しぶんぎ社

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  • H-IIA 47号機が打ち上げられ、相乗りだったX線観測衛星XRISMと月着陸機SLIMがともに正常に分離された。始まったばかりだが、最初のハードルを越えたという感じ。

    https://www.jaxa.jp/press/2023/09/20230907-1_j.html

    日本初、世界で5か国目（ソ・米・中・印の次）の月軟着陸を目指すSLIMも非常に大事だが、自分はXRISMの方に思い入れがある。XRISMの高分解能X線分光器「Resolve」は実質的に3回連続で死んでいる、ISASにとって悲願の観測装置だから。

    天文学の観測の柱として、画像を撮る「撮像」と天体のスペクトルを得る「分光」がある。今は両方同時にできる撮像分光装置というのもよくある。X線の分光器にもいろいろあるが、Resolveはマイクロカロリメーターという方式で、X線光子を受けて素子の温度が上がるのを精密に測定して光子のエネルギーを決める。波長（エネルギー）の分解能 E/ΔE が数百〜1000くらいと非常に良いが、液体ヘリウムを使って10-2Kという極低温まで装置を冷やす必要がある。

    日本のX線観測衛星は、4代目の「あすか」(ASTRO-D) が1993年に上がって、これは2001年まで大活躍した。あすかの分光器は2種類搭載されていたが、これらはガス蛍光比例計数管とCCDを使う方式で、E/ΔE は10-50程度。

    あすか以降の日本のX線衛星の歴史は血塗られた道だった。5代目になるはずだった「ASTRO-E」は2000年にM-V 4号機で打ち上げられ、初めてX線マイクロカロリメーター分光器「XRS」が搭載された。しかし第1段の姿勢が異常になって地球周回軌道に乗らず、失敗。ASTRO-Eは「ひりゅう」と名付けられるはずだったという1。

    ASTRO-Eの代替機「すざく」(ASTRO-EII) は2005年に打ち上げられ、5代目X線衛星として2015年まで運用されて大きな成果を挙げた。しかし肝心のXRSは打ち上げのわずか1か月後に液体ヘリウムが蒸発してしまい、試験観測を始める前に使えなくなってしまった。なので、X線マイクロカロリメーター分光器で天体を観測した実績はここでも作れず。

    続く「ひとみ」(ASTRO-H) は2016年に打ち上げられ、これも打ち上げ自体は成功した。しかし軌道投入から38日後に機体が異常回転を始め、遠心力で機体全体がばらばらに破壊されて運用終了。ただし打ち上げ約2週間後から観測機器のチェックが始まっていたため、ASTRO-H搭載のX線マイクロカロリメーター分光器「SXS」は、ぎりぎりペルセウス座銀河団の観測データだけは取れている。素晴らしい分解能のスペクトルで、この成果だけでNatureの論文になった2。

    白がASTRO-HのSXSによるスペクトル。黄色は「すざく」によるX線CCD分光器でのスペクトル。（宇宙のレシピを手に入れよう　−銀河から銀河団まで｜XRISM）

    …というように、マイクロカロリメーター分光器は過去3回とも設計寿命を全うしておらず、今回のXRISMが4回目の搭載となる。ASTRO-HのSXSとXRISMのResolveは、万一ヘリウムが抜けてしまっても冷凍機で0.05Kまで冷やして観測できる冗長性を備えている。

    観測装置の名前はたいていは頭字語だが、今回「Resolve」と名付けられているのは、波長を「分解」するという意味以外に「決意する」「決着を付ける」といった意味も込めているからだと言われている3。

    他国のX線観測衛星というとNASAの「Chandra」と欧州の「XMM-Newton」が有名だが、それぞれの高分解能分光器の波長域と分解能を比べると以下の通り（低分解能の分光器の比較は略）。XRISMはChandra, XMM-Newtonよりも高エネルギーの領域でエネルギー分解能がより高い。

    Chandra4ChandraXMM-Newton5XRISM6
    装置HETGLETGRGSResolve
    波長域0.4-10 keV0.07-0.2 keV0.35-2.5 keV0.3-12 keV
    分解能 (E/ΔE)〜800 @ 1.5 keV
    〜200 @ 6 keV    		> 1000200-800> 850 @ 6keV
    (ΔE < 7 eV)

    ということで、XRISMが無事に観測を開始し、寿命を全うすることを祈っております。

    1. 幻の衛星「ひりゅう」 | 日本の宇宙開発の歴史 | ISAS ↩︎
    2. Hitomi Collaboration. The quiescent intracluster medium in the core of the Perseus cluster. Nature 535, 117–121 (2016). ↩︎
    3. 銀河の「風」の動きを見る観測装置 Resolve | 宇宙科学研究所 ↩︎
    4. Chandra Instruments and Calibration ↩︎
    5. XMM-Newton Instrumentation ↩︎
    6. XRISM Quick Reference ↩︎
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  • 椅子が転がる部分にPタイルを貼っていたが、一部が割れてきてしまった。3か月の命であった。これはダメだ。

    割れたタイルの下にある床材がもともと薄く剥がれていて、0.3mmくらい段差があった。その上にPタイルを敷いて、上から椅子のキャスターで日常的にごろごろ押し付けていたために、わずか0.3mmの段差でもPタイルに応力が生じて割れてしまった。Pタイルはもっとプラ板みたいな感じかと思ったが、意外ともろい。

    しょうがないのでPタイルは諦めて、次は合板を並べてみる予定。

  • つみたてNISAで買っている投資信託の評価損益率が+18%とかになっていてすごいなーと思ったが、買い始めた昨年6月はS&P500が 4,108、ドルが130.84円で、今はそれぞれ 4,515、146.20円という感じで、米国株もドルも共に約1.1倍になっている。ゆえに (1.1)2 = 1.21 ということで、なるほど、おおよそそんなもんかと理解した。まあそのうちどーんと下がる局面も来るのであろうし、淡々と放っておく。

    現行のNISAは今年で終わり、2024年から新NISAが始まる。口座は証券会社が新NISA用口座を自動で作ってくれるらしい。ただし、今買っている銘柄の移行はされないので、新しい口座で別途買付の設定をする必要があるということのようである。

    https://site3.sbisec.co.jp/ETGate/WPLETmgR001Control?OutSide=on&getFlg=on&burl=search_nisa&cat1=nisa&cat2=info&dir=info&file=nisa_info221228_01.html

    旧NISAで買った分は2024年以降は買い増しできないので、塩漬けでずっと持っておき、非課税の20年が終わる前にどっかのタイミングで売れば？という感じらしい。

    自分は国内株の投信は買っていない。自分の余命30年で、相変わらずこんな感じである日本社会の経済成長に賭けるのはやめといた方がいいだろうという判断で。S&P500と全世界株（日本除く）のインデックスファンドを買っています。

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  • 今年も車検の季節。明日は雨の予報ということで、今日のうちに洗車して店に持っていった。今は不調な点はあまりない。ざっと見てもらい、「下回りが全然汚れていない」と言われた。忙しくて全然動かしてないからな…。

    2速で走るときにノックするので、「これはいつものことなんですけど」という感じで軽く話したら、乗ってないせいかもしれないとのこと。乗らないままでいると、給油口からガソリンが少しずつ揮発して体積が減るとともに、水分とガソリンが乳化して粘度の高いスラッジができる。これがエンジンに送られると燃焼が不調になるという。

    そういえば、毎回満タンにしてから駐車してるのに、次に乗るときになぜかいつも燃料計の針がFから少し下がっているのが気になっていた。以前にこの症状が出たときには燃料タンクが錆びてガソリンがトランクルーム内に漏れていたのだが（笑（笑じゃないんよ））、今はタンクも交換して漏れてはいないので、揮発しているのかもしれない。炎天下に青空駐車だしな。

    現代の日本車ではもちろんこういうことがないように対策されているが、旧MINIは万事がこういう車で、こうであるということを含めて楽しみながら乗るものなので、不満はない。せめて週1くらいは乗るようにしよう…。

    こういう問題を補って余りあるほどclassic MINIは楽しいので、一生に一度は乗ることをお勧めします。親の軽も乗るけど、MINIに乗ると、自分が自発的に生きているという感覚を取り戻せる。ハンドルもペダルもレバーも、何もかもマニュアルだし重いので、自分が機械を能動的に操作してどこかへ移動するという感覚を持ちやすいのかも。たぶんバイクに似ている。

  • 特集「ChatGPTの教科書」を一部執筆いたしました。よろしければご覧ください。

    https://honto.jp/netstore/pd-magazine_32710541.html

    7月号の特集「ChatGPTの衝撃」がかなり反響が良かったらしく、編集部内で第2弾をやりましょうとなったらしい。LLMや生成AIに関してはまさに日進月歩で新しい話題が尽きないので、今回は基本事項よりは最新情報をまとめた感じになった。

    最近は自分も、海外のwebサイトの翻訳や要約にChatGPTを使うことがある。あとは話し相手になってもらうとか。「これこれって結局どういうことなの？」「こういう意味で合ってる？」みたいな。ただ、よく言われることだが、いわゆる検索サイトに近い用途にはあまり使えないので（嘘をつくので）、そういう使い方をする場合は裏取りをきっちりしないと危険。こちらからデータを与えて加工してもらう、みたいな用途の方が適している。つまり、俺が知らないことを尋ねて教えてもらうというよりは、「俺でもできなくはないけど労力的にメンドい」という作業を代わりに頼む、みたいな使い方に適している（そういう使い方に限った方が無難）。

    調べ物ならBing AIの方が出典を示してくれるのでよい。