20-30cm程度が多く、マダイやチダイより小さい。体には青い小斑点がなく、全体的な体色は朱色を帯びる。目から鼻孔・上顎にかけてが黄色で、背鰭に沿って3対の淡い黄色斑もある。「黄鯛」の名称はここに由来する。また、マダイやチダイに比べて鼻孔周辺がへこみ、口が前方に突き出る。
キダイ及びその近縁種の歯は全て円錐状に尖り、臼歯がない点で他のタイ科魚類と区別できる。タイ科の分類上ではキダイ亜科 Denticinae という分類群が設定されている。

**生態**
本州中部以南からオーストラリアまでの西太平洋に分布するが、南西諸島沿岸には分布しない。主に沖合いから大陸棚周辺の、水深50-200mの海底付近に生息する。マダイなどと違って海岸付近には生息せず、瀬戸内海のような内海には見られない。
群れを好み、海底付近を泳ぐ。食性は肉食性で、小魚、甲殻類、頭足類などを捕食する。産卵期は初夏と秋で、分離浮性卵を産卵する。なお、一部のメスは雌性先熟の性転換を行うことが知られ、5歳を超えた大型個体ではオスが多くなる。

**利用**
群れを作るために底引き網や延縄で漁獲され易い。別名「レンコダイ」は延縄で次々と連なって漁獲される様に因んでいる。
特に日本海西部や東シナ海の沖合漁業では重要種の一つに挙げられていて、資源量も比較的安定している。釣りで漁獲されることもあるが狙って釣る人は少なく、マダイ、アマダイ、イトヨリダイ、ヒラメなど沖合いの底ものの外道として揚がる。
マダイより安価に流通するが身が柔らかく癖のない美味である。また、沖合いの底引き網で揚がるものは消費者の手に渡るまで時間がかかるため、鮮度的な理由から刺身よりも塩焼きなどにされることが多い。結婚式などで供される小振りの塩焼きのタイは、ほとんどキダイが用いられる。他にも吸い物、煮付け、唐揚げ、南蛮漬けなど、様々な料理に用いられる。
食料として見た場合、キダイの体内に含まれる微量の水銀に注意する必要がある。
厚生労働省は、キダイを妊婦が摂食量を注意すべき魚介類の一つとして挙げており、2005年11月2日の発表では、1回に食べる量を約80gとした場合、キダイの摂食は週に2回まで（１週間当たり160g程度）を目安としている。

**近縁種**
キビレアカレンコ（黄鰭赤連子） Dentex abei Iwatsuki, Akazaki & Taniguchi, 2007
和名通り背鰭や胸鰭が黄色を帯びる。奄美群島以南の琉球列島沿岸に分布し、キダイとは明らかに分布域が異なる。島嶼沿岸の水深50-100mほどの斜面に生息する。沖縄本島ではフカヤーマジクと呼ばれる。

**参考文献**
永岡書店「釣った魚が必ずわかるカラー図鑑」 ISBN 4-522-21372-7
*山渓カラー名鑑「日本の海水魚」岡村収監修 ISBN 4-635-09027-2
*時村宗春『東シナ海のさかなたち「キダイ」』 - 水産総合研究センター発行「おさかな瓦版」No.15, 2007年2月
*Iwatsuki, Y., Akazaki, M., & Taniguchi, N. (2007). Review of the species of the genus Dentex (Perciformes: Sparidae) in the western Pacific defined as the D. hypselosomus complex with the description of a new species, Dentex abei and a redescription of Evynnis tumifrons.  Bulletin of the National Museum of Nature and Science (Ser. A), Supplement, 1, 29-49.2023年7月2日閲覧．

**脚注 ==
カリホルニウム

カリホルニウム（californium ）は、原子番号98の元素。元素記号は Cf。アクチノイド元素の一つ。超ウラン元素でもある。比重は15.1、融点は900 である。安定同位体は存在しない。物理的、化学的性質も不明な部分が多い。原子価は+3価。実用的な用途がある最も原子番号の大きい元素でもある。カリホルニウムには3つの同素体(α、β、γ)がある。

**名称**
元素名は、地名であるカリフォルニア（米国）、及びカリフォルニア大学に由来する。そのため「カリフォルニウム」と日本語表記されることもあるが、学術用語集で定められた日本語表記は「カリホルニウム」である。

**同位体**
いくつかの同位体が発見されているが、最も半減期が長いのはカリホルニウム251で898年である。原子炉内でウラン235が中性子の捕獲を繰り返して出来るカリホルニウム252は、半減期が2.65年である。このカリホルニウム252は、自発核分裂（平均3.8個の中性子を出す）する。

**歴史**
1949年、カリフォルニア大学バークレー校:en:Californium#History|:enのグレン・シーボーグ (G.T.Seaborg)、トンプソン (G.Thompson)、ギオルソ (A.Ghiorso) らが、キュリウム242にサイクロトロンで35 × 106 eVに加速したα粒子をぶつけてカリホルニウム245（半減期45分）を発見した。
日本では、1973年、日本原子力研究所がカリホルニウムの合成、検出に成功したと発表。アメリシウム241に中性子を46日間照射後、中性子を吸収して成長した物質を化学的手法で分離、これを濃縮した物質からカリホルニウム250とカリホルニウム252を検出したもの。

**用途**
カリホルニウム252は、中性子線源や、非破壊検査、その他研究用に使用される。また、原子炉建設後、最初の中性子源としても利用されるが、必要量はμg単位にすぎない。仮に100 gの価格を単純に計算すると約7兆円になる。

**原子爆弾**
原子爆弾にカリホルニウムを使用した場合、非常に小型化できる可能性が高いため研究されていた時期があり、サイエンス・フィクションでも個人が持ち運びできるものとして描写されている。
しかし、先述のとおり大変高価な物質なので、兵器としての運用は現実的でないと考えられている。

**カリホルニウム爆弾が登場するフィクション**
 地球0年 - 矢野徹の小説。冒頭で自衛隊の情報士官である主人公が「歩兵用カリフォルニウム弾発射装置」設計図を入手する。- トップをねらえ!シリーズ - 劇中でカリホルニウムを用いた核ミサイルが登場する。- アダルト・ウルフガイシリーズ - カリホルニウムを使用した核小銃弾が登場するエピソードがある。- 宇宙戦艦ヤマト（石津嵐小説版)ではヤマトの主砲としてカリホルニウム核砲弾が使用されている。- サイコキネシス大戦争シリーズ - 豊田有恒の小説。アニメのメカデザイナーである主人公の腕にカリホルニウムのカプセルが仕込まれる。- タイムトルーパー - 小林源文によるSF劇画。1944年のヨーロッパにタイムスリップした22世紀火星軍の下士官兵5名のうち、1名がカリホルニウム弾を携行。- 科学忍者隊ガッチャマン - 第94話「電魔獣アングラー」にカリホルニウムを用いたペンダント爆弾が登場する。

**出典**

**参考文献**
 isbn = 978-0-7506-3365-9 - isbn = 978-0-19-855818-7
貫

貫（かん）は、尺貫法における質量の基本単位、また江戸時代以前の銀や銭の通貨単位である。
質量単位の貫は、1000匁に当たり、明治時代の1891年度量衡法において正確に 1貫 はキログラム原器の質量の4倍 (3.75 kg)、と定義された。江戸時代の一貫は分銅および定位貨幣の実測によれば平均して3.736 kgで年代を通じてほぼ一定であったが、江戸時代後期（19世紀以降）にやや増加して3.75 kgを超えたという。
通貨単位の貫は、1000文、100疋に相当する。
これらを区別するため、質量単位の方を貫目（かんめ、一貫分の目方の略）、通貨単位の方を貫文（かんもん）という場合もある。
貫は現代日本では、計量法上の「非法定計量単位」であり、取引・証明に使用することは禁止されている（計量法第8条第1項、罰則は第173条（50万円以下の罰金））。貫の1000分の1である匁は、平仮名表記の「もんめ」として「真珠の質量の計量」に限定して使用することができる。

**銭1000枚の単位**
貫とは本来は大量の銭を携帯するために銭を束ねた道具「銭貫（ぜにつら）」のことで、材質によって糸貫と木貫が存在した。貫の存在は『史記』（平準書）にも記されている。銭の中央に空いている穴に貫や紐を通して（貫（つらぬ）いて）1000枚を1組としておくということがよく行われた（後に行われた短陌の場合は960枚）。魏の李斐が『漢書』の注（武帝紀「算緡銭」）に緡（さし）とは糸で銭を貫く事を指し、1貫が1000枚であったことが記しており、この頃には1貫を銭1000枚とする風習が存在していた（ただし、全てがそうであった訳ではない、後述）。その後、遅くても南北朝時代までに所定の銅銭をまとめた銭貫を1種の通貨単位と認め、通貨単位としての「貫」が成立する。北朝北魏では任城王元澄が熙平年間（516年–518年）に銭を使う時は銭繦（銭貫）にまとめて使う物であると上奏文の中に記し（『魏書』食貨志）、南朝蕭梁では鉄銭発行による物価騰貴によって大同年間（535年–546年）には銭を使う時は鉄銭を荷車に載せてただ貫の数だけを数えてやりとりをしたという（『隋書』食貨志）。このため、6世紀前半が通貨単位「貫」の成立期であったと考えられている。ただし、古くは1000枚を1組とする場合の他に100枚を1組にする方法も存在しており、北朝では前者が、南朝では後者が主として行われていた。すなわち、北朝では今日知られる1貫＝10陌＝1000文（枚）であったが、南朝では1貫＝1陌＝100文（枚）であった。それが1貫＝1000枚に統一されたのは、北朝系の隋による中国統一以後であったと考えられている。

**質量単位**
後に転じてその銭1000枚分の質量が質量単位としての貫となった。日本では、一文銭の目方であることから「匁」（もんめ、元は文目）と呼び、1000匁を1貫とした。すなわち先に匁という単位があって、その1000倍の質量として貫が定められたものである。しかし、メートル条約加入後の1891年に制定された度量衡法では、1貫は国際キログラム原器の質量（1 kg）の 4分の15 (= 3.75 kg) と定義され、匁はその1000分の1と定められた。
尺貫法における他の質量の単位は、以下のようになる。- 1貫 = 100両 = 1000匁 = 3.75 kg- 1両 = 10匁 = 37.5 g- 1匁 = 10分 = 3.75 g- 1分 = 10厘 = 375 mg- 1厘 = 10毛 = 37.5 mg- 1斤 = (16/100)貫 = 600 g- 1貫文 = 2石（戦国武将の領地を、石高制になるまでは銭による貫高制で表すことがあった）
質量単位としての貫は日本で作られた単位であり、中国では銭（日本の匁に相当）より上の単位として両・斤・担が使用され、貫は使用されていない。ただし、朝鮮では大韓帝国時代の1909年には日本式の度量衡法が定められ、このときに日本の「匁(돈)・貫(관)」ももたらされた。
秤量銀貨の通貨単位としては質量の測定値である貫および匁がそのまま用いられ、こちらは銀1000匁が銀1貫となる。秤量銀貨の通貨単位についての詳細は匁を参照。
現代では、主にかき氷に用いられる1貫目に相当する3.75kgのブロック氷が「貫目氷」の商品名で販売されている。

**脚注**

**参考文献**
  貫（質量）単位換算表

**関連項目**
 貫高制- 文 (通貨単位)- 匁
香具師

とは、祭礼や縁日における参道や境内や門前町、もしくは市が立つ所などで、露店で出店や、街頭で見世物などの芸を披露する商売人をいう。また野師、野士、弥四、矢師p=157とも表記する。

**概要**
古くは、こうぐしとも読み、主に江戸時代では歯の民間治療をしていたつじいしゃや、軽業・曲芸・曲独楽などをして客寄せをし、薬や香具を作ったり、売買していた露天の商売人を指した。明治以降においては、露店で興行・物売り・場所の割り振りなどをする人を指し、てきややさんずんとも呼ばれるp=128。詳しくは的屋を参照。
これらの仕切り、管理は一般に賤民（人別帳に記載のない人物、無宿人）、いわゆるヤクザの仕事であり、時代劇や講談などで「香具師の元締」といえばヤクザの親分とほぼ同義であるdate=2023年9月。

**歴史**
1690年（元禄3年）の発行の『じんりんきんもうずい』では江戸、大阪、京都の城下町や港町において、丸薬や鬢付け油売りや傀儡廻しや物真似芸や蛇見せ芸などを披露する大道芸人の様子が記載されているp=156。
*1735年（享保20年）に、「十三香具師」という名で初めて「香具師」という職業名が使われた文書『古事類苑』の産業の部『香具師一件』が残っている。この十三は「丸、散、丹、円、膏、香、湯、油、子、煎、薬、艾、之古実」などの薬や香や実などを十三香具としている。またその販売方法の分類も文献によりその内容は、異同があるが、『香具師一件』に記述されているものは、「諸国名産の薬の仲卸」、「薬の製造と販売と、口蓋、口腔、歯科治療」、「お笑い芸にて、客寄せする薬売り」、「お笑い芸の見世物」、「居合抜刀芸」、「独楽廻し」、「軽業」、「曲鞠」、「按摩治療と膏薬売りの辻医師」、「その他の諸たる見世物」、「日限売薬」、「施シ治療薬」、「もぐさ、火口売り」、「往来触売薬」、「歯磨売り」、「紅白粉売」、「小間物売り」、「薬飴売り」、「薬り菓子売り」、「その他、市場、盛り場での往還商人」理解できるものは平易な言葉に変更したなどとなっている。
*1800年代中盤に江戸・大阪の風俗を記した『守貞謾稿』は、口上やちょっとした芸で人を集め、薬などを路上で売る職業として「矢師」を紹介している。元は野武士などが貧窮から売薬をしたのが始めとし、「歯抜き」の有名どころとして大阪の松井喜三郎、江戸の長井兵助玄水を挙げ、抜刀や居合、独楽などを見せて人を集め、歯磨き粉や歯の薬を売るほか、歯の治療や入れ歯なども扱ったと記しているmorisada。そのほか、能弁によって有能・無能の薬を売ったり、辺土遠国からの名産と称してさまざまな物を売るなどし、香具師には十三種あるというがそれ以上あるとしているmorisada。

**語源**
「やし」の由来については諸説ある。
*やし - という江戸時代の薬の物売りと同じように、香具師という薬を売っていたものが合わさったという説。鎌倉時代以前には藥師も医師も「くすし」と呼称されていたp=161。- 弥四 - 薬の行商を始めた者の名が「弥四郎」とされ、そこから「やし」とされたとする説。- 野士 - 身を窶した武士が飢えをしのぐために薬を売っていたことから、野武士の「武」が略され「やし」になったとする説。
**野師 - 上記の「野士」の扱う商品に香具が多かったために、「香具師」に「やし」の読みが当てられたとする説。ゆえに、元は「野士」と「香具師」という別々の語であった。
*「やまし」を略したとする説。

**インターネットスラング**
 やつ、やし - 「2ちゃんねる」（現・5ちゃんねる）などに見られる一部の電子掲示板で、奴（ヤツ）の代わりに使われているインターネットスラングのこと。片仮名の「ツ」が「シ」に似ており、「やし」とキーを打つと「香具師」に漢字変換されることに由来している。
この用法においての最初の出典は、1999年2月10日のあやしいわーるど@本店 昼の部まで遡る。固定ハンドルネーム「DTP」を騙るものが使い始めた。この時、ハンドルネーム「DTP」のなりすまし騒動があり、ばれて槍玉に挙げられた騙りの犯人が途中から「DTP＠香具師」と自虐的に自分のハンドルネームに用いていた。「騙ったやつ」→「やつ」→「やし」→「香具師」の意味であった。

**脚注**
注釈
出典

**参考文献**

**関連書籍**
添田知道 『香具師（テキヤ）の生活』 雄山閣出版、1964。
*京都府警察部刑事課 『香具師名簿』 京都府警察部、1928。
*和田信義 『香具師奥義書』 文芸市場社・談奇館随筆、1929。
*ツェザロ・ロセッティ 『英国の香具師』 河合俊郎 訳、栄光出版社、1979。
*『香具師の全貌 附録・或株式現物屋の懺悔話』 内務省警保局、1942、刑事警察研究資料。
*『のせる 香具師の世界（芸双書 第9巻）』 白水社、1982。
*室町京之介 『香具師口上集』 正続、創拓社、1983-84。　
*坂野比呂志 『香具師の口上でしゃべろうか』 草思社、1984。
*林喜芳 『香具師風景走馬灯』 冬鵲房、1984。
*川瀬孝二 『祭りの商人「香具師」』 日本経済新聞社、1987。
*北園忠治 『香具師はつらいよ ある露店商人の独白』 葦書房、1990。

**関連項目**
 民間治療- 薬売り
** ガマの油売り- 啖呵売- 門付- 芸 - 猿楽

**外部リンク**
  香具師 - 語源由来辞典-  祭りばやしが聞こえる RKB毎日放送NEWS　1975年1月24日放送(第30回文化庁芸術祭賞優秀賞受賞）
ニュートン法

数値解析の分野において、ニュートン法（ニュートンほう、Newton's method）またはニュートン・ラフソン法（Newton–Raphson method）は、方程式系を数値計算によって解くための反復法による求根アルゴリズムの1つである。対象とする方程式系に対する条件は、領域における微分可能性と2次微分に関する符号だけであり、線型性などは特に要求しない。収束の速さも2次収束なので古くから数値計算で使用されていた。名称はアイザック・ニュートンとジョゼフ・ラフソンに由来する。ニュートン法を複素平面に適用し、初期値がどの解に収束するかについて色分けした結果としてニュートン・フラクタルを描くことができる（初期値の境界における挙動の予測が難しいことを示している）。

**導入**
ニュートン法の一手順の概念図 (青い線が関数 f のグラフで、その接線を赤で示した). xn よりも xn+1 のほうが、 f(x)=0 の解 x についてのよりよい近似を与えている.
この方法の考え方は以下のようである：まず初めに、予想される真の解に近いと思われる値をひとつとる。次に、そこでグラフの接線を考え、その x 切片を計算する。このx切片の値は、予想される真の解により近いものとなるのが一般である。以後、この値に対してそこでグラフの接線を考え、同じ操作を繰り返していく。
上の考え方は次のように定式化される。
ここでは、考える問題を f: R → R, x ∈ Rとして

となる x を求めることに限定する。このとき、x の付近に適当な値 x0 をとり、次の漸化式によって、x に収束する数列を得ることができる場合が多い。
naive-newton
400px
例として、 を計算で求める場合に、

とおき、f(x) = 0 の解を求めることを考える。

であるので、(1) の式は

と書き表せる。たとえば x0 = 2 とおくと、この数列は  に収束するが、その収束の仕方は
x0 = 2
x1 = 1.5
x2 = 1.416666…
x3 = 1.4142156862745…
x4 = 1.4142135623746899… (下線部はと一致する部分)
となる。
また、x0 = −1 とおくと、この数列は に収束する。

**理論**

**局所収束定理**
初期値を解の十分近くに選ぶことを要求した上で、

の解を考える（解の存在を仮定する）。
の
でのテーラー展開をすると

このとき、(右辺)=0の解は、(左辺)=0の根の
での多項式次数一次の近似となっている。
右辺の解は

次に、この近似値が、より根に近づいている
ということに関する意味を考える。
上式を、次のような離散力学系として考える。
, ただし 
この力学系において、
となるは明らかに固定点である。
したがって、つまりが沈点(アトラクター、安定固定点)であり、
与えられた初期条件が、このアトラクターの吸引領域に属していれば
の-極限()は
となるに収束する。
が沈点である保証は、常に担保されてはいない。
例えばx軸の漸近線や関数の極値近傍では固定点が不安定になる事が知られている。
たとえばを、適当な近傍の点で展開するとなら、二次の余剰項として
よって２次で収束する。

**半局所収束定理**
前節では解の存在を仮定した上で初期値を解の十分近くに選ぶことを要求した。これに対して、解の存在を仮定せず、初期値がある条件を満たすときに解の存在と反復の収束を示す定理を半局所収束定理（semi-local convergence theorem）という。1次元の場合での半局所収束定理はコーシーによって1829年に示され、次元ユークリッド空間での場合はファインによって1916年に示された。その後、バナッハ空間での半局所収束定理がカントロヴィチによって1948年に示され、現代ではニュートン＝カントロヴィチの定理と呼ばれている。この定理にはいくつかの変種が知られており、1970にまとめられている。

**高次元の場合**
ニュートン法は、接線を一次近似式、接線のx切片を一次近似式の零点と考えることにより、より高次元の関数の場合に一般化できる。
対象となる関数を f: Rm → Rm, x ∈ Rm とし、

なる点 x を求めるには次のようにする。（f が同じ次元の空間の間の関数であることに注意せよ。）
まず、今 x0 ∈ Rm が既知であるとする。x0における f(x) の一次近似式

を考える。ただし、∂f(x0) は、m × m のヤコビ行列である。
この一次近似式の零点を求める。ヤコビ行列∂f(x0) が正則行列であるとして、

を解いて、

となる。
コンピュータで計算を行う場合 ∂f(x0)-1f(x0) を直接求めることは困難なので、

という方程式をガウスの消去法などの解法によって線形方程式系を解き r を求め、x = x0 - r によって x を求める。
ここで求めた x はx0よりも f(x) = 0 の解に近いことが見込まれる。そこで、今求めた x を x1 として、再び同様の計算を繰り返す。計算を繰り返すことによって xn は f(x) = 0 の解に近づいていく。
逆行列を求めることを避けるために共役勾配法を用いることがある。

**注意**
ニュートン法により近似値を求めようとする場合にはヤコビ行列が陽に分からなければ計算できない。しかし、関数 f によってはヤコビ行列が陽に分からない場合もある。この場合にはヤコビ行列を必要としない準ニュートン法を用いる。
また、 を満たす真の解 x* において導関数が  であった場合、収束の速さは1次に退化する。

**改良**
ニュートン法の考え方を少し改良することにより、(1) の代わりに次の式を用いる方法を得る。

この方法は、場合によっては従来の方法より速い。 

**平野の変形ニュートン法**
ニュートン法の局所的な２次収束性を保ちつつ、不安定な振る舞いを抑えるように工夫した方法として平野の変形ニュートン法が知られている。

**簡易ニュートン法**
ニュートン法における導関数の計算を簡略化したものが簡易ニュートン法である:

簡易ニュートン法に対する半局所収束定理は占部の定理として知られる。占部の定理は元々数学的帰納法を使って示されたが、その後、バナッハの不動点定理を使った別証明が与えられた。

**クラフチック法**
簡易ニュートン法に対する半局所収束定理の条件をより容易に評価するために開発された簡易ニュートン法の変種がクラフチック（Krawczyk）法である。

**区間ニュートン法**
ニュートン法に対する半局所収束定理の条件をより容易に評価するために開発されたニュートン法の変種が区間ニュートン法である。

**q-ニュートン法**
ニュートン法において微分の代わりに微分のq-類似（q-微分）を使う反復をq-ニュートン法という:

-ニュートン法に対する半局所収束定理がq-ニュートン-カントロビッチの定理である。

**脚注**

**出典**

**関連項目**
 除算 (デジタル)- ガウス・ニュートン法- ニュートン＝カントロビッチの定理

**外部リンク**
ニュートン法の解説とそれを背景とする入試問題- 山本哲朗、「 Newton法とその周辺」『数学』 1985年 37巻 1号 p.1-15, 10.11429/sugaku1947.37.1, 日本数学会
構造機能主義

構造機能主義（こうぞうきのうしゅぎ、structural-functionalism）は、学問における立場のひとつ。一般には、タルコット・パーソンズに始まるアメリカ社会学の一主潮を指す（構造-機能分析とも呼ばれる）。また、人類学ではラドクリフ＝ブラウンの理論が「構造機能主義」と目される。

**構造機能主義の学説史的展開**

**ラドクリフ=ブラウンの「構造機能主義」人類学**
構造機能主義の理論的萌芽はハーバート・スペンサーの社会的進化論などにみてとることができるが、パーソンズに代表される構造機能主義社会学のベースの一つをなすのが、ラドクリフ=ブラウンの構造機能主義人類学である。
デュルケム社会学の影響を強く受けたラドクリフ=ブラウンは、それまでの人類学において奇異の目で見られていた「未開」社会の親族関係について、当該社会の制度構造との関連のなかで、いかに機能しているかという観点から合理的な説明を与えたのである。
そして、パーソンズは、一般システム理論の社会システム論への導入のなかで、このラドクリフ=ブラウンの議論をなぞり、機能主義から構造機能主義への流れを作り出すことになる（ただしラドクリフ=ブラウンは社会構造の単位を人間個人としているのに対して、パーソンズの場合は地位-役割をその単位とする）。

**機能主義から構造機能主義社会学へ**
パーソンズ登場以前の機能主義社会学のテーマは、部分と全体との機能的な連関に着目することによって、社会事象に関して帰納的な解釈や説明を与えることにあるが、これに「構造」の概念を持ち込み、「システム問題の解決」を焦点とした構造維持と構造変動という点から社会事象を演繹的に説明しようとするのが、パーソンズに始まる構造機能主義である。

**構造機能主義社会学の特徴**
構造機能主義社会学の特徴について、構造機能主義の「構造」と「機能」という言葉から説明する。
まず「構造」であるが、これは社会を構成する諸要素のうち、比較的変化しにくい部分（種々の社会関係がパターン化され統合されたもの）、と説明することができる。教科書的には、“社会の骨組み”と説明されている（文章で言うならば「文法規則」にあたる）。
これに対して「機能」とは、そうした構造が互いに他の構造に対して、また社会全体に対して果たしている貢献ないしは作用、と定義することができる。
これらから、構造機能主義社会学は、各種の構造が如何にして社会全体を維持しているのか、これを解明しようとする社会学理論であると言える。

**批判**
社会学の根本問題は「個人と社会との関係」をどう捉えるか、という問題である。構造機能主義社会学は、こうした問題に対して、個人というものが、その個人が所属する社会によって社会化される側面をとりわけ強調する社会学の流派であるといえる。
ここから、構造機能主義社会学に関しては、社会の構造と機能が主たる研究単位となり、社会の実質であるはずの個々の人間は研究対象としては後景に退いてしまっている、という批判が生まれる。例えば日本の社会学者である船津衛は、以下の様に批判している。

**参考文献**
 ラドクリフ=ブラウン『未開社会における構造と機能』（新泉社, 1975年）- タルコット・パーソンズ『社会体系論』(青木書店, 1974年）- 中久郎編『機能主義の社会理論――パーソンズ理論とその展開』（世界思想社, 1986年）

**関連項目**
 タルコット・パーソンズ- 機能主義 (社会学)- 小室直樹

**外部リンク**
 https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/1195815/ecowww.leh.kagoshima-u.ac.jp/staff/kuwabara/doctor2.htm
計算理論

計算理論（けいさんりろん、Theory Of Computation）または計算論は、理論計算機科学と数学の一部で、計算模型やアルゴリズムを理論的にあつかう学問である。計算複雑性理論、計算可能性理論を含む。ここでいう計算（Computation）とは、数学的に表現できる、あらゆる種類の情報処理のこと。
計算を厳密に研究するため、計算機科学では計算模型と呼ばれるコンピュータの数学的抽象化を行う。その手法はいくつかあるが、最も有名なものはチューリングマシンである。チューリングマシンは、言ってみれば無限のメモリを持つコンピュータであるが、一度にアクセスできるメモリ範囲は非常に限られている。チューリングマシンは十分な計算能力を持つモデルでありながら、単純で定式化しやすく、様々な証明に使い易いため、計算機科学者がよく利用する。無限のメモリというのは非現実的な特徴と思われるかもしれないが、より適切な表現を使うならば「無制限」のメモリであって、読み書きしようとした時にそれができればよく、それに対応する「無限な実体」とでも言うべきものが必要なわけではない。「チューリングマシンで、ある問題が解ける」とは必ず有限のステップで計算が終了することを意味し、よってそれに必要なメモリの量は有限である。よって、チューリングマシンで解くことが出来る問題は、現実のコンピュータであっても必要なだけのメモリがあれば解くことが出来る。

**計算可能性理論**
計算可能性理論は、ある問題がコンピュータで解くことができるかどうかを扱う。チューリングマシンの停止問題は計算可能性理論における、ある意味で最も重要な成果である。定式化しやすく、かつチューリングマシンで解けない問題の具体例であり、数学基礎論との関係もある。同時に、静的に無限ループの検出を確実に行う方法は無いことを示している、といったように実応用的な意義もある。

**計算複雑性理論**
計算複雑性理論は、問題がコンピュータで解けるかどうかだけでなく、その問題の困難さを扱う。時間計算量と空間計算量という2つの観点がある。時間計算量とは計算にかかるステップ数、空間計算量は計算に必要とされるメモリ量に相当する。
あるアルゴリズムが必要とする時間と空間を分析するため、時間や空間を問題の入力量の関数として表現する。例えば、長い数列から特定の数を見つけ出すという問題は、数列が長くなればなるほど難しくなる。数列に 個の数があるとき、その数列がソートされていなければ、一個一個の数を確認していくしかない。この場合、この問題の解法の時間計算量は入力量に比例して増大するといえる。
これを単純化するため、O記法が使われる。こうすることで特定のマシンの実装を前提とすることなく、問題の本質的な計算量を扱うことができる。従って、上の例の時間計算量は  となる。
計算機科学の中でも最も重要な未解決の問題は、NPと呼ばれる計算複雑性クラスの問題が効率的に解けるかどうかである。詳しくは、P≠NP予想を参照して欲しい。

**計算モデル**
ここでは例として、計算可能性がチューリングマシンと同等な計算モデル（「チャーチ＝チューリングのテーゼ」の記事を参照）のいくつかを示す。
ラムダ計算: 計算を1つの初期ラムダ式（入力を分離したい場合は2つのラムダ式）と有限個のラムダ項で表す。各ラムダ項は前のラムダ項にβ簡約を適用したものである。
組合せ論理: ラムダ計算とよく似ているが、例えばラムダ計算では正規の形式ではない不動点演算子 Y は組合せ論理では正規に組み込まれているといった違いがある。
μ再帰関数: 複数の自然数を引数として1つの自然数を返す関数であり、原始再帰関数に基づいて構築され、それにμ再帰を施したもの。
マルコフアルゴリズム: 文字列に一種の文法規則を適用する文字列書き換え系。
レジスタマシン: コンピュータを抽象化したもの。多くの場合、無限サイズの自然数を格納できるレジスタを持ち、命令数は非常に少ない。チューリングマシンと比較すると無限のメモリが欠けているが、レジスタが無限サイズの自然数を格納できるので、それで代替される。
P′′: （:en:P%E2%80%B2%E2%80%B2）チューリングマシンと同様、無限長のテープに記号を記録するが、チューリングマシンにおける有限状態オートマトンに相当するものを、固定長でループの記述が可能な命令の列によって記述する。これを元に、命令セットを理論向けから実装向けに大幅にアレンジして設計されたプログラミング言語がBrainfuckである。
計算理論は、チューリングマシンより弱い（制限された）計算モデルを対象とすることもある。これらに関する理論を、「オートマトン(の)理論」と呼ぶことがある（この文脈では「オートマトン」とは、チューリングマシンより弱い（制限された）機械の総称である）。
正規表現は文字列パターンを指定するのによく使われる。また、それと等価な有限オートマトンは回路設計などに使われる。文脈自由文法はプログラミング言語の構文を定義するのに使われる。非決定性プッシュダウン・オートマトンは文脈自由文法と等価である。原始再帰関数は再帰関数のサブクラスを定義したものである。モデルが異なれば得意分野も異なる。
また、形式言語とその文法と、計算モデルとの間には対応する関係があり、計算可能性＝表現力について包含関係があることが知られている。チョムスキー階層及び形式言語の階層の記事を参照のこと。

**参考文献**
 マイケル・シプサ、『計算理論の基礎』、渡辺 治 他訳、共立出版、2000年、ISBN 4-320-02948-8
**  id = ISBN 0-534-94728-X Part Two: Computability Theory, chapters 3–6, pp.123–222.-  id = ISBN 0-7167-8182-4 無料版はこちら: http://www.cse.ohio-state.edu/~gurari/theory-bk/theory-bk.html
*Hein, James L:  Theory of Computation.  Sudbury, MA: Jones & Bartlett, 1996.  入門書
*Hopcroft, John E., and Jeffrey D. Ullman: Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation. 2ed  Reading, MA: Addison-Wesley, 2001.  
*Taylor, R. Gregory: Models of Computation.  New York: Oxford University Press, 1998.  上級者向け
*Hartley Rogers, Jr, Theory of Recursive Functions and Effective Computability, MIT Press, 1987, ISBN 0-262-68052-1- Computability Logic: 対話型計算の理論。

**注 ==
平方キロメートル

10000 m2が含まれている。
平方キロメートル（へいほうキロメートル、square kilometre 、square kilometer、記号 km2）は、面積の単位で、一辺の長さが1キロメートルである正方形の面積である。
国際単位系では、SI組立単位となっており、計量法では法定計量単位となっている。

**名称など**
計量法における計量単位の名称は「平方キロメートル」である。口頭では平方キロと略称することがあるが、取引・証明に用いる場合には、そのような略称を用いることは禁止されている。
単位記号は国際単位系でも計量法でも小文字・立体の km2 である。KM2や Km2とするのは、国際単位系が定める単位記号の記法に反している（キロ#小文字を使う理由）。

**単位換算**
 1 km2 = 1000000 m2 = 100 ha = 10000 a- 1 km2 ≈ 247.1 エーカー- 1 km2 ≈ 100.83 町- 1 km2 ≈ 1008.33 反

**脚注**

**関連項目**
 面積の比較- 単位一覧- 単位の換算一覧
決定問題

決定問題（けっていもんだい、decision problem）とは、各入力に対して受理か拒絶かのうち片方を出力する形式の問題をいう。判定問題とも呼ばれる。形式的には、文字列全体の集合、あるいはの部分集合からへの写像である。
たとえば、ある命題論理式を充足する真理値割り当てがあるかないか（充足可能性問題）、与えられた自然数が素数か否か（素数判定問題）、といったものがある。これに対し、受理か拒絶かだけでなく真理値割り当てや素因数分解の結果といったものの出力を要求する問題は函数問題（function problem）と呼ばれる。
決定問題は、数学的に定式化しやすく、かつ出力に関わる時間を考慮しなくてよいことから、計算理論でよく使われる。

**関連項目**
計算複雑性理論
*決定可能性
NP完全問題

NP完全（な）問題（エヌピーかんぜん（な）もんだい、NP-complete problem）とは、(1) クラスNP（Non-deterministic Polynomial）に属する決定問題（言語）で、かつ (2) クラスNPに属する任意の問題から多項式時間還元（帰着）可能なもののことである。条件 (2) を満たす場合は、問題の定義が条件 (1) を満たさない場合にも、NP困難な問題とよびその計算量的な困難性を特徴づけている。多項式時間還元の推移性から、クラスNPに属する問題で、ある一つのNP完全問題から多項式時間還元可能なものも、またNP完全である。現在発見されているNP完全問題の証明の多くはこの推移性によって充足可能性問題などから導かれている。充足可能性問題がNP完全であることは1971年、スティーブン・クックによって証明され、R. M. カープの定義した多項式時間還元によって多くの計算量的に困難な問題が NP 完全であることが示された。

**NP困難との違い**
NP困難 () は「NP完全な問題と比べ、同等またはそれ以上に難しい」という意味である。一方、NP完全はあくまでNPに属する問題で、NP困難である問題は必ずしもNPに属さなくてもよいという違いがある。
一般にNP完全とNP困難は極めて混同されやすく、特にアルゴリズムを扱う本などでは、NP完全と表記しながらもNP困難の説明をしていたり、本来はNP困難ではあってもNP完全ではない問題を「NP完全の例」として挙げる物が多々ある。
これは定義をよく理解せずに議論していることが主な理由だが、多くのNP完全な問題は、組合せ最適化問題の問題例にコスト／ゲインの閾値を与えた決定問題として定義されていることも一因であろう。

**NP完全な問題の例**
以下の問題は、NP完全である。NP完全な問題はすべて同じ難しさというわけではなく、最適化問題に直したときに問題によって近似可能性が大きく異なることがある。
 充足可能性問題 
 変数の集合上のクローズの集合が与えられる。これらすべてを充足する変数への真偽割り当ては存在するか？という問題。英語表記の最初の三文字をとってSATともいう。クローズの長さを3に制限した3-SATもNP完全であることが知られている。ある問題がNP完全であることを示そうとするとき、リダクションによく使われる問題である。
 頂点被覆問題 
 点カバー問題ともいう。グラフと整数が与えられる。このときGにサイズが高々の点カバーが存在するか？という問題。この問題の最適化版（できるだけ少ない頂点数の点カバーを求める）は2-近似アルゴリズムを持ち、この近似比はP≠NPとユニークゲーム問題のNP困難性を仮定すれば最善である。
 ハミルトン閉路問題 
 有向グラフが与えられる。このときにハミルトン閉路が存在するか？という問題。この問題の最適化版(できるだけ最大次数が小さな全点木を求める)は、最小次数全点木問題と呼ばれる。
 部分集合和問題 
 部分和問題ともいう。整数と目標値が与えられる。このときの部分集合であって合計がちょうどとなるものは存在するか？という問題。
 巡回セールスマン問題 
 英語の頭文字をとってTSPともいう。個の点をもつ完全グラフと、の任意の辺に対する非負の重みと上限が与えられる。このとき重みの総和が高々であるようなのハミルトン閉路は存在するか？という問題。この問題の最適化版(できるだけ重みが小さなハミルトン路を求める)は、P=NPでない限りいかなる定数近似アルゴリズムも持たないことが知られている。辺重みが三角不等式を満たしているような特別な場合には、1.5-近似アルゴリズム(Christofidesのアルゴリズム)が知られている。
 ナップサック問題 
 品物の集合とその価値と重みとナップサックの容量と要求量が与えられる。の部分集合はそのなかの品物の重みの総和が以下であるとき許容できると言われる。このとき、許容できる集合であって、そのなかの品物の価値の総和が以上になるようなものは存在するか？という問題。この問題の最適化版（できるだけ価値が大きな許容できる部分集合を求める）は、多項式時間近似スキーム(PTAS)を持つ。つまり任意の正の数に対して、-近似アルゴリズムが存在する。
 点彩色問題 
 グラフと３以上の上界が与えられる。このとき、はk-点彩色を持つか？という問題。のときはこれはグラフが二部グラフかどうか決定する問題と同じになる。
 時間割問題
 時間枠数、講義リスト、受講生リストが与えられたときに、学生が受講する講義がぶつからないように講義の時間割を組む問題。
 そのほか 
 テトリスをはじめとした様々なパズルゲームもNP困難であることが知られている。

**脚注**

**参考文献**
 J.Kleinberg・E.Tardos『アルゴリズムデザイン』浅野孝夫ほか訳, 共立出版, 2008- David P.Williamson・Daivid B.Shmoys『近似アルゴリズムデザイン』浅野孝夫訳, 共立出版, 2015
PCエンジンLT

PCエンジンLT（ピーシーエンジンエルティー）は、1991年12月13日に日本電気ホームエレクトロニクス（NECホームエレクトロニクス）から発売された家庭用ゲーム機。「LT」は「Laptop」の略称である。
日本電気ホームエレクトロニクスが発売したゲーム機、PCエンジンシリーズの一つで、メーカー希望小売価格は99,800円であり、同時代に発売された家庭用ゲーム機と比較して最も高価だった。

**ハードウェア**
筐体は折り畳み形。上側に4インチTFT液晶という、当時としては高級な液晶画面を備える。下側にソフトを挿入するスロットや連射機能付きパッドが一体化されており、ゲームボーイアドバンスSPを大型化したような形状をしている。
画面が標準で備わっていることから携帯型に見えるが、バッテリーは内蔵しておらず、使用にはACアダプタまたは同梱の変換プラグで"Duoカーアダプタ PI-AD13"を利用する必要がある。
CD-ROM2には標準で、SUPER CD-ROM2には別売りのアダプタを利用することにより接続可。オートチューナー式のTVチューナー内蔵。外部入力端子を備えており、汎用モニターとして活用することも出来る。
ゲーム機としての機能も、PCエンジン及びコアグラフィックスと同等の性能・拡張性を備えているが、パッド端子の内部構造上の都合によりメモリーベース128・セーブくんにのみ対応していない。

**仕様**
外径
**縦135mm×横140mm×厚さ61mm
*重量
**本体のみ約650g
*表示部
**4インチ アクティブマトリクス駆動方式 カラー液晶画面（バックライト付き140,300画素）
*音声出力
**スピーカ：丸型（直径29mm）ダイナミックスピーカ
**ヘッドホン端子：直径3.5mmステレオミニジャック
*使用電源
**ACアダプタ
*消費電力
**9V
*付属品
**専用ACアダプタ／取扱説明書一式

**周辺機器**

**その他**
2020年4月上旬にコロンバスサークルより無改造でポータブル化できる外付け液晶ディスプレイが発売。これによって安価にPCエンジンLTを再現することが可能になった。
*1987年10月に開催された「'87エレクトロニクスショー」では、CD-ROM2システムのインターフェースユニット左側のCD-ROMドライブが収まる部分に液晶テレビが接続されているものが参考出品として展示されていた。

**脚注 ==
キロメートル

キロメートル（kilomètre、kilometre、kilometer、記号：km）は、国際単位系 (SI) の長さの単位で、1000 (103) メートルに等しい。
km の単位記号は、長さのSI基本単位であるメートル m に 103 倍を表すSI接頭語であるキロ k を付けたものである。
ヘクトメートル ≪ キロメートル ≪ メガメートル

**表記**
口頭では、英語に近い発音の「キロメーター」と発音される場合があるが、計量法上は認められない。また、日本では1950年（昭和25年）頃まで和製漢字を用いて「粁」と表記することがあった。これはメートルを表す「米」にその 1000 倍であることを示す「千」の字を合わせたものである（メートル#表記を参照）。ただし、「粁」の表記は当用漢字（現・常用漢字）表にないうえ計量法制定で計量法でも使用禁止となったから、以来70年以上は滅多に使われなくなった。
なお、サムネイルの画像のように、km をしばしば「Km」と大文字を用いて表記することがあるが、「ケルビン メートル」と誤読される可能性もあり、決してそのような表記はしてはならない。キロ#小文字を使う理由
Unicode には記号 km を一文字で表した ㎞ (339E) という合字がある。また、単に「キロ」と省略されることもある。

**英語の綴り**
キロメートルの公式の英語の綴りは、kilometreである。JIS規格などにおいても kilometerと綴られることはない。ただし、米国でのみ1977年以降、例外的にkilometerとしている。

**kilometre のアクセント**
kilometre の発音では、接頭語である kilo の最初のシラブルに強アクセントがある。これは、millimetre, nanometre などの分量単位の英語発音でも同じである。
なお、単位「メートル」に由来しない、-metre ( -meter) で終わる語のアクセントは、その直前にあるのが普通である。例えば speedometer（速度計）のアクセントは、speedo- の第2シラブルに強アクセントがある。

**換算**
1 キロメートル (1 km) は以下の長さに等しい（あるいは、ほぼ等しい）。
 1 km
 = 1000 m（定義）
 ≒ 0.621 マイル
 ≒ 1094 ヤード
 ≒ 3281 フィート
 ≒ 0.255 里（日本）
 = 2 里（中国）
 ≒ 9.167 町（日本）
 = 3300 尺（日本）
 = 3000 尺（中国）
 = 1 Click （英語）：（俗語）キロメートル。3 km なら 3 Clicks という。主に無線通信での会話に使用される。

**脚注**

**関連項目**
 長さの比較
** 1 E3 m : 1 km - 10 km
** 1 E4 m : 10 km - 100 km
** 1 E5 m : 100 km - 1000 km- 平方キロメートル (km2)- キロメートル毎時 (km/h)- 単位一覧
オイラーの定数

オイラーの定数（オイラーのていすう、Euler’s constant）は、数学定数の1つで、以下のように定義される。
オイラー・マスケローニ定数 (Euler-Mascheroni constant)、オイラーのγ (Euler's gamma) とも呼ぶ。ちなみに、オイラーはこの定数を表わすのに記号 C を用いた。γ を用いたのはロレンツォ・マスケローニである。
この値は、およそ0.57721 56649 01532 86060 65120 90082 40243 10421 59335 93992 35988 05767 23488 48677 26777 66467 09369 47063 29174 67495...である。
オイラーの定数は超越数であろうと予想されている。しかしながら、無理数であるかどうか、および、円周率との関係も、数学上の未解決問題の一つである。

**調和級数との関係**

上式は調和級数と呼ばれる。調和級数が発散するという事実は、今日においては微分積分学の初歩であるが、古くは収束すると考えられていた。
調和級数が発散することの証明を最初に行ったのは、14世紀のパリ大学のニコル・オレームであるが、これには誤りがあり、正しい証明が得られたのは17世紀になってからである。その後ゴットフリート・ライプニッツなどは有限項の調和級数の近似式に関心をもつなど17世紀においても数学的な関心を集めていた。
有限項の調和級数の近似式への関心から、レオンハルト・オイラーは調和級数の増え方が極限において対数関数に等しいことを証明した。つまり、調和級数と対数関数との差はある定数に収束し、それがのちにオイラーの定数と呼ばれるようになった。オイラーはこの値を小数第6位まで求めた。その後、ロレンツォ・マスケローニが第32位まで求め（ただし、正しかったのは第20位まで）、γの記号で表した。

**ガンマ関数との関係**
大文字のガンマ Γ で表されるガンマ関数と小文字のガンマ γ で表されるオイラーの定数は共にオイラーによって与えられたものであるが、オイラー自身は前者のガンマ関数を階乗 (factorial) と呼んでいる。ガンマ関数の記号はアドリアン＝マリ・ルジャンドルに始まり、オイラーの定数の記号はマスケローニに始まるものである。オイラーの定数の記号がガンマ関数に由来するものであったのか、今となっては確かめようがないが、オイラーの定数がガンマ関数に関係しているということは確かである。すなわち、ガンマ関数の乗積表示
に対し、その対数微分であるディガンマ関数
にを代入すると
を得る。

**積分表示**
オイラーの定数の値は以下の定積分で与えられる。
あるいは
を用いれば
となり、更にのときに
であるから
となる。

**級数表示**
オイラーの定数は以下の級数表示をもつ。ここで， はリーマンゼータ関数である。
等々．

**脚注**

**参考文献**
 - Chapter 2
** - 2009の初版の翻訳。

**関連項目**
 数学上の未解決問題- ディガンマ関数- ワイエルシュトラスの乗積表示- リーマンゼータ関数- 三角数- 調和数 (発散列)- Gregory coefficients（グレゴリー係数）- Bernoulli polynomials of the second kind（第2種ベルヌーイ多項式）- バーンズのG関数- スティルチェス定数

**外部リンク**
Kotobank|オイラーの定数|2=竹之内脩
*urlname=Euler-MascheroniConstant- Euler’s constant - Wolfram Alpha