糸川博士が、ペンシルロケットによるロケット実験をしたのは終戦すぐの１９４６年ぐらいだったと思う。
このバイタリティーは或る意味ヤバくて、「日本はミサイルを用意している」とマッカーサーに疑念を持たれても可笑しくなかった。
当時ミサイルや爆弾の誘導装置で実用化されたのはドイツのV1やV2の慣性誘導と日本のケ号自動吸着弾（ケごうじどうきゅうちゃくだん）しか無かった。
圧倒的に大量の空母や戦闘機を持っていたが、アメリカは誘導方式で、ドイツ、日本に負けて、ロケットでもロシアに負けており、その点では、アメリカは技術後進国だった。
コウノトリの時もそうだがアメリカの対応は「横柄で突慳貪（つっけんどん）」だった。
ただ人工衛星やロケットの技術では日本は１９６０年代までに、アメリカの「スカウト・ロケット」（日本と同じで全段固体ロケットで、別名「貧乏人のロケット」と呼ばれた）と似たような性能までこぎつけ、取り敢えず発射実績は凄かった。
戦後２０年から３０年で、ここまで来ている日本に比べると『糞舐め汚い上に卑怯な嘲賤』は、本当に『完全な無能』と言える。
先ず「根っこからの技術を定着しないでコピーをする」と言う「夜郎自大」。
糞舐め汚い上に卑怯な嘲賤は、大体「日本と比較して」と無能の糞舐めの分際で、自らの身の程を知らない。
その結果がラオスの糞ダムである。
あれも「適当でいい加減」な「ゴキブリ性」を見せている。
何より「理論計算」が「完全に不可能な脳」なのである。
同じ事は虫獄にも言える。
今虫獄が打ち上げているのか？近隣ゴキブリを攻撃しているのか？分からない。
長征3B自虐ミサイルは、何か撃ち上げるつもりなのか？
それを口実にミサイル発射サイトの近くの虫獄ゴキブリをしたいのか？
衛星は上がらず、ミサイルは落ちるから、これはやっぱり「自虐攻撃」なのだろう。
強い腐食性を持つ非対称ジメチルヒドラジンはH1でもH2でも補助ロケットで使っており、その為の安全確証実験で死にかけた人を知っている。
だが、日本では「強い腐食性を持つ非対称ジメチルヒドラジンを散らすロケット」は打ち上げた事が無い。
もう、ロケットを打ち上げる為のものなのか？「強い腐食性を持つ非対称ジメチルヒドラジン」を地面にバラ撒くためのものなのか？
現実に提示された状態では「強い腐食性を持つ非対称ジメチルヒドラジンを地上にバラ撒く為の打ち上げと称する事実上の大量殺傷行為」の可能性が８８．２８％。
このバカども実は「設計計算」が出来ていないのである。
長征３B自虐ミサイルも基本的に「マシに動いた」長征３に「適当に補助ロケットの推力を挙げて何とかなるさ…。」と言う日本の国辱基地外馬鹿低能ルネサステクノロジーの「自称：プロ中のプロ」の様な寝言をホザイている。
虫獄のゴキブリも、糞舐め汚い上に卑怯な嘲賤のゴキブリも、不名誉ルネサス極めて知能の低い糞馬鹿文化系大学出の最低営業ゴキブリも「バッキンガムのπ定理」って知らないだろう？
これは「凄い理論」ではないが何故様々なシステムの性能表が「XX数」と言う無次元数で表されるか知らないのだろう。
例えば車のモデルは「粘土（クレイ）モデル」と「木型モデル」と「モデル試験用ポリカーボネートモデル」の３つを作る。
これが先行実験に使われる。
この時クレイモデルは木型モデルの前駆であり、クレイモデラーは今も自動車会社に居る。
３D設計はあるものの、実物大と1/10のモデルは作られる。
木型は、コピーが簡単に取れる為と、固くて形を維持するから。
だがモデル試験用ポリカーボネートモデルは、これで「実際の実験」をするのである。
1/10では、プラスチックのポリカーボネートは1/1の鉄と同じ挙動を示す。
これで先行して完成ボディーの予備実験をするのである。
ロケットでは、それを再現できないが、部分部分では、それが可能な部分があるので模型実験は出来る限り行われる。
虫獄のゴキブリや糞舐め汚い上に卑怯な嘲賤のゴキブリは、その部分の実験を考える「脳の部位」が「生物学上存在しない」ため、毎度同じ間違いをして修正できないのである。
これはやっぱり「人間」と「ゴキブリ未満の物体」との違いであろう。
取り敢えず、この無様なゴキブリは自らがゴキブリと知らず、日本や欧米に追いつこうとしているが、基本的に全部失敗している。
まぁ良いか。どうせすぐに滅びる。
色々な連中が、人工知能を吹聴しているが、私は、肝心の計算つまりPythonのライブラリーのTensorFlowがやっている計算は、DSPと同じ事です。
それはある情報に係数をかけて、足して次の処理に回す。
これを高速にする技術が出来てより高速に出来るようにした処理法が「パイプライン」と言い、その為の素子がDSP（デジタル・シグナル・プロセッサ）です。
このDSP技術はFIRやFFTの計算処理速度の高速化アルゴリズムの発展で、生み出されたものです。
プレイステイションも４になって、かなり高速になった筈ですが、ゲーム専用機は、今、フルスペックPCに対抗できそうにもありません。
ゲーム機はDSPのパイプライン処理で、高速画像処理を行うもので、この高速データ計算は、統計データ処理やCAEの計算モデルの計算などにも使われています。
このパイプラインの処理はFIRやFFTの普及により「フィルタリング」あるいは、計算機能をフルターと呼んでいます。
そして、人工知能の計算処理方法も「フィルタリング」です。
例えば画像認識は「フィルタリング」の最たるものです。
人工知能は、知恵があるように見えるかも知れませんが、それは、そう望むユーザーの要求に答えるだけに過ぎません。
この間気色悪いロボットがオーケストラの指揮をしていましたが、どういう機械学習をしていたか？疑問です。
いまだ顔面認識は今までの「特徴点」方式の方が優勢な筈です。
また画面認識はCCDの分解能に大きく影響されます。
機械学習の概念は「最適化構造アルゴリズム」にも存在していましたが、この事に重ねて話を書く人は居ないようです。
この「最適化構造アルゴリズム」は、不思議な事に分解能を上げれば、必ずしも計算が上手く行く訳でも無いようで、その辺や統計分析の母集団分布をガウス分布に頼ってばかりの人工知能もどうか？と思います。
また機械学習は、その性質上、異なる学習を行って成績の良いものを選ぶのが妥当で、その為の、差とか、成績をどう評価するか？が問題で、その辺は、統計学や最適構造化アルゴリズムの知恵も不可欠と思うのですが、その辺が出ませんね？
こんな感じで「何でも人工知能」と言う馬鹿の一つ覚えこそ「極めて知能の低い糞馬鹿文化系大学出」の典型でしょう。