2026年2月15日日曜日

FFmpegをwindowsから使いたいです

 WindowsでFFmpegを使う手順(5分で完了)

① FFmpegをダウンロード


公式ビルド配布サイト:


https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/


ここで次を選びます。


おすすめ:


「release builds」



ffmpeg-release-essentials.zip


② 解凍


ダウンロードしたzipを解凍します。


例:


C:\ffmpeg



最終的にこの形にします:


C:\ffmpeg\bin\ffmpeg.exe


③ 環境変数(PATH)を設定


これをやると、どこからでもffmpegが使えます。


手順


Windows検索で

 「環境変数」 と入力


「システム環境変数の編集」を開く


「環境変数」ボタン


「Path」を選択


「編集」


「新規」


以下を追加:


C:\ffmpeg\bin



OKで全部閉じる


④ 動作確認


コマンドプロンプトを開いて:


ffmpeg -version



これが表示されれば成功です。


⑤ 試しに動画変換


同じフォルダに動画を置いて:


ffmpeg -i input.mp4 output.avi


よく使う基本コマンド

動画をMP4に変換

ffmpeg -i input.mov output.mp4


音声だけ抽出

ffmpeg -i input.mp4 -vn audio.mp3


SRT字幕を焼き込み

ffmpeg -i video.mp4 -vf subtitles=sub.srt output.mp4


インストールをもっと簡単にする方法(自動)


コマンド一発で入れる方法:


winget使用(Windows標準)


PowerShellで:


winget install ffmpeg



これが一番簡単です。

2026年2月14日土曜日

FFmpegのDLL名は、用途ごとに分かれています。主なものは次の通りです。

DLL名(パターン) 役割 必要になりやすい場面 補足
avcodec-xx.dll 映像・音声のエンコード/デコード 再生/変換/書き出し 「コーデック本体」。ほぼ必須
avformat-xx.dll コンテナ形式(MP4, MKVなど)の入出力 ファイル読み書き、ストリーム処理 「入れ物」の解析・出力
avutil-xx.dll 共通ユーティリティ(メモリ、時間、辞書など) ほぼ全機能 他ライブラリが依存しやすい
swscale-xx.dll 画像スケーリング/色空間変換 解像度変更、RGB/YUV変換 映像処理でよく必要
swresample-xx.dll 音声リサンプリング サンプルレート変換(44.1kHz→48kHz等) 音声処理でよく必要
avfilter-xx.dll 映像・音声フィルタ フィルタ適用(ぼかし、字幕、音量調整等) フィルタを使うなら追加
avdevice-xx.dll 入出力デバイス(カメラ、マイク等) キャプチャ、デバイス入力 デバイス関連で追加

TBARS値(Thiobarbituric Acid Reactive Substances) 食品中の脂質の二次酸化生成物を測る指標で、主に**マロンジアルデヒド(MDA)**の量を推定します。

 TBARS値は、肉や魚の脂がどれだけ古くなったかを調べる検査法です。脂が酸化してできる物質が、試薬と反応して赤くなる性質を利用します。この方法は食品の鮮度や保存状態を調べるために考えられ、加工肉や冷凍魚などの品質管理でよく使われています。


TBARS値(Thiobarbituric Acid Reactive Substances)
食品中の脂質の二次酸化生成物を測る指標で、主に**マロンジアルデヒド(MDA)**の量を推定します。

概要

  • 脂質が酸化すると、最初に過酸化物などの一次生成物ができる

  • さらに分解が進むと、マロンジアルデヒドなどの二次生成物が発生

  • TBARS法では、これらがチオバルビツール酸(TBA)と反応して赤色化する性質を利用し、吸光度で定量します

特徴

  • 単位:mg MDA/kg(食品)などで表すことが多い

  • 値が高いほど酸化が進行していると判断される

  • 特に

    • 肉製品

    • 魚介類

    • 加工食品
      品質評価や保存試験で広く使用されます

他の酸化指標との関係

  • POV(過酸化物価):一次酸化生成物

  • TBARS値:二次酸化生成物
    (酸化の進行段階が異なる指標)

要するに、TBARS値は**「脂が古くなって分解臭が出始めた段階」を数値化した指標**です。

👀聖書のオファニムはなにかの装置なんでしょうか?生き物として描かれてますか?

 聖書に登場する**オファニム(Ophanim)**は、旧約聖書のエゼキエル書第1章や第10章で描かれる「輪」の形をした天使的存在であり、特に神の玉座を支える役割を持つ存在として描かれています。このオファニムが「装置」なのか「生き物」なのかという問いについて、以下の視点から考察できます。


  1. オファニムの描写

エゼキエル書の中では、オファニムは非常に象徴的かつ詳細に描写されています:

外見は「車輪」や「車輪の中の車輪」に似ている。

目で覆われており、全方向を見渡せる。

非常に動的で、「霊」によって動き、どの方向にも進むことができる。

神の栄光の「戦車」や「玉座」を支える存在とされている。

このような描写から、オファニムは単なる物理的な装置ではなく、知性や霊的な存在を持つと解釈されることが多いです。


  1. 生き物としての特徴

目がある: 聖書では「目」は知覚や意識を象徴することがあり、これがオファニムが単なる物体ではなく、霊的な生物であるとされる理由の一つです。

霊に従って動く: オファニムの動きは神の意志や霊に従っており、自律性が感じられる。

他の「ケルビム」などの天使的存在と一緒に描かれているため、神の役割を担う霊的存在と解釈されます。


  1. 装置としての象徴

一部の解釈では、オファニムは「神の玉座の車輪」として象徴的な意味を持つ装置や機構として捉えられることもあります。この視点では以下がポイントです:

機械的な外見: 車輪の中に車輪がある構造や、滑らかにどの方向にも動くという描写は、ある種の高度な装置や技術のメタファーとも考えられます。

象徴的役割: 神の支配力や全知全能、秩序の維持を示すための象徴的な装置として解釈される場合もあります。


  1. 両義的な存在

オファニムは「装置」と「生き物」の要素を持ち合わせた両義的な存在と考えることもできます。

生き物としての霊的な自律性や意識を持ちつつも、神の意志に従って動き、機能的な役割を果たします。

これにより、神の栄光や力を人間の理解を超えた形で表現する存在になっています。


  1. 解釈の広がり

宗教的な文脈ではオファニムは神聖な天使の一種とされますが、一部のオカルトやスピリチュアル、さらにはSF的解釈では「異星人の技術」や「超自然的な装置」として考えられることもあります。


結論

オファニムは、聖書では生き物のように描かれており、霊的な存在としての意識や役割を持っています。同時に、その外見や動きの描写からは装置的な象徴性も感じられます。この両面性こそが、オファニムの神秘的な魅力であり、読者や解釈者に多くの想像の余地を与えています。

チェビシフリンクについて教えてください

 チェビシフリンク (Chebyshev linkage) は、機械工学や機構学で使用される特定のリンク機構の一つで、主に直線運動を再現するために設計されています。チェビシェフリンクの設計は、19世紀のロシアの数学者プラフスティー・チェビシェフ(Pafnuty Chebyshev)によって考案されました。

概要

チェビシェフリンクは、直線運動を生成するための「四節リンク機構」の一種です。このリンク機構は、複雑なガイドやレールを必要とせず、リンクの回転運動を直線的な動きに変換します。特に完全に直線ではなくとも、近似的に直線となる運動を効率的に再現することで知られています。

設計の目的

  • 真の直線運動は、通常、直線ガイドやレールなどを必要としますが、それらは摩擦や部品の複雑さを増加させます。

  • チェビシフリンクは、簡易な構造で可能な限り直線に近い運動を生成するために設計されました。

構造

チェビシェフリンクは以下の要素で構成されます:

  1. 固定点: 機構の基盤に固定される点。

  2. リンク: 回転や運動を伝達する部品。

  3. 移動点: この点が直線または直線に近い運動を行います。

原理

チェビシフリンクの設計は、以下のような幾何学的な条件を利用します:

  • 各リンクの長さと配置を特定の比率で設計することで、リンクの一部の点が直線運動を近似する。

  • このリンク比率は、三角関数やチェビシェフ多項式のような数学的基盤に基づいています。

利点

  • 簡単な構造で直線運動を再現できる。

  • 機械要素が少ないため、製造コストが低い。

  • 高速運動や小型機構でも安定した動作が可能。

用途

チェビシフリンクは以下の分野で使用されています:

  1. 蒸気機関: 初期の蒸気機関で直線運動を生成するために利用されました。

  2. ロボット工学: 脚部機構やアームの設計で、直線運動を近似する際に活用されています。

  3. 計測機器: 正確な移動を必要とする機構の一部として採用されています。

関連するリンク機構

チェビシフリンク以外にも、直線運動を生成するためのリンク機構があります:

  • ピアソンリンク

  • ワットリンク

  • スティーブンソンリンク

これらの機構は、それぞれ異なる幾何学的設計に基づいていますが、いずれも直線運動を再現する目的で設計されています。

🪚シンプルであることは素晴らしい美徳だが、それを達成するためには努力が必要であり、それを理解するためには教育が必要である ダイクストラ

 エドガー・ダイクストラ(Edsger W. Dijkstra)の多くの著作は、テキサス大学オースティン校の「E.W. Dijkstra Archive」でオンライン公開されています。

Department of Computer Science


このアーカイブには、彼の技術的なメモや論文、観察、コメントなどが多数収録されており、PDF形式で閲覧可能です。

また、彼の著作をより魅力的に閲覧できるよう工夫されたプロジェクトも存在します。

GitHub


さらに、彼の著作の一部は日本語に翻訳されており、例えば「構造化プログラミングを最初に提唱した文書」の翻訳が公開されています。

Calculator Café


これらのリソースを活用することで、ダイクストラの多彩な著作にアクセスし、その思想や業績を深く学ぶことができます。

エドガー・ダイクストラ(Edsger W. Dijkstra)の書いたメモやコメントは、プログラミングやコンピュータサイエンスに関する深い洞察と独特のユーモアが特徴的です。以下に、歴史的に有名なものや意外性のあるジョーク的なものをいくつか紹介します。


1. 「GOTO文の有害性に関する覚書」

  • 原題: Go To Statement Considered Harmful(EWD215)

  • 内容: 1968年に発表されたこのメモは、構造化プログラミングの基礎を築くもので、GOTO文の使用を批判し、コードの可読性とデバッグ容易性を向上させるための方法を提案しました。

  • 有名な引用:

    1. "The quality of programmers is a decreasing function of the density of GOTO statements in their programs."プログラマーの質は、プログラム中のGOTO文の密度に比例して低下する。


2. 「お茶を飲んでいたらアルゴリズムを考えた」

  • 背景: ダイクストラの最も有名な業績の1つである「ダイクストラのアルゴリズム(最短経路問題の解法)」は、彼が喫茶店でお茶を飲んでいるときに紙ナプキンに書き留めたとされています。このエピソードは、彼の問題解決能力の高さを象徴する逸話です。


3. 「科学者の義務」

  • 原題: The Humble Programmer(EWD340)

  • 内容: 科学者としての謙虚さと倫理的責任について述べたエッセイ。この中で彼は、プログラマーの役割を単なる技術者としてではなく、社会に影響を与える重要な存在として描いています。

  • ジョーク的な要素:

    1. "The use of COBOL cripples the mind; its teaching should, therefore, be regarded as a criminal offense."COBOLの使用は精神を不自由にする。従って、その指導は犯罪とみなされるべきである。


4. 「プログラミング言語を比較するジョーク」

  • エピソード: ダイクストラは、プログラミング言語の選択について辛辣なジョークをよく飛ばしました。

  • 有名な発言:

    1. "APL is a mistake, carried through to perfection. It is the language of the future for the programming techniques of the past."APLは完璧なまでに貫かれた過ちである。過去のプログラミング技術に対する未来の言語である。


5. 「ダイクストラの犬のエピソード」

  • 背景: ダイクストラは、自身の犬についての話を交えながら、アルゴリズムの説明を行うことがありました。彼の犬が小さな迷路を最短で抜ける方法を学ぶのを観察したことで、探索アルゴリズムについて考えたという逸話があります。

  • ジョーク:

    1. "My dog learned dynamic programming faster than most of my students."「私の愛犬は、他の生徒よりも早くダイナミック・プログラミングを習得しました。


6. 「数学への偏愛」

  • 内容: ダイクストラは、数学的な厳密性を好む姿勢が知られており、その点をジョークで語ることがありました。

  • 発言:

    1. "Computer Science is no more about computers than astronomy is about telescopes."「コンピュータ・サイエンス(計算科学)は、天文学が望遠鏡に関した学問でないように、コンピュータ(計算機)についての学問ではない。


7. 「歴史的メモEWD998」

  • 背景: ダイクストラは膨大な数の「EWDメモ」を残しました。その中で、彼はプログラミングだけでなく、教育、哲学、科学全般についても語っています。

  • 一例:

    1. "Simplicity is a great virtue but it requires hard work to achieve it and education to appreciate it."シンプルであることは素晴らしい美徳だが、それを達成するためには努力が必要であり、それを理解するためには教育が必要である


ダイクストラの文章は技術的に重要なものが多い一方で、彼の鋭い洞察と風刺的なユーモアが垣間見えます。これらのメモは、彼が単なる技術者ではなく、哲学者や教育者でもあったことを示しています。興味があれば、E.W. Dijkstra Archiveでさらに探求できます!

🧬量子コンピュータは“生物的”な超越性を再現できるのか?

 光合成や酵素反応の研究から、生命系がナノメートルスケールの「小さな部品レベル」では量子コヒーレンスやトンネル効果をうまく利用していることが分かりつつあります。光合成アンテナの中でのエネルギー伝達や、酵素反応での電子・プロトン移動などは、極めて短時間かつ局所的とはいえ、量子ゆらぎを性能向上に使っている良い例だと考えられています。

脳も同じタンパク質と水のかたまりですから、シナプス内や受容体タンパク質などの「超ミクロな場面」で同種の量子効果が起こりうること自体は、ごく自然な想定です。この意味で「脳内にも局所的な量子現象はありうる」はかなり穏当な主張です。ただし、それはあくまで化学反応の細部の話であって、「脳機能の本質が量子計算である」とまでは言っていません。

ペンローズとハメロフの Orch OR 仮説は、ここからぐっと踏み込みます。ニューロン内部の微小管のチューブリンを量子ビットとみなし、それらが大規模な量子重ね合わせ状態を作り、その波動関数の崩壊が「一瞬の意識経験」に対応する、という大胆な図式です。さらにその量子状態が脳全体にオーケストラのように広がる、と想定します。

しかし、三十七度前後の温かくノイズだらけの脳内で、そんな大規模な量子コヒーレンスをミリ秒以上も保つのは、現在のデコヒーレンス理論から見るとほとんど不可能に近いと計算されます。そのため、局所的な量子効果の存在は多くの研究者が認めつつも、「脳全体が量子コンピュータとして働き、意識を生み出す」という Orch OR 型の主張は、証拠が乏しい少数派の仮説という位置づけにとどまっています。

光合成アンテナや酵素反応で観測されている量子コヒーレンスは、起きている「場所」と「時間」がきわめて限定されています。舞台はタンパク質一個レベル、サイズでいうと数ナノメートルです。1ナノメートルは 10⁻⁹メートル、身長1.7メートルの人間を東京から大阪までの距離に引き伸ばすと、その中の数ミリ程度しかないスケールです。そこで保たれる量子コヒーレンスの寿命は、おおむね 10⁻¹³〜10⁻¹²秒ほどと見積もられています。1秒を地球一周の旅行にたとえるなら、その中の数センチだけ進んだ程度の短さです。

一方、脳の情報処理はまったく別のスケールで動いています。ニューロンの細胞体は直径およそ10マイクロメートル、軸索はミリメートルから数十センチ、脳全体はおよそ10センチのかたまりです。時間スケールも、スパイク発火が1ミリ秒前後、知覚や判断は0.1〜1秒といったオーダーで進行します。つまり、量子コヒーレンスの時間(10⁻¹³秒)と神経活動の時間(10⁻³秒)の間には、約10¹⁰倍ものギャップがあり、空間的にもナノメートルの点から10センチの塊まで、1万×1万倍以上のスケール差があります。

この「空間で数桁、時間でさらに十桁」という隔たりに加え、脳は37度前後の温かく水分と電荷ノイズに満ちた環境です。量子状態を長く保つには、極低温や真空、電磁的な遮蔽などが必要なのに、脳内はその逆条件に近い。したがって、ナノスケールの局所的な量子効果やトンネルは十分ありえるとしても、それが脳全体にわたりミリ秒以上保たれる量子相関として統合される、というシナリオは、サイズと時間の両面から見て物理的にほぼ不可能に近い、というのが現在の主流の見立てになります。