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岐阜中央郵便局
取扱内容 > ゆうちょ銀行岐阜店

貯金、貸付、為替、振替、振込、国際送金、外貨両替、国債、投資信託、変額年金保険 - 平日18時まで営業。
ATM
取扱内容 > かんぽ生命保険岐阜支店

個人向け窓口業務は、郵便局が代理店として行う。
周辺

十六銀行本店
国道157号
アクセス

JR東海道本線・高山本線 岐阜駅（長良口）から徒歩で約10分。
名鉄名古屋本線・各務原線 名鉄岐阜駅から徒歩で約7分。
岐阜バス名鉄岐阜停留所、もしくはいいバスに乗車、「松岡整形前」停留所下車。
東海北陸自動車道 岐阜各務原ICから国道21号を西へ約6km。
名神高速道路 岐阜羽島ICから岐阜県道1号を北へ約15km。
駐車場あり：20台
イワガネグモ科

イワガネグモ科 Eresidae は、クモ目に属する分類群の一つ。特異で派手な外見と興味深い習性を持つ群である。ただし日本には生息せず、あまり知られてはいない。
概説

イワガネグモ科は、100種ほどの種を含むクモ類としては比較的小さな群である。ヨーロッパには広く分布し、比較的大柄であり、独特の姿と、それに派手な色彩もあってよく知られたクモである。しかし日本には分布しないこともあり、日本での知名度は非常に低く、日本語で解説された文献も乏しい。
篩板を持つクモで、頭胸部が幅広くて角張り、眼の配列も特異的で、どこかハエトリグモにも似た姿を持つ。全身に細かな毛が密生しており、英名は Velvet Spider である。またイワガネグモ属Eresus は Ladybird spider と呼ばれており（Ladybirdはテントウムシのこと）、その雄成体の腹部背面は鮮やかな赤に黒斑がある。このクモは「中部ヨーロッパのクモではもっとも美しい種の一つ」、「世界一とは言わないまでも、ヨーロッパ一美しい」などと言われている。
住居の巣穴の入り口に梳糸を引いた網を張る。孤独性の種から社会性の種までが含まれる。系統的にも独特で、往々にして単独でイワガネグモ上科を構成する。
形態

完性域類で8眼、三爪で篩板を持つ。外見の印象はハエトリグモ科やエグチグモ科Palpimanidae に似て見える。体色に性的二形があってはっきりと異なる色彩のものがある。形態的には性差は大きくなく、雄がやや小さい程度。全身に細かな毛を密生する。
頭胸部は横幅が広く、特に頭部は丸みを帯びているが、おおよそ長方形に近く、頭胸部の大きな部分を占める。また頭部は盛り上がっており、胸部は低くて後方に狭まる。
眼は2列8眼だが、後列が大きく後曲（側眼が後ろにずれる）しているため、3列に見える。前列眼は頭胸部の前縁に沿って並ぶが、中眼が中央に寄る。後中眼はやや大きく、前中眼のすぐ後ろに位置する。後側眼はそれらより離れ、盛り上がった頭部中央の側縁近くに位置する。雌の触肢には爪がある。歩脚は長くなくて頑丈。第四脚に毛櫛がある。
腹部はほぼ楕円形で、多少とも腹背に平らになっている。腹面には前方に一対の書肺があり、後方の気門からは四本の単純な気管が走る。
体色は色や褐色など地味なものが多いが、腹部に縞模様や斑紋を持つものもある。特に派手な例としてヨーロッパ産の Eresus では雌は灰褐色であるのに対して、雄の腹部背面が鮮やかな朱赤色になり、その中央に二対の黒斑があり、さらに頭胸部周囲や歩脚の基部までが赤く染まり、上記のように美しいことで評価が高い。Seothyraでは雌では地味なまだら模様があるだけだが、雄ではより鮮やかな斑紋となり、頭胸部が鮮やかな赤になるものもある。これはある種のアリや無翅のハチに擬態しているものと考えられている。
習性

すべて巣穴に潜んで獲物を待つタイプの狩りをする。基本的には糸でかがった巣穴の入り口が広がっており、ここに梳糸をまばらに引き、これが大まかながら網の機能を持つ。
生息場所は群によって様々で、Stegodyphus　は樹木の枝先などに網を張る。それ以外の属のものは、樹皮や石などの隙間に糸で作ったチューブ状の巣を作るか、あるいは地中に穴を掘って巣とする。Seothyra は砂地に穴を掘り、梳糸で作ったマットを作るが、これに砂が混じって中央が窪んだようになる。この網は二葉（あるいは四葉）に分かれているため、砂地にその形のくぼみが出来ることになる。その外見がレイヨウの足跡に似ているため、Buckspoor Spiderと言う。また、このクモの幼生は分散する前に、母グモの死骸を食べる。
この科に属する Stegodyphus には単独性の種もあるが、様々な程度の社会性を示す種が見られる。その多くは亜社会性とされるが、少なくともそのうちの3種については、それぞれ独立により程度の高い社会性に進化したとされる。彼らの社会性はquassiosocial と言われ、これらの種はその生涯を集団の中で過ごし、共同で巣を作り、その中に血縁の近い個体が時に100頭以上も生活している。かれらは互いに攻撃をせず、獲物には集団で攻撃をかける。またこのような巣は周囲から隔絶された一種の生物学的な島であり（たとえばアリの巣のような）、寄生動物や盗み寄生者、社会寄生者や寄食者などを含む特有の動物相を持つに至っている。アリには他種のアリの巣に生息し、その社会に紛れて生息する社会寄生のアリがあるが、このStegodyphus の巣に入り込んでその集団内でのみ生息するハグモ科のクモ Archaeodictyna ulva が発見されている。この類の英名には Community Nest Spider がある。
分布

ほぼすべての種がヨーロッパ、アフリカ、アジアに分布している。南アメリカからわずかの記録があるが、この地域に原産なのが確実なのは一種(Stegodyphus manaus・ブラジル産)のみのようである。アジアでの分布は西に偏っており、イワガネグモ属は韓国まで分布があるが、東アジアまで分布するのはその1種のみである。Stegodyphusは南アジアに複数種があるが、一種がタイで見つかっているのが最東端である。
研究史

この類の分類的な位置については論議が多かった。外見が特殊であり、しかもハエトリグモなどに似て見えることも混乱の元になったとも考えられる。
この類の最初の記録は、ドイツ産のEresus の雄をMartini と Goeze が1778年に Aranea sandaliata の名で記載したところから始まる。19世紀前半にはこの属に複数の種が認められるようになったが、体色を主たる区別点としたため、種内の変異を種として扱ったり、雌雄に別属を当てたりといった混乱が続いた。この類の確実に認められる命名は1846年で、これ以降、同科の別属が次々に記載された。
この類を独立の科と最初に認めたのはKochで、1850年のことである。また、この科は1903年のSimon　以降、Eresinae　と　Penestominae　の二つの亜科に分けられてきたが現在では疑問視する向きもある。Miller et al. (2012)は後者をこの科から除外している。
分類

Miller et al. (2012)はこの科に9属（そのうちの1属はMiller et al. (2012)で新たに立てられたもの）、約100種を認める。そのうちで Dresserus が24種、Eresus が23種、Stegodyphus が20種などが多い方である。日本に産する種はない。近隣地域ではイワガネグモ Eresus cinnaberinus が韓国に分布する。世界の属種についてはイワガネグモ科の属種の項を参照。
Stegodyphus lineatus
栗田和典

栗田 和典（くりた かずのり）は、日本の歴史学者（イギリス近代史）。学位は、文学修士（名古屋大学・1988年）。静岡県立大学国際関係学部教授・大学院国際関係学研究科教授。
東海学園女子短期大学英文学科講師、東海学園大学経営学部講師、静岡県立大学国際関係学部助教授などを歴任した。
来歴

静岡県清水市に生まれた。
名古屋大学文学部史学科にて西洋史学を専攻した。卒業後は名古屋大学大学院に進み、文学研究科史学地理学専攻にて博士後期課程を単位取得満期退学した。
東海学園女子短期大学に採用され、英文学科にて講師に就任した。東海学園大学の開設により同大学の経営学部に移り講師となった。
その後、静岡県立大学の国際関係学部に移り、講師、助教授を歴任した。現在は、静岡県立大学の国際関係学部国際言語文化学科にて教授を務めている。また、静岡県立大学大学院の国際関係学研究科比較文化専攻の教授も兼任している。
研究

専門は西洋史学であり、18世紀のイギリス史を主に研究している。当時のイギリスの犯罪や刑罰についての造詣が深く、債務者監獄などそれらに纏わる論文も多い。
学生時代に柴田三千雄の著書を読んだことからエドワード・P・トムスンやモラル・エコノミーに関心を抱き、トムスンの著書を翻訳した近藤和彦（イギリス近代史）の門下となり、イギリス史を専門とすることとなった。のちに、近藤が編纂した書籍に対し、自身の研究成果を寄稿している。
人物

ブログを2つ開設する など、積極的な情報発信を行っている。
略歴

1986年 - 名古屋大学文学部卒業。
1992年 - 名古屋大学大学院文学研究科博士後期課程単位取得満期退学。
1992年 - 東海学園女子短期大学英文学科講師。
1995年 - 東海学園大学経営学部講師。
1997年 - 静岡県立大学国際関係学部講師。
1997年 - 静岡県立大学大学院国際関係学研究科講師。
1999年 - 静岡県立大学国際関係学部助教授。
1999年 - 静岡県立大学大学院国際関係学研究科助教授。
2007年 - 静岡県立大学国際関係学部教授。
2007年 - 静岡県立大学大学院国際関係学研究科教授。
著作 > 寄稿

栗田和典稿「民衆・犯罪・処刑」近藤和彦・伊藤毅編『江戸とロンドン』山川出版社、2007年。ISBN 9784634527126
著作 > 論文

栗田和典稿「十八世紀イギリス史の新展開――犯罪の社会史覚書き」『史學雜誌』99巻9号、史学会、1990年9月。ISSN 00182478
栗田和典稿「『穀物の価格をさだめ統制すべし』――近世イングランドの中間商人規制と民衆」『紀要』28巻、東海学園大学、1993年9月。ISSN 02858428
栗田和典稿「『統治しがたい』囚人たち――一七二〇年代のロンドン・フリート債務者監獄」『史學雜誌』105巻8号、史学会、1996年8月。ISSN 00182478
栗田和典稿「バンブリジ事件（1729〜30年）――債務者囚人をめぐる『博愛』的施策と党派（下）」『歴史の理論と教育』95号、名古屋歴史科学研究会、1997年2月。ISSN 02874393
栗田和典稿「慣習と議会制定法――産業革命期のイギリス社会」『歴史の理論と教育』106号、名古屋歴史科学研究会、1999年12月。ISSN 02874393
栗田和典稿「記憶・日付・暦（小松俊典教授定年退職記念）」『ことばと文化』3巻、静岡県立大学、2000年2月。ISSN 13451685
栗田和典稿「国王恩赦嘆願状の可能性を読む――社会的な役割、ミクロ・ストーリア、そして相互参照性」『ことばと文化』5巻、静岡県立大学、2002年2月。ISSN 13451685
水野かほる・稲田晴年・栗田和典ほか稿「国際関係学部・研究科留学生に対するグループ・インタビュー調査に関する報告」『国際関係・比較文化研究』1巻2号、静岡県立大学、2003年3月。ISSN 13481231
栗田和典稿「ポリスについての覚書き――シティの治安官」『ことばと文化』7巻、静岡県立大学、2004年2月。ISSN 13451685
栗田和典稿「ジョン・ハワード『監獄事情』から懲治監獄法へ」『ことばと文化』8巻、静岡県立大学、2005年2月。ISSN 13451685
栗田和典稿「ソールズベリ・コートの騒擾事件」『ことばと文化』9巻、静岡県立大学、2006年。ISSN 13451685
栗田和典稿「監獄、刑場、裁判所のしるし――ロンドンと江戸の歴史の場」『ことばと文化』10巻、静岡県立大学、2007年。ISSN 13451685
著作 > 書評

栗田和典稿「林田敏子著『イギリス近代警察の誕生――ヴィクトリア朝ボビーの社会史』」『史林』86巻3号、史学研究会、2003年5月。ISSN 03869369
栗田和典稿「川北稔・藤川隆男編『空間のイギリス史』」『社会経済史学』72巻4号、社会経済史学会、2006年。ISSN 00380113
アルゴリズム解析

アルゴリズム解析（アルゴリズムかいせき）とは、アルゴリズムの実行に必要とされるリソース（時間や記憶領域）量を見積もることである。多くのアルゴリズムは任意長の入力を受け付けるよう設計されている。アルゴリズムの「効率」や「複雑さ」は一般に、入力長からそのアルゴリズムを実行するのに必要なステップ数（時間複雑性）や記憶領域サイズ（空間複雑性）への関数として表される。
アルゴリズム解析は計算複雑性理論の重要な一分野である。計算複雑性理論では、与えられた計算問題を解くアルゴリズムが必要とするリソースを理論的に見積もる。この見積もりにより効率的なアルゴリズムを設計する指針が得られることがある。
アルゴリズム解析ではふつう、漸近的（asymptotic）な意味で複雑性を見積もる。すなわち、ある程度大きな入力長の際の複雑性関数を見積もる。このためにO記法、Ω記法、Θ記法が用いられる。例えば、二分探索のステップ数は入力サイズの対数に比例し、これを O(log(n)) と表記したり、「対数時間」と称したりする。このような漸近的な見積もりを用いるのは、同じアルゴリズムでも実装の違いにより差が出るのを捨象するためである。異なる妥当な実装による効率の違いは定数倍に留まる。この定数を隠れた定数（hidden constant）と呼ぶ。
漸近的でない正確な効率がわかる場合もあるが、そのためには「計算モデル」と呼ばれるアルゴリズムの特定の実装を仮定する必要がある。計算モデルはチューリング機械のような抽象化された機械を使うか、個々の命令の実行時間が変化しないと仮定することが多い（例えば実際のコンピュータではキャッシュにヒットするかしないかでは大きく実行時間が異なるが、アルゴリズム解析では一般にそれを無視する）。例えば、二分探索で N 個のソートされた数から探索する場合、1回の参照を一定の単位時間でできるとした場合、回答を得るまでに最大で log2 N+1 単位時間を要する。
コストモデル

時間効率の見積もりはステップとして定義するものに依存する。意味のある解析をするには、各ステップの実行時間の上限が一定でなければならない。例えば、2つの数の加算を1ステップと仮定したとしよう。この仮定は場合によっては正しくない。例えば数が極めて大きくなれば、加算が一定時間で完了するとは限らないからである（紙と鉛筆で2桁の加算をする場合と1000桁の加算をする場合を比べていただきたい）。
一般に次の2つのコストモデルが使われる。
後者の方がより複雑になるので、任意精度演算アルゴリズムなどそれが必要となる場合でしか使用されない。任意精度演算は例えば暗号理論で必要とされる。
見過ごされがちな重要な観点として、公表されている問題の下限（最良実行時間）は実際のコンピュータよりも制限された計算モデルについてのものであることが多いという点が挙げられる。そのため、実際にアルゴリズムを実装し実行してみると、想定していたよりも実行時間が短くなる（成長が遅い）ことがある。
実行時間解析

実行時間解析とは、アルゴリズムの入力サイズ（通常 n と記される）が増大したときの実行時間の増大を評価し推定することで、アルゴリズムを理論的に分類することである。実行時間効率は計算機科学の重要な関心事である。プログラムが完了するまでに数秒で済むのか、数時間かかるのか、1年以上かかるのかは、実装したアルゴリズムに依存する（アルゴリズムの実行時間を実測して解析するのは性能解析と呼ばれる）。
実行時間解析 > 実測の問題点

アルゴリズムはプラットフォームに依存しない（すなわち、アルゴリズムは任意のオペレーティングシステムが動作する任意のコンピュータ上で任意のプログラミング言語で実装できる）ので、複数のアルゴリズムの性能を比較するのに経験的技法（実測値）を用いるのはあまりにも問題が多い。
例として、大きさ n のソートされたリストから特定のエントリを検索するプログラムを考える。そして、最新型の高性能なコンピュータAでは線型探索アルゴリズムでプログラムを実装し、古い低性能なコンピュータBでは二分探索アルゴリズムでプログラムを実装したとする。それら2つのコンピュータでそれぞれのプログラムのベンチマークテストを実施し、次のような結果が得られたとする。
| n（リストの大きさ） | コンピュータAの実行時間 （ナノ秒単位） | コンピュータBの実行時間 （ナノ秒単位） |
| --- | --- | --- |
| 15 | 7 | 100,000 |
| 65 | 32 | 150,000 |
| 250 | 125 | 200,000 |
| 1,000 | 500 | 250,000 |
この測定結果を見ると、コンピュータAで実行したアルゴリズムの方がコンピュータBのそれよりも遥かに高速だと結論しそうになる。しかし、入力リストの大きさを十分大きくすると、その結論は全くの間違いだったことが判明する。
| n（リストの大きさ） | コンピュータAの実行時間 （ナノ秒単位） | コンピュータBの実行時間 （ナノ秒単位） |
| --- | --- | --- |
| 15 | 7 | 100,000 |
| 65 | 32 | 150,000 |
| 250 | 125 | 200,000 |
| 1,000 | 500 | 250,000 |
...
1,000,000: 500,000
| 4,000,000 | 2,000,000 | 550,000 |
| 16,000,000 | 8,000,000 | 600,000 |
...
| 63,072 × 1012 | 31,536 × 1012 ナノ秒、 または1年 | 1,375,000 ナノ秒, または 1.375 ミリ秒 |
線型探索プログラムを実行したコンピュータAでの成長率（実行時間の増加率）は線型性を示す。すなわち、そのプログラムの実行時間は入力サイズに比例している。入力サイズが2倍になれば実行時間も2倍になり、入力サイズが4倍になれば実行時間も4倍になる、という具合である。一方コンピュータBでは二分探索プログラムを実行したので、成長率は対数的になる。入力サイズが2倍になったとき、実行時間の増加は一定である（この例では25,000ナノ秒）。表面上コンピュータAの方が高速でも、コンピュータBの方が成長率が低い（遅い）ので、入力サイズが大きくなれば必然的にコンピュータBの方が勝つことになる。
実行時間解析 > 成長のオーダー

詳細は「ランダウの記号」を参照
大まかに言えば、あるアルゴリズムの入力サイズ n がある特定の値を超えたとき、その成長率がある数学関数のオーダーであるとは、その関数 f(n) に正の定数をかけた値がそのアルゴリズムの実行時間の上限（英語版）を与えることを意味する。言い換えれば、入力サイズ n が n0 より大きいとき、そのアルゴリズムの実行時間は c × f(n) を越えない（cは定数）。この概念はO記法で表現されることが多い。例えば、挿入ソートの実行時間は二次関数的に成長（英語版）するので、挿入ソートのオーダーは O(n2) と言える。
O記法はアルゴリズムの最悪の場合を表現するのによく使われるが、平均的なケースを表すのに使われることもある。例えばクイックソートの場合、最悪では O(n2) だが、平均では O(n log n) となる。
実行時間解析 > 経験的な成長のオーダー

実行時間が ≈ k na という法則に従うと仮定し、2つの入力サイズ  \{n1,n2\} における実測値  \{t1,t2\} から係数 a を求めるとすると、 t_{2}/t_{1}=(n_{2}/n_{1})^{a} という式が成り立つので  a=\log(t_{2}/t_{1})/\log(n_{2}/n_{1}) となる。成長のオーダーがこの法則に従うなら、実測から得た a の値は異なる実測値同士から求めた場合も一定となるはずである。オーダーがその法則に従わないなら、a は一定にならない。それでも、このような比較は2つのアルゴリズムの「経験的な局所的成長オーダー」の挙動を比較するのに役立つ。先に挙げた表に適用してみると次のようになる。
| n（リストの大きさ） | コンピュータAの実行時間 （ナノ秒単位） | ローカルな成長オーダー (n^_) | コンピュータBの実行時間 （ナノ秒単位） | ローカルな成長オーダー (n^_) |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 15 | 7 |  | 100,000 |  |
| 65 | 32 | 1.04 | 150,000 | 0.28 |
| 250 | 125 | 1.01 | 200,000 | 0.21 |
| 1,000 | 500 | 1.00 | 250,000 | 0.16 |
| ... | ... |  | ... |  |
| 1,000,000 | 500,000 | 1.00 | 500,000 | 0.10 |
| 4,000,000 | 2,000,000 | 1.00 | 550,000 | 0.07 |
| 16,000,000 | 8,000,000 | 1.00 | 600,000 | 0.06 |
| ... | ... |  | ... |  |
コンピュータAのアルゴリズムはこの法則に従って線型オーダーの成長を示していることが明らかである。コンピュータBでは a が急速に小さくなっており、成長の法則が異なることを示唆している。また、局所的成長オーダーはBの方が小さい（すなわちアルゴリズムの効率がよい）ことが経験的に判明する。
実行時間解析 > 実行時間複雑性の評価

与えられたアルゴリズムの最悪ケースの実行時間複雑性は、そのアルゴリズムの構造を調べ、いくつかの単純化仮定をすることで評価できることがある。次の擬似コードを見てみよう。
1    入力から正の整数 n を得る
2    if n > 10
3        print "This might take a while..."
4    for i = 1 to n
5        for j = 1 to i
6            print i * j
7    print "Done!"
与えられたコンピュータはこのアルゴリズムの実行で使われる個々の命令の処理に何らかの離散時間かかるだろう。命令の処理にかかる時間は命令の種類やコンピュータの実装によって変化するが、決定論的に得られるものとする。ステップ1の動作にかかる時間を T1、ステップ2にかかる時間を T2 などとする。
上のアルゴリズムで、ステップ1、2、7はそれぞれ1回しか実行されない。最悪の場合、ステップ3も1回だけ実行される。したがって、ステップ1、2、3、7の実行にかかる時間は次のようになる。
ループになっているステップ4、5、6の評価には若干の巧妙さが必要となる。外側のループの条件であるステップ4は ( n + 1 ) 回実行され（ループの終了判定に追加のステップが必要であるため、実行回数は n 回ではなく n + 1 回となる）、T4( n + 1 ) という時間がかかることになる。一方内側のループのループ回数は i の値で決まり、それは 1 から n まで順次変化する。最初に外側のループを通ったとき、j の変化する範囲は 1 から 1 までである。内側のループを1回だけ通ると、ループ本体（ステップ6）にかかる時間は T6、内側ループの条件（ステップ5）にかかる時間は 2T5となる。外側のループの次の反復では、j は 1 から 2 まで変化する。内側のループは2回通るので、内側ループ本体（ステップ6）にかかる時間は 2T6、内側ループの条件（ステップ5）にかかる時間は 3T5 となる。
要するに、内側ループの本体にかかる時間は、次のような等差数列で表される。
この式は次のように因数分解できる。
内側のループの条件部にかかる時間の総計も同様に次のように得られる。
これを因数分解すると次のようになる。
以上からこのアルゴリズムにかかる時間の総和は次のようになる。
これを整理すると次のようになる。
経験的に最も次数の高い項が成長率を支配することが知られており、それが実行時間のオーダーを定義する。この例では n2 が最も次数が高いので、f(n) = O(n2) という結論が得られる。形式的には次のように証明される。
\left[{\frac {1}{2}}(n^{2}+n)\right]T_{6}+\left[{\frac {1}{2}}(n^{2}+3n)\right]T_{5}+(n+1)T_{4}+T_{1}+T_{2}+T_{3}+T_{7}\leq cn^{2},\ n\geq n_{0} の証明



 \left[{\frac {1}{2}}(n^{2}+n)\right]T_{6}+\left[{\frac {1}{2}}(n^{2}+3n)\right]T_{5}+(n+1)T_{4}+T_{1}+T_{2}+T_{3}+T_{7}
\leq (n^{2}+n)T_{6}+(n^{2}+3n)T_{5}+(n+1)T_{4}+T_{1}+T_{2}+T_{3}+T_{7} （ここで n ≥ 0）
k が [T1..T7] 以上の定数とすると


 T_{6}(n^{2}+n)+T_{5}(n^{2}+3n)+(n+1)T_{4}+T_{1}+T_{2}+T_{3}+T_{7}\leq k(n^{2}+n)+k(n^{2}+3n)+kn+5k

 =2kn^{2}+5kn+5k\leq 2kn^{2}+5kn^{2}+5kn^{2} (for n ≥ 1)  =12kn^{2}
したがって  \left[{\frac {1}{2}}(n^{2}+n)\right]T_{6}+\left[{\frac {1}{2}}(n^{2}+3n)\right]T_{5}+(n+1)T_{4}+T_{1}+T_{2}+T_{3}+T_{7}\leq cn^{2},n\geq n_{0} ここで  c=12k,n_{0}=1
このアルゴリズムを解析するより洗練された手法としては、[T1..T7] をそれぞれの実際にかかる時間以上の単位時間と等しいと宣言する方法がある。その場合、このアルゴリズムの実行時間は次のようになる。
4+\sum _{i=1}^{n}i\leq 4+\sum _{i=1}^{n}n=4+n^{2}\leq 5n^{2} (for n ≥ 1)  =O(n^{2})
実行時間解析 > 他のリソースの成長率解析

実行時間解析の方法論は記憶領域の使用量などの成長率の推定にも応用できる。例えば、あるファイルの大きさに基づいて使用するメモリの確保量を変更するプログラムの擬似コードは次のようになる。
while (ファイルはオープン中)
    let n = ファイルのサイズ
    for ファイルサイズが100,000キロバイト増加するごとに
        確保するメモリ量を倍にする
この場合、ファイルサイズ n が増大するとメモリ使用量は指数関数的成長を示し、そのオーダーは O(2n) となる。
意義

非効率なアルゴリズムを使用したためにシステム性能に重大な影響を与えることがあるため、アルゴリズム解析は実用的な意味でも重要である。
（その時点での計算機のスペックとの相対として）膨大なデータを扱う場合、そのオーダーによっては、非効率なアルゴリズムは役に立たない。非効率なアルゴリズムは、たとえば時間や記憶領域を無駄に浪費する。
一方で、ただ単に「実行時間が重要な用途だから」というだけでアルゴリズムに凝るのは、大抵は単なる無駄である。例えば探索について、配列に全て放り込んで、端から探すだけという単純な実装が、データ数が少ない場合にはそれが最も実行時間が少ない、という場合も多い。実例としてはUnixのディレクトリエントリの扱いは古くはそのような実装であった。ボトルネックになる、あるいは膨大なデータになると、あらかじめ確実にわかっているのでなければ、改良する余裕のある、しかし単純な設計でまずは実装し、計測・測定の後に効率化にとりかからなければならない。
インボリュート歯車

2枚のインボリュート歯車の噛みあい、左側の歯車から右側のものに回転が伝達されている様子。青い矢印が二つの歯の接触点と、接触点における作用反作用の力を表す。接触点は歯車間の作用線上を動く。作用線は二つの歯車のどちらの基礎円とも接する線である。この図ではバックラッシがないため正確には作用線が2本ある（両歯車が2点で接する）ことになるが、図中では動力の伝達にかかる作用線だけが示されている。
インボリュート歯車は、歯車、特に平歯車および斜歯（はすば）歯車において、歯の軸と直交する断面の形状をインボリュート曲線としたもので、いくつかの良い特性があることから、近年では他の曲線の歯車に比べ機械製品で最も多く使われる。レオンハルト・オイラーの発案による 。
設計上の各部の名称

歯形となるインボリュート曲線の元となる円を基礎円と呼ぶ。2枚の歯車のそれぞれの基礎円（右図 base circle 1 および 2）の両方に接する4本の線のうち、交差する2本の一方を作用線（同 line of action）と呼ぶ。双方の歯はそれぞれインボリュート曲線（同 s1 および s2）であり、その接する点は回転が進んでも必ず作用線上になる。そして2つのインボリュート曲線の共通接線（同 T）と作用線は直交する。この作用線と両基礎円の中心（同 O1 および O2）を結ぶ線との交点をピッチ点 (同 P) と呼び、各基礎円の中心から半径がピッチ点までの円をピッチ円（同 pitch circle 1 および 2）と呼ぶ。両ピッチ円の共通接線と作用線の成す角を圧力角（同 alpha）と呼ぶ。
回転比の設計

2枚の歯車のピッチ円の直径をそれぞれ d1、d2、基礎円の直径を dg1、dg2、中心間距離を a とすると、
cos(alpha) = dg1/d1 = dg2/d2 = (dg1+dg2)/(d1+d2) = (dg1+dg2)/a
が成立する。つまり圧力角は歯車の軸間距離が変わると変化するが、回転にともなって変化することはない。
基礎円周上での各歯のインボリュート曲線の出発点の間隔を、基礎円ピッチと呼ぶ。これがかみ合う2枚の歯車で共通であることで、かみ合いが連続して生じ円滑に回転が伝達される。基礎円ピッチは円周長を歯の枚数で除した値であり、これは右図の te と等しくなる。この te を法線ピッチ（normal pitch）と呼ぶ。2枚の歯車の歯の枚数をそれぞれ z1、z2 とすると、
a1a2=a2a3=... = pi dg1/z1 = pi dg2 / z2 = te
となる。歯数の比とピッチ円直径の比は等しくなるようにすると、回転数（角速度）の比 rは
r = d1/d2 = dg1/dg2 = z1/z2
となる。つまり歯車の軸間距離 a とは無関係になり、基礎円あるいはピッチ円の直径の比で決まることになる。
かみ合い率

法線ピッチを短くして歯数を増やすと、同時にかみあう歯の数が増える。これにより回転の伝達が円滑になり、また歯にかかる力が小さくなる。一組の歯の接触点の軌跡を接触弧と呼び、ピッチ円周上の歯のピッチである円ピッチで接触弧の長さを除した値をかみ合い率と呼ぶ。インボリュート歯車においては接触点は作用線という直線上を動くため、作用線上での接触している点の移動距離を法線ピッチで除した値になる。
実際に接触が開始、終了する点の位置は、歯先円の直径によって決まる。歯先円が作用線と交わる点が接触の開始および終了点であり、この間の長さをかみ合い長さと呼ぶ。これを法線ピッチで除した値がかみ合い率である。かみ合い率が 1 であれば、法線ピッチとかみ合い長さが同じということであり、ある歯が接触を終了すると同時に次の歯が接触を始める。2 であれば接触を始めた歯がピッチ点に達した時に次の歯が接触を始め、最初の歯が接触を終了する時に次の歯がピッチ点に達しさらに次の歯が接触を始める。かみ合い率が 2 以上になるとかみ合いの開始、終了に伴うトルクの変化や騒音の発生が非常に小さくなる。
歯面の摩擦

歯がかみ合って回転を伝える際には、転がり接触をするのが理想であるが、インボリュート歯車では少ないながらも接触する歯面の間に滑りが生じる。滑りの際の摩擦力は、ピッチ点の手前では回転を妨げるが、ピッチ点の後ではむしろ回転の伝達を助ける。この滑る距離は、双方のピッチ円半径、歯数の比および圧力角によって変わる。またピッチ円から外周側（歯末）と内周側（歯元）でも異なる。圧力角が小さくなると滑りが大きくなり、ピッチ点の手前では歯元の方が滑りが大きい。
歯車の動力伝達の際の効率は、この滑りの量と、かみ合い率でほぼ決定される。かみ合い率が高いことは接触点が多く摩擦面が多いことになるが、両方の歯車でのかみ合い率の値を近くすることで効率はよくなる。
実際の設計

圧力角を大きくすることで伝達可能なトルクを大きくすることができ、小さくすることでバックラッシを小さくし、伝達をより円滑にし、また工作精度を下げることができるが、実際には 20° とするものが多い。
| 歯車の性質 | 14> 5° | 20° | 備考 |
| --- | --- | --- | --- |
| 歯元の強さ | 小 | 大 | 20°の方が20%程度強い |
| 歯の面圧 | 大 | 小 | ピッチ点では 20°の方が約36%強い面圧にできる |
| かみ合い率 | 大 | 小 |  |
| 滑り率 | 大 | 小 |  |
| 最小歯数 | 32（26） | 17（14） | 理論値（実用値） |
斜歯のインボリュート歯車は、作用線が二つの基礎円の交差しない共通接線になり、また滑りも大きいため、使われることは少ない。
インボリュート歯車の設計上の各部名称。d1, d2: ピッチ円直径、dg1, dg2: 基礎円直径、O1, O2: 各歯車の中心点、P: ピッチ点、s1, s2: 歯面のインボリュート曲線、α: 圧力角、T: 歯の接触する点での s1 と s2 の共通接線、line of action: 作用線 (両基礎円に接する線)
インボリュート歯車の基礎円ピッチと法線ピッチ。インボリュートの性質（伸開線であること）から、円弧の長さ a1a2 は te と等しい。te は円に接する直線であり、伸開の様子からこの直線がインボリュート曲線と直交することは容易に想像でき、したがってte はインボリュート曲線の法線であることが理解される。
西光寺 (品川区)

| 西光寺 |
| --- | --- |
 
所在地:  東京都品川区大井4-22-16
位置:  北緯35度36分00.7秒 東経139度43分58.6秒﻿ / ﻿北緯35.600194度 東経139.732944度﻿ / 35.600194; 139.732944座標: 北緯35度36分00.7秒 東経139度43分58.6秒﻿ / ﻿北緯35.600194度 東経139.732944度﻿ / 35.600194; 139.732944
山号:  松栄山
宗派:  浄土真宗本願寺派
本尊:  阿弥陀如来
創建年:  弘安9年（1286年）
開山:  栄順
中興年:  慶長年中（1596-1615）
中興:  栄空
文化財:  金小札色々威胴丸（重要文化財） 西光寺石造供養塔（品川区指定文化財）
公式サイト:  西光寺 大井の地で幾年～緑の中に佇むお寺です
法人番号:  3010705000150 
  
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西光寺（さいこうじ）は、東京都品川区にある浄土真宗本願寺派の寺院。
概要

1286年（弘安9年）、天台宗の僧侶だった栄順によって開山された。口伝では958年（天徳2年）ともいわれている。
1638年（寛永15年）、浄土真宗に転宗したといわれている。しかし、当寺に伝わる過去帳によれば、歴代住職は栄順以来世襲となっていることから、開山直後に浄土真宗に転宗し、その後一時的に天台宗に復帰し、寛永期に浄土真宗に再転宗したものと推測される。
江戸時代、当寺は桜の名所で、数多くの桜が植えられていた。「醍醐桜(だいござくら)」「姥桜(うばざくら)」「児桜(ちござくら)」と呼ばれる名木があったが、1893年（明治26年）の火事で壊滅的な打撃を受けた。かろうじて残ったのが「児桜」で、後に品川区の調査によって、西光寺にしか存在しない固有の品種であることが判明した。
文化財

金小札色々威胴丸
西光寺石造供養塔 3基
交通アクセス

大井町駅より徒歩8分。
No time No place

『No time No place』 は、2004年に製作された日本のインディーズ映画。監督は大石和世。40分。
2005年10月9日、第1回香川レインボー映画祭10月9日にて上映された。
また2007年4月15日、第1回アジアンクィア映画祭でジャパン・クイア・インディーズとして、iri監督により製作された『その月が満ちるまで』と同時上映された。
ストーリー

主人公、里美はコンプレックスの塊で、仕事にも恋にも積極的になれずにいた。小説を書くのが唯一の趣味だったが、ある日それもやめる決意をする。その直後、飼っていた猫の碧（みどり）が失踪してしまう。公園を捜す里美の前に突然現れた謎の女性、彼女の名前もまた碧（みどり）だった。
キャスト

里美
碧（みどり）
アンドレイ・メドベデフ

アンドレイ・メドベデフ（ウクライナ語：Андрій Медведєв; ラテン文字表記：Andriy Medvedev, 1974年8月31日 - ）は、ウクライナ・キエフ出身の男子プロテニス選手。1999年全仏オープン男子シングルス準優勝者。シングルス自己最高ランキングは4位。ATPツアーでシングルス11勝を挙げた。ダブルス優勝はない。右利き、バックハンド・ストロークは両手打ち。身長193cm、体重93kgの長身選手。
来歴

母親の手ほどきで、8歳からテニスを始める。姉のナタリア・メドベデワ（英語版）もプロテニス選手で、WTAツアーで世界ランキング23位を記録した。1986年4月26日に発生したチェルノブイリ原子力発電所事故により、同国内でテニスの屋外練習を続けていた当時11歳の彼や姉が健康上の影響を被った、という説も語られている。
1991年にプロ入りした。4大大会は1992年全仏オープンで初出場し、いきなり4回戦まで進出する。1992年6月のヒポ・グループ・テニス国際でツアー初優勝を果たす。1993年全仏オープンでベスト4進出、準決勝でセルジ・ブルゲラに敗れる。ブルゲラには翌1994年の同大会でも、準々決勝で敗れた。モンテカルロ・マスターズとハンブルク・マスターズで優勝し1994年5月16日付のランキングで自己最高のシングルス4位を記録している。
それからしばらく低迷期が続き、1999年全仏オープンでは世界ランキング100位から決勝に進出した。これは同大会の男子シングルス決勝進出者でも、史上最低順位の記録である。その決勝戦では第13シードのアンドレ・アガシから最初の2セットを6-1, 6-2で奪ったが、第3セットの土壇場からアガシが反撃を開始し、メドベデフは後半の3セットを4-6, 3-6, 4-6で落として準優勝に終わった。アガシはこの優勝により、宿願のキャリア・グランドスラム達成した。この年の全仏オープンは期間中の雨が多く、メドベデフは“最も遅いクレーコート”の得意な選手として勝ち上がったと言われた。
メドベデフは2001年のシーズンを最後に現役を引退し、サンクトペテルブルク・オープンが最後の試合になった。
ATPツアー決勝進出結果 > シングルス: 18回 (11勝7敗)

| 結果 | No>  | 決勝日 | 大会 | サーフェス | 対戦相手 | スコア |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 優勝 | 1. | 1992年6月21日 |  ジェノア | クレー |  ギリェルモ・ペレス＝ロルダン | 6–3, 6–4 |
| 優勝 | 2. | 1992年7月19日 |  シュトゥットガルト | クレー |  ウェイン・フェレイラ | 6–1, 6–4, 6–7(5), 2–6, 6–1 |
| 優勝 | 3. | 1992年9月20日 |  ボルドー | クレー |  セルジ・ブルゲラ | 6–3, 1–6, 6–2 |
| 優勝 | 4. | 1993年4月4日 |  エストリル | クレー |  カレル・ノバチェク | 6–4, 6–2 |
| 優勝 | 5. | 1993年4月11日 |  バルセロナ | クレー |  セルジ・ブルゲラ | 6–7(7), 6–3, 7–5, 6–4 |
| 準優勝 | 1. | 1993年6月20日 |  ハレ | 芝 |  アンリ・ルコント | 2–6, 3–6 |
| 優勝 | 6. | 1993年8月22日 |  ニューヘイブン | ハード |  ペトル・コルダ | 7–5, 6–4 |
| 準優勝 | 2. | 1993年11月7日 |  パリ | カーペット (室内) |  ゴラン・イワニセビッチ | 4–6, 2–6, 6–7(2) |
| 準優勝 | 3. | 1994年4月3日 |  エストリル | クレー |  カルロス・コスタ | 6–4, 5–7, 4–6 |
| 優勝 | 7. | 1994年4月24日 |  モンテカルロ | クレー |  セルジ・ブルゲラ | 7–5, 6–1, 6–3 |
| 優勝 | 8. | 1994年5月8日 |  ハンブルク | クレー |  エフゲニー・カフェルニコフ | 6–4, 6–4, 3–6, 6–3 |
| 準優勝 | 4. | 1994年8月7日 |  プラハ | クレー |  セルジ・ブルゲラ | 3–6, 4–6 |
| 優勝 | 9. | 1995年5月14日 |  ハンブルク | クレー |  ゴラン・イワニセビッチ | 6–3, 6–2, 6–1 |
| 準優勝 | 5. | 1996年7月14日 |  ボースタード | クレー |  マグヌス・グスタフソン | 1–6, 3–6 |
| 優勝 | 10. | 1996年8月25日 |  ロングアイランド | ハード |  マルティン・ダム | 7–5, 6–3 |
| 優勝 | 11. | 1997年5月11日 |  ハンブルク | クレー |  フェリックス・マンティーリャ | 6–0, 6–4, 6–2 |
| 準優勝 | 6. | 1998年7月12日 |  ボースタード | クレー |  マグヌス・グスタフソン | 2–6, 3–6 |
| 準優勝 | 7. | 1999年6月6日 |  全仏オープン | クレー |  アンドレ・アガシ | 6–1, 6–2, 4–6, 3–6, 4–6 |
ATPツアー決勝進出結果 > ダブルス: 1回 (0勝1敗)

| 結果 | No>  | 決勝日 | 大会 | サーフェス | パートナー | 対戦相手 | スコア |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 準優勝 | 1. | 1999年11月8日 |  モスクワ | カーペット (室内) |  マラト・サフィン |  ジャスティン・ギメルストブ  ダニエル・バチェク | 2–6, 1–6 |
4大大会シングルス成績

| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  W  |  F  | SF | QF | #R | RR | Q# | LQ |  A  | Z# | PO |  G  |  S  |  B  | NMS |  P  | NH |
W=優勝, F=準優勝, SF=ベスト4, QF=ベスト8, #R=#回戦敗退, RR=ラウンドロビン敗退, Q#=予選#回戦敗退, LQ=予選敗退, A=大会不参加, Z#=デビスカップ/BJKカップ地域ゾーン, PO=デビスカップ/BJKカッププレーオフ, G=オリンピック金メダル, S=オリンピック銀メダル, B=オリンピック銅メダル, NMS=マスターズシリーズから降格, P=開催延期, NH=開催なし.
| 大会 | 1992 | 1993 | 1994 | 1995 | 1996 | 1997 | 1998 | 1999 | 2000 | 2001 | 通算成績 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 全豪オープン | A | 3R | A | QF | 2R | 4R | 2R | 2R | 1R | 2R | 13–8 |
| 全仏オープン | 4R | SF | QF | 4R | 2R | 4R | 1R | F | 4R | 1R | 29–10 |
| ウィンブルドン | A | 2R | 4R | 2R | 1R | 3R | 2R | 2R | 1R | 1R | 9–9 |
| 全米オープン | A | QF | 2R | 2R | 4R | 1R | 2R | 4R | A | A | 13–7 |
LIVE-J

| LIVE-J |
| --- | --- |
ジャンル:  情報番組
放送方式:  録音放送
放送期間:  2006年10月 - 2009年9月25日
放送時間:  金曜日27:00～28:00 （詳細はネット局の項参照）
制作:  ジャパンエフエムネットワーク
ネットワーク:  JFN
パーソナリティ:  斎藤誠 宮本せいら
テーマ曲:  first friendship／Lars Bartkuhn
公式サイト:  公式サイト
特記事項： 2008年10月に放送時間変更。
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『LIVE-J』（ライブ-ジェイ）は、JFN系列で放送されていたラジオ番組。
コーナー

LIVE-Jリコメンド
パーソナリティ各一人が選曲した曲について語る。
ネット局（2009.09） > JFN基点ネット（金曜27:00～）

FM青森
Boy-FM
FM岩手
RADIO BERRY
FMぐんま
FMとやま
Radio80
FM-NAGANO
radio CUBE FM三重
FM福井
e-radio
V-air
FM OKAYAMA
HFM
FMY
FM香川
FM徳島
Hi-Six
FMS
fm nagasaki
Air-Radio
FMK
JOY FM
μ FM
FM沖縄
ネット局（2009.09） > 別時間ネット

AFM（土曜25:00～）
HELLO FIVE（金曜21:00～）
FM OSAKA（日曜18:00～）
Kiss-FM KOBE（木曜20:00～）
NuBus

Macintosh IIのマザーボード。左に6個のNuBusスロットが見える。
NuBusグラフィックスカードの例 (Apple Display Card 24AC)
NuBus（ニューバス）は32ビットのパラレルバスである。当初はMITでNuMachineワークステーションの一部として開発されたが、ついには、Apple ComputerやNeXTコンピュータにも採用された。だが21世紀に入る頃には、もはや広く使われることのない規格となった。テキサス・インスツルメンツの登録商標（日本における商標登録番号は第2315207号）である。
アーキテクチャ

NuBusは、開発された当時のその他のインタフェースと比較して、かなり先進的な設計だった。当時のたいていのコンピュータシステムのバスは8ビットで、その8ビットのバスで他のコンピュータと接続されていた。しかしながら、市場はより高速なバスを求めていることは明らかであったので、NuBusは32ビットインタフェースの採用を決めた。
加えて、NuBusはプロセッサ非依存であった。たいていのバスは基本的には、CPU上のピンをそのまま基板上に出しているだけであった。つまり、拡張カードは接続先のマシンのデータ構造（たとえばリトルエンディアン）や信号規格を満たしていなければならなかった。NuBusはこのような仮定を取り除き、適切なデバイスドライバが用意されるならば、NuBusカードはどのNuBusマシンにも接続できるようにした。
適切なデバイスドライバを選択するために、NuBusには、NuBusカードが起動時にホストコンピュータを識別できる仕組みがある。バスにカードを接続する際の面倒なシステム設定を行う必要がなかった。たとえば、Industry Standard Architecture（ISA）では、カードの設定だけでなく、カードが使用するメモリ空間や割り込みなども設定しなければならない。NuBusはこのような設定は必要とせず、プラグアンドプレイをサポートするアーキテクチャの最初の一例となった。
この柔軟性のために、NuBusはユーザーとデバイスドライバ作成者にとっては非常に単純なものになったが、代わりにカードの設計者にとってはより難しくなった。たいていの「単純」なバスシステムは、ターゲットCPU用に設計された少ない入出力チップを使えば簡単にサポートできたのに対して、NuBusは、すべてのNuBusカードとコンピュータを、プラットフォーム非依存な「NuBusワールド」に変えなければならなかった。一般的に、このことは、カード上のバスとI/Oチップとの間にNuBusコントローラチップを加え、カードのコストが増えることを意味した。この対策は今日では取るに足らないものであり、すべての新しいバスには必要なものであるのに対して、1980年当時は、NuBusは複雑で高価なものであると思われた。
実装

NuMachineはリリースされることがなかったが、テキサス・インスツルメンツは1980年にNuBusを採用し、IEEE1196として標準化した。このバージョンはVMEバス や他のバスで見られる標準の96ピンの3列コネクタを使っていて、10MHzのクロックで最大バースト転送速度40MB/sと10MB/sから20MB/sの平均転送速度を出すことができた。後に追加されたNuBus90は、転送速度を上げるためにクロックは20MHzに引き上げられ、バースト転送速度は70MB/s、平均転送速度は約30MB/sにまで増加した。
NuBusは、よくデザインされたMITのNuMachineの派生品である、テキサス・インスツルメンツが開発したTI ExplorerというLISPマシンに最初に用いられた。その後まもなく、1986年にテキサス・インスツルメンツはS1500マルチプロセッサUNIXシステムに採用した。
NuBusは、アップルコンピュータによってMacintosh IIプロジェクトに採用された。そのプラグアンドプレイで使える特徴は、簡単に使えるというMacの哲学にぴったり一致していた。NuBusは1980年代後半から1990年代を通してMacintoshの大部分の製品ラインアップに使われた。そして、Macintosh Quadra以降からNuBus90にアップグレードされた。ただ、ロジックボード上のコントローラがアップグレードされなかったので、初期のQuadraは2枚のカードが互いに通信する場合、20MHzのクロックしかサポートしていなかった。この仕様は後に660AVと840AVにも搭載され、初期のPower Macintoshにも使われた。また、アップルコンピュータの実装は、コンピュータの電源をオフにする間、電話線を監視するタスク（Wake-on-Ring（英語版））を動かすために、トリッキーな5V電源の常時供給も行った。これは明らかにNuBus標準として認められていないものであった。
NuBusはNeXT BUSとしてNeXTコンピュータ（NeXTcubeおよびNeXTstation）にも採用されたが、物理的な配線は異なっていた。NuBusはこれら以外のコンピュータにはほとんど使用されていなかった。そして、アップルコンピュータが1995年にPCIに切り替えると、NuBusはすぐに消えた。
Motorola Droid

| --- | --- |
製造: モトローラ
発売日: 2009年11月9日
概要
OS: Android 2.0
CPU: テキサスインスツルメンツ OMAP 3430
音声通信方式: 3G：CDMA2000 1x EV-DO Rev.A 2G：GSM： （CDMA2000 1x：800/1900 MHz  GSM：850/900/1800/1900MHz）
データ通信方式: CDMA2000 1x EV=DO Rev.A、EDGE、GPRS Wi-Fi (b/g)
形状: 横スライド式
サイズ: 115.8 × 60 × 13.7 mm
質量: 169 g
内部メモリ: Mobile DDR SDRAM 512MB
外部メモリ: microSDHCメモリカード（32GBまで）
日本語入力: なし
FeliCa: なし
赤外線通信機能: なし
Bluetooth: Ver2.0
メインディスプレイ
方式: TFT液晶
解像度: 480×854ドット
サイズ: 3.7インチ
表示色数: 
サブディスプレイ
なし
メインカメラ
画素数・方式: 約500万画素
機能: AF
サブカメラ
なし
カラーバリエーション
: ブラック
■テンプレート / ■ノート ■ウィキプロジェクト
Motorola Droid（モトローラ ドロイド）は、アメリカ合衆国の通信機器メーカー、モトローラが開発した、
携帯電話（スマートフォン）の名称である。
概要

モトローラで初となる、本格的なフルタッチパネルのスマートフォンである。
Googleが開発した携帯電話用のOS、『Android 2.0』を搭載しており、
操作は、3.7インチフルワイドVGA液晶への画面タッチと、スライド式のQWERTYキーボードで行う。
現在、アメリカで販売されている「Droid」は、ベライゾン・ワイヤレスが独占販売をしており、
通信方式には、CDMA2000 1x EVDO Rev.Aが採用されている。
GSM版

欧州向けには、通信方式がクワッドバンドGSMとなる、「Motorola Milestone（モトローラ マイルストーン）」として販売されている。ドイツとイタリア、アルゼンチンで、CDMA版と同じく、2009年11月9日に発売された。
また、イギリスでも、同年12月10日に、香港でも同年12月21日にそれぞれ発売された。
Droidとの通信方式以外での主な違いは、SIMフリーになっており、ソフトウェアの一部内容が変更されていることである。