stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ブリヂストン・モールトン
車種 > BSM-RF

Frame Kit　取り扱いはブリヂストンが認定した「ブリヂストン・モールトン フラッグシップショップ」限定。
発売　2006年?月?日-
非分割フレーム
セット内容
フレーム(リアエンド幅130mm,シートピラー径27.2mm)
前後ホイール（シマノ アルテグラ6600シリーズ）
リアキャリア
マッドガード(色はフレームと同色)
アーレンキーセット(六角レンチ2本)
リア・リフレクター
スタンドアッシー
色　31色の指定色から選択
車種間の相違点

2005年6月1日-発売の車種と初期型との相違点。
ブリヂストン純正フロントディレーラーマウント取り付け用ネジ穴がフレームに設けられた。
リアスイングアームにセンタースタンド台座が設けられた。初期型にスタンド台座はない。
capreoリアハブの採用に併せ、リアエンド幅が135mmとなった。ただし、Frame Kitや一部の車種を除く。初期型は130mm。
シートポスト外径が一般的な自転車同様27.2mmとなった。初期型は28.6mm。
リアブレーキ取付台座に前上りの角度がついた。初期型はスウィングアーム上面に平行。
リアフェンダー前部が延長された。初期型はリアブレーキ取付台座まで。
ブリヂストン純正オプションパーツ

フロントキャリア(BSM F180100)
大型リヤキャリア(BSM-L F140100)
布製フロントバッグ(FB-BSM A302700)
革製フロントバッグ(FB-BSMS1 A302701)
布製リヤバッグ(RB-BSM A314700)
布製大型リヤバッグ(RB-BSML A314702)
革製リヤバッグ(RB-BSMS1 A314701)
布製リヤキャリアバッグ(RB-BSMC A314703) − BSM-R9専用小物入れ袋
キャリングバッグ(CB-BSM A368700) − 分割式BSM専用輪行袋
ハンドルステム(アヘッドタイプ)(1120463 UI5M10)
ハンドルステム(ノーマルタイプ)(1120465 65BM9)[限定品]
リヤクッション(ハード)(F891482 BM-HRC)
フロントサスハードキット(F891489 BSM-FCH)
ワイヤージョイント(2ボルト止め)(F891483 BSMBR2)
スプリングセット(F891485 BSM-SP)
Fディレーラーマウント(F419002 BM-FDB)
シムセット(F891484 BSM-SM) − フロントサスペンション,ピボットの隙間調整に用いる。
サードパーティー製オプションパーツ,サービス

各自転車店が販売しているオプションパーツを列挙する。取扱店によってパーツの呼称は異なることもあるが、同一目的のパーツはまとめて記す。輸入品の場合は取扱店を記す。複数店から販売されている場合の店名は50音順。
パーツによっては店頭での取り付けを販売条件にしているモノもある。また改造サービスについても終了している可能性もあり、購入の際には事前問い合わせを勧める。
コムソモリスク・ナ・アムーレ駅

| コムソモリスク・ナ・アムーレ駅 |
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 駅舎
 Комсомольск-на-Амуре   
 
所在地:  ハバロフスク地方コムソモリスク・ナ・アムーレ
所属事業者:  ロシア鉄道（駅詳細）
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コムソモリスク・ナ・アムーレ駅（コムソモリスク・ナ・アムーレえき、ロシア語: Станция Комсомольск-на-Амуре）はロシアハバロフスク地方コムソモリスク・ナ・アムーレにあるロシア鉄道の鉄道駅。バイカル・アムール鉄道（バム鉄道）とヴォロチャーエフカ・ジョムギ鉄道の接続駅である。
本項では、2018年10月1日に廃止されたコムソモリスク・ナ・アムーレ市電の鉄道駅電停（ロシア語: Железнодорожный вокзал）についても記述する。
当駅を発着する旅客列車

667 (668)列車：コムソモリスク・ナ・アムーレ駅 - ハバロフスク駅 (青年号)
351 (352)列車：ソヴィエツカヤ・ガヴァニ駅 - ウラジオストク駅
363 (364)列車：ティンダ駅 - コムソモリスク・ナ・アムーレ駅
当駅は鉄道駅であるほか、機関車車庫、客車車庫、コンテナヤードを有する。
駅構造 > ロシア鉄道

| ロシア鉄道 コムソモリスク・ナ・アムーレ駅 |
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 Комсомольск-на-Амуре   
所在地:  ハバロフスク地方コムソモリスク・ナ・アムーレ北緯50度33分7秒 東経136度59分23秒﻿ / ﻿北緯50.55194度 東経136.98972度﻿ / 50.55194; 136.98972﻿ (ロシア鉄道 コムソモリスク・ナ・アムーレ駅)
所属事業者:  ロシア鉄道（РЖД） （極東鉄道支社）
電報略号:  Express-3コード：2034636
駅構造:  地上駅
ホーム:  2面3線
開業年月日:  1936年3月29日
乗入路線 2 路線
所属路線:  バイカル・アムール鉄道（バム鉄道）
キロ程:  ? km（タイシェト起点）
 ◄シリンカ (4.8 km) (3.9 km) ピヴァニ►
所属路線:  ヴォロチャーエフカ・ジョムギ鉄道
キロ程:  353 km（シベリア鉄道分岐点起点）
 ◄フルバ (21 km) (8 km) ジョムギ►
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単式ホーム1面1線と島式ホーム1面2線の合計2面3線を有する地上駅。ホームは全て低床式。駅舎は単式ホームの横にあり、ホーム間の移動は線路上を直接横断する。
プラットホーム
駅構造 > コムソモリスク・ナ・アムーレ市電

| 市電 鉄道駅電停 |
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 ロシア鉄道ホームの横に乗り場（写真奥）がある。
 Железнодорожный вокзал   
 (? km) マギストラルナヤ►
所在地:  ハバロフスク地方コムソモリスク・ナ・アムーレ北緯50度33分6.4秒 東経136度59分15.1秒﻿ / ﻿北緯50.551778度 東経136.987528度﻿ / 50.551778; 136.987528﻿ (市電 鉄道駅電停)
所属事業者:  コムソモリスク・ナ・アムーレ市電
所属路線:  1系統・2系統・5系統
キロ程:  0.0 km（鉄道駅起点）
駅構造:  地上駅
ホーム:  1面1線
開業年月日:  1957年11月6日
廃止年月日:  2018年10月1日
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単式ホーム1面1線を有する地上駅であった。ループ状になった線路の途中にあり、列車はホームで折り返さず、車両の進行方向を転換させることなく、ループを左回りに周る方式であった。
駅周辺

駅前には団地が広がる。
隣の駅

駅前広場
メトロポリス・ヘイスティングス法

提案分布 Q はランダムウォークの粒子が次に移動する候補点を提案する。
数学や物理において、メトロポリス・ヘイスティングス法(もしくは M-H アルゴリズム)(メトロポリス・ヘイスティングスほう、Metropolis-Hastings algorithm)　はマルコフ連鎖モンテカルロ法の一つで、直接的に乱数の生成が難しい確率分布に対し、その確率分布に収束するマルコフ連鎖を生成する手法である。生成されたマルコフ連鎖は、確率分布の近似（ヒストグラム）などの期待値、すなわち積分の近似計算に用いられる。
歴史

このアルゴリズムは1953年にボルツマン分布のための特殊形で発表したニコラス・メトロポリスらによって提案され. 、1970年に W.K. ヘイスティングスによって一般化された。ギブスサンプリング法は棄却されることのないM-H アルゴリズムと捉えることが出来て、調整パラメータが少ない点で構成が容易であるが、応用範囲は狭まる。
アルゴリズムの説明

M-H アルゴリズムを用いると、確率分布 \displaystyle P(x) の確率密度関数もしくは確率関数（煩雑なので、以下では「確率密度関数」に統一する）に比例する関数が計算できるならば、
いかなる確率分布  \displaystyle P(x) からでも、基本的には乱数列を得ることができる。
統計学や統計物理学では、しばしば興味のある確率密度関数の定数倍しかわからないことがある。定数倍部分がわからなくても乱数の生成が可能である点はM-H アルゴリズムの大きな長所である。
M-H アルゴリズムは乱数列を生成する。
乱数列の長さが長ければ長いほど、その乱数列は目標の分布P(x)を近似することになる。
乱数は反復計算によって生成される。次の乱数が従う確率分布は現在の乱数の値にのみ依存する。すなわち、乱数列はマルコフ連鎖である。
乱数列を生成する反復計算方法がアルゴリズムの重要な点である。反復計算は、次の状態となる候補を計算することと、それを採択、もしくは棄却する手続きで構成される。
採択とは候補となった状態が次の反復計算の際に使用されることで、棄却とは次の反復計算でも現在の状態が使用されることである。採択、もしくは棄却を決定する採択確率は、P(x)に関する現在の状態と次の状態の確率密度関数を比較して決定される。
以下では簡単のために、M-H アルゴリズムの最も基本的な例である、メトロポリスアルゴリズムを示す。
メトロポリスアルゴリズム
f(x)を目標分布 P(x)の確率密度関数に比例する関数とする。
初期化: 初期値 x_{0} と任意の確率密度関数 Q(x|y) を決める。
関数 Q(x|y)は過去の状態 yが与えられたときに、候補となる状態 xを生成する関数である。メトロポリスアルゴリズムでは Qは対称でなければならない。つまり Q(x|y)=Q(y|x)を満たさなければならない。典型的な Q(x|y)の選択として、 yを平均としたガウス分布があり、この場合、 yの近くは次も選択しやすいことになる。 Qは提案分布と呼ばれる。
t 番目の更新:
確率分布 Q(x^{*}|x_{t})から次の状態となる候補 x^{*} を生成する。
採択率 \alpha ={\frac {f(x^{*})}{f(x_{t})}}を計算する。採択率を使って、候補を採択するか棄却するかを決定する。 Pの確率密度関数は fに比例しているため、 \alpha ={\frac {f(x^{*})}{f(x_{t})}}={\frac {P(x^{*})}{P(x_{t})}}である。
\alpha \geq 1である場合、候補 x^{*} は確実に採択され、次の状態は x_{t+1}=x^{*}となる。そうでなければ確率 \alpha で候補を採択する。候補が棄却されれば次の状態も現在と変わらず x_{t+1}=x_{t}とする。
この反復計算により、乱数はある状態にとどまったり、動いたりを繰り返し、ランダムに状態空間を動きまわる。採択率は、現在の状態と次の状態の候補の確率密度関数を比べることで、生成された候補がどれだけ採択されうるかを表す。現在の状態よりも次の候補の確率密度関数が高ければ、必ず次の状態を採択する。しかし次の候補の確率密度関数が高くない場合、ある確率で移動せずに候補を棄却する。このため、高い確率密度関数の領域からは多くの乱数を、また低い確率密度関数の領域は少ない乱数を生成することになる。直感的にはこれがアルゴリズムの仕組みであり、目的の確率分布に従った乱数を近似的に生成する方法である。
棄却法など、確率分布から直接独立に乱数を生成する方法と異なり、M-H アルゴリズムなどのマルコフ連鎖モンテカルロ法はいくつかの短所がある。
乱数列が相関していること。長い乱数列を生成しても、近接した乱数は相関をもち、確率分布を正しく反映したものではない。相関が高ければ、目標となる確率分布を近似するのに、多くの反復計算が必要になる。相関を小さくする工夫はいくつかある。ひとつは、あらかじめ決めた整数 nに対し、 n個飛ばしで乱数を集める方法である。整数 nの値は、しばしば乱数列を用いて計算した自己相関関数をもとに決められる。しかし整数 nの値が大きすぎると、その分反復計算が増えてしまう。もうひとつは、次の状態の候補を現在時点より、適度に遠くへ提案する方法である。しかしあまり遠くへ提案しすぎれば棄却確率が増加してかえって相関が小さくなる。
反復計算で生成されたマルコフ連鎖は、ゆるい十分条件のもとで、目標の分布に収束されることが保証されている。初期値が確率密度関数の小さい領域にあると、目標の分布に近づくのが遅れ、目標の分布の近似に大きなバイアスを生む危険がある。その対策として、反復計算の最初の方の部分を切り捨てる、burn-inがしばしば有効である。
確率分布の近似に使われる基本的な棄却法は、その棄却確率が次元数の関数として指数関数的に増加する、次元の呪いの影響を受ける。M-Hアルゴリズムなどマルコフ連鎖モンテカルロ法では、次元の影響が同程度には起きないことが多い。そのため、確率分布が定義されている状態空間の次元が高い場合、マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いることは自然である。そのためマルコフ連鎖モンテカルロ法は、多くの分野で使用されている階層ベイズモデルや高次元な統計モデルの事後分布の近似方法としてよく選ばれている。
次元が高い場合には、個々の次元ごとに異なった振る舞いをすることや、遅い混合を避けるためにすべての次元に関して適切なジャンプの大きさを決定することが問題となるため、提案分布を適切に選択することが自体が困難である。
そのような状況でしばしば取られる代替案としてはギブスサンプリングがある。ギブスサンプリングは、すべての次元から一度にサンプルするのではなく、個々の次元に関してサンプリングを行う。
これは多くの典型な階層モデルにあるように、少数の変数が他の変数を条件付けている場合には有効な方法である。
個々の変数は他の変数に関して条件づけされて１度にサンプリングされる。
他には適応的棄却サンプリング、一次元M-H ステップ、スライスサンプリングが考えられる。
提案密度  \displaystyle Q(x'|x_{t}) が  \displaystyle x_{t} に一切依存しないことも可能であり、その場合はアルゴリズムは「独立型メトロポリス・ヘイスティングス法」という。
ふさわしい提案分布を持った独立型メトロポリス・ヘイスティングス法は高い精度が期待されるが、目標となる確率分布の事前の知識を必要とするし、次元の呪いを強く受ける危険がある。
定式化

M-H アルゴリズムは目標確率分布 P(x)に従ったサンプルの生成を行うことが目的である。
これを達成するために、漸近的に唯一の定常分布π(x)に収束するマルコフ連鎖を用いる。
ここでは簡単のため、離散の状態空間を考えることにする。マルコフ連鎖は、２つの状態間の遷移確率 P(x'|x)によって一意に定義される。
次の２つの条件が満たされるとき、マルコフ連鎖は定常分布に収束する。このとき、マルコフ連鎖はエルゴード性をもつという。
定常分布の存在：定常である確率分布 \pi (x)が存在しなければならない。一つの十分条件として、詳細釣り合い条件がある。詳細釣り合い条件とは、状態 xが \pi (x)からの乱数であるとき、状態 xから状態 x'への遷移確率が状態 x'から状態 xへの遷移確率と等しいこと、つまり、 \pi (x)P(x'|x)=\pi (x')P(x|x')となることである。
定常分布の一意性: 定常分布 \pi (x)は一意でなければならない。十分条件の一つは、 P(x'|x)がすべての x,x'について正になることである。
M-H アルゴリズムは遷移確率の構成により、上記の２つの条件を満たすようにマルコフ過程を設計することができる。
詳細釣り合い条件を確認しよう。 \pi (x)=P(x)として
P(x)P(x'|x)=P(x')P(x|x')
が成り立つ必要がある。これは、以下のように書き換えられる。
{\frac {P(x'|x)}{P(x|x')}}={\frac {P(x')}{P(x)}}.
通常の手法として遷移確率を提案確率分布と採択確率分布に分解する。提案分布 \displaystyle Q(x'|x)は xが与えられたときの状態 x'を提案する条件付き確率であり、採択確率 \displaystyle A(x',x)は xが与えられたときの状態 x'を採択する条件付き確率である。
P(x'|x)=Q(x'|x)A(x',x)
この関係を以前の式に代入して以下の式を得る。
{\frac {A(x',x)}{A(x,x')}}={\frac {P(x')}{P(x)}}{\frac {Q(x|x')}{Q(x'|x)}}  .
次のステップとして、この式を満たす採択率を選ぶことが必要である。よくある選択として、メトロポリス選択が知られ以下の式で得られる。この値はアルゴリズムの実装に必要な値である。
A(x',x)=\min \left(1,{\frac {P(x')}{P(x)}}{\frac {Q(x|x')}{Q(x'|x)}}\right)
この式が前の式を満たすことは、 A(x',x) / A(x,x')か A(x,x')/ A(x',x) の少なくとも片方 が1以上になることから確認できる。
また、これは A(x',x)と A(x,x')を一般性を失うことなく入れ替えることができるからである。
実装の観点からはMetropolis–Hastings アルゴリズムは以下のステップから成り立っている。
初期化： ランダムに xを設定する
\displaystyle Q(x'|x)に従い x'を生成する
\displaystyle A(x',x)に従い採択し x'に遷移する。採択されない場合は、 x'=xとなり値を更新しない。
T回以下であれば２に戻る
値を保存する。２に戻る。
サンプルを適切に集めるためには、 Tは提案分布や採択率とが別に決められ、ステップ４においてサンプルが相関していないことが必要である。マルコフ過程の自己相関時間の時間のオーダーによる。
一般的にこのパラメータの決定は簡単ではないことは重要な点である。問題に対して適切にパラメータは決定されるべきである。分布に関する知識が全くない場合には一様分布が提案分布として選ばれることもある。この場合、状態 xと状態 x'はいつも相関しないために Tの値は 1に設定される。
アルゴリズムの手順

現時点のサンプル値は  x^{t}\, であるとする。
メトロポリス・ヘイスティングス法では、次のサンプル x'は
確率密度関数  Q(x'|x^{t})\, に従い生成される。
そして以下の値を計算する。
ここで、
はサンプルの候補  x'\, とその一つ前のサンプル  x^{t}\, の尤度比であり、
は２つの提案分布( x^{t}\, から  x'\, へとその逆方向)の比率である。
提案分布が状態に関して対称の場合は  \displaystyle a_{2} は 1 となる。
次に、以下のルールにもとづき新しい状態   x^{t+1}\, が選択される。
\displaystyle a\geq 1 の場合:
\displaystyle a<1 の場合:
マルコフ連鎖はランダムな初期値  \displaystyle x^{0} から開始され、初期値が「忘れられる」まで、多くの試行を繰り返す。この間の標本は棄てられ、burn-in(機械や回路を通電した直後の安定しない状態からの比喩、初期通電)とよばれる。
burn-in'後の値   x の集合は、分布  P(x) からのサンプルを表す。
M-Hアルゴリズムは提案分布  Q(x';x^{t})の形が、直接サンプリングが困難である目標分布  \displaystyle P(x) の形と類似している場合、つまり  Q(x'|x^{t})\approx P(x')\,\! のときにうまくアルゴリズムが動作する。
しかし、多くの場合目標分布の形は未知である。
ガウス分布の提案分布  \displaystyle Q が用いられる場合は、分散パラメータの  \displaystyle \sigma ^{2} が burn-in 期間のうちに調整される必要がある。これは通常、採択率を計算することで行われる。採択率とは  \displaystyle N個のサンプルのうち採択されたサンプルの割合である。要求される採択率は目標分布によって異なる。理論的には、一次元ガウス分布を目標分布とすると理想的な採択率は約50% であり、N次元ガウス分布の目標分布では約 23% であることが知られている。
\displaystyle \sigma ^{2} が小さすぎるとサンプリング列は低速混合をおこす。
つまり採択率が高くなり標本空間の移動が遅くなる。
そのため  \displaystyle P(x) への収束が遅くなる。
逆に  \displaystyle \sigma ^{2} が大きすぎると、
採択率が低すぎサンプルが確率密度の低い所に移動してしまい  \displaystyle a_{1} が非常に小さくなってしまう。
このため  \displaystyle P(x) への収束が遅くなる。
したがって、提案分布のパラメータを調整し採択率を適切にする必要がある。
関連記事

焼きなまし法
メルセンヌ・ツイスタ：もっとも実用的な乱数生成方法
詳細釣り合い
正再帰性
マルコフ連鎖モンテカルロ法
M-H アルゴリズムの一例として
ギブスサンプリング；条件付き分布から１変数ごとのサンプリング
メトロポリス法
スライスサンプリング
ハミルトニアン・モンテカルロ法
MTM アルゴリズム
MCMCではない方法
逆関数法　求めたい分布の確率密度関数の逆関数が得られる場合
棄却サンプリング　求めたい分布に比例する関数が得られる場合
適応的棄却サンプリング　適応的に包絡関数を決め棄却を少なくする方法
重点サンプリング　重要度重みを考え、期待値を得るための方法
SIR sampling-importance-resampling
モンテカルロEMアルゴリズム：EステップをサンプリングにしたEMアルゴリズム。
メトロポリス光輸送：応用として
関連書籍

Bernd A. Berg. Markov Chain Monte Carlo Simulations and Their Statistical Analysis. Singapore, World Scientific 2004.
Siddhartha Chib and Edward Greenberg: "Understanding the Metropolis–Hastings Algorithm". American Statistician, 49(4), 327–335, 1995
ヨニー・エルナンデス

ヨニー・エルナンデス・ベガ ( Yonny Hernández Vega, 1988年7月25日 - ) は、コロンビア・メデリン出身のオートバイレーサー。
経歴

2002年、13歳のときよりモトクロスレースを始め、翌2003年にはコロンビア国内選手権85ccクラスでチャンピオンを獲得する。2005年には同選手権の125ccクラスチャンピオンとなった。
2007年にはスーパーモタードの国内選手権を制すると、2008年にはスペインに渡り、スペインスーパーモタード選手権に参戦。全戦で表彰台に立ち、2勝を挙げてシリーズランキング3位を記録した。
2009年にはロードレースに転向し、スペインロードレース選手権(CEV)のスーパースポーツクラスにスズキ・GSX-R600を駆って参戦。初戦アルバセテでの2位を皮切りに4度表彰台に立ち、シリーズ4位に入った。
2010年はラウール・ロメロ率いるブルセンスSTXチームより、ロードレース世界選手権で新たに始まったMoto2クラスにデビューを果たした。コロンビア人ライダーのGP参戦は、2005年から2006年にかけて250ccクラスに参戦したマルティン・カルデナス以来、史上2人目となった。モタード仕込みの豪快なスライド走行を見せたエルナンデスは、第2戦スペインGPと第8戦ドイツGPでシーズン自己ベストの10位を記録、グランプリ初参戦のライダーの中では最上位となるシリーズ21位に入った。
2011年もチームに残留し、Moto2クラス2年目のシーズンを迎える。また同年には、弟のサンティアゴ・エルナンデスもSAGチームからMoto2フル参戦デビューを果たす。
2021年よりMotoEクラスに出場している。
ロードレース世界選手権 戦績 > ロードレース世界選手権

凡例
ボールド体のレースはポールポジション、イタリック体のレースはファステストラップを記録。
| シーズン | クラス | バイク | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 順位 | ポイント |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2010年 | Moto2 | BQR-Moto2 | QAT Ret | SPA 10 | FRA 12 | ITA 20 | GBR Ret | NED 15 | CAT 12 | GER 10 | --- | CZE 23 | IND 15 | SMR 11 | ARA Ret | JPN Ret | MAL 13 | AUS 19 | POR 18 | VAL 14 | 21位 | 32 |
| 2011年 | Moto2 | FTR | QAT 12 | SPA 14 | POR 18 | FRA 20 | CAT 9 | GBR 9 | NED 13 | ITA Ret | GER 6 | --- | CZE Ret | IND INJ  | RSM INJ  | ARA INJ  | JPN 23 | AUS 24 style="background-color:#000000;color:white;"| MAL DSQ | VAL 6 | 19位 | 43 |  |
| 2012年 | MotoGP (CRT) | BQR-FTR | QAT 14 |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  | 17位 | 28 |
| 2012年 | MotoGP (CRT) | BQR |  | SPA Ret | POR Ret | FRA 15 | CAT 18 | GBR 15 | NED Ret | GER 14 | ITA Ret | USA 12 | IND 9 | CZE 12 | RSM 12 | ARA 13 | JPN Ret | MAL DNS | AUS | VAL | 17位 | 28 |
| 2013年 | MotoGP | アプリリア | QAT 14 | AME 15 | SPA Ret | FRA Ret | ITA 16 | CAT 13 | NED 19 | GER Ret | USA 15 | IND Ret | CZE 16 | GBR 20 | RSM Ret |  |  |  |  |  | 18位 | 21 |
| 2013年 | MotoGP | ドゥカティ |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  | ARA 12 | MAL 10 | AUS 13 | JPN 15 | VAL Ret | 18位 | 21 |
| 2014年 | MotoGP | ドゥカティ | QAT 12 | AME 13 | ARG 12 | SPA 14 | FRA 13 | ITA 10 | CAT 11 | NED 19 | GER 17 | IND Ret | CZE Ret | GBR 11 | RSM 10 | ARA 15 | JPN Ret | AUS 11 | MAL 7 | VAL Ret | 15位 | 53 |
| 2015年 | MotoGP | ドゥカティ | QAT 10 | AME Ret | ARG Ret | SPA 10 | FRA 8 | ITA 10 | CAT Ret | NED 14 | GER 12 | IND 12 | CZE 11 | GBR Ret | RSM Ret | ARA 10 | JPN 14 | AUS 17 | MAL 12 | VAL 13 | 14位 | 56 |
| 2016年 | MotoGP | ドゥカティ | QAT Ret | ARG Ret | AME 14 | SPA 15 | FRA Ret | ITA 16 | CAT 17 | NED Ret | GER 18 | AUT 17 | CZE 11 | GBR 11 | RSM 16 | ARA 16 | JPN 12 | AUS 13 | MAL Ret | VAL Ret | 22位 | 20 |
| 2021年 | MotoE | エネルギカ | SPA 10 | FRA 6 | CAT 5 | NED 9 | AUT 10 | RSM1 9 | RSM2 Ret |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  | 10位 | 47 |
* は、シーズン中の順位とポイント。
佐藤隆夫 (心理学者)

佐藤 隆夫（さとう たかお、1950年 - ）は、日本の心理学者。東京大学名誉教授、人間環境大学教授。専門は実験心理学、知覚心理学（主に視覚）。
経歴

1974年、東京大学文学部第四類心理学専修課程卒業。東京大学大学院人文科学研究科修了。1982年、ブラウン大学大学院心理学部博士課程修了（Ph.D. Experimental Psychology）。日本電信電話公社武蔵野電気通信研究所、ATR視聴覚機構研究所、NTT基礎研究所に勤務。1996年度から2015年度まで、東京大学大学院人文社会系研究科教授。2016年度から2020年度まで、立命館大学総合心理学部教授、学部長（初代）。2022年、人間環境大学に新設される総合心理学部の教授、学部長に就任。
人物

多趣味で知られ、地図マニア、鉄道ファン（模型）、ラジオ「模型とラジオ」などを主に好んでいた。また、月に1冊以上の本を読んでおり、その際図鑑等に書かれていた回想記的な随筆を好んで読んでおり、科学者たちの留学時代の思い出が特に印象に残っていたという。
部活はサッカーをしており、趣味として、無線、読書を行っていた。
授業は１，２限目をさぼることが多く級友らからは「佐藤の重役出勤」と言われていた。しかし、サッカーの練習があるということで3限目以降からは登校していた。また、1限目から登校したとしても3限目から授業を抜け出し映画を見に行くともあった。
そのため、生活サイクルとしては、「練習→帰宅→夕飯→仮眠→無線＋読書→夜更かし→寝坊」となっており、それにより成績自体は低迷しており、高3の4月時点で260人中、250位くらいであり進路について真面目に悩んでいた。
浪人するにあたって挫折感はなかった。高校自体も4年制高校のような風潮があり、6割以上が浪人していたという。
浪人時代においても進路は真面目に悩んでおり、文系か理系かを決めかねていた。その後、文系へと進路を決め東京大学文科三類に進学した。
知覚心理を専攻するにあたり、動物学習か知覚系で迷っていた。また、当時の東京大学文学部心理では社会心理学系の教授が1人であり、他全員が実験系だった。当時、言語学者のNoam Chomskyを好んでおり、言語発達に興味を持っていた。しかし、発達専攻の教授は在籍していなかった。将来的には発達をしたいという思いもあったという。結局、卒論の指導教官は知覚心理の田中良久教授に師事した。内容として、ラテラリティーの実験を行い田中教授とは没交渉にて実験・執筆を行ったという。
就活においては、日本電電公社に内定をもらっていたが、10月・11月頃に、やはり進学を考え内定を辞退した。
言語発達（Chomsky）を専攻したかったが、結局知覚をすることになった。その際の指導教官は鹿取廣人教授であった。鹿取教授も知覚（恒常性）であり、言語発達に興味があったことからRichard Gregoryを学んだ。Gregory理論から、主観的輪郭（＋仮想運動）の研究を行い、その後博士課程へと進学した。
子どもの頃から科学者になりたいという夢があり、当時図鑑などで読んだ科学者たちの回想的随筆には、留学時代の思い出が多く記述されていた。そのため、科学者は留学するものであると考えていた。留学にあたっては、知覚発達（乳幼児）を専攻したいと思うようになった。実際に、大学院時代の鹿取ゼミで多くの関連書籍を読んだという。また、当時の日本には乳幼児の知覚発達に関する文献が無かったことも、研究理由の一つである。
当時、文学部心理で留学する人は少なかったものの、鹿取教授に留学をしたい旨を伝えたところ、本人からも強く勧められた。
カナダカウンシルに合格をしたものの、大学院の入学手続きをしなくてはならないことを忘れており、大慌てでトロント大学のPaul Kolersに手紙を出したところ入学が認められた。しかし、カナダカウンシルが財政難に陥り、合格取り消しとなった。
カナダ留学がとん挫したため、ブラウン大学と交渉を開始。この時、アメリカの大学院には多くの願書を出していた。フルブライト奨学金が通ったら留学したいとしていたが、一定以上のアメリカの大学院では授業料なしで給料をもらうことができる。ブラウン大学以外は不合格であったため、ブラウン大学にカナダが財政難で不合格になったことを伝え、今から入学することはできないかと連絡するも、今からは無理との返信があった。しかし、めげずにお願いをしていたところ、最終的に佐藤自身で授業料を払うことを申し出たところ、ブラウン大学にてscholarshipを認定された。当時、scholarshipの適用は女子と外国人だけだった。
その後、ブラウン大学にて学位論文をほぼ独学で実験実施し、論文を執筆した。
学位取得後、東京大学で1年間ポスドクとして勤務。
著書

『知覚・認知・感情』（編著、ブレーン出版）
『公認心理師スタンダードテキストシリーズ』（監修、ミネルヴァ書房）
アクア (キングダム ハーツ)

| アクア (キングダム ハーツ) |
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 キングダム ハーツ シリーズのキャラクター
登場（最初）:  キングダム ハーツ バース バイ スリープ
作者:  野村哲也
声優:  豊口めぐみ（日本版） ウィラ・ホランド（北米版）
プロフィール
性別:  女
種類:  人間
家族:  不明
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アクア（Aqua）は、スクウェア・エニックスのコンピュータゲーム『キングダム ハーツ シリーズ』に登場する架空のキャラクターである。
声優は日本版では豊口めぐみ、北米版ではウィラ・ホランドが務める。
概要

『キングダム ハーツ バース バイ スリープ』に登場するマスター・エラクゥスの元で修行する三人の弟子のうちの一人であり、キーブレード使いでもある青髪の少女。初期装備は「レインフォール」というキーブレード。FINAL MIXのある時期から、強制的に「マスターキーパー」を扱うこととなる。
常に凛とした態度と強い正義感を持ち、敵対する者には容赦が無いが、親友であるテラ、ヴェントゥスに対しては優しく見守るなど、女性らしい一面も併せ持つ。強気な性格で、本来は男口調か敬語で話す事が多いが、テラやヴェントゥスなどの親しい人物には女性的な口調で接する。強い光の心を持ち、マスター・ゼアノートやヴァニタスからは、χブレードを完成させる際にヴェントゥスがヴァニタスとの融合が耐えられなかった場合の「予備」とされていた。
各シリーズのアクア > キングダム ハーツ バースバイスリープ

主人公の一人として登場。マスター承認試験をテラとともに受け、それに合格。よって作中では、三人の中で唯一エラクゥスにマスターとして認められた弟子である。試験後、テラとともにゼアノート捜索とアンヴァース討伐の任務に出るが、出発の前にエラクゥスからテラの監視を頼まれ、さらに飛び出したヴェンを連れ戻す任務も請け負うことになる。
異世界を巡って旅を続ける中、テラの行動に不安を覚え、後に再会したテラに自身の心配を打ち明けるが、逆にテラを傷つけてしまう。旅の中で立ち寄ったレイディアントガーデンでは、後にソラとリクの友人となる光のプリンセスのカイリと出会っており、彼女のペンダントに闇から身を守るためのまじないをかけた。なお、この時カイリは偶然にもアクアのキーブレードに触れており、カイリはキーブレードを扱える素質があった為、アクアは偶発的にキーブレード継承の儀式をカイリにしてしまっている。
その後、幾度となく仮面の少年「ヴァニタス」と交戦しつつ、任務を遂行していくが、自分達の道に一抹の不安を感じていた。その中で温かい光に導かれてデスティニーアイランドに着いたアクアはソラとリクに出会う。彼女は二人にキーブレード使いとしての資質を見出すが、リクが既にテラからキーブレードの力を継承していた事を知り、リクとソラの関係に、自分とテラを重ねてしまう。選ばれし者が近づきすぎてはならないと想いを伏せ、ソラにもしリクが道に迷った時には助けてあげるように告げて旅立った。アクアはこの時、テラともうすぐ戦う運命にある事を予想し、不安に思っていた。その途中傷ついたミッキーを救出、その際イェン・シッドからテラがエラクゥスを討ったという話を聞き、真相を確かめるためテラと同じくキーブレード墓場へと向かった。
テラとヴェントゥスと再会して、全てを知ってゼアノート達と交戦するが、ゼアノートに氷漬けにされたヴェントゥスを助けて介抱。その際にブライグと対峙する。テラを侮辱し、挑発するブライグだったがアクアはそれを一蹴、しかしブライグは時間稼ぎを終えて逃亡してしまう。そこへ油断していたところをヴァニタスに切り伏せられ、駆けつけたミッキーに起こされた時には、すでにヴェンがヴァニタスに乗っ取られてしまっていた。ミッキーと共に、ヴェンの心を取り戻すべく交戦するが、力が暴走したχブレードの爆発に巻き込まれて意識を失う。
その後、ミッキーによってヴェンとともに救われるが、ヴェンの意識が消えてしまっていることを見て、彼の安全を確保するため、エラクゥスの教えにより故郷を「忘却の城」へと変貌させる。そして「目覚めの部屋」にヴェンを置き、必ずテラと二人で起こしに来るとヴェンに語りかけ、テラを探すために一人旅立つ。
旅の途中テラを発見するも、ゼアノートに乗っ取られた姿であったため、テラの心を取り戻すために交戦。戦いの後、闇の世界に落ちていったテラの身体を追って闇の世界に飛び込み、気を失ったテラを救出する。しかし自分もテラも闇の世界に取り込まれそうになってしまい、このままでは自分もテラも助からないと悟り、鎧とキーブレードを使ってテラだけを元の世界に導いた。そしてテラが光の世界へと戻っていくのを見届けた彼女は、忘却の城で眠るヴェンにすぐに起こせなくなってしまったことを謝りながら、ひとり闇の世界へと堕ちていった。
『BbS』のラストエピソードのエンディング及びシークレットムービーでは、『BbS』から『KH2』までの10年以上の間、光の世界に戻ることが出来ず、ほとんど年をとることもないまま闇の世界をさまよい続けている姿が描かれた。闇の世界では、ダークサイドの群れに囲まれてしまうが、テラやヴェントゥスのキーブレードの形をした光に救われ、自身の絆はまだつながっていることを悟った。なお、自身のキーブレードはテラと共に元の世界に飛ばしてしまったため、闇の世界ではエラクゥスのキーブレードを使用していた。シークレットムービーでは闇の世界の海岸で賢者アンセムと出会い、光の世界での出来事と旅先で出会ったソラがキーブレードの勇者となったことを知り、涙を流している様子が見られる。
各シリーズのアクア > キングダムハーツII ファイナルミックス

ホロウバスティオンの地下に隠された研究施設の奥にある「眠りの部屋」という墓場にて、かつてゼアノート（テラ）を闇の世界から光の世界に導いたアクアの鎧とキーブレードが安置されている。『BbS』のラストエピソードのエンディングで、記憶を失ったゼアノートが倒れていた場所に鎧とキーブレードもあり、ブライグたちに回収され、賢者アンセムのもとで保管されていた。
「墓場」はかつてゼアノートや他の弟子たちが心の闇の実験を行なっていた場所で、研究の中止を弟子達に言い渡したアンセムがその場所を封印していたが、シグバールによればアンセムを追放したゼムナス（ゼアノート）が真っ先にした事は、「眠りの部屋」を作りその部屋にアクアの鎧とキーブレードを置くことだったという。ゼムナスは頻繁にホロウバスティオンの「眠りの部屋」を訪れており、その中にあるアクアの鎧を「友」と呼んでいる。
各シリーズのアクア > キングダム ハーツ コーテッド

ソラの中にあった「痛みの記憶」の一つとしてテラとヴェントゥスと共に登場。データのソラが「会った事あるような気がする」と言っていた事からテラとアクアとの出会いをかすかに覚えてはいる様子。
各シリーズのアクア > キングダム ハーツ 0.2 バース バイ スリープ -フラグメンタリー パッセージ

主人公として登場。『BbS』から『KH』までの間、闇の世界でどのように過ごしていたかが描かれている。闇の世界では時間の概念がないため歳をとることもなくまた光の世界がどうなっているかも知らずに彷徨っていた。『KH』で心を失った各世界が闇の世界に取り込まれており、それらを探索しながら進んでいくがあまりに孤独な時間を過ごしたことでやや弱気な発言も見られるようになっている。闇に飲まれたエンチャンテッド・ドミニオンでは、テラやヴェンに会いたいという気持ちから2人の意識を呼び寄せ、幻としてながらも束の間の再会を果たす。しかしテラの中に存在するゼアノートの人格が出現し、さらに闇から出てきたダークサイドの腕に捕まれ引きずり込まれてしまう。闇に沈みながら諦めかけるアクアだったが闇の世界のキーブレードを求め探索していたミッキーに救われ、共に行動することになる。この際にミッキーから光の世界で起きていた出来事や、既に10年の歳月が経過している事実を知らされる。やがて闇の世界に飲まれたディスティニーアイランドへ辿り着き、秘密の場所の奥にあった扉の先に闇の世界のキーブレードを見つけ出す。そこは世界の心のキングダムハーツによって出現した扉の裏側であり、扉を閉めに向かうリクを見かける。そこへリクを狙ってデビルズウェーブが出現、それを阻止するがアクアのみがデビルズウェーブによって再びディスティニーアイランドへ引き戻されてしまう。ソラ達が闇の扉を閉めている裏でデビルズウェーブと交戦しつつ、いつ誰が闇の世界に来ても自分が道標となれるよう闇の世界に留まることを決意した。その後は再生していく世界を見届けながら再び闇の世界へと落ちていった。
各シリーズのアクア > キングダムハーツIII

『0.2』でミッキーと別れて以降も闇の世界を彷徨っており、やがて『BbS』のシークレットムービーで描かれた通り賢者アンセムと出会う。そこでミッキー達が来るのを待っていた所、闇の探究者アンセム（ゼアノート）に遭遇。賢者アンセムを守ろうとするものの、アンセムの攻撃により闇の深淵へと落ちてしまう。その後、リクとミッキーがハートレスに囲まれていたところ、心が闇に染まり豹変してしまった「アンチ・アクア」が姿を現す。別人のような冷たさでミッキーに自分を見捨てたことを告げ、彼らを闇に葬ろうとするが、助けに来たソラとの戦いによって闇が浄化され、正気を取り戻し光の世界へと帰還。ソラ達に「おかえり」と告げられて涙を流した。その後、ソラたちと共にヴェントゥスが眠る「忘却の城」へ向かい、封印を解き本来の世界の姿である「旅立ちの地」へ戻す。中で眠るヴェントゥスを発見するが、そこで後をつけていたヴァニタスと対峙する。戦いの末、窮地に追い込まれるもソラの目覚めの力により心が元の体に戻ったヴェントゥスに救われ、再会を喜んだ。その後、ソラ達と共に真XIII機関との最後の戦いに参加し、ハートレス達の猛攻で仲間達共々ハートを奪われるも再びソラによって復活した。ソラとヴェントゥスと協力してテラ＝ゼアノートやヴァニタスとの戦いに勝利するも最後の悪あがきによりテラ＝ゼアノートに窮地に追い込まれる。しかし長い間テラ＝ゼアノートとして操られていた「うしろの人」（テラの心を封じたハートレス）に救われ、肉体を取り戻したテラと再会を果たした。最終決戦では他の守護者達と共に最後まで戦い抜き、テラに宿っていたマスター・エラクゥスの心とも再会を果たす。「重荷を背負わせてすまなかった」という謝罪を受け、マスター・ゼアノートと共に昇天していくその姿を涙ながらに見送った。
戦いの後は旅立ちの地に戻るが、1年後に世界から消え去ったソラを探すためにテラ、ヴェンと共に闇の世界へと旅立つことになる。
各シリーズのアクア > キングダム ハーツ メロディ オブ メモリー

BBSパーティの操作キャラだが、カイリの記憶の中の存在なので現実の当人は登場しない。しかしソラを救い出す情報が揃った事でテラ、ヴェン共々闇の世界の探索から呼び戻される事と、カイリが彼女に師事して修行を積むつもりである事が語られる。
能力

『BbS』の三人の主人公の中で、身軽な動きを生かした、華麗な攻撃と卓越した魔法が得意なマジックタイプの戦闘が特徴のキーブレード使い。他の二人に比べると攻撃全般にクセがあり、故に防御力もやや低く慎重な立ち回りが要求され、豊富な魔法による遠距離攻撃などでそういった難点をカバーすることも出来る。
『KH3』でも操作するシーンがあり、魔法やマジックウィッシュを使用できる。
SEASON2. HIDEOUT:THE NEW DAY WE STEP INTO

『SEASON2. HIDEOUT：THE NEW DAY WE STEP INTO』（シーズントゥー ハイドアウト ザ・ニューデイ ウィー ステップ イントゥー）は、CRAVITYの2枚目となるミニ・アルバム。2020年8月24日にSTARSHIPエンターテインメントからリリースされ、Kakao Mにて販売された。
概要

2020年8月24日、タイトル曲「Flame」のミュージック・ビデオを公開。
チャート成績

ガオンアルバム週間チャート、HANTEOチャート週間アルバムチャートで1位、日本でもタワーレコード全店総合アルバム週間チャートで1位を獲得。
収録曲

Flame ［3:14］
作詞：JQ、Da、0BrotherSu
作曲：Jisoo Park (153/Joombas)、Jeff Lewis、Blair Taylor
編曲：Blair Taylor
Believer［3:33］
作詞：JQ、Moon Seoul、Park Ji-won (makeumine works)、Serim、Allen
作曲：David Amber、Andy Love
編曲：David Amber
Ohh Ahh［3:25］
作詞：Chai Lin (153/Joombas)
作曲：Joony (153/Joombas)、Andy Love、Pablo Groove (153/Joombas)
編曲：Joony (153/Joombas)、Pablo Groove (153/Joombas)
Realize［3:35］
作詞：Lee SeuranSerim、Allen
作曲：Daniel Kim、Jeremy G (Future Sound)、Al Swettenham
編曲：Geek Boy
Hot Air Balloon［3:07］
作詞：BrotherSu
作曲：Willie Weeks、BrotherSu
編曲：Willie Weeks
Sunrise［3:17］
作詞：The Name、Min Yeon-jae、Woo Sung-jun
作曲：The Name、Shin Ki-hyun、Woo Sung-jun
編曲：Shin Ki-hyun
Breathing［3:38］
作詞：KZ、Tae Bongee、HOFF
作曲：KZ、Tae Bongee、HOFF
作曲：KZ、Tae Bongee
合計時間23:49
受賞

9月1日 : SBS MTV「THE SHOW」- THE SHOW Choice!（1位）
プロセス制御

プロセス制御（プロセスせいぎょ、英語：process control）は、特に化学プラントや電力プラントなどのプロセス系と呼ばれるシステムを対象とした制御（技術）を指す。
他の生産活動と同様に、プラント産業では供給された原料をもとにより高価値（有用）な製品を得ることを目的とするが、目的の製品・品質・生産量の実現やプラントの安定化・安全には流量（Flow）・温度（Temperature）・圧力（Pressure）などの運転条件の調節が必要であり、プラント産業においてプロセス制御は不可欠である。
プロセス制御における全制御ループの7割以上はPI制御もしくはPID制御で占められているといわれるが、近年ではモデル予測制御などの高度制御の導入も盛んである。
なお部品加工や組立などの物理的な工程に関する制御は、通常「プロセス制御」と呼ばない。
プロセス制御の略史

かつてプロセスの制御は運転条件の計測値をもとに人の手によってバルブなどの操作端を操作するなどして行われていた。しかし長期間にわたって手動で運転を継続することは多くの人員を必要とする過酷な労働であり、また運転精度も悪かった。
マイノースキー（Minorsky）により発表されたPID制御の原理（1922年）をもとに1936年に空気式PID調節器が作り出されて以来、プロセス制御（プロセス運転）の自動化が進んでいった。やがて効率化・安定化のためにプラントの計装システムを一か所に集中させた中央計器室が登場するが、信号伝送の媒体には空気圧信号が使われていたため伝送距離・小型化への制約が大きかった。プラントが大型化すると、伝送距離・小型化に制約の大きい空気圧信号から電気信号を媒体とする電子式計器へ移行していった。
その後コンピュータによる制御が登場するが、当初はその価格や信頼性のためにごく一部への導入にとどまった。
マイクロプロセッサの登場とその後の急速な進歩により、8ループから32ループごとにマイクロプロセッサを持つ分散型制御システム（DCS：Distributed Control System）が開発されると、単価の低減と信頼性が確保されコンピュータ制御の導入が進んだ。1975年に発表されたDCSは、その後20年以上にわたって計装システムの一翼を担っている。
プロセスの制御系設計における問題点

制御系設計に必要なモデルの構築が困難
非線形特性を有する
時間によるプロセスの特性が変化する
多様な外乱が入ってくる
イギリス国鉄47形ディーゼル機関車

| イギリス国鉄47形ディーゼル機関車 |
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 ブライトン駅に停車中の47形
基本情報
製造所:  ブラッシュエレクトリカルエンジニアリング（現・ブラッシュトラクション）
製造年:  1963年 - 1968年
製造数:  512両
主要諸元
軸配置:  Co-Co
軌間:  1,435 mm
長さ:  19.38 m
幅:  2.69 m
高さ:  3.90 m
機関車重量:  114 - 127 t
機関:  スルザー・12LDA28-C
制動装置:  真空、空気ブレーキ
最高速度:  121 - 153 km/h
出力:  2580 hp (1924.54 kW)
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イギリス国鉄47形ディーゼル機関車（イギリスこくてつ47がたディーゼルきかんしゃ）は、イギリス国鉄の電気式ディーゼル機関車である。ブラッシュトラクションならびにイギリス国鉄のクルー工場にて、1963年から1968年にかけて512両が製造された。この両数はイギリスの本線用ディーゼル機関車の1形式としては最多である。
イギリス国内の無煙化に多大な貢献を果たし、客貨両用の主力機として長きに渡って使用される、イギリスを代表する機関車である。
関連車両

イギリス国鉄57形ディーゼル機関車
イギリス鉄道66形ディーゼル機関車