トンカツを食べる前に「ごまをする」

トンカツを主として提供する店は、全国展開しているものも、地域密着のものもありますが、日本中にあります。その提供形態は基本的に同じで、ロースかヒレの違いはあっても、センキャベツが添えられていて、カラシがつき、ご飯やセンキャベツなどがお代わり自由であることが多いです。

お店によって違いの出るのが、ソースをかけるだけの場合と、胡麻をすってソースを加える場合があることでしょう。

ここでシンプルな疑問が生じてきます。はたして何時頃から「胡麻をすってソースを加える」というスタイルの店が登場するようになったのでしょうか。このスタイルをとる店の多くでは、加えるソースが甘口と辛口の2種類になっています。

胡麻をすってソースを加えるという方法が究極の食べ方という訳ではない気がします。ソースをかけずに、塩を振って食べる場合もあり、その方が美味しく感じることもあります。また、豚肉に下味として加えたスパイスが微かに感じるのも、美味しさを引きたてていると感じます。

それにしても、とんかつを食べる前に「ごまをする」というのは、どういうことなのでしょうか。この表現が、「おべっかをつかう」という意味でもあるのが、まぎらわしいですが。

文翔館（旧山形県庁）

玄田有史「リスク管理論ではない「危機対応学」である理由」（UP、2020年3月）を読んで

東京大学出版会の広報誌「UP」の2020年3月号に掲載されていた「リスク管理論ではない「危機対応学」である理由」（玄田有史）を読みました。この論考は、東京大学出版会から発行されている『危機対応の社会科学』が出版されたことを踏まえています。本来なら、それを読むべきとは思いますが、専門書ですし、手を出しやすい価格でもないので、読むのは将来の目標としておきます。

UP掲載文を読んで、気になったところを（備忘のために）残しておきます。それらは出版された書籍からの引用となっていて、それをさらに引用することになるので、孫引きではあります。

県知事としてのガバナンスのあり方に加えて、震災対応の教訓などについても語っていただいたことがある。そのなかにこんな言葉があった。
「危機は対応することはできるが、管理することなど絶対にできない」（宇野重規・五百旗頭薫編『ローカルからの再出発―日本と福井のガバナンス』有斐閣、2015年、211頁）。

これと同様の次のような記述もあります。

 しかしながら、そもそも危機とは、リスクの内容や影響を正確に把握し、事前に対策を講じることが可能で、損失を極小化できるようなものなのだろうか。むしろ管理や制御といった次元を超えた、未知や不可解さを認めたところにこそ、危機とその対応の本質が存在するはずである。

そこで危機対応学として挑む内容の方向性を、4つの共通軸でとらえている。

1. 事前と事後
2. 個別と集団（個々人がいかにベストな選択をしても、社会全体の集団からみたとき、それが最善の結果をもたらすとは限らない）
3. 確立と意識
4. 事実と言説 （事実と言説の違いを見極める知恵が、一人ひとりに求められるだろう）

2020年夏に予定されていた東京オリンピックの延期が決まり、COVID-19のもたらす影響が全世界に拡がっている今日は、まさに「危機」と言えるでしょう。毎日の報道はCOVID-19関連ばかりであり、その熱波に影響を受けている社会的な熱狂から冷静さを保つのは、決して容易ではありません。そのような今だからこそ、事実を見極める冷静な目が要請されるでしょう。

Wiresharkの個人設定を消す方法

ネットワークを流れるパケットを解析するためにWiresharkを利用しています。GUIなので操作しやすいことは確かですが、それぞれの設定項目の意味（意図）が分からなくても、なんとなく弄っていると、それらしい結果が出てくるので、それで分かった気になっているところもあると思います。ネットワーク（特にTCP/IP）について理解を深めておかないと、Wiresharkを真の意味で使いこなすことは出来ないと思っています。

このような気持ちはさておき、tcpdumpで取得したパケットのファイルをWiresharkで調査していました。NFS操作がおこなわれている筈なのですが、NFSプロトコルが認識されず、見やすくデコードされていませんでした。Wiresharkの何かの設定の問題なのだろうと当たりをつけ、いろいろな設定を変えてみましたが、NFSプロトコルとしてデコードされません。しかも、次第に状況は悪化し、IP層より上位層が全くデコードされなくなってしまいました。

おそらくWiresharkの個人設定がおかしくなっているのだと判断し、初期状態に戻そうと思ったのですが、そのやり方が分かりません。Webを検索してみても、初期状態に戻そうと考える人が少ないのか、手順が簡単すぎてWebに情報を書くほどではないのか、理由は不明ですが情報が見つかりませんでした。

Web検索を繰り返していると「Wiresharkの各種履歴を削除する方法」という記事を見つけました。この手順に従い、個人設定のファイルを消したところ、Wiresharkの初期状態に戻りました。調査していたパケットファイルもNFSとしてデコードされているのが確認できました。

個人設定が格納されている場所にあるファイルを消すという対処方法は荒業のような気がします。しかし設定を初期状態に戻すには、この方法しかないようです。

『線形代数 基礎と応用』（飯高茂著）の「まえがき」から

図書館で『線形代数 基礎と応用』（飯高茂、朝倉書店、講座数学の考え方#3）を借りてみました。放送大学教養学部で2019年度第2学期に「入門線形代数('19)」を受講し、2020年度第1学期には「線形代数学('17)」を受講する予定なので、参考にするためです。

数学（に限りませんが）は、解析、代数とか、微積分、線形代数、幾何などの学問分野に細分化されますが、その範囲が明確に定められている訳でもありません。さらに、各分野の入門書（に限りませんが）の到達目標が明確とも感じられません。一般的には、あれこれと参考書に目移りせず、教科書を何度も読んで理解するのが、望ましいのでしょう。しかしながら、論理の展開が分かりやすい（と感じる）本と、そうではない本があるので、ひとつの書籍にすがるよりも、何冊も参考書を読んでみる方が良いと思っています。

本書の「まえがき」には以下のような記述がありました。

 「大学の教師は自分が学生のとき理解できなかったことは丁寧に教えるが、自分が容易に理解できたことは学生に詳しく説明しないものだ」ということを「数学教育世界会議」(*1)の大学教育分科会で聞いた。実に耳の痛い話で、おおいに反省させられた。
(*1)2000年夏に幕張で開かれ、世界中から数学の先生が2000人以上集まった。

これは大学に限らず、小中高の教師でも同じことだと思います。ある科目の教師になるくらいの人物は、その科目が得意だったことが多く（努力して得意になった人も中にはいると思いますが）、その科目がわからない人の気持ちが理解できているかどうか、僕は懐疑的です。このことについて教師自身はどう思っているのだろうと常々考えていましたが、この「まえがき」を読む限り、同じような思いを感じている人がいないわけではないことが確認できました。

Emacsのorg-modeを学んでみる？

Emacsは単なるエディタではない、という主張があります。その通りだと思います。Emacsの中で全てのオペレーションが出来る、という人もいるようです。そういう人もいるだろうと思います。エディタの好みはEmacs派とVi派にわかれるようですが、僕自身は一方に偏るわけではなく、どちらも使っています。使っていますが、それほど極めているというわけではありません。

最新のEmacs関連情報が「Emacs news」で得られるので、参考として見ています。情報がカテゴリ別にまとめられており、そのひとつに「Org Mode」があります。何時頃のEmacsから登場したのかわかりませんが、org-modeというものがあり、（使いこなせないほどの）数多くの機能があるようです。

元々は文章作成のために使われる「アウトライン・モード」から始まったようです。しかし現在のorg-modeは、「アウトライン・モード」とは関係なさそうな機能まで盛り込まれているように見えます。文章作成のためのモードではなくなっているように思えます。

個人的にはEmacsだけで全ての環境を完結させるつもりはないのですが、org-modeが自分自身として使えそうであれば、学んでおいても良いかと思っています。まずは最初の一歩から知りたいのですが、Webを検索すると大量の情報が得られる割には、既に知っている人達に役立つであろう情報が多いように思います。org-modeを全く知らない人のための入門情報は、あまり見つかりません。もしかするとorg-modeに関する大量の情報の中に埋もれてしまっているのかもしれません。

Rで移動平均

大量のデータ（100万件強）を可視化するためにRを使ってグラフを描いてみました。データ量が多すぎるので、グラフが真っ黒になってしまい、データの傾向が掴めません。この問題を解決する方法を考えていて、移動平均を求めてからグラフにしてみようと考えました。

Rでは標準で移動平均を求める方法がないという情報もあります。「標準で」という意味を考える必要はありますが、パッケージを使えば移動平均を求められるようです。そのパッケージも複数あるようです。

1. Rで移動平均
2. R で移動平均
3. 移動平均（rolling mean / moving mean)の計算方法
4. Rで移動平均を求める

各パッケージを試したわけではありません。偶々使ってみたのが「TTR」というパッケージでした。以下のような使い方で、簡単に利用できたので助かりました。ここでは64点の移動平均をとってみました。

A <- read.csv(データファイル) 
X <- A$V1
Y <- A$V2
library(TTR)
Z <- SMA(X, 64)
plot(X, Z)