curve(1/(1+exp(-x)), -4, 4)
using Plots
plot(x -> 1/(1+exp(-x)), label="")
かつては年金番号の統合ミスとか誤入力とか，今回はワクチン接種記録システムとか。
> 誤登録の原因は、全国の接種者データを国が一元管理する「ワクチン接種記録システム（ＶＲＳ）」にある。市区町村や医療の担当者が接種会場で、タブレット端末のカメラで接種券の１８桁の番号を読み取り、接種情報を登録する仕組みだ。その際、手ぶれや明るさの関係で「８」を「３」、「１」を「７」と読み込んでしまうエラーが発生。接種日やワクチンの種類、製造番号などは手入力するため、打ち間違えるミスも相次いだ。
> その結果、他人と取り違えられたり、接種していないのに接種済みになっている、接種日やワクチンの製造番号に誤りがある、などといったミスが次々と明らかになったのだ。
普通！！このような間違ってはいけない番号は，チェックディジットを付けて誤入力を防ぐようにしているはずだが，そんなこともしていなかった？していたとして，そのチェックディジットも機能していなかったのか？機能しない可能性も考慮しなかったのか？
そもそも，チェックディジットに頼る前に，誤入力かどうか，読み合わせ，「チェック・リチェック・コンファーム」などという，今どきのIT関連職に言わせると，「何だそれ?」という前世紀的・アナログ感満載の，しかし，究極のチェック体制がまったく，働いていなかったのか。そもそも，今どきの IT 関連職は，そんなこともしらないのか?そもそも，そういうこと（アナログ的なチェック）が必要ということがまったく理解されていないのが現状なんだろうか。恐るべし。AI とかコンピュータってどのように信頼できるのか，信頼できるとしても人間側では正確なデータを入力してやらないとコンピュータは誤ったデータで誤った判断しかできないんだよということをちゃんと理解し，理解させないといけないのは，基本の基本，「いろはのい」以前だよ。
にわかには信じがたい事態であるが。
意図的な統計データの書き換え（国交省）とか，犯罪レベルの森友学園関連の事実隠蔽・歪曲（財務省）とか，政府への信頼は地に墜ちたというべきではないか。
どこから，間違った道に踏み入ったんだろう?
> 一方、デジタル庁の小林史明副大臣は「もし間違いがあれば本人からの申請で修正が可能。３回目の接種に大きな影響が出るものではない」と自信を示す。
ご冗談ばっかり
https://blog.goo.ne.jp/r-de-r/e/f8b88d3e3fa5f0a452bb0d39d2f6a854
https://blog.goo.ne.jp/r-de-r/e/ef134fa356cfdc59c9a39b06871614bc
https://blog.goo.ne.jp/r-de-r/e/ef134fa356cfdc59c9a39b06871614bc
https://blog.goo.ne.jp/r-de-r/e/f8b88d3e3fa5f0a452bb0d39d2f6a854
function pell(n)
x = isqrt(big(n))
(y, z, r, e1, e2, f1, f2) = (x, 1, 2x, 1, 0, 0, 1)
while true
y = r * z - y
z = (n - y * y) ÷ z
r = (x + y) ÷ z
(e1, e2) = (e2, e2 * r + e1)
(f1, f2) = (f2, f2 * r + f1)
(a, b) = (f2, e2)
(b, a) = (a, a * x + b)
a * a - n * b * b == 1 && return (a, b)
end
end
n = 61
a = pell(n) # (1766319049, 226153980)
a[1]^2 - n * a[2]^2 # 1
n = 109
a = pell(n) # (158070671986249, 15140424455100)
a[1]^2 - n * a[2]^2 # 1
n = 181
a = pell(n) # (2469645423824185801, 183567298683461940)
a[1]^2 - n * a[2]^2 # 1
n = 277
a = pell(n) # (159150073798980475849, 9562401173878027020)
a[1]^2 - n * a[2]^2 # 1
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