情報→環境を一変

（引用）
＞「情報とは、それが到着、あるいはそれを入手したとたん、環境を一変させる力を持つ。もちろん到着しな
いかぎり、なんの力ももないのである。(P.35より引用)」

(Ref:http://wl-vacance.seesaa.net/category/4766889-1.html)

新文脈の創発

（引用）
＞2番目の「情報との戯れ」と3番目の「新文脈の創発」が自分にしかできない。他人はもちろん情報処理機た
るコンピュータにはできない。
（Ref: http://digi-log.blogspot.com/2008/08/2.html）

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遊びの中から相転移

角運動量の保存の様子

めらめらとした波

(Ref:位相で見る波動関数)


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これを取り出すと莫大なエネルギー
Ｅ=ＭＣ^2　だから。

逆に、エネルギーが、この領域に、角運動量として閉じこめられている。

ツイスター（？）

http://image.blog.livedoor.jp/roman_arlequin/imgs/d/b/dbc71816.jpg

プロット

プロットをどうするか
Scilabは、Javaの調子が悪く（？）グラフができない

Octaveは、
①データを別の行列にはき出して、

②後で、この行列をプロットする

ではどうだろうか。

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①初期値に
t=0

G(t,1)=C0(1,1)
G(t,2)=C0(1,2)
G(t,3)=C0(1,3)

G(t,4)=t

を追加。

②1回計算が終わるごとに、

t=t+1

G(t,1)=C0(1,1)
G(t,2)=C0(1,2)
G(t,3)=C0(1,3)

G(t,4)=t


を追加。

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プロット（案）

1行で書くと、
t=0 ; G(t,1)=C0(1,1) ; G(t,2)=C0(1,2) ; G(t,3)=C0(1,3) ; G(t,4)=t

t=t+1 ; G(t,1)=C0(t,1) ; G(t,2)=C0(t,2) ; G(t,3)=C0(t,3) ; G(t,4)=t

図１〜３

初期値
プランクトンの比基質吸収速度　Mmax=0.3 ;

プランクトンの基質飽和定数　　　K=10 ;

底泥からのリン溶出比　　　　　　　Dup=0.3；

初期値

①水中のリン　　　　　　　　　　　　　100

②プランクトン中のリン　　　　　　　　1

③底泥中のリン　　　　　　　　　　　100

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この条件だと、最終的に、

水中の餌(リン）　　　　　　・・・　　20

プランクトン中の餌（リン）・・・　108.6

底泥中のリン　　　　　　　・・・　72.4

で安定する。

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'初期値
Mmax=0.3 ; K=10 ; Dup=0.3
C0=[100 1 100]

図２

図

要素が3つの場合

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　　要素　　　　　　リン含有量

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①餌（リン）　　　　初期値　１００

②プランクトン　　初期値　　１

③底泥　　　　　　初期値　１００

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Scilab 簡単なシミュレーション （修正案）

下の条件だと、
20. 108.6 72.4
で安定する。

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プロット（案）
t=0 ; G(t,1)=C0(1,1) ; G(t,2)=C0(1,2) ; G(t,3)=C0(1,3)
t=t+1 ; G(t,1)=C0(t,1) ; G(t,2)=C0(t,2) ; G(t,3)=C0(t,3)
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'初期値
Mmax=0.3 ; K=10 ; Dup=0.3
C0=[100 1 100]

'--------------

dC=[0 C0(1,2)*(Mmax*C0(1,1)/(K+C0(1,1))) 0;0 0 C0(1,2)*0.2;C0(1,3)*Dup 0 0]

fC=[[dC(3,1)-dC(1,2)] [dC(1,2)-dC(2,3)] [dC(2,3)-dC(3,1)]]

C1=C0+fC

C0=C1

'--------------

これを2行にまとめると、

Mmax=0.3 ; K=10 ; Dup=0.3; C0=[100 1 100]

dC=[0 C0(1,2)*(Mmax*C0(1,1)/(K+C0(1,1))) 0;0 0 C0(1,2)*0.2;C0(1,3)*Dup 0 0] ; fC=[[dC(3,1)-dC(1,2)] [dC(1,2)-dC(2,3)] [dC(2,3)-dC(3,1)]] ; C1=C0+fC ; C0=C1 ;

Scilab 簡単なシミュレーション

'初期値
Mmax=0.3 ; K=1 ; Dup=0.3
C0=[100 1 100]

'--------------

dC=[0 C0(1,2)*(Mmax*C0(1,1)/(K+C0(1,1))) 0;0 0 C0(1,2)*0.2;C0(1,3)*Dup 0 0]

fC=[[dC(3,1)-dC(1,2)] [dC(1,2)-dC(2,3)] [dC(2,3)-dC(3,1)]]

C1=C0+fC

C0=C1

'--------------

これを2行にまとめると、

Mmax=0.3 ; K=1 ; Dup=0.3; C0=[100 1 100]

dC=[0 C0(1,2)*(Mmax*C0(1,1)/(K+C0(1,1))) 0;0 0 C0(1,2)*0.2;C0(1,3)*Dup 0 0] ; fC=[[dC(3,1)-dC(1,2)] [dC(1,2)-dC(2,3)] [dC(2,3)-dC(3,1)]] ; C1=C0+fC ; C0=C1

Scilabと行列

（引用）
＞行列の一部を取り出す事はScilabやMATLABでは非常に容易に行える。 先ず、ベクトルに対してi番目の成分からj(>=i)番目の成分を持つ ベクトルはa(i:j)で得られる。

（Ref：Scilabを中心としたMATLABクローン即席入門講座）

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行列の計算をするときに、行列の１要素を、関数として呼び出して使えれば、シミュレーションが簡単にできるのではないか。エクセルでセルを指定するように。


Σ(1)＝Σ(0)×ΔΣ

Σ(2)＝Σ(1)×ΔΣ

Σ(3)＝Σ(2)×ΔΣ

　　　・
　　　・
　　　・


Σ(n+1)＝Σ(n)×ΔΣ


として、次々に計算する場合に。
初期値はΣ(0)として与える。

y=e^x

http://d.hatena.ne.jp/rikunora/20090607/p1

収束と拡散

収束と拡散
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（引用）
＞収束的思考とは，既存の情報から唯一の，あるいは最善だと考えられる解へと到達しようとする，思考過程
のことです。

＞拡散的思考とは，既存の情報から数多くの，新しい多様な考えを生み出そうとする思考過程のことです。

（Ref: https://gihyo.jp/lifestyle/serial/01/re-poic/0004?page=2）

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さらに引用

• 創造的行為 = 時系列スタック法による、アイディア蓄積。
• 批判的行為 = タスクフォースの編成（検索・分類）。

やはり、この二つは明確に分離すべきであると。批判的行為（検索・分類）を後回しにすることで、かえって自由な発想が生まれる。「分類しない」ということは、思考にワクを作らないということに他ならない。制約するものがないと、アイディアの雪崩現象・連鎖反応が起きる。

羽

離散

＞どうもよくわからないものの影には、たいてい無限が潜んでいるという気がします。
＞人間って、本当は無限を理解することなんて、できないのではないかと。
(Ref:http://d.hatena.ne.jp/rikunora/20090722/p1）

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∞の連続　→　理解できない
　↓
逆に、
　↓
Δ化　→　理解できる

複素数まで拡大

複素数まで拡大した場合の二次方程式のグラフの形
http://galois.motion.ne.jp/stories/G_Math_02.html

オオマリコケムシ

群体を形成