水面を鏡にみたてたナルキッソスの逸話に始まり、古くから文学や絵画などの文化生産物にとって鏡のモチーフは重要であった。特にロマン主義と鏡の関わりは深い。
鏡の中の世界を描いた作品.
現実に近い（左右などが逆なだけの）パラレルワールドとして描写されるほか、全くの別世界として登場する場合もある。鏡像が、実像を乗っ取るといった物語が書かれることも多い。
ベース
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遺伝的アルゴリズム
概要.
遺伝的アルゴリズムはデータ（解の候補）を遺伝子で表現した「個体」を複数用意し、適応度の高い個体を優先的に選択して交叉・突然変異などの操作を繰り返しながら解を探索する。適応度は適応度関数によって与えられる。
この手法の利点は、評価関数の可微分性や単峰性などの知識がない場合であっても適用可能なことである。
必要とされる条件は評価関数の全順序性と、探索空間が位相（トポロジー）を持っていることである。
アルゴリズムの流れ.
遺伝的操作.
遺伝的アルゴリズムでは一般的に次の遺伝的操作が用いられる。
選択.
選択は生物の自然淘汰をモデル化したもので、適応度にもとづいて個体を増やしたり削除したりする操作である。
選択のアルゴリズムには次のようなものがある。
ルーレット選択.
ランキング選択.
この方法は、ルーレット選択と違い選択確率が適応度の格差に影響されない。しかし、これは逆に適応度にあまり差がない個体間でも選択確率に大きな差が生じる可能性がある。また、個体にランク付けをするため次世代が揃うたびにソートを行う必要がある。
トーナメント選択.
トーナメント選択はあらかじめ決めた数（トーナメントサイズという）だけ集団の中からランダムで個体を取り出し、その中で最も適応度の高い個体を選択する方式である。トーナメントサイズを変更する事で選択圧をコントロールできる特徴がある。すなわち、トーナメントサイズを大きくする事で選択圧を高める事ができるが、初期収束による局所（的）最適解に陥りやすくなる。
その他.
上記の選択とは別に適応度が高い個体（エリート）を一定個数、次世代に残すことがある（エリート選択）。これを利用することで、選択によって解が悪い方向に向かわない（適応度の最大値が下がらない）ことを保証できる。しかし、エリートの遺伝子が集団の中に広まりすぎて解の多様性が失われるという恐れもある。