蒸気機関車って地球に優しい

　この本、ドイツ語からの翻訳本だが、P.45 に興味深い記述あり。

　蒸気機関車ＳＬは路面電車よりバスより二酸化炭素排出量が少ないんだと。もちろん自動車や飛行機よりずっと少ない。

　比較対照に蒸気機関車ＳＬが挙がっているのが楽しい。SDGs に疑いの目（→ https://note.com/omori55/n/nc6ca6f3b90cf ）を向ける僕だが、これはデータだから受け入れる。

不要不急の最たるもの

　今日、成田空港に行ってきた。飛行機に乗るためではない。誰かを迎えに、もしくは送って行ったのでもない。今日の成田空港の様子を見るために行った。コロナ禍で閑散としているのか、それともオリンピック前でけっこう賑わっているのか、実際のところどんな感じなのか、そんなことを見に行った。
　何だか悪いことをしているような気もしていた。いや、何も悪いことはしていないのだが、後ろめたいような、そんな気がしていた。
　そう、不要不急の外出だ。人にはそう言われるのかな、そんなことを考えていた。でも、当の本人は不要不急だとはもちろん思っていない。むしろ必要至急だと思っている。コロナ禍で、かつオリンピック直前の成田空港は今しか見られないからだ。

　そんなことを考えながら気づいてしまったことがある。不要不急の最たるもの、それはオリンピック・パラリンピックだ。
　いや、不要不急だからやってはいけないと言うつもりはない。そもそも不要か必要か、不急か至急かは当事者が決めることだ。他人がどうのこうの言うことではない。そして、不要不急だからといって、やっちゃいけないわけではない。
　だから「やる、やらない」にここでは触れないが、いずれにしてもオリンピック・パラリンピックこそ不要不急の最たるものだと僕は思うな。

立方体の中にある正多面体

　３種類の 見取り図（キャビネット図・等角図・投影図）の練習を一通りした後に、中学（技術）と高校（情報）で別系統に分かれてもう少し実践的なところに進みます。以下、高校生バージョンです。

【1】１辺の長さが 30mm の立方体の キャビネット図 と 等角図 を描いて、
　　　立方体の各面の中心（対角線の交点）をつないでできる立体を描き込んでみよう。
　　　その立体はどんな形？　体積は？

【2】１辺の長さが 30mm の立方体の キャビネット図 と 等角図 を描いて、
　　　立方体の隣り合わない（辺で直接むすばれていない）頂点４つをつないでできる立体を描き込んでみよう。
　　　その立体はどんな形？　体積は？

　まず立方体のキャビネット図と等角図をきれいに描きましょう。じゃないと、後の作業がスムーズに進まない。

　正八面体の体積は、四角すい２つ分で計算する。正四面体の体積は、立方体から四隅の三角すい４つを引く。

恐竜が絶滅したのは紀元前何世紀ごろの出来事か？

　　◇　恐竜が絶滅したのは紀元前何世紀ごろの出来事か？
　　◇　人口がアボガドロ数より多い国をすべて挙げよ。
　　◇　太陽から最も近い恒星までジェット機で行くと何ヶ月かかるか？

　一つずつ見ていきましょう。

◇　恐竜が絶滅したのは紀元前何世紀ごろの出来事か？
　１世紀は100年です。だいぶ長いですね。一方、恐竜が絶滅したのもだいぶ前。さて、恐竜が絶滅したのは紀元前何世紀ごろの出来事でしょうか？
　wikipedia によると、恐竜が絶滅したのは6600万年前。１世紀＝100年で割ると、66万。従って、恐竜が絶滅したのは紀元前66万世紀です。ふぇ〜。

◇　人口がアボガドロ数より多い国をすべて挙げよ
　人口が最も多いのは中国で14億人以上、次がインドで13億人以上、どちらも日本の10倍以上です。さて、人口がアボガドロ数より多い国は世界に何ヵ国あるでしょうか？
アボガドロ数とは物質量１モルに含まれる粒子の個数で、その数は 6×10²³ です。高校の化学で出てくる定数です。ところで、中国の人口14億＝1.4×10⁹ ですから、アボガドロ数と比べると、だいぶ小さいですね。10¹⁴ 分の１以下、100兆分の１以下です。つまり、人口がアボガドロ数より多い国はありません。あるわけない。

◇　太陽から最も近い恒星までジェット機で行くと何ヶ月かかるか？
　ジェット機の最高速度は時速1,000kmほど。この速さで太陽から最も近い恒星まで行くと、さて何ヶ月くらいかかるでしょうか。
　太陽から最も近い恒星はケンタウルス座α星、4.3光年の距離です。地球１周は４万kmで、ジェット機では40時間かかりますが、光は１秒間に地球を７周半＝30万km進みますから、・・・えぇっと、速さの比は 1：100万 だから光が4.3年かかる距離をジェット機で飛ぶと430万年＝5000万ヶ月かかります。ふ〜っ。

　以上、ありえないくらい大きな数のようにも思えますが、いや、これくらいの大きな数に私たちは日常的に接しているんです。コンピュータの世界です。キロは千＝10³、メガは百万＝10⁶、ギガは十億＝10⁹、テラは一兆＝10¹²…。ですから、これくらいの大きな数に親しんでおくことは案外と必要なことなのかもしれませんよ。

☆ 関連、未編集フォルダ

◇　プチ論文　　　　　　　　（→ https://omori555.blogspot.com/2019/05/blog-post_26.html ）
◇　なぜ有害か？　　　　　　（→ https://omori555.blogspot.com/2019/08/blog-post_97.html ）
◇　答えのある問題 と 答えの無い問題（→ https://omori555.blogspot.com/2020/02/blog-post_31.html ）
◇　教育費って何？問題　　　（→ https://omori55.blogspot.com/2020/09/blog-post_26.html ）
◇　姫さま・彦さまの育て方　（→ https://omori55.blogspot.com/2020/09/blog-post_25.html ）
◇　合同式　　　　　　　　　（→ https://omori55.blogspot.com/2020/07/blog-post_64.html ）
◇　ピンとくる（？）命題論理（→ https://omori55.blogspot.com/2020/06/blog-post_71.html ）

◇　入試が入活に変わる　　　（→ https://omori55.blogspot.com/2020/02/blog-post_84.html ）

◇　２項定理　　　　　　　　（→ https://omori55.blogspot.com/2019/08/blog-post_68.html ）

◇　人工知能と共に暮らす社会（→ https://omori55.blogspot.com/2019/04/blog-post_78.html ）

◇　シミュレーション・ソフトとしてのエクセルの利用（→ https://omori55.blogspot.com/2019/05/blog-post_53.html ）

◇　正規分布の作り方いろいろ（→ https://omori55.blogspot.com/2019/05/blog-post_1.html ）

◇　ゲーム理論で「賭け事」を解く（→ https://omori55.blogspot.com/2019/04/blog-post_58.html ）

◇　（→  ）

☆　科学と上手につき合う方法（→ https://omori55.blogspot.com/2019/05/blog-post_0.html ）

◇　（→  ）

◇　（→  ）

☆　農地的な生き方　　　　　（→ https://omori55.blogspot.com/2020/12/blog-post_27.html ）

☆　アジアの米作りの現在・過去・未来（→ https://omori555.blogspot.com/2021/01/blog-post.html ）

☆　人と動物の違い　　　　　（→ https://omori55.blogspot.com/2021/01/blog-post_31.html ）

☆　水の不思議　　　　　　　（→ https://omori55.blogspot.com/2019/04/blog-post_691.html ）

☆　漫才を学ぶ・漫才で学ぶ　（→ https://omori555.blogspot.com/2021/02/blog-post_19.html ）

☆　ＪＲ鶴見線で行く、自分探しの旅　（→ https://omori555.blogspot.com/2021/02/blog-post_18.html ）

◇　（→  ）

☆　エネルギーのそもそも論　（→ https://omori55.blogspot.com/2021/01/blog-post.html ）

◇　（→  ）

◇　（→  ）

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Python で九九の表を作る

for x in range(9):

    for y in range(9):

        print(x*y)

Python では整数は 0 から始まる。だから上の書式では x と y は 0 から 8 まで 9 回転する。

だから九九の表を作るには x*y ではうまくいかない。(x+1)*(y+1) としよう。

また、Python の print 文では、特に指示しなければ、表示した後に改行する。

改行しないようにするには、終わり方の指示として「,end=('')」をつけた形にする。

for x in range(9):

    for y in range(9):

        print((x+1)*(y+1),end=(''))

ただしこれでは全ての値が横に並んでしまう。しかも隙間が全く無い。

そこで、まず積の値を表示する際に１文字分の隙間を開けよう。

また、１の段、２の段、…の終わりに改行させよう。そのための記述が print('') である。

さらに、積の値が１桁のときにも１文字分の隙間を開けよう。

for x in range(9):

    for y in range(9):

        if (x+1)*(y+1)<10:

            print(' ',end=(''))

        print(' ',(x+1)*(y+1),end=(''))

    print('')

これを実行した結果が、次の通りである。

   1   2   3   4   5   6   7   8   9
   2   4   6   8  10  12  14  16  18
   3   6   9  12  15  18  21  24  27
   4   8  12  16  20  24  28  32  36
   5  10  15  20  25  30  35  40  45
   6  12  18  24  30  36  42  48  54
   7  14  21  28  35  42  49  56  63
   8  16  24  32  40  48  56  64  72
   9  18  27  36  45  54  63  72  81

不確実性の時代

（慶應大学商学部2020年度入試「論文テスト」より）

以下の文章を読んで、次の問１〜問５に答えなさい。

　不確実性の時代と言われて久しいが、われわれの社会や生活は昔から多くの不確実性に直面してきた。もしわれわれが確実性の下で生活し、将来のことを確実に予測することができるならば、われわれの生活は心配事がなく楽になるだろう。しかし生活があまりにも単純になりすぎ面白みもなくなるかもしれない。現実にはわれわれは、不確実性の下で生活をしているため、多くのリスク（危険）に直面している。すなわち、将来何が起きるかは現在確実に知ることはできない。明日、自動車事故に遭うかもしれない。または火災で自宅を失うかもしれない。不況のために会社が倒産したり、失業するかもしれない。
　われわれが日常生活を送る上で、また企業活動を行う上で、必然的にリスクに直面することになると言ったが、逆に進んでリスクをとろうとする人もいる。その例には、年末などに多くの人が夢を見て購入する宝くじがある。宝くじを購入したとしても、確実にそれが当たるわけではない。たとえば宝くじが一枚100円、100万円の当たり券が一枚だけで、一カ月後100万円が当たる確率は１万分の１という、簡単な宝くじを考えよう。当然、何番の宝くじが当選券かが分からないという不確実性の下で、宝くじを購入しなければならない。彼らは夢を買っていると言われるが、実はリスクを買っているのである。
　このように、不確実性またはリスクとは、現在においては将来のことを（　あ　）ことに起因している。
　宝くじではお金を出してまでリスクに直面しようとする人がいるのに対して、交通事故や火災などによるリスクを避けようとする人もいる。多くの人は自動車事故や火災によって大きな損害を受けることを避けようとする。リスクに対する態度は人によって異なっている。リスクを購入する人を危険（　Ａ　）者と呼ぶのに対して、リスクを避けようとする人は危険（　Ｂ　）者と呼ばれているが、それらは次の例で明らかである。
　今、二つの選択肢があるとする。一つは、それを選べば確実に5000円もらえるものである。すなわち、確率１で5000円もらえるものである。もう一つは、サイコロを転がし、偶数が出れば１万円もらえるが、奇数が出ると何ももらえないものである。この時、１万円もらえる確率は２分の１であり、何ももらえない確率も２分の１である。そのため、どちらを選んでももらえる金額の期待値（＝「もらえる金額 × 確率」の合計）は（　　1　　）円となっている。このとき、同じ期待値の金額であっても、確実に5000円もらえる選択肢の方が、１万円になるか０円になるか不確実な選択肢よりも好ましいと思う人は危険（　Ｂ　）的である。逆に、確実に5000円もらえるよりも不確実な選択肢を好むという人は危険（　Ａ　）的である。また、どちらも同じであると考える人は、危険（　Ｃ　）的である。
　前の宝くじの例をとっても同じように考えることができる。宝くじを100円で買った場合には、当選確率が１万分の１であるため、宝くじの儲けの期待値は（　２　）円となる。また、宝くじを買わない場合は、損得がないため、儲けの期待値は（　３　）円である。したがって危険（　Ｂ　）者は宝くじを購入せず、危険（　Ａ　）者は宝くじを購入することになる。
　事故や河合において直面するリスクも、宝くじと同じように考えることができる。現在、将来事故に遭うかどうか明確には分からない。不幸にも事故に遭うと100万円の損失を被り、事故に遭わなければ損失はゼロである。そして事故に遭う確率は１万分の１であるのに対して、事故に遭わない確率は１万分の9999であるとする。このときの損失額の期待値は（　４　）円である。ここで簡単な保険の例を考えてみよう。保険料が（　５　）円であり、事故が起きた場合に100万円の補償金を支払う保険を考えてみよう。このとき（　５　）円の保険料で確実にリスクを（　Ｂ　）することができる。保険に加入しない場合の損失の期待値は（　４　）円である。個人にとっての期待値での損失は、保険に加入してもしなくても（　６　）円であるため、危険（　Ｂ　）者は、損失が100万円になるかもしれないケースよりも、確実な（　５　）円の損失のケースを選ぶことになる。危険（　Ｂ　）的な個人は保険に必ず加入しようとする。逆に、危険（　Ａ　）的な人の場合はこうした保険に加入しないであろう。一方、この保険を提供する保険会社の収益はどうなるであろうか。たとえば、加入者が100万人であったとしよう。保険会社にとっての保険料収入は（　７　）億円となる。そして保険加入者100万人のうち事故に遭う人の割合が、各個人の事故に遭う確率と等しくなると、事故に遭う人の数は平均的に（　　８　　）人であるため、保険会社が支払う補償金総額は（　９　）億円となる。

　つぎに、事故に遭った場合の損失は前の例と同じように100万円であるとするが、前の例で前提としたタイプの個人に加えて、もう一つのタイプの個人がいるとすると、保険市場はどうなるであろうか。すなわち、第１グループの人たちの事故確率は１万分の１であるが、第２グループの人たちの事故確率は１万分の２であるとする。たとえば、自動車事故であるとすると、第１のグループの人たちの運転は比較的安全であるのに対し、第２のグループはスピードを出しすぎたり危険な運転をする人たちである。第二のグループの人数も、第１のそれと同じく100万人であるとする。このときかいう個人は自分が安全なドライバーか危険なドライバーかを知っている。一方、保険会社は、二つのタイプの事故確率や人数を知っているが、個々の保険加入者が安全な運転をする人か危険な人か、を識別することができない。

　つぎに、事故に遭った場合の損失は前の例と同じように100万円であるとするが、前の例で前提としたタイプの個人に加えて、もう一つのタイプの個人がいるとすると、保険市場はどうなるであろうか。すなわち、第１グループの人たちの事故確率は１万分の１であるが、第２グループの人たちの事故確率は１万分の２であるとする。たとえば、自動車事故であるとすると、第１のグループの人たちの運転は比較的安全であるのに対し、第２のグループはスピードを出しすぎたり危険な運転をする人たちである。第二のグループの人数も、第１のそれと同じく100万人であるとする。このとき各個人は自分が安全なドライバーか危険なドライバーかを知っている。一方、保険会社は、二つのタイプの事故確率や人数を知っているが、個々の保険加入者が安全な運転をする人か危険な人か、を識別することができない。

　保険会社は、ここの保険加入者のリスクを識別できないため、すべての個人を同じように扱おうとする。すなわち保険会社は、加入者全体について各タイプの事故確率と人数を知っているため、全人口の平均的事故確率を計算することができる。そしてすべての個人の事故確率を全人口の平均的事故確率と見なし、すべての個人が同じ事故確率を持っているとした前のケースと同じように、保険会社は保険料を決定することになる。二つのグループそれぞれの事故確率が１万分の１と１万分の２の人が半分ずついるため、保険会社は全人口の平均事故確率を２万分の（　10　）であると推測する。このとき、保険会社が損失補償のために平均的に必要な金額は（　11　）億円である。このとき、保険会社が保険料を（　12　）円に設定すると、すべての人が加入した場合には、保険料収入は（　13　）億円となり、収支が均衡することになる。

　一方、この保険契約は保険加入者にとってはどうであろうか。まず、第２グループにとってはこの契約は魅力的であることがわかる。危険な運転をする人にとっては、事故確率が１万分の２であるため、損失の期待値は（　14　）円となる。したがって保険料が（　12　）円であるときでも、彼らは危険（　Ｂ　）のために保険に加入しようとする。したがって（　12　）円の保険料は彼らにとって（　Ｄ　）となるため、第２グループの人たちはすべてこの保険に加入しようとする。

　しかし、安全な運転をする人は、このような保険契約に満足するだろうか。彼らにとっては事故確率が１万分の１であるため、損失は期待値が（　15　）円となる。それに等しい保険料であれば、第１グループの人たちは、危険を（　Ｂ　）するために保険に加入しようとする。しかし（　12　）円の保険料はそれに比べて（　Ｅ　）になる。そのため第１グループの人々にとっては、（　12　）円を支払って保険に加入しリスクを完全に（　Ｂ　）するよりも、保険に加入せずリスクを被るほうが好ましいかもしれない。もしそうならば第１グループの人々は保険に加入しなくなる。また、同じグループでも個人間で危険（　Ｂ　）度などで違いが存在するならば、第１グループの一部は保険に加入しなくなる。（中略）

　事故確率の異なる、さまざまな人が同じ保険契約に加入するとき、保険料が上昇していくと、安全な運転をする人から順番に保険料を高いとみなし、保険加入を加入をあきらめることになる。その結果、保険に加入し続ける人の平均的リスクが大きくなっていくのである。kのように保険料の上昇と共に、リスクの小さい良質な加入者が保険市場から撤退し、リスクの大きな加入者だけが残る現象は、_(a)「逆選択」または「逆淘汰」と呼ばれている。

問１．本文中の空欄（　１　）〜（　22　）に入る適切な数字を答えなさい。

問２．本文中の空欄（　Ａ　）〜（　Ｃ　）にあてはまる最も適切な語を次の選択肢から選びなさい。なお、同じ選択肢は２回以上使わないこと。

　　愛好　　安全　　回避　　関係　　困難　　状態　　対立　　中立

問３．本文中の空欄（　Ｄ　）と（　Ｅ　）にあてはまる最も適切な語を次の選択肢から選びなさい。なお、同じ選択肢は２回以上使わないこと。

　　確率　　公正　　設定　　中間　　飛躍　　不安　　割高　　割安

問４．本文中の空欄（　あ　）に入る最も適切な語句を15字以内で記入しなさい。

問５．本文中の下線部（a）にある「逆選択」を防ぐためには、保険会社にはどのような情報が必要であるか。本文の論旨にそって、20字以内で記入しなさい。