雑感等

音楽，数学，語学，その他に関するメモを記す．

duolingoで学べる非印欧語

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無志向性の不安感

その他

何もやりたいことが無いという状態の時こそ不安感を大きく感じる．
忙しいときの方が漠然とした不安は少なく感じ，忙しさが増すにつれてしんどさが大きくなる．

力学について

以下，https://eman-physics.net/analytic/makelag.htmlから引用：

　むしろ逆に、「ポテンシャルエネルギーの低い領域にいる時間が長いほどペナルティが大きい」というルールを課するべきなのである。いちばん簡単なのはL=T−Vとすることだ。こうしておけば、質点はなるべくポテンシャルエネルギーの高いところに留まろうとして初めはゆっくりとしか動き出さないだろう。しかし先ほどの等速直線運動のルールがあるために、いつまでもじっとしているわけにもいかない。

力学による類推

  • 何もやりたいことが無いという状態の時：ポテンシャルエネルギーVが小
  • 忙しい時：運動エネルギーTと速度vが大
  • 力学的にはL=T−Vを小さくするように運動する
    • 力学的にLが大きいと不自然：不安感
  • Tまたはvが大：しんどい
    • ∵粘性力（しんどさ）が速度vに比例する

ウルフラムの2状態3シンボルチューリングマシンをpythonで実装

プログラミング

Wolfram's 2-state 3-symbol Turing machine - Wikipedia
Wolfram 2,3 Turing Machine Research Prize

# Wolframの2状態3シンボルユニバーサルチューリングマシン

class wolfram23tm:
    def __init__(self):
        init_len = 30  # テープの初期長
        self.tape = [0] * init_len  # テープを0で初期化
        self.head_pos = int(init_len / 2)  # ヘッド位置0で初期化
        self.head_minus = 0  # 負のヘッド位置
        self.state = "A"  # 状態"A"で初期化
        self.tape_limit = init_len + 1  # テープ長制限

    def run(self):
        while True:
            if len(self.tape) < self.tape_limit:
                head_ix = self.head_pos + self.head_minus  # ヘッド位置を配列idxとして求める
                sym, dir, sta = self.transision_function(self.state, self.tape[head_ix])
                self.tape[head_ix] = sym
                if dir == "R":
                    if head_ix < len(self.tape) - 1:
                        self.head_pos += 1
                        pass
                    else:
                        self.tape.append(0)
                        self.head_pos += 1
                    pass
                elif dir == "L":
                    if self.head_pos > 0:
                        self.head_pos -= 1
                        pass
                    else:
                        self.tape.insert(0, 0)  # テープの先頭に0を追加
                        self.head_minus += 1  # テープの先頭に要素を追加した分，ヘッド位置をずらす
                        pass
                    pass
                else:
                    exit(-1)
                pass
                self.state = sta
                print(self.tape) #毎回テープの中身を表示
            else:
                exit(-1)
                pass

    def transision_function(self, state, symbol):
        # 遷移関数
        sym, rl, sta = [], [], []
        if state == "A":
            if symbol == 0:
                sym, rl, sta = 1, "R", "B"
            elif symbol == 1:
                sym, rl, sta = 2, "L", "A"
            elif symbol == 2:
                sym, rl, sta = 1, "L", "A"
            else:
                exit(-1)
        elif state == "B":
            if symbol == 0:
                sym, rl, sta = 2, "L", "A"
            elif symbol == 1:
                sym, rl, sta = 2, "R", "B"
            elif symbol == 2:
                sym, rl, sta = 0, "R", "A"
            else:
                exit(-1)
        else:
            exit(-1)
        return sym, rl, sta


if __name__ == "__main__":
    tm = wolfram23tm()
    tm.run()
    pass

CakewalkでStudio instruments Suiteを認識させる

その他
  1. Cakewalkのインストール時に同時にStudio instruments SuiteをインストールするとCakewalkからSI-Bass GuitarやSI-Electric Pianoが使えなかった．
  2. 一回Studio instruments Suiteをアンインストールして，BandLab Assistantからアドオンの追加でStudio instruments Suiteをインストールすると使えるようになった．

LCCのホリゾンタルハーモニーはバーティカルハーモニーの時間平均？

音楽

1

LCCのバーティカルは，ある瞬間におけるコードに対してスケールが決定され，そのスケール上でメロディーが作られる．
LCCのホリゾンタルは，コード進行によって，さらに言えば，ある程度の幅を持った時間における複数のコード進行に対してスケールが決定され，そのスケール上でメロディーが作られる．

一方，シェンカー分析では，主和音のバス分散化によって，和声（コード進行）ができると示される．
言い換えれば，時間にわたる複数のコードを＜平均＞して？/＜縮約＞して？/遠くから眺めて？みれば1つのコードに還元されるということだ．

これをバーティカルとホリゾンタルの関係に当てはめてみると，
「複数のコード＝バーティカル」を＜平均＞してみると，「還元された1つのコード＝ホリゾンタル」になると言える．

2

以上の考え方で怪しいのは，ホリゾンタルが持つ「解決しようとする性質」を考慮していない点だ．
解決しようとするんだから，ホリゾンタル自体はドミナント的な役割と考えるのが妥当だ．
だから，トニックステーションより前にあるドミナント，プレドミナントを＜平均＞していると考えるべきだ．

3

2で述べた疑義を押しのけて1について主張したかった理由は，「各瞬間のコードに協和なスケール＝バーティカルスケール＝リディアンを時間方向に＜平均＞すると，時間にわたるコード進行＝ホリゾンタルスケール＝メジャーになる」という思い付きがあったからだ．