mteb/jaqket huggingface dataset:
メスフラスコ

メスフラスコないし全量フラスコ（ぜんりょうフラスコ、独: Messkolben、英: volumetric flask）とは、分析化学の分野で試料や溶液を一定量まで希釈するのに用いる、実験ガラス器具の一種である。 メスフラスコはガラスないしはプラスチックで作られ、胴体部の平底の球体と長い首の部分から構成されており、首の開口部は栓で封ができるようになっている。栓は本体と摺合せで出来ているガラス製かプラスチック製である。首部分にはすり加工による水位を示す1つの輪が付けられている（標線）。標線はメスフラスコに示されている規定体積を示し、その他には許容誤差や製造メーカー、検定を受けたものは較正温度、精度等級、検定検印などがラベルされている。普通は、無色透明のガラスもしくはプラスチックで作られるが、硝酸銀やビタミンAなど遮光が必要な物質を操作するために、褐色透明の素材で作られるものもある。 メスフラスコは規定溶液を調製するのに用いられる。典型的な操作法の例として1N塩化ナトリウム溶液の調製を例に示す。 規定体積1000mlのメスフラスコに1mol（58.4g）の塩化ナトリウムを投入し、塩化ナトリウムを計った容器の洗いこみを含めておよそ800mlの精製水をメスフラスコに一旦入れる。口に栓をしてメスフラスコを緩やかに振り動かして完全に結晶を溶解し均一化させるとともに、適宜静置して溶液を室温（通例20℃）に馴化させる。その後に精製水を加え、液のメニスカス下面が標線（首部にすり線で示されている線）の上縁に達するまで追加する。メニスカスの観測は首部に黒色背景を置き、メニスカス下面を標線上縁を一致させる。 濃い溶液から規定溶液を作る場合、濃い溶液500mlに精製水500mlを加えても1000mlにならないことに留意すべきで、エタノールと水がよい例であるが、溶液を合わせて均一化すると体積が変化することがある。このような場合は、メニスカスの近傍では水の追加と振とうによる均一化を繰り返して徐々に標線に合わせ込むようにする。 メスフラスコの様な共栓フラスコはバカラクリスタルなどの様な装飾クリスタルデキャンタよりは簡素な形式の、ワイン、ブランデーやモルトウイスキーのようなアルコール飲料のデキャンタとしても使用されてきた。栓をすることで、封をしてあるのとほぼ同等に蒸発による減量を防止する。 メスフラスコには栓が付いている。この栓をしたまま棚にしまってしまうと、栓が本体に固着してしまうため、棚にしまう際は、薬包紙を挟んだり、栓を外した上でしまう必要がある。しかし、薬包紙をいちいち挟むのは手間がかかり、またメスフラスコは用事必ず栓を使用する物なので、本体と栓を別々にしまうのは効率が悪い。 そこで、本体と栓をたこ糸で結わえ付けて、栓を外した状態で一緒に棚にしまえるようにする方法がある。 たこ糸を栓に2周回し、固結び。 たこ糸を本体の首に2周回し、固結び。 まず最初に、次のものを用意する。 メスフラスコ本体 メスフラスコの栓 たこ糸（約30～50cm）とハサミ 栓にたこ糸を2周回し、固結びで結びつける。 栓から5cmほど確保した上で、メスフラスコ本体の首にたこ糸を2周回し、固結びで結びつけ、余ったたこ糸を切り取る。 メスフラスコは加熱してはいけない。加熱膨張と冷却収縮に伴ってガラスに歪みが生じるために保証されている検定公差から逸脱してしまう可能性がある。溶質を加熱溶解しなくてはならないときは、別の容器で加熱溶解させた後、室温まで冷却してからメスフラスコに移すようにする。 洗浄は通常、洗浄剤に浸漬しすすぎいだ後、蒸留水などでリンスし、逆向けにぶら下げて自然乾燥させる。ブラシなどを入れ、こすって洗浄することは内壁に傷を付け容積変化の原因となるため禁忌である。 全量フラスコには、大別して2つの異なる等級が存在し、許容誤差が異なる。高位規格（Class A、アメリカ薬局方ないしは他国の薬局方相当公定書の基準に相当）は標線が正確で許容誤差が狭く、トレーサビリティーの為にシリアル番号が打たれている。誤差がある程度あっても構わない場合は、低位規格（Class Bないしは相当品）が使われ、定性分析や教育現場などで使用される。 標示された容量は20℃で検定された結果であるが、容器の体積膨張率は室温付近では10-5/K程度であるから室温付近での計量では無視してよい。厳密な公定分析などにおいては、検定票を参照してその容量を補正する。この際は使用する溶媒の膨張率等も考慮しなければならない。 ホールピペットの標示量がガラス表面に付着した濡れを含まない自然流下した液体の体積を表す出用であるのに対し、メスフラスコの体積の標示量はガラス表面に付着した濡れを含む受用である。そのため一定量の体積の液体を計量するためのものではなく、定容に用いられる。出用のメスフラスコも特注品などで存在はするが、その精度は受用に比べて半分程度劣るため、あまり使用されない。 ^ 学術用語集 化学編、増訂第二版、文部科学省、2004年 ISBN 4-524-40821-5に拠る ^ 日本規格協会 1994, p. 1 ^ 化学分析用ガラス器具、JIS K 0050に拠る。 ^ Volumetric Flask - Instructions for Use Archived 2009年6月1日, at the Wayback Machine.(2009.6.10取得)の図を参照 ^ 日本規格協会 1994, §6 目盛 (2) ^ Volumetric Flask(2009.6.10取得)の図を参照 ^ 文部科学省; 教育研修センター; 大嶋稲良; 足立享志; 荒木文雄; 岩瀬信太郎; 神出建太郎; 小安由男 et al. (n.d.), “L．実験・測定の基礎 L-1 実験・培養器具 1 測容器具”, 農業科資料, 高等学校専門教科資料, コンピュータ教育開発センター, オリジナルの2009年6月15日時点によるアーカイブ。, http://sweb.nctd.go.jp/senmon/shiryo/nougyou/l/l-1/l-1-1/l-1-1.html 2009年6月13日閲覧。  ^ 日本規格協会 1994, §2 等級 ^ 「出用」や「TD」 (To Deliverの意) 、「Ex」、「A」 (Ausgussの意) と表示される。 ^ 「受用」や「TC」（To Containの意）、「In」、「E」（Eingussの意）と表示される。 ^ 日本規格協会 1994, p. 10 日本規格協会, ed. (1994), ガラス製体積計, 日本工業規格, 日本工業標準調査会, JIS R 3505, http://www.jisc.go.jp/app/jis/general/GnrJISNumberNameSearchList?toGnrJISStandardDetailList&jisStdId=1000032242&jisStdNo=R3505 2009年9月13日閲覧。  フラスコ 分析化学 定量分析
ミクロトーム

ミクロトーム（英: Microtome）とは、顕微鏡での観察に用いる試料を極薄の切片にするために用いられる器具のことである。 生物学・医学・鉱物学などで顕微鏡を用いて組織を観察する際、通常プレパラートを作成して行う。このプレパラートを作成する際には、観察を確実かつ容易にするために試料を均一かつ薄く切り出す必要がある。特に高倍率での観察の際には顕著に被写界深度が浅く(ピントのあう範囲が狭く)なる。さらに、透過型電子顕微鏡（TEM）での観察の場合は、電子線を透過させる結像原理から超極薄の試料が要求される。カミソリを用いて試料を手動で切り出すなどの方法では精度に限界があるため、ミクロトームが必要とされる。ミクロトームを用いた場合、マイクロメートルのオーダーから数十ナノメートルに至る薄さでの均質な切り出しを確実に行うことができる。特に、TEM観察用の極薄切片の切り出しが可能なものをウルトラミクロトームと呼ぶ。 水を多量に含む柔らかい試料や崩れやすいサンプルを切り出す場合、予め試料を固定し、続いてパラフィン(ろう)や合成樹脂を用いて試料を固め、切りやすくする。この処理のことを包埋（ほうまい）と呼ぶ。 基本的な動作は、試料を繰り出し、連動して刃を滑らせて切り出すことにより行われる。繰り出す機構や精度、刃の種類は用途による。 かつては砥石で研いで繰り返し使う鋼鉄製の刃が主流だったが、今日では研ぐ技術を持つ技術者が少なくなったこともあり、使い捨ての刃が主流になっている。回転式と滑走式に大きく分類されている。 刃が固定されておりハンドルの回転に連動して試料が連続して繰り返し上下方向に動く物が回転式、試料が固定され刃が前後方向に動く物が滑走式と呼ばれ、小さな面積の連続切片を作るには前者、広い面積の切片を作るには後者が用いられる。薄切時の駆動方式には手動式のものと電動式のものとがある。病院の検査室などでは滑走式が主流であり、回転式は大学・企業・研究室などで主に用いられている。 学習用にはマイクロメーターを用い、かみそりの刃などで切断を行う簡便なものもある。 包埋した試料の大雑把な整形にはガラスナイフが、観察用の試料の切り出しにはサファイアナイフやダイヤモンドナイフが用いられる。ガラスナイフは既製品も販売されているが、使用直前にガラス板を割って作成したものが切れ味が良い。 ダイヤモンドナイフは、刃渡りにも依るが数十万円～数百万円程度で販売されている。TEM観察用の切片は厚さが20～50nmほどであり、ミクロトームの試料送りにも精度が要求される為、ほとんどが回転式で電動式のものである。試料送り自体の機構としては、機械（歯車）式や熱膨張式がある。
白金耳

白金耳（はっきんじ）は、白金のような反応性の少ない材質（扱いやすく廉価であることからニクロムが使われることが多い）でできた針金に持ち易い柄を付けたもので、主に微生物の移植に用いる。先端の形状は、直径 3 mmのループ状になっているものが一般的であり、狭義にはこれを白金耳、もしくはエーゼ（独 Öse、書類にひもを通すための小穴、ハトメなどの意）と呼ぶ。直径 2 mm 程度のループ状にした小型のもの、何も処理をしていない針金のもの（白金線）や、かぎ状にしたもの（白金鈎、はっきんこう）など、用途に合わせて作成され、広義にはこれらをすべて白金耳と総称する。 直線は高層培地への穿刺培養等、ループ状は平板培養への塗沫や菌の植え継ぎ等、かぎ状は釣菌等に使用される。ループ状のものは表面張力によりループ内に液体を保持できるため、増菌後の液体培地から菌液を採取するのにも用いられる。 ループ状の白金耳は、細菌の量や液体の量をおおまかに量ることも可能であり、ループ部分を過不足なく満たした状態の量を「1白金耳」という単位として表現する。一般的な細菌のコロニーは、乾燥していない、水分を十分に含んだ状態のときで、1白金耳が約 2 mgに相当する。1白金耳が湿菌体 2 mg になるように調整された白金耳は標準白金耳と呼ばれる。また、保持される液量が 10 µl、5 µl など一定になるように調節した白金耳もあり、これらは定量白金耳とも呼ばれる。微生物検査などの際には、その秤量の簡便さから、白金耳を利用して秤量を行う場合も見られる。 白金耳は使用の際、コンタミネーションを防ぐため、必ず滅菌してから使用する。一般的には火焔滅菌が用いられ、ブンゼンバーナー等の炎で赤熱するまで加熱し、培地の空きスペースなどで冷やしてから試料を採取する。火焔滅菌の場合、菌が付着した場所は、まず炎の内炎部に素早く差し込み、ゆっくりと引き上げて温度が高い外炎部で滅菌を完了させる。これにより、内炎部で熱により菌が飛散（はじける）した場合でも、外炎部に阻まれて周辺を汚染することがない。但し更に危険度が高い菌を扱った場合や、汚染を防ぐ必要がある場合は、菌が付着した白金耳を直接火焔滅菌せず、適切な消毒液（消毒用エタノールなど）に暫く浸してから火焔滅菌を行う。 また、ガンマ線により滅菌されたプラスチック製の使い捨て白金耳も市販されている。
メスピペット

メスピペット（独：Messpipette）とは一定の容積を正確に計量するための器具である。ドイツの化学者Karl Friedrich Mohr（1853）による発明品であるため、モールピペット（Mohr pipette）とも呼ばれる。メスピペットは構造的にその中で溶液の調製はできない。別途メスフラスコなどで調液した溶液を秤量する為に使用する。一般的に目盛りで任意の容量を測り取るメスピペット（図右）をさすが、特に定量容積を正確に量り取るピペットはホールピペット（図左）と呼ばれ形状も異なる。普通、溶液は口で吸い上げるが、誤飲防止のために安全ピペッターというゴム製のアダプターの使用が推奨される。 熱膨張を防ぐ為に肉厚のガラス管から出来ており、先端は先細りで上部に液貯めの為の球体部を持つ。図左のホールピペットは液貯めの上部の管に標線をもち、この線まで気泡を噛まないように液を吸い上げて秤量し後に排液し切ったところがホールピペットの規定の容量となる。図右のメスピペットは任意の目盛まで吸い上げて、後に排液が終わった目盛の差分が容量になる。先端まで目盛があるものがあるが、精度が低い。 排液する際は上端を指で閉じ、液貯め（ないしは管）を手で暖めて内部の空気を膨張させて液を切る。内壁の濡れも計算に入っているので、振って液切りをしてはならない。 正式な計量には国家検定を受けたメスピペットを使用する必要があり、正式なものは検定マークが刻印されている（通常規定容量と同じ場所、液貯め部等にある）。計量法に基づく証明が不要な分野では、いずれも未検定であるディスポーザルタイプのメスピペットやマイクロピペットが多用される研究分野もある。 ^ Killy, Walther（編）、Vierhaus, Rudolf（編）、Banerji, Christiane（訳） 2004、『Dictionary of German biography (DGB)（『Deutsche biographische Enzyklopädie, DBE.』の英訳版） v. 7』（ミュンヘン・K.G. Saur）2004年7月、ISBN 3598232977、191・192頁目 実験器具の一覧 ピペット ホールピペット
光硬化樹脂

光硬化樹脂（ひかりこうかじゅし）とは特定の波長の光によって重合、硬化する樹脂。 以前からスクリーン印刷等の製版に使用されていたが、徐々に使用が広まる。近年ではホログラフィーの記録媒体、ラピッドプロトタイピングの材料としても使用が進みつつある。 歯科治療では、以前から切削したう蝕部分をレジン樹脂で補う修復法が主流となっている。このレジンに光硬化性レジンを使用すれば、ブラックライトの紫外線照射により、20秒程度の短時間で硬化させることができる。→（コンポジットレジン修復法） 爪に光硬化樹脂を盛りつける装飾法があり、ジェルネイルと呼ばれる。
マイクロプレート

マイクロタイタープレート（Microtiter plate）またはマイクロプレート（Microplate）は、多数のくぼみ（穴またはウェル）のついた平板からなる実験・検査器具で、各ウェルを試験管あるいはシャーレとして利用するものをいう。生化学的分析や臨床検査などで盛んに用いられている。特によく用いられるのがELISAである。 ウェルの数には6、24、96、384などがあり、最高で9600穴のものもある。全体は長方形で、ウェルが2：3（たとえば96穴ならば8：12）の割合で並んでいる。ウェルの容量は数マイクロリットルから数ミリリットルである。6穴のものは微生物や培養細胞を培養するためのシャーレ代わりに用いられており、これを試験に使うことで操作および結果比較が容易になっている。また穴が多数のものを用いれば、同条件下で多数のデータを得ることができ、作業の省力化、試料の減量やデータの精密化に寄与している。多数の試料・情報を一度に処理しようとする現代生物学・化学等の流れ（ハイ・スループット化）にも合致するものである。 ハンガリー人微生物学者ギュロ・トカーツィ(Gyula Takátsy)が1950年にアクリル樹脂で作成した8×12列のものが最初である。 その後次第に利用範囲が広がり、1990年頃までに汎用品として多数のメーカーで製造されるようになった。材質としてはポリエチレン・ポリプロピレン・ポリスチレンなどがあり、ガラス製も用いられる。ウェルの底は平らなもの、丸いもののほか、細長いマイクロチューブを多数組み合わせた形式のもの（ディープウェルプレート）もある。これらは目的に応じて使い分けられている。 関係機器としては、マイクロプレートを用いて吸光・蛍光・発光を検出・測定するためのマイクロプレートリーダー（Microplate reader）が特に重要であり、これによって微量かつ多数の試料の測定を同時に行えるようになった。そのほかマイクロプレート用の遠心機や、試料の出し入れ・洗浄などを自動的に行う装置（384穴以上になると手動操作は困難となる）も盛んに用いられている。そのため1990年代から2000年代にかけてマイクロプレートの寸法・材質について標準化が行われた。 ^ Farkas E.. “Microtitrations in serology and virology – a citation-classic commentary on the use of spiral loops in serological and virological micro-methods by Takatsy, G.”. CC/Life Sci (30): 10-10 Jul 27 1992. http://www.garfield.library.upenn.edu/classics1992/A1992JC14700001.pdf.  ^ Takatsy G (1950年). “Uj modszer sorozatos higitasok gyors es pontos elvegzesere”. Kiserl. Orvostud. 5: 393–7.  マイクロアレイ コンビナトリアルケミストリー
培養栓

培養栓（ばいようせん）は、生物学や農学、医学のような生体を扱う分野の研究において、生物や生物組織を培養するための容器に特化した栓の総称である。 嫌気性生物を除き、多くの生物では培養時に呼吸のための酸素を確保する必要がある。また、逆に呼吸の結果放出される二酸化炭素やその他の揮発性物質の滞留を防ぐため、培養容器の通気性の維持は不可欠である。しかし同時に、培養系に外来の生物が混入すること（コンタミネーション）は避けなければならない。培養に使われる容器は試験管やフラスコなどであるが、これらの容器は主にガラス製でありそれ自体は通気性を持たない。従ってこれらの容器で培養を行う際には、通気性を維持しながらもコンタミネーションを排除するような機能を備えた栓が必要となる。 培養栓には容器の口に差し込むタイプのもの（栓）と、容器の口にかぶせるタイプ（キャップ）の2種類が存在する。差し込むタイプのものは材質の状態（スポンジ状か否か）によって通気性のあるもの・密閉性のものに分かれる。 綿栓 綿をそのまま、あるいはガーゼなどで包んで形を整えて栓にしたものである。乾熱滅菌が可能で、通気性のある安価な培養栓として利用されている。普通、綿栓に使う綿は脱脂されていない綿（青梅綿）である。これは、脱脂綿では細菌などの粒子を捕捉する力が弱いこと、綿繊維の脱落によるコンタミネーションが多いこと、などの理由による。古典的なものであり、現在ではほとんど以下のようなものに置き換えられている。なお、セルロース分解能の強い菌類には侵される場合がある。 紙栓 セルロース製の使い捨ての栓で、綿栓の代用品である。乾熱滅菌が可能。ステリ・プラグなどの商品名で販売されている。通気性がよいため主にカビの培養に使用される。 ウレタン栓 発泡ウレタンを素材とする栓。スポンジ状のポリウレタンを容器の口に合うような大きさに加工したものである。通気性があり、綿栓よりも耐久性に優れる。 シリコセン シリコーン樹脂を素材とする栓。ウレタン栓同様、スポンジ状のシリコーンを容器の口に合うような大きさに加工したものである。乾熱滅菌が可能で、短時間であれば 350℃ ほどの高温にも耐える上、耐薬品性も備える。通気性は綿栓よりやや劣るが、大抵の細菌の培養に使用できる。シリコーンの発泡を大きくして通気性を高めたバイオシリコという姉妹品もある。なお、シリコセンおよびバイオシリコは信越ポリマー株式会社の登録商標である。 ゴム栓 ゴムでできた栓である。赤ゴム栓や黒ゴム栓があり、密閉タイプの栓として普通に利用されている。培養用途としては、ゴム栓に穿孔して通気用の管やカテーテルを通せるようにしたものも市販されている。耐熱性や耐薬品性を高めたフッ素ゴム栓（バイトン栓）や、形状に工夫を凝らして密閉性を高めたW栓、その他ブチルゴムや天然ゴムでできたものなど多くの派生物がある。 シリコン栓（シリコンゴム栓） シリコンゴムを使った栓。ゴム栓よりも温度変化に対して安定で、-60℃ から 200℃ くらいの範囲で使用可能である。前述のシリコセンとは別物なので注意せねばならない。 コルク栓 ワインボトルと同じコルク栓。素材そのままで品質が安定せずカビなどの侵食にも弱いことから、研究の現場で用いられる機会は減少している。 厳密には栓ではないが、コンタミネーションの防止と通気性の確保を両立したキャップタイプの培養栓もある。いずれも容器の口部に密着しないよう構造的に工夫されたキャップで、シリコンゴム製のもの（Cキャップ、Mキャップ）やポリプロピレン製のものなどがある。アルミニウムやステンレスなど金属製のキャップはモルトン栓と呼ばれる。モルトン栓の代用として、アルミ箔を被せた簡易的な栓が使われることもある。栓としての安定性や耐久性は劣るが、その都度容器の口径に合わせて成型したり、他の栓と併用したりできることが利点である。 蓋
フィリップス曲線

フィリップス曲線（フィリップスきょくせん、英: Phillips curve）は、経済学においてインフレーションと失業の関係を示したもの。アルバン・ウィリアム・フィリップスが1958年の論文の中で発表した。 縦軸にインフレ率（物価上昇率）、横軸に失業率をとったときに、両者の関係は右下がりの曲線となる。フィリップスが初めて発表した時は縦軸に賃金上昇率を取っていたが、物価上昇率と密接な関係があるため、縦軸に物価上昇率を用いることが多い。 これは、短期的にインフレ率が高い状況では失業率が低下し、逆に失業率が高いときはインフレ率が低下することを意味する（インフレーションと失業のトレードオフ関係）。つまりフィリップス曲線とは、短期において「失業率を低下させようとすればインフレーションが発生」し、「インフレーションを抑制しようとすれば失業率が高くなる」ということを表した曲線である。 期待インフレ率が上昇すると、名目賃金には硬直性があるため、実質賃金（=名目賃金/予想物価水準）が低下する。完全雇用が達成されていない短期においては、この労働力価格の低下を受けて雇用量が増加し、失業率が減少する。そのため、期待インフレ率と失業率の間には右下がりの関係が描ける。そして一般に、期待インフレ率が変化すると実現するインフレ率もそれに応じて変化するため、実現したインフレ率と失業率の間においても右下がりの関係が表れることとなる。その他にも、不完全情報モデル等様々に導かれる総供給曲線を、オークン法則と組み合わせることなどにより、フィリップス曲線を得ることが出来る。 ミルトン・フリードマンはフィリップス曲線に期待（予想）の概念を導入し、インフレ率の水準に関わらず長期的には一定の失業率に落ち着くとし、この失業率を自然失業率(natural rate of unemployment)と呼んだ。マネタリズムは、長期のフィリップス曲線は垂直になると主張する。つまり、インフレ率と失業率には逆相関の関係はないということになる。フリードマンに影響を受けた新古典派のマクロ経済学者たちは、景気の状況によって財政・金融政策を頻繁に動かすのは、逆に経済を不安定にするとしている。 ジェームズ・トービン、ジョージ・アカロフやポール・クルーグマンらによって、低インフレからデフレ領域においては長期においてもフィリップス曲線が右下がりとなることが指摘されている。これは、名目賃金の硬直性により、インフレ率の低い領域では実質賃金の調整が一層困難となり失業が解消されにくいこと、またその失業が履歴効果などによって長期的に固定化・構造化してしまうことなどによる（低インフレからデフレ領域では「インフレの潤滑油効果（inflation's grease effect）」が機能しない）。長期においても右下がりなフィリップス曲線は、長期に渡っても貨幣の中立性が成立せず、デフレーションが経済に悪影響を与え続け得ることを示唆している。 右のグラフは、米国経済のフィリップス曲線である。縦軸が物価上昇率、横軸が失業率で、どちらも単位は100ベーシスポイント(1%)である。1960年代後半は、失業率の低下とインフレ率の上昇という典型的な短期における右下がりの関係が表れている。 1990年代はインフレ率の低下と失業率が低下する時代でニューエコノミーとも呼ばれた。期待インフレ率の低下によってフィリップス曲線が漸次、下方にシフトしていったと考えられ、単純にプロットするとむしろ左下がりの関係が見られることとなっている。 失業率に影響を与えるのは、主に、実現したインフレ率そのものではなく予想されたインフレとの乖離である。予想を上回ってインフレが進行した分が、失業率を低下させることになる。よって、実現したインフレ率と失業率のグラフにおいて、フィリップス曲線は期待インフレ率によって上下にシフトする。また、供給ショックなど、その他の要因によってもフィリップス曲線はシフトする。たとえばオイルショックのような供給ショックは、失業率悪化と物価上昇を同時にもたらし、フィリップス曲線を右上方向へシフトさせる要因となる。 フィリップス曲線上の動きと、フィリップス曲線のシフトとの区別は重要である。たとえば景気悪化局面においては、失業率の悪化とともにインフレ率の低下が起きるが、そのインフレ率の低下を受けて人々のインフレ期待も低下していくことになり、フィリップス曲線の下方シフトが発生する。その結果、実現したインフレ率と失業率の間には時計回りのスパイラルが描かれることになり、この時計回りの動きの中で左下がりの部分が観察される（右の1990年代のプロットはこの時計回りの動きの典型となっている）。 また、1980年代以降の先進諸国では、インフレ率を低位に安定させる金融政策が目指されたことにより、期待インフレ率が漸減していったため、フィリップス曲線は次第に下方にシフトしていった。その結果、実現したインフレ率と失業率の間にはきれいな右下がりの曲線が描けなくなっている。しかし、これらはフィリップス曲線のシフトの結果であり、インフレーションと失業のトレードオフ関係が無くなったことを意味していない。 ^ 中村保, "経済原論Ⅱ(7/9①)・マンキュー第11章①", 講義資料 ^ 中村健一 (1996), "フィリップス曲線の理論的根拠に関するノート", 商学討究, 小樽商科大学 ^ 岩田規久男 『基礎コース マクロ経済学 （基礎コース 経済学）』 新世社・第2版、2005年、192頁。 ^ 伊藤元重 『マクロ経済学』 日本評論社、2002年、167頁。 ^ James Tobin (1972), "Inflation and Unemployment" ^ George A. Akerlof, William T. Dickens and George L. Perry (2000), "Near-Rational Wage and Price Setting and the Optimal Rates of Inflation and Unemployment" ^ 黒田祥子・山本勲 (2003), "名目賃金の下方硬直性が失業率に与える影響 ─ マクロ・モデルのシミュレーションによる検証 ─" ^ Steinar Holden (2004), "Wage formation under low inflation" ^ Paul Krugman, "The Case For Higher Inflation", The New York Times ^ 井上智洋・品川俊介・都築栄司 (2011), "Is the Long-run Phillips Curve Vertical?: A Monetary Growth Model with Wage Stickiness" ^ 三尾仁志 (2000), "基調的なインフレ率とフィリップス曲線" ^ Paul Krugman, "時計回りのスパイラル", The New York Timesコラムの和訳（道草） ^ Paul Krugman, "Unemployment and Inflation", The New York Times 失業 インフレーション 自然失業率 ベバリッジ曲線
ローレンツ曲線

ローレンツ曲線（ローレンツきょくせん、英: Lorenz curve）とは、ある分布を持つ事象について、確率変数が取り得る値を変数とし、確率変数の値が与えられた変数の値を超えない範囲における確率変数と対応する確率の積の和（あるいは確率変数と確率密度関数の積の積分）を、その分布に対する確率変数の期待値で割って規格化ものとして与えられる関数の幾何学的な表現のことである。言い換えると、ある集団に含まれる下位集団に対する期待値を全体の期待値で割ったものをその下位集団ごとにプロットしたものとも言える。 あるいは、確率変数の値がある値を下回る集団の割合はそれらがとり得る確率変数の値の上限と一対一に対応付けられるため、全体に対する下位集団の割合を変数とする関数としても表すことができる。 ローレンツ曲線は下位集団の割合を変数 F として、関数 L(F) によって定義される。集団全体の期待値を μ で表せば、連続的な分布に対するローレンツ曲線 L(F) は次のように定義される。 L ( F ) = ∫ 0 F x ( F ′ ) d F ′ μ {\displaystyle L(F)={\frac {\int _{0}^{F}x(F')\,dF'}{\mu }}} この定義から明らかなように、期待値 μ が 0 または ±∞ であるような分布に対しては、ローレンツ曲線を定めることができない。言い換えると、期待値が 0 でない有限の値をとるような集団に対してのみローレンツ曲線が定義される。 ローレンツ曲線は事象の集中度合いを評価するために用いられる。1905年にアメリカの経済学者、マックス・O・ローレンツが発表した。富の集中を論じる際に用いられることが多い。 国家の所得格差の統計に当てはめて、ローレンツ曲線について説明する。国民一人一人を所得が小さい順に並べ、下から 10F 割に属する人の所得の合計値が、国民全員の所得の合計値の 10y 割であるとき、 y = L ( F ) {\displaystyle y=L(F)} と表される関数 L(F) をローレンツ曲線という。 社会に所得格差が全く存在しなかった場合、ローレンツ曲線は45度線（均等分配線、英: line of perfect equality）と一致する。45度線とローレンツ曲線とで囲まれる部分の面積を 2 倍したものはジニ係数を与える。所得格差が全く存在しない場合、ローレンツ曲線は45度線と一致するので、ジニ係数は 0 になる。一方で、たった一人に全ての富が集中している場合（＝最も所得格差が激しい場合）、ローレンツ曲線は"┘"の形になるので、ジニ係数は 1 になる。以上からジニ係数は所得格差を計る尺度と見なせる。 どんな分布でも、ローレンツ曲線 L(F) は確率密度関数 f(x) または累積分布関数 F(x) を用いて以下のように書くことができる。 L ( F ) = ∫ − ∞ x ( F ) x f ( x ) d x ∫ − ∞ ∞ x f ( x ) d x = ∫ 0 F x ( F ′ ) d F ′ ∫ 0 1 x ( F ′ ) d F ′ {\displaystyle L(F)={\frac {\int _{-\infty }^{x(F)}xf(x)\,dx}{\int _{-\infty }^{\infty }xf(x)\,dx}}={\frac {\int _{0}^{F}x(F')\,dF'}{\int _{0}^{1}x(F')\,dF'}}} ここで x(F) は累積分布関数 F(x) の逆関数である。逆関数の性質より、 d x ( F ) d F = 1 d F ( x ) d x | x = x ( F ) = 1 d F ( x ( F ) ) d x {\displaystyle {\frac {dx(F)}{dF}}={\frac {1}{\left.{\frac {dF(x)}{dx}}\right|_{x=x(F)}}}={\frac {1}{\frac {dF(x(F))}{dx}}}} を満たすので、積分 ∫ − ∞ x ( F ) x f ( x ) d x {\displaystyle \int _{-\infty }^{x(F)}xf(x)\,dx} の積分変数を x から F' に変えたものは、累積分布関数の定義より F(−∞) = 0 となるから、次のように書き換えられる。 ∫ 0 F x ( F ′ ) f ( x ( F ′ ) ) d x ( F ′ ) d F ′ d F ′ = ∫ 0 F x ( F ′ ) f ( x ( F ′ ) ) 1 d F ( x ( F ′ ) ) d x d F ′ {\displaystyle \int _{0}^{F}x(F')f(x(F'))\,{\frac {dx(F')}{dF'}}dF'=\int _{0}^{F}x(F')f(x(F'))\,{\frac {1}{\frac {dF(x(F'))}{dx}}}dF'} また累積分布関数 F(x) は、対応する確率密度関数の積分 f(x) で置き換えられる。従って、その導関数 dF(x)/dx は確率密度関数 f(x) を与えるから、変数変換後の積分からは確率密度関数を消去することができ、上記の積分は以下のように書くことができる。 ∫ − ∞ x ( F ) x f ( x ) d x = ∫ 0 F x ( F ′ ) d F ′ {\displaystyle \int _{-\infty }^{x(F)}xf(x)\,dx=\int _{0}^{F}x(F')dF'} ^ Lorenz 1905. Lorenz, M. O. (1905年). “Methods of measuring the concentration of wealth”. Publications of the American Statistical Association (Publications of the American Statistical Association) 9 (70): 209–219. Bibcode 1905PAmSA...9..209L. doi:10.2307/2276207. JSTOR 2276207.  厚生経済学 ジニ係数 ジップの法則
確率的ボラティリティモデル

確率的ボラティリティモデル（英: Stochastic volatility model, SV model）は、計量経済学の時系列分析の一分野で、ボラティリティ（二次変動）が時間に依存し変動するモデルである。 最初期のARCHモデルは1982年にEngleによって提示された 。 1986年、Engleの弟子Bollerslevは、ARCHモデルを一般化したGARCHモデル（がーちモデル、英: Generalized ARCH model）を提唱した 。 1993年、スティーブン・ヘストンが誘導系の確率ボラティリティモデルとしてHestonモデルを提唱し、原資産のボラティリティ変化を記述した数理モデルを構築した。 数理ファイナンスにおいて、オプションなどのデリバティブや有価証券を評価するのに使われるモデルである。原資産となる有価証券のボラティリティを確率過程として取り扱うことからこのような名称となっている。 ブラック・ショールズ方程式ではボラティリティは定数として取り扱われ時間や原資産価格の変動に影響されないと仮定している。しかしこのモデルでは、インプライド・ボラティリティがオプションの権利行使価格や権利行使期日によって異なることを示唆するボラティリティ・スマイル(Volatility smile)やボラティリティ・スキュー(Volatility skew)を説明できない。 そこで確率的ボラティリティモデルでは、原資産価格のボラティリティは時間あるいは原資産価格などの状態変数の変化により影響を受けると仮定することで、より精緻なモデル化を可能としている。 ブラック・ショールズ方程式などのモデルでは、次のように原資産価格はドリフト μ およびボラティリティ σ を定数とする幾何ブラウン運動に従うと仮定している。 d S t = μ S t d t + σ S t d W t {\displaystyle dS_{t}=\mu S_{t}\,dt+\sigma S_{t}\,dW_{t}\,} ここで、 μ は原資産価格 St の期待収益率で定数 σ はボラティリティで定数 dWt は平均 0 分散 1 の正規分布に従うウィーナー過程 確率的ボラティリティモデルでは、定数であるボラティリティ σ を関数 σt に置き換える。 この関数 σt は、ブラウン運動として記述されるが、その詳細は各確率的ボラティリティモデルによって異なってくる。 d S t = μ S t d t + σ t S t d W t {\displaystyle dS_{t}=\mu S_{t}\,dt+\sigma _{t}S_{t}\,dW_{t}\,} d σ t = α σ t , t d t + β σ t , t d B t {\displaystyle d\sigma _{t}=\alpha _{\sigma _{t},t}\,dt+\beta _{\sigma _{t},t}\,dB_{t}\,} ここで、 α σ t , t {\displaystyle \alpha _{\sigma _{t},t}\,} と β σ t , t {\displaystyle \beta _{\sigma _{t},t}\,} は σt の関数。 dBt は dWt とは別のガウス分布で、ρ∈[-1, 1] を相関係数(定数)とする相関関係をもつ。 Hestonモデル SABRモデル GARCHモデル ^ Engle, R. F. (1982年). “Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation”. Econometrica 50 (4): 987-1007. http://www.jstor.org/stable/1912773.  ^ Bollerslev, T. (1986年). “Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity”. Journal of Econometrics 31 (3): 307-327. doi:10.1016/0304-4076(86)90063-1. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0304407686900631.  ^ "A Closed-Form Solution for Options with Stochastic Volatility with Applications to Bond and Currency Options", by Steven L. Heston, The Review of Financial Studies 1993 Volume 6, number 2, pp. 327–343 [1] Stochastic Volatility and Mean-variance Analysis, Hyungsok Ahn, Paul Wilmott, (2006). A closed-form solution for options with stochastic volatility, SL Heston, (1993). Inside Volatility Arbitrage, Alireza Javaheri, (2005). Accelerating the Calibration of Stochastic Volatility Models, Kilin, Fiodar (2006). ボラティリティ
グリーンGDP

グリーンGDP（ぐりーん-）（【英】Green GDP ／ Eco Domestic Product ［略］EDP） は、今までのGDP算出の矛盾を解消するために、自然界の様々な要素を加味して算出されるGDPのことである。つまり、GDPから環境破壊による生活質の低下を差し引いたものである。 基本的な概念は「自然界の様々な要素を、何らかの基準で数値化し、価値ある資源として計上する」というものである。多くの場合、人類の経済活動は環境に悪影響を及ぼしているので、GDPに相応の減少分が発生する。これは生産活動によって減価償却が行われるのと似ている。 一定期間内に一国内で発生した付加価値の総量のことをGDPといい、この数値が増加すれば経済は発展していると見なされるが、これはつまり、「より多くの付加価値が生産されれば、それだけ経済は成長している」と考えているということである。 しかし、この考え方には欠点もある。例えば、森林開発が行われると木材・パルプ生産や住宅建設などがGDPを押し上げるが、土壌流出など環境破壊が起こっても、GDPには何の影響もない。このような矛盾に対して、1980年代後半から環境問題に対する取り組みが強化されたことで、現行のGDPの算出方式を変えようという声が出始めた。そこで代わりにグリーンGDPが考え出される。 「自然界の様々な要素」をどのように金銭換算するのかということが一番の問題である。一つの経済活動を行うとき、環境に様々な影響を与えるが、あまり粗雑に算定すると、重要な資産価値を取りこぼす恐れがあり、全てを算定しようとするのも困難で、指標として実効性を持つのか疑わしくなる。1993年には国連統計部が独自の基準を策定したが、世界的にはばらばらの基準を用いているのが現状である。 日本では環境省を中心に研究が進められており、基準を策定中である。 中国は2003年に、GDPの算出方法にグリーンGDPを取り入れることを発表している。 環境破壊 排出権取引 環境アセスメント
消費関数

経済学において、消費関数(英: Consumption function)、あるいは消費支出関数(英: Consumption expenditure function)とは、家計による消費支出を表す数学的な関数。 経済学史においては、消費関数はジョン・メイナード・ケインズによる著書「雇用・利子および貨幣の一般理論」において最初に導入されたとされている。消費関数はある経済の総消費の量や決定メカニズムを数学的に表すために使用される。最初期の経済学の消費関数の議論では数学的表現が導入されていなかったために、ケインズはごく単純な定義を与えたにすぎなかったが、今日ではより数学的な表現が試みられている。消費関数は基礎消費（autonomous consumption、現在の所得水準の大小に影響されない消費支出）、誘発消費（induced consumption、経済の所得水準に影響される消費支出）によって構成される。消費関数は様々な方法で記述することが可能だが、非常に単純な記述としては次のようなものがある。 C = a + b ( Y − T ) {\displaystyle C=a+b(Y-T)} これはケインズ型の消費関数と呼ばれる。この消費関数を書き直したものは、アフィン関数として表される。 C = c 0 + c 1 Y d {\displaystyle C=c_{0}+c_{1}Y^{d}} ここで C：総消費 c0：基礎消費 (c0 > 0) c1：限界消費性向（英語版） (すなわち誘発消費) (0 < c1 < 1) Yd：可処分所得(政府介入を調整した後の所得。もしくは Y + ( G − T ) {\displaystyle Y+(G-T)} と表すこともできる) なお、Yは所得、Gは政府支出、Tは租税。 基礎消費は所得がゼロになったとしても変化しないような消費を表す。基礎消費は正の数字であると仮定されている。限界消費性向(MPC)は所得が増減したときに消費がどれくらい増減するのかを表している。消費関数をグラフで表す際には、限界消費性向は消費関数の傾きとなる。 限界消費性向は正の数字であると仮定されている。よって、所得が増えれば消費も増えるということができる。しかしながら、ケインズはこの所得と消費の増大は互いに等しいものではないと述べている。ケインズによれば、「所得が増えれば消費も増えるが、所得の増大とまったく等量だけ消費が増えるわけではない（as income increases, consumption increases but not by as much as the increase in income）」。 ケインズ型の消費関数は絶対所得仮説としても知られ、ケインズの消費関数は現在の所得のみを考慮しており将来の所得の予想・期待を考慮していない。この仮定の単純さと非現実性の批判はミルトン・フリードマンによる恒常所得仮説やRichard Brumbergとフランコ・モディリアーニによるライフサイクル仮説へとつながった。しかし、これらの理論は消費決定を定義付けする消費支出関数を掲示していない。しかしながらフリードマンは、いくつかの異なる恒常所得の定義を示した自身の著書「A Theory of the Consumption Function」(1957)によってノーベル経済学賞を受賞した。この著書においては非常に洗練された関数が示されている。 1936年のケインズによる「消費支出関数に依存する所得」を基にしている主要な3つの理論としては、ジェームズ・デューゼンベリー(1949)による相対消費支出、モディリアーニとBrumberg (1954)によるライフサイクル所得、フリードマン(1957)による恒常所得が挙げられる。 一部の新しい理論は、デューゼンベリーの手法に従って行動経済学を基にしており、これらの理論は多くの行動原理が、「行動」を基にした総消費関数に対してミクロ的基礎づけとして採用されうることを示唆している。 2014年にRafael J. Hernández Núñezによって発表された研究では、効用の無差別曲線の概念を再定義・定式化するのに数学を用いており、明示的に恒常所得とは何かを示している。これによって消費支出関数の完全に数理的な発展が可能になり、消費支出の決定に言及する subjective な部分および objective な部分を備えた完全な関数を経済学者達の間にもたらした。 定式化は次のようなものである。 C = 1 2 ( B − y U L C − α ) + x α {\displaystyle C={\frac {1}{2}}(B-{\frac {y}{ULC-\alpha }})+{\frac {x}{\alpha }}} ここで C：総消費 B：予算制約 → 可処分所得 α：限界消費性向 β：限界貯蓄性向 ULCはUpper Limit Chosenの頭文字を取ったものであり、α + βに等しい。 y：所与の期間と所与の set of subjacent factors に対して、現在の予算制約の total allocation の可能な最大値＋消費支出における可能な借り入れ（あるいは負の貯蓄）の最大値で示される消費支出の可能な最大値。 x：所与の期間と所与の set of subjacent factors に対して、予算制約の消費支出の total allocation＋貯蓄の可能な最大値で示される消費支出の可能な最小値。 ^ Duesenberry, J. S. (1949): Income, Saving and the Theory of Consumer Behavior ^ Friedman, M. (1957) A Theory of the Consumption Function. ^ d’Orlando, F.; Sanfilippo, E. (2010年). “Behavioral foundations for the Keynesian consumption function”. Journal of Economic Psychology 31 (6): 1035. doi:10.1016/j.joep.2010.09.004.  ^ Hernández Núñez, R. J. (2014): The Consumption Expenditure Function. Paperback. www.amazon.com ^ 経常移転や租税、政府による給付など 総需要 消費 (経済学)（英語版） ライフサイクル仮説（英語版） en:Measures of national income and output 恒常所得仮説（英語版） 45度線分析 The Consumption Expenditure function by Rafael J. Hernández Núñez An essay examining the strengths and weaknesses of Keynes's theory of consumption
クールノー競争

クールノー競争（くーるのーきょうそう、英: Cournot competition）は経済学のモデルであり、特に産業組織論において、企業間の行動原理を表すために用いられる。 具体的には、同一の生産物を生産する複占または寡占の企業が自社の生産量を通じて市場価格を操作し利潤最大化を行う際に、常に「次の期間における生産量については自社以外は変化しない」と仮定するモデルである。 例えば、複占の場合では、A社はB社が来月も今月と同じだけ生産するだろうと仮定して独占と同じように自社の生産量を減らして価格を釣りあげることで利潤最大化しようとするが、実際にはB社も同じことを考えて生産量を減らすため、A社の想定以上に価格が上がり、次の月にはA社は生産量を増やすことになる。しかし、B社も生産量を増やすのでA社の想定以上に価格が下がり、その次の月もA社は再び生産量を減らすことになる。これを均衡点に達するまで繰り返す。寡占の場合も同じことが起き、参加する企業数が増えるに従って均衡点は完全競争市場における均衡点に近づく。 単純なモデルであるが、実際にクールノー競争が見られるとする研究もある。 ジェームズ・フリードマン『Oligopoly Theory』(Cambridge University Press 、1983年) ^ R. Lopez, A. Azzam, C. Liron-espana(2002), 'Market Power and/or Efficiency: A Structural Approach'. "Review of Industrial Organization" 20. pp. 115-126 アントワーヌ・オーギュスタン・クールノー ナッシュ均衡 ベルトラン競争
重力モデル

重力モデル（じゅうりょくモデル、英: Gravity model）は、物理学におけるアイザック・ニュートンの万有引力の法則を模倣して、社会科学などのさまざまな分野における相互的なふるまい（相互作用）を記述・予測するものである。 ニュートンの法則では、二つの物体 i , j の間に働く力 Fij はそれぞれの質量 Mi , Mj の積に比例し、それらの距離 Dij の2乗に反比例する。比例定数を G とすれば、次の式で表される。 F i j = G M i M j D i j 2 {\displaystyle F_{ij}=G{\frac {M_{i}M_{j}}{D_{ij}^{2}}}} このモデルに、社会科学などの諸分野における要素を比喩的に当てはめて分析するのが重力モデルである。 例えば、貿易における重力モデルは、次のように表すことができる。 F i j = G M i M j D i j {\displaystyle F_{ij}=G{\frac {M_{i}M_{j}}{D_{ij}}}} ここで、 Fij は2国間の貿易量、 Mi , Mj はそれぞれの国の経済規模、 Dij は距離、 G は定数、という具合になる。なお、この式はニュートンの式と異なり距離が2乗になっていないが、冪乗の指数や係数などは扱う分野・事例ごとに異なっている。 国際経済学 人口統計学 交通工学 都市工学 en:Trip_distribution（交通量の分布） en:Gravity model of migration（移住の重力モデル）
ラッファー曲線

ラッファー曲線（ラッファーきょくせん、英: Laffer Curve）は、最適な税率に設定することにより政府は最大の税収を得られるということを示すために、経済学者アーサー・ラッファー（英語版）によって提唱され、ウォールストリート・ジャーナル記者ジュード・ワニスキー（英語版）によって広められた。 0%と100%の両極端な税率では政府は税収を得ることができない。0%では当然税収はゼロであるし、100%では勤労する意欲がなくなるからである。従って、0%-100%のうちのどこかに、最大の税収を得られる税率があるとする。もし現在の税率がその「最適な税率」を超える水準にあるのであれば、減税によって税率を「最低な税率」にすることで、税収を増やすことができるとする。アメリカにおける1980年代の減税の基となった概念である。 減税の正当性を根拠づけるためによく用いられるが実証的なデータは乏しい。 ラッファー曲線の先駆的なアイデアは、イスラム学者のイブン・ハルドゥーン（14世紀）やフランスの経済学者フレデリック・バスティア（19世紀）などによって記述されている。 一説には、ラッファー曲線は、1974年にワシントンD.C.のとあるレストランで、ラッファーとロバート・マンデルがジュード・ワニスキー（英語版）に概念を説明している際にナプキンに描かれたのが最初であるという。ちなみにこの場にはドナルド・ラムズフェルドとディック・チェイニーが参列していたという。 当初はその単純さ故に"Laughable（笑える、ばかばかしい） Curve"と呼ばれた。 ラッファー曲線とサプライサイド経済学は、1981年のレーガン大統領によるケンプ＝ロス減税（英語版）をもたらした。サプライサイド支持者は、政府活動は曲線の半分より右側の領域で行われているので、税を下げることが税収の増加に結びつくであろうと主張した。従来の経済理論の枠組みはラッファー曲線の基礎概念をうけいれたが、政府活動は曲線の左側で行われており、よって減税は税収の減少になると主張した。核心となる問題は、税率に関しての労働の弾力性である。 アメリカにおいては、1980年代の減税と財政支出を増やす政策の両方が大きな財政赤字を引き起こしたという主張と、実際のデータではアメリカ政府の収入はこの期間には増加しており、これは赤字が減税によるものではなく、政府支出の増大のみによるものであることを示しているという主張がある。 ^ 中谷巌 『入門マクロ経済学』。  関志雄「幻想にすぎない連休の景気浮揚効果 - ラッファー曲線から学ぶべき教訓 ―」RIETI 2003年1月30日 サプライサイド経済学
収穫逓増

収穫逓増（しゅうかくていぞう、英: Increasing returns）は、経済学用語であり、収穫逓増の法則とも呼ばれる。固定および可変の入力（例えば工場規模と労働者数）のある生産システムで、製品をより多く生産するのにかかるコストは減少していく。表面上は完全に経済的概念だが、収穫逓増はテクノロジー的関係も暗示している。 映画やソフトウェア、ソーシャルゲームのように開発費、設備費のような固定費が一定でユーザー数が増えても運営にかかる人件費などの費用が増大しないことにより、生産性が向上する。それにより、利益率が向上する。 その反面、売り上げが増えても雇用の創出には貢献しないので実体経済に与える消費の拡大には結びつきにくい傾向がある。 21世紀以降のアメリカ経済の繁栄にはこれが影響しているという説もある。 ポジティブフィードバック 収穫逓減 収穫加速 限界効用逓減の法則は収穫逓減の法則とは厳密には異なる。 規模の経済 機会費用 利潤率の傾向的低下の法則 ^ Made　in　Americaから２０年の何たる変化！, http://toyokeizai.net/articles/-/5274  Johns, Karl E. & Fair, Ray C. (1999). Principles of Economics (5th ed.). Prentice-Hall. ISBN 0-13-961905-4.
ドンカスター

ドンカスター（Doncaster）は、イングランド中北部サウス・ヨークシャー州のタウン。2001年時点の人口は28万6866人。ドン川のほとりに1世紀に建造されたローマの砦 (Caer Daun) に由来する。歴史的には1595年から競馬が開催されたドンカスター競馬場が有名である。現在でも競馬が盛んであり、英国で最も古いクラシック競走であるセントレジャーステークス、世界で最も古い競走であるドンカスターカップ等が開催される。このほか、ドンカスター・カレッジや国際輸送ターミナルが立地する。デジタル回路の設計に必要なブール代数を考案したジョージ・ブールはドンカスター出身である。 プロサッカークラブのドンカスター・ローヴァーズFCが本拠地を置く。 ケビン・キーガン：サッカー選手 ダイアナ・リグ：女優 トニー・クリスティ：歌手（郊外の出身) ジョン・マクラフリン：ジャズ・ギタリスト ジェレミー・クラークソン：自動車ジャーナリスト ルイ・トムリンソン：ワン・ダイレクションのメンバー アルバート・ウォール：プロレスラー 丹東市、中国 アヴィオン、フランス ヘルテン、ドイツ グリヴィツェ、ポーランド ウィルミントン、アメリカ シャルゴータルヤーン、ハンガリー ^ ここの競馬は大変人気があり、アガサ・クリスティの推理小説「ABC殺人事件」でも4番目の事件でドンカスターでの殺害予告が出た際「予告日は競馬の日で人が大勢来るから見張るのは大変だ」という意味のセリフが出てくるほどである。 The Doncaster Council website Yorkshire Tourist - Doncaster Town Guide
キングストン・アポン・ハル

キングストン・アポン・ハル（Kingston upon Hull、通称ハル、Hull）は、イギリス・イングランド東海岸に位置するシティであり、イースト・ライディング・オブ・ヨークシャーに属する単一自治体 ( Unitary Authority ) である。街を起こした寺院から権利を取得したエドワード1世が1299年にKing's town upon Hullと命名した。 イギリスの都市で唯一、国内最大手の電話事業者「BT」ではなく、「KCOM(英語版)」が独占的に固定電話サービスを提供している。電話ボックスは一般的な赤色ではなく、クリーム色のものが見られる。 街を流れるハル川がハンバー入り江にかかった所に、完成当時世界一の長さを誇った吊り橋ハンバー橋（英語版）（Humber Bridge）がある。 サッカークラブ、ハル・シティAFCの本拠地である。 また、ラグビースーパーリーグのハルFC、ハル・キングストン・ローバーズの2チームの本拠地である。 ハル大学 フェレンス美術館（en） ウィリアム・ウィルバーフォース - 奴隷廃止主義者 エミー・ジョンソン - 飛行士 ミック・ロンソン - ギタリスト トム・コートネイ - 俳優 エドワード・アーサー・ミルン - 天体物理学者 ザ・ビューティフル・サウス - ロックバンド エヴリシング・バット・ザ・ガール - バンド ジョン・ベン - 数学者 - ベン図の考案者 ニック・バーンビー - 元サッカー選手 - サッカーイングランド代表 ローリー (アメリカ ノースカロライナ州) レイキャヴィーク (アイスランド) ロッテルダム (オランダ 南ホラント州) シュチェチン (ポーランド 西ポモージェ県) 友好交流のある都市 新潟市 （日本 新潟県）1963年、児童画交換展実施を契機に交流開始 フリータウン (シエラレオネ)シエラレオネへの解放奴隷移住計画を促進する奴隷貿易廃止促進協会のメンバーだった、ウィリアム・ウィルバーフォースの出身と言う事もあり交流がある。1979年、シエラレオネの高等弁務官S・T・マッシュがハルに訪問し、両都市は結び付き、1980年、ハルの市民委任が10月フリータウンを訪問した時、交流を開始した。1981年9月には両都市の社会は議会のサポートとして確立された。 ドッガーバンク事件（別名・ハル事件） 政府 ハル公式サイト （英語） 観光 ハル&イースト・ヨークシャー観光局 （英語） 英国政府観光庁 - ハル （日本語）
スウォンジー

スウォンジー（英語: Swansea, ウェールズ語: Abertawe（アベルタウエ））は、イギリス、ウェールズ南部の都市。人口は226,400人（2005年）で、ウェールズではカーディフに次ぐ人口第2位の都市である。スウォンジとも表記される。 スウォンジーは18世紀初頭から、銅産業を主とする鉱山冶金業の中心地として栄えた。スウォンジーの産業は1880年代に頂点を極めた。第二次世界大戦終結までに重工業は衰退の一途をたどった。戦後数十年の間、スウォンジーも他都市と同様、工業依存からの脱却と第三次産業へのシフトが見られた。 スウォンジー湾を見下ろすシングルトンパークにスウォンジー大学のキャンパスがある。スウォンジー大学の工学部は、工学設計問題を解決する計算手法に関する先駆的な研究を行う研究拠点とみなされている。物理学部は、理論物理学とりわけ素粒子物理学と紐理論の分野での先駆的な研究成果で名高い。 かつて1898年から1902年には、市内のコンスティテューション・ヒルにてケーブル式の路面電車が運行されていた。 スウォンジーに本拠地を置くサッカークラブチーム スウォンジー・シティAFC スウォンジーに本拠地を置くラグビークラブチーム スウォンジーRFC（ユニオン） マンハイム、ドイツ ポー、フランス コーク、アイルランド フェラーラ、イタリア オーフス、デンマーク 南通市、中華人民共和国 ニューヨーク、アメリカ合衆国 クライブ・グレンジャー - 経済学者、統計学者 ローワン・ウィリアムズ - カンタベリー大主教 キャサリン・ゼタ＝ジョーンズ - 俳優 ジョン・チャールズ - サッカー選手 ディラン・トマス - 詩人 ロブ・ブライドン - 俳優、コメディアン ^ Swansea University (2007) Knowledge Transfer from the Civil and Computational Engineering Centre and Future Interaction Technologies（2007年7月27日アクセス） en:Swansea and Mumbles Railway - 世界初の乗客を運んだ鉄道 City and County of Swansea Council Crymlyn Bog | Ramsar
ユーザーエージェント

ユーザーエージェント (User agent）とは、利用者があるプロトコルに基づいてデータを利用する際に用いるソフトウェアまたはハードウェアのこと。 特にHypertext Transfer Protocolを用いてWorld Wide Webにアクセスする、ウェブブラウザなどのソフトウェアのこと。 本項ではHTTPユーザーエージェントについて解説する。 HTTPを用いてリソースの取得等を行うユーザーエージェントをHTTPユーザーエージェントと呼ぶ。 HTTPユーザーエージェントには、ウェブブラウザや、リソースを自動的に処理するクローラなどがある。 HTTPではUser-Agentヘッダーが定義されている。 クライアントはサーバーにリクエストを送る際に、ユーザーエージェントの情報をUser-Agentヘッダーとして送信する。User-Agentヘッダーには、アプリケーション名、バージョン、ホストオペレーティングシステムや言語といった情報が含まれる。 ウェブクローラーのようなボットの場合は、ウェブ担当者がそのボットのオペレーターと連絡を取ることができるように、URLや電子メールアドレスも含む。 User-Agentヘッダーはサーバ側において様々な用途で利用されている。 アクセス解析をする際に、User-Agentヘッダーによって、ユーザーが使用しているブラウザの種類やバージョンを集計することができる。 またUser-Agentヘッダーを偽装して、「ロボット排除基準」 (robots.txt)を使ってある特定のページあるいはウェブサイトの一部からクローラーを排除するための基準の1つになっている。ウェブ担当者は、特定のクローラーに特定のページを収集させたくない場合や、特定のクローラーがあまりに多くの帯域を消費している場合などに、そのクローラーがそれらのページを訪問しないように要請することができる。 ただし、後述のように、User-Agentヘッダーの値はあくまでクライアント側からの自己申告なので、 実際のユーザーエージェントと異なる値を送信することもできる。 ユーザーエージェント・スニッフィングとは、WEBサイトが、ユーザーエージェントによって異なる内容を表示したり、 特定のユーザーエージェントにのみ内容を表示することである。 マイクロソフトのOutlook 2003ウェブアクセスは悪名高い例であった。Internet Explorerで閲覧すると、他ブラウザより多くの機能が表示された。 携帯電話向けのウェブサイトでは、ベンダー間や新旧の機種の間で、携帯電話のブラウザの仕様がしばしば大きく異なるため、ユーザーエージェント・スニッフィングが行われた（後述のようにUser-Agentヘッダーの偽装が容易に可能であるため、IPアドレスをもとに携帯電話か否かを判断していることもあった）。機種間の表示の内容の違いは、小さい（例えば小さいスクリーンに合うように特定の画像のサイズを変える）こともあるし、あるいは非常に大規模のこともあり得る（例えばXHTML の代わりにWMLでページを表現する）。 ユーザーエージェント・スニッフィングを回避するために、User-Agentヘッダーの偽装が行われた。 この最も早い例はInternet Explorerが、 Mozilla/<version> (compatible; MSIE <version>... で始まるUser-Agentヘッダーの値を使っていたことであろう。「Mozilla」はNetscape Navigatorのコードネームである。これは、その当時のInternet Explorerの主たる競合者だったNetscape Navigator用の内容を受け取るためだった。 その後、ブラウザ戦争においてInternet Explorerのシェアが拡大したために、User-Agentヘッダーの値のフォーマットは、部分的に他のブラウザによってコピーされていった。 Mozilla Firefox 、 Safari や Opera のようなInternet Explorerの競合製品は、 User-Agentヘッダーなどのをユーザー側の操作で変更できる機能を備えていた。 この機能はInternet Explorer専用に設計されたWEBサイトを利用する場合に使用された。 ただし、WEBサイトがInternet Explorerの独自機能を使用しているために、User-Agentヘッダーを偽装しても正常に使用できないことも多かった。 Webブラウザ以外に、大部分のダウンロードマネージャーやオフラインブラウザもUser-Agentヘッダーをユーザーの好みに変える機能を持っている。 2016年の時点では、多くのウェブサイトがウェブ標準に従うようになっている。 Netscape、Mozilla、Opera、その他一部のブラウザでは、ブラウザの暗号強度を示すためにU, I, Nの3個の文字を使用する。米国政府は40ビットを越える暗号をアメリカから国外へ輸出することを認めていなかったので、暗号強度が異なるバージョンがリリースされた。 暗号強度はUser-Agentヘッダーで確認できた。「U」は「USA」を表し、128ビットの暗号化を備えたバージョンであることを示す。「I」は「international（国際的）」のiであり、40ビットの暗号化を備えており、世界中のどこでも使用できることを示す。「N」は「none(無し)」を表し、暗号化を行わない。 元は、「U」バージョンはアメリカ国内からのみダウンロードが許可されていたが、その後米国政府が方針を緩めたので、今では高い暗号化をするバージョンがほとんどの国々で許されている。現在では国際版がもはや要求されないので、NetscapeとMozillaは「U」バージョンのみを配布している。 Hypertext Transfer Protocol (HTTP) 電子メールクライアント ソフトウェアエージェント Panopticlick - 使用中のブラウザのユーザーエージェントがどの程度、個人の判別に使われ得るかを判定する電子フロンティア財団内のページ。
添付ファイル

添付ファイル（てんぷファイル）とは、電子メールなどで文章と同時に送られるファイルの事である。現在、多くの電子メールクライアントで利用する事ができる。 これを利用する事により、CDやDVD、フロッピーディスクなどの電子媒体を使わずに、自分の作成したファイルを他人に渡したり、逆に他人の作成したファイルを見ることができる。 添付ファイルは、作成元と送り先の環境が違うと表示できない場合がある。たとえば、拡張子.xlsのMicrosoft Excelファイルを、Excelがインストールされていないパソコンに送っても、ファイルを表示する事はできない。また、メールで送られてきたマイクロソフトのセキュリティ更新プログラムなどを装った拡張子.exeなどの偽ファイルをダブルクリックなどで実行してしまうと、ウイルスに感染してしまう場合があり、注意する必要がある。 多くのプロバイダーでは、添付ファイルの容量に制限を設けており、一定の容量を超える場合送信できない事がある。このような場合には、ファイル転送サービスなどを代用することでファイルを送信することが出来る。 メーリングリスト用添付ファイル除去フィルタ [1] m-filter [2] sendmailのmilterでメールのウイルスを削除 [3] 添付ファイル除去(削除)フィルタ(w-filter) [4] 添付ファイルを削除してメール転送 for Linux [5] ファイル転送サービス 添付ファイル・ツクール
クライアント (コンピュータ)

クライアント（英: Client）は、クライアント・サーバシステムにおいて、サーバに対してサービスの依頼を行いその提供を受けるような、コンピュータまたはアプリケーションやプロセスのことをいう。サーバからサービスを受ける側を指す。 クライアントの例 ネットワーク・クライアント LANクライアント ファイル・プリンター等の共有サービスを受ける。 TCP/IPクライアント ウェブ -- ウェブブラウザ メール -- 電子メールクライアント NNTP -- ニュースリーダー、cf.ネットニュース NTP -- 桜時計など DNSクライアント Telnetクライアント DHCPクライアント シンクライアント(thin client) 端末 「端末」（Terminal）とは、末端あるいは末端に有る物を指す言葉である。 中央に有る大型コンピュータを末端に接続した多数の入出力装置から、時分割で共同利用するようになった頃に、この中心的なコンピュータを「ホストコンピュータ」（ホスト）、入出力装置を「端末装置」（端末）と称するようになった。 この中央集中型の端末は、基本的に単純な入出力を行う機能だけを持ち、その他複雑な処理は全てホストコンピュータで行われる。例えば端末からデータ入力を行う場合には、入出力画面の構成、画面上の入力領域の位置や入力桁数などを、必要に応じてホストが端末に指示する。端末ではただ指示された内容に従って入出力画面を表示し、オペレータが入力したデータをホストへ送信するという処理だけが行われる。つまりこの場合の「端末」は、文字通り主となるホスト（主人）に対して従属する物という位置付けである。 クライアント 一方、クライアント・サーバ・システムとは、UNIXのネットワークシステムで誕生した概念である。「クライアント」（Client）とは、依頼人あるいは顧客を指す言葉であり、また「サーバ」（Server）とは、給仕人あるいは奉仕者を指す言葉である。 コンピュータの小型化という潮流により、大型コンピュータより比較的小型のミニコンピュータが登場した。当初UNIXはこのミニコンピュータで動作するオペレーティングシステム（OS）として開発された。 大型コンピュータの付属物でなく、大型コンピュータが次第に小型化する中で登場したUNIXは、それぞれのコンピュータがホストに必要な処理能力を持ち合わせていた。その為、UNIXにおけるネットワークはそれぞれのコンピュータがホストとなり、ホスト同士が接続されたPeer to Peer(P2P)型のネットワークから始まった。 しかし、Peer to Peer型ネットワークはノードの数が増え、通信量が増大すると伝送効率が低下するため、ホスト同士で役割分担をすることになった。この役割分担をする上で、コンピュータ資源を依頼に応じて給仕するホストを「サーバ」、コンピュータ資源の利用を依頼するホストを「クライアント」と称するようになった。またPeer to Peer型ネットワークである為、状況次第でクライアントがサーバへ、サーバがクライアントへと役割が代わる場合も有る。 つまりこの場合の「クライアント」は、文字通り給仕人（サーバ）に対する依頼人（クライアント）という位置付けであり、ホスト／端末間の関係とは主従が逆転あるいは対等な関係へと変化している。 「端末」とは「端末装置」の略称であり同義である。そのため多くの場合は単に「端末」と言った場合は現実に存在する物体を指す。アプリケーションソフトで実現した端末は「仮想端末」と呼ばれ、仮想端末を実現するアプリケーションソフトを「端末エミュレータ」と呼ぶ。 一方「クライアント」や「サーバ」は、ネットワークシステムにおける役割上の名称であり、必ずしも特定の物体を指す物ではない。 それぞれの言葉が互いに別の観点から見た物である為、「クライアント」と「端末」は時として混同され、場合によっては明確な区別ができない場合が有る。 例えば、一般にメールサーバと呼ばれている物は、クライアントとしての機能しか持たない電子メールクライアントに対するサーバという意味であり、メール配送プロトコル上の扱いは、メールソフトかメールサーバかに関わらず、送信側をSMTPクライアント、受信側をSMTPサーバと呼ぶ。これはメールサーバ間のメール配送においては送信側のメールサーバがSMTPクライアントとなり、受信側のメールサーバがSMTPサーバとなる事を意味する。 また、UNIXのウィンドウ・システムであるX Window Systemは、クライアント・サーバ形のシステムであり、画面表示を依頼する側をXクライアント、画面表示装置というコンピュータ資源を提供する側をXサーバと呼ぶ。XクライアントとXサーバを同一のコンピュータ上で稼動させる事が多いが、機能的には必ずしも両者を同一のコンピュータ上で稼動させる必要はない。そのため、Xクライアントとは別のコンピュータでXサーバを稼動させ、Xクライアントが稼動するコンピュータで行った処理結果を、Xサーバが稼動する別のコンピュータの画面上に表示させる事も容易に実現できる。これはパーソナルコンピュータ（PC）にXサーバソフトを導入すると、他のUNIXワークステーション画面をPCのデスクトップ上に表示できる事を意味する。このX Window Systemの機能を応用した、Xサーバとしての機能だけを持つ入出力専用コンピュータを、一般にX端末と呼ぶ。 WWWの機能を利用したWebアプリケーションにおいては、クライアントであるWebブラウザは基本的に入出力機能だけを持ち、複雑な処理は全てWebサーバとその背後に有るアプリケーションサーバで行われる。WebブラウザなどWebアプリケーションを利用する上で必要最小限の機能だけで構成されたクライアントをシンクライアント（Thin Client）と呼ぶが、シンクライアントと端末の機能は非常に近い。 主としてクライアントとしての機能しか持たないコンピュータでは、技術的には異なる両者の概念を含んでクライアント端末と呼ばれる事も多い。 国立国語研究所による「外来語」言い換え提案においては、以下のように定義されている。 『ネットワークでつながったコンピューターで，情報の提供を受ける側のコンピューターを指して「クライアント」ということがあるが，この場合は「端末」「端末機」「利用側のコンピューター」などと言い換えたり説明を付けたりすることができる。』 端末 ファットクライアント、シンクライアント ^ RFC 5321
フォーム (ウェブ)

フォーム（英: Form）、入力フォームは、Webプログラミングの技術の1つ。クライアントが情報を入力・選択し、Webサーバ等のフォームを処理するエージェントへ提出するための機構である。 他のプログラムとの組み合わせが容易なことや、双方向性（インタラクティブ）が求められる今日のインターネットのニーズを十分に満たしていたため、Webプログラミングの技術の中でも非常に重要な存在となった。 CGIプログラムやPHPプログラムやJava Servletにデータを渡して起動することに用いられることが多い。 HTMLやXHTMLでは、FORM要素と幾つかの種類の異なった機能を持つコントロール（部品）によって構成される。 提出ボタン (submit button) アクティブになった時に、フォームに入力された内容を提出する。 取消しボタン (reset button) アクティブになった時に、フォームの内容を初期値に戻す。 押しボタン (push button) アクティブになった時に、あらかじめ作成者によって用意されたクライアントサイドのスクリプトを実行する。 チェックボックス (checkbox) ユーザに複数の選択肢の中から任意数を選択させる。 ラジオボタン (radio buttons) ユーザに複数の選択肢の中から1つだけを選択させる。 メニュー (menu) ユーザに選択項目の中から1つ、あるいは複数の項目を選択させる。 テキスト入力 (text input) ユーザに1行あるいは複数行のテキストを入力させる。 ファイル選択 (file select)  クライアント・コンピュータにあるファイルをサーバにアップロードする。 隠しコントロール (hidden control)  ウェブブラウザなどの画面にはレンダリングされないが、値は提出される。主にプログラム間での情報の受け渡しに用いられる。 オブジェクトコントロール (object control) 標準では定義されないコントロールも使用することができると定義されている <textarea 〜> テキスト入力（複数行） </textarea> <input type="〜" 〜> 残り（タイプで指定） </input> ウェブアプリ クラウドコンピューティング
メールサーバ

メールサーバは、電子メールを配送するためのサーバソフトウェアあるいはサーバコンピュータ。 現在、インターネットで使われているものは、POP/SMTPやIMAPを使ったものが主流である。 パソコン通信などではその他のプロトコルを使うものもある。 メールサーバ内部は、相手先を振り分けるメール転送エージェント(MTA)、振り分けられたメールをサーバ内のユーザや別のサーバへ配送するメール配送エージェント(MDA)などに分けることができる。 Microsoft Exchange Server Post.Office Xmail Postfix Courier-MTA CyberMail sendmail qmail Qpopper Exim 電子メールクライアント 電子メール メールマガジン 第三者中継 スパム (メール) メールアーカイブ
ヘンリー

ヘンリー（英: henry、記号:H）はインダクタンスの単位である。国際単位系 (SI) では組立単位となっている。名称は、アメリカ合衆国の物理学者ジョセフ・ヘンリーから付けられた。ヘンリーは、イギリスのマイケル・ファラデーとほぼ同時期に、それとは独立に電磁誘導を発見した。 1ヘンリーは、「1秒間に1アンペアの割合で変化する直流の電流が流れるときに1ボルトの起電力を生ずる閉回路（コイルなど）のインダクタンス」（計量単位令による。括弧内は編者注）と定義される。すなわち、 H = V/(A/s) = V ⋅ A−1 ⋅ s である。SI基本単位では H = V ⋅ A−1 ⋅ s ＝ m2 ⋅ kg ⋅ s−2 ⋅ A−2 となる。他のSI単位で組み立てると、以下のようになる。 H = kg ⋅ m 2 s 2 ⋅ A 2 = kg ⋅ m 2 C 2 = J A 2 = T ⋅ m 2 A = Wb A = V ⋅ s A = s 2 F = 1 F ⋅ Hz 2 = Ω ⋅ s {\displaystyle {\mbox{H}}={\dfrac {{\mbox{kg}}\cdot {\mbox{m}}^{2}}{{\mbox{s}}^{2}\cdot {\mbox{A}}^{2}}}={\dfrac {{\mbox{kg}}\cdot {\mbox{m}}^{2}}{{\mbox{C}}^{2}}}={\dfrac {\mbox{J}}{{\mbox{A}}^{2}}}={\dfrac {{\mbox{T}}\cdot {\mbox{m}}^{2}}{\mbox{A}}}={\dfrac {\mbox{Wb}}{\mbox{A}}}={\dfrac {{\mbox{V}}\cdot {\mbox{s}}}{\mbox{A}}}={\dfrac {{\mbox{s}}^{2}}{\mbox{F}}}={\dfrac {\mbox{1}}{{\mbox{F}}\cdot {\mbox{Hz}}^{2}}}=\Omega \cdot {\mbox{s}}} ここで登場する単位は、Wb = ウェーバ、T = テスラ、J = ジュール、m = メートル、s = 秒、A = アンペア、V = ボルト、C = クーロン、F = ファラド、Hz = ヘルツ、Ω = オームである。 実用上は、1ヘンリーのコイルは非常に大きなサイズとなり、また巻線の電気抵抗などの原因により、大きなインダクタンスで純粋にコイルとしての作用をするものは製作が困難である。そのため、さらに小さなミリヘンリー(mH)やマイクロヘンリー(µH)といった単位がよく用いられる。 インダクタンスLのコイルと容量Cのコンデンサで形成される共振回路の共振周波数は 1 / ( 2 π L C ) {\displaystyle 1/(2\pi {\sqrt {LC}})} となる。 ヘンリー毎メートル (H/m) は透磁率の単位である。真空の透磁率は4π×10−7 H m−1と定義されている。 国際単位系 (SI) では、人名に由来する単位の単位記号の1文字名は大文字で書くことになっているため、ヘンリーの記号はHである。ただし、単位名称を英字で書く場合は、頭文字は小文字にしてhenryと書く。アメリカ国立標準技術研究所 (NIST) は、英語話者向けにhenryの複数形はhenriesと表記するよう推奨している。 ^ Rowlett, Russ. “How Many? A Dictionary of Units of Measurement”. University of North Carolina at Chapel Hill. 2016年8月4日閲覧。 ^ Herbert S. Bailey, Jr.. “A Princeton Companion”. 2016年8月4日閲覧。 ^ 計量単位令（平成四年十一月十八日政令第三百五十七号） 別表第一 ^ 国際文書 国際単位系 (SI) 第 8 版日本語版 (2006) (PDF) p. 29。 ^ Ambler Thompson & Barry N. Taylor (2008年). NIST Special Publication 811: Guide for the Use of the International System of Units (SI). National Institute of Standards and Technology. http://physics.nist.gov/cuu/pdf/sp811.pdf 2013年3月21日閲覧。.
エルステッド

エルステッド（oersted, 記号:Oe）は、CGS電磁単位系・ガウス単位系における磁場（磁界）の強さの単位である。その名前は、1820年に電流の磁気作用を発見したハンス・クリスティアン・エルステッドにちなむ。 1エルステッドは、磁場の方向に沿って1センチメートル隔てた2点間の起磁力が1ギルバートである磁場の強さと定義されている。また、半径1センチメートルの1巻きの円形の閉回路に1/2πアンペアの電流が流れている時に、閉回路の中央に生じる磁場の強さと定義することもできる。 SIにおける磁場の強さの単位はアンペア毎メートル(A/m)である。1ギルバートは10/(4π)アンペア（アンペア回数）に等しいので、1 Oe = 10/(4π) (A/Gb) / 0.01 (m/cm) = 1000/(4π) A/m = 約79.577 A/m となる。 真空中では磁場の強さが1エルステッドのとき磁束密度は1ガウスとなるためCGS単位系ではこれらは同一のものとして扱えるが、物質中では一般的に磁場の強さと磁束密度は異なる。これは電場の強さと電束密度が異なることと同じで、実際にその場で観測される物理量である磁束密度はその場の物体に生じた磁化による影響も含むためである。具体的には、磁場の項にも書かれているように、磁束密度Bと磁場の強さHとの間には B = μ 0 ( H + M ) {\displaystyle {\boldsymbol {B}}=\mu _{0}({\boldsymbol {H}}+{\boldsymbol {M}})} という関係が成り立つ。これは物質が存在する場合の磁束密度は、物質が存在しないときの磁束密度（=μ0H）に、磁化された物質の作る磁束密度（=μ0M）が加算されたものと見なせる。なお、物質の磁化は必ずしも外部磁場の方向と一致しないベクトル量であるため、磁束密度と磁場の強さの方向は一般的には一致するとは言えない。物体の磁化が外部磁場にほぼ比例するような磁場領域では、MをHに比例するとして両者をまとめ、 B = μ H {\displaystyle {\boldsymbol {B}}=\mu {\boldsymbol {H}}} と表すことが可能であり、このときの比例係数μを透磁率と呼ぶ。 このように本来は磁場の強さの単位であるエルステッドと、磁束密度の単位であるガウスは異なる意味を持つものであるが、磁性体を扱った論文中などでもしばしば両者が混同されることがある。例えば印加した外部磁場に対してBを用いていたり（本来はH）、1/10000テスラを1エルステッドとしていたり（本来両者は異なる物理量を指す）、といった例が散見される。
アブアンペア

アブアンペア（abampere, 記号: abA）は、電流の単位。CGS電磁単位系(CGS-emu)における基本単位の一つであるが、当初は固有の名称が与えられておらず、他の多くの物理量と同様に[emu]を付して表されていた。 1[emu]の電流とは、「真空中に1センチメートルの間隔で同じ大きさの電流が流れているとき、両者の間に働く力が1センチメートルにつき2ダインであるときの電流」と定義される。 このように定められた「絶対単位」に対し、「実用単位」として、絶対単位の 1/10 の大きさが1アンペアと定義された。「アブアンペア」という名称は、アンペアに対応する絶対単位(absolute unit)という意味で、後になって与えられたものである。さらにCGS電磁単位系を4元化した一般化CGS電磁単位系では、ジャン＝バティスト・ビオにちなんだビオ（biot, 記号: Bi）という固有の名称が与えられている。 国際単位系(SI)では、このとき定められた実用単位アンペアの大きさが変わらないように定義し直されているため、「6993200000000000000♠2×10−7 N」といった、一見不自然な値が用いられることになる。 アブアンペアとCGS単位系の基本単位・組立単位から、以下の単位を組み立てることができる。
カイザー

カイザー (kayser)は、CGS単位系の波数の単位である。 1カイザーは、「1センチメートルにつき1回の波数」（毎センチメートル、cm-1）を意味する。分光学において、電磁波の波数を表す際に用いられることが多い。国際単位系の波数の単位は毎メートルである。 また、カイザーはエネルギーを表す単位として便宜的に用いられることがある。その場合、1カイザーは「波数が1センチメートルにつき1回の電磁波が持つエネルギー」を意味し、102 m-1 × h × c ≈ 1.986 × 10-23 Jに相当する。ただし、カイザーの次元はあくまで[長さ]-1であり、エネルギーの次元とは異なる。 この単位は、化学におけるスペクトルの膨大な地図を作ったハインリヒ・カイザーにちなんだものである。この単位は歴史的にKという記号で表される。しかし、この記号は国際単位系(SI)では温度の単位ケルビンに割り当てられている。このため、アメリカ国立標準技術研究所は、1 cm-1にKの文字を使用するのを中止するよう勧告している。また、日本ではcm-1をカイザーと呼ぶことがあるが、この単位名は公認されていないし、外国では使われていないため使用するべきでない。 初期にはバルマー (balmer)、リュードベリ (rydbery) という単位名称も提案された。 ^ Russ Rowlett教授による ^ アメリカ合衆国国立標準技術研究所の資料 ^ IUPAC 物理化学で使われる量・単位・記号 第3版, p107.
アインシュタイン (単位)

アインシュタイン（ドイツ語: Einstein, 記号:E）は、光化学で用いられる、光子の物質量（モル数）に関係した単位である。アインシュタインという単位名称は、1905年の論文において光電効果の原因を解明し、光量子（現在は光子と呼ばれる）という考えを示したアルベルト・アインシュタインにちなむ。 1 アインシュタインは、1 モル（アボガドロ数個）の光子が持つエネルギーと定義されている。ただし、光の光子あたりエネルギーはその周波数（あるいは波長）によって変わる。同じアインシュタインでもエネルギーは数倍（理論上は数千倍でも数百万倍でも）変わるので、アインシュタインはエネルギーそのものを表す単位ではない。 実際はアインシュタインは、エネルギーではなく光子の物質量を表すのに使われる。つまり、「光子の物質量は 10 モルである」と言いたいときに「光のエネルギーは 10 アインシュタインである」のように言う。この際、そのエネルギーが具体的にどれだけか（何ジュールか）は問題としない。 アインシュタインをジュール（あるいは他のエネルギーの単位）に換算するには、光の周波数か波長を特定する必要がある。 光子 1 個のエネルギーはプランク定数×周波数なので、hNA（プランク定数×アボガドロ定数）= 7000399031200000000♠3.990312×10−10 J·s/mol（ジュール秒毎モル）に周波数をかければ換算係数が求まる。あるいは、h · c · N A（プランク定数 × 光速度 × アボガドロ定数） = 7000119626499999999♠1.196265×10−1 J·m/mol（ジュールメートル毎モル）を波長で割ってもいい。 こうして求まる換算係数は J/mol（ジュール毎モル）である。アインシュタインは実質的に物質量でありモルに等しいので、アインシュタインの値にこの換算係数をかければジュールの値が求まる。なお、換算係数でなく「1アインシュタインのエネルギー」を考える場合は、以上の全ての値に 1 モルをかけて単位から /mol を消しておく。 アインシュタインは光合成の研究に用いられる。それは、酸素の生産量が与えられているとき、それに必要な光の条件は、光の周波数ではなく光子の量であるからである。例えば、1 モルの酸素を生産するためには約 9 アインシュタインの光子が必要である。 放射照度は、E/s·m2（アインシュタイン毎秒毎平方メートル）として計測することができる。なお、SI における放射照度の単位は W/m2（ワット毎平方メートル） = J/s·m2（ジュール毎秒毎平方メートル）である。光合成有効放射 (PAR) はアインシュタインの10−6 倍のマイクロアインシュタインを用いて、µE/s·m2（マイクロアインシュタイン毎秒毎平方メートル）という単位で報告されることが多い。 ^ a b 共立化学大辞典第 26 版、p. 10。 田中郁三 『化学大辞典』1、化学大辞典編集委員会(編)、共立出版、1981年10月、縮刷版第 26 版。
リュードベリ定数

リュードベリ定数（リュードベリていすう、英: Rydberg constant）は、原子の発光および吸収スペクトルを説明する際に用いられる物理定数である。記号は R∞ などで表される。名称はスウェーデンの物理学者ヨハネス・リュードベリに因む。 リュードベリ定数の値は R ∞ = 10   973   731.568   508 ( 65 )   m − 1 = 1.097   373   156   8508 ( 65 ) × 10 7   m − 1 {\displaystyle {\begin{aligned}R_{\infty }&=10\ 973\ 731.568\ 508(65)\ {\text{m}}^{-1}\\&=1.097\ 373\ 156\ 8508(65)\times 10^{7}\ {\text{m}}^{-1}\end{aligned}}} である（2014CODATA推奨値）。 原子は特有な線スペクトルの配列をもつ。 水素原子の線スペクトルはもっとも簡単な配列をしており、ヨハン・ヤコブ・バルマーは可視光域の線スペクトルの波長 λ が λ = n 2 n 2 − 4 × 364.56   nm {\displaystyle \lambda ={\frac {n^{2}}{n^{2}-4}}\times 364.56\ {\text{nm}}} と表されることを発見した。 リュードベリは他の原子の線スペクトルの波長 λ が、適当な正の整数 m, n (n>m) を用いて波数 ν ~ {\displaystyle {\tilde {\nu }}} が ν ~ ≡ 1 λ = ν c = R ∞ ( 1 ( m + a ) 2 − 1 ( n + b ) 2 ) {\displaystyle {\tilde {\nu }}\equiv {\frac {1}{\lambda }}={\frac {\nu }{c}}=R_{\infty }\left({\frac {1}{(m+a)^{2}}}-{\frac {1}{(n+b)^{2}}}\right)} と表されることを発見した。これはリュードベリの公式と呼ばれる。 係数 R∞ は原子の種類によらない普遍定数であり、これがリュードベリ定数である。 a, b は原子ごとの線スペクトルの系列によって近似的に一定の値をとる定数である。 水素原子では a=b=0 であり、バルマーが示した式は m=2 の特別の場合である。 観測結果から求められたリュードベリ定数であったが、20世紀に入り量子力学が発展すると、ボーアやゾンマーフェルトによって理論的に他の物理定数と関係づけられることが示された。 ボーアの原子模型によれば、リュードベリ定数は、電子の質量 me、電気素量 e 、光速度 c、プランク定数 h、真空の誘電率 ε0 を用いて、 R ∞ = m e e 4 8 ϵ 0 2 h 3 c {\displaystyle R_{\infty }={\frac {m_{\text{e}}e^{4}}{8\epsilon _{0}^{2}h^{3}c}}} と表すことができる。 微細構造定数 α を用いると、 R ∞ = α 2 m e c 2 h {\displaystyle R_{\infty }={\frac {\alpha ^{2}m_{\text{e}}c}{2h}}} と簡略化できる。また、ハートリーエネルギー Eh を用いて、 R ∞ = E h 2 h c {\displaystyle R_{\infty }={\frac {E_{\text{h}}}{2hc}}} と表すこともできる。 波数をエネルギーに換算した値はリュードベリ原子単位系においてエネルギーの単位リュードベリ（rydberg、記号 Ry）として用いられ、その値は 1   R y = h c R ∞ = 13.605   693   009 ( 84 )   e V {\displaystyle 1~\mathrm {Ry} =hcR_{\infty }=13.605~693~009(84)~\mathrm {eV} } である。上記の通り 1 rydberg は (1/2) hartree に等しい。 水素原子の線スペクトルについて、a=b=0 となり、 ν ~ ≡ 1 λ = ν c = R ∞ ( 1 m 2 − 1 n 2 ) {\displaystyle {\tilde {\nu }}\equiv {\frac {1}{\lambda }}={\frac {\nu }{c}}=R_{\infty }\left({\frac {1}{m^{2}}}-{\frac {1}{n^{2}}}\right)} という関係が成り立つ。 整数 m に関して m=1, n=2, 3, 4,...： ライマン系列（1906年） （121.6nm 遠紫外線領域） m=2, n=3, 4, 5,...： バルマー系列（1885年） （656.3nm 紫外可視光領域） m=3, n=4, 5, 6,...： パッシェン系列（1908年） （1875.1nm 赤外線領域） m=4, n=5, 6, 7,...： ブラケット系列（1922年） （4050.0nm 近赤外線領域） m=5, n=6, 7, 8,...： プント系列（1924年） （7460.0nm 遠赤外線領域） m=6, n=7, 8, 9,...： ハンフリーズ系列（1953年） （12370nm 遠赤外線領域） と呼称される。 原子や分子において、その中の電子の1つを主量子数 n の大きい原子軌道に励起すれば水素型の励起状態となる。この状態をリュードベリ状態といい、その状態にある原子をリュードベリ原子という。 リュードベリ原子において、軌道半径は n2 に比例して非常に大きく、原子・分子で最も簡単な系でありながら、長さ・時間・エネルギーの尺度について基底状態の原子・分子から大きくかけ離れた性質を示す。 ^ a b CODATA Value ^ rydberg in J ^ 朝永『量子力学１』 p.90 ^ IUPAC Gold Book ^ rydberg in eV ^ Rydberg Atom 朝永振一郎 『量子力学１』 みすず書房、1969年。ISBN 4-622-02551-5。 量子力学 原子単位系 “CODATA Value: Rydberg constant”. NIST. 2015年6月27日閲覧。 “CODATA Value: Rydberg constant times hc in J”. NIST. 2018年7月27日閲覧。 “CODATA Value: Rydberg constant times hc in eV”. NIST. 2018年7月24日閲覧。 “IUPAC Gold Book - Rydberg constant”. IUPAC. 2014年9月28日閲覧。
クローノン

クローノン(chronon)は、時間が連続していないという仮説の一部として提案されている、離散的かつ分割不可能な時間の単位である時間の量子である。 時間は標準量子力学と一般相対性理論の両方において連続的な量として扱われている。しかし、多くの物理学者が、特に量子力学と一般相対性理論を組み合わせた量子重力理論を考えるとき、離散的な時間モデルが働くかもしれないと示唆している。クローノンという言葉は、1927年にロバート・レヴィ(Robert Lévi)によってこの意味で導入された。時間が離散スペクトルを持つ量子変数であり、それにもかかわらず特殊相対性理論と一致する量子論は、1947年に楊振寧によって提案された。ヘンリー・マージナウ（英語版）は1950年に、クローノンが光が古典電子半径を移動するのにかかる時間であるかもしれないと示唆した。 1980年に著名なモデルがピエロ・カルディローラ（イタリア語版）によって導入された。カルディローラのモデルでは、電子のクローノンは約6.27×10−24秒である。これはプランク時間（約5.39×10−44秒）よりもかなり長い。 プランク時間は、2つの関連のある事象の間に存在する可能性のある時間の長さの理論上の下限であるが、これは時間自体の量子化ではない。2つの事象の間の時間が離散的な数のプランク時間によって分割される必要はないためである。例えば、事象（A、B）と（B、C）の順序付けられたペアは、それぞれ1プランク時間よりわずかに離れていてもよい。これは、AとBまたはBとCとの間の1つのプランク時間の測定限界を生成する。プランク時間は時間自体の普遍的な量子化であるのに対して、クローノンは世界線に沿った系における進化の量子化である。したがって、クローノンの値は、量子力学における他の量子化された観測値と同様に、検討中の系、特にその境界条件の関数である。クローノンの値θ0は、以下のように計算される。 θ 0 = 1 6 π ϵ 0 e 2 m 0 c 3   {\displaystyle \theta _{0}={\frac {1}{6\pi \epsilon _{0}}}{\frac {e^{2}}{m_{0}c^{3}}}\ } この式から、クローノンの値は粒子の電荷と質量に依存するので、考えられる移動粒子の性質を特定しなければならないことが分かる。 カルディローラは、クローノンは、量子力学にとって重要な意味を持ち、特に、自由落下する荷電粒子が放射を放出するか放出しないかという問題に対する明確な答えを可能にすると主張している。 素粒子 グラバスター（英語版） 物理学における粒子の一覧 素粒子物理学 量子力学 理論物理学 ^ Lévi 1927 ^ Yang 1947 ^ Margenau 1950 ^ Farias & Recami, p.11. ^ Farias & Recami, p.18. ^ Farias & Recami, p.11. Caldirola's original paper has a different formula due to not working in standard units. Lévi, Robert (1927年). “Théorie de l'action universelle et discontinue”. Journal de Physique et le Radium 8 (4): 182–198. doi:10.1051/jphysrad:0192700804018200.  Margenau, Henry (1950). The Nature of Physical Reality. McGraw-Hill.  Yang, C N (1947年). “On quantized space-time”. Physical Review 72 (9): 874. Bibcode 1947PhRv...72..874Y. doi:10.1103/PhysRev.72.874.  Caldirola, P. (1980年). “The introduction of the chronon in the electron theory and a charged lepton mass formula”. Lett. Nuovo Cim. 27 (8): 225–228. doi:10.1007/BF02750348.  Farias, Ruy A. H.; Recami, Erasmo (1997年6月27日). “Introduction of a Quantum of Time ("chronon"), and its Consequences for Quantum Mechanics”. arXiv:quant-ph/9706059 [quant-ph].  Albanese, Claudio; Lawi, Stephan (2004年). “Time Quantization and q-deformations”. Journal of Physics A 37 (8): 2983–2987. arXiv:hep-th/0308190. Bibcode 2004JPhA...37.2983A. doi:10.1088/0305-4470/37/8/009. http://eprints.imperial.ac.uk/bitstream/10044/1/48/1/Time%20Quantization%20and%20q.pdf 2006年7月31日閲覧。.  “First Experimental Evidence That Time Is an Emergent Quantum Phenomenon”. Slashdot. 2015年3月25日時点のオリジナルよりアーカイブ。2017年8月31日閲覧。
シャノン (単位)

シャノン（shannon、記号 Sh）は、IEC 80000-13で定められた情報量およびエントロピーの単位である。その名前はクロード・シャノンに因む。 1シャノンは、起こる確率が1⁄2の出来事が持っている情報量と定義される。また、それは同確率の2つの状態による系のエントロピーでもある。 歴史的な経緯により、データ量の単位ビットがシャノンとしばしば同じ意味で使用される。情報量とデータ量は、深く関係しているものの別の概念である。 1シャノンの情報量は、1ビットのメモリによって記憶することが出来る。nビットのビット列が一様ランダムである場合にそのビット列が持つ情報量はnシャノンであり、ビット列が一様ランダムでない場合はnシャノン未満になる。 別の言い方をすると、確率の逆数について、2を底とする対数（二進対数）を取ったものがシャノンである。ネイピア数(e)を底とする自然対数を使用したものをナット(nat)、10を底とする常用対数を使用したものをハートレー(hartley)という。シャノン・ナット・ハートレーの換算は以下のようになる。 1 shannon ≈ 0.693 nat ≈ 0.301 hartley ^ “IEC 80000-13:2008”. 国際標準化機構. 2013年7月21日閲覧。 ^ "shannon", A Dictionary of Units of Measurement
ハートリー

ハートリーエネルギー（英語: Hartree energy）は、原子や電子のスケールを扱う分野（量子論、原子物理学、量子化学など）で用いられる原子単位系において、エネルギーの単位となる物理定数である。 名称は英国の数理物理学者ダグラス・ハートリーに由来する。 記号は一般に Eh で表される。 ハートリーエネルギーの値は E h = 4.359   744   650 ( 54 )   × 10 − 18   J {\displaystyle E_{\text{h}}=4.359\ 744\ 650(54)\ \times 10^{-18}\ {\text{J}}} である（2014 CODATA推奨値）。 ハートリーエネルギーは、ボーア半径 a0 に等しい距離にある、電気素量 e に等しい電気量をもつ2つの粒子の静電エネルギーで定義され、国際量体系（ISQ）においては E h = e 2 4 π ϵ 0 a 0 = ℏ c α a 0 {\displaystyle E_{\text{h}}={\frac {e^{2}}{4\pi \epsilon _{0}a_{0}}}={\frac {\hbar c\alpha }{a_{0}}}} と表される。 ここで、ħ はプランク定数（ディラック定数）、c は真空中の光速度、α は微細構造定数である。 ガウス単位系は異なる量体系に基づいているので E h = e 2 a 0 = ℏ c α a 0 {\displaystyle E_{\text{h}}={\frac {e^{2}}{a_{0}}}={\frac {\hbar c\alpha }{a_{0}}}} と表される。 ハートリー原子単位系においては E h = 1   hartree = 1   a.u. {\displaystyle E_{\text{h}}=1\ {\text{hartree}}=1\ {\text{a.u.}}} と表される。 ^ a b CODATA Value ^ IUPAC Gold Book 単位系 原子単位系 “CODATA Value: Hartree energy”. NIST. 2015年6月27日閲覧。 “IUPAC Gold Book - Hartree energy”. IUPAC. 2013年12月29日閲覧。