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World Wide Web Consortium
World Wide Web Consortium
World Wide Web Consortium(ワールド・ワイド・ウェブ・コンソーシアム)は、World Wide Webで使用される各種技術の標準化を推進するために設立された標準化団体、非営利団体である。W3C(ダブリュースリーシー)と略称される。
ティム・バーナーズ=リーが創設し、率いている。本コンソーシアムは企業や団体が会員として加入し、専任スタッフと共にWorld Wide Webの標準策定を行っている。2022年1月8日現在、456の組織が会員として加入している。
W3Cは教育活動も行っており、ソフトウェアを開発してWebに関するオープンな議論の場を提供している。HTML、XML、MathML、DOM等の規格を勧告する。HTMLは、従来IETFでRFCとして標準化されていたが、HTML 3.2以降はW3Cへ引き継がれた。
XHTMLの規格に反する企業などがW3Cに対抗するWHATWGを組織しているが、両者はHTML5の策定で協力関係にあり、WHATWGが2004年に定めたWeb Applications 1.0にWeb Forms 2.0を取り入れたものがW3Cの専門委員会に採用され、W3Cより2008年1月22日にドラフトが発表された。
慶應義塾大学SFC研究所が中国を除くアジア圏を担当している。
World Wide Web Consortium の設立は、今日のインターネットの基礎技術を確立して無償で公開したティム・バーナーズ=リーの努力が大きい。ティムは欧州原子核研究機構 (CERN) で中心的な活動に係わった。
ティムはスイスのCERNで勤務時に研究論文が膨大に蓄積されており目的の文書を探すのに苦労したことから、文書から文書へ跳べる仕組みのハイパーリンクを開発した。1989年にグローバルハイパーテキストプロジェクトが始動した。
1993年にMosaicが開発されると広く売れた。ブラウザの開発者らは次々と新しいタグを導入、Webページ開発者は苦労し始めてタグを標準化する必要性があると感じ、W3Cを設立した。
World Wide Web Consortium (W3C) は、CERNを離れたティム・バーナーズ=リーが1994年10月1日に創設した。場所はMITコンピュータ科学研究所 (MIT/LCS) の中で、欧州委員会とインターネットの生みの親でもある国防高等研究計画局 (DARPA) が資金援助した。
W3Cは、業界の会員が新たな標準に合意し、互換性を確保することを目的として生まれた。
もともと、W3Cのヨーロッパ支部はCERNが担うことが期待されていたが、CERNは本来の量子物理学に注力したいと辞退している。1995年4月にはフランス国立情報学自動制御研究所 (INRIA) が欧州担当の共同運営機関(ホスト)、1996年9月には慶應義塾大学SFC研究所がアジア担当のホストとなり、以降2013年1月まで3機関による共同運営体制となった。1997年以降、W3Cは世界中に地域事務所を設立している。2016年2月現在、19の地域事務所があり、オーストラリア、ベネルクス(オランダ、ルクセンブルク、ベルギー)、ブラジル、フィンランド、フランス、ドイツとオーストリア、ギリシャ、ハンガリー、インド、イタリア、イスラエル、大韓民国、モロッコ、ロシア、セネガル、南アフリカ、スペイン、スウェーデン、イギリスとアイルランドをカバーしている。
2003年1月、欧州担当ホストはINRIAから欧州情報処理数学研究コンソーシアム(ERCIM)に移管された。ERCIMはヨーロッパの国立計算機科学研究所に相当する組織である。2013年1月から北京航空航天大学が中国担当のホストとなった。
W3C Process Document によれば、勧告までの過程には以下の5つの段階がある。
作業草稿 (Working Draft, WD)
最終草案 (Last Call Working Draft)
勧告候補 (Candidate Recommendation, CR)
勧告案 (Proposed Recommendation, PR)
W3C勧告 (W3C Recommendation, REC)
勧告は別途公表される正誤表 (Errata) で更新され、複数の更新を束ねて新たな版 (edition) が作られる。W3Cは標準として扱われることを意図していないノート (Notes) と呼ばれる各種文書も公表している。
勧告に従うかどうかは製造業者に任されている。多くの標準は準拠レベルが定義され、製品にW3C準拠を銘打ちたい場合は準拠せねばならない。他の標準化団体の規格と同様、W3C勧告は部分的に実装されることがある。勧告は特許使用料を徴収しないライセンスで提供され、誰でも実装可能である。
インターネット協会(ISOC)や他の国際規格団体とは異なり、W3Cは認証プログラムを用意していない。認証プログラムには利点と欠点がある。W3Cは今のところ、認証プログラムを開始することはコミュニティにとって害の方が大きくなる危険性が高いと考えられている。
コンソーシアムはアメリカのMITコンピュータ科学・人工知能研究所 (CSAIL)、フランスの欧州情報処理数学研究コンソーシアム (ERCIM)、日本の慶應義塾大学が共同で運営し、世界18の地域に支部がある。各支部は地域のWebコミュニティと協力し、W3Cの技術を地域言語に対応させてW3Cへ参加を奨励するなど活動している。
Compete.com の調査によれば、2008年1年間で1100万人以上が w3.org のドメインにアクセスしている。
コンソーシアムの運営資金は会員の会費で賄い、2022年1月現在で456の組織が会員で会員一覧は公開されている。会員は営利企業、非営利団体、大学、政府機関などが含まれ、個人会員制度はない。
会員資格は、W3Cが参加申し込みを審査・承認する。各種ガイドラインや条件が詳細に述べられているが、承認可否のガイドラインは明らかではない。
会費は一律ではなく組織の性格と所在地により、世界銀行が発表する国民1人当たりの国民総所得 (GNI) の最新版を基に分類される。
W3Cの標準策定作業は大企業の意向が強く反映されているとの批判記事が掲載される事がある。
W3C/インターネット技術標準化委員会 (IETF) 標準による (インターネット・プロトコル・スイート)。
現在標準化が進む産業とは、自動車産業、印刷関連産業、エンターテインメント産業(テレビを含む放送)。Web空間では、テレコミュニケーション、決済、ウェブ・オブ・データ、ウェブ・オブ・シングズ、電子商取引、セキュリティに関して融合や標準化が図られている。
ユーザーグループ
ユーザーグループ(User Group)とは、ある製品に対してのユーザーのコミュニティ。1つの製品に対して複数のユーザーグループが構成されることは普通のことで、主に地域毎に構成されることが多い。ユーザーズグループ(Users' Group)ともいわれる。
赤窓
赤窓(あかまど)とは、裏紙式のフィルムを使うカメラについている、コマ数を確認するための窓のことである。
120フィルム、127フィルム、828フィルム、ボルタフィルムなどの裏紙つきフィルムを使うカメラについている。赤色のものが多いので赤窓と呼ばれるが、橙色や暗緑色のものも存在する。赤色のものが多いのは、初期の写真フィルムが赤い光に感光しないことを利用し赤が安全色として採用されたためであるが、フィルムは裏紙によって遮光されており、現在の赤い光にも感光するフィルムを赤窓式カメラで使用しても基本的に感光することはない。ただし限度もあり、赤窓確認時は直射日光に当てない、赤窓蓋がない機種ではテープ等により必要時以外赤窓を塞いで遮光しておくなどの注意が必要である。
使用するフォーマットにより窓の位置は異なり、複数のフォーマットを切り替えできるカメラでは赤窓も複数存在する。
赤窓は単なるフィルムカウンターではなく、フィルム送り機構の一部となっている。赤窓でフィルムコマ数を表示するカメラはフィルムを1コマ分の送り幅で自動的に巻き上げる自動巻き止め機構がないので、赤窓を見ながらフィルムを巻き上げ、赤窓の中心にコマ番号が来たところで巻上げを手動で停止しなければならない。間違って巻き上げ過ぎても、フィルムをカメラから取り出さない限り巻き戻すことは不可能である。
120フィルムの場合、今日では6×9cm判、6×6cm判、6×4.5cm判用にコマ数が印刷されている。
220フィルムは120フィルムと同じフィルム幅であるが、裏紙がないので、120フィルムを使う赤窓式カメラには使用することはできない。
110フィルムや126フィルムを使用するカメラも背面に裏紙直読窓があるが、これらは無色で赤窓とも呼ばれない。
120フィルムは元々6×9cm判8枚撮りのフィルムであり、当初は枚数番号も6×9cm判用にしか印刷されていなかった。6×6判用の枚数番号が印刷されるようになったのは1933年頃であり、その前には装填時一駒目を出すためだけに使って後は決まった量を巻き上げ自動巻止めになるよう設計されたものや、また6×9cm判用の枚数番号を使用し他のフォーマットに流用するため特殊な送り方を指定した製品もある。特殊な送り方のカメラの場合、
6×4.5cm判カメラでは二つの赤窓があり
「送出軸側の窓に1を表示する」
「巻取軸側の窓に1を表示する」
「送出軸側の窓に2を表示する」
「巻取軸側の窓に2を表示する」
「送出軸側の窓に3を表示する」
「巻取軸側の窓に3を表示する」
「送出軸側の窓に4を表示する」
「巻取軸側の窓に4を表示する」
「送出軸側の窓に5を表示する」
「巻取軸側の窓に5を表示する」
「送出軸側の窓に6を表示する」
「巻取軸側の窓に6を表示する」
「送出軸側の窓に7を表示する」
「巻取軸側の窓に7を表示する」
「送出軸側の窓に8を表示する」
「巻取軸側の窓に8を表示する」
で16枚を撮影する。
6×6cm判カメラでは三つの赤窓があり
「送出軸側窓に1を表示する」
「巻取軸側窓に1を表示する」
「中央窓に2を表示する」
「送出軸側窓に3を表示する」
「巻取軸側窓に3を表示する」
「中央窓に4を表示する」
「送出軸側窓に5を表示する」
「巻取軸側窓に5を表示する」
「中央窓に6を表示する」
「送出軸側窓に7を表示する」
「巻取軸側窓に7を表示する」
「中央窓に8を表示する」
で12枚を撮影する。
また特殊なフォーマットのカメラも他の判用の番号を流用する場合があり、例えば富山製作所のカメラで6×12cm判は6×6cm判用の番号を使用し「2」「4」「6」「8」「10」「12」で6枚を撮影、6×17cm判は̟6×6cm判用の番号を使用し「3」「6」「9」「12」で4枚を撮影する。
歌手
歌手(かしゅ、singer)は、歌を歌うことを職業とする人。歌手の声は歌手それぞれの主要な声種および声域により分類される(後述)。
歌い手(うたいて)とも呼ばれるが、これは歌を歌うことを職業としていない人も含めた呼び方である。なお、YouTubeやニコニコ動画では「歌い手」は「歌ってみた」と呼ばれる動画を投稿するユーザーを表す言葉として定着しており、プロを表す「歌手」とは区別されている(歌ってみたを参照)。
ボーカリスト(ぼーかりすと、vocalist)は歌手と同じことですが、演歌歌手のようなソロで歌っている人のことは含まない場合が多い。基本的にバンドやユニットに所属している人を指される。
ボーカルが複数人いるグループの場合、中心的ボーカルを「リードボーカル」(または「メインボーカル」)と言い、その他のボーカルを「サブボーカル」と言う。全員がリードボーカルのグループもある。
カウンターテナー(カウンターテノール)
アルト(コントラルト)
その他にもホーミーなど特殊な発声もあり、民族音楽に顕著である。デスヴォイスなど新たな発声法も生まれている。
パズル
パズル(英語:Puzzle)は、あらかじめ出された問題を、論理的な考察と試行錯誤によって解くことを目的とした、ゲームやクイズに似た娯楽の一種。
論理学的には、複数解が矛盾してしまう「ジレンマ」、論理的に解けそうでいて不思議と解答が見つからない「パラドックス」に対して、唯一解が出せるものを「パズル」と定義することができる。しかし一般的にパズルといえば、娯楽として提供される問題や謎全般を指すことが多い。「学問的な命題に対して娯楽の要素が強いものがパズル」、または「知識に頼るものがクイズで思考で解くものがパズル」など多くの意見がある。パズルといった場合、問題は幾何的であり、図を用いて、もしくは実際にその状況を作り出して出題されることが多いとも考えられる。パズル性の強いコンピューターゲームの登場などもあり、娯楽としてのパズルの範囲を厳密に定義するのは困難と言える。
他に特徴として、ほとんどの場合1人で試行錯誤から正解判定までが可能であることなどが挙げられる。
4つの4(Four Fours)
敷き詰めパズル(箱詰めパズルともいうが後述する立体のものではない)
パズルゲーム(cf. テーブルゲーム、ボードゲーム、コンピューターゲーム)
日本で「パズル作家」という場合、ペンシルパズルの作者をさすことが多い。
吉川めいろDiv col end
3月20日
生年不明 - 氷川紗夜、メディアミックス『BanG Dream!』に登場するキャラクター
生年不明 - 氷川日菜、メディアミックス『BanG Dream!』に登場するするキャラクター
2015年 - ダニー・フリーデン、ゲーム『デスクリムゾン』『デスクリムゾン2』に登場するキャラクター
2020年 - ワニ、漫画『100日後に死ぬワニ』の主人公
料理
料理(りょうり)は、食物をこしらえることで同時にこしらえた結果である食品そのもの。調理ともいう。
すなわち、食材、調味料などを組み合わせて加工を行うこと、およびそれを行ったものの総称である。
料理は、民族、地域、時代などにより、使用する食材や道具などが大きく異なり、調理の仕方にも差がある。同一民族内の階層によって異なる料理が存在する例もある。特に君主や貴族などがある場合、特殊な料理が発達する例が多く、それらは宮廷料理などと呼ばれる。また、料理の種類も多様であり、地域や民族による調理や道具などとの関連、入手可能な調味料などの食材の差、気候との関連、あるいは宗教的等の制約によって異なる。一方で、牡蠣の殻を取り除き柑橘類を合わせた酢牡蠣という料理は、遺跡である貝塚が全世界に分布するように、地域や時代において幅広く存在する料理もある。
料理と類似するものに菓子があり、多くの文化において料理とは別のものと考えられている。主に食事として食べるためのものか、間食として食べるためのものかの違いによる。例えば、クリ属は自然に分布していて秋の季語でもあり、旬の栗拾いや栗名月をへて備蓄し、この栗の実の皮をむき煮た栗金団という食品は、正月に用いれば御節料理となるし、菓子となることもある。
食品や食材などの加工には加熱、発酵、冷却、撹拌など様々なものがある。この加工の過程は「調理」というが、区別されず「料理する」と呼ばれることもある。加工のうち、特に加熱されたものを「料理」とし、加熱されていないものを「生」(なま)と呼んで対照する場合もある。
料理の定義は曖昧であり、「加熱処理(焼く、炒める、揚げる、茹でる、煮る、蒸す、炊くなど)の施されている食品」のみを「料理」と呼ぶ場合や、前述の調理法を使う物に加え「生ではあるが、なんらかの処理(切る、種を取る、骨を抜くなど)を施した食品」、「冷やした食品及び冷やし固めた食品」も料理と言われることがある。
学校の家庭科の授業及び、家庭科の教科書では、
「加熱処理や和えるなどの工程を経た食品」及び、その行為自体が料理と定義されている
ただ、いずれの調理過程を経ているとしても、「茹で卵」「目玉焼き」などの簡単に作れる物、「即席麺(インスタント麺、乾麺、カップ麺)」「冷凍食品」などの類は料理に含まれないことが多い(料理を作る宿題などで認められない)。また、狭義では
また、住んでる地域によっても考え方が変わる。具体的には「刺身は日本では料理として認知されているものの、刺身を食べない国では料理として認知されていない」などである。
食材についている土やほこりなどの汚れを洗浄する。
食材をナイフ・包丁などで切り、可食部を取り出したり、用途の違いにより選別を行う。食べやすい大きさに切ったり、形を整え食感に統一感を与えたり、視覚的な美しさのための成型も併せて行う。切る以外に「おろす」(すりおろす)、叩くなどの方法もある。
皮を剥いたり、葉・実(果実)・茎・根などを分けたりして、食べられる部位をさらに成型する。
骨・内臓などを取り除き、身(肉)の部分を切り分ける。日本料理では三枚おろしが一般的である。魚ごとの性質や、次に焼くのか煮るのか、といったことに応じて、それに適した形に切っていく。刺身は、包丁だけで料理が完結し、包丁の切れ具合や「包丁さばき」によって食感、味が大きく異なるとされる。
適切な大きさ・形に切る。ミートハンマー(肉たたき)でたたき、柔らかくする。あるいはミンサーで挽き肉にする。ひき肉はしばしばボール状や平たくまとめ、後で焼いたり揚げたりする手順へすすむ。
粉砕する場合もあり、これは多くの場合料理以前にまとめて行われる。これは「擂る」と言うが、これによってできた粉末は練って固めて塊や麺の形で用いられる。この加工過程も料理に含まれる。
味付けをすること。そのための素材を調味料という。食塩は多くの場合使われる。味付けは、基本的に下ごしらえの最中か直後に一度行われ、それ以降、加熱中などに味を確認し、必要がある場合は追加される。調味料を加えるタイミングや順番は重要で、間違えると目指す味にならない場合がある。
多くの料理は加熱が行われる。加熱には、まず第一に、寄生虫や微生物を殺したり殺菌する、という重要な役割があり、食中毒防止、食の安全のために非常に大切な段階である(肉の中でも特に豚肉は生食は厳禁で、しっかりと加熱する必要があるということが世界各国で知られている)。食材を適切に加熱することで、たんぱく質やデンプン等々の栄養素や食物繊維等の質的な変化を適度におこし、固すぎる食材を適度に柔らかくしたりするなど食感を良くしたり、うまみや香ばしさを増すことができる。
加熱は火を使って行われるのが普通だが、直接に火にかけない例もある。以下のような方法がある。
焼く:食品を串に刺したり、網の上に置き、直接に火の熱を当てる直火焼きと、フライパン等の上で焼く間接焼きとがある。
炒める:フライパン等に少量の油を使って食品を加熱する。
揚げる:容器に多量の油を入れ、それに食品を浸して加熱する。
煮る・茹でる・炊く:容器に多量の水と食品を入れ、その中で加熱する。
蒸す:食品を容器に入れてその内部の高温の空気や水蒸気で加熱する。
皿や椀、鉢などの食器に盛り付ける。食器を冷却や加熱することもある。
料理は献立によって、一品料理のアラカルトと、定食と呼ばれるコース料理のメニュー (料理)とに分類される。お任せや食べ放題といった形態もある。移動するものや仮設のものとして、中食や出前や弁当、屋台やケータリングや納涼床などがある。食堂車や機内食、クルーズ客船や屋形船でも料理が提供される。家庭における料理や、自ら作った料理は、手料理や家庭料理と呼ばれる。食べる人や調理側の状態によっては、非常食、離乳食や流動食などが提供される。
ボキューズ・ドール - 2年毎(奇数年)の1月にフランス・リヨンで開催される世界最高峰の料理コンクール。
世界料理オリンピック - 4年に一度、ドイツで行われる料理コンテスト。
中国料理世界大会 - 中華料理の世界大会。
料理の鉄人 - 料理人同士の対決を前面に打ち出したテレビ番組。米国などでも放送された。架空の団体「美食アカデミー」が主催、しているという設定。
SFアニメ
SFアニメ(エスエフアニメ)は、科学、もしくはサイエンス・フィクションをテーマとしたり、あるいは舞台背景や小道具に用いたアニメ作品を指す。
SF自身の定義が曖昧なためSF小説と同じく、ある作品がSFか否かの明確な線引きは難しい。製作者側からジャンルとして名乗る場合もあれば、「SFだと売れないから」と他のジャンル名を名乗る場合もある。
Averaged t-matrix Approximation
ATA(Averaged t-matrix Approximation)は、ポテンシャルの配置がランダムな系における電子の散乱を記述するt行列の扱い(平均化)に対する近似の一つ。この近似を利用することによってランダムな系での電子状態の計算が可能となる。ATAはCPAの前段階の近似であり、自己無撞着(=セルフコンシステント)な計算が行われていない。従ってその分、計算は高速だが精度は劣る。ATA、CPAが比較的扱い易いのは、合金などでポテンシャルは周期的に並んでいるが、その各成分原子がランダムに配置しているような場合である。
置換型の不規則二元合金を考え、これによる2種類のポテンシャルをそれぞれ A、B で区別する。それぞれの成分比は、A : B = x : 1 - x(= y) とする(三元以上の系への拡張も可能)。ポテンシャルAのサイトに対応するt行列をτA、ポテンシャルBに対応するt行列をτBとして、ATAでは、
\tau_l^{AT} = x \tau_l^A + y \tau_l^B = \left\langle \tau_l \right\rangle
とする(lは軌道角運動量とし、これ以降は省略)。 \, \langle \rangle は濃度平均を意味している。つまり、合金の成分濃度による平均を行ったt行列(τAT)を用いるのが“平均されたt行列による近似"(=ATA)である。
以上から、単サイト近似での T_{\mathbf{q}^{eff} は、
T_{\mathbf{q}^{eff} \to T_{\mathbf{q}^{AT} = \left[{\left\langle \tau \right\rangle}^{-1} - B_{\mathbf{q} \right]^{-1}
となり、<T00>は、
{\left\langle T_{00} \right\rangle}_{0 = A(B)} = \tau_{A(B)} {\left\langle \tau \right\rangle}^{-1} \left\langle T_{00} \right\rangle = {\tau_{A(B)} \over {N {\left\langle \tau \right\rangle} } } \sum_{\mathbf{q} T_{\mathbf{q}^{AT}
となる。これは、多重散乱理論の記事内でTnの式が、
T_n = t_n \left[1 + \tilde{G} \sum_{n \ne m} T_m\right]
と表されるので、
{\left\langle T_0 \right\rangle}_{0 = A} = t_0^A \left[1 + \tilde{G} \sum_{n \ne 0} \left\langle T_n \right\rangle\right] = t_0^A {\left\langle t_0 \right\rangle}^{-1} \cdot {\left\langle t_0 \right\rangle} \left[1 + \tilde{G} \sum_{n \ne 0} \left\langle T_n \right\rangle\right] = t_0 {\left\langle t_0 \right\rangle}^{-1} {\left\langle T_0 \right\rangle}
から導かれる。この、 {\left\langle T_{00} \right\rangle}_{0 = A(B)} を、単サイト近似での状態密度の表式に代入すると、
\begin{matrix} & D(E) - D_0(E) & \\ \ & = & - {2 \over {\pi} } \mathrm{Im Tr} \left[x {\tau_{A} \over {N {\left\langle \tau \right\rangle} } } \sum_{\mathbf{q} T_{\mathbf{q}^{AT} {d \tau_A^{-1} \over {dE} } + y {\tau_{B} \over {N {\left\langle \tau \right\rangle} } } \sum_{\mathbf{q} T_{\mathbf{q}^{AT} {d \tau_B^{-1} \over {dE} } - {1 \over N} \sum_{\mathbf{q} T_{\mathbf{q}^{AT} {d B_{\mathbf{q} \over {dE} } \right] \\ \ & = & - {2 \over {\pi} } \mathrm{Im Tr} \left[{\left\langle \tau \right\rangle}^{-1} \left\{ x \tau_A {d \tau_A^{-1} \over {dE} } + y \tau_B {d \tau_B^{-1} \over {dE} } \right\} \sum_{\mathbf{q} T_{\mathbf{q}^{AT} - \sum_{\mathbf{q} T_{\mathbf{q}^{AT} {d B_{\mathbf{q} \over {dE} }\right] \\ \ & = & {2 \over {\pi} } \mathrm{Im Tr} \sum_{\mathbf{q} T_{\mathbf{q}^{AT} \left[{\left\langle \tau \right\rangle}^{-1} \left\{ x \tau_A {d \tau_A^{-1} \over {dE} } + y \tau_B {d \tau_B^{-1} \over {dE} } \right\} + {d B_{\mathbf{q} \over {dE} }\right] \end{matrix}
となる。これがATAにおける電子の状態密度の表式である。Imは複素数の虚数部分を取ること、Trはトレース(跡)を取ることである。
更に、ここでスペクトル密度a(q,E)を以下のように定義する(D0(E)からの寄与は省略)。
D(E) = \sum_{\mathbf{q} a (\mathbf{q}, E)
従って、スペクトル密度の表式は、
a (\mathbf{q}, E) = {2 \over {\pi} } \mathrm{Im Tr} T_{\mathbf{q}^{AT} \left[{\left\langle \tau \right\rangle}^{-1} \left\{ x \tau_A {d \tau_A^{-1} \over {dE} } + y \tau_B {d \tau_B^{-1} \over {dE} } \right\} + {d B_{\mathbf{q} \over {dE} }\right]
となる。ここで、qをk点に対応させると、スペクトル密度からバンド構造(E-k曲線)が得られる。
セルフコンシステント
セルフコンシステント(self-consistent)は、求めるべき解が自分自身を含むような問題、あるいはそのような問題に帰着させる解析手法のことである。得られる解が与えられる解の候補と一致しなければならないためセルフコンシステントとか、自己無撞着とか自己整合などと呼ばれる。撞着とは整合性がなく矛盾することを指し、無撞着であることは矛盾がなく整合することを意味する。多体問題を1体問題に近似させる場合、たとえば量子力学におけるハートリー=フォック方程式や、統計力学における平均場近似(分子場近似)などはセルフコンシステントな方程式を解く問題としてしばしば取り上げられ、変分問題において重要な概念である。セルフコンシステント方程式の解が厳密に求まる場合はそれほど多くないが、セルフコンシステント方程式に解候補を与え、新たな解候補を作ることによって得られる解候補の列が収束するような場合、適切な解候補を初期値として選ぶことでより良い近似解を得られる。このような方法をセルフコンシステント法と呼ぶ。
平均場近似手法を使ってポテンシャルなどを求める場合、当該ポテンシャルを平均場を使って繰り返し計算で求めることになる。この時、平均場自身も当該ポテンシャルによって求められる。求めるべきポテンシャルとそれによって得られる平均場とが最終的に一致するようになった状態を自己無撞着(セルフコンシステント)と言う。
仮想結晶近似
仮想結晶近似(かそうけっしようきんじ、Virtual crystal approximation、Virtual crystal modelとも言う)は、2種類以上のポテンシャル(Va、Vbとする:2種類の場合)がランダムに配置している場合(例: 不規則二元合金)、その混合比の単純平均をしたポテンシャル(V = xVa + yVb, x + y =1)を考え、これを使ってバンド計算を行う近似。混合比(濃度)で単純に平均化した仮想的なポテンシャルVが、周期的に並んだ結晶を考えることからこの名前が付けられた。
リジッドバンドモデル
リジッドバンドモデル(固定バンドモデル、Rigid band model)は、例えば不規則二元合金において、その混合比が変わったとしても、そのバンド構造や状態密度の形は固定して不変であると考え、混合比の変化による電子数の変化によって、フェルミエネルギーの位置が変わるとした近似である。現実のバンド構造や状態密度が大きく変化する場合には適用できない。
1902年
9月5日 - ルドルフ・ルートウィヒ・カール・ウィルヒョー、医師・生物学者・政治家(* 1821年)
9月6日 - フレデリック・エイベル、化学者(* 1827年)
9月8日 - 長與專齋、医学者(* 1838年)
9月17日 - 佐藤彦五郎、新選組後援者・初代南多摩郡長(* 1827年)
9月19日 - 正岡子規、俳人・歌人(* 1867年)
9月26日 - リーバイ・ストラウス、リーバイス創業者(* 1829年)
9月28日 - ヨシフ・イヴァノヴィチ、作曲家・指揮者(* 1845年)
9月29日 - エミール・ゾラ、小説家(* 1840年)
10月22日 - ヴィルヘルム・ベックマン、建築家(* 1832年)
10月27日 - 加納鷲雄、新選組隊士・御陵衛士(* 1839年)
11月12日 - 小松原慶太郎、倉敷紡績・中国銀行創設者(* 1862年)
12月1日 - フレッド・ダンラップ、メジャーリーガー(* 1859年)
12月4日 - チャールズ・ダウ、ジャーナリスト・経済アナリスト(* 1851年)
12月7日 - 佐野常民、枢密顧問官・農商務大臣・日本赤十字創設者(* 1823年)
12月16日 - カール・ヴィルヘルム・フォン・クッパー、解剖学者(* 1829年)
12月22日 - リヒャルト・フォン・クラフト=エビング、精神医学者(* 1840年)
12月24日 - 高山樗牛、文芸評論家(* 1871年)
日付不詳 - 呉全佑、全佑太極拳創始者(* 1834年)
物理学賞 - ヘンドリック・ローレンツ (Hendrik Antoon Lorentz)、ピーター・ゼーマン (Pieter Zeeman)
化学賞 - エミール・フィッシャー (Hermann Emil Fischer)
生理学・医学賞 - ロナルド・ロス (Ronald Ross)
文学賞 - テオドール・モムゼン (Christian Matthias Theodor Mommsen)
平和賞 - エリー・デュコマン (Élie Ducommun)、シャルル・ゴバ (Charles Albert Gobat)
ファング・ロックの灯台にてルータンが作業員を殺害する。(ドラマ『ドクター・フー』)
猛獣ハンターリデルが11代目ドクターの宇宙船調査に同行する。帰還後、ネフェルティティがこの時代でリデルと共に暮らす。(ドラマ『ドクター・フー』)
1903年
8月27日 - 楠本イネ、医師(* 1827年)
8月30日 - 後藤貞行、彫刻家(* 1850年)
9月3日 - 津田真道、官僚・啓蒙思想家・裁判官・国会議員(* 1829年)
9月8日 - 真田幸民、松代藩主(* 1850年)
9月13日 - 市川團十郎、歌舞伎役者(* 1838年)
10月1日 - 田村怡与造、軍人(* 1854年)
10月4日 - オットー・ヴァイニンガー、思想家(* 1880年)
10月13日 - 中川亀三郎、囲碁棋士(* 1837年)
10月21日 - 陣幕久五郎、大相撲力士(* 1829年)
10月30日 - 尾崎紅葉、小説家(* 1868年)
10月31日 - 片岡健吉、衆議院議長(* 1844年)
11月1日 - テオドール・モムゼン、歴史家・ノーベル文学賞受賞者(* 1817年)
11月13日 - カミーユ・ピサロ、画家(* 1830年)
11月16日 - カミロ・ジッテ、建築家・画家・都市計画家・都市計画学者(* 1843年)
12月2日 - ジュゼッペ・ザナルデッリ、イタリア首相(* 1826年)
12月7日 - 津軽承叙、黒石藩主(* 1840年)
12月8日 - ハーバート・スペンサー、哲学者・社会学者・倫理学者(* 1820年)
12月16日 - 落合直文、歌人・国文学者(* 1861年)
12月21日 - 八木源之丞、郷士(* 1814年)
12月27日 - アドルフ・チェフ、指揮者(* 1841年)
12月28日 - ジョージ・ギッシング、小説家(* 1857年)
日時不詳 - 唐景崧、政治家(* 1841年)
日時不詳 - 広岡久右衛門、加島銀行創業者・初代大同生命保険社長(* 1844年)
日時不詳 - ベンドア、競走馬(* 1877年)
日時不詳 - サミュエル・ルイス、弁護士・初代フリータウン市長(* 1843年)
日時不詳 - ソロモン・ローブ、クーン・ローブ創業者(* 1828年)
物理学賞 - アンリ・ベクレル (Antoine Henri Becquerel)、ピエール・キュリー (Pierre Curie)、マリ・キュリー (Marie Curie)
化学賞 - スヴァンテ・アレニウス (Svante August Arrhenius)
生理学・医学賞 - ニールス・フィンセン (Niels Ryberg Finsen)
文学賞 - ビョルンスティエルネ・ビョルンソン (Bjørnstjerne Bjørnson)
平和賞 - ウィリアム・ランダル・クリーマー (William Randal Cremer)
1月3日 - 栃木県で大神一郎が生まれる。(ゲーム『サクラ大戦シリーズ』)
イギリスで蒸気機関車トビーが落成する。(絵本『汽車のえほん』)
妻の壊れたミシンを改造していたハーヴァード大学のジョージ・ヤーレイ教授が、偶然に空間のひずみを利用した飛行法を発見する。(小説『発狂した宇宙』)
6月19日 - ロシア(ウクライナ・キエフ)でマリア・タチバナが生まれる。(ゲーム『サクラ大戦シリーズ』)
検索
検索(けんさく、search)とは、データの集合の中から目的のデータを探し出すことである。また、目的のデータが存在しないことの確認行為も含まれる。古くは図書館の所蔵物を探し出したり、辞書の項目を引いたりといった人手で行うのが主だったが、コンピューターの発達により、テキスト文字列の検索(文書検索、文字列探索)、画像データの検索()、音声データの検索(音声検索)など、大規模かつマルチメディアの情報に関する検索技術が発展した。さらにデータベースの発展とインターネットの普及に伴い、分散保管されているデータに対する検索技術が研究されている。ファイルの内容に対して文字列探索を行う機能も検索と呼ばれる。
要人警護など重要警備に際して警備犬や潜水士などを動員して不審物の有無を確認する作業を検索と呼ぶことがある。
日本ではコンピュータ技術の発達により1970年代に「情報検索システム」が始まり、言葉としての｢検索｣は次第に広く使われ始めた。英語の文化圏では言葉としての「検索」は犬のゴールデン・レトリバーに見るように「探し出す」を意味する「retrieval」や「retrieve」として古くから使われている。
日本語における言葉「検索」の意味合いと使用例において大まかに次のような変遷が見られる。
広辞苑(1998年11月改訂)第5版までは、「検索」の意味として単に「調べさがすこと」、用例として「索引で語を検索する」と書かれている。この頃までは、一冊または複数冊の本の中に記述される事柄を探すことが、言葉としての「検索」の主な使われ方であった。一般的な言葉としてなじんで使われていたのは、｢検索｣より、むしろ単に「見つける」、「探す」、「探索」といった言葉であった。検索した結果、目的とする言葉が見つからなければ、他の本を手にとって調べてみることになる。このことはコンピュータによる情報検索が行える現代においても、図書館や書店において誰しも試みることである。一方、図書館では蔵書に対して「目録カード」や「カード目録」などと呼ぶ名刺大から葉書大程度のカードから所要の本を探し出したが、このような検索は蔵書検索と呼ばれ、現在でもコンピュータなどによる情報検索と併用されている。
広辞苑第6版(2008年1月改訂)では、「検索」の意味として「データの中から、必要な事項をさがし出すこと」とし、コンピューターの中のデータや、紙やマイクロフィルムに記録されたデータの中から探し出す、現在の検索への意味合いへと変化が見られる。用例は変わっていない(なお、広辞苑5版から6版が出るまでの10年間にも、別の出版社から毎年刊行されている「現代用語の基礎知識」には「検索エンジン」などの用語の解説はあった。ただし、「検索」という言葉そのものの解説はない)。
「検索」という言葉の意味を日本語と英語で比較すると、「情報検索」に対応する英語は「information retrieval」であり、「検索」は「retrieval」である。retrieval(名詞 )の動詞形は retrieve であるが、意味合いとしては、英語の retrieve には日本語の「検索」の持つ「特定の情報の集合から(広辞苑の定義における『データの中から』)探し出す」ということは必ずしも含まれない。日本語の検索が現代のカードやコンピュータなどにより探し出す事に限定した意味合いへと変化していることがわかる。
日本語を対象としたコンピュータの文書やに終始する中での言葉や句の検索は、「検索」の機能を備えた1978年9月に東芝が発表した世界初の日本語ワードプロセッサJW-10に始まり、その後OASYSなどのワードプロセッサや1983年の一太郎の元となるPC-100用日本語ワープロソフト「JS-WORD」などが開発され市場に出されたことより、コンピュータを使った｢検索｣とはどのような意味か、どのように速くて便利なものかをコンピュータのユーザーの立場で体感できることとなる。1983年には米国で作られた表計算ソフトLotus 1-2-3を日本でも一部の者が使い始めたが、これにも表内の検索やLotus 1-2-3独自のマクロ言語による検索の機能を備えていた。
1989年にはパソコン通信を用いて遠隔地からデータベースの情報を探し出す｢G-Search｣の検索サービスが開始された。これは新聞・雑誌記事、企業情報、特許、科学技術、図書、人物プロファイルなど、さまざまな分野の情報を扱ってきた。これは膨大なデータや情報を｢検索｣によって見つけられることを示した日本での実例の始まりであった。その後、インターネットの通信技術向上による速度向上とサービスの多様化によってパソコン通信による「G-Search」の検索は2005年9月にサービスを終え、インターネットを介したものとなっている。
2006年頃までは紙を主体にした宣伝広告や広報のなかでURLを表記して広告内容の詳細を更に調べたい者に対して案内としたが、インターネットの利用が極めて一般的となった2007年ないし2008年頃からは広告の最後に「○○○ 検索」の様な形式で(同時にマウスのクリック音が挿入される広告も多く存在)、紙の媒体だけでなく、テレビ放送の広告にまで広告主の案内や広告のテーマや話題を直ちに検索する事を促す手法が一般化した。その手法は欧米でも2010年以降ハッシュタグとして生かされている。
2019年4月29日、警視庁は天皇陛下退位の前に皇居周辺を一斉検索したと、各メディアが報じた。
情報検索 (information retrieval)は、広義には、あらかじめ蓄積されている情報の中から必要な情報を探し出すことを指し、しばしば検索と略される。
情報科学においては、文書(あるいは画像や音声)集合の中からユーザーの要求にもっともよく適合する文書を取り出すシステムのことを情報検索システムと呼ぶ。
情報検索システムにおいては、本来形式化されていないユーザーの要求をコンピュータで取り扱えるようにするために検索モデルが設定される。
たとえば、ベクトル空間モデルは、文書に索引を与えて、問い合わせとして与えられたキーワード集合と索引の重複の度合いから目的の文書を探し出す検索モデルであり、
全文検索は、問い合わせとして与えられた文字列やパターンに完全に一致する部分を文書集合から探し出す検索モデルである。
文字列探索は文字列の中から別の文字列を探し出すとこと。全文検索は複数のファイルにまたがって文字列探索をすること。
情報科学における探索(search)とは、いくつもの候補を列挙し、それぞれをひとつずつ評価していくことによって、最適解を得る手法を指す。
探索に用いられるアルゴリズムとデータ構造は、問題の性質や構造によって異なる。
たとえば、木構造 (データ構造)やグラフ (データ構造)の探索に用いられる深さ優先探索、 ランダムアクセスが可能なデータ構造が使える状況でソート済みの入力に対して用いられる二分探索、
よいハッシュ関数が作れる場合に用いられるハッシュテーブルなどがある。
混合基底
混合基底(こんごうきてい、mixed basis)は、2種類以上の基底を混ぜてバンド計算を行う手法。通常は、平面波基底+局在基底(ガウス基底を使う場合が多い)という形が一般的である。擬ポテンシャルが深い場合(例:炭素や、3d遷移金属など)、平面波基底だけだと大量の平面波数が必要だが、局在基底を混ぜてやれば、ポテンシャルの深い部分を局在基底で対応させることができるので、その分必要な平面波の数が減り、全体としての計算量を減らすことができる。特にガウス基底だと行列要素の計算部分が解析的に解けるのでさらに有利になる。ただし、異なる基底を混ぜるので正規直交系でなくなるのが欠点である。また、力やストレスを求めるための表式の導出が難しくなる。これはプログラムのコード化や、実際の計算も難しくさせる。
ソート
ソート (sort) は、データの集合を一定の規則に従って並べること。日本語では整列(せいれつ)、並べ替え(ならべかえ)、分類(ぶんるい)などと訳される。
主に配列や連結リストのような、リストデータ構造に分類されるコレクション(コンテナ)に格納されている要素データを、全順序関係によって並べ替えることを指す。また、単に「ソート」といった場合、値の小さい方から大きい方へ順に並べる昇順(しょうじゅん、ascending order)を指すことが多い。その反対に値を大きい方から小さい方へ順に並べることを降順(こうじゅん、descending order)という。
対象となるコレクションのデータ構造や必要とされる出力、また時間的コストと空間的コストの兼ね合いによって、ソートに使われるアルゴリズムは異なる。
効率的なソートは、ソート済みのデータを必要とする他のアルゴリズム(探索やマージ)の最適化にとっても重要である。また、ソートされたデータの方が人間にとっても読みやすい。形式的には、その出力は以下の2つの条件を満たさなければならない。
設定された順序(昇順または降順)に対して、逆になるような順序の出力があってはならない。
出力は入力の並べ替えでなければならない。
情報工学や計算機科学の黎明期から、ソートは単純な問題でありながら効率的に解くことが難しく、そのためもあって盛んに研究されてきた。例えばバブルソートについては、早くも1956年には解析が行われている。しかし、21世紀初にも新たなソートアルゴリズムが発明されている(例えば、Timsortは2002年に、図書館ソートは2004年に発表された)。すでに考案されているソートにも様々なアルゴリズムがあり、またアルゴリズムという概念を学習するのに最適なので、情報工学や計算機科学での入門的題材として広く親しまれている。例えば、分割統治法、データ構造、乱択アルゴリズム、計算量解析、O記法、時間と空間のトレードオフ、下限などが含まれる。
グラフィカルユーザインタフェース (GUI) においてよく使われるウィジェットのひとつとしてリストビュー (list view) が挙げられるが、各レコードのフィールドを表す任意のカラムについてリスト中のアイテムを昇順/降順ソートできるようになっていることが多い。
ソートを行う際、要素間の順序の決定を2要素の大小関係の比較処理のみを用いて行うことにする。この時、n要素からなるリストをソートするアルゴリズムの最悪比較回数は\Omega(n \log n)回となる。すなわち、どんな比較ソートアルゴリズムであっても入力によっては(一般的な入力に対しては)漸近的にn \log n回の比較が必要となる。
この理由を説明する。ある比較ソートアルゴリズムが与えられた際、様々な入力に対する処理の手順を二分決定木として表すことができる。内部ノードは2要素の比較処理を表し、内部ノードから子ノードへの2本の枝は比較結果に応じた処理を表す。また、葉は処理の終了を表す。この時、木の高さが最悪比較回数となる。n要素からなるリストが入力される時、どのような二分決定木を作ったとしても、木の高さが\Omega(n \log n)になることを示す。二分決定木の高さをmとした時、木の形によらず、葉の数は2^m以下になる。n要素からなるリストの(添字の)置換はn!個存在するが、任意の入力に対してアルゴリズムが正しい出力をするためには、n!個の異なるリストを入力した際、それらがすべて異なる葉に到達できるようにしなければならない。よって、葉の数はn!以上でなければならない。以上より、n! \leq 2^mである。スターリングの公式より\left(\frac{n}{e}\right)^n < n!なので、\left(\frac{n}{e}\right)^n < 2^m。よって、m > \log_2 \left(\frac{n}{e}\right)^n = n(\log_2 n - \log_2 e)。よってm = \Omega(n \log n)。
以上より、任意の比較ソートアルゴリズムの最悪計算量は\Omega(n \log n)となる。すなわち、比較ソートアルゴリズムの最悪計算量の下界は漸近的にはn \log nとなる。
マージソート、ヒープソートなどの比較ソートアルゴリズムの最悪計算量はO(n \log n)であるため、これらのアルゴリズムの最悪計算量は上記の下界と漸近的に一致していると言える。つまり、これらのアルゴリズムの最悪計算量は漸近的に最適である。
ソート対象の配列が主記憶を使い切るような(あるいは越えるような)大きさであった場合、より低速な補助記憶装置が使われるので、アルゴリズムのメモリ使用パターンが重要となる。そのような状況では、主記憶上ですべてソートできることを前提としたアルゴリズムは効率が極端に悪化する可能性がある。このような状況では、比較演算回数はあまり重要ではなくなり、ディスクとのメモリ領域のスワップ回数が重要となる。したがって、なるべくスワップ回数を増やさないようにするために、配列全体を走査する回数や比較の局所性が比較回数よりも重要となる。
例えば、再帰型のクイックソートは主記憶上では性能が良いが、ソート対象の配列が主記憶に収まらない場合はスワップが頻繁に発生して、性能が極端に低下する。したがって、そのような場合は比較回数が多くても他のアルゴリズムを使った方がよい。
対策の一つとして、ソート対象の配列の要素が(関係データベースのような)複雑なレコードだった場合、その配列をそのままソートするのではなく、比較的小さいインデックスを生成して、インデックスの配列をソートするという方法がある。インデックスをソートすれば、元の配列のソートは一回の走査で可能であるが、インデックス経由でアクセスするだけならそれをする必要もない。インデックスは元の配列のレコードよりも小さいので、メモリに収まる可能性が高くなり、スワップ問題を削減することができる。この方式を「タグソート(tag sort)」などと呼ぶこともある。
別の技法として、2つのアルゴリズムを組み合わせて、それぞれの利点を利用する方法がある。例えば、配列をチャンクに分割して個々のチャンクが主記憶上でソートできる大きさにする。チャンク内のソートはメモリ上で効率的に動作するソートアルゴリズムを使い、その結果をマージソートでマージする。これは、元の配列を単純にマージソートでソートするよりも効率が悪いが、全体をクイックソートでソートするよりもメモリ使用量が少なくてすむ。
これらの技法を組み合わせることも可能である。あまりにも巨大なデータをソートする場合、インデックスのソートにも複数のアルゴリズムを組み合わせて仮想記憶の性質に合うよう設計する必要がある。
1920年
1月25日 - ジャンヌ・エビュテルヌ、画家(* 1898年)
1月26日 - 折田彦市、教育者(* 1849年)
2月12日 - エミール・ソーレ、ヴァイオリニスト・作曲家(* 1852年)
2月20日 - ロバート・ピアリー、北極探検家(* 1856年)
2月20日 - ジャシンタ・マルト、福者(* 1910年)
ジョンH.バンクヘッド、アラバマから選出の米上院議員(* 1842年)
ウィリアムA.ストーン、ペンシルバニアの知事(* 1846年)
ジョセフ・トルンペルドル、ロシアのシオン主義者(* 1880年)
3月3日 - セオドーア・ピリプセン、デンマークの画家(* 1840年)
3月4日 - ロズウェルP.ビショップ、ミシガンから選出の米連邦議会議員(* 1843年)
3月7日 - ヤーン・ポスカ、エストニアの法廷弁護士、政治家(* 1866年)
3月11日 - フリオ・ガラビト・アルメロ、コロンビアの天文学者(* 1865年)
3月15日 - ルードルフ・バートルド、ドイツの第一次世界大戦ファイター・エース(* 1891年)
3月21日 - エヴェリーナ・ヘイヴァーフィールド 英国の婦人参政権論者(* 1867年)
小ウィリアム・チェスター、アメリカの外科医(* 1834年)
メアリー・オーガスタ・ウォード、タスマニア語小説家(* 1851年)
ポール・バッハマン、ドイツの数学者(* 1837年)
ロタール・フォン・トロータ、ドイツの軍人(* 1848年)
エドウィン・ウォーフィールド、メリーランドの知事(* 1848年)
4月13日 - 高木兼寛、海軍軍医、東京慈恵会医科大学創設者(* 1849年)
4月26日 - シュリニヴァーサ・ラマヌジャン、数学者(* 1887年)
5月9日 - 岩野泡鳴、小説家・詩人(* 1873年)
6月4日 - 高橋順太郎、東京帝国大学医科大学、初代薬理学教授(* 1856年)
6月14日 - マックス・ヴェーバー、社会学者(* 1864年)
6月16日 - 鴻池幸富(10代目鴻池善右衛門)、江戸・明治・大正期の豪商(* 1841年)
6月21日 - ジョサイア・コンドル、鹿鳴館などを手がけたお雇い外国人の建築家(* 1852年)
8月4日 - キャサリン・ウォルターズ、娼婦(* 1839年)
8月17日 - レイ・チャップマン、プロ野球選手(* 1891年)
8月22日 - アンデシュ・ソーン、画家・版画家・彫刻家(* 1860年)
8月30日 - ベンジャミン・スミス・ライマン、鉱山学者(* 1835年)
9月10日 - オリーヴ・トーマス、女優・ソーシャライト(* 1894年)
10月5日 - 末松謙澄、外交官・政治家・著述家(* 1855年)
10月6日 - 黒岩涙香、翻案小説家・評論家・ジャーナリスト(* 1862年)
10月19日 - ジョン・リード、ジャーナリスト(* 1887年)
11月26日 - 一戸直蔵、天文学者(* 1878年)
物理学賞 - シャルル・エドワール・ギヨーム(スイス)
化学賞 - ヴァルター・ネルンスト(ドイツ)
生理学・医学賞 - アウグスト・クローグ(デンマーク)
文学賞 - クヌート・ハムスン(ノルウェー)
平和賞 - レオン・ブルジョワ(フランス)
月日不明 - マイケル・コルレオーネ、小説・映画『ゴッドファーザー』の登場人物。(+ 1997年)
9月27日 - ジョセフ・ジョースター、漫画『ジョジョの奇妙な冒険 Part2 戦闘潮流』の主人公。
イギリスでヘンリー落成。(『汽車のえほん』)
東京で連続美女殺人事件が発生する(『シルバー假面』)。
2008年の女性キャシー・ナイチンゲール、嘆きの天使によりこの時代へ飛ばされる。(『ドクター・フー』)
1926年
11月28日 - 高平小五郎、外交官(* 1854年)
12月5日 - クロード・モネ、画家(* 1840年)
12月11日 - 福栁伊三郎、大相撲の力士(* 1893年)
12月16日 - ウィリアム・ラーンド、テニス選手(* 1872年)
12月23日 - 片岡市蔵 (4代目)、歌舞伎役者(* 1880年)
12月25日 - 大正天皇、第123代天皇(* 1879年)
12月29日 - ライナー・マリア・リルケ、詩人(* 1875年)
12月30日 - 海山太郎、大相撲の力士(* 1854年)
物理学賞 - ジャン・ペラン(フランス)
化学賞 - テオドール・スヴェドベリ(スウェーデン)
生理学・医学賞 - ヨハネス・フィビゲル(デンマーク)
文学賞 - グラツィア・デレッダ(イタリア)
平和賞 - アリスティード・ブリアン(フランス)、グスタフ・シュトレーゼマン(ドイツ)
渋川剛気(『グラップラー刃牙』)
バカボンのパパ(『天才バカボン』。昭和元年12月元日のクリスマス生まれ)
ヴォルデモート (『ハリー・ポッターシリーズ』。12月31日生まれ)
貨物船SSバーニス号がタイムリープに巻き込まれる。プレシオサウルスが出現。(ドラマ『ドクター・フー』)
アガサ・クリスティが10代目ドクターと出会う。(ドラマ『ドクター・フー』)
1927年
12月10日 - 天候悪化に伴い、エウリュディケ号捜索を一時中断。現地警察を中心に組織されている捜索本部は未発見のモーガン一家三名について「生存は絶望的である」との見解を発表する。(ゲーム『エコーナイト#2 眠りの支配者』)
暮 - 「わたし」の報告を受け、連邦政府当局によって翌1928年2月までの間に、インスマウスで多数の逮捕者と家屋の焼却・爆破処置を伴う大手入れが実行される。同時にインスマウス沖の「悪魔の暗礁」付近で潜水艦による魚雷発射が行われる。(小説『インスマウスの影』)