路線認知地図の構築を支援するナビゲーションシステム

電車網は多くの路線と多くの駅が複雑に絡み合って出来上がっている。そのため、電車網の全体像を把握するのは容易なことではない。実際にアンケートを行った結果、利用者が電車を利用する際にその複雑さから困惑してしまうという声が挙がった。
　本研究では、電車の利用者が路線に関する知識を得られるような、可視化アプリケーションを開発した。このアプリケーションを用いることで、駅の間の経路を調べることを繰り返しながら、徐々に駅と駅がどのように配置されているのかが見えてくるようになってくる。ナビゲーションの考え方に、利用者の内的知識を外在化してあげるとサポートとなるというものがあるため、内的知識について考察しながらアプリケーションの開発を進めた。
　どこに何があるかといった場所に関する知識は一般的に空間的知識と呼ばれており、この空間的知識は三つの段階があると言われている。一つ目は地点を表すランドマークノレッジ、二つ目は地点間の経路を表すパスノレッジ、そして三つ目は俯瞰した知識の象徴物であるサーベイノレッジである。先行研究では、人間が複数得られたパスノレッジをサーベイノレッジへと統合する際の理由付けの情報として、方向、方角と距離を使っていると提案している。街中を歩く直接的な経験から得られるパスノレッジの情報は、自分の意思を持って方向転換をするために方向の情報は意識されやすいと考えられる。しかし電車利用をしている場合は、電車が進む方向を決めるため、移動を繰り返しても複数の駅が実際にどのように配置されているのかのイメージが統合されにくくなっていることが考えられる。この仮説を支持するインタビュー結果も見つかった。
　同様に、利用者が必要としている情報は電車を乗り進めて行く過程に置いて常に一定では無く、場面に応じた情報提示が必要と考え、この過程を模すような画面構成になるように設計を行った。
　システムの有効性を検証するために、本アプリケーションとは別に検証用の路線に関する知識を計ることができるテストを開発した。利用者の自宅からの最寄り駅を中心に、駅名をどれほど知っているかを計るものである。有効性の実験に参加した人は、二つのグループに分けられ、片方のグループのみアプリケーションを利用してもらった。アプリケーションの利用前と利用後にテストを行い、スコアの遷移を評価した。その結果二つのグループ間に有意差が確認された。

Transcript

1. ࿏ ઢ ೝ ஌ ஍ ਤ ͷ ߏ ங Λ ࢧ ԉ ͢ Δ φ Ϗήʔ γ ϣ ϯ γε ςϜ ͷ ։ ൃ খ ໦ ݚ ڀ ࣨ ɹ म ࢜ ̎ ೥ ɹ ݹ ઒ ढ़ ଠ 2 0 1 5 ೥ 7 ݄ 2 5 ೔ S D M म ࢜ ࿦ จ ৹ ࠪ ձ 1 ݚ ڀ എ ܠ ઌ ߦ ݚ ڀ ί ϯ η ϓ τ ઃ ܭ ࣮ ݱ ํ ๏ ݕ ূ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݁ ࿦ ͱ ల ๬
2. ి ं ͷ Ϣʔ β Ϗ Ϧ ςΟ ޲ ্ ͷ ॏ ཁ ੑ ݚ ڀ എ ܠ ઌ ߦ ݚ ڀ ཁ ٻ ෼ ੳ ࣮ ݱ ݕ ূ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݁ ࿦ ͱ ల ๬ 2 ೔ຊͷిं໢͸ෳࡶ ؍ޫཱࠃΛ໨ࢦ͢೔ຊ ࿏ઢ 65 ઢ Ӻ 877 Ӻ ओཁຽమ 9 ࣾ http://roote.ekispert.net/labo/result/04 ϧ΢τݚڀॴ / ௐࠪNo.4 ΑΓɺ1071ਓ͔Βͷճ౴ ࿏ઢͷଟ͞ʹࠔ࿭ͨ͠ ҧ͏ํ޲ͷిंʹؒҧͬͯ৐ͬͨ 64 % 77 % ʮࠃ಺؍ޫͷৼڵ΋ۃΊͯॏཁͰ͋Δɻ֎ ࠃ͔Β๚ΕΔ؍ޫ٬ͷΈͳΒͣɺ೔ຊਓࣗ ਎΋ɺΑΓҰ૚ཱྀߦʹग़͔͚ɺશࠃ֤஍Λ ਓʑ͕ԟདྷ͠ɺ֤஍Ͱཱྀߦऀͱॅຽͱͷަ ྲྀ͕ੜ·ΕΔ࢓ֻ͚Λͭ͘Δ͜ͱ͕ظ଴͞ Ε͍ͯΔɻʯ ؍ޫཱࠃ࣮ݱʹ޲͚ͨ ΞΫγϣϯɾϓϩάϥϜ2015ΑΓҰ෦ൈਮ ӺͷҊ಺ػೳͷڧԽͳͲɺిंͳͲͷ རศੑ޲্ͷࢪࡦ΋੝Γࠐ·Ε͍ͯΔɻ ిंͷ࢖͍΍͢͞ͷ޲্͸ ࠃϨϕϧͰͷ՝୊ ిंͷ࢖͍΍͢͞͸ վળͷ༨஍͕͋Δ
3. த໨ࠇ ौ୩ ೔٢ த໨ࠇ ి ं ໢ શ ମ ͷ ೺ Ѳ ෆ ଍ ͱ ͍ ͏ ໰ ୊ ݚ ڀ എ ܠ ઌ ߦ ݚ ڀ ཁ ٻ ෼ ੳ ࣮ ݱ ݕ ূ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݁ ࿦ ͱ ల ๬ 3 ೔٢ http://www.tokyu.co.jp/railway/common/pdf/rosen-web140621.pdf த໨ࠇ ौ୩ ಠࣗͰ࣮ࢪΛͨ͠ΞϯέʔτௐࠪΑΓཁ໿ ख͕͔ΓͱͳΔӺ໊͕ Ͳ͜ʹ͋Δ͔Θ͔͍ͬͯͳ͍ ಠࣗͰ࣮ࢪͨ͠ΠϯλϏϡʔΑΓ ిं໢ͱશମͱͯ͠ ೺ѲͰ͖͍ͯͳ͔ͬͨ Ӻ΍࿏ઢͷೝࣝΛ֬ೝ ͞ΒͳΔ໰୊఺ͷώΞϦϯά ࣮ࡍͷ࿏ઢਤ ࿏ઢਤ ͷೝࣝ
4. ઌ ߦ ݚ ڀ ిं໢ͷ೺Ѳʹ͓͚Δ՝୊఺Λ ͲͷΑ͏ʹվળ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δ͔ʁ ݚ ڀ ໨ త ͱ શ ମ ૾ ݚ ڀ എ ܠ 4 ݚ ڀ ໨ త ػ ೳ ཁ ٻ ࣮ ૷ ػ ೳ ݕ ূ ݕ ূ ͳͥݱঢ়Ͱ͸ిं໢ͷ ೺Ѳ͕͞Ε͍ͯͳ͍ͷ͔ʁ ՝୊఺ʹର͢Δղܾࡦ͸ຊ౰ʹ ిं໢ͷ೺Ѳʹߩݙ͍ͯ͠Δ͔ʁ ରԠؔ܎ ిंͷ࢖͍΍͢͞޲্ ͱ؍ޫ׆ಈͷ׆ੑԽ ؍ޫ׆ಈͷ׆ੑԽ ͕ى͜Δ͔ʁ ରԠؔ܎ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݚ ڀ എ ܠ ిंΛར༻͠ͳ͕Βిं໢Λ ೺Ѳͯ͠΋Β͑ΔΑ͏ͳγεςϜͷ։ൃ ࣮ ݱ ઌ ߦ ݚ ڀ ཁ ٻ ෼ ੳ ࣮ ݱ ݕ ূ ཁ ٻ ෼ ੳ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݁ ࿦ ͱ ల ๬
5. ಺ త ࢿ ݯ / ֎ త ࢿ ݯ ͱ Ϣʔ β Ϗ Ϧ ςΟ ݚ ڀ എ ܠ ઌ ߦ ݚ ڀ ཁ ٻ ෼ ੳ ࣮ ݱ ݕ ূ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݁ ࿦ ͱ ల ๬ ໨త஍ ಺తࢿݯ ಺తࢿݯͷ৅௃Λ֎෦ʹஔ͖ ࢀরͰ͖ΔΑ͏ʹ͢Δͱ ϢʔβϏϦςΟ্͕͕Δ ৅௃ ֎తࢿݯ Norman, D. (1988). The Psychology of Everyday Things. In The Psychology of Everyday Things (pp. 1– 104). http://doi.org/10.2307/1423268 ৽֞لࢠ. (2005). φϏήʔγϣϯʹ͓͚Δ಺తࢿݯͱ֎తࢿݯ. ࣾձΠϊϕʔγϣϯݚڀ, 1(1), 61–78 5
6. ಓ ୳ ࡧ ͱ ۭ ؒ త ஌ ࣝ ͷ ൃ ୡ ݚ ڀ എ ܠ ઌ ߦ ݚ ڀ ཁ ٻ ෼ ੳ ࣮ ݱ ݕ ূ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݁ ࿦ ͱ ల ๬ ໨త஍ ϥϯυϚʔΫϊϨοδ ϧʔτϊϨοδ αʔϰΣΠϊϨοδ ಺తࢿݯ ஍఺ͷ஌ࣝ ܦ࿏ͷ஌ࣝ શମ૾ͷ஌ࣝ ʢ= ۭؒత஌ࣝʣ 
   ʢ= ໨త஍·Ͱߦ͘λεΫʣ Golledge, R. G. (1999). Human Wayfinding and Cognitive Maps. In Wayfinding Behavior: Cognitive Mapping and Other Spatial Processes (pp. 5–45). http://doi.org/10.4324/9780203422908 Siegel, A. W., & White, S. H. (1975). The Development of Spatial Representations of Large-Scale Environments. Advances in Child Development and Behavior, 10(C), 9–55. http://doi.org/10.1016/ S0065-2407(08)60007-5 ֎తࢿݯ Siegel & White ͷۭؒత஌ࣝͷൃୡϞσϧ 6
7. ϧʔτϊϨοδ αʔϰΣΠϊϨοδ ܦ࿏ͷ஌ࣝ શମ૾ͷ஌ࣝ ཁ ٻ ෼ ੳ ͷ શ ମ ૾ ݚ ڀ എ ܠ ઌ ߦ ݚ ڀ ཁ ٻ ෼ ੳ ࣮ ݱ ݕ ূ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݁ ࿦ ͱ ల ๬ $Ӻ "Ӻ #Ӻ %Ӻ 00ઢ 00ઢ 00ઢ ? ಺తࢿݯ ֎తࢿݯ ৐׵Ҋ಺ΞϓϦ ࿏ઢਤ ৅௃ ৅௃ ຊγεςϜ Կ͕ඞཁʁ Ͳ͏දࣔʁ (1) (2) ৅௃ 7 ? গ ར༻ස౓ ଟ ར༻ස౓
8. ౷ ߹ ʹ ඞ ཁ ͳ ৘ ใ ͸ ํ ޲ ݚ ڀ എ ܠ ઌ ߦ ݚ ڀ ཁ ٻ ෼ ੳ ࣮ ݱ ݕ ূ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݁ ࿦ ͱ ల ๬ (1) Կ͕ඞཁʁ ֗தͰͷϧʔτϊϨοδ ɹֶߍߍࣷ → ɹԣஅาಓ → ɹ೔٢Ӻ ిंͰͷϧʔτϊϨοδ ɹ೔٢Ӻ → ɹ৐׵Ӻˠ ɹ࿡ຊ໦Ӻ Zimmermann, Freska et al͕ఏҊͨ͠ਪ࿦Ϟσϧ ϧʔτϊϨοδ αʔϰΣΠϊϨοδ ํ޲ ࠨ ࠨ ࠨ ࠨ ࠨ ࠨ ࠨ ӈ લ લ લ લ ిंͷϧʔτϊϨοδʹ͸ํ޲ͷ৘ใ͕͚͍ܽͯΔ 8
9. ํ ޲ Λ ؚ Ί ͨ ࣌ ͷ ৘ ใ ఏ ࣔ ΁ ͷ ཁ ٻ ݚ ڀ എ ܠ ઌ ߦ ݚ ڀ ཁ ٻ ෼ ੳ ࣮ ݱ ݕ ূ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݁ ࿦ ͱ ల ๬ վࡳ Pf ԼंӺ ྫ ࣄۀऀ • ౦ٸిమ ࿏ઢ • • ౦ٸ౦ԣઢ ిं • ࿨ޫࢢߦ ௨ۈշ ଎ ఀंӺ • ೔٢ (2) Ͳ͏දࣔʁ ஈ ֊ త ͳ ৘ ใ ఏ ࣔ ੔ ྻ ޮ Ռ ͱ ࢹ ఺ ʹ ର ͢ Δ ॊ ೈ ੑ ৘ ใ ཻ ౓ ͷ ઃ ఆ ͱ σ ϑ Υϧϝ Խ - ಺తࢿݯ͸৘ใؙ͕Ίࠐ·Ε͍ͯΔ - ࣄલʹ৘ใΛ࡟͙͜ͱͰՄಡੑUP - ۭؒهԱͷج४ͱͳΔࢹ఺͸༷ʑ - ࢹ఺ʹ߹Θͤͯ৘ใΛఏࣔ͢Δ - ஈ֊ʹΑͬͯඞཁͳ৘ใ͸ҟͳΔ - ஈ֊Λ෼͚ͯఏࣔ৘ใྔΛݮΒ͢ 9 ཁ ٻ ཁ ٻ ཁ ٻ
10. ࣮ ݱ ํ ๏ ݚ ڀ എ ܠ ઌ ߦ ݚ ڀ ཁ ٻ ෼ ੳ ࣮ ݱ ݕ ূ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݁ ࿦ ͱ ల ๬ 10 ৐׵Ҋ಺ΞϓϦͷ৘ใఏࣔํ๏Λม͑Δ͜ͱͰ࣮ݱ αʔό Web ΞϓϦέʔγϣϯ DB ͦͷଞσʔλ ৐׵Ҋ಺API ୺຤ ৐ ׵ Ҋ ಺ ݁ Ռ ද ࣔ Web ϒϥ΢β ӺϚελ ࿏ઢϚελ ઀ଓϚελ ࣄۀऀϚελ Ӻ σ ʔ λ . j p etc… גࣜձࣾδϣϧμϯ ఏڙ ݁ Ռ
11. ந ग़ ͞ Ε ͨ ཁ ٻ ͱ ର Ԡ ͢ Δ ࣮ ݱ ํ ๏ ݚ ڀ എ ܠ ઌ ߦ ݚ ڀ ཁ ٻ ෼ ੳ ࣮ ݱ ݕ ূ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݁ ࿦ ͱ ల ๬ ஈ ֊ త ͳ ৘ ใ ఏ ࣔ ੔ ྻ ޮ Ռ ͱ ࢹ ఺ ʹ ର ͢ Δ ॊ ೈ ੑ ৘ ใ ཻ ౓ ͷ ઃ ఆ ͱ σ ϑ Υϧϝ Խ ৐ ׵ Ҋ ಺ Ξ ϓ Ϧ ͷ ػ ೳ ཁ ٻ Ծ ૝ ά Ϧ ο υ ্ ΁ ͷ Ӻ σ ʔ λ ͷ ࠶ ഑ ஔ 3 D ۭ ؒ ͷ ߏ ங ͱ ࢹ ఺ ͷ Ҡ ಈ ػ ೳ Ӻ / ࿏ ઢ ද ࣔ ը ໘ ͱ γ ʔϜ Ϩε ͳ ੾ ସ ͑ Ӻ ͷ ݕ ࡧ / ೖ ྗ ͱ ܦ ࿏ ݕ ࡧ 11 ཁ ٻ ཁ ٻ ཁ ٻ ཁ ٻ
12. Ծ ૝ ά Ϧ ο υ ্ ΁ ͷ Ӻ σ ʔ λ ͷ ࠶ ഑ ஔ ݚ ڀ എ ܠ ઌ ߦ ݚ ڀ ཁ ٻ ෼ ੳ ࣮ ݱ ݕ ূ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݁ ࿦ ͱ ల ๬ [0,0] [0,1] [1,1] [2,2] [3,1] ౎Ӧେߐށઢ ౦ٸ౦ԣઢ 1Ӻ۠ؒ ͸ 1Ҡಈ :ڑ཭ͷ஌֮ͷऑ͞ɺ࿏ઢਤͱͷ੔߹ੑ ํ޲͸̔छྨ : ϚδοΫφϯόʔ7±2ɺ௚ަԽݱ৅ Ӻͷ࠲ඪσʔλͷ৘ใΛҎԼͷϧʔϧʹैؙͬͯΊࠐΈ ৘ใΛؙΊࠐΉ͜ͱʹΑͬͯՄಡੑΛ͋͛ͨ 12
13. ݚ ڀ എ ܠ ઌ ߦ ݚ ڀ ཁ ٻ ෼ ੳ ࣮ ݱ ݕ ূ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݁ ࿦ ͱ ల ๬ 60౓ͷॎճస 3 D ۭ ؒ ͷ ߏ ங ͱ ࢹ ఺ ͷ Ҡ ಈ ػ ೳ Ϣʔβͷೝࣝʹ߹Θͤͯࢹ఺Λม͑ΒΕΔΑ͏ͳը໘Λ࣮૷ 360౓ͷԣճస ୺຤ͷ܏͖ʹΑΔ ը໘ͷεΫϩʔϧͰ ར༻ऀͷೝࣝʹ͍ۙํ޲΍ݟͤํΛར༻ऀࣗ਎͕Ͱ͖ΔΑ͏ʹ 13
14. ݚ ڀ എ ܠ ઌ ߦ ݚ ڀ ཁ ٻ ෼ ੳ ࣮ ݱ ݕ ূ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݁ ࿦ ͱ ల ๬ Ӻදࣔը໘ ࿏ઢදࣔը໘ ࿏ઢΛબ୒ ӺΛબ୒ Ӻ / ࿏ ઢ ද ࣔ ը ໘ ͱ γ ʔϜ Ϩε ͳ ੾ ସ ͑ ̎छྨͷը໘Λ࣮૷͠ɺஈ֊ʹԠͨ͡৘ใΛఏࣔͨ͠ Ӻʹ௨͍ͬͯΔ࿏ઢͱࣄۀऀͷશମ૾͕ݟ͑Δ ࿏ઢ͕௨ΔӺͷશମ૾͕ݟ͑Δ ը໘ؒͷͭͳ͕ΓΛݟͤΔ͜ͱͰɺࠓͲ͜ʹ͍Δͷ͔Λࣔ͢ 14
15. ݚ ڀ എ ܠ ઌ ߦ ݚ ڀ ཁ ٻ ෼ ੳ ࣮ ݱ ݕ ূ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݁ ࿦ ͱ ల ๬ ৐׵Ҋ಺ΞΠίϯ ೖྗ ৐׵Ҋ಺ύωϧ ೖྗ Ӻ ͷ ݕ ࡧ / ೖ ྗ ͱ ܦ ࿏ ݕ ࡧ ݺͼग़͠ ৐׵Ҋ಺ΞϓϦͱͯ͠ݕࡧͨ͠ܦ࿏Λॱ൪ʹ௥͏͜ͱ͕Ͱ͖Δ 15
16. ந ग़ ͞ Ε ͨ ཁ ٻ ͱ ର Ԡ ͢ Δ ࣮ ݱ ํ ๏ ݚ ڀ എ ܠ ઌ ߦ ݚ ڀ ཁ ٻ ෼ ੳ ࣮ ݱ ݕ ূ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݁ ࿦ ͱ ల ๬ ஈ ֊ త ͳ ৘ ใ ఏ ࣔ ੔ ྻ ޮ Ռ ͱ ࢹ ఺ ʹ ର ͢ Δ ॊ ೈ ੑ ৘ ใ ཻ ౓ ͷ ઃ ఆ ͱ σ ϑ Υϧϝ Խ ৐ ׵ Ҋ ಺ Ξ ϓ Ϧ ͷ ػ ೳ ཁ ٻ Ծ ૝ ά Ϧ ο υ ্ ΁ ͷ Ӻ σ ʔ λ ͷ ࠶ ഑ ஔ 3 D ۭ ؒ ͷ ߏ ங ͱ ࢹ ఺ ͷ Ҡ ಈ ػ ೳ Ӻ / ࿏ ઢ ද ࣔ ը ໘ ͱ γ ʔϜ Ϩε ͳ ੾ ସ ͑ Ӻ ͷ ݕ ࡧ / ೖ ྗ ͱ ܦ ࿏ ݕ ࡧ 16
17. γε ςϜ ͷ ݕ ূ ํ ๏ ݚ ڀ എ ܠ ઌ ߦ ݚ ڀ ཁ ٻ ෼ ੳ ࣮ ݱ ݕ ূ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݁ ࿦ ͱ ల ๬ 17 ̍ ճ ໨ ςε τ γεςϜ͕ిं໢ͷ೺Ѳʹߩݙ͢Δ͔Λݕূ ̎ ճ ໨ ςε τ ̍ϲ݄ؒ શඃݧऀ14໊ ࿏ઢʹؔ͢Δ஌ࣝΛ਺஋Խ ࿏ઢΫΠζΛ࣮ࢪ͢Δ͜ͱͰ ϓ Ϩ ςε τ ϙ ε τ ςε τ ܹࢗ܈ : γεςϜΛ࢖༻͢Δ ରর܈ : γεςϜΛ࢖༻͠ͳ͍ άϧʔϓؒͰɺ̎ճͷςετͷ఺਺ࠩΛൺֱ
18. ݚ ڀ എ ܠ ઌ ߦ ݚ ڀ ཁ ٻ ෼ ੳ ࣮ ݱ ݕ ূ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݁ ࿦ ͱ ల ๬ ݕ ূ ༻ ͷ ࿏ ઢ Ϋ Π ζ ࣗ୐͔ΒӺ໊Λ஌͍ͬͯΔӺͷ਺Λܭଌ ࣗ୐ͷ࠷دӺ Λೖྗ ᶃ ᶄ ᶅ ᶆ ᶇ ࠷دӺपล ͷӺ͕ࠇ͘ දࣔ͞ΕΔ બ୒ࢶ͔Β ਖ਼͍͠Ӻ໊ Λબ୒ ̏ճؒҧ͑Δ ·ͰӺ໊Λ બͼଓ͚Δ ࿏ઢਤʹදࣔ ͞Ε͍ͯΔ Ӻͷ਺͕είΞ ࿏ઢΫΠζ 18
19. ݚ ڀ എ ܠ ઌ ߦ ݚ ڀ ཁ ٻ ෼ ੳ ࣮ ݱ ݕ ূ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݁ ࿦ ͱ ల ๬ ݕ ূ ͷ ݁ Ռ ͱ ߟ ࡯ ར༻ޙͷΞϯέʔτ ࿏ઢΫΠζͷ݁Ռ -37.5% -25% -12.5% 0% 12.5% 25% 37.5% 50% ੒௕཰ -24% 47% -20 -10 0 10 20 30 40 ࠩ෼ -12.43 31.71 ˎ ˎ ˎ: p < 0.05 ࠩ෼ : ϙετςετ - ϓϨςετ ੒௕཰ : (ϙετςετ - ϓϨςετ) / ϓϨςετ γεςϜʹΑͬͯɺར༻ऀͷ ిंͷཧղ͕ਐΜͩ Ӻͷ໊લΛ֮͑ͨ ిं࿏ઢʹৄ͘͠ͳͬͨ ࠓޙ΋͜ͷΞϓϦΛ࢖͍͍ͨ ৐׵Ͱ໎Θͳ͘ͳͬͨ ҆৺ͯ͠ిं͕࢖͑ΔΑ͏ʹͳͬͨ 0 1 2 3 4 5 6 7 શ͘౰ͯ͸·Βͳ͍ ౰ͯ͸·Βͳ͍ Θ͔Βͳ͍ ౰ͯ͸·Δ Α͘౰ͯ͸·Δ ఆੑతʹ΋࿏ઢʹ͍ͭͯ ৄ͘͠ͳͬͨͱ͍͏݁Ռ γεςϜͱͯ͠ͷརศੑʹ վળ͢Δ༨஍͕͋ͬͨ ʮӺͷ໊લΛ֮͑ͨʯʮిं࿏ઢʹৄ͘͠ͳͬͨʯ ʮ৐׵Ͱ໎Θͳ͘ͳͬͨʯʮ҆৺ͯ͠ిं͕࢖͑Δʯ ̋ ˚ 19
20. ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ͷ ํ ๏ ݚ ڀ എ ܠ ઌ ߦ ݚ ڀ ཁ ٻ ෼ ੳ ࣮ ݱ ݕ ূ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݁ ࿦ ͱ ల ๬ ͍ͨ͞·εʔύʔΞϦʔφ ʢ͍ͨ͞·৽౎৺ʣ εΧΠπϦʔ ʢԡ্ʣ δϒϦͷ৿ ʢ٢঵ࣉʣ ౦ژλϫʔ ʢ੺Ӌڮʣ ԣ඿த՚֗ ʢݩொɾத՚֗ʣ ೔٢Ӻ γεςϜΛ࢖ͬͯ֎ग़΍؍ޫ׆ಈ͕ଅਐ͞ΕΔ͔Λ֬ೝ ̑ͭͷ৔ॴ΁ͷ
    ిंͷܦ࿏ΛΞϓϦΛ࢖༻ͯ͠
    ௐ΂ͯ΋Β͏ɻ
    ̑ͭͷ৔ॴΛఏࣔ͠ɺ
    ʮߦͬͨ͜ͱ͋Δ͔ʯʮߦ͖͍͔ͨʯ
    Λฉ͘ɻ
    ̑ͭͷ৔ॴΛௐ΂ͨޙʹ
    ߦ͖ํΛ஌Δ͜ͱͰߦ͖͍ͨؾ͕࣋ͪ
    ૿͔ͨ͠Λฉ͘ɻ
    ? ᶃ ᶄ ᶅ ! ! [+2] ߦ͖ͨ͘ͳͬͨ [-2] ߦ͖ͨ͘ͳ͘ͳͬͨ ̑ஈ֊ධՁ 20
21. -1.2 -0.8 -0.4 0 0.4 0.8 1.2 1.6 ԣ඿த՚֗ ౦ژλϫʔ εΧΠπϦʔ δϒϦͷ৿ ͍ͨ͞·εʔύʔΞϦʔφ શମ ߦͬͨ͜ͱ͋Δ ߦͬͨ͜ͱͳ͍ ߦ͖͔ͨͬͨ ߦ͖ͨ͘ͳ͔ͬͨ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ͷ ݁ Ռ ͱ ߟ ࡯ ݚ ڀ എ ܠ ઌ ߦ ݚ ڀ ཁ ٻ ෼ ੳ ࣮ ݱ ݕ ূ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݁ ࿦ ͱ ల ๬ + ߦ͖ͨ͘ ͳͬͨ ߦ͖ͨ͘ ͳ͘ͳͬͨ ܦ࿏Λௐ΂ͨ͜ͱʹΑΔߦ͖͍ͨؾ࣋ͪͷมԽ ͍ۙͱߦ͖ͨ͘ɺٯʹԕ͍ͱߦ͖ͨ͘ͳ͘܏޲ ໨త஍·Ͱͷܦ࿏Λௐ΂Δ͜ͱͰߦ͖ͨ͘ͳΔͱ͍͏ධՁ ΋ͱ΋ͱߦ͖ͨ͘ͳ͍৔߹΁ͷӨڹ͸ݟΒΕͳ͔ͬͨ 21
22. ݁ ࿦ ͱ · ͱ Ί ݚ ڀ എ ܠ ઌ ߦ ݚ ڀ ཁ ٻ ෼ ੳ ࣮ ݱ ݕ ূ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݁ ࿦ ͱ ల ๬  ઌ ߦ ݚ ڀ ཁٻΛຬͨͨ͠γεςϜͷ։ൃ ݚ ڀ ໨ త ػ ೳ ཁ ٻ ࣮ ૷ ػ ೳ ݕ ূ ݕ ূ ํ޲ͷ৘ใ͕ඞཁ ରԠؔ܎ ిंͷ࢖͍΍͢͞޲্ ͱ؍ޫ׆ಈͷ׆ੑԽ ରԠؔ܎ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݚ ڀ എ ܠ ిंΛར༻͠ͳ͕Βిं໢Λ ೺Ѳͯ͠΋Β͑ΔΑ͏ͳγεςϜͷ։ൃ ࣮ ݱ ཁ ٻ ෼ ੳ ํ޲ͷ৘ใΛؚΊͨ৘ใఏࣔͷ ཁٻΛநग़ γεςϜʹΑͬͯɺ ిं໢ͷ೺Ѳ͕ଅͤͨ γεςϜΛ࢖ͬͨܦ࿏೺ѲͰ ֎ग़͍ͨ͠ؾ͕࣋ͪߴ·ͬͨ
23. ࠓ ޙ ͷ ల ๬ ݚ ڀ എ ܠ ઌ ߦ ݚ ڀ ཁ ٻ ෼ ੳ ࣮ ݱ ݕ ূ ଥ ౰ ੑ ֬ ೝ ݁ ࿦ ͱ ల ๬ ίϯςϯπͷ֦ॆ - ؍ޫ஍΍ళฮͳͲͷදࣔ - όεɺ৽װઢɺඈߦػͳͲผͷ৐Γ෺΁ͷԠ༻ ந৅తͳۭؒ΁ͷԠ༻ - ஌ۭࣝؒ ( ӳ୯ޠ ͱ ྫจ ) - اۀ஍ਤ ( اۀ ͱ اۀؔ܎ ) - ۭ࣌ؒ ( ྺ࢙ ͱ ೥୅ ͱ ৔ॴ ) 23
24. ͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠ 24