ぎょーむ日誌 2005-03-(01-10)

2005 年 03 月 01 日 (火)

• 0830 起床． どうもアタマこわれぎみだな． 朝飯． コーヒー． 0935 自宅発． 雪． 0950 研究室着．
• 昨晩 Dell 機に命じておいた maximum pseudo likelihood estimation (MPLE) の randomization は 3 時間 6 分ほどで終了していたよーで． R おぶぢぇくとの肥大が気になっていたんだが …… season あたり 3-5 MB のファイルとしておさまっている． どうも list() などで定義される 「いれもの」 がかさばるのであり， 中身はそれほどでもない， というデータ構造なんだろうか． なぞ．
• で， 計算結果はぜんぶそこに保存されてるわけだが …… いやはや， いつものごとく list の中の list という階層構造データを作りそこねて (不注意なるまちがい)， いわば unlist() されたようになっている． いやはや．
• とりあえず， names() で label をつけかえるプログラムを作って， Dell 機からこちらに scp で移す． もとのプログラムも修正．
• 作図プログラム修正． これは (苫小牧) 平尾君のものを改造していく． quantile() というような存在を知らなかった関数 (しかしあって当然だよな …… cf. ecdf()) などが使われており， 勉強になる …… が私の趣味でおおはばにりすとら．
• 博士課程試験， 筆記試験の部が進行中 (私は今回は監督ぎょーむをまぬがれている)． この研究科 はむちゃくちゃに「りすとら」 されることになっており， わけわからん状態である (とくに「起学」がらみ， とか)．
• 平尾君の作図プログラムの関数化終了． 出力はほぼもとのまま， になっているわけだが．

• しかし図をいろいろと描いてみると， randomization でなにかしくじっている可能性， がありそうだと気づいた． MPLE がいくらヘンな量であるとはいえ， 無作為化したときにゼロが含まれないのは， 何かヘンなのではないか， とか．
• お， 筆記試験終了か (かとーオフィスのとなりで試験やってる)． 時刻は 1200． 液晶プロジェクターとか準備しときますか．
• さーて， さっさと昼飯くって， と思ったら …… なぜか低温研の Davis さんがやってきて， 自分の PC が北大ネットにつなげない， 低温研の技官にみてもらってもわからん， という問題をもちこんでくる． なんで当方に， と思いつつ， 解決に二時間ばかりを費す． けっきょく PCMCIA LAN カードのどこかがイカれてる， とわかった．
• 1400-1630 博士課程入試面接につきあう …… いやはや， これからどうなることやら． 私としては博士課程 (正確には博士課程後期，か?) なんぞはさっさと 3 年間ですませてほしい， と思うわけだが， 生態学方面ではそのあたりのんびりする傾向がある …… しかも時間をかけたからといって研究がよくなるわけではない．
• なンか， すげーばてた， と思いつつ夕方になっての昼飯． やれやれ．
• ばててしまって parasitoid プログラミングがススまん …… と思ってたら フィールド科学センター (これまたわけわからん改組にまきこまれて， 来年度からこの研究科の一部になったり ならなかったりするわけだが) の博士院試を終えた苫小牧の平尾君がやってくる． 現状報告すこしばかり． 帰りの汽車 (と北海道では呼んでいる) があるので短時間にて終了．
• 甲山さんからぱいぷ樹木な下請け計算を発注されてしまう． どうなることやら．
• ホントに仕事がススまん． こういうときにはみょーな考えがうかんだりするもので …… 世の中には penalized pseudo likelihood といったきちがいじみたことを考えだすやつとかいるんだろうなぁ， と思って検索してみたら， やっぱりたくさんいた．
• 2000 研究室発． 2030 帰宅． 晩飯．
• [今日の運動]
  • なぜか運動休養日になってしまいましたよっ
• [今日の食卓]
  • 朝 (0840): 米麦 0.6 合． ダイコン・ハクサイ・海藻・豆腐・さばぶしの味噌汁．
  • 昼 (1650): 研究室お茶部屋． 米麦 0.6 合． ダイコン・ハクサイ・海藻・豆腐・さばぶしの味噌汁．
  • 晩 (2140): 米麦 0.7 合． ニラ・ダイコン・ハクサイ・海藻・豆腐・さばぶしの味噌汁．

2005 年 03 月 02 日 (水)

• 0710 起床． 朝飯． コーヒー． 朝から苫小牧 parasitoid プログラムの修正． 0800 自宅発． 曇． 0810 研究室着．
• 昨晩は Dell 機で， 苫小牧 parasitoid 問題を少し簡単にしたのをやらせてみた． 寄生率が近傍寄生個体密度 (その樹冠，同樹種他個体，他樹種) だけできまる， という 4 パラメーターモデルである． 計算させてみると， やはり 3 時間ちょっとかかる． ということで maximum pseudo likelihood estimation (MPLE) そのものが律速ではないのか …… (これは本日午後には必ずしも正しくない， とわかった)
• 講座の web server たる hosho のファイルシステムが一部不調らしい， ということがわかったので， reboot ついでに e2fsck させてみる (reboot すんのは前の停電いらい 143 日ぶり) …… やっぱり問題あるよーで． けっこう酷使されてるからなぁ． 時間かかる． バックアップ用ドライヴだけを reboot 前に check しとけばよかった．
• 復旧におよそ一時間を費してしまった． HDD の点検・修復は時間がかかる． 1104 運転再開．
• 待ち時間おちつかなかったので， おもわずかとーオフィスの掃除をしてしまった．
• しかしそれはすぐに終了したので， A801 の Dell 機に ssh して， ぱいぷ樹木 したうけ計算の準備． c_wp_length を 25.0 → 0.0 としてみる． その意図はシュート形成が 枝先の水ポテンシャルに左右されない， という状況だ (とゆーよーなことを計算しろ， といわれた)． 1035 計算開始．
• 苫小牧 parasitoid 問題． 簡単化した GLM ロジスティックモデルで推定される 「同樹種他個体の影響」「他樹種の影響」 の「樹木いれかえ randomization」な MPLE を図にしてみる． 標本数があるていど大きければみょーな交絡もでないよーで， めでたいことだ …… 本数の少ない樹種 (オオモミジとか) だと「しましま」ぎみに分布しがちではあるけれど．

• とはいえ randomization やってんのに， 推定値がゼロゼロからずれる， というのは少し気になるんだが． MPLE ってそういうものなのかしらん? そういう気もする …… (約 60 分後に計算プログラムにバグみつかる --- この図の修正版は翌日に掲載)
• 蛇足ながら，上の作図は R 上のコマンドライン一行で書こうとしたら (Perl の one-linear 的発想，とゆーか)， どんどん長くなってわけのわからないものになってしまった． すごく読みづらい R コードの悪例 ということでここに示してみる:
  par(mfrow = c(2, 3)); for (s in c("Am", "Ap", "Cac", "Mo", "Qc", "Tj")) { r <- results[[s]]; p1 <- r$rand.tree[,"p1"]; p2 <- r$rand.tree[,"p2"]; xp <- r$mple$coefficients[["p1"]]; yp <- r$mple$coefficients[["p2"]]; plot(p1, p2, xlim = range(c(0, p1, xp)), ylim = range(c(0, p2, yp)), main = s, pch = "-", col = col.Sp[[s]]); abline(h = 0); abline(v = 0); points(xp, yp, pch = 19) }
  …… ながめてるうちに貧乏性が発動して， けっきょくこのコードも整理整頓して， 関数定義ファイルにおさめてしまった．
• で， randomization 関数とかみなおしてるうちに， 上述のばぐとか見つけたり． まあ， 「ばぐゼロではないだろう」 とは予想してたけれど．
• 昼飯． 講座内にインフルエンザ蔓延．
• この randomization 計算の高速化に取りくんでみる． 現時点では， 全季節・全種 50 回の試験運転で

> system.time(run.mple.rand(n.trials = 50, v.season = as.integer(1)))
# reading data/data1.txt ...
# calc dist in plot0 ...
# calc dist in plot1 ...
# calc dist in plot2 ...
# calc dist in plot3 ...
# calc dist in plot4 ...
# Randomizedation: host
# trial  Am: [0][5][10][15][20][25][30][35][40][45][50]
# Randomizedation: tree
# trial  Am: [0][5][10][15][20][25][30][35][40][45][50]
...(中略)...
# Randomizedation: host
# trial  Tj: [0][5][10][15][20][25][30][35][40][45][50]
# Randomizedation: tree
# trial  Tj: [0][5][10][15][20][25][30][35][40][45][50]
# save to output1.RData ...
[1] 143.53   0.11 143.84   0.00   0.00

143 秒かかる． また overhead を削るような努力をすこしやってみると，

> system.time(run.mple.rand(n.trials = 50, v.season = as.integer(1)))
...(中略)...
[1] 138.35   0.27 138.65   0.00   0.0

うーむ， 計算時間があまり短縮されん …… (30 分経過) …… ふと正気にかえると， assign(..., env = .GlobalEnv) などなど 呪われワザ を濫用した禁断の高速化ワザの世界に踏みこんでしまっていた． randomization の過程でどうしてもデータの copy が発生してしまう， とわかったので正気を見失いがちな高速化計画はすべてほうりだす． バックアップをたぐって元にもどす (上述の 138 秒だしたところまで)．
• R の内部処理， というのがいまいちよくわかっていないんだが …… 私の現時点での憶測としては，
  • 関数にはまず参照でオブジェクトが渡される (ホントか? つねに値わたし， というハナシもある)
  • しかし関数内で渡したオブジェクトを 変更する操作があると， そのオブジェクトの copy が作られ， それに改変がくわわる (もとオブジェクトは変更されない)
  といったあたりか． うーむ …… ドキュメント読んだほうがいいんだろうけど． だれか ``Effective R'' を書いてほしい．
• 高速化うんぬんはいったんおいといて …… それよりやるべきことは， まずモデルの単純化ではないか， ということで …… 寄生 host 密度のみを使ったモデルに変更してみる． 上と同じ条件で計算させると ……

  > system.time(run.mple.rand(n.trials = 50, v.season = as.integer(1)))
  ...(中略)...
  [1] 90.72  0.07 91.02  0.00  0.00
  

  結果としてかなり高速化されてしまった．
• これはどうも maximum pseudo likelihood 最大化計算でてこずっているゆーより， 距離カーネル加重密度計算で苦闘してる部分も大きいようだ． 昨晩やらせてた計算では， 使いもしない非寄生 host 密度の行列計算が残存していたので， 高速化されなかったのかもしれない．
• 午前中から始めた ぱいぷ樹木計算， 4 時間かかって終了． 作図の変換計算ですこしてこずる …… が無事に下の図のよーにヘクタールあたり 10-20 トンという妥当そうな (?) 針葉重量を計算していたので安心した． そして可塑性有無による変化は， まあ， 発注者の意向にそった計算結果にはなっている．

[可塑性なければ自滅]

個体群の針葉重量の変化． シュート形成のルールが どのような状況でも不変な樹木は キビしい個体間競争を生きのびた樹木であっても 年齢とともにじりじりと衰退している (非同化部の構築・維持が苦しいため)． いっぽう， 枝先の水ポテンシャルをシグナルとして利用して 可塑的にシュート形成する樹木は葉量を維持・拡大できる．

• めんどーな講座雑用発生． 「避難経路にいたる廊下は 1.6m の幅を確保し， じゃまになるロッカーなどはすぐに撤去せよ」 なるとーとつなるお達しがでてしまった． ありていに言って現時点の A 棟 8F に関してはこのお達しは ことさらに無意味である． というのも， 非常階段出入口は厚さ 2m ばかりの積雪で埋めつくされており， そこにいたる廊下からロッカーのたぐいを取り除いたところで 依然として脱出不可能であることにかわりないからだ．
• しかし， まあ， なんでも会計掛に申告だせば不要備品を捨ててくれるらしいんで， その対応にとりかかる．
• 苫小牧から直径成長でもなければ parasitoid でもない質問メイルがたてつづけに二発 …… R の glm() に関するやつだ． おたがい R を使ってて便利なのはこういうときで， 相手のデータがなくてもメイルに書かれた状況から， 「たぶんこういうデータを使っているんだろう」 と乱数で「擬似データ」を手もとでささっと組み立てて， どういう状況におちいってるかを解析できるからだ． この手法でだいたい問題点がわかったので返信してみる．
• Dell 機で parasitoid の MPLE randomization 計算やりなおしさせるよーにしてから 2020 研究室発． 2030 帰宅． 晩飯． ちかごろうんどう不足ぎみだ．
• 自宅から A 棟 8F 闇ネットに ssh で入りこむ． 上記 randomization 計算はモデル簡単化のおかげで 1.8 時間ほどで終了． ぱいぷ樹木に関して， 念のため計算を実行させる． これも 4 時間ほどで終了するだろう．
• [今日の運動]
  • 腹筋運動 30 × 3 回． 腕立ふせ 5 × 3 回．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0740): 米麦 0.7 合． ネギ・マイタケ・卵の炒めもの．
  • 昼 (1420): 研究室お茶部屋． 米麦 0.7 合． ダイコン・ハクサイ・海藻・豆腐・さばぶしの味噌汁．
  • 晩 (2200): 米麦 1.0 合． ネギ・マイタケ・卵の炒めもの． ワカメスープ．

2005 年 03 月 03 日 (木)

• 0710 起床． 朝飯． コーヒー． 輪読会の予習． 0900 自宅発． 晴． 0915 研究室着．
• さて， 昨晩計算させた MPLE randomization test の結果をざっとながめてみると …… 今回は randomized 分布がゼロゼロ点をふくんでいるので， もっともらしく見える． しかし， 複雑な計算なので， ばぐさがしは継続せんといけませんな．

• 1000 より Life History Evolution in Plants 輪読会， 第四章ののこり， 担当は D1 森君． うーむ …… ちょっとザツだなぁ． 1130 終了．
• 苫小牧 から村上さん来る …… といっても借金とりたてのたぐいではなく， なんでもこちらで会議があったついで， とのことのよーで． parasitoid モデリング議論．
• 昼飯をはさんで検討つづく． とりあえず寄生率モデリングに関しては
  • edge effect を回避するため 30m × 30m plot (各 season 5 個) の「うちがわ」 20m × 20m だけを使う (推定に使える標本数は減少するけれど)
  • 「樹冠内の『見えない』 host 密度」 の憶測方法に関しては， 現時点では対策ナシ
  あとで苫小牧の平尾君から指摘された， ここからぬけてる論点としては
  • 樹高の違いをどのように扱うのか
  • りーふまいなーの密度が寄生蜂に対して log の order で作用するかも (非線形な密度依存性)
  • 大木が隣接するような帰無仮説を許すのか
  といったあたりか． うーむ， 今月末の大阪大会で発表せんといかん研究なんだけど …… 「せとぎわ」すぎる， とでもいうべきか．
• で， 村上さんが何やら思案している 「変動の同期性」 なる問題だが …… このデータセットから言えそうなことは
  • yi,t を t-1 から t への樹木 i における leafminer 密度 (これまたどうすべきか，なんだけど) の変動とする
  • f(yj,t) を樹木 i 以外での leafminer 密度 (距離加重された) とする (ここで同樹種のみ，とか他樹種もこみ，などの variant がありうる)
  • yi,t と f(yj,t) の「相関」を randomization で調べる
  というような基本構想か． いつもど忘れする leafminer とその parasitoid の生活史周期について．
  • 苫小牧ではこのサンプリングにみられる 観測 interval をおけば， leafminer も parasitoid も一世代以上は経過する
• 1500 ごろ苫小牧相談終了． 甲山さんからの下請けぎょーむのつづき， 三次元図を描け， というものだったんだが …… そういうふうに見ても林冠へたれぐあいがよくわからん (空中からつきだしている枝は「周期境界条件 (periodic boundary)」 の効果 …… 「どこでもドア」的というか「はみだしたら反対側からつきだす」 というふうになっている)．

• そこで， 個体ごとの針葉重量の時間変化を図にしてみる． むしろこちらのほうが昨日の 「(シュート形成に関する) 可塑性なければ自滅」 をわかりやすく説明している， と言えるんではなかろーか．

• 発注者と相談しながら， 後者の図でいくことにして， いろいろと調整． 一件落着． ところで， 今月から甲山さん部屋には雪野さんが復帰されている (ただししばらくは週二日で)．
• さてさて …… 本日も統計学など問い合わせメイルがあれこれと．
• 1930 研究室発． 2000 帰宅． 晩飯．
• [今日の運動]
  • 腹筋運動 30 × 3 回． 腕立ふせ 5 × 3 回．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0730): 米麦 0.7 合． タマネギ・ワカメ・豆腐の炒めもの．
  • 昼 (1250): きゃら亭のランチ． 本日は時節もの， というか， ちらしずしふうミニ丼もの． なぜか， きつねうどんがつく． 840 円．
  • 晩 (2120): パン． エノキダケ・卵の炒めもの．

2005 年 03 月 04 日 (金)

• 0730 起床． 朝飯． コーヒー． 0845 自宅発． 晴． 0900 研究室着．
• parasitoid プログラム点検， ちょっとだけ進捗する．
• 1030 より 講座セミナー ， 本日は M1 実吉さんのケムリ発芽のハナシ． ゑくせるによる「手計算」なので， 平均ゼロなのに SE > 0 というような奇妙な結果あれこれ． さすがわ， ゑくせりあん． まあ， データ解析的には一般化線形モデルに帰着できるかな， というかんぢで． とりあえずは．
• 明日の 進化植物研究会 の来客などがぞくぞくと．
• ちょっと風邪ぎみっぽいかも， と思いつつ昼飯．
• 生態学会がらみの変てこ雑用． けっこう時間を費してしまった． server とやらに ssh で login できんのはよい， として …… どっか上流のほうで DNS 設定せんといかんのじゃないの? アヤしいな． 来週になったらこのあたり調査せんといかん．
• 「避難経路確保のため廊下から物品除去しろ」 命令に対応する雑用． これ捨ててください， というのを会計掛にメイルで送ってみる． しかしここの会計は e-mail というものが何なのか理解できていないので， これでちゃんと連絡できたのかどうか不安だ．

整理番号#01,A 棟 8F,北大庁-環-る-2-79,ロッカー
整理番号#02,A 棟 8F,北大庁-環-る-2-80,ロッカー
整理番号#03,A 棟 8F,北大庁-環-る-3-78,ロッカー
整理番号#04,A 棟 8F,備品番号なし,ロッカー
整理番号#05,A 棟 8F,北大庁-環-る-3-19,ロッカー
整理番号#06,A 棟 8F,北大庁-環-る-3-86,ロッカー
整理番号#07,A 棟 7F,北大庁-環-る-3-24,ロッカー
整理番号#08,A 棟 7F,北大庁-環-る-3-89,ロッカー
整理番号#09,A 棟 7F,北大庁-環-る-2-166-2,ロッカー
整理番号#10,A 棟 7F,北大庁-環-る-3-77,ロッカー
整理番号#11,A 棟 8F,北大庁-環-る-3-75,ロッカー
整理番号#12,A 棟 8F,北大庁-環-る-3-95,ロッカー
整理番号#13,A 棟 8F,北大庁-環-る-3-92,ロッカー
整理番号#14,A 棟 8F,北大庁-環-る-3-93,ロッカー

• 昨日の parasitoid 相談，
  • edge effect を回避するため 30m × 30m plot (各 season 5 個) の「うちがわ」 20m × 20m だけを使う (推定に使える標本数は減少するけれど)
  とか書いてるけど， ぜんぜんダメだわ． 面積が 900 → 400m² になるわけで． 標本数はこのように激減する． いやはや．

> source("mple.rand.R")
> listd <- read.tree.file("data/data1.txt")
> d <- listd$data
> xy <- listd$xy
> d.new <- d[xy$x.30 >= 5 & xy$x.30 <= 25 & xy$y.30 >= 5 & xy$y.30 <= 25,]
> tapply(d$Samplesize, d$Sp, sum)
  Am   Ap  Cac   Mk   Mo   Qc   Tj 
 345  225  123   81  139 3000  180 
> tapply(d.new$Samplesize, d.new$Sp, sum)
  Am   Ap  Cac   Mk   Mo   Qc   Tj 
 103   77   59    5   90 1339   91 

• メイルだそうとしたら， またしても 北大のメイルサーヴァーが死んでる． 時刻は 1650． あ， そうか北大を経由しないでメイルをだせばいいんだ．
• この風邪ぎみ状態は講座内に蔓延してる virus がいまごろになって私に感染したのかも …… ということで早々に撤退． 1750 研究室発． 雪． 1805 帰宅． すごーくひさしぶりに体温など測定してみる． 37.5°C． うーむ． 寝る．
• 2 時間ぐらい横になってから， すこし晩飯． 風邪薬などひさしぶりに服用してみる． また横になる． しかし眠れん． 明日は 夕張 まで到達できるのだろうか．
• [今日の運動]
  • うんどう不可能日
• [今日の食卓]
  • 朝 (0750): パン． リンゴ．
  • 昼 (1330): 研究室お茶部屋． 米麦 0.8 合． タマネギ・ワカメ・豆腐の炒めもの．
  • 晩 (2010): ニラ・ショウガ・ワカメ・豆腐のスープ．

2005 年 03 月 05 日 (土)

• 0700 起床． 体温 37.0°C． 朝飯すこし食って薬のむ． 時間あるので洗濯． その間， ベッド上で横になる． 0845 自宅発． 晴． 0900 研究室着．
• 西村さんの軽自動車にのせていただいて 0935 北大前発． 高速道路経由 (あいかわらず道東自動車道はすかすか --- 札幌市内-夕張 1650 円)． 「とばし屋」女性大学院生たちの会話にひるむ． 1125 夕張市中心部に到達 (あいかわらずサビれている)． 石切神社階段途中にある「藤乃屋」で昼飯． 風邪ぎみだったのは少しマシになってきたかんぢだ． 1210 会場である 「ひまわり」 (もと夕張北高校) 着． 道内外から 30 人ばかりあつまる．
• 1300 より 進化植物学研究会 開始． 最初は京大の森さんで御岳の標高 2000m ぐらいの斜面上の Abies と Picea の成長・生残・更新の解析． Abies の sapling は広葉樹ダケカンバの「北側」が好きなんでは (落葉期には日あたりがいいから)， というようなハナシなんかも． あとで山のような 論文別刷 をいただく．
• 次は筑波大の大橋さん， マルハナバチの行動が花粉運搬に与える影響， というかかなりマルハナバチよりなハナシ． 株内の行動を追跡すると， けっこう「ものわすれ」がはげしいように思えるのだが …… 室内実験で株をいろいろな配置においてやると， この株間移動については苦闘の試行錯誤のすえ， かなり効率のよい巡回経路を発見・記憶してしまう， という性質が示された． これに関連するシミュレイション研究， とか．
• 本日の最後は北大の生態遺伝の山岸さん． コロラドロッキーの標高間ならびに局所的な遺伝的分化 (カタクリ)， それから十勝平野の孤立分断林の遺伝的多様性 (オオバナノエンレイソウ)． 前者に関してはこちらの講座の平尾君の研究によく似たわくぐみの ハナシなんだけど …… この FST を計算するような一連のハナシ， 何かもう少し集団動態モデルなんかと連動させたりできないのだろうか (ある遺伝的分化度を平衡状態 (うーむ) で実現するような集団動態モデル， とか)， とつねづね思っているわけですが．
• 1700 ごろひとまず本日の部終了． 晩飯の時間まで， 大橋さん・石井さんがマルハナバチおたく対談やってるのを， 横で拝聴する． これまたすごくおもしろい． カナダでは農家用のマルハナバチ製造販売会社によって 人工選択がおこなわれてる系統を実検に使ったりしたんだけど， そいつらは子どもをたくさん産む方向に選抜されていて， かならずしも働きものではない， とか．
• 1830 晩飯． 体調いまいちなんで， 晩飯もひかえめに．
• 2000 より懇親会． おもに北大の農学部・造林からきたヒトたちと話す． 北大農学部の学生・院生さんたちは， ヘンなヒトが多くて面白い．
• 2400 すぎ， 寝る．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0720): ニラ・ショウガ・ワカメ・豆腐のスープ． リンゴ．
  • 昼 (1140): 夕張でもっとも有名 (?) なる蕎麦屋， 藤乃屋． 名物のカレーそば． 840 円．
  

  [カレーそば]

  こういうのです． 夕張名物， とでもいうべきか．
  
  
  • 晩 (1850): 「ひまわり」食堂で晩飯． バイキング形式．

2005 年 03 月 06 日 (日)

• 0725 起床． …… 0300 ごろ目をさまして， それ以降は眠れんかった． 朝飯． しかしながら， すこし食欲回復． コーヒー．
• 0900， 進化植物学研究会 の第二日目， 最初は京大の水町さん． 食害にさらされたコナラ稚樹の補償・防御の応答を調べる室内実験． 補償 (食われた分を「復旧」すること) についてのデータ解析の結果は面白そうだったんだけど， 意味がいまいちよくわからなかったので， あとで詳しく教えていただいたのだが ……
  • 虫に食われても食われなくても二次フラッシュまで やることが多い
  • 虫に食われてると三次以上のフラッシュをする確率が高まり， このときに「寸づまり」な伸びとなる
  • これらが土壌栄養分に左右される
  という応答なようで． ふーむ． 松木さんコメントによると， 野外では (環境によっては) 補償で新しい葉っぱだしても片っぱしから食われてしまって， ぜんぜん補償になってない， という状況もあるそーで．
• 次は道立林試の大野さん， フユシャクガ (10 年周期で大発生) に食われた ウダイカンバ の枝はどういう状況で枯れるか， という研究． どうも水ストレスが重要であるらしく， 枝のついてる高さに依存して枯死確率が増大する， という推定になってた． キャビテイションとの関連について城田さんがコメントし， 枝先よりもうちょい根元方向で「つまって」いるから， そういうふうに枝ごと枯れる， となってるんでは， とのご指摘．
• 次もフユシャクガ & ウダイカンバなハナシで， 道立林試 PD の松木さん． 樹木の育ってる環境が樹木の葉の性質を決定し， それが虫の密度を決めている， というようなハナシなんだけど …… 空間構造を重視するワタシとしては， あまり移動分散しないフユシャクガ (とゆーのも，成虫メスには羽がなくて飛べない …… 幼虫は「糸による飛翔」を実現してるそうですが) が作った空間相関みたいなもののほうが重要では， というような指摘をしてみたのだけど， 博識かつおそるべき機転をほこる松木さんと論争して勝てるはずもなく， 「虫の個体群動態の空間パターン反映説」 は却下されてしまった． うう．
• 本日の研究発表はここまで． ここの研究室の西村さんや他の大学院生たちの尽力で， 今回の進化植物学研究会も無事に終了し， 1150 ごろおひらきとなった．
• かたづけをしてから， 1225 夕張発． また高速道路経由で 1400 研究室着． 車中 1.5 時間のあいだ， 女性大学院生会話ををいろいろと傍聴させられることに．
  「ぜったいにぎょーむ日誌とかに書いたらダメですよ」
  「もちろんです．私はオソれを知る人間です」
• 荷物をおいて 1410 研究室発． 1430 帰宅． 昼飯． いきなり 2 時間昏睡．
• 食料がつきているので， ふらふらと買いものなどに出る．
• アタマもふらふらするよーな気がするので体温測定 1900． 38.5°C …… いかん． 悪化してる． また寝る．
• [今日の運動]
  • じつにふせっせいなる日々
• [今日の食卓]
  • 朝 (0740): 「ひまわり」 食堂でバイキング形式の朝飯． 和食．
  • 昼 (1440): パン屋「北欧」バゲット．
  • 晩 (2130): パン屋「北欧」バゲット．

2005 年 03 月 07 日 (月)

• 0800 起床． 体温 36.8°C． お， 回復してきた． まだちょっとぼーっとしてるけど (風邪薬の悪影響か?)． 朝飯． コーヒー． 0920 自宅発． 晴． 0930 研究室着． 研究か事務室の学術助成に液晶プロジェクター (予備として夕張にもっていっていた) を返却する． ついでに会計掛にいき， 先日の「廊下のごみ」リストが届いてるかどーかを確認． いまごろになって受信してるし．
• 風邪からのりはびりなどと称して， ぎょーむ日誌をうだうだと書く． 進化植物学研究会 のメモを見なおしたり， いただいた別刷などに目をとおす．
• ちょっと前からわけわからん状態になってる査読報告がらみのあれこれ． 原著者から編集部経由でもとデータを送ってもらい， 私が「こうやったらいいんぢゃないでしょーか」 なる解説をやる， という …… うーむ， その Journal 名とか書けん状態ですな． 二時間ほどとりまとめに費す． ぢつに簡単な内容なんだけどね．
• とても使いどころありそうなデータとるような科学者たちが， その解析手法をろくに知らないために， そのデータの良さをいかせない事例がかなりあるように思う． いわば， 食材をとってくるのは上手だけど， 料理がへたすぎてせっかくの材料がだいなしになる， というような状況だ (で， 材料さえ良ければ料理法がへっぽこでもかまわないんだ， と主張する)．
• これで一件落着， と思ったらまた生命保険うりこみ． いやはや． 追いかえしたあとになって気づいたんだけど， ばか正直に「結婚してません，生命保険なにも入っていません」 などと教えてやることなかった． 某妻帯者氏の家の実態など参考にしつつ， 「ええ，結婚してます． で，ぼくが知らないうちに妻がどんどん生命保険かけてしまっていて， ですね …… 自分でもいくつの保険をかけられてるのかもわからないんです． 毎月の支払い合計はそうとうなもんです」 などと答えておけばよかった． われながらなんてアタマが悪いんだ． こんど別の勧誘員が来たら， この策をつかってみよう．
• 食欲いまいちないけど， 昼飯をもとめて北大生協へ． 本日は気温高く， 北大構内は雪どけ水没状態． 私は用意周到にもゴム長にて登校してきたわけだが． 研究室にもどって昼飯．
• 苫小牧 parasitoid 問題ともまったく無関係ではないんで， 昨日の「dispersal がせまいけど (狭いからこそ?) 大発生する昆虫」 問題をしつこく調べてしまう． たぶんそういうモデルとかあるだろう， と思って調べてみたら， けっこうぞろぞろとあるよな ……

  E. Ranta, V. Kaitala, J. Lindström. 1999. Spatially autocorrelated disturbances and patterns in population synchrony. Proc.R.Soc.Lond.B 266: 1851-1856.

  とか． これはごく単純化されたモデルだけど．
• フユシャクガの場合， 「広域」 (と言っていいのかどうかわからんけど) で大発生が同期すんのは， (メスは羽がないけど) オスの成虫は自由にとびまわれるから， そろうんでしょう． たぶん． つまり， 樹木の一斉開花の井鷺モデルの昆虫版みたいなもの， とゆーことで．
• そして， 昨日， 松木さんに教えていただいたところによると， フユシャクガ大発生の終息はまさに 「かたすとろふぃっく」 というべきものらしいんだよね …… 地中のサナギだかなんだかを全滅させる菌類が蔓延する， とのことで． ぢつに非線形にして強烈なる密度依存性だ．
• などと本業に関係ないこと調べてたら， 雑用の嵐が襲来してきて …… ふと気づいたら時刻はすでに 1730．
• 生態学会では 大阪大会 では自由集会のための液晶プロジェクターを準備してくれるそーで …… いやー， すごいことです．
• いろいろやらねばならんことがあるのだが …… とりあえず小林さんから送られてきたアカマツ「補償」光合成原稿をみる．
• と思ったら， ザツにかたづけた雑用のやりなおし命令が． うう． 「さっさと手を切りたいイヤな仕事ほど丁寧に」 という教訓はおそらく正しいのだろうけど， 実践はなかなかにむずかしい．
• 観測値のちらばりが不等分散なときに， 「不等分散だから」 という理由で (位置パラメーターに関する) のんぱらめとりっく検定やるのはまちがいである …… というのをなんとなくネット上で検索してたら， なんと 粕谷さんぶろぐ を「発見」してしまった． これは 動物行動学会大会 のときに 「九大ねた」あれこれを紹介されていた場所なんだけど， いつのまにかこうなっていた， とは …… ノンパラメトリクスと分散 ならびに Mann-WhitneyのU検定と不等分散 参照のこと．
• で， 私はこの面倒な問題に対して， 不等分散な状況を考慮した parametric bootstrap 尤度比検定 (10 日ほど前 にぢたばたしてたアレ) でどうにかしよう， と考えてるわけだが …… 本日になってようやく， 「尤度比検定は必ず片側検定」 というごくごくあたりまえのことが アタマの中から完全にヌケおちていたことに気づいた． すごく阿呆阿呆だ．
• しかもよく考えると， 10 日前のアレでは「母分散が異なる」 状況にまだ十分には対応できていない． 「母集団」をふたつ準備せんといかんのか．
• なんとなく大阪大会のポスター賞審査員なんぞを引き受けてしまった (釧路大会ではひどく消耗させられてしまったわけだが)． どーも知ってるヒトからの依頼だと， 理不尽な理由をあれこれと並べたてて断る， という手口が使えなくて， ですね．
• とりあえず小林さんにとりあえずの アカマツお返事メイルをだしてから撤退． 2020 研究室発． 2035 帰宅． 体温測定 37.6°C． うーむ， 雑用熱か?
• [今日の運動]
  • あいかわらず不養生状態
• [今日の食卓]
  • 朝 (0840): クロワッサン．
  • 昼 (1400): 研究室お茶部屋． 北大生協パン．
  • 晩 (2150): 米麦 0.7 合． ハクサイ・タマネギ・エノキダケ・豆腐のカレー．

2005 年 03 月 08 日 (火)

• 0700 起床． 朝飯． コーヒー． 体温測定 36.7°C． 気分的にはまだすっきりしてないけど， とりあえず平熱のよーで． 風邪薬の服用ヤメ． 0850 自宅発． 雪． 0905 研究室着． 今日は平常どーり 8F まで階段をあがってみたんだが， まだ万全ではないよーですこし体温上昇が実感できた．
• 「非常階段にいたる廊下の幅は 1.6m 確保せよ， じゃまなものは撤去」 なる責任のがれ oriented な命令に対応する雑用． とりあえず撤去すべきロッカー上のよけーなものを撤去し， またロッカーのうち二基は院生部屋にいれるので， その退避先のかたづけ． すると 8F 闇ネットの配線の一部をくみかえる必要があ， …… と一時間ばかりを費してしまった．
• アカマツ問題に対応するための， parametric bootstrap 尤度比検定プログラムの改善． まずは， 「平均は同じだけど，分散が異なる」 正規分布の最尤推定を R でやらせる方法を検討する． まあ， これは optim() つかって自分でやるしかないんだが．
• などとプログラミングしてると， 数種類の雑用メイルが． ついつい返信してしまうんだよなぁ．
• 「母分散は異なるけど平均は同じ， と仮定する二つの正規分布の最尤推定」， とりあえず， 関数はかけた． こんなもんか? まー， 関数内関数とか， 関数内スコープとか， 非負パラメーター推定のための exp() わざとか， いろいろ使ってるわけですが．

estimate.gaussians.unequal.var <- function(sample1, sample2, ...)
{
	logL <- function(p) # 対数尤度
	{ # p == c(mean, var1, var2)
		log.g <- function(sample, mean, var.log)
		(
			- 0.5 * log(2 * pi * exp(var.log))
			- (sample - mean)**2 / (2 * exp(var.log))
		)
		sum(log.g(sample1, p[1], p[2])) + sum(log.g(sample2, p[1], p[3]))
	}
……
(以下，うだうだと書いていたんだけど，
本日の夕方ごろにはすごくややこしくなってしまったので中略)
……
}

• しかし， きわめて標本数の少ない呪われ割りざん値 (むろん，というか残念ながらというか 連続値 / 連続値) の「検定」のために， 「母分散の異なる正規分布で近似して， parametric bootstrap 尤度比検定」なる すとらてぢーは手がこんでるわりには 阿呆っぽいような気もしてきた． ホントに標本数が少ない場合でしか使えんよーな (今回はまさにそれなんだけど)．
• 本日も人口密度ひくく， お茶部屋雑談にとらっぷされてしまう． 高校地理でならった「カナダの石油はオイルサンド (砂まじりの油)」 というような雑学を思い出したり． あとで調べてわかったんだけど， その埋蔵量はじつに莫大でサウジアラビア全体より大きいらしい …… しかも精製コスト削減にも成功しつつあるらしい．
• 石井さん・長谷川さんに手伝ってもらって， 廊下のロッカー移動． 昼飯． かとーさんがインフルエンザから回復してひさしぶりに登校してこられた．
• なんだか竹中さんと大阪大会の次の大会に関連する 雑用に関連するメイルのやりとり． なぜわれわれがかかるコトにまきこまれているのだろう?
• 生態学会といえば， 大阪大会では parasitoid のハナシをしないといけない …… ヒトたちのための「うらかた」をしなければならないのですが． あ， 自由集会 の準備や勉強もいろいろやりたいんだけど． なんかいろいろ用件がくると， 私の resource allocator はいともたやすく破綻するよーです．
• そういや， 低温研の加藤さんからはダケカンバ葉群推定概念図を発注されてたっけ ……
• 時刻は 1600． 苫小牧 parasitoid 問題はもちろん アカマツな仕事も進捗しておらず， 雑用も処理できていない．
• 夜までがんばって， parametric bootstrap 尤度比検定 (分散の異なる正規分布母集団からの標本の比較) の改良． いや， 改良してるつもりでいろいろとぢたばたやったんだけど， あまり改良されたかんぢはしない． たぶん， 単純まちがいのたぐいはすでに除去できてる， と思うんだけど．
• なにが気に入らないか， というと …… まさにその状況に適合した例題を作ってやっているのに， 帰無仮説をきちんと棄却してくれない場合が多々ある， そしてうまくいく事例では Wilcoxon 検定でもうまく棄却できる， ということだ．

# --- 例題 1 ---
> x <- rnorm(20, mean = 0, sd = 2); y <- rnorm(20, mean = 1, sd = 2.2)
> wilcox.test(x, y)
        Wilcoxon rank sum test
data:  x and y 
W = 197, p-value = 0.9467
alternative hypothesis: true mu is not equal to 0 
> r <- pb.lrt.gaussian(x, y); r$p
# gaussian(c(x, y)): logLik(heteroscedasticity) = -89.5, logLik(homoscedasticity) = -89.8
# mean.xy = 0.446592, sd.x = 2.28671, sd.y = 2.28671
[1] 0.652
# --- 例題 2 (設定は 1 と同じ; 乱数セットが異なるだけ) ---
> x <- rnorm(20, mean = 0, sd = 2); y <- rnorm(20, mean = 1, sd = 2.2)
> wilcox.test(x, y)
        Wilcoxon rank sum test
data:  x and y 
W = 121, p-value = 0.03264
alternative hypothesis: true mu is not equal to 0 
> r <- pb.lrt.gaussian(x, y); r$p
# gaussian(c(x, y)): logLik(heteroscedasticity) = -89.0, logLik(homoscedasticity) = -91.1
# mean.xy = 0.193208, sd.x = 1.728, sd.y = 2.90467
[1] 0.032

• で， かんぢんのアカマツデータセットだが …… なにしろ 4 標本 vs 4 標本というさらにキビしい状況なんで， 分散の推定がむちゃくちゃになる， といいますか．

# こんだけしか標本ないんですよ……
> x <- d$AmaxW[1:4]; y <- d$AmaxW[5:8]
> sort(x)
[1] 0.0342 0.0388 0.0563 0.0638
> sort(y)
[1] 0.0653 0.0717 0.0783 0.0931
# parametric bootstrap 尤度比検定
> r <- pb.lrt.gaussian(x, y); r$p
# gaussian(c(x, y)): logLik(heteroscedasticity) = 21.0, logLik(homoscedasticity) = 20.7
# mean.xy = 0.0731336, sd.x = 0.0276698, sd.y = 0.0110553
[1] 0.108

• …… うーむ， 上の logLik() (最大化対数尤度) と「平均ちがう and (分散おなじ or ちがう)」 なモデルのそれを比較してみると ……

  > logLik(lm(x ~ 1)); logLik(lm(y ~ 1))
  `log Lik.' 11.956 (df=2)
  `log Lik.' 12.620 (df=2)
  > f <- as.factor(c(rep("T", 4), rep("C", 4)))
  > logLik(lm(c(x, y) ~ f))
  `log Lik.' 24.521 (df=3)
  

  「平均は異なるけど分散はおなじ」 というモデルが最良， か． いやはや． しかしながら， この程度の対数尤度差に関する尤度比検定では上のとーりになるわけで． まあ， 矛盾はしていないんだけどね (検定とモデル選択は別ものだから)．
• なぜ尤度比検定がここまで劣悪なのか， よくわからん． このような「重なりのない二標本」で 「分散の異なるけど平均の等しい母集団から得られた標本」 という仮定がナンセンスなのか?
• 順序統計量つかった Wilcoxon test だと「ゆーい」になっちまうんだけど， だからといって ……

> wilcox.test(x, y)
        Wilcoxon rank sum test
data:  x and y 
W = 0, p-value = 0.02857

• これがこの標本セットにたいして妥当な検定なのかどうか， かなり疑問だ． なにしろ合計 8 標本とかだと， p 値のとりうる値もすごく限定されているわけで． たとえば， x の最大値と y の最小値の差はそれほど大きくないんだけど， これらを入れ換えると，

  > x <- sort(x)
  > y <- sort(y)
  > rbind(x, y)
      [,1]   [,2]   [,3]   [,4]
  x 0.0342 0.0388 0.0563 0.0638
  y 0.0653 0.0717 0.0783 0.0931
  > wilcox.test(c(x[1:3], y[1]), c(x[4], y[2:4]))
          Wilcoxon rank sum test
  data:  c(x[1:3], y[1]) and c(x[4], y[2:4]) 
  W = 1, p-value = 0.05714
  

  p 値はちょうど 2 倍に増えるわけで． これらの中間の値は絶対にとりえない．
• (正規分布でなくてもいいけど) 何かパラメトリックな推定なら x[4] (x の最大値) と y[1] (y の最小値) なんて variance ですぐに埋められるような差にすぎない …… しかし， それは今回つくった parametric bootstrap 尤度比検定がへっぽこである， という説明にはなっていない， よねえ ……
• なんかナットクできんなぁ， といぶしみつつ撤退 …… 2245 研究室発． 吹雪． 2300 帰宅． ふう． 体温 36.2°C． 体温計はもう片づけてよさそうだ． 体重 73.8kg． 晩飯．
• 要約すれば， 統計学的検定なる操作をするときに， 良い帰無仮説を作ることが重要なのである (モデル選択だと， モデルの適切な階層性を設計すること)． で， 何が良い帰無仮説なのか， 統計学だけでは決められない部分が存在しうる， といったあたりがイヤなところだ． といいますか， 統計学ってのは人間が適切なる統計学的モデル群を準備しているときに， その状況のもとでどのような計算をなすのが妥当であるか， を明らかにするものなんで …… しかしながら， 計算してみないことには「適切なる」だったかどうかわからん， って場合が多々あって ……
• [今日の運動]
  • まあ， 明日ぐらいから．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0730): リンゴ． ヨーグルト．
  • 昼 (1400): 研究室お茶部屋． 米麦 0.7 合． ハクサイ・タマネギ・エノキダケ・豆腐のカレー．
  • 晩 (2400): 米麦 0.7 合． ハクサイ・タマネギ・エノキダケ・豆腐のカレー．

2005 年 03 月 09 日 (水)

• 0800 起床． 朝飯． コーヒー． 0930 自宅発． 曇． 0950 研究室着． あらら， 廊下のロッカー， すでに撤去されてる．
• さて， 本日の仕事は …… アカマツなんとかしないといけない． で， 昨晩うだうだとひねくってた parametric bootstrap 尤度比検定だけど， あれでぜんぜん問題ナシ， ということがわかった． はっきりいって， ここでゆーいだろうがそうでなかろうが， どうでも良いのである． そもそも 4 vs 4 の世界なんだし．
• と整理しておいてから， まずは雑用処理にとりくむ．
• えーと， ですね …… 生態学会がなにやら (おそらく明確なるぽりしー何もないまま) 独自ドメインとろうとしていて， さらに中央集権化をススめるべくあれこれ一式ほうりこむ サーヴァー借りる， ということになってしまったんだよね． で， 私がそのしくみのドン底の下っぱの一人たるサーヴァー管理者． 東京のどこかにある turbolinux 搭載機にもぐりこんでる．
• で， 生態学会事務局のほうで独自ドメインとやらを取ったというんで (ホントか??)， それを 仮想サイト機能 とやらで実現せんといかんのですが．
• この仮想サイトとやらは DNS & httpd の設定で実現するアレだろう． ということで ssh で先方に入りこんで， /etc/ 以下などを調べてみる． どちらもちゃんと設定されているようにみえる．
• さて， サーヴァーがわの設定はかくも簡単というか， ツールにおまかせ状態なんだが …… 日本生態学会事務局はホントに 検索 しても取れてないようにしか見えんのだけど． ちゃんと JPRS とかに申請だしたのか?
• 蛇足ながら， JPRS と JPNIC の関係がよくわからん．
• ちょうど竹中さんからもこのあたりに関するメイルがきたので， 「未登録疑惑」をお尋ねしてみる …… どうやら， 生態学会事務局のほうにおたずねしてくれるそーで． 竹中さんいわく， ここで ちゃんと登録しているはず， とのことだが．
• DNS server (bind) の設定を自分でやんのははじめてなんだけど， ひねってるうちに， だんだんわかってきた． とりあえず， local な範囲ならば (おそらく未登録すなわち非合法な) 生態学会ドメイン名， 使えるようになった …… これって勝手に上流に伝播していくのかしらん? そこまで野ばなし状態， とは思えんが．
• DNS & BIND の バッタ本 (以前に研究費で買ったもの) ながめながら， このへん勉強．
• 昼飯． 本日も人口密度がきわめて低い． またバッタ本． 生態学会事務局からいつまでたっても返事ない， ということは「なんちゃって取得」だったのか? あるいはココロの中だけで「ドメイン名げっと」だったのか?
• 1500， まさにそのとーりだった， という連絡いただく． 竹中さんはきちんと説明メイルを書いたのに， まったく読みとばされていた， というおどろくべき状況 …… まあ， これが日本生態学会事務局の実務能力， と考えておけば将来のわざわいにも対策がたてられるだろう．
• 1540 ごろまでかかってバッタ本にひととーり目をとおす． 基本的なしくみとか， 自分とこで DNS 設定されたからといって「親」がそれを 参照するかどうかは自明ではない， といったあたりまえのことがわかった， だけなんだけど．
• ということで， またアカマツの仕事にとりくむ．
• ススまん． アタマがきりかわらない．
• しかしもはや時間もないので， 「きあい」で PB よびだしてデータを次々にわたす部分を書いていく (ぢつはぜんぜん難しいものではないんだが)．
• とりあえずの試運転がうまくいくことを確認して撤退． 1945 研究室発． 2000 帰宅．
• ThinkPad に 1000 回の parametric bootstrap 尤度比検定 (in R) 12 観測値ぶんやらせてみると …… 6 分ほどで終了した． 晩飯．
• [今日の運動]
  • 腹筋運動 30 × 3 回． 腕立ふせ 5 × 3 回．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0850): リンゴ．
  • 昼 (1300): 研究室お茶部屋． 米麦 0.7 合． ハクサイ・タマネギ・エノキダケ・豆腐のカレー．
  • 晩 (2200): 米麦 0.8 合． ニラ・モヤシ・ブナシメジ・ショウガの炒めもの． ワカメスープ．

2005 年 03 月 10 日 (木)

• 0830 起床． 朝飯． コーヒー． 0930 自宅発． 晴． 気温たかい． 0945 研究室着．
• なんとなく雑あれこれで一時間ほど費してしまう．
• そういや， 昨晩， 小田原某ですま プログラマー氏にメイル書いてる最中に気づいたんだけど …… 本朝であるソフトウェア会社が「大手」かどうかみわける規準は，

  あるソフトウェア会社が大手かそうでないか， は計画管理能力の有無ではなく， 残業手当支払いの有無で判別すればよい， というのがだんだんわかってきました．

  とゆーことで． 「大手」なら支払われ， そうでなければタダばたらき (蛇足ながら生態学会の釧路大会ネット雑用あれこれも， 今後のサーヴァー管理もことごとくタダばたらき)． 「日本のソフトウェアに未来はあるか」 …… なさそう．
• アカマツ解析の説明を書こうとするんだが …… ススまず． とりあえず数式など書いてみると気楽かも． 下の図は尤度比 (ゆーどひ …… 漢字がよめん， というご指摘いただきましたんで)．

• 昼飯．
• 仕事に復帰中の雪野さんの MacOS X 設定で苦闘してしまった …… またしても， あの AppleMail で． アカウントきりかえみたいなのは， よくわかるところで設定できるようになっていてほしいもんだけど， これは「詳細」とか書いてあるなかでやる， というのをかなり時間を費して発見する． いやはや．
• あまりの脱力感に， 建物をでて雪に埋没した構内を徘徊してしまう． ついでに郵便局で応用統計学会の年会費支払い． 5000 円．
• アカマツ説明文かき， ぢりぢり進行中 ……
• 1950 研究室発． 2010 帰宅． 体重 74.0kg． 晩飯．
• [今日の運動]
  • 腹筋運動 30 × 3 回． 腕立ふせ 5 × 3 回．
• [今日の食卓]
  • 朝 (0850): リンゴ．
  • 昼 (1300): 研究室お茶部屋． 米麦 0.7 合． ニラ・モヤシ・ブナシメジ・ショウガの炒めもの．
  • 晩 (2200): 米麦 1.0 合． ハクサイ・ニンニク茎・卵の炒めもの． ワカメスープ．