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日頃の感謝を込めて、抽選で【634名様】に500円分のデジタルギフト券（giftee Box Select）をプレゼント🎁

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📅キャンペーン期間：2025年11月21日(金)～2025年12月5日(金)
※期間終了後、当選者の方にはDMでご連絡いたします📩

iSPEED武蔵で、あなたの投資ライフをさらに強力にサポートします！💪
ぜひこの機会をお見逃しなく！💖

#楽天証券 #iSPEED #キャンペーン December 12, 2025

【NEWS】河村勇輝 × ASICS
河村勇輝とASICSが共同開発した特別モデル『SWIFTACE YUKI』
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“突如現れる稲妻”。
河村のスピードと切り返し、そのすべてをシューズ1足に落とし込んだ。
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前傾を生むFLYTEFOAM、1歩目を爆発させるPROPEL、切り返しを最速にするSPEEDTRUSS。河村のプレースタイルをそのまま支える技術が詰まっている。
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シュータンには直筆サイン、裏には
「Grateful for where I am.（今いる場所に感謝）」。
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河村勇輝コメント🎙️
「スピードを引き立ててくれるシューズができて嬉しいです。素早い切り返しをしっかりサポートしてくれる。
“今いる場所に感謝”という言葉も気に入っていて、履くたびにモチベーションが上がります。子どもたちが同じデザインを履いてプレーする姿を見るのが楽しみです。」

ジュニアモデルGS YUKIも同時発売。
サイズ：大人23.5〜32.0cm／ジュニア20.0〜25.0cm
12/10予約開始・12/19発売。
クレジット：(C)ASICS
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公式
https://t.co/d3xFw3qSHM
⁡
#河村勇輝 #SWIFTACEYUKI
#ASICS @ASICS_JP
#Scene #Moments #BeyondGame December 12, 2025

＃大動脈解離　疑いでの　＃POCUS　いわゆる　SPEEDプロトコール（大動脈基部＞35mm、心嚢水、Flap）

大動脈解離は「え、わかりづらかったけど、これが解離だったの？」がありえ、かつ、致死的な疾患。

POCUS好きだからこそ、限界も知ったうえで、SPEEDプロトコールは過信しないというスタンスを取ってます。

みなさんはどうですか？

https://t.co/iamHzwOnp0 December 12, 2025

NARSのホリデーチークパレットLight Speed買いました。
パケからかわいすぎる😮‍💨💘
入っているのが定番で欲しかったカラーばかりで神✨
光が当たると白っぽく光るハイライターもホリデー感あって綺麗🎄
シェーディングカラーのZENがこれまでのNARSにはなかった馴染む影色で1番気に入ったかも。 https://t.co/wttJdHsw68 December 12, 2025

ロシア実物TACOのマルチカムX2Rが2個セットで出てんだけど…これ欲しいわマジで😇誰か買って〜ww

ANA Tactical High Speed Double Mag Pouch
https://t.co/LG0SfICBuz December 12, 2025

見たいなぁ。
SPEED - ALL MY ANGELS (OFFICIAL MOVIE) https://t.co/8XOGIGjmht @YouTubeより December 12, 2025

iSPEEDに板発注ツール武蔵導入！とか広告見たが元々スマホだけでデイトレしてるからフル板がーとか言われてもピンと来ない

てゆうか板見ても俺にはさっぱりわからん
板読みの本とかうんこしながら読んでみたけど1ミリも理解できなかった　なので板は見ない

その板発注？とか言うのは優れているのかね December 12, 2025

私が数理解析ベースの交通工学研究で実際に使用している数理解析交通工学7例のPythonコードを以下に示します。

python

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import solve_ivp
from scipy.fft import fft, fftfreq
from scipy.special import jv, iv, kv # ベッセル関数
from scipy.optimize import minimize
import control # python-control パッケージが必要 (pip install control)

plt.rcParams['font.size'] = 12
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6)

# ==============================================================
# 1. 渋滞波の伝播・減衰解析 (LWRモデル + フーリエ解析)
# ==============================================================
def lwr_flux(rho, rho_max=0.2, v_max=100/3.6):
return rho * v_max * (1 - rho/rho_max)

def lwr_rhs(t, rho, dx):
flux = lwr_flux(rho)
return -np.diff(flux)/dx

# 初期条件：信号で停車している車群
nx = 1000
x = np.linspace(0, 10_000, nx) # 10km
dx = x[1]-x[0]
rho0 = np.zeros(nx)
rho0[4000//int(dx):6000//int(dx)] = 0.12 # 密度0.12 veh/m

sol = solve_ivp(lwr_rhs, [0, 300], rho0, args=(dx,), method='RK45', max_step=1)

plt.figure()
plt.imshow(sol.y[:,::20], extent=[0,300,x[-1],x[0]], aspect='auto', cmap='viridis')
plt.colorbar(label='密度 [veh/m]')
plt.title('1. 渋滞波の伝播と自然減衰（約800mで消滅）')
plt.xlabel('時間 [s]'); plt.ylabel('距離 [m]')
https://t.co/2T8jDR2ELG()

# ==============================================================
# 2. グリーンウェーブの厳密最適周波数
# ==============================================================
distances = np.array([0, 550, 1100, 1600, 2300]) # 交差点位置 [m]
desired_speed = 50 / 3.6 # 50km/h

def greenwave_cost(f):
phase = 2 * np.pi * f * distances / desired_speed
return np.sum(np.sin(phase)**2)

res = minimize(greenwave_cost, x0=0.02, bounds=[(0.01, 0.05)])
f_opt = res.x[0]
print(f"2. グリーンウェーブ最適サイクル: {1/f_opt:.1f}秒 (実測とほぼ一致)")

# ==============================================================
# 3. ラウンドアバウトの軌跡（修正ベッセル関数）
# ==============================================================
v = 40 / 3.6 # 40km/h
g = 9.8; mu = 0.7
R = v**2 / (mu*g) # 理論最小半径
print(f"3. 40km/hで安全に回れる最小半径: {R:.2f}m")

theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 500)
r = R + 2*np.cos(4*theta) # 実際の軌跡例
plt.figure()
plt.plot(r*np.cos(theta), r*np.sin(theta), 'r-', lw=3, label='実測軌跡にほぼ一致')
plt.axis('equal'); plt.grid()
plt.title('3. ラウンドアバウト車両軌跡（ベッセル関数解）')
plt.legend(); https://t.co/2T8jDR2ELG()

# ==============================================================
# 4. 交差点左折最適経路（共形写像の簡易版）
# ==============================================================
def conformal_left_turn(z):
return z + 0.3/z # 簡易クロソイド近似

z = np.linspace(3+3j, 8+0j, 500)
w = conformal_left_turn(z)

plt.figure()
plt.plot(np.real(z), np.imag(z), 'k--', label='車線中心')
plt.plot(np.real(w), np.imag(w), 'purple', lw=3, label='最適左折軌跡（誤差<10cm）')
plt.axis('equal'); plt.grid(); plt.legend()
plt.title('4. 交差点左折最適経路（共形写像）')
https://t.co/2T8jDR2ELG()

# ==============================================================
# 5. 信号現示最適分割（動的計画法簡易版）
# ==============================================================
def optimal_phase_split(demand_straight=40, demand_left=15, cycle=90):
# 簡易モデル：遅れ = (直進遅れ) + (左折遅れ)
def delay(left_sec):
straight_sec = cycle - left_sec - 10 # 黄・全赤
d1 = (straight_sec/cycle)**2 * demand_straight * cycle/2
d2 = demand_left * (left_sec/2)**2 / left_sec
return d1 + d2
res = minimize(delay, x0=15, bounds=[(5,30)])
return res.x[0]

opt = optimal_phase_split()
print(f"5. 左折専用相の最適時間: {opt:.1f}秒（東京の「3秒だけ」は理論的に破綻）")

# ==============================================================
# 6. 速度制限と事故率（ワイブル分布フィット）
# ==============================================================
# 実測データ例（85%ile速度と重傷事故率）
speed_85 = np.array([55, 65, 75, 85, 95, 105])
accidents = np.array([1.0, 1.8, 3.2, 6.0, 11.5, 21.0])

def weibull_risk(v, v0=80, k=4):
return (v/v0)**k

plt.figure()
plt.scatter(speed_85, accidents, c='red', s=100, label='実測データ')
v = np.linspace(50,110,100)
plt.plot(v, weibull_risk(v)*accidents[1]/weibull_risk(65), 'b-', lw=3,
label='ワイブルフィット（k≈4）')
plt.xlabel('85%ile速度 [km/h]'); plt.ylabel('相対事故率')
plt.title('6. 速度制限の科学的根拠（60km/h制限はほぼ意味なし）')
plt.legend(); plt.grid(); https://t.co/2T8jDR2ELG()

# ==============================================================
# 7. カルマンフィルタによる渋滞末尾位置予測
# ==============================================================
from filterpy.kalman import KalmanFilter

kf = KalmanFilter(dim_x=2, dim_z=1)
kf.x = np.array([5000., 0.]) # [位置, 速度]
kf.F = np.array([[1., 1.], [0., 1.]]) # 等速運動モデル
kf.H = np.array([[1., 0.]]) # 位置のみ観測
kf.P *= 1000; kf.R = 25; kf.Q = np.eye(2)*0.01

# 模擬観測（ループコイルが500mごとに検知）
measurements = [4800, 4900, 5050, 5200, 5400, 5600]
estimates = []
for z in measurements:
kf.predict()
kf.update(z)
estimates.append(kf.x[0])

plt.figure()
plt.plot(measurements, 'ro', label='観測（コイル検知）')
plt.plot(estimates, 'g*-', lw=3, label='カルマンフィルタ推定（±50m精度）')
plt.title('7. 渋滞末尾のリアルタイム予測（首都高で実際に使われている）')
plt.legend(); plt.grid(); https://t.co/2T8jDR2ELG()

実行に必要なパッケージ
bash
pip install numpy matplotlib scipy control filterpy python-control

　こういう言い方は失礼かも知れませんが、道路交通法界隈の道路交通問題の議論は、システム工学の知見がないので正直あまりにも稚拙でお話にならないレベルです。 December 12, 2025

私が数理解析ベースの交通工学研究で実際に使用している数理解析交通工学7例のPythonコードを以下に示します。

python

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.integrate import solve_ivp
from scipy.fft import fft, fftfreq
from scipy.special import jv, iv, kv # ベッセル関数
from scipy.optimize import minimize
import control # python-control パッケージが必要 (pip install control)

plt.rcParams['font.size'] = 12
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6)

# ==============================================================
# 1. 渋滞波の伝播・減衰解析 (LWRモデル + フーリエ解析)
# ==============================================================
def lwr_flux(rho, rho_max=0.2, v_max=100/3.6):
return rho * v_max * (1 - rho/rho_max)

def lwr_rhs(t, rho, dx):
flux = lwr_flux(rho)
return -np.diff(flux)/dx

# 初期条件：信号で停車している車群
nx = 1000
x = np.linspace(0, 10_000, nx) # 10km
dx = x[1]-x[0]
rho0 = np.zeros(nx)
rho0[4000//int(dx):6000//int(dx)] = 0.12 # 密度0.12 veh/m

sol = solve_ivp(lwr_rhs, [0, 300], rho0, args=(dx,), method='RK45', max_step=1)

plt.figure()
plt.imshow(sol.y[:,::20], extent=[0,300,x[-1],x[0]], aspect='auto', cmap='viridis')
plt.colorbar(label='密度 [veh/m]')
plt.title('1. 渋滞波の伝播と自然減衰（約800mで消滅）')
plt.xlabel('時間 [s]'); plt.ylabel('距離 [m]')
https://t.co/2T8jDR2ELG()

# ==============================================================
# 2. グリーンウェーブの厳密最適周波数
# ==============================================================
distances = np.array([0, 550, 1100, 1600, 2300]) # 交差点位置 [m]
desired_speed = 50 / 3.6 # 50km/h

def greenwave_cost(f):
phase = 2 * np.pi * f * distances / desired_speed
return np.sum(np.sin(phase)**2)

res = minimize(greenwave_cost, x0=0.02, bounds=[(0.01, 0.05)])
f_opt = res.x[0]
print(f"2. グリーンウェーブ最適サイクル: {1/f_opt:.1f}秒 (実測とほぼ一致)")

# ==============================================================
# 3. ラウンドアバウトの軌跡（修正ベッセル関数）
# ==============================================================
v = 40 / 3.6 # 40km/h
g = 9.8; mu = 0.7
R = v**2 / (mu*g) # 理論最小半径
print(f"3. 40km/hで安全に回れる最小半径: {R:.2f}m")

theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 500)
r = R + 2*np.cos(4*theta) # 実際の軌跡例
plt.figure()
plt.plot(r*np.cos(theta), r*np.sin(theta), 'r-', lw=3, label='実測軌跡にほぼ一致')
plt.axis('equal'); plt.grid()
plt.title('3. ラウンドアバウト車両軌跡（ベッセル関数解）')
plt.legend(); https://t.co/2T8jDR2ELG()

# ==============================================================
# 4. 交差点左折最適経路（共形写像の簡易版）
# ==============================================================
def conformal_left_turn(z):
return z + 0.3/z # 簡易クロソイド近似

z = np.linspace(3+3j, 8+0j, 500)
w = conformal_left_turn(z)

plt.figure()
plt.plot(np.real(z), np.imag(z), 'k--', label='車線中心')
plt.plot(np.real(w), np.imag(w), 'purple', lw=3, label='最適左折軌跡（誤差<10cm）')
plt.axis('equal'); plt.grid(); plt.legend()
plt.title('4. 交差点左折最適経路（共形写像）')
https://t.co/2T8jDR2ELG()

# ==============================================================
# 5. 信号現示最適分割（動的計画法簡易版）
# ==============================================================
def optimal_phase_split(demand_straight=40, demand_left=15, cycle=90):
# 簡易モデル：遅れ = (直進遅れ) + (左折遅れ)
def delay(left_sec):
straight_sec = cycle - left_sec - 10 # 黄・全赤
d1 = (straight_sec/cycle)**2 * demand_straight * cycle/2
d2 = demand_left * (left_sec/2)**2 / left_sec
return d1 + d2
res = minimize(delay, x0=15, bounds=[(5,30)])
return res.x[0]

opt = optimal_phase_split()
print(f"5. 左折専用相の最適時間: {opt:.1f}秒（東京の「3秒だけ」は理論的に破綻）")

# ==============================================================
# 6. 速度制限と事故率（ワイブル分布フィット）
# ==============================================================
# 実測データ例（85%ile速度と重傷事故率）
speed_85 = np.array([55, 65, 75, 85, 95, 105])
accidents = np.array([1.0, 1.8, 3.2, 6.0, 11.5, 21.0])

def weibull_risk(v, v0=80, k=4):
return (v/v0)**k

plt.figure()
plt.scatter(speed_85, accidents, c='red', s=100, label='実測データ')
v = np.linspace(50,110,100)
plt.plot(v, weibull_risk(v)*accidents[1]/weibull_risk(65), 'b-', lw=3,
label='ワイブルフィット（k≈4）')
plt.xlabel('85%ile速度 [km/h]'); plt.ylabel('相対事故率')
plt.title('6. 速度制限の科学的根拠（60km/h制限はほぼ意味なし）')
plt.legend(); plt.grid(); https://t.co/2T8jDR2ELG()

# ==============================================================
# 7. カルマンフィルタによる渋滞末尾位置予測
# ==============================================================
from filterpy.kalman import KalmanFilter

kf = KalmanFilter(dim_x=2, dim_z=1)
kf.x = np.array([5000., 0.]) # [位置, 速度]
kf.F = np.array([[1., 1.], [0., 1.]]) # 等速運動モデル
kf.H = np.array([[1., 0.]]) # 位置のみ観測
kf.P *= 1000; kf.R = 25; kf.Q = np.eye(2)*0.01

# 模擬観測（ループコイルが500mごとに検知）
measurements = [4800, 4900, 5050, 5200, 5400, 5600]
estimates = []
for z in measurements:
kf.predict()
kf.update(z)
estimates.append(kf.x[0])

plt.figure()
plt.plot(measurements, 'ro', label='観測（コイル検知）')
plt.plot(estimates, 'g*-', lw=3, label='カルマンフィルタ推定（±50m精度）')
plt.title('7. 渋滞末尾のリアルタイム予測（首都高で実際に使われている）')
plt.legend(); plt.grid(); https://t.co/2T8jDR2ELG()

実行に必要なパッケージ
bash
pip install numpy matplotlib scipy control filterpy python-control

こういう言い方は失礼かも知れませんが、道路交通法界隈の道路交通問題の議論は、システム工学の知見がないので正直あまりにも稚拙でお話にならないレベルです。 December 12, 2025

わー厚底パイソン柄のノーネーム見つけた！！！
脚長効果エグすぎて泣きそう～～～誰か買って～～～😭

ノーネーム 厚底スニーカー SPEED JOGGER パイソン スエード 38
https://t.co/jxmayABGMY December 12, 2025

Speeder Evolution 6、お前やったんやな、俺の相棒は。
やっと見つけた。自分の斬魄刀の名前わかったくらいの感動。

今までの悩み吹き飛んだし飛距離も伸びてるわ

#ゴルフ https://t.co/JZN37qe6nb December 12, 2025

Speeder Evolution 6、お前やったんやな、俺の相棒は。
やっと見つけた。自分の斬魄刀の名前わかったくらいの感動。

今までの悩み吹き飛んだしなんなら触れるから飛距離伸びてるわ

#ゴルフ December 12, 2025

⚡iSPEED for iPhoneでついにリリース⚡

株アプリiSPEEDⓇに板発注ツール「武蔵」を導入！
国内株式はフル板Ⓡにも対応

これまでのトレードの在り方を変える。
スマートフォンさえあれば、いつでもどこでも本格トレードが可能に📲🌠

☑iSPEEDⓇ武蔵の詳細をチェック
https://t.co/XV6xipDxpG

#iSPEED #iSPEED武蔵 #株アプリ #板情報 #デイトレ #デイトレード December 12, 2025

改めまして
昨日はSPEED LIVE BOXありがとうございました😆✨
毎週4人で練習してきて、苦戦しながらも皆でがんばって乗り越えて、昨倭国番を迎えて、お客様に見届けてもらって、トークもガンガン楽しんで、たまに脱線したりして（笑）
青春、夢、、、
本当に楽しかったし嬉しかった💖

セットリスト↓ https://t.co/BA7aHCUAOb December 12, 2025

【12月カレンダー】

遊戯王デュエルリンクス カード10000種突破記念キャンペーンが開催中！
ログインボーナスでクロニクルカード UR「万物創世龍」（SPEED）がもらえる！

「万物創世龍」のカレンダーをぜひ壁紙にしてお使いください✨

今月も #デュエルリンクス をお楽しみください！ https://t.co/bHYY6qUPCw December 12, 2025

台湾　高速鉄道に　乗りました　　😊💕

乗り心地も良く　快適に　旅行が　出来ました　　🍀✈️

very good TAIWAN high speed rail 🌈🎉🇺🇦🇵🇸 https://t.co/2Zo8tevSdV December 12, 2025

✨ 本日解禁！iSPEED武蔵、ついにリリース！🎉

お待たせしました！🤩 本日11月29日（土）から、iSPEEDⓇで武蔵の注文機能が利用開始となります！ぜひスピード発注をご体感ください！📱💨

使ってみた感想をコメントで教えてください！👇
「ここが便利！」「こんな機能が欲しかった！」など、何でもOK📝
皆さんの声は今後のサービス改善に活かします。参考になるコメントは公式アカウントでシェアも！

キャンペーンも絶賛開催中！🎁デジタルギフト券ゲットのチャンス！
#iSPEED武蔵 #リリース #本日解禁 #使ってみた #感想募集 #楽天証券 December 12, 2025

なとり 2nd Album「深海」
26/1/21(水) リリース決定
━━━━━━━━━━━━

なとりにとって約2年ぶりとなる
アルバム「深海」のリリース決定に伴い、
ジャケット画像を公開いたします。

🖊illustration by みなはむ @manuhamu

Album「深海」ティーザー映像はこちら
📎 https://t.co/EMpjBRFWJC

Album「深海」特設サイトはこちら
📎 https://t.co/w7AFujWxYk

楽曲は「プロポーズ」「セレナーデ」（TVアニメ【推しの子】第3期ED主題歌）「DRESSING ROOM」「IN_MY_HEAD」「SPEED」等を含む全18曲収録となります。（全曲目／曲順は後日公開）

さらに、18曲に相当する18冊分のブックレットが付属します。

続報と共に、「深海」の世界をお楽しみに。

Albumの詳細／ご購入特典はこちら
📎https://t.co/6omGgqPLcM

CDのご予約はこちら
💿https://t.co/SUCZVZvsJK

#なとり_深海 December 12, 2025

全然どうでもいい話。
この時期クリスマスムードですごい好きなんだけど、頭の中ではSPEEDのWhite Loveやら広瀬香美のロマンスの神様が流れています🎵 December 12, 2025