stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
1983年世界フィギュアスケート選手権
競技結果 > 男子シングル

| 順位 | 名前 | 国・地域 | 順位点 | CP | SP | FS | SP+FS |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | スコット・ハミルトン |  アメリカ合衆国 | 2.6 | 2 | 1 | 1 | 1 |
| 2 | ノルベルト・シュラム |  西ドイツ | 6.6 | 4 | 3 | 3 | 3 |
| 3 | ブライアン・オーサー |  カナダ | 7.6 | 8 | 2 | 2 | 2 |
| 4 | アレクサンドル・ファデーエフ |  ソビエト連邦 | 9.2 | 6 | 4 | 4 | 4 |
| 5 | ジャン＝クリストフ・シモン |  フランス | 9.8 | 1 | 5 | 7 | 7 |
| 6 | ヨゼフ・サボフチク |  チェコスロバキア | 10.4 | 3 | 9 | 5 | 5 |
| 7 | ブライアン・ボイタノ |  アメリカ合衆国 | 14.2 | 9 | 7 | 6 | 6 |
| 8 | ハイコ・フィッシャー |  西ドイツ | 15.2 | 5 | 8 | 9 | 8 |
| 9 | ウラジミール・コーチン |  ソビエト連邦 | 16.6 | 7 | 6 | 10 | 10 |
| 10 | ルディ・ツェルネ |  西ドイツ | 18.4 | 10 | 11 | 8 | 9 |
| 11 | ローラン・デュプイー |  フランス | 23.4 | 12 | 13 | 11 | 12 |
| 12 | ファルコ・キルシュテン |  東ドイツ | 24.4 | 14 | 10 | 12 | 11 |
| 13 | ゲイリー・ベーコン |  カナダ | 27.4 | 11 | 17 | 14 | 14 |
| 14 | マーク・カックレル |  アメリカ合衆国 | 29.2 | 19 | 12 | 13 | 13 |
| 15 | ラース・オーケソン |  スウェーデン | 30.4 | 13 | 14 | 17 | 17 |
| 16 | ミリャン・ベゴヴィッチ |  ユーゴスラビア | 31.0 | 15 | 15 | 16 | 16 |
| 17 | 小川勝 |  日本 | 31.6 | 17 | 16 | 15 | 15 |
| 18 | 染矢慎二 |  日本 | 35.8 | 16 | 18 | 19 | 18 |
| 19 | Thomas Hlavik |  オーストリア | 37.2 | 18 | 21 | 18 | 19 |
| 20 | マーク・ペッパーデー |  イギリス | 40.2 | 21 | 19 | 20 | 20 |
| 21 | キャメロン・メドハースト |  オーストラリア | 41.0 | 20 | 20 | 21 | 21 |
| 22 | フェルナンド・ソリア |  スペイン | 44.0 | 22 | 22 | 22 | 22 |
競技結果 > 女子シングル

| 順位 | 名前 | 国・地域 | 順位点 | CP | SP | FS | SP+FS |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | ロザリン・サムナーズ |  アメリカ合衆国 | 3.2 | 1 | 4 | 1 | 2 |
| 2 | クラウディア・ライストナー |  西ドイツ | 6.8 | 5 | 2 | 3 | 3 |
| 3 | エレーナ・ボドレゾワ |  ソビエト連邦 | 7.0 | 3 | 3 | 4 | 4 |
| 4 | カタリナ・ヴィット |  東ドイツ | 7.2 | 8 | 1 | 2 | 1 |
| 5 | アンナ・コンドラショワ |  ソビエト連邦 | 12.4 | 9 | 5 | 5 | 5 |
| 6 | クリスティーナ・ウェゲリウス |  フィンランド | 13.8 | 2 | 9 | 9 | 9 |
| 7 | ケイ・トムソン |  カナダ | 14.0 | 6 | 11 | 6 | 7 |
| 8 | マヌエラ・ルーベン |  西ドイツ | 16.2 | 7 | 10 | 8 | 8 |
| 9 | ティファニー・チン |  アメリカ合衆国 | 17.8 | 14 | 6 | 7 | 6 |
| 10 | サンドラ・カリボニ |  スイス | 20.8 | 4 | 16 | 12 | 13 |
| 11 | ヤニナ・ヴィルト |  東ドイツ | 21.8 | 15 | 7 | 10 | 10 |
| 12 | シャーリーン・ウォン |  カナダ | 22.0 | 13 | 8 | 11 | 11 |
| 13 | サンダ・ドゥブラヴチッチ |  ユーゴスラビア | 24.8 | 11 | 13 | 13 | 12 |
| 14 | ソニア・シュタネック |  オーストリア | 26.8 | 10 | 17 | 14 | 14 |
| 15 | ケイト・パウウェルス |  ベルギー | 30.2 | 12 | 20 | 15 | 15 |
B Section
| 16 | カリン・テルセール |  イタリア | 20.4 | 21 | 12 | 3 | 2 |
| 17 | カタリナ・リンデン |  スウェーデン | 21.8 | 18 | 15 | 5 | 4 |
| 18 | 長田樹里 |  日本 | 22.6 | 24 | 18 | 1 | 3 |
| 19 | スーザン・ジャクソン |  イギリス | 22.6 | 25 | 14 | 2 | 1 |
| 20 | Hanne Gamborg |  デンマーク | 25.0 | 19 | 19 | 6 | 6 |
| 21 | エリゼ・アホネン |  フィンランド | 26.0 | 22 | 22 | 4 | 5 |
| 22 | Li Scha Wang |  オランダ | 28.2 | 20 | 23 | 7 | 7 |
| 23 | アリソン・サウズウッド |  イギリス | 28.4 | 16 | 27 | 8 | 9 |
| 24 | ベアトリス・ファリナッチ |  フランス | 28.8 | 17 | 24 | 9 | 8 |
| 25 | ズザンネ・ゲシュヴェント |  オーストリア | 34.2 | 23 | 26 | 10 | 11 |
| 26 | ヴィッキー・ホーランド |  オーストラリア | 35.0 | 26 | 21 | 11 | 10 |
| 27 | ロサリオ・エステバン |  スペイン | 38.8 | 28 | 25 | 12 | 12 |
| 棄権 | Lim Hye-kyung |  韓国 |  | 27 | 28 |  |  |
| 棄権 | エレイン・ザヤック |  アメリカ合衆国 |  |  |  |  |  |
競技結果 > ペア

| 順位 | 名前 | 国・地域 | 順位点 | SP | FS |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | エレーナ・ワロワ & オレグ・ワシリエフ |  ソビエト連邦 | 1.8 | 2 | 1 |
| 2 | サビーネ・ベース & タシーロ・ティールバッハ |  東ドイツ | 2.4 | 1 | 2 |
| 3 | バーバラ・アンダーヒル & ポール・マルティーニ |  カナダ | 4.2 | 3 | 3 |
| 4 | キティ・カルザース & ピーター・カルザース |  アメリカ合衆国 | 6.0 | 5 | 4 |
| 5 | ヴェロニカ・ペルシナ & マラート・アクバロフ |  ソビエト連邦 | 7.4 | 6 | 5 |
| 6 | マリナ・ペストワ & スタニスラフ・レオノビッチ |  ソビエト連邦 | 8.6 | 4 | 7 |
| 7 | リー＝アン・ミラー & ウィリアム・フーバー |  アメリカ合衆国 | 9.2 | 8 | 6 |
| 8 | ビルギット・ローレンツ & クヌート・シューベルト |  東ドイツ | 9.8 | 7 | 7 |
| 9 | シンシア・クール & マーク・ローゾン |  カナダ | 12.6 | 9 | 9 |
| 10 | カテリナ・マトウセク & ロイド・アイスラー |  カナダ | 14.0 | 10 | 10 |
| 11 | ジル・ワトソン & バート・ランコン |  アメリカ合衆国 | 15.4 | 11 | 11 |
| 12 | バベッテ・プロイスラー & Torsten Ohlow |  東ドイツ | 16.8 | 12 | 12 |
| 13 | スーザン・ガーランド & ラン・ジェンキンス |  イギリス | 18.6 | 14 | 13 |
| 14 | 伊藤俊美 & 無良隆志 |  日本 | 19.2 | 13 | 14 |
| 15 | Jana Havlová & レネ・ノヴォトニー |  チェコスロバキア | 21.0 | 15 | 15 |
| 16 | クラウディア・マッサリ & レオナルド・アッツォラ |  西ドイツ | 22.4 | 16 | 16 |
| 17 | マイヤ・ペッカラ & ペッカ・ペッカラ |  フィンランド | 23.8 | 17 | 17 |
競技結果 > アイスダンス

| 順位 | 名前 | 国・地域 | 順位点 | CD | OD | FD |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | ジェーン・トービル & クリストファー・ディーン |  イギリス | 2.0 | 1 | 1 | 1 |  |
| 2 | ナタリア・ベステミアノワ & アンドレイ・ブキン |  ソビエト連邦 | 5.0 | 3 | 3 | 2 |  |
| 3 | ジュディ・ブルンバーグ & マイケル・シーバート |  アメリカ合衆国 | 5.0 | 2 | 2 | 3 |  |
| 4 | オルガ・ヴォロジンスカヤ & アレクサンドル・スヴィーニン |  ソビエト連邦 | 8.6 | 5 | 4 | 4 |  |
| 5 | カレン・バーバー & ニコラス・スレイター |  イギリス | 10.6 | 4 | 8 | 5 |  |
| 6 | トレイシー・ウィルソン & ロバート・マッコール |  カナダ | 12.2 | 7 | 5 | 6 |  |
| 7 | エリザ・スピッツ & スコット・グレゴリー |  アメリカ合衆国 | 13.0 | 6 | 6 | 7 |  |
| 8 | エレーナ・バタノワ & アレクセイ・ソロヴィエフ |  ソビエト連邦 | 15.6 | 8 | 7 | 8 |  |
| 9 | Petra Born & Rainer Schönborn |  西ドイツ | 18.6 | 10 | 9 | 9 |  |
| 10 | Kelly Johnson & John Thomas |  カナダ | 22.2 | 13 | 11 | 10 |  |
| 11 | イザベラ・ミケーリ & ロベルト・ペリッツォーラ |  イタリア | 22.2 | 12 | 10 | 11 |  |
| 12 | Wendy Sessions & Stephen Williams |  イギリス | 23.4 | 11 | 12 | 12 |  |
| 13 | Judit Péterfy & Csaba Bálint |  ハンガリー | 27.0 | 14 | 14 | 13 |  |
| 14 | 佐藤紀子 & 高橋忠之 |  日本 | 28.2 | 15 | 13 | 14 |  |
| 15 | Marianne von Bommel & Wayne Deweyert |  オランダ | 30.6 | 16 | 15 | 15 |  |
| 16 | カトリン・ベック & Christoff Beck |  オーストリア | 32.6 | 17 | 16 | 16 |  |
| 17 | Claudia Schmidlin & Daniel Schmidlin |  スイス | 34.6 | 18 | 17 | 17 |  |
| 18 | Hristina Boyanova & Javor Ivanov |  ブルガリア | 36.6 | 19 | 18 | 18 |  |
| 棄権 | Nathalie Herve / Pierre Bechu |  フランス |  | 9 |  |  |  |
隠れマルコフモデル

隠れマルコフモデル（かくれマルコフモデル、英: hidden Markov model; HMM）は、確率モデルのひとつであり、観測されない（隠れた）状態をもつマルコフ過程である。
概要

同じマルコフ過程でも、隠れマルコフモデルより単純なマルコフ連鎖では、状態は直接観測可能であり、そのため、状態の遷移確率のみがパラメータである。一方、隠れマルコフモデルにおいては、状態は直接観測されず、出力（事象）のみが観測される。ただしこの出力は、モデルの状態による確率分布である。従って、ある隠れマルコフモデルによって生成された出力の系列は、内部の状態の系列に関する何らかの情報を与えるものとなる。「隠れ」という語はモデルが遷移した状態系列が外部から直接観測されないことを指しており、モデルのパラメータについてのものではない。たとえパラメータが既知であっても隠れマルコフモデルと呼ばれる。隠れマルコフモデルはごく単純な動的ベイジアンネットワークとして表現することができる。
状態空間が離散の場合は離散型隠れマルコフモデル（discrete hidden Markov model）、連続の場合は連続分布型隠れマルコフモデル（continuous density hidden Markov model）と呼ばれ、連続と離散の混合型もある。
隠れマルコフモデルは、潜在変数（hidden variable, latent variable）が各々独立ではなく、マルコフ過程を通じて関連付けられている混合分布モデル(Mixture Model)を拡張したものとみなすことができる。この潜在変数は、それぞれの観測に対して選択されるように混合要素を制御するものである。近年、隠れマルコフモデルは、より複雑なデータ構造と非定常的なデータの取り扱いが可能なpairwise Markov modelsやtriplet Markov modelsに一般化されている。
隠れマルコフモデルに関する数学的概念はL. E. Baumと彼の同僚らによって1966年に発表された。これは、最初にフォワードバックワードアルゴリズムを発表したR. L. Stratonovichによる非線形フィルタリング問題の最適化についての初期の成果に関連している。
隠れマルコフモデルは、音声認識、バイオインフォマティクス、形態素解析（自然言語処理）、楽譜追跡、部分放電など、時系列パターンの認識に応用されている。連続的かつ伸縮しうる信号列のパターン抽出には適しているが、反面、長い距離をはさんで呼応しているような信号列からのパターン認識には、間の距離の長さに応じて状態数を増やす必要があり、計算量の観点から実用的ではない。また、局所最適に陥りやすいため、対象に応じて適切なパラメータの初期値を設定してやる（適切なモデルトポロジーを導入する）必要がある。
構成

図1は、隠れマルコフモデルの一般的な構成を示している。確率変数  x(t) は、時刻  t における潜在変数である。確率変数  y(t) は時刻  t における観測値である。矢印は、条件付き確率間の依存関係を表している。
図2は潜在変数の状態数が3 ( x(t)\in \left\{x_{1},x_{2},x_{3}\right\}）、観測値の状態数が4（ y(t)\in \{y_{1},y_{2},y_{3},y_{4}\}）の隠れマルコフモデルを示している。
時刻  t における潜在変数  x(t) の条件付き確率分布は、潜在変数  x(t-1) にのみ依存する。 x(t-2) およびそれ以前の状態は影響しない。これを（単純）マルコフ性という。また、観測値  y(t) は  x(t) にのみ依存する（時刻  t が同じであることに注意）。ここで考えるような標準的な隠れマルコフモデルでは、潜在変数  x(t) は離散的であり、観測値  y(t) は連続的でも離散的でもよい。
隠れマルコフモデルのパラメータは、遷移確率と出力確率の2種類である。遷移確率は、時刻  t-1 での潜在変数から時刻  t での潜在変数への状態遷移を表す。図2において、遷移確率は  a_{ij} で、出力確率は  b_{ij} で示されている。
潜在変数の状態空間は  N 個の値をとる離散分布である（図2では N=3）。これは、時刻  t において潜在変数がとりうる  N 個の値のそれぞれに対して、時刻  x(t+1) での潜在変数がとりうる  N 個の値への遷移確率が存在することを意味する。結果的に、全体で  N^{2} の遷移確率がある（図2ではそのうち a_{12},a_{21},a_{23}のみを示している）。この  N\times N 行列をマルコフ行列という。確率の公理より、ある特定の状態から他の状態への遷移確率の和は1である。そのため、特定の状態からのある遷移確率はそれ以外の確率がわかれば決まるので、 N\times (N-1) 個の遷移パラメータがあることになる。
これに加えて、 N個の状態のそれぞれに、潜在変数の特定の時刻において観測値の分布を支配する出力確率の組がある（図2では M=4で、 3\times 4の出力確率 b_{ij}がある）。たとえば、観測値が離散分布で M個の値をとるとき、個々の潜在変数に M-1個のパラメータがあるから、全体で N\times (M-1)個の出力パラメータがある。あるいは、観測値が任意の混合ガウス分布に従う M次元ベクトルであれば、平均値のために M個と、共分散行列に M(M+1)/2個のパラメータがあるから、合わせて N(M+M(M+1)/2)=NM(M+3)/2=O(NM^{2})の出力パラメータがある。
実際には、 Mが小さくない限り、観測ベクトルの個々の要素間の共分散の特性に制約を設けることが現実的である。たとえば要素ごとに独立であるとか、もう少し制約を緩めて、隣接するいくつかの要素以外は独立であるなどとすることが考えられる。
推測

隠れマルコフモデルに関して、以下に示すようないくつかの統計的推測問題がある。
推測 > 観測値系列の確率

モデルのパラメータが既知のとき、特定の出力系列が得られる確率を求める。これは、可能な状態系列についての確率の総和によって得られる。
長さ  L の観測値系列
の確率は、潜在状態系列
の確率の総和を用いて次のように与えられる。
動的計画法の原理を適用すると、この問題は前向きアルゴリズムで効率的に扱うことができる。
推測 > 潜在変数の確率

モデルパラメータと観測系列が与えられたとき、ひとつあるいはそれ以上の潜在変数の確率を求める以下のような問題がある。
推測 > 潜在変数の確率 > フィルタリング

この問題は、モデルパラメータと観測系列が与えられたとき、系列の最後における潜在変数の状態の確率分布、つまり  P(x(t)\ |\ y(1),\dots ,y(t)) を求めるものである。この問題は、一般に、潜在変数の系列があるプロセスの背後の状態で、そのプロセスは各時刻の観測値に関してある過程が時刻の系列に従って遷移するものと考えられる場合に用いられる。従って、最後の時点でのプロセスの状態を知ることが自然である。この問題は、フォワードアルゴリズムで効率的に解くことができる。
推測 > 潜在変数の確率 > 平滑化

フィルタリングが系列の最後の状態を求めるのに対して、平滑化 (smoothing) は系列の途中のどこかの時点での潜在変数の確率分布、つまり ある時刻  k<t における  P(x(k)\ |\ y(1),\dots ,y(t))を求めるものである。これはフォワードバックワードアルゴリズムで効率的に解くことができる。
推測 > 潜在変数の確率 > 最尤系列推定

この問題は、前の2つの問題と異なり、特定の観測値系列を生成する潜在変数の系列全体の同時確率を求めるものである。これは一般に、隠れマルコフモデルをフィルタリングや平滑化とは異なる種類の問題に適用する場合に用いられる。
例えば自然言語処理の構文解析における品詞タグ付けは、単語の並びから品詞を推定するものである。品詞を隠れマルコフモデルの潜在変数とし、ある品詞から他の品詞につながる確率を品詞付与コーパスなどから遷移確率として求めておく。また、各状態（品詞）から具体的な単語が出力されると考え、その出現確率もコーパスから求めておく。分析したい単語の並びが観測系列となる。品詞タグ付けは、与えられた単語列から隠れた状態としての品詞列を最尤推定するが、このとき関心があるのは全体の品詞の系列であり、フィルタリングや平滑化が扱うような単一の語の品詞を求めることではない。
この問題は、可能な状態系列の確率の最大値を求めるものであり、ビタビアルゴリズムによって効率的に解くことができる。
推測 > 統計的有意性

上記のいくつかの問題に対して、統計的有意性を知りたい場合がある。帰無仮説が真となる分布から得られた系列が、どのような状態系列の確率をもつか（フォワードアルゴリズムの場合）あるいは状態系列の確率の最大値（ビタビアルゴリズムの場合）で少なくとも特定の出力系列と同じくらい大きなものは何かというようなものである。
隠れマルコフモデルで、特定の出力系列に関する仮説の統計的適切性を評価する場合、その統計的有意性は、出力系列に対して間違って仮説を棄却してしまう擬陽性率 (false positive rate) を示す。
具体例

遠くに住んでいる友人のアリスとボブがいて、電話で毎日お互い自分のしたことを話している。ボブは「公園での散歩 (walk)」、「買い物 (shop)」、「部屋の掃除 (clean)」の3つのことにしか関心がない。何をするかは、その日の天気によってのみ決めている。アリスはボブが住んでいる地域の日々の天気については具体的に知らないが、一般的な天候の変化については知っている。ボブが毎日話すことにもとづいて、アリスは天気がどのようになっているかを推測しようとする。
アリスは、天気が離散マルコフ過程として変化すると考える。天気には「雨 (Rainy)」と「晴れ (Sunny)」の2つの状態があるが、アリスはそれを直接知ることができないから「隠れ」た状態である。毎日、ボブは天気に応じて「散歩」「買い物」「掃除」のどれかひとつだけを必ずする。ボブがそれをアリスに話すことが、アリスにとっての観測（ボブからの出力）である。この状況全体が隠れマルコフモデルとなる。
アリスは、ボブのいる地域の一般的な天候の変化（遷移確率）については知っている。また、どの天気のときにボブがどの行動をするか（出力確率）を知っている。つまり隠れマルコフモデルのパラメータが既知である。これは、Pythonで次のように表される。
states = ('Rainy', 'Sunny')

observations = ('walk', 'shop', 'clean')

start_probability = {'Rainy': 0.6, 'Sunny': 0.4}

transition_probability = {
    'Rainy': {'Rainy': 0.7, 'Sunny': 0.3},
    'Sunny': {'Rainy': 0.4, 'Sunny': 0.6},
}

emission_probability = {
    'Rainy': {'walk': 0.1, 'shop': 0.4, 'clean': 0.5},
    'Sunny': {'walk': 0.6, 'shop': 0.3, 'clean': 0.1},
}
このコードでstart_probability は、ボブが最初に電話する前の時点で、隠れマルコフモデルがどちらの状態にあるかというアリスの考えである（彼女は平均的には雨の方がやや多いと知っている）。この確率分布は平衡なものではない（遷移確率によれば平衡は {'Rainy': 0.57, 'Sunny': 0.43}）。遷移確率 transition_probability はマルコフ連鎖での天気の変化を表す。この例では、今日が雨であれば、明日晴れる確率は30%である。出力確率 emission_probability は、その日にボブが行う行動の確率である。もし雨であれば掃除をする確率は50%で、晴れていれば散歩に行く確率は60%である。
ビタビアルゴリズム

詳細は「ビタビアルゴリズム」を参照
ビタビアルゴリズム（Viterbi algorithm）は、モデルパラメータが既知のとき、与えられた配列を出力した可能性（尤度）が最も高い状態列（最尤状態列）を計算するアルゴリズムで、動的計画法の一種である。ある時点 t での最尤状態遷移列はtまでに観測された情報と、t-1 までで最も確からしい（＝尤もらしい）最尤状態遷移列だけに依存すると仮定する。
例えば、出力 'A' と 'B' を確率0.5ずつで出力し、他の状態にまれにしか遷移しない状態 A と、出力 'A' と 'C' を確率0.5ずつで出力し、他の状態にまれにしか遷移しない状態Bがあった場合、時点 t で 'A' が出力され、時点 t-1 で最尤だと推定された状態遷移列からの遷移確率が状態 A の方が高いならば、時点 t では状態 A にいたと推定される。しかし、t+1 以降で 'C' の出力が続いた場合、全体としての尤度は状態 B に遷移していたほうが高くなる。
ビタビアルゴリズムを使用するには、観測可能なイベントは観測不可能な状態遷移と1対1対応していることが求められる。
バウム・ウェルチアルゴリズム

詳細は「バウム＝ウェルチアルゴリズム」を参照
バウム・ウェルチアルゴリズム（Baum-Welch algorithm）は、モデルが出力した系列からモデルパラメータを推定するアルゴリズムである。前向きアルゴリズム、後ろ向きアルゴリズム、EMアルゴリズムから構成される。前向きアルゴリズムおよび後ろ向きアルゴリズムは動的計画法の一種であり、ある時点で各状態にいる確率を求めるアルゴリズムである。
図1. 隠れマルコフモデルの一般的な構成
図2. 隠れマルコフモデルのパラメータ（例）

 x: 潜在変数の状態

 y: 可能な観測値

 a: 状態遷移確率

 b: 出力確率
図3. 隠れマルコフモデルの状態遷移と出力確率

点線の下にある出力系列が観測されたとき、これがどのような状態系列によって得られたものかを考えると、図に示された状態遷移と出力確率の矢印から、次の状態系列が候補となる。

5 3 2 5 3 2

4 3 2 5 3 2

3 1 2 5 3 2

それぞれの候補について、状態系列と観測系列の同時確率を求めることによって、最もありそうな（つまり最尤の）状態系列を求めることができる。一般にこのような最尤観測系列の問題はビタビアルゴリズムで効率的に解くことができる。
図3. Graphical representation of the given HMM
池田熊子

池田 熊子（いけだ くまこ、松寿院、寛永14年（1637年） - 元禄4年3月14日（1691年4月12日））は、江戸時代前期の女性。赤穂事件で知られる大石良雄の生母。熊とだけ記す書も多い（文献により他にも「くま」「クマ」「玖麻」など）。
備前国岡山藩の家老池田由成の六女。明暦3年（1657年）10月4日に赤穂藩浅野氏永代家老家である大石家の嫡男大石良昭と婚約、万治元年（1658年）2月20日に正式に結婚した。良昭との間に、万治2年（1659年）に長男・大石良雄、万治3年（1660年）に次男・専貞、寛文11年（1671年）に三男・大石良房を生んだ。
元禄4年（1691年）3月14日に死去。享年55。京都の聖光寺（現京都府京都市下京区寺町通り綾小路下る中之町584番地の1）に葬られた。
非心カイ二乗分布

非心カイ二乗分布（ひしんカイにじょうぶんぷ、ひしんカイじじょうぶんぷ、英: noncentral chi-squared distribution）、または非心カイ自乗分布、非心カイ2乗分布、非心χ2分布とは、確率分布と統計学におけるカイ二乗分布の拡張である。
平均が μi で、分散が σi2 の正規分布に従う k 個の独立な確率変数 Xi の場合、確率変数
は非心カイ二乗分布に従って分布する。
非心カイ二乗分布の母数は、以下の非心度と自由度の2つの母数で決定される。
k 自由度：独立な確率変数 Xi の個数
λ 非心度:確率変数 Xi の平均と標準偏差で記述される以下の量
参考書によっては λ を上記の総和の半分に定義している場合もあるので注意されたい。
関連する分布

Z が カイ二乗分布に従い  Z\sim \chi _{k}^{2} の場合、Z は λ = 0 の非心カイ二乗分布である。
もしも  J\sim \operatorname {Poisson} (\lambda /2) ならば  \chi _{k}^{2}(\lambda )\sim \chi _{k+2J}^{2}
翻訳元

本記事は英語版ウィキペディア記事
Noncentral chi-square distribution. [:en] Wikipedia: Free Encyclopedia (English language), 2007-10-19 21:44 UTC
からの抄訳に基づいて作成された。
引用元

以下は英語版記事の引用元である。
Abramowitz, M. and Stegun, I.A. (1972), Handbook of Mathematical Functions, Dover. Section 26.4.25.
Johnson, N. L. and Kotz, S., (1970), Continuous Univariate Distributions, vol. 2, Houghton-Mifflin.
| 表 話  歴確率分布 |
| --- | --- |
離散単変量で 有限台:  ベンフォード  ベルヌーイ  ベータ二項（英語版）  二項  categorical（英語版）  超幾何  ポワソン二項  ラーデマッハ（英語版）  離散一様  ジップ  ジップ–マンデルブロー（英語版） 
離散単変量で 無限台:  ベータ負二項（英語版）  ボレル（英語版）  コンウェイ–マクスウェル–ポワソン（英語版）  離散位相型（英語版）  ドラポルト（英語版）  拡張負二項（英語版）  ガウス–クズミン  幾何  対数（英語版）  負の二項  放物フラクタル（英語版）  ポワソン  スケラム（英語版）  ユール–サイモン（英語版）  ゼータ（英語版） 
連続単変量で 有界区間に台を持つ:  逆正弦（英語版）  ARGUS（英語版）  バルディング–ニコルス（英語版）  ベイツ（英語版）  ベータ  beta rectangular（英語版）  アーウィン–ホール（英語版）  クマラスワミー（英語版）  ロジット-正規（英語版）  非中心ベータ（英語版）  raised cosine（英語版）  reciprocal（英語版）  三角  U-quadratic（英語版）  一様  ウィグナー半円 
連続単変量で 半無限区間に台を持つ:  ベニーニ（英語版）  ベンクタンダー第一種（英語版）  ベンクタンダー第二種（英語版）  第2種ベータ  Burr（英語版）  カイ二乗  カイ（英語版）  Dagum（英語版）  デービス（英語版）  指数-対数（英語版）  アーラン  指数  F  folded normal（英語版）  Flory–Schulz（英語版）  フレシェ  ガンマ  gamma/Gompertz（英語版）  一般逆ガウス（英語版）  Gompertz（英語版）  half-logistic（英語版）  half-normal（英語版）  Hotelling's T-squared（英語版）  超アーラン（英語版）  超指数（英語版）  hypoexponential（英語版）  逆カイ二乗（英語版） scaled inverse chi-squared（英語版）  逆ガウス  逆ガンマ  コルモゴロフ  レヴィ  対数コーシー  対数ラプラス（英語版）  対数ロジスティック（英語版）  対数正規  ロマックス（英語版）  行列指数（英語版）  マクスウェル–ボルツマン  マクスウェル–ユットナー（英語版）  ミッタク-レフラー（英語版）  仲上（英語版）  非心カイ二乗  パレート  位相型（英語版）  poly-Weibull（英語版）  レイリー  relativistic Breit–Wigner（英語版）  ライス（英語版）  shifted Gompertz（英語版）  切断正規  タイプ2ガンベル（英語版）  ワイブル 離散ワイブル（英語版）  ウィルクスのラムダ（英語版） 
連続単変量で 実数直線全体に台を持つ:  コーシー（ローレンツ、ブライト・ウィグナー）  指数冪（英語版）  フィッシャーの z（英語版）  ガウスの q（英語版）  一般正規（英語版）  一般化双曲型  幾何安定（英語版）  ガンベル  ホルツマルク（英語版）  双曲線正割  ジョンソンの SU（英語版）  ランダウ  ラプラス  非対称ラプラス（英語版）  ロジスティック  非心 t  正規 (ガウス)  正規逆ガウス（英語版）  歪正規（英語版）  スラッシュ  安定  スチューデントの t  タイプ1ガンベル（英語版）  トレイシー–ウィダム（英語版）  分散ガンマ（英語版）  フォークト 
連続単変量で タイプの変わる台を持つ:  一般極値  一般パレート（英語版）  マルチェンコ–パストゥール（英語版）  q-指数（英語版）  q-ガウス  q-ワイブル（英語版）  shifted log-logistic（英語版）  トゥーキーのラムダ（英語版） 
混連続-離散単変量:  rectified Gaussian（英語版） 
多変量 (結合):  【離散】 エウェンズ（英語版） 多項 ディリクレ多項（英語版） 負多項（英語版） 【連続】 ディリクレ 一般ディリクレ（英語版） 多変量正規 多変量安定（英語版） 多変量 t（英語版） 正規逆ガンマ（英語版） 正規ガンマ（英語版） 【行列値】 逆行列ガンマ（英語版） 逆ウィッシャート（英語版） 行列正規（英語版） 行列 t（英語版） 行列ガンマ（英語版） 正規逆ウィッシャート（英語版） 正規ウィッシャート（英語版） ウィッシャート 
方向:  【単変量 (円周) 方向】 円周一様（英語版） 単変数フォン・ミーゼス wrapped 正規（英語版） wrapped コーシー（英語版） wrapped 指数（英語版） wrapped 非対称ラプラス（英語版） wrapped レヴィ（英語版） 【二変量 (球面)】 ケント（英語版） 【二変量 (トロイダル)】 二変数フォン・ミーゼス（英語版） 【多変量】 フォン・ミーゼス–フィッシャー（英語版） ビンガム（英語版） 
退化と特異:  【退化】 ディラックのデルタ関数 【特異】 カントール 
族:  円周（英語版）  混合ポワソン（英語版）  楕円（英語版）  指数  自然指数（英語版）  位置尺度（英語版）  最大エントロピー（英語版）  混合（英語版）  ピアソン（英語版）  トウィーディ（英語版）  wrapped（英語版） 
サンプリング法（英語版）:  逆関数サンプリング法  マルコフ連鎖モンテカルロ法（メトロポリス・ヘイスティングス法・ギブスサンプリング・スライスサンプリング）  粒子フィルタ  ボックス＝ミュラー法  棄却サンプリング（英語版）  ジッグラト法（英語版）  マルサグリア法（英語版） 
  一覧（英語版）   カテゴリ
藤原末茂

|  凡例藤原 末茂 |
| --- | --- |
時代:  奈良時代
生誕:  不詳
死没:  不詳
官位:  従五位上、美作守
主君:  光仁天皇→桓武天皇
氏族:  藤原北家魚名流
父母:  父：藤原魚名、母：藤原宇合の娘
兄弟:  鷹取、鷲取、末茂、藤成、真鷲、藤原小黒麻呂室、藤原長道室
妻:  不詳
子:  沢継、野継、門継、総継、藤原道雄室
テンプレートを表示
藤原 末茂（ふじわら の すえしげ/すえもち）は、奈良時代の貴族。藤原北家、左大臣・藤原魚名の三男。官位は従五位上・美作守。
経歴

宝亀8年（777年）3月に父・魚名の曹司（官衙の庁舎）に光仁天皇が行幸した際、従六位上から三階昇進して従五位下に叙爵され、同年10月図書頭に任ぜられる。のち、左衛士員外佐・中衛少将といった武官や、美濃介・肥後守等の地方官を歴任する。
桓武朝に入ると、天応2年（782年）突如として左大臣として太政官の首班にあった父・魚名が失脚すると、末茂も他の兄弟と共に連座して、土佐介に左遷される。翌延暦2年（783年）兄・鷹取と共に入京を許され、延暦3年（784年）7月には一旦伊予守に任ぜられるものの、同年9月には再び日向介に左遷されてしまう。
その後、再び赦されたらしく、延暦7年（788年）内匠頭、延暦9年（790年）従五位上・美作守に叙任されている。
官歴

『続日本紀』による。
時期不詳：従六位上
宝亀8年（777年） 3月16日：従五位下。10月13日：図書頭
宝亀9年（778年） 2月9日：美濃介
宝亀10年（779年） 2月9日：左衛士員外佐。2月23日：肥後守
宝亀11年（780年） 2月9日：左衛士員外佐、肥後守如故。9月1日：中衛少将
天応2年（782年） 6月14日：土左介
延暦2年（783年） 7月23日：入京
延暦3年（784年） 7月13日：伊予守。9月12日：日向介
延暦7年（788年） 3月21日：内匠頭
延暦9年（790年） 2月27日：従五位上。3月10日：美作守
系譜

『尊卑分脈』による。
父：藤原魚名
母：藤原宇合の娘
生母不詳の子女
男子：藤原沢継
男子：藤原野継
男子：藤原門継
男子：藤原総継
女子：藤原道雄室
1998-2004

『1998-2004』は、日本のバンドゆらゆら帝国のベスト・アルバムである。2004年9月16日発売。発売元はユニバーサルミュージック。
概要

初となるベスト・アルバム。
ディスク1にはシングル曲を中心に、ディスク2はレアトラックを収録。
収録曲

DISC1、DISC2とも特記無き場合全作詞：坂本慎太郎　全作曲・編曲：ゆらゆら帝国
収録曲 > DISC1

グレープフルーツちょうだい ('04New Version)(3:27)
発光体(3:08)
夜行性の生き物3匹(3:47)
ラメのパンタロン(4:23)
午前3時のファズギター (Full Length Version)(3:33)
待ち人(4:30)
アイドル ('04New Version)(6:06)
すべるバー(2:48)
ゆらゆら帝国で考え中 (Single Version)(3:11)
恋がしたい(6:36)
ドックンドール(4:17)
ズックにロック(4:36)
3×3×3(6:21)
誰だっけ?(2:22)
ミーのカー (Single Version)(7:43)
冷たいギフト(6:00)
収録曲 > DISC2

パイオニア (ALTERNATE VERSION)(2:40)
グレープフルーツちょうだい (ALTERNATE MIX)(1:38)
うそが本当に (ALTERNATE VERSION)(4:18)
恋がしたい (KAORI TAKEDA SOLO VERSION)(6:29)
バンドをやってる友だち (DEMO)(3:57)
ボーンズ (FUKO&SAKAMOTO DUET VERSION)(4:26)
少年は夢の中 (ALTERNATE MIX)(5:00)
太陽の白い粉 (ALTERNATE MIX)(7:27)
イエスタデイ・ワンス・モア(4:38)
作曲：リチャード・カーペンター、ジョン・ベティス
カーペンターズのカバー。リズムとボーカルのみの、原曲とは大きく異なるアレンジが施されている。また、歌詞は坂本によるオリジナルの日本語詞となっている(訳詞ではない)。
玉座の聖母子と洗礼者聖ヨハネ、マグダラのマリア

| --- | --- |
フランス語: La Vierge et l'Enfant entre saint Jean-Baptiste et sainte Marie-Madeleine 英語: Madonna and Child Enthroned with John the Baptist and Mary Magdalene

作者: チーマ・ダ・コネリアーノ
製作年: 1511-1513年
種類: キャンバス に油彩
寸法: 167 cm × 110 cm (66 in × 43 in)
所蔵: ルーヴル美術館、パリ
『玉座の聖母子と洗礼者聖ヨハネ、マグダラのマリア』（ぎょくざのせいぼしとせんれいしゃヨハネ、マグダラのマリア、仏: La Vierge et l'Enfant entre saint Jean-Baptiste et sainte Marie-Madeleine、英: Madonna and Child Enthroned with John the Baptist and Mary Magdalene）は、イタリア・ルネサンスの画家チーマ・ダ・コネリアーノが1511-1513年に板上に油彩で制作した絵画である。画家晩年に属する作品で、最も重要なものの1つである。玉座の基部に描かれた紙片に画家の署名が記されている。本来、パルマのサン・ドメニコ修道院教会にあった作品であるが、ナポレオン戦争中の1811年にフランスの占領軍に没収され、パリへ運ばれた。ウィーン会議後も返還されずにパリに残留し、現在はルーヴル美術館に所蔵されている。
作品

この作品は玉座にいる聖母子と聖人たちを表しており、ルネサンス期に人気のある主題の1つであった「聖会話」と呼ばれる形式をとっている。この形式は、1470年代にヴェネツィア派のジョヴァンニ・ベッリーニやアントネロ・ダ・メッシーナにより確立されたものである。その後、ヴェネト地方からチーマ・ダ・コネリアーノが本作を制作したエミリア＝ロマーニャ地方にまで拡散し、16世紀初頭まで流行した。「聖会話」では、一般に礼拝堂や居室のような室内を描くことが多いが、本作は川を背景にし、はるか遠くへ続く山のある風景の中に人物を配置している。
チーマ・ダ・コネリアーノの守護聖人である洗礼者聖ヨハネは玉座の左側に立って、聖母マリアの膝にいる幼子イエス・キリストを崇敬のまなざしで見つめている。ヨハネの持つ巻紙には「神の仔羊を見よ」という言葉が記されている。右側に立っているのは、自身のアトリビュート (人物を特定化する事物) である香油の壺を持っているマグダラのマリアである。彼女はキリストの「受難」に立ち会い、キリストの足を洗って、香油を塗った罪深い者とされる。
聖母マリアの背後の「栄誉の布」は背景の風景に含まれるすべての色を併せ持っているが、それによって画家は自身の故郷への敬愛を表現している。
藤原本雄

|  凡例藤原本雄 |
| --- | --- |
時代:  平安時代初期 - 前期
生誕:  不詳
死没:  貞観18年3月28日（876年4月26日）
別名:  本緒
官位:  従四位上、大和守
主君:  淳和天皇→仁明天皇→文徳天皇→清和天皇
氏族:  藤原式家
父母:  父：藤原緒嗣
兄弟:  家緒、春津、本雄、忠宗、正子、藤原常嗣室
テンプレートを表示
藤原 本雄（ふじわら の もとお）は、平安時代初期から前期にかけての貴族。名は本緒とも記される。藤原式家、左大臣・藤原緒嗣の子。官位は従四位上・大和守。
経歴

淳和朝の天長8年（831年）従五位下に叙爵。仁明朝では嘉祥2年（849年）大判事に任ぜられた記録があるのみで、全く昇進がなかった。
文徳朝に入り、仁寿3年（853年）22年ぶりに昇進して従五位上・刑部大輔に叙任され、翌仁寿4年（854年）伊勢権介を兼ねる。天安2年（858年）2月に治部大輔に遷任し、同年8月に文徳天皇が崩御すると前次第司次官を務めている。
清和朝では、貞観3年（861年）大蔵大輔に任ぜられた後、貞観4年（862年）正五位下・加賀守、貞観10年（868年）従四位下・大和守に叙任されるなど地方官を歴任した。貞観18年（876年）3月28日卒去。最終官位は散位従四位上。
官歴

『六国史』による。
時期不詳：正六位上
天長8年（831年） 正月4日：従五位下
嘉祥2年（849年） 2月27日：大判事
仁寿3年（853年） 正月7日：従五位上。7月21日：刑部大輔
仁寿4年（854年） 7月21日：兼伊勢権介
天安2年（858年） 閏2月13日：治部大輔。8月27日：前次第司次官（文徳天皇崩御）
貞観3年（861年） 正月13日：大蔵大輔
貞観4年（862年） 正月7日：正五位下。2月11日：加賀守
貞観9年（867年） 正月12日：大和権守
貞観10年（868年） 正月7日：従四位下。正月16日：大和守
貞観18年（876年） 3月28日：卒去（散位従四位上）
金井美樹

金井 美樹（かない みき）
金井美樹 (1988年生) - 1988年生まれの女優、元子役。
金井美樹 (1996年生) - 1996年生まれの女優、元子役。
2014年問題 (造船)

2014年問題（2014ねんもんだい）は、2010年代初頭、世界の造船会社の受注残が極端に減少し、2014年頃には新たに造る船舶がなくなるのではないかとする危機感を問題として表現したもの。
背景

2000年代後半、リーマン・ショックなどを契機に世界的な金融危機が発生し、景気が減退。右肩あがりを続けてきた海運業界、それを支える造船業界も大きな影響を受けることとなった。造船大国である中国や韓国の造船各社は、2000年代を通じて大規模な設備投資を続けてきたこともあり、船舶需要は一気にだぶつき新規発注が極端に減少。「2014年頃には造る船がなくなってしまうのではないか」という危機感が広まった。特に、日本造船各社では、受注単価の下落に加え急激な円高ドル安も同時に進行したため、より受注競争力が低下し、深刻に受けとめられることとなった。
日本の状況

2014年問題が語られるようになった後、日本の造船各社の経営体質を改善する大きな動きが見られるようになった。2012年には、三菱重工がインドの造船会社（LTSB）に対して、設計図の供与も含めた有償技術協力に踏み切ったほか、ユニバーサル造船（JFEホールディングス子会社）とアイ・エイチ・アイ マリンユナイテッド（IHI子会社）が、ジャパン マリンユナイテッドへの合併を発表するなど、各社が大胆な生き残り策を講じることとなった。また、同年末に成立した第2次安倍内閣がアベノミクスを提唱すると70円台だった円相場が100円台へ急落。2013年後半には、各社が徐々に競争力を取り戻し、新規受注に成功するなどの動きが見られるようになった。
中国・韓国の状況

中国や韓国では、リーマン・ショック以前の受注を消化しきった2012年頃から、徐々に中・小造船会社の淘汰が始まった。メーカー間の価格競争も厳しく、利益率の大きい大型案件を受注しても、後日、他社が行った受注条件に応じて、追加値引きを余儀なくされる例も見られるようになった。
中国では、半数近くの会社が2014年問題を乗り越えられないとする推測がある。
韓国では、2012年頃から中・小の造船所に影響が出始め、造船所が多数存在した統営市では21世紀造船、三湖造船、新亜SB、SPP造船などの企業が次々と経営に行き詰まり地域経済が混乱に陥った。2013年中には中堅上位の造船会社STX造船海洋を有するSTXグループの経営危機も取り沙汰されるようになった。2015年には大宇造船海洋（現ハンファオーシャン）による巨額赤字隠しが発覚し、韓国政府による公的資金注入が行われた。
2014年3月の国別の船舶受注量は、1位中国、2位日本、3位韓国と日本と韓国の順位が逆転。2014年4月の韓国の船舶受注量は、29万4,167CGTと前年同月比84.8%の大幅な減少幅を見せた。2014年6月28日にはSTXの中国の現地法人「STX大連」が破産手続きを申請し破綻した。
都タクシー

都タクシー（みやこタクシー）
日本のタクシー・ハイヤー事業者の商号またはブランド名。バス事業を営むものもある。
都タクシー株式会社

都タクシー株式会社 - 新潟県新潟市中央区に本社を置く企業（法人番号：4110001005470）。
都タクシー株式会社 - 新潟県新潟市北区に本社を置く企業（法人番号：9110001007875）。新潟市中央区の都タクシーとは別会社。地元では区別するため「都タクシー豊栄」と呼ばれる。
都タクシー株式会社 - 愛知県名古屋市中区に本社を置く企業（法人番号：2180001041197）。つばめタクシーグループ。
都タクシー株式会社 - 滋賀県彦根市に本社を置く企業（法人番号：1160001007085）。
都タクシー株式会社 - 京都府京都市南区に本社を置く企業。登記上の本店所在地は京都府向日市（法人番号：7130001030472）。タクシー・ハイヤーのほか貸切バス事業も営み、関連会社とともに「都タクシーグループ」を形成する。
福井都タクシー株式会社（法人番号：3210001003085）- 福井県福井市に本社を置く企業。都タクシー（京都府）傘下の福井都タクシーグループ。
都タクシー株式会社（法人番号：4210001007234） - 福井県あわら市に本社を置く企業。都タクシー（京都府）傘下の福井都タクシーグループ。ブランド名は「福井都タクシー」で統一している。
株式会社都タクシー

株式会社都タクシー - 青森県青森市に本社を置く企業（法人番号：7420001002046）。
有限会社

有限会社都タクシー - 岩手県北上市に本社を置く企業（法人番号：4400002009755）。北上市のコミュニティ交通「北上市拠点間交通」を運行受託する。
その他

都自動車株式会社（みやこじどうしゃ、法人番号：7010001030311）- 東京都千代田区に本社を置く企業。「都タクシー」ブランドで、千葉県茂原市でタクシー・ハイヤー事業、東京都内でハイヤー事業を行う。
有限会社都交通（みやここうつう、法人番号：2360002012492） - 沖縄県沖縄市に本社を置くタクシー事業者。
宮児タクシー株式会社（みやこタクシー、法人番号：9350001002679） - 宮崎県宮崎市に本社を置く企業。「みやこタクシー」ブランドでタクシー事業を、「宮崎観光バス」ブランドで貸切バス事業を営む。関連会社（タクシー事業者、貸切バス事業者）とともに宮児タクシーグループを形成する。
率川神社

| --- | --- |
: この項目では、奈良県奈良市本子守町の率川神社について説明しています。奈良県奈良市西新屋町の率川神社については「率川神社 (奈良市西新屋町)」をご覧ください。
| 率川神社 |
| --- | --- |
  拝殿
所在地:  奈良県奈良市本子守町18
位置:  北緯34度40分52.5秒 東経135度49分32.6秒﻿ / ﻿北緯34.681250度 東経135.825722度﻿ / 34.681250; 135.825722﻿ (率川神社)座標: 北緯34度40分52.5秒 東経135度49分32.6秒﻿ / ﻿北緯34.681250度 東経135.825722度﻿ / 34.681250; 135.825722﻿ (率川神社)
主祭神:  媛蹈韛五十鈴姫命 狭井大神 (御父神) 玉櫛姫命 (御母神)
社格等:  式内社（小） 大神神社境外摂社
創建:  推古天皇元年（593年）2月3日
本殿の様式:  一間社春日造
別名:  率川坐大神御子神社 子守明神
例祭:  6月17日（三枝祭）
地図:  率川神社
テンプレートを表示
率川神社（いさがわじんじゃ）は、奈良県奈良市本子守町にある神社。大神神社の境外摂社で、正式名称を率川坐大神御子神社といい、また子守明神とも呼ばれる。『延喜式神名帳』に「率川坐大神神御子神社 三座」と記載される式内小社。
歴史

推古天皇元年（593年）2月3日、大三輪君白堤が勅命により神武天皇の皇后である媛蹈韛五十鈴姫命を祭神として奉斎したとされ、奈良市最古の神社という。後に元正天皇によって本殿の右側には媛蹈韛五十鈴姫命の父神である狭井大神を、左側には母神である玉櫛姫命が祀られるようになった。
仁寿2年（852年）、文徳天皇の代に従五位下を授けられ、神封6戸（左京4戸、丹後国2戸）を与えられている。治承4年（1180年）12月、平重衡による南都焼討によって社殿が焼失する。
建久元年（1190年）に興福寺の支援により再建されると、以後は興福寺の支配下に入った。
中世以降は春日若宮神官により管理され、「春日三枝神社」とも呼ばれるようになった。その為、中世期の遷宮記録などは、『大乗院寺社雑事記』に度々記録されている。近世には春日大社の大宮外院11社の中にあったが、1877年（明治10年）3月、内務省達により大神神社摂社率川坐大神御子神社と定められた。
本殿中央に御子神（媛蹈韛五十鈴姫命）が祀られ、父母神（西に御父神・狭井大神、東に御母神・玉櫛姫命）が両脇によりそうような姿で鎮座していることより、古くから「子守明神」とたたえられ、安産、育児等の神として篤い信仰がよせられている。南辺を流れる率川は、よって子守川との俗称もある。
祭神

中本殿 - 媛蹈韛五十鈴姫命
右本殿 - 狭井大神
左本殿 - 玉櫛姫命
境内

本殿 - 一間社春日造の社殿が三棟並立して建てられ、障屏により繋がっている。正面にいずれも七級の木階を設け、登高欄に擬宝珠をつける。屋根は桧皮葺で箱棟に千木勝男木を上げており、細部手法から見て江戸時代初期頃の建築と見られる。
中本殿（奈良県指定有形文化財）
右本殿（奈良県指定有形文化財）
左本殿（奈良県指定有形文化財）
拝殿
率川阿波神社 - 後述
住吉社 - 祭神：上筒男命・中筒男命・底筒男命・息長帯比売命
春日社 - 祭神：武甕槌命・斎主命・天児屋根命・比売神
蛙石
社務所
拝殿
拝殿脇より望む本殿
万葉歌碑
譲葉の植樹
末社及び率川阿波神社鳥居
末社 春日社
末社 住吉社
手水舎
かえる石
大神神社遥拝所
正面鳥居
西側鳥居
文化財 > 奈良県指定有形文化財

本殿・三棟
三枝祭

6月17日に行われる例祭で、一般にはゆり祭りの俗称で知られている。三輪山に咲く笹ゆりは古くはさいぐさと呼ばれ、この花が供えられる。
供え物は
罇（そん）にしらき・清酒を盛り、缶（ほとぎ）にくろき・濁酒を盛って供え、酒樽の周りをゆりの茎で囲む
折櫃に納めた熟饌を柏の葉で蓋をし、黒木の棚に備える
ゆりの花を大きな桶に盛って供える
といった古式に則った様式で供えられ、鎮花祭に因んだ祭りで、悪疫除けの祈願が込められている。
祭り当日は、祭神である五十鈴姫の古事に則り、祭典後にゆりをかざした七乙女の行列が町中に展開する。大宝令にも記されている古い祭りで、『神祇令』にも「三枝の花を以て酒樽を飾る祭の故に三枝祭という」と記載されている。
率川阿波神社

| 率川阿波神社 |
| --- | --- |
  率川阿波神社 本殿（中央）
所在地:  奈良県奈良市本子守町18
位置:  北緯34度40分53.2秒 東経135度49分33.3秒﻿ / ﻿北緯34.681444度 東経135.825917度﻿ / 34.681444; 135.825917
主祭神:  事代主神
社格等:  式内社（小）
創建:  宝亀2年（771年）
例祭:  6月17日
主な神事:  初戎（1月5日）
地図:  
テンプレートを表示
率川神社末社の住吉社と春日社の合間に鎮座する。