2019-02-27 (Wed)

本日のキーワード : 破壊活動、サボタージュ、サボる、共産党
破壊活動(はかいかつどう、フランス語: sabotage)とは、生産設備や輸送機械の転覆、障害、混乱や破壊を通して敵、雇い主を弱めることを目的とする意図的な行動をさしていう言葉である。サボタージュともいい、日本語の「サボる」という言葉は、この語に由来する。
日本語での「サボタージュ」は、労働争議の手段としての同盟怠業(どうめいたいぎょう)、または単に怠けることを意味することが多い。英語の「sabotage」には怠業の意味はなく、怠業は「slowdown」と呼ばれる。
サボタージュという呼び名は、産業革命の初期に由来すると考えられてきた。怒った、若しくは不満がたまった労働者が、彼らの履いていたシューズまたは木靴(フランスでは「サボ」と呼ばれていた)を動力化された織機の機構部分の中に放りこんで壊し、繊維工場の操業を事実上妨害していたという説に由来する。このことは、ラッダイト運動を暗示するものの最初の一つとして、良く引き合いに出される。しかしながら、この語源は非常に疑わしい。何故なら、木靴での破壊活動自体が、この言葉の起源である時代からの報告に全くないということが知られているからである。

サボ(木靴)
本日の書物 : 『昭和12年とは何か』 宮脇淳子、倉山満、藤岡信勝 藤原書店
戦後の日本人は、正しい歴史を学校で教わって来ませんでした。
そして、現代のメディアもまた、嘘の情報を流し続けています。
私たち日本人は、親日的な立場に立ち、正しく認識し直し、
客観的に情勢を判断する必要があります。
それでは、この書物を見ていきましょう!
『倉山 : 【昭和十二年】(1937年)、アジアで【支那事変】が起きます。二年後の1939年に【欧州大戦】が起こります。さらにそのまた二年後の1941年に、その二つがつながって【世界大戦】になっていくわけです。【人類が不幸になっていく起点】は1937年あるいは我々の言う【昭和十二年】である、と考える意義は非常にあります。1939年から始めればヨーロッパ史観にしかなりません。1941年からではまったく何もわからないということになります。

宮脇 : 【スターリン】は結構早い時期に【コミンテルン】を潰してしまっていませんか。
倉山 : 1943年まで残っています。
藤岡 : 1943年に、【西側と同盟関係を結ぶこととの引きかえ条件】として【コミンテルンを解散】したんですね。【コミンテルン】は、要するに【破壊活動が本職】ですから。

宮脇 : 1922年に【日本共産党】が承認されたときの最初のテーゼに入っている通り、【コミンテルン】はとにかく【日本の天皇を敵視】していました。【「天皇制」という言葉自体がコミンテルンの造語】です。

☆天皇在位30年式典、日本共産党は不参加~ネットの反応「共産党員には出て欲しくないからOK」「立憲民主も国民民主も出なくていいんだよ?」

藤岡 : どこの国に対してもそういう方針は変わらず、【世界中で破壊活動をやる】わけですね。ところが、1943年にコミンテルンを解散するということで西側と協調した。ただ、すぐに想像できることですが、これは【表向きの欺瞞である】に決まっています。

宮脇 : 1937年、つまり、【昭和十二年】は、【スターリンの粛清の真っ最中】です。
藤岡 : その通りです。
倉山 : この年に【ミハイル・トハチェフスキー】が殺されていますね。
藤岡 : 粛清されていますね。ナチスのスパイと認定された。
宮脇 : 【スターリンの大粛清】は【1936年から】です。公開裁判のモスクワ裁判は1936年から始まっています。
倉山 : トハチェフスキーはソ連建国の英雄でした。…

大粛清を行い、自国民への殺戮を行ったヨシフ・スターリン
宮脇 : 【ソ連】がすごいのは、最初から、【レーニンのときから世界戦略で動いている】ということでしょう。【国内の粛清もその一環】ですけれども、着実に、【思想通りに】、慈悲のかけらもなく【手を打っていく】。【こうした場合】には、明らかに、【民主主義ではない国の方が強い】んですね。』

東京書籍の教科書に「コミンテルン」は書かれていません
いかがでしょうか?
今回ご紹介させていただく書物は、当ブログ待望の学会である、これまでの縦割りの狭い「学界」という社会で、何ら学問的な功績を残していない、現在の歴史学会の旧態依然とした「アカ体制」を打破すべく誕生した『昭和12年学会』の狼煙(のろし)とも言える書物で、私たち日本人が本来あるべき歴史観へと「アップ・グレード」することを告げる良書となります。


さて、現在、『日本国紀』と東京書籍の教科書を読み比べし始めたところなのですが、本書においても盛んに、その重要性が指摘されている「国際共産党(コミンテルン)」について、『日本国紀』には「書かれている」のですが、東京書籍が作った中学校の社会科の教科書には、「コミンテルン」という言葉は「書かれてない」状況で、しかも、「ソ連共産党を頂点とする国際的な機関」として何かの公的な国際機関と錯覚してしまうような表現がなされています。コミンテルンは「破壊活動が本職」であるにもかかわらず。

しかも、当の歴史学会においては、何故かは知りませんが、大ベストセラーとなっている『日本国紀』に対して批判的なコメントをする一方で、自分たちの本職である子どもたちに歴史を学ばせるための教科書において、東京書籍の例にあるような「隠蔽」や「意図的な書き換え」や「記述の誤り」について、一言も批判をなされないという姿勢こそが、本来問われなければならない大問題であると思います。


☆『日本国紀』論争、久野潤「呉座氏は私の問いに真摯に答えよ」 (久野潤) - オピニオンサイトiRONNA
ですので、これからも少しずつになりますが、徹底的に東京書籍の教科書を「批判的に検証」して参ります。

本日の課題 : 複雑に見えるものを、いくつかに分けて考えて、それらを材料に問題を解きなさい
それでは、ここからは、昨日の続き、「微分積分学」のお話に入ってみたいと思います。「微分積分学」のエッセンスは、
『「曲がった」ものも、どんどん拡大すると、「まっすぐ」に見えてくる』
ということになります。
で、いま考えていることが、

という函数(関数)、つまり、

という函数(関数)を微分する(導関数を求める)ことなのですが、この函数(関数)は、

という形をした函数(関数)が足し合わされているだけのもので、「c」は整数とは限らない定数、「k」は整数で、「0」からはじめて「n」まで、という函数(関数)になります。
昨日までのところで、何が分かっているのかを確認致しますと、
ある函数(関数)の何倍か(「c」は整数とは限らない定数)という形をした函数(関数)は、

微分する(導関数を求める)と、

となることが分かっています。何らかの「数」でしかない「c」を、導関数の外側に引っ張り出すことができるということになります。別の表現で、

となります。そこで、いま考えている最中にある、問題の函数(関数)、

の「c」の部分は導関数の外側に引っ張り出すことができるので、今度は「x」の部分を考えなければならないことになりました。そこで、簡単な形、

つまり、ある函数(関数)とある函数(関数)を足したもので表される函数(関数)があったとして、それを微分(導関数を求める)しますと、

2つの函数(関数)をそれぞれ微分したもの(それぞれの導関数)の足し合わせた形となることが分かりました。別の表現で、

となります。そこで、もう一度、いま考えている最中にある、問題の函数(関数)を見てみますと、

「x」を含む項が、夥(おびただ)しく足し合わされた形をしていますので、

というような3つ以上の函数(関数)を足し合わせた形になっている函数(関数)を微分した場合も、同じことが言えるでしょうか、ということを考えて解決しなければなりません(これが昨日の宿題になります)。

で、さきほど函数(関数)が2つ足し合わせた形をした函数(関数)を微分(導関数を求める)した場合に、

となることが分かっていると書かせて頂きましたが、今度は函数(関数)が3つの場合を考えます。


この場合も、1つの函数(関数)とそれ以外(残っている函数(関数)全体をひとつと見なす)として考えた場合、

御覧のように、次々とそれぞれの導関数が求められ、それらが足し合わされている形になります。つまり、

というように、n個の函数(関数)があったとしても、やはり同様に、それぞれの函数(関数)の導関数が足し合わされた形になるということが判明しました。

ということは、

という問題の函数(関数)を微分する(導関数を求める)ための材料が全てそろった、つまり問題が解けることになるのですが、お気付きでございますでしょうか?答えは次回以降に書かせて頂きますので、チャレンジしてみて下さい💗

それでは、本日の最後に、何でこんなこと(「微分積分学を発明する」)を延々とやっているのか、という疑問を感じる方々(我が家の子どもたちも含めてですがw)に、チョコっとヒントを書かせて頂きます。
最近、次のようなチョットした話題がございました。

☆「ディープラーニングは最小二乗法」で物議 東大・松尾豊氏「深い関数の方が重要」 - ITmedia NEWS
ネタ元となった記事は、2019年2月18日付けの日本経済新聞朝刊の「経済教室」なのですが、

日本経済新聞2019年2月18日朝刊 経済教室
そこには、次のような図が記載されています。

ネット上では電子版の日経から抜粋されて「伝説の画像」とも言われています。

詳しくは、下記のブログの解説を御覧頂ければ分かると思います。

☆ディープラーニング=最小二乗法のどこがダメなのか解説する
で、そのブログにある次の部分にご注目下さい。

一見複雑に見える、函数(関数)が夥(おびただ)しく足し合わさった数式の記述と共に、「何層にも何層にも活性化関数を適用している」と書かれていますね💗
いま考えている問題の函数(関数)と見比べてみてください。

もちろん、同じものではありませんが、当ブログをこれまでご覧頂いている方々には、似ていると感じることができるようになったのではないでしょうか?

続きは次回に♥
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