何故か，ミスチルの”くるみ”，”てのひら”を聴いて，落ち着いた感じの”僕が僕であるために”？も．
妙にやる気が出てきて，計算誤差を少なくするために６次まで上げてみようかと・・・．普通は４次までなんだけど．
物理モデルのシミュレーションづくりでのプログラミング，部屋に籠もってずっとそんなことを・・・．やはり，こういうのが良い．
故障物理の解明だけど，実験・試験と理論，そしてデータ解析をミックスした法論を構築し続けることで，高信頼性の実現に繋がる，そんなことを思っているの．
信頼性工学だけど，余りに深くて，かつコレの応用や関連って広い，そんなことでもあるの．だけど，企業でのマネジメントとも絡んでくるから，ココイラでシクジル，そんな落とし穴も．
頑張りましょう．
動的システムだけど，シミュレーションを動かすと，何となく現象がわかってくる，そんなことでしょ．だけど，この現象を別の見方で捉えて，新たな計算の方法を創り上げて・・・．ココイラの仕掛けを実際の複雑な未解明な現象へと・・・．
故障モデルの複雑系システム，そんなことを考え始めているの．だけど，コレって応用が広がる気がして・・・．データ同化を駆使する，そんなアタリを目指していろいろお勉強，今はそんな状況．
動的システムで解明して行かないと，信頼性の設計が向上しない，そんな気がして・・・．故障は物理現象だけど，方法論を工夫しないとウマく行かない，ということかと．
ユーザーが危機に晒されるのを防ぐのって必須．それに，市場での不具合だけど，企業そのものの危機に繋がるでしょ．で，故障物理の解明って必要なんだけど，やはり，時間依存方の方法論を駆使する，そんなことをが必要．
頑張りましょう．
貝瀬 徹 （兵庫県立大学） @tetsu81Methods for thinking are fundamental tools in businesses, and methodology of designing based on systems and data plays the central role.
プログラミングだけど，ずっと数値計算ばかり扱ってきた，そんなこと．で，真夜中につくるのが多いけど，案外，アルゴリズムのアイデアを練ることにかなりの時間を費やしている感じかと．昼間のうちから考えておいて，真夜中にまとまって，それでコードを一気に仕上げる，そんなことみたい．
只今，ある物理モデルの数値計算を組んでいるところ．単なる？線形の微分方程式だけど，さらに非線形現象に拡張させて・・・．やりたいことは，動的システムの離散構造にして，ちょこっとデータ同化のシミュレーションに持ち込むだけなんだけど，まあ，その後は・・・．
そう言えば，数値計算法そのものの腕って重要でしょうよ．計算物理学のお勉強が役立つの．で，なんだか，故障物理をこのレベルから解きたい，そんな気分でもあるし・・・．半導体を扱うんであれば，固体物理のシミュレーションの腕を使って故障物性のメカニズムを明らかにする，そんなことも必要でしょうよ．
だけど，加速試験データとどう突き合わせるか？
何事も，自分で考えて，自分で腕を磨いて，それで，やっと自分の結果が出てくる，そんなことでしょうよ．
頑張りましょう．
娘が大学の授業で何を履修すれば良いか悩んで・・・という状況なんだけど，とりあえず，自分で考えさせるのが良いかと思いながらも，口出ししたくなる，そんな心境．もちろん，その口出しも，かなり辛辣になりそうで・・・．まあ，ココイラは自分の娘のことなので，言いたい放題になってしまう恐れが・・・．
そう言えば，３０年近くも前だけど，大学生の頃に気づいたのが，数理で見るのが自分，というようなことだったの．工学部の学生だったけど，どの科目も数学の展開の部分しか興味がなくて，それで，そのまま数理だけお勉強しようって自分で決めてしまった，ということ．で，ココイラの思い込みは，会社に入ってからも続いてしまって，結局，今に至っているということかと．
要は，図書館で自由気ままにお勉強して，自分の世界を築いて行く，というようなことに時間を費やす，というやり方しか知らないから，どの科目が単位が取り易いや，教え方が丁寧で授業の内容が易しくて・・・という見方がどうも好きになれずで，授業なんて参考として聴いて，試験だってAくらい取れるだろう，というのが娘に対するこちらの立場，という次第．ただし，図学と設計製図，実習以外のことだけど．
自分って自分でつくらないと自分にならない，ということに気づくのが良いかと．それで，自分勝手に懸命にお勉強で自分をづくりに取り組んで親元から離れての生活での個人主義を徹底させるのが良いでしょうよ．
あくまでも，我が家での方針？というだけのことだけど．
壊れることを科学する，そんなことをするのが信頼性工学でもあるの．だけど，この科学と言ってやり方は色々で，個人的には数理で捉えている，という具合．
で，故障物理を強調するのなら，もっと奥深く考えてみようかと思い始めていて，かつやはり数理を徹底的に使う，そんなやり口で・・・．要は，データ同化のモデリングのアタリをより精緻に，という方向が良いかと．
壊れるのって，おそらく物性の理論が根底に存在するけど，現象を確率評価のための数理でザクッと捉えてしまう，そんなことをするの．コレってFailure Rate Modelingというやり方だけど．で，こういう捉え方が，物性じゃない現象や社会科学の現象にも共通に使える，そんなことが不思議でもあるのだけど．統計学で言えば，生存時間解析のことで，この手法はいろいろな分野で使っているの．例えば，医学での予後解析，工学での信頼性解析，経済学での失業期間解析，金融工学での倒産率解析・・・など，生存時間解析の方法論を共通に使っているの．
でも，もっと奥深くモデル構成を考えて，かつ一般理論の構成って可能？かどうかも考えてみたくて・・・．
頑張りましょう．