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鈴木一雄
来歴・人物

東京市本郷区田町に、8人姉弟の7番目の長男として、大工の棟梁の家に生まれる。文京区立礫川小学校、東京府立第五中学校を経て、1946年（昭和21年）、東京文理科大学文学部国語国文学科卒業。専攻は平安時代文学、とくに物語文学・日記文学。
東京都立九段高等学校、東京教育大学附属中学校・高等学校の教官、東京教育大学文学部助教授。金沢大学法文学部助教授・教授、同文学部長。明治大学教授を経て、1991年に十文字学園女子短期大学学長（第3代）に就任、1996年からは十文字学園女子大学初代学長を務め、大学を創設した功績により叙勲を受けた。在職中に死去。
学外での活動としては、NHKラジオ第2放送「古典講読」で1985年4月より「源氏物語」を毎日曜472回に亘り全講し、同じく1997年4月より「和泉式部日記」を毎日曜52回に亘り全講した。
また、大学受験指導にも力を入れ、学習参考書を多く執筆したほか、大学受験ラジオ講座の講師を10年間担当し、受験雑誌『蛍雪時代』の実力養成講座の常連執筆者でもあった。
2002年5月19日、脳梗塞のため死去。
年譜

1946年11月 都立九段中学校（旧制）教諭
1948年6月 東京高等師範学校附属中学校（現・筑波大学附属中学校・高等学校）教諭
1951年2月 東京文理科大学助手
1953年4月 東京教育大学助手
1956年4月 同講師
1959年2月 同助教授
1976年8月 金沢大学教授
1980年4月 同文学部学部長
1983年4月 明治大学教授
1991年4月 十文字学園女子短期大学学長
1996年4月 十文字学園女子大学学長
著書

『堤中納言物語要解』（文法解明叢書） 有精堂出版, 1955
『文法設問 大鏡の解釈と鑑賞』（国文解釈と鑑賞叢書4） 有精堂出版, 1958
『古典（古文・漢文）』 旺文社, 1965
『例解古文重要単語』（シグマ・ベスト大学受験必携） 文英堂, 1965
『古典の基礎』 旺文社, 1967
『精講古典国語』学生社, 1967
『旺文社学習古語辞典』旺文社, 1969
『たったひとりの世の中』（至文堂選書） 至文堂, 1973
『堤中納言物語序説』 桜楓社, 1980
『平安時代の和歌と物語』 桜楓社, 1983
『物語文学を歩く』有精堂出版, 1989
『王朝女流日記論考』至文堂, 1993
著書 > 校注・編纂

『全講和泉式部日記』 （円地文子と共著） 至文堂, 1965, 1971（増補版）, 1983（改訂版）
『夜の寝覚』（日本古典文学全集）（校注・訳） 小学館, 1974
『旺文社標準古語辞典』 旺文社, 1974
『源氏物語1～3』（『国文学解釈と鑑賞』別冊）（編集・解説） 至文堂, 1982
『日本文学新史 古代2』（『国文学解釈と鑑賞』別冊） 至文堂, 1985, 1990（新装改版）
『和泉式部日記』（全対訳日本古典新書）創英社, 1985
『狭衣物語』（新潮日本古典集成） 新潮社, 1985-86
『三省堂全訳読解古語辞典』 三省堂, 1995, 1996（小型版）
『三省堂全訳基本古語辞典』 三省堂, 1995
重畳加算法

重畳加算法 (ちょうじょうかさんほう、英語: OverLap-Add method, OA, OLA) とは、非常に長い信号  \mathbf {x}  と FIRフィルタ  \mathbf {h}  の 離散畳み込み  \mathbf {h} *\mathbf {x}  を分割して(効率的に)処理する手法である。
ここで 信号  x[n]は  n=1,\ldots ,N_{x}、フィルタ  h[m]は  m=0,\ldots ,M-1 以外で0、また M<N_{x}である。
重畳加算法の基本アイデアは、長い信号  \mathbf {x}  を区間長 Lで区切り、複数の短い断片  \mathbf {x} _{k} と フィルタ  \mathbf {h}  に関する複数の畳み込みに分割して、訳注: 適切なブロック長のFFTの積として効率的に計算することにある。
離散畳み込み (\mathbf {h} *\mathbf {x} )[n]は、各区間の畳み込みの総和で表せる:
ここで各区間の畳み込み  y_{k}[n]\ {\stackrel {\mathrm {def} }{=}}\ (\mathbf {h} *\mathbf {x} _{k})[n]は 領域 [1, L+M-1] 以外で 0 であり、任意の  N\geq (L+M-1) に関し、領域 [1, N] における  \mathbf {x} _{k} と  \mathbf {h}  の  N点巡回畳み込みと等価である。
重畳加算法のアドバンテージは、この巡回畳み込みが畳み込み定理により、次のような FFTの積の逆FFT として効率的に計算できる事にある:
()
ここで  {\textrm {FFT}}と {\textrm {IFFT}}は(ブロック長 Nの)高速フーリエ変換と逆高速フーリエ変換である。
FFTアルゴリズムによっては、(巡回畳み込み計算のために)FFTブロック長 Nを調整する事が理に適っている。例えばCooley-Tukey型FFTアルゴリズム (radix-2アルゴリズム) を使う場合、2の冪乗のブロック長を選ぶと有利である:
アルゴリズム

図1に、重畳加算法のアイデアを示す。
信号 \mathbf {x}  (長さNx) を区間長 Lで区切り、オーバーラップの無いk個の断片の列 \mathbf {x} _{k}を得る。
各区間について、断片  \mathbf {x} _{k} (長さ≦L) と フィルタ  \mathbf {h}  (長さM) のFFT結果の積をとり逆FFTして、区間毎の畳み込み結果  \mathbf {y} _{k} (長さ≦L+M-1) を得る。
(なお畳み込み結果は、元信号(区間長L)と比べ (フィルタの長さ-1) だけ長くなり、オーバーラップが生じる)
最終的な出力信号は、図に示すように、各区間の結果 \mathbf {y} _{k} のオーバーラップ(重畳)部を加算しながら連結して得られる。
区間長 Lは、FFT開発初期にはしばしば効率上の理由でFFTのブロック長 Nが2の冪乗をとるよう調整されたが、更なる研究開発の結果、Nを大きな素数で素因数分解する効率的変換方法が明らかにされ、このパラメータに対する計算上の敏感さは低減された。[要説明] (訳注: FFTのブロック長 Nが2の冪乗の場合の計算量は O(N\log _{2}{N})、一般にブロック長が  N=\Pi {n_{i}} と素因数分解できる場合の計算量は O(N\sum {n_{i}})であり、ブロック長 Nをゼロ・パディングで調整して計算量を最適化できる。)
アルゴリズムの疑似コードは以下の通り:
アルゴリズム 1 (重畳加算法(OLA)による線形畳み込み)
   使用するFFTアルゴリズムに応じてFFTブロック長 N と 分割区間長 L に最適値を設定
   H = FFT(h,N)       (ゼロ・パディングしたFFT )
   i = 1
   while i <= Nx
       il = min(i+L-1,Nx)
       yt = IFFT( FFT(x(i:il),N) * H, N)
       k  = min(i+M-1,Nx)
       y(i:k) = y(i:k) + yt    (オーバーラップ区間を加算 )
       i = i+L
   end
巡回畳み込みへの応用

一般に信号 \mathbf {x} が周期的でその周期が N_{x}の場合、畳み込み結果 y[n]も周期的で同じ周期をとる。
1周期分の y[n]は、ちょうど1周期分の信号  x[n] (長さNx) と フィルタ h[n] (長さM) の畳み込みで得られる。ここでは前述のアルゴリズム 1を使う。
畳み込み結果 y[n]は、区間 [M, Nx] で正しい。
先頭のM-1個(区間[1, M-1])の値に、末尾のM-1個(区間[Nx+1, Nx+M-1])の値を加算すれば、区間 [1, Nx] が正しい畳み込み結果を表すようになる。
変更した疑似コードは以下の通り:[要検証]
アルゴリズム 2 (重畳加算法(OLA)による巡回畳み込み)
   アルゴリズム 1 を評価
   y(1:M-1) = y(1:M-1) + y(Nx+1:Nx+M-1)
   y = y(1:Nx)
   end
【参考】英語版記事初版のアルゴリズム 2
   (アルゴリズム 1 の必要範囲を引用 )
       使用するFFTアルゴリズムに応じてFFTブロック長 N と 分割区間長 L に最適値を設定
       H = FFT(h,N)       (ゼロ・パディングしたFFT )
   (ここまで引用 )
   ML = floor((N-1)/L)    (未使用 )
   i = Nx-L+1
   k = N - L
   while k >= 1
       il = i+L-1
       yt = IFFT( FFT(x(i:il,N)) * H )
       y(1:k) = y(1:k) + yt(N-k+1:N)
       k  = k-L
       i  = i-L
   end
計算量

畳み込みの計算コストは、操作に関わる複素数乗算の回数と関連付ける事ができる。主要な計算量はFFT演算によるもので、Radix-2アルゴリズム(訳注: ブロック長 Nが2の冪乗のアルゴリズム)を長さ N_{x}=Nの信号に適用する場合およそ  C=(N\log _{2}{N})/2回の複素数乗算が行われる。重畳加算法における複素数乗算の回数は、FFTとフィルタ乗算とIFFTを考慮して:
なお巡回行列版の M_{L}セクション (訳注: 先頭と末尾の長さ(M-1)の区間？) の追加コストは、通常とても小さいので単純化のために無視できる。
FFTのブロック長 Nの最適値は、 \log _{2}{M}\leq n\leq \log _{2}{N_{x}}の範囲で動かして C_{OA}\left(N=2^{n}\right)の最小値を整数 nを(数値的に)探す事で得られる。 Nが2の冪乗であれば、FFTを効率的に計算できる。 Nの値が定まれば、信号 \mathbf {x} を最適に区切る区間長 L=N-M+1が定まる。
比較のため、普通の巡回畳み込みの計算量も示しておく:
したがって重畳加算法の計算量はほぼ  O(N_{x}\log _{2}{N})でスケールし、他方、普通の巡回畳み込みの計算量はほぼ  O(N_{x}\log _{2}{N_{x}})である。(訳注:  N>N_{x}なので重畳加算法の方が計算量が多い事になってしまう。2つの計算量は要検証) しかしながら、この種の推計は複素数乗算の計算量だけ考慮しており、アルゴリズムに関わる他の処理は度外視している。各アルゴリズムに要する計算時間の直接測定こそ、より大きな関心事である。
図2に、式1による標準的な巡回畳み込み[要説明]の計算時間と、アルゴリズム 2の形の重畳加算法による同様な畳み込みの計算時間の比を示す; 縦軸は信号長 N_{x}の対数表示、横軸はフィルタ長 N_{h}=Mの対数表示で、計算時間の比を等高線で示している。両アルゴリズムはMatlabで実装した。青い太線は、重畳加算法の方が標準巡回畳み込みより速い(比>1)領域の境界線である。このケースでは重畳加算法は標準的手法より最大約3倍高速だった。[要検証]
図1: 重畳加算法
図2: 式1の計算時間と、重畳加算法アルゴリズム 2の計算時間の比; 縦軸は信号長 N_{x}の対数表示、横軸はフィルタ長 N_{h}=Mの対数表示
ファンガレイ

世界 > オセアニア > ポリネシア > ニュージーランド > 北島_(ニュージーランド) > ノースランド地方 > ファンガレイ
ファンガレイ
ファンガレイの位置
ファンガレイ （英語: Whangarei、マオリ語: Wha-nga-rei）は、ニュージーランド北島の北部にある都市である。人口5万4400人（2020年）で、ノースランド地方の中心都市である。
マオリ語ではフアナレイ([ˈfaːŋaˌɾei])とも発音される。
ファンガレイ
温暖な気候と美しい自然からリゾート地・保養地としても知られ、ゴルフやフィールドホッケーの拠点として有名である。休日にはオークランドから大勢の観光客が訪れる。
気候

亜熱帯の気候を示しており、年間を通じて温暖である。海洋性の気候のため、極端な高温や低温となることが少なく過ごしやすい気候となっている。
| ファンガレイ (1981−2010)の気候> 月 | ファンガレイ (1981−2010)の気候> 1月 | ファンガレイ (1981−2010)の気候> 2月 | ファンガレイ (1981−2010)の気候> 3月 | ファンガレイ (1981−2010)の気候> 4月 | ファンガレイ (1981−2010)の気候> 5月 | ファンガレイ (1981−2010)の気候> 6月 | ファンガレイ (1981−2010)の気候> 7月 | ファンガレイ (1981−2010)の気候> 8月 | ファンガレイ (1981−2010)の気候> 9月 | ファンガレイ (1981−2010)の気候> 10月 | ファンガレイ (1981−2010)の気候> 11月 | ファンガレイ (1981−2010)の気候> 12月 | ファンガレイ (1981−2010)の気候> 年 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 平均最高気温 °C （°F） | 24.3  (75.7) | 24.3  (75.7) | 22.9  (73.2) | 20.5  (68.9) | 18.1  (64.6) | 16.1  (61) | 15.3  (59.5) | 15.7  (60.3) | 17.3  (63.1) | 18.7  (65.7) | 20.6  (69.1) | 22.8  (73) | 19.7  (67.5) |
| 日平均気温 °C （°F） | 19.9  (67.8) | 20.2  (68.4) | 18.8  (65.8) | 16.6  (61.9) | 14.4  (57.9) | 12.4  (54.3) | 11.6  (52.9) | 11.9  (53.4) | 13.3  (55.9) | 14.6  (58.3) | 16.4  (61.5) | 18.5  (65.3) | 15.7  (60.3) |
| 平均最低気温 °C （°F） | 15.5  (59.9) | 16.1  (61) | 14.7  (58.5) | 12.8  (55) | 10.8  (51.4) | 8.7  (47.7) | 7.8  (46) | 8.2  (46.8) | 9.3  (48.7) | 10.7  (51.3) | 12.3  (54.1) | 14.2  (57.6) | 11.8  (53.2) |
| 降水量 mm （inch） | 81.2  (3.197) | 95.2  (3.748) | 118.1  (4.65) | 98.9  (3.894) | 111.2  (4.378) | 131.5  (5.177) | 168.6  (6.638) | 128.4  (5.055) | 112.2  (4.417) | 85.3  (3.358) | 77.1  (3.035) | 96.4  (3.795) | 1,304  (51.339) |
| 平均降水日数 （≥1.0 mm） | 7.9 | 7.9 | 9.3 | 9.8 | 12.5 | 13.9 | 14.8 | 14.8 | 12.6 | 10.5 | 9.4 | 8.7 | 132.1 |
|  % 湿度 | 80.4 | 83.5 | 84.2 | 86.0 | 88.0 | 89.5 | 88.9 | 86.1 | 81.2 | 79.8 | 77.2 | 78.0 | 83.6 |
出典：NIWA Climate Data
矢畑

矢畑（やはた、やばた、やばたけ）
栃木県下都賀郡野木町大字矢畑
茨城県結城市にある地名。
神奈川県茅ヶ崎市にある地名。
愛知県新城市矢部字矢畑
大分県宇佐市安心院町矢畑
フィナルフィン

フィナルフィン（Finarfin）は、J・R・R・トールキンの中つ国を舞台とした小説、『シルマリルの物語』の登場人物。
ノルドールの中つ国への帰還のさい、兄フィンゴルフィンとともに異腹兄フェアノールに従ったが、ヴァラールによる忠告を聞き入れて、かれに従う民とともにヴァリノールへと引き返した。
かれはアマンにおけるノルドールの上級王となった。
ヴァリノールにおけるかれのクウェンヤ名は、｢高貴なフェンウェ｣を意味するフィンウェ・アラトフィンウェ（Finwë Arato finwë）であった。
フィナルフィンはこのクウェンヤ名をシンダール語式に縮めたものである。
父はノルドールの上級王フィンウェ。
母はヴァンヤールの上級王イングウェの親類インディス。
異腹兄にフェアノール。
姉にフィンディスとイリメ。
兄にフィンゴルフィン。
妻はアマンにおけるテレリの上級王オルウェの娘エアルウェン。
息子にフィンロド・フェラグンド、アングロド、アイグノール。
娘にガラドリエル。
フィナルフィンは、早期の原稿では「フィンロド」と呼ばれており、そのため初版の『指輪物語』では「フィンロド」として登場したが、これはのちの版では訂正された。
またかれの息子フィンロドも、早期の原稿では「イングロール」と呼ばれていた。「イングロール」から「フィンロド」への変更は、完全には訂正されなかった。
このため、『指輪物語』に登場する、「フィンロド王家のギルドール・イングロリオン」の存在は、トールキンの残した大きな謎となった。
ビニース・アップル・マナー

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対応機種:  Apple II, Atari 8ビット・コンピュータ
開発元:  ドン・ワース
発売元:  ザ・ソフトウェア・ファクトリー クオリティ・ソフトウェア
テンプレートを表示
ビニース・アップル・マナー(英語: Beneath Apple Manor)は後にカリフォルニア大学ロサンゼルス校の副学長補佐を務めたドン・ワースが制作したゲーム。日本語文献では「アップル荘の下で」と呼ばれる事もある。
乱数によって生成された、プレイの度に異なる迷路を冒険する「ローグライクゲーム」に分類されるゲームではあるが、このゲームはジャンルの名祖であるローグ(1980年)よりも2年先行して発売されている。
Apple II用のゲームとして、1978年にザ・ソフトウェア・ファクトリーを通じて発売された。
後に画面解像度を上げた「特別版」がクオリティ・ソフトウェアを通じてApple IIとAtari 8ビット・コンピュータ向けに発売されている。
手続き型生成を利用したゲームとして最初期のものの一つである。
ストーリー

怪物の軍団を自在に操り、数百年にもわたって略奪を繰り返していたアップル家。今ではその血筋も絶えて久しいが、その力の源泉であった「黄金のリンゴ」や蓄財した富は何処かに隠されたまま眠っているとの噂が広まる。ゲームの主人公はこの財宝を求める数多くの冒険家の一人である。焼け落ちたアップル邸の跡に地下への階段を発見した主人公は、ここから地下迷宮「ビニース・アップル・マナー（アップル邸の地下）」へと足を踏み入れていく。
ゲーム内容

主人公は乱数によって自動生成される迷宮を下っていく。その行く手を阻む怪物として、数値的には最弱であるが主人公の鎧を弱体化させる特殊能力を持つグリーンスライム・画面に表示される事のないまま襲ってくるインビジブルストーカー・主人公を一撃で倒すこともままある最強の敵ドラゴンなどなど、種類には乏しいもののそれぞれ個性的な能力を割り振られた面々が用意されている。主人公は怪物を倒して得た経験値を消費することで自らの能力を上昇させたり、装備を購入する事によって戦力を強化する。
こうしてダンジョンの深部で「黄金のリンゴ」を獲得すればゲームクリアとなるが、これを無視してさらに迷宮の奥深くへと潜っていくことも可能である。
評価

70年代から80年代にかけて刊行されていた『スペースゲーマー』誌の35号では、アラン・イザベルがこのゲームを「総じて、長所が短所よりもはるかに多い。大変お勧め」と評している。
80年代に刊行されていた『ソフトライン』誌の1983年5月号ではビニース・アップル・マナーの特別版について、「グラフィックの改善、難易度の変更機能やセーブ機能の追加など、より改良されて戻ってきた。」とし、「BAMは簡単に飽きが来るようなゲームではない。初心者から上級者まで、あらゆる冒険者に対応している」と結論付けた。
80年代から00年代にかけて刊行されていた『コンピューターゲーミングワールド』誌において
ゲームジャーナリストの Scorpia は「発表当時の水準から考えても酷くスピードの遅いゲームだが、とは言え面白い」、（メモリ16KiBの Apple II用にデザインされた）「ゲームとしてはかなりよい」と述べている。
金田利雄

|  日本の政治家金田 利雄かねだ としお |
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生年月日:  1909年〈明治42年〉10月10日
出生地:  福島県新鶴村（現会津美里町）
没年月日:  1998年〈平成10年〉12月22日
死没地:  福島県新鶴村(現会津美里町)
出身校:  会津工業高等学校
前職:  福島県経済農業協同組合連合会
所属政党:  自由民主党
親族:  金田勇春(新鶴村議会議員) 杉山純一(会津美里町長、自由民主党福島県連幹事長、福島県議会議長)
公式サイト:  会津美里町公式サイト
 新鶴村長
当選回数:  1回
 福島協和信用組合理事長
テンプレートを表示
金田 利雄（かねだ としお、1909年〈明治42年〉10月10日 - 1998年〈平成10年〉12月22日）は、日本の政治家、銀行家。新鶴村長、福島協和信用組合理事長。
略歴

1909年(明治42年)10月10日、旧新鶴村（現会津美里町）生まれる。
福島県立会津工業高等学校卒業後、福島県経済農業協同組合連合会に勤務する。
同校出身者として初めて旧新鶴村長に選出され、旧新鶴村長を務める。
村長在任中、「簡易水道布設費国庫補助に関する請願」を参議院に提出し、それらが1963年(昭和38年)12月21日に受理され、広域簡易水道を完成させた。
新鶴村長退任後、同校出身者として初めて福島協和信用組合理事長に就任。
1998年(平成10年)12月22日、旧新鶴村（現会津美里町）にて死去。
福島県経済農業協同組合連合会

福島県立会津工業高等学校卒業後、福島県経済農業協同組合連合会にて勤務。
福島県経済農業協同組合連合会は、法人である県内の各農業協同組合が組合員となって加入しており、農産物の流通・販売の効率化に取り組む。
新鶴村長 > 水道事業への取り組み

1954年（昭和29年）以来、新鶴村では簡易水道を布設してそれらの管理を行ってきたが、1963年（昭和38年）5月、新屋敷水源地が汚染され赤痢病が発生し714名の罹患者を出し、それを受け、当時新鶴村長だった金田利雄を筆頭に村当局は原因究明、整備、補強工事等の危機対応にあたり、調査の結果、当該水源地は安全上問題があり、その代替として二岐、仏沢両地区に安全性に優れた水源地を見出し、新鶴村長の金田は、参院建設委員長等歴任の大河原一次参議院議員と連携して「簡易水道布設費国庫補助に関する請願」を国会に提出し、それらが1963年(昭和38年)12月21日に受理され、これをもって、大規模測量、大規模工事を要する大事業であった広域簡易水道を完成させた。金田が村長として推進した同水道事業の是非を主要な争点として、金田は再選を目指して同村長選挙に出馬。金田は安全性の高い水道供給実現との立場で同事業を推進したが、現代と異なり、当時の水道普及率の低さ、水道などライフラインへの理解の低さなど当時の同村の地域的、時代的背景が相まって、金田の推進する同水道事業への支持が拡大せず、金田は再選を目指した同村長選挙で敗れ、新鶴村長を退任、その後、福島協和信用組合理事らの推薦を受け、同組合理事長に就任。
新鶴村長 > 新鶴村長時代の取り組み

昭和36年
新鶴村役場庁舎改築
新鶴村商工会設立
昭和37年
米田地下水利用改田完成（着工36年）
佐賀瀬川改修工事完成
宮川河川改修工事着工
昭和38年
新鶴村保育所開設
二岐ダム工事着工
赤沢川改修工事着工
昭和39年
新潟地震のため民家・土蔵および校舎 等に被害
新鶴村にライスセンター完成、操業開始
昭和40年
新鶴村役場、課制実施
昭和41年
新鶴広報発行（月刊）
会津薬用人参試験場廃止、敷地跡を会津農林高校に売却
新鶴村農業振興会議発足
福島協和信用組合理事長

金田は新鶴村長退任後、同組合の理事らの推薦を受け、福島協和信用組合理事長に選任された。
信用組合の最高議決機関は総会、総代会で、議決権は会員または総代1人1票制をとっており、総会（総代会）では理事および監事が選任され、その理事によって理事会が構成され、その理事会の中で理事長等代表理事が選任されるため、理事長が信用組合の長と位置付けられる。
ホールピペット

5 mLホールピペット
50 mLホールピペットの膨大部
ホールピペット（ドイツ語: Vollpipette、全量ピペット、全容ピペット）は実験器具の一つで、0.1 – 100ミリリットル (mL) 程度の一定体積の液体を正確に量り取るためのガラス管（ピペット）である。形状的な特徴として、管の中ほどに膨大部を有し、上部に1本の目盛線（標線）が引かれている。
形状

容量によって大きさは様々だが、外径 2 – 10ミリメートル (mm)、長さ 30 - 70センチメートル (cm) ほどのガラス管で、中央に外径 2 – 40 mm、長さ 1 – 15 cm ほどの膨大部を有する。
用途

一定体積を高い精度で量り取る。体積計のガラスピペットとしては他にメスピペットがあり、目盛りの数と精度が異なる。メスピペットは目盛りが多数振られていて汎用性が高いが、その精度はホールピペットに劣る。したがって、それほど精度を必要としない液体を量り取る場合に、メスシリンダーと同様に用いられる。一方ホールピペットの目盛りは標線1本のみであり、標線部の管径が細くなっているため、極めて精度が高い。したがって、標準溶液など高い精度が求められる液体を、メスフラスコ等に正確に量り取る場合に用いられる。
用法

先端を液体に浸け、標線の少し上まで吸い上げて用いる。吸い上げる方法としては、ストローで飲み物を飲む要領で液体を管内に吸いこむ方法が広く行われていたが、口で吸引する方法は試薬の誤飲を招く恐れがあるため、現在では安全ピペッターの使用が推奨されている。口やスポイトを外し、直ちに管の上端を指で押さえなおす。この後、ピペット先端の外側をキムワイプ等で拭うことはしない。ピペット先端を原液容器の内壁に付けてピペット外側の余分な液滴を擦り落とし、指と管の隙間から空気を入れたり止めたりして、液面のメニスカスの下面を標線の上縁か標線中央に合わせる。目的容器の内壁にピペットの先端を付け、指を放して液体を自然落下させる。先端内部に残った液は3秒間容器にあてがい、それでも残った残液は吹き出さずそのまま処分する。なお使用する際は共洗いが必要。。
ただし、日本メーカーの日本向け製品は計量法が改正された後もISOに準拠せず、旧計量器検定検査規則第721条5項に基づき、残液を吹き出して呼び容量になるように製造されている。よって、これを用いる場合は、スポイトで吹き出したり、上端を指で押さえて膨大部を手で温めたりして、残液を吹き出さなければならない。したがって、ホールピペット使用時は、それが旧計量法準拠品かISO準拠品か、メーカーは日本かその他の国か、表示を確かめ、残液を吹き出すか否かを判断してから使用する必要がある。なお、厳密な計量にはこのように細心の注意を払う必要があるが、液体の正確な計量にあっては、温度変化による液体の体積変化が最も大きな誤差要因である（特に有機溶媒）。したがって、室温の制御 (20 ℃) もできていない実験室で上述のような厳密な操作をしたところで、手技誤差は温度誤差に飲み込まれてしまうことには留意が必要である（特に標準を立てない容量分析など）。
保守

洗浄は、試料に応じた洗剤に浸漬した後、サイフォンの原理によるピペット洗浄器をもって水道水で繰り返しすすぎ、最後に精製水などですすいで、水をよく切って自然乾燥する。
欠け等の補修は、欠けた部分を折り捨て、バーナーで丸める。バーナーの熱が計量部分にかからないよう注意する。標線より下の計量部分が破損した場合は使い物にならないので、補修せず直ちに廃棄処分する。
ビルボード・ミュージック・アワード2016

| ビルボード・ミュージック・アワード2016 |
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受賞対象: 2015年度の音楽作品
開催日: 2016年5月22日 (2016-05-22)
会場: T-モバイル・アリーナ, ラスベガス, NV
国:  アメリカ合衆国
主催: ビルボード
司会: Ludacris Ciara
テレビ/ラジオ放送
放送局:  ABC
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ビルボード・ミュージック・アワード2016（2016 Billboard Music Awards）は、2016年5月22日に行われた音楽賞の授賞式。ネバダ州ラスベガス市のT-モバイル・アリーナにて行われた。司会はリュダクリスとシアラが担当した。
パフォーマンス

| アーティスト | 曲 |
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Britney Spears:  Work Bitch  Womanizer  I Love Rock 'n' Roll  Breathe on Me  I'm a Slave 4 U  Touch of My Hand  Toxic
Shawn Mendes:  Stitches
Fifth Harmony & Ty Dolla Sign:  Work from Home
Meghan Trainor:  No
Justin Bieber:  Company  Sorry
Pink:  Just Like Fire
Nick Jonas & Tove Lo:  Close
Demi Lovato:  Cool for the Summer
Lukas Graham:  7 Years
Blake Shelton & Gwen Stefani:  Go Ahead and Break My Heart
DNCE:  Cake by the Ocean
Ke$ha & Ben Folds:  It Ain't Me, Babe
Rihanna:  Love on the Brain
Celine Dion & Lindsey Stirling:  The Show Must Go On
Troye Sivan:  Youth
The Go-Go's:  We Got the Beat
Ariana Grande:  Dangerous Woman  Into You
Madonna & Stevie Wonder:  Prince トリビュート Nothing Compares 2 U / Madonna  Purple Rain
フェリペ・オルクタ

| 基本情報 |
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本名:  フェリペ・グアダルペ・オルクタ・ラミレス
通称:  Gallito
階級:  バンタム級
身長:  170cm
国籍:   メキシコ
誕生日:   (1985-10-13) 1985年10月13日（38歳）
出身地:  メヒコ州シウダー・ロペス・マテオス
スタイル:  オーソドックス
プロボクシング戦績
総試合数:  42
勝ち:  36
KO勝ち:  30
敗け:  6
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フェリペ・オルクタ（Felipe Orucuta、1985年10月13日 - ）は、メキシコのプロボクサー。メヒコ州シウダー・ロペス・マテオス出身。切れ味鋭い右フックの強打を武器に活躍している。トレーナーはデビューからイグナシオ・ベリスタインとコンビを組んでいる。
来歴

2006年9月30日、オルクタはデビュー戦を行い3回57秒KO勝ち。白星でデビューを飾った。
2008年3月28日、ホルヘ・ロメロとFECARBOXバンタム級王座決定戦を行い、3回KO勝ちを収め王座獲得に成功した。
2010年11月17日、若手ボクサーの登竜門カンペオン・アステカの準決勝でWBO世界バンタム級8位エンリケ・ベルナチェと対戦し、初回2分40秒TKO勝ちを収め決勝進出を果たした。
2010年12月16日、カンペオン・アステカの決勝戦でダニエル・ロサスと対戦し、プロ初黒星となる0-3(2者が94-95、94-96)の判定負けを喫したが、カンペオン・アステカを準優勝で終えた。
2012年1月14日、19戦無敗のWBO世界スーパーフライ級3位ロベルト・カスタネダと対戦し、5回2分42秒TKO勝ちを収め再度ランキングを上げた。
2012年9月8日、元WBO世界フライ級王者フリオ・セサール・ミランダと対戦し、10回TKO勝ちを収めた。
2012年11月24日、マヌエル・デ・ロス・レイエス・ヘレーラとWBCアメリカ大陸スーパーフライ級王座決定戦を行い、初回2分38秒KO勝ちを収め王座獲得に成功した。
2013年5月25日、ブエノスアイレスのエスタディオ・ルナ・パルクでWBO世界スーパーフライ級王者オマール・ナルバエスと対戦しノニト・ドネア戦以上にナルバエスをキャリア最大の苦戦に追い込んだが1-2(2者が113-115、118-110)の判定負けを喫し王座獲得に失敗した。
2014年9月19日、コルドバ州ビヤ・マリアのアンフィテアトロ・ムニシパルでオマール・ナルバエスと再戦するが、0-2（2者が112-116、114-114）の判定負けを喫しまたしても王座獲得に失敗した。
2018年9月8日、カリフォルニア州イングルウッドのザ・フォーラムでファン・フランシスコ・エストラーダと対戦するが12回判定負けを喫した。
2019年6月7日、メキシコのイスタパ・シワタネホでジョナタン・ハビエル・ロドリゲス対戦し、10回TKO負けを喫すると、意識を失いリングで昏倒。病院で脳出血の開頭手術を受けた。その後、意識を取り戻し徐々に回復を見せ約2ヶ月で入院していた病院から退院した。
獲得タイトル

FECARBOXバンタム級王座
WBCアメリカ大陸スーパーフライ級王座
フィリドール・ディフェンス

| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
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| 8 |  |  |  |  |  |  |  |  | 8 |
| 7 |  |  |  |  |  |  |  |  | 7 |
| 6 |  |  |  |  |  |  |  |  | 6 |
| 5 |  |  |  |  |  |  |  |  | 5 |
| 4 |  |  |  |  |  |  |  |  | 4 |
| 3 |  |  |  |  |  |  |  |  | 3 |
| 2 |  |  |  |  |  |  |  |  | 2 |
| 1 |  |  |  |  |  |  |  |  | 1 |
|  | a | b | c | d | e | f | g | h |  |
フィリドール・ディフェンス (Philidor Defence) は、チェスのオープニングの1つ。非公式の世界チャンピオンだったフランソワ＝アンドレ・ダニカン・フィリドールが考案し研究したことから「フィリドール・ディフェンス」と名づけられた。書籍等によっては、「フィルドール・ディフェンス」と表記されている場合もある。
右図は、その基本形となっている。基本形までの手順は1. e4　e5　2．Nf3　d6である。黒の2手目の2．…　d6で黒のキング側のビショップがe7にしか動けなくなるので、自ら攻撃せず白からの攻撃に対して反撃するオープニングであるといえる。フィリドール自身は「自分が研究したオープニングを用いなくても勝てる」と豪語し、1度もこのオープニングを指したことはなかった。第二次世界大戦後のグランドマスターたちには殆ど指されなかったが、1970年代半ばにリバイバルしたことがある。
主な変化

3．d4　Nd7　4．Bc4　c6　5．0-0　Be7　6．a4　Ngf6　7．Nc3　Qc7　8．Qe2　0-0　9．h3　h6
この変化は形勢互角。
白の3手目では3．Bc4が他にあるくらいで、大抵3．d4と指す。なおレガルのメイトは3．Bc4の変化である。3．Bb5+?とチェックをかけるのは悪手。3．…　c6とポーンをビショップに当てられ白は1手損する。
黒の3手目では他に3．…　Nf6がある。3．…　Nf6に対しては4．dxe5と4．Nc3の2つの応手があり、4．dxe5なら4．…　Nxe4　5．Nbd2　Nc5　6．Nc4　d5　7．Bg5　Qd7　8．Ne3　c6と進行する。4．Nc3なら4．…　Nbd7　5．Bc4　Be7　6．0-0　0-0　7．Qe2　c6と進行する。
4．…　Be7?は5．dxe5　Nxe5　6．Nxe5　dxe5　7．Qh5で黒が不利。この変化の途中で5．…　dxe5??は6．Qd5で白の勝ち（黒はチェックメイトから逃げることが出来ない）。
4．…　Ngf6は5．dxe5　Nxe5　6．Nxe5　dxe5　7．Bxf7+　Kxf7　8．Qxd8　Bb4+　9．Qd2でポーンを1つ損する。この変化の途中で5．…　dxe5?とするのは6．Ng5!が好手。
4．…　h6は5．dxe5　dxe5　6．Bxf7+!　Kxf7　7．Nxe5+　Kf6　8．Qd4　c5　9．Nxd7+　Ke7　10．Qxc5+　Kxd7　11．Qb5+となり白はビショップを犠牲にした代償としてポーンを3つ取り、攻撃が続くので白有利。
5．Ng5とf7を狙っても5．…　Nh6で失敗。
6．a4は6．…　b5を防いだ手。
8．…　Nb6は9．dxe5　dxe5　10．Bxf7+　Kxf7　11．a5　Nbd7　12．Qc4+　Ke8　13．Ng5で黒の形が悪くなる。
脚注・出典

[脚注の使い方]
1 2 3 4  『定跡と戦い方』、36頁。
↑  『定跡と戦い方』、35頁。
↑  『図解 早わかりチェス』、180頁。
↑  『定跡と戦い方』、36-38頁。
1 2 3 4  『定跡と戦い方』、38頁。
1 2 3 4 5 6 7 8 9  『定跡と戦い方』、37頁。
↑  1．e4　e5　2．Nf3　d6　3．Bc4　Bg4?!　4．Nc3　g6　5．Nxe5!　Bxd1??　6．Bxf7+　Ke7　7．Nd5#や1．e4　e5　2．Nf3　d6　3．Bc4　Nc6　4．Nc3　Bg4?!　5．h3　Bh5?　6．Nxe5!　Bxd1??　7．Bxf7+　Ke7　8．Nd5#或いは1．e4　e5　2．Nf3　d6　3．Bc4　Nc6　4．Nc3　Bg4?!　5．0-0　Nd4?　6．Nxe5!　Bxd1??　7．Bxf7+　Ke7　8．Nd5#等の手順があるがいずれも「レガルのメイト」と呼ばれる。
1 2  『やさしい実戦集』、198頁。
↑  『定跡と戦い方』、37-38頁。
↑  ISBNコードは新装版のもの。
二俣城

| logo二俣城 （静岡県） |
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 天守台
別名:  蜷原城
城郭構造:  連郭式山城
天守構造:  なし
築城主:  二俣昌長
築城年:  不明（16世紀前半から半ば）
主な改修者:  大久保忠世
主な城主:  二俣氏、松井氏、中根氏、依田氏 大久保氏、堀尾氏
廃城年:  慶長5年（1600年）
遺構:  石垣、土塁、堀
指定文化財:  国の史跡
位置:  北緯34度51分43.29秒 東経137度48分32.16秒﻿ / ﻿北緯34.8620250度 東経137.8089333度﻿ / 34.8620250; 137.8089333
地図:   二俣城 
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二俣城（ふたまたじょう）は、遠江国豊田郡二俣（静岡県浜松市天竜区二俣町二俣）にあった日本の城（山城）。天竜川と二俣川に挟まれた天嶮に恵まれた中世城郭として名高く、武田信玄・勝頼親子と徳川家康がこの城を巡って激しい攻防を繰り広げた。また、家康の嫡男信康が悲劇の切腹をとげた城としても知られる。城跡は国の史跡に指定されている（指定名称は「二俣城跡及び鳥羽山城跡」）。
本項では二俣城攻略の際に付城として築かれた鳥羽山城についても記述する。
歴史 > 立地

二俣の地は、天竜川と二俣川との合流点にあり、水運に恵まれた地であった。加えて、北にある信濃側から見れば山間部から遠州平野への入り口といえる場所に位置し、南の道を気賀まで抜ければ、東海道の脇街道である本坂通（姫街道）が東西に走り、そこからさらに下れば浜名湖の東側（現在の浜松市中心部）に出るなど、街道上の要衝といえる位置にあった。
歴史 > 今川氏の拠点として

この二俣への築城は、戦国時代初頭、遠江を巡って今川氏と斯波氏が争った際に、今川氏が拠点とするために城館を築いたのがその初めといわれる。ただし、それは後のように山城ではなく、北東の平坦地にあったと考えられている（現在の浜松市天竜支所周辺。笹岡古城の名が残る）。その後今川氏は当主義元の勢力下で大きく勢力を伸張、その被官松井氏（当主は松井宗信か）が城の位置を変更、天竜川を見下ろす小山に築城したといわれるが確実な史料はない。宗信は永禄3年（1560年）5月、桶狭間の戦いで当主義元とともに討死するが、その子松井宗恒も跡を継いだ今川氏真に重用され、3千貫を与えられた。ところが永禄12年（1569年）、今川氏は甲斐の武田信玄と三河の徳川家康の挟撃にあって滅亡した。松井氏は武田信玄への従属の道を選ぶが、信玄と敵対した徳川家康に攻撃され、降伏した。家康は二俣城に鵜殿氏長を城代として置き、武田勢の攻撃の危険が高まると譜代の家臣である中根正照に城代を交代させた。
歴史 > 武田・徳川の攻防戦

詳細は「二俣城の戦い」を参照
元亀3年（1572年）10月、武田信玄が大軍を率いて信濃から遠江に侵攻、武田勝頼を大将とする軍が二俣城を攻撃した。徳川方からすれば落城すると本拠・浜松を守る拠点がなくなるため、城代中根正照以下必死に抵抗し、城の堅固さも手伝ってよく守っていた。そこで攻めあぐねた勝頼は、籠城軍が天竜川河畔に井戸櫓（いどやぐら）を築いて水を確保しているのを発見、天竜川に大量のいかだを流して井戸櫓にぶつけて破壊し、水の手を失った籠城側は戦意を失って落城したという（『三河物語』）。
二俣城の落城により武田軍は遠州平野内に入り、浜松を無視するが如くそのまま西進、これに業を煮やした家康が浜松城から出撃し、12月23日に三方ヶ原の戦いで両軍は激突した。武田軍は大勝し、12月28日には信玄は越前の戦国大名・朝倉義景に戦勝を報告するとともに織田信長を討つよう出陣の催促の手紙を送っている（『伊能文書』）。この中に二俣城が修築中であることも記載されている。しかし、上洛そのものはまもなく信玄が発病したために中止となり、信玄は帰国中に死亡した。
その後二俣城には、信濃先方衆の依田信蕃が城主として入った。家康は信玄死後から直ちに遠江・三河にある武田の諸城を攻撃した。二俣城にも元亀4年（1573年）6月に攻勢をかけたがこのときは撤退している。一方で逆に遠江東部の高天神城が武田の新当主・勝頼によって落城させられるなど、徳川氏にとっては厳しい状況が続いていた。ところが天正3年（1575年）5月21日、長篠の戦いで武田軍は織田・徳川連合軍に大敗した。家康は直ちに反攻を開始、6月には二俣城にも軍を出し、付城（前線基地）を二俣城の隣の小峰である鳥羽山ほか5箇所に作って包囲した。同年8月14日、家康は遠江の東端にある諏訪原城を落城させたが、二俣城の城兵はよく戦い、なかなか落城しなかった。しかし同年12月24日、城兵の安全な退去を条件についに開城、城代依田信蕃も駿河田中城に撤退した。家康は城主として重臣の中でも特に武勇名高い大久保忠世を置き、合わせて万全な城の修築工事を行わせた。武田軍はその後たびたび攻撃をかけるが、ついに落城しなかった。
歴史 > 家康の長男・信康の切腹

二俣城といえば、家康の長男・松平信康が若くして父に切腹させられた悲劇の地としても知られる。天正7年（1579年）7月、家康の同盟者・織田信長に家康の正妻・築山御前と長男・信康が武田方に内通したとの報がもたらされた。この信憑性は非常に薄いものであったが、信長は家康にこの二人を処断するよう求めた。家康は悩んだ末まず築山殿を殺害、さらに9月15日かねてから二俣城に幽閉させていた信康を切腹させた。このとき服部半蔵が介錯を務めたが、涙のあまり刀が振り下ろせなかったとの話が残る。信康は時に享年21。信康の遺体は二俣城から峰続きにある小松原長安院に葬られた。翌年には家康によって同院に廟と位牌堂が建立され、その後家康が詣でた際に寺に清涼な滝があるのを見て寺の名を清瀧寺と改めさせた。この寺・信康の墓ともに現存する。
歴史 > その後

そのまま大久保忠世が城主を務めたが、本能寺の変後の家康の勢力伸張に伴い忠世自身が信州惣奉行として小諸城に在番することが多く、二俣城にはあまり在城していなかった。天正18年（1590年）、家康の関東転出に伴い堀尾吉晴が浜松城に入り、二俣城はその支城となったが、慶長5年（1600年）に堀尾氏が出雲に転封すると廃城となった。その後も城としての役割を果たすことはなかったが、明治29年（1896年）、日清戦争で戦死した地元有志を弔うことを目的で北曲輪跡に旭ヶ丘神社が建立され、日露戦争の戦死者なども合祀された。太平洋戦争後には城一帯は地元の公園として整備され、現在に至っている。
城の構造

天竜川と二俣川が合流する手前で形成している蜷原台地の先端部、現在城山と呼ばれている小山に築城されている。台地自体の標高は40メートル、本丸の標高は80メートル、比高は40メートルほどとなる。山を階段状に削り取り、北側から南側に外曲輪・北曲輪・本丸・二の丸・蔵屋敷・南曲輪を配置している（いわゆる連郭式山城）。城の東側は険しく、西側も天竜川で隔てられており、しかも切り立った岩盤上に城は立地している。ただし、ゆえに水の確保が難しく、川からの取水が必要となった。虎口は遺構が明らかになっていないが、城の南西部に開いていたと想定されている。
天守台に石垣が使われており、他の土塁部分にも上部などに石垣が使われていた形跡が残っている。天守台の築造時期については、大久保忠世が武田勢と対峙していた天正3年から10年ころまでと想定され、家康による浜松城の改修と時期を同じにすることもあり共通した部分が多く見られる。石垣は野面積み、天守の隅石には当時の先端の積み方である算木積みが用いられている。石には当地で掘り出される石灰岩が使用されており、石の加工が容易なこともあり浜松城の石垣より丁寧に加工されている。
城の構造 > 遺構

天守台・石垣・土塁などが残っている。ただし東側を中心に車道や神社の建設の際に一部の遺構が破壊されている。また、井戸櫓が清瀧寺に復元されている。昭和36年（1961年）に市（当時は天竜市）の指定史跡に指定され、合併後の浜松市に引き継がれた。その後2018年（平成30年）2月13日官報告示により国の史跡となった。
城の構造 > 笹岡古城

二俣築城以前の二俣周辺の支配の中心と考えられる城館跡の現在の呼び名である。遺構のほとんどは昭和42年（1967年）の天竜市役所（当時）建設の際に破壊され、現在は背後の本城山に土塁が残っている。市役所建設の事前発掘調査の際に山茶碗・青磁・白磁・井戸枠・柱根などの出土品が発掘され、当地が城館として機能していた可能性が高いことうかがわせた。築城時期については『遠江国風土記伝』には二俣昌長が文亀年間（1501年-1503年）に築城し、地元の民衆はこれを「古城」と呼んでいるとあるが、裏付ける史料がなく不明である。
城の構造 > 鳥羽山城

徳川家康が二俣城を攻める際に付城とした鳥羽山城も庭園など多くの遺構が残っている。この城については史料に天正3年6月に築城したという記録しか残っておらず、発掘調査もなされていなかった。しかし地元の郷土史研究家である鈴木喜代治が一定規模の城郭があったものと考え、昭和26年（1951年）から20数年にわたって単独で発掘を行った結果、大規模な遺構の存在が明らかになり、昭和49年（1974年）から翌年にかけて、天竜市教育委員会による大規模な発掘調査が行われた。これにより、二俣城と同規模、またはそれ以上の城郭があったことが判明し、各曲輪・枡形門跡・庭園・石垣・井戸・排水溝などの遺構が発掘された。特に庭園については、立石などから安土桃山時代の形式で枯山水の庭園であると考えられる。また、染付・天目茶碗・鉄釉仏飯器なども発見されている。これらのことから、家康の二俣城攻略の後には、鳥羽山城は二俣城の一部として機能したと考えられているが、一方で石垣を含んだ大規模な築城は堀尾氏入封後のものであるとの説もある。
なお、鳥羽山城跡は現在は公園として整備され、市民の憩いの場となっている。
アクセス

天竜浜名湖鉄道二俣本町駅から北に徒歩10分、鳥羽山城跡については同15分
参考資料

天竜市編『遠州鳥羽山城：発掘調査報告』天竜市刊、昭和51年（1976年）
笹岡古城址
鳥羽山城跡。大手門跡から本丸跡を臨む。
ビニング

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: 「ビニング」のその他の用法については「ビニング (曖昧さ回避)」をご覧ください。
ビニング（英: binning）あるいはビンニングは、主として科学技術分野における工程上で用いられる、対象物をある集合（「ビン」）に分配、集約する作業手順を指す。ビニングが用いられる分野としては、CCDカメラなどのデジタル撮像、データマイニング、発光ダイオード製造が挙げられる。
デジタル画像

デジタル画像においてビニングとは、撮像素子上の複数の画素をまとめて一つの画素とみなす、画像の取り込み方式のことをいう。ビニングを行うことで、画像データの信号対雑音比（SN比）と、画像読み出しの速度を向上させることができる一方、画像の解像度は低下する。一般的には、信号を読み出す前に撮像素子のチップ上で実行する（ハードウェアビニング）が、読み出してデジタル画像化した後に計算機上で実行する方法もある（ソフトウェアビニング）。
ハードウェアビニングは、CCDのようなデジタル撮像素子において、蓄積した信号電荷を読み出し中に加算することで実行する。その動作は、撮像素子上の電荷を転送させるシフトレジスタのクロック信号に、特殊な設定を施すことで制御する。多くのCCDでは通常、まず垂直シフトレジスタで縦方向に1画素分電荷を転送し、水平シフトレジスタに転送された電荷を、信号を増幅・デジタル化する回路に出力する「ゲート」へと、横方向に転送する。ビニングをしない場合は、水平シフトレジスタの電荷を1画素分転送するごとに1回読み出しを行い、撮像素子の画素数と同じ画素数のデジタル画像を構成する。（詳しくは、CCDイメージセンサ#原理と構造を参照。）これに対し、垂直シフトレジスタの転送を複数回行った上で、水平シフトレジスタを読み出すことで、縦方向に複数画素の電荷を合成することができ、これをラインビニング（垂直ビニング）という。一方、水平シフトレジスタの転送を複数回行い、ゲートに蓄積した上で出力して読み出すことで、横方向に複数画素の電荷を加算することができ、これをピクセルビニング（水平ビニング）という。ラインビニングとピクセルビニングを組み合わせることもでき、例えば垂直シフトレジスタをN回、水平シフトレジスタをM回転送するごとに1回読み出すと、M×N画素の信号を加算して1画素とみなす画像を構成することができる。
ハードウェアビニングの利点は、読み出し雑音を大幅に抑えられることである。撮像素子は、読み出しを行う都度、読み出し雑音が上乗せされ、通常の読み出しでは、全画素の信号に読み出し雑音が加算される。ハードウェアビニングを行うと、読み出し雑音の加算は、まとめる複数画素につき1回分だけになるのに対し、信号はまとめる複数画素の分が合算されるので、理想的な条件下では1画素にまとめる画素数に比例して、SN比が向上することが期待される（例えば、2×2画素のビニングであれば4倍向上する）。また、ハードウェアビニングでは読み出し回数が減るので、読み出しに要する撮像にとってのむだ時間が短縮し、撮像を高速化することができる。その代償として、ハードウェアビニングでは不可逆的に画像の解像度が低下する。
ビニングのもう一つの方法、ソフトウェアビニングは撮像素子から信号を読み出した後に実行する。ソフトウェアビニングは、ハードウェアビニングより柔軟な運用が可能で、ハードウェアビニングが一般に方形の画素集合に限られるのに対し、ソフトウェアビニングは形状を限定されない合算が可能である。ビニングを実行する前に、画像の歪みなどを補正することもできる。また、ハードウェアビニングでは、加算した電荷がシフトレジスタの容量を超えると飽和し、無意味なデータとなってしまうが、ソフトウェアビニングでは各画素において容量内であれば、それ以上の制限はない。しかし、ソフトウェアビニングは一旦通常通りに読み出すので、読み出し雑音は全画素数の分加算されてしまい、ビニングを施しても合算する画素数の平方根でしか、SN比は向上しない（例えば、2×2画素のビニングであれば2倍）。また、読み出し回数が減らないので、高速化もできない。
データ処理

より一般的なデータ処理におけるビニングは、離散化とも言い、データの濃度を減らすための前処理手法の一つである。ビニングを行うことで、データに含まれる誤差や分散といった「雑音」を排して適切な値を補完し、見通しを良くすることで、データから構成するモデルの質を向上させる可能性がある。
ビニングは、規則的に並んでいるデータの値を、隣接する値との間で評価し、適当な値で置換することで、データの局所的な平滑化を実現し、モデルの構成を容易にすることを狙う。規則的に並ぶデータは、いくつかの区間・階層、即ち「ビン」に配分され、各ビンの中で適当な値により平滑化する。ビンの区切り方には、標本数を一定にする分位数で区切る方法、値の範囲を一定にする固定幅を用いる方法がある。値の置換方法としては、ビンの中の平均値や中央値を採用する方法、ビンの中の標本のうち最大値・最小値を「境界値」として近い方の境界値を採用する方法、などがある。ビニングは、データを集約してデータ数を減らし高次の階層とすることで、概念階層を構築する手法としても用いることができる。この手続きは、決定木のような機械学習のアルゴリズムにも必要なものである。
ビニングは例えば、大量のデータを扱う際に、効果的な手法となる。膨大なデータを扱う場合、計算の処理速度や、可視化するならばその描画速度、データが密な範囲での重ね描きに問題がある。生のデータにビニングを施すことで、各ビンにおける個別の値を縮小し、データをより速く処理できるようになる。また、作図にあたって全データを逐一描くのではなく、ビン1つを1個のデータとして、データを表す記号の表示方法など異なる切り口で可視化することで、描画もより速くなり、重ね描きの問題も解消できる。ビニングは、データの分解能を犠牲にするので、データ分布の微細構造に意味があるような場合、それを見落とすことになる欠点があるが、多くの場合利点がそれを上回る。また、高次元のデータを扱う場合には、ビンの数が指数関数的に増えるため、効果が乏しくなる。