底辺私立医大を卒業した医者って頭悪いよね？ Part21

タイトルまんまです
すなわち、タイトルの正しさを検証するスレです。
※前スレ
底辺私立医大を卒業した頭悪いよね？
http://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1472273747/
底辺私立医大を卒業した医者って頭悪いよね？ Part2
http://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1520807375/
底辺私立医大を卒業した医者って頭悪いよね？ Part3
http://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1522967067/
底辺私立医大を卒業した医者って頭悪いよね？ Part4
http://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1526677794/
底辺私立医大を卒業した医者って頭悪いよね？ Part5
http://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1529666055/
底辺私立医大を卒業した医者って頭悪いよね？ Part6
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1531305684/
底辺私立医大を卒業した医者って頭悪いよね？ Part7
http://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1532472024/
底辺私立医大を卒業した医者って頭悪いよね？ Part8
http://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1533510399/
底辺私立医大を卒業した医者って頭悪いよね？ Part9
http://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1535547275/
底辺私立医大を卒業した医者って頭悪いよね？
底辺私立医大を卒業した医者って頭悪いよね？ Part20
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1619298164/

# A Response Surface Analysis of Propofol?Remifentanil Pharmacodynamic Interaction in Volunteers
# https://pubs.asahq.org/anesthesiology/article/100/6/1373/6617/A-Response-Surface-Analysis-of-Propofol
rm(list=ls())
par(mfrow=c(2,2))

Algometry=c(4.16,8.84,8.2,8.34)
Tetanic=c(4.57,21.3,14.7,6.0)
Sedation=c(1.8,12.5,5.1,3.76)
Laryngoscopy=c(5.6,48.9,33.2,2.2)

Effect <- function(x){
f <-function(P,R){
y=(P/x[1]+R/x[2]+x[3]*P/x[1]*R/x[2])^x[4]
y/(1+y)
}
invisible(Vectorize(f))
}

P=seq(0,10,length=31)
R=seq(0,20,length=31)
Nlevels=8

A=Effect(Algometry)
E=outer(P,R,A)
contour(P,R,E,bty='l',xlab='Propofol(Cp,μg/mL)',ylab='Remifentanyl(Cp,ng/mL)',
main='Level of tolerated \n algometry pressure',nlevels=Nlevels)
# persp(P,R,E,theta=35, lty=3,col="lightblue",xlab='x',ylab='y',zlab='z',
# ticktype='detailed',shade=0.75,phi=30,ltheta=-10,border=TRUE)

T=Effect(Tetanic)
E=outer(P,R,T)
contour(P,R,E,bty='l',xlab='Propofol(Cp,μg/mL)',ylab='Remifentanyl(Cp,ng/mL)',
main='Level of tolerated \n tetanic stimulus current',nlevels=Nlevels)
# persp(P,R,E,theta=35, lty=3,col="lightgreen",xlab='x',ylab='y',zlab='z',
# ticktype='detailed',shade=0.75,phi=30,ltheta=-10,border=TRUE)


S=Effect(Sedation)
E=outer(P,R,S)
contour(P,R,E,bty='l',xlab='Propofol(Cp,μg/mL)',ylab='Remifentanyl(Cp,ng/mL)',
main='Probability of being sedated',nlevels=Nlevels)
# persp(P,R,E,theta=35, lty=3,col=2,xlab='x',ylab='y',zlab='z',
# ticktype='detailed',shade=0.75,phi=30,ltheta=-10,border=TRUE)



L=Effect(Laryngoscopy)
E=outer(P,R,L)
contour(P,R,E,bty='l',xlab='Propofol(Cp,μg/mL)',ylab='Remifentanyl(Cp,ng/mL)',
main='Probability of \n no response to laryngscopy',nlevels=Nlevels)
# persp(P,R,E,theta=35, lty=3,col="maroon",xlab='x',ylab='y',zlab='z',
# ticktype='detailed',shade=0.75,phi=30,ltheta=-10,border=TRUE)

layout(1)

３Dグラフは見かけのインパクトはあるんだが、数値を読もうとすると全然実用的でないので等高線グラフ化した

疼痛刺激
https://i.imgur.com/SY1YOZQ.png

電気刺激
https://i.imgur.com/Iv4DU0K.png

鎮静
https://i.imgur.com/S2eiZ48.png

喉頭鏡
https://i.imgur.com/SY1YOZQ.png

# https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2888734/
"Fentanyl effect-site concentrations were converted to equivalent remifentanil effect-site concentrations
using a relative potency of remifentanil to fentanyl = 1:1.2."


https://i.imgur.com/4ZFc4X8.png
https://i.imgur.com/en0Imdf.png

https://i.imgur.com/QdZDPFH.png
https://i.imgur.com/INzoCYJ.png

Grecoモデルを盲信するわけでもないけど、初期投与量の目安としては役立つので( ・∀・)ｲｲ!!

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1460-9592.2008.02465.x
3mLを1分で静注するならシリンジポンプで180mL/hだけど、こんな数値に5ccシリンジで設定できたかなぁ？

アメリカ産牛バラごく薄切りショートプレート2mmスライス500ｇ
三温糖35ｇカラメル化
みりん35mL
白ワイン35mL
醤油35mL
りんごジュース35mL
水300mL
羅臼昆布5cm×5cm
玉ねぎ1個250-300g
ダシダ大さじ１
にんにく絞り汁大さじ１
しょうが絞り汁大さじ１
ホワイトペッパー少々

開業医スレで誰も医者だと擁護されなかった自称医者の尿瓶さん、こんばんはーw
今日も元気に自称医者やってる？

・発症3日以内にパクスロビドを投与された患者のうち登録後後28日目までに入院した患者は0.8％（3/389人が入院し、死亡はなし）であったのに対し、プラセボ（偽薬）を投与された患者のうち、入院または死亡した患者は7.0％（27/385人が入院し、7人がその後死亡）であり、パクスロビドは入院または死亡のリスクを89％減少させた。

beta.diff<-function(r1,r2,n1,n2,a=1,b=1){
f <- function(x,y) dbeta(x+y,a+r1,b+n1-r1)*dbeta(y,a+r2,b+n2-r2)
vf=Vectorize(f,vectorize.args = 'y')
pdf <- function(x) integrate(function(y) vf(x,y),-1,1)$value
pdf=Vectorize(pdf)
cdf=function(x) integrate(pdf,-1,x)$value
cdf=Vectorize(cdf)
invisible(list(pdf=pdf,cdf=cdf))
}

r1=3
r2=27
n1=389
n2=385
cdf=beta.diff(r1,r2,n1,n2)$cdf
cdf(0)

beta.diff<-function(r1,r2,n1,n2,a=1,b=1){
f <- function(x,y) dbeta(x+y,a+r1,b+n1-r1)*dbeta(y,a+r2,b+n2-r2)
vf=Vectorize(f,vectorize.args = 'y')
pdf <- function(x) integrate(function(y) vf(x,y),-1,1)$value
pdf=Vectorize(pdf)
cdf=function(x) integrate(pdf,-1,x)$value
cdf=Vectorize(cdf)
invisible(list(pdf=pdf,cdf=cdf))
}

r1=0
r2=7
n1=389
n2=385
cdf=beta.diff(r1,r2,n1,n2)$cdf
cdf(0)

> r1=c(3,0)
> r2=c(27,7)
> n1=389
> n2=385
> cdf1=beta.diff(r1[1],r2[1],n1,n2)$cdf
> cdf1(0)
[1] 0.9986711
> cdf2=beta.diff(r1[2],r2[2],n1,n2)$cdf
> cdf2(0)
[1] 0.9714325

http://www.asaabstracts.com/strands/asaabstracts/abstract.htm?year=2004&;index=7&absnum=312

https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjsca/30/3/30_3_342/_pdf

64） Katoh T, Ikeda K：The effects of fentanyl on sevoflu-
rane requirements for loss of consciousness and skin
incision. Anesthesiology 88：18-24, 1998
65） Manyam SC, Gupta DK, Johnson KB, et al.：Opioid-
volatile anesthetic synergy：a response surface model
with remifentanil and sevoflurane as prototypes.
Anesthesiology 105：267-278, 2006

https://pubs.asahq.org/anesthesiology/article/105/2/267/6722/Opioid-Volatile-Anesthetic-SynergyA-Response

https://pubs.asahq.org/anesthesiology/article/88/1/18/36446/The-Effects-of-Fentanyl-on-Sevoflurane

Results
There was an initial steep reduction in the MAC of sevoflurane by fentanyl, with 3 ng/ml resulting in a 59% MAC reduction. A ceiling effect was observed, with 10 ng/ml providing only a further 17% reduction in MAC. The initial reduction in MAC(awake) was not as steep as that in MAC. Fentanyl reduced MAC(awake) by approximately 24% at a plasma concentration of 3 ng/ml. Although the reduction curve of MAC(awake) was parabolic, no manifest ceiling effect was observed at concentrations administered in the present study.

https://asa2.silverchair-cdn.com/asa2/content_public/journal/anesthesiology/105/2/10.1097_00000542-200608000-00009/2/m_9tt5.png

>>19
アルチバのCEとセボのCETの和が５〜６くらいでいいようだな。

自分にレスして楽しいか？ん？

Ultiva<-function(cm,kg,age,lwr=0.25,upr=0.50,conc=2000/20,bmi=22,aged=70){
BMI=kg/(cm/100)^2
LBM=ifelse(BMI>25,bmi*(cm/100)^2,kg) # lean body mass
L=lwr*LBM*60/conc
U=upr*LBM*60/conc
Lower=ifelse(age<aged,L,L/2) # mL/h
Upper=ifelse(age<aged,U,U/2)
round(c(BMI=BMI,LBM=LBM,'L(mL/h)'=Lower,'U(mL/h)'=Upper),2)
}
Ultiva(cm=150,kg=64.2,age=84,bmi=25)


> Ultiva(cm=150,kg=64.2,age=84,bmi=25)
BMI LBM L(mL/h) U(mL/h)
28.53 56.25 4.22 8.44

> Eslax<-function(kg,sevo=FALSE,lwr=0.6,upr=0.9,conc=50e3/5){ # 50mg/5mL
+ precurarization=kg*0.03*1e3/conc
+ l=lwr*1e3*kg/conc # mL bolus
+ u=upr*1e3*kg/conc
+ L=ifelse(sevo,3*kg*60/conc,7*kg*60/conc) # on label
+ U=ifelse(sevo,4*kg*60/conc,7.5*kg*60/conc) # off label
+ cat('precararization(mL) =',round(precurarization,2),'\n')
+ cat('bolus(mL) =',round(l,2),'-',round(u,2),'\n')
+ cat('continuous(mL/h) =',round(L,2),'-',round(U,2),'\n')
+ }

> Eslax(84,sevo=TRUE)
precararization(mL) = 0.25
bolus(mL) = 5.04 - 7.56
continuous(mL/h) = 1.51 - 2.02


> Eslax(84,sevo=FALSE)
precararization(mL) = 0.25
bolus(mL) = 5.04 - 7.56
continuous(mL/h) = 3.53 - 3.78

MAC=function(age,MAC40=1.8){
MACage=MAC40*10^(-0.00269*(age-40))
MACawake=MACage/3
MACawake2=0.870-0.00581*age
round(c(MAC=MACage,'MACawake(MAC/3)'=MACawake,MACawake=MACawake2,
'maintenance(MACawake*2)'=MACawake2*2),2)
}
MAC(84)

> MAC(84,MAC40=1.8)
MAC MACawake(MAC/3) MACawake
1.37 0.46 0.38
maintenance(MACawake*2)
0.76

MACawakeの２倍で維持するには

# 笑気濃度を設定して混合ガスが希望のMACになるセボフルランの濃度を算出
MAC2Sevo=function(MAC,age,N2O=0,MAC40sevo=1.8){
GOS=function(
age=85, # 年齢
FE_sevo=0.5, # 呼気セボフルラン濃度(%)
FE_N20=66.6){ # 呼気笑気濃度(%)

MAC40_sevo=MAC40sevo # 40歳セボフルランMAC(1.71,1.8,2.1と諸説あり)
MAC40_N2O=104 # 笑気MAC
MACage_sevo=MAC40_sevo*10^(-0.00269*(age-40))
MACage_N2O= MAC40_N2O*10^(-0.00269*(age-40))
MACage_total = FE_sevo/MACage_sevo + FE_N20/MACage_N2O
return(MACage_total) # 混合ガスのMAC
}
f=function(x) GOS(age,x,N2O) - MAC
f=Vectorize(f)
re=uniroot(f,c(-5,5))$root
if(re>=0) return(c('FE_sevo(%)'=round(re,2),'FE_N2O(%)'=N2O))
else{
g=function(x) GOS(age,0,x) - MAC
g=Vectorize(g)
re=uniroot(g,c(0,80))$root
return(c('FE_sevo(%)'=0,'FE_N2O(%)'=round(re,2)))
}
}

> MAC2Sevo(0.76,87, N2O=0)
FE_sevo(%) FE_N2O(%)
1.02 0.00
> MAC2Sevo(0.92,84, N2O=0)
FE_sevo(%) FE_N2O(%)
1.26 0.00

> Eslax(kg=64,sevo=TRUE)
precararization(mL) = 0.19
bolus(mL) = 3.84 - 5.76
continuous(mL/h) = 1.15 - 1.54
> Eslax(kg=64,sevo=FALSE)
precararization(mL) = 0.19
bolus(mL) = 3.84 - 5.76
continuous(mL/h) = 2.69 - 2.88

LAST の最初の蘇生は冠動脈灌流を維持する標準 CPRとは異なり、またはそれに加えて、根底にある局所麻酔薬の毒性の軽快に焦点を当てる。したがって、アシドーシスと低酸素は共に LAST を悪化させるため、最初の重要な点は痙攣抑制と正常な動脈血酸素飽和の確立である。重症の LAST に関して CPR が失敗した場合に体外循環への経路を確保するために体外循環チームへ早期に連絡すること。CPR 中に局所麻酔薬の抗不整脈薬（LAST を悪化させる）、ベータ遮断薬およびカルシウムチャネル遮断薬（心筋収縮性を低下させる）、バソプレッシン（後負荷のみの増加は局所麻酔薬の作用で心臓が十分に収縮しないため望ましくない）は避けること。エピネフリンは低血圧の治療に許容されるがリピッドレスキューの効果を減弱させる可能性があるため少量にとどめる（例：ボーラス<1 mcg/kg）。脂質エマルジョンの最初のボーラスを 2〜3 分以上かけて投与した後、残っているLAST を反復ボーラスおよび/または持続投与（安定するまで0.25mL/kg/min または 15〜20分かけて200〜250 mL）で管理すること。最大投与量:理想体重で12mL/kg。プロポフォールは脂質エマルジョンの代替品ではない。

Early administration of 20% intravenous lipid emulsion therapy should, therefore, be an immediate priority after airway management in any LAST event that is judged to be potentially serious. Convergence of the different administration regimes between the American Society of Regional Anesthesia and Pain Medicine 47 and the Association of Anesthetists of Great Britain and Ireland guidance89 has led to increased consistency in therapeutic protocols. An initial bolus of 100 mL should be administered over 2?3 minutes (1.5 mL?kg?1 if the lean body weight is <70 kg). This is then to be followed by a 20% lipid emulsion infusion of 200?250 mL over 15?20 minutes (0.25 mL?kg?1?min?1 if the lean body weight is <70 kg). If circulatory stability is not attained, re-bolusing up to two further times or increasing the infusion to 0.5 mL?kg?1?min?1 is suggested. The maximum recommended dose of 20% lipid emulsion is 12 mL?kg?1.

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6087022/

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30663992/

Prolonged Pulseless Electrical Activity Cardiac Arrest After Intranasal Injection of Lidocaine With Epinephrine: A Case Report

The case involves a 22-year-old healthy woman who experienced pulseless electrical activity shortly after a submucosal injection of 2.2 mg/kg of lidocaine with epinephrine. Resuscitative efforts were unsuccessful until a bolus of intralipid was given.&#160;

# y=axとy=bxのなす角度を返す
calc <- function(a,b,print=TRUE){
A=1+1i*a
B=1+1i*b
if(print){
source('toolmini.R')
Plot(-1,1)
abline(h=0,v=0)
axy(tan(Arg(A)),0i,-1,1)
axy(tan(Arg(B)),0i,-1,1,col=2)}
(Arg(A)-Arg(B))*180/pi
}

"
三角形ABCがあり、辺BC、CA、ABの中点をL、M、Nとすると
AL=3、BM＝4、CN=5である。このとき三角形ABCの面積を求めよ。
"
source('toolmini.R')
calc<-function(l,m,n,print=FALSE){
f<-function(xyz){
x=xyz[1]
y=xyz[2]
z=xyz[3]
A=x+1i*y
B=0i
C=z+0i
L=(B+C)/2
M=(C+A)/2
N=(A+B)/2
(abs(A-L)-l)^2+(abs(B-M)-m)^2+(abs(C-N)-n)^2
}
opt=optim(c(l,m,n),f)
xyz=opt$par
x=xyz[1]
y=xyz[2]
z=xyz[3]
A=x+1i*y
B=0i
C=z+0i
L=(B+C)/2
M=(C+A)/2
N=(A+B)/2
cat('ABC =',round(ABC2S(A,B,C),4),'\nLMN =',round(ABC2S(L,M,N),4),'\n')

if(print){
Plot(0,max(c(Re(C),Re(A))),0,Im(A))
legend('top',bty='n',legend=paste('AL =',l,', BM =',m,', CN =',n))
pt(A,'A')
pt(B,'B')
pt(C,'C')
pt(L,'L')
pt(M,'M')
pt(N,'N')
Polygon(A,B,C)
Polygon(L,M,N,Col=4,Lty=3)
seg(A,L,col=2)
seg(B,M,col=2)
seg(C,N,col=2)
legend('bottom',bty='n',
legend=paste('△ABC =',round(ABC2S(A,B,C),2)))
}
invisible(c(A=A,B=B,C=C,L=L,M=M,N=N,ABC=ABC2S(A,B,C),LMN=ABC2S(L,M,N)))
}
par(mfrow=c(2,2))
(calc(3,4,5,T))
calc(4,5,6,T)
calc(5,6,7,T)
calc(6,7,8,T)
LMN=sample(12,3)
re=calc(LMN[1],LMN[2],LMN[3],T)
re['ABC']/re['LMN']

calc(12,13,5,T)
calc(24,25,7,T)
calc(15,17,8,T)
calc(40,41,9,T)

rm(list=ls())
library(HDInterval)
# Mode (a-1)/(a+b-2)
# mean a/(a+b)
# 最頻値(平均値)Mで95％CIが[lwr,upr]をとるβ分布のパラメータを返す
calc=function(
M=0.6, 　 # 最頻値/平均値
lwr=0.5, # 下限
upr=0.7, # 上限
MODE=TRUE, # Mは最頻値か？
conf.level=0.95 # confidence level
){
f=function(a){
b=ifelse(MODE,(-a*M+a+2*M-1)/M,a*(1/M-1))
CI=HDInterval::hdi(qbeta,shape1=a,shape2=b,credMass = conf.level)
re=(CI[1]-lwr)^2+(CI[2]-upr)^2
names(re)=''
re
}
f=Vectorize(f)
a=optimise(f,c(0.5,100))$minimum
b=ifelse(MODE,(-a*M+a+2*M-1)/M,a*(1/M-1))
c(a,b)
}
calc()

library(HDInterval)
# Mode (a-1)/(a+b-2)
# mean a/(a+b)
# 最頻値(平均値)Mで95％CIが[lwr,upr]をとるβ分布のパラメータを返す
calc=function(
M=0.6, 　 # 最頻値/平均値
lwr=0.5, # 下限
upr=0.7, # 上限
MODE=TRUE, # Mは最頻値か？
conf.level=0.95 # confidence level
){
f=function(a){
b=ifelse(MODE,(-a*M+a+2*M-1)/M,a*(1/M-1))
CI=HDInterval::hdi(qbeta,shape1=a,shape2=b,credMass = conf.level)
re=(CI[1]-lwr)^2+(CI[2]-upr)^2
names(re)=''
re
}
f=Vectorize(f)
a=optimise(f,c(0.5,100))$minimum
b=ifelse(MODE,(-a*M+a+2*M-1)/M,a*(1/M-1))
c(a,b)
}

"
ある迅速検査キットは
感度は　最頻値0.60、95%信頼区間は[0.50,0.70]
特異度は最頻値0.95、95%信頼区間は[0.90,0.99]
である。
このキットを用いて職員100人を検査したところ、50人が陽性、50人が陰性であった
職員の感染率pの最頻値と95％信頼区間を計算せよ

"
N=100
n=50
k=1e5
se=calc(0.60,0.50,0.70)
TP=rbeta(k,se[1],se[2])
sp=calc(0.95,0.90,0.99)
FP=1-rbeta(k,sp[1],sp[2])
# n=TP*x+FP*(N-x)
x = (FP*N - n)/(FP-TP)
p=x/N100
BEST::plotPost(p)

matpow <- function(x, pow=2) {
y <- eigen(x)
y$vectors %*% diag( (y$values)^pow ) %*% t(y$vectors)
}
x=matrix(c(1.5,0.5,0.5,0.2),2,2)
n=10
sum(matpow(x,n+1)%*%c(10,0))/sum(matpow(x,n)%*%c(10,0))

eigen(x)

# R0が固有値に収束する様子を体感する

rm(list=ls())
x=matrix(c(1.5,0.5,0.5,0.2),ncol=2)
x=matrix(runif(4,0,5),ncol=2)
x
eigen(x)$value
matpow <- function(x, pow=2) {
y <- eigen(x)
y$vectors %*% diag( (y$values)^pow ) %*% t(y$vectors)
}

v0=sample(100,2) ; v0
sapply(1:10,\(n) sum(matpow(x,n+1)%*%v0)/sum(matpow(x,n)%*%v0))
f=\(n){
z=matpow(x,n)%*%v0
z[1,]/colSums(z)
}
sapply(1:20,f)

3×3行列でも体感してみる


m=3
x=matrix(runif(m^2,0,5),ncol=m)
x
eigen(x)$value
matpow <- function(x, pow=2) {
y <- eigen(x)
y$vectors %*% diag( (y$values)^pow ) %*% t(y$vectors)
}

v0=sample(100,m) ; v0
sapply(1:10,\(n) sum(matpow(x,n+1)%*%v0)/sum(matpow(x,n)%*%v0))

https://cran.r-project.org/web/packages/EpiEstim/vignettes/demo.html

https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S1755436519300350

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1755436519300350

backprojNP {surveillance} R Documentation
Non-parametric back-projection of incidence cases to exposure cases using a known incubation time as in Becker et al (1991)
Description
The function is an implementation of the non-parametric back-projection of incidence cases to exposure cases described in Becker et al. (1991). The method back-projects exposure times from a univariate time series containing the number of symptom onsets per time unit. Here, the delay between exposure and symptom onset for an individual is seen as a realization of a random variable governed by a known probability mass function. The back-projection function calculates the expected number of exposures lambda_t for each time unit under the assumption of a Poisson distribution, but without any parametric assumption on how the lambda_t evolve in time.

Furthermore, the function contains a bootstrap based procedure, as given in Yip et al (2011), which allows an indication of uncertainty in the estimated lambda_T. The procedure is equivalent to the suggestion in Becker and Marschner (1993). However, the present implementation in backprojNP allows only a univariate time series, i.e. simultaneous age groups as in Becker and Marschner (1993) are not possible.

The method in Becker et al. (1991) was originally developed for the back-projection of AIDS incidence, but it is equally useful for analysing the epidemic curve in outbreak situations of a disease with long incubation time, e.g. in order to qualitatively investigate the effect of intervention measures.

Usage
backprojNP(sts, incu.pmf,
control = list(k = 2,
eps = rep(0.005,2),
iter.max=rep(250,2),
Tmark = nrow(sts),
B = -1,
alpha = 0.05,
verbose = FALSE,
lambda0 = NULL,
eq3a.method = c("R","C"),
hookFun = function(stsbp) {}),
...)

control
A list with named arguments controlling the functionality of the non-parametric back-projection.

k
An integer representing the smoothing parameter to use in the smoothing step of the EMS algorithm. Needs to be an even number.

eps
A vector of length two representing the convergence threshold epsilon of the EMS algorithm, see Details for further information. The first value is the threshold to use in the k=0 loop, which forms the values for the parametric bootstrap. The second value is the threshold to use in the actual fit and bootstrap fitting using the specified k. If k is only of length one, then this number is replicated twice.

Tmark
Numeric with T'?q T. Upper time limit on which to base convergence, i.e. only the values λ_1,…,λ_{T'} are monitored for convergence. See details.

iter.max
The maximum number of EM iterations to do before stopping.

B
Number of parametric bootstrap samples to perform from an initial k=0 fit. For each sample a back projection is performed. See Becker and Marschner (1993) for details.

alpha
(1-alpha)*100% confidence intervals are computed based on the percentile method.

verbose
(boolean). If true show extra progress and debug information.

lambda0
Start values for lambda. Vector needs to be of the length nrow(sts).

eq3a.method
A single character being either "R" or "C" depending on whether the three nested loops of equation 3a in Becker et al. (1991) are to be executed as safe R code (can be extremely slow, however the implementation is not optimized for speed) or a C code (can be more than 200 times faster!). However, the C implementation is experimental and can hang R if, e.g., the time series does not go far enough back.

hookFun
Hook function called for each iteration of the EM algorithm. The function should take a single argument stsbp of class "stsBP" class. It will be have the lambda set to the current value of lambda. If no action desired just leave the function body empty (default). Additional arguments are possible.

sts = new("sts", epoch= data$time_onset, observed=data$imported)
bpnp.control = list(k = 2, eps = rep(1e-4,2),
iter.max=rep(1000,2), Tmark = nrow(sts),
B = -1, alpha = 0.01, verbose = FALSE,
lambda0 = NULL, eq3a.method = c("R","C"))
sts_bp = backprojNP(sts, incu.pmf=inc_pmf, control=modifyList(bpnp.control,list(eq3a.method="C")))
data $imported_backproj = upperbound(sts_bp)

73歳を高齢者としてアルチバ初期投与量を半減

> Ultiva(cm=150,kg=59,age=73,bmi=25)
BMI LBM L(mL/h) U(mL/h)
26.22 56.25 4.22 8.44
> Ultiva(cm=150,kg=59,age=73,bmi=22)
BMI LBM L(mL/h) U(mL/h)
26.22 49.50 3.71 7.42
>

> Eslax(kg=59,sevo=TRUE)
precararization(mL) = 0.18
bolus(mL) = 3.54 - 5.31
continuous(mL/h) = 1.06 - 1.42
> Eslax(kg=59,sevo=FALSE)
precararization(mL) = 0.18
bolus(mL) = 3.54 - 5.31
continuous(mL/h) = 2.48 - 2.65

グラニュー糖：大さじ1杯、水：小さじ１杯
電子レンジ600ワットで75秒
600*75=45000ジュールなので500ワットなら90秒でいいはず。

500W 90secだとカラメルがover-doneだな。
500W 80secでちょうどよさそう。

> Eslax(kg=77.3,sevo=TRUE)
precararization(mL) = 0.23
bolus(mL) = 4.64 - 6.96
continuous(mL/h) = 1.39 - 1.86

> Ultiva(cm=153.6,kg=77.3,age=43,bmi=25)
BMI LBM L(mL/h) U(mL/h)
32.76 58.98 8.85 17.69
> Ultiva(cm=153.6,kg=77.3,age=43,bmi=22)
BMI LBM L(mL/h) U(mL/h)
32.76 51.90 7.79 15.57


> MAC(43,MAC40=2.10)
MAC MACawake(MAC/3) MACawake
2.06 0.69 0.62
maintenance(MACawake*2)
1.24

An evaluation of remifentanil-sevoflurane response surface models in patients emerging from anesthesia: model improvement using effect-site sevoflurane concentrations

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/19820241/

> Ultiva(cm=161.4,kg=77.2,age=44,bmi=22)
BMI LBM L(mL/h) U(mL/h)
29.64 57.31 8.60 17.19
> Ultiva(cm=161.4,kg=77.2,age=44,bmi=25)
BMI LBM L(mL/h) U(mL/h)
29.64 65.12 9.77 19.54
>

> Eslax(kg=77.2,sevo=T)
precararization(mL) = 0.23
bolus(mL) = 4.63 - 6.95
continuous(mL/h) = 1.39 - 1.85

sevo(44,MAC40=2.10)
MAC MACawake(MAC/3) MACawake
2.05 0.68 0.61
maintenance(MACawake*2)
1.23

k=1e6
n1=30
p1=11/30
q1=1-p1
n2=30
p2=3/30
q2=1-p2
msd=rnorm(k,n1*p1,sqrt(n1*p1*q1))/n1
maru=rnorm(k,n2*p2,sqrt(n2*p2*q2))/n2
d=msd-maru
mean(d>0)
quantile(d,c(0.025,0.5,0.975))

> quantile(d,c(0.025,0.5,0.975))
2.5% 50% 97.5%
0.06369368 0.26743161 0.46899374

> qnorm(0.025,r1-r2,sqrt(n1*p1*q1+n2*p2*q2))/30
[1] 0.06354081
> qnorm(0.975,r1-r2,sqrt(n1*p1*q1+n2*p2*q2))/30
[1] 0.4697925

横井庄一さんはグアム島の住民を誰一人殺さないで30年以上耐え抜いたのに、小野田寛郎さんはルバング島の住民を100人以上殺傷して略奪を繰り返していたそうですが、なぜこのような差が生まれたのですか？

（換算式：
効果部位濃度［ng/ml］＝投与速度［μg/kg/min］ ×25）
0.25 ガンマで6.25ng/mL

https://pubs.asahq.org/anesthesiology/article/101/3/603/9198/Accuracy-of-Pharmacokinetic-Models-for-Predicting

尿瓶ジジイ楽しい？

# 2mg/20mL lwr=0.25μg/kg/min upr=0.05/kg/min ideal BMI=22
# CE(ng/mL)=25*μg/kg/min 25:coef ガンマを効果器濃度に
Ultiva<-function(cm,kg,age,coef=25,lwr=0.25,upr=0.50,conc=2000/20,bmi=22,aged=70){
BMI=kg/(cm/100)^2
LBM=ifelse(BMI>25,bmi*(cm/100)^2,kg) # lean body mass
L=lwr*LBM*60/conc
U=upr*LBM*60/conc
Lower=ifelse(age<aged,L,L/2) # mL/h
Upper=ifelse(age<aged,U,U/2)
CE=lwr*coef/L # CE(ng/mL) @ 1mL/h
round(c(BMI=BMI,LBM=LBM,'L(mL/h)'=Lower,'U(mL/h)'=Upper,'CE(ng/mL)@(1mL/h)'=CE),2)

}
Ultiva(cm=178,kg=70,age=72,bmi=25,aged=70)

> Ultiva(cm=178,kg=70,age=72,bmi=25,aged=70)
BMI LBM L(mL/h) U(mL/h)
22.09 70.00 5.25 10.50
CE(ng/mL)@(1mL/h)
0.60

> Ultiva(cm=160,kg=67.7,age=50,bmi=25,aged=70)
BMI LBM L(mL/h) U(mL/h)
26.45 64.00 9.60 19.20
CE(ng/mL)@(1mL/h)
0.65

> Eslax(kg=67.7,sevo=T)
precararization(mL) = 0.2
bolus(mL) = 4.06 - 6.09
continuous(mL/h) = 1.22 - 1.62

> sevo(50,MAC40=2.10)
MAC MACawake(MAC/3) MACawake
1.97 0.66 0.58
maintenance(MACawake*2)
1.16

> Ultiva(cm=160,kg=71.7,age=50,bmi=25,aged=70)
BMI LBM L(mL/h) U(mL/h)
28.01 64.00 9.60 19.20
CE(ng/mL)@(1mL/h)
0.65

> Eslax(kg=71.7,sevo=T)
precararization(mL) = 0.22
bolus(mL) = 4.3 - 6.45
continuous(mL/h) = 1.29 - 1.72
>

https://www.exparel.com/hcp/specialty/anesthesia-field-block-tap

pm=permuteGeneral((1:9)[-c])
f=\(x){
all(x[1]+x[2]==11,
x[2]+c+x[3]==11,
x[3]+x[4]+x[5]==11,
x[5]+x[6]+x[7]==11,
x[7]+x[8]==11)
}
idx=apply(pm,1,f)
pm[idx,]

https://www.youtube.com/watch?v=aweDxjO0Xyg

> flour=497*0.3
> yeast=1/4*5*0.3
> salt=2*5*0.3
> water=298*0.3
> oil=2*5*0.3
>
> flour
[1] 149.1
> yeast
[1] 0.375
> salt
[1] 3
> water
[1] 89.4
> oil
[1] 3

rm(list=ls())

library(RcppAlgos)
v=0:9
pm=permuteGeneral(v,9)
# x=c(5,1,7,8,4,2,3,6,9)
f=\(x){
m=matrix(x,3,3)
n=c(100,10,1)
sum(m[1,]*n)+sum(m[2,]*n)==sum(m[3,]*n) &
sum(rev(m[,1])*n)+sum(rev(m[,2])*n)==sum(rev(m[,3])*n)
}
idx=apply(pm,1,f)
re=pm[idx,]
for(i in 1:nrow(re)){
matrix(re[i,],3,3) |> print()
cat('\n')
}

> Ultiva(cm=141.6,kg=52.3,age=80,bmi=25,aged=70)
BMI LBM L(mL/h) U(mL/h)
26.08 50.13 3.76 7.52
CE(ng/mL)@(1mL/h)
0.83
> Eslax(kg=52.3,sevo=T)
precararization(mL) = 0.16
bolus(mL) = 3.14 - 4.71
continuous(mL/h) = 0.94 - 1.26

Jane Styleでの正規表現

http://k-takata.o.oo7.jp/mysoft/bregonig.html#SCT-5

> # 18hrs room temperature(16℃)
> # 65％hydration 3%salt
> dough=c(water=186,yeast=0.4,flour=286,salt=9)
> round(150/286*dough,2)
water yeast flour salt
97.55 0.21 150.00 4.72
> round(100/286*dough,2)
water yeast flour salt
65.03 0.14 100.00 3.15

東京医科
久保内健生

牛肉400g（黒毛和牛)
玉葱１個
白ワイン150cc
生姜・大蒜：適量
あごだし（４倍濃縮)大さじ１
ダシダ(8g)１袋
醤油50cc
三温糖大さじ2（黒砂糖もしくはりんごジュース）
オプション：紅生姜・七味・卵

圧力鍋でキッチンペーパーで落し蓋をして2分加圧調理

クッキングシートのままピザストーンに載せ、210℃のオーブンで2分焼く。

取り出し膨れたところをフォークで差して潰す。

トマトソースを塗り玉ねぎを散らしチーズを満遍なく並べてチーズが溶けるまでオーブンで5〜7分焼く。

https://www.stadlermade.com/pizza-dough-calculator/

flour 100
water 65
salt 3
dry yeast 0.1

>>77
malt 0.1

５５歳以上の私大医学部卒の多くは患者と同じくらいの偏差値でした、しかしみんなりっぱな医師として活躍しております、
つまり医師の良し悪しは偏差値とは関係ありません
これからはＡＩ診断が主流になっていきますので高偏差値医学部卒も下位私大医学部卒もなんら関係ありません。
手先の器用な方と手術が上手な方が重宝されるようになります。
しかし現在は下位私大医学部でも東京理科大以上の学力が必要、少し優秀だけでは合格できません。
そのために開業医の息子たちが合格できずに跡取りさせることができず廃業するのも多いです。

>>79
英語文献を正しく読めなくて抗がん剤過剰投与して患者を死に至らしめたのは、シリツ医。

> Ultiva(cm=172.8,kg=79.4,age=52,bmi=25,aged=70)
BMI LBM L(mL/h)
26.59 74.65 11.20
U(mL/h) CE(ng/mL)@(1mL/h)
22.39 0.56


> Eslax(kg=79.4,sevo=T)
precurarization(mL) = 0.24
bolus(mL) = 4.76 - 7.15
continuous(mL/h) = 1.43 - 1.91

> (Precedex(43.1))
sedation(mL/h) = 2.16 - 7.54
delirium prevention(mL/h) = 1.08 functionnfunctionn$初期負荷
[1] 64.65

$維持下限
[1] 2.155

$維持上限
[1] 7.5425

$推奨初期負荷
[1] 43.1

$推奨維持
[1] 4.31

$譫妄予防
[1] 1.0775

> Ultiva(cm=162.0,kg=43.1,age=88,bmi=25,aged=70)
BMI LBM L(mL/h)
16.42 43.10 3.23
U(mL/h) CE(ng/mL)@(1mL/h)
6.46 0.97

> Eslax(kg=43.1,sevo=T)
precurarization(mL) = 0.13
bolus(mL) = 2.59 - 3.88
continuous(mL/h) = 0.78 - 1.03

> (Precedex(43.1))
sedation(mL/h) = 2.16 - 7.54
delirium prevention(mL/h) = 1.08
$初期負荷
[1] 64.65
$維持下限
[1] 2.155
$維持上限
[1] 7.5425
$推奨初期負荷
[1] 43.1
$推奨維持
[1] 4.31
$譫妄予防
[1] 1.0775

> Ultiva(cm=162.0,kg=43.1,age=88,bmi=25,aged=70)
BMI LBM L(mL/h)
16.42 43.10 3.23
U(mL/h) CE(ng/mL)@(1mL/h)
6.46 0.97

> Eslax(kg=43.1,sevo=T)
precurarization(mL) = 0.13
bolus(mL) = 2.59 - 3.88
continuous(mL/h) = 0.78 - 1.03

>>83
> sevo(88,MAC40=2.10)
MAC MACawake(MAC/3) MACawake
1.56 0.52 0.36
maintenance(MACawake*2)
0.72

angle <- function(B,A,C){
+ if(is.complex(B)|is.complex(A)|is.complex(C)){
+ a=c(Re(A),Im(A)); b=c(Re(B),Im(B)); c=c(Re(C),Im(C))
+ }else{a=A;b=B;c=C}
+ ab=b-a
+ ac=c-a
+ dot=sum(ab*ac)
+ bac=acos(dot/sqrt(sum(ab^2))/sqrt(sum(ac^2)))
+ bac*180/pi
+ }
> # AB=x, DBC=y
> f=function(xy){
+ x=xy[1]
+ y=xy[2]
+ u=pi/180
+ A=x*exp(1i*66*u)
+ B=0i
+ C=1+0i
+ D=exp(1i*y*u)
+ (abs(A-D)-abs(C-D))^2+(angle(A,D,C)-168)^2
+ }
> par=optim(c(1,30),f)$par
> x=par[1]
> y=par[2]
> u=pi/180
> A=x*exp(1i*66*u)
> B=0i
> D=exp(1i*y*u)
> angle(B,A,D)
[1] 33.26476
>

angle <- function(B,A,C){
if(is.complex(B)|is.complex(A)|is.complex(C)){
a=c(Re(A),Im(A)); b=c(Re(B),Im(B)); c=c(Re(C),Im(C))
}else{a=A;b=B;c=C}
ab=b-a
ac=c-a
dot=sum(ab*ac)
bac=acos(dot/sqrt(sum(ab^2))/sqrt(sum(ac^2)))
bac*180/pi
}
# AB=x, DBC=y
f=function(xy){
x=xy[1]
y=xy[2]
u=pi/180
A=x*exp(1i*66*u)
B=0i
C=1+0i
D=exp(1i*y*u)
(abs(A-D)-abs(C-D))^2+(angle(A,D,C)-168)^2
}
par=optim(c(1,30),f)$par
x=par[1]
y=par[2]
u=pi/180
A=x*exp(1i*66*u)
B=0i
C=1+0i
D=exp(1i*y*u)
angle(B,A,D)

source('toolmini.R')
Plot(0,2)
pt(A,'A')
pt(B,'B')
pt(C,'C')
pt(D,'D')
Polygon(A,B,C,D)
seg(A,D)

# AB=x, DBC=y
calc <- function(b66=66,d168=168,print=T){
f=function(xy){
x=xy[1]
y=xy[2]
u=pi/180
A=x*exp(1i*b66*u)
B=0i
C=1+0i
D=exp(1i*y*u)
d=c(Re(D),Im(D),0)
a=c(Re(A),Im(A),0)
c=c(Re(C),Im(C),0)
if(pracma::cross(a-d,c-d)[3]<0) return(1e12) # concave
else (sqrt(sum(pracma::cross(a-d,c-d)^2))-abs(A-D)*abs(C-D)*sin(d168*u))^2 + (abs(A-D)-abs(C-D))^2
}
(opt=optim(c(1,45),f))
par=opt$par
x=par[1]
y=par[2]
u=pi/180
A=x*exp(1i*66*u)
B=0i
C=1+0i
D=exp(1i*y*u)

if(print){
source('toolmini.R')
Plot(0,1.2,axes=FALSE,xlab='',ylab='',ann=TRUE,main=paste("∠BAD＝",round(BAC(B,A,D)[2],2),"°"))
legend('top',bty='n',legend=paste("AD＝CD、BD=BC、∠ABC＝",b66,"°、∠ADC＝",d168,"°"))
pt(A,'A')
pt(B,'B')
pt(C,'C')
pt(D,'D')
Polygon(A,B,C,D)
seg(B,D,lty=3)}
round(BAC(B,A,D)[2],2)
}
par(mfrow=c(2,2))
calc()
calc(50,150)
calc(69,108)
calc(77,123)
layout(1)

尿瓶ボケジジイはここが数学板だと思ってるみたいだね

尿瓶おまる洗浄係じゃ、Ultiva が何かも知らないんだろうな。

尿瓶ジジイはどこの板に書き込んでるかも認知できないみたいだね

玉葱2個
白ワイン150cc
生姜・大蒜：適量
あごだし大さじ１
ダシダ(8g)１袋
醤油50cc
三温糖大さじ2

電気圧力鍋で2分

牛肉260g
電気圧力鍋で煮込み
赤みが取れたら終了


紅生姜・七味・卵

NSAIDs不耐症における危険薬
https://sagamihara.hosp.go.jp/rinken/crc/nsaids/about/nsaids02.html

>>93
術後鎮痛にアセリオを点滴しつつ退室を考えたが、使わないほうがよさそうだな。

> Ultiva(155,42.1,82)
BMI LBM L(mL/h)
17.52 42.10 3.16
U(mL/h) CE(ng/mL)@(1mL/h)
6.32 0.99

> Eslax(42.1,sevo=TRUE)
precurarization(mL) = 0.13
bolus(mL) = 2.53 - 3.79
continuous(mL/h) = 0.76 - 1.01

> MAC(82,MAC40=2.10)
MAC MACawake(MAC/3) MACawake
1.62 0.54 0.39 　maintenance(MACawake*2)
0.79

> (Precedex(42.1))
sedation(mL/h) = 2.1 - 7.37
delirium prevention(mL/h) = 1.05

$初期負荷
[1] 63.15
$維持下限
[1] 2.105
$維持上限
[1] 7.3675
$推奨初期負荷
[1] 42.1
$推奨維持
[1] 4.21
$譫妄予防
[1] 1.0525

rm(list=ls())
source('toolmini.R')
f=\(print=FALSE){
arg=sort(runif(4,-pi,pi))
P=exp(1i*arg)
O=0i
A=P[1]
B=P[2]
C=P[3]
D=P[4]
if(print){
Plot(-1,1,axes=F)
pt(O)
Cir(0i,1,col=8)
for(i in 1:4) pt(P[i],LETTERS[i])
Polygon(P[1:4])}
S2=ABC2S(A,C,B)+ABC2S(A,C,D)
S4=ABC2S(O,A,B)+ABC2S(O,B,C)+ABC2S(O,C,D)+ABC2S(O,D,A)
!(S4>=S2)
}
par(mfrow=c(10,10))
par(mar=c(0,0,0,0))
for(i in 1:100) re=f(T)
replicate(1e6,f()) |> mean()

is.in3 <- function(P,A,B,C){
library(pracma)
p=c(Re(P),Im(P),0)
a=c(Re(A),Im(A),0)
b=c(Re(B),Im(B),0)
c=c(Re(C),Im(C),0)
# is P between AB and AC?
cross(b-a,p-a)[3]*cross(p-a,c-a)[3]>=0 &
# is P between BA and BC
cross(a-b,p-b)[3]*cross(p-b,c-b)[3]>=0
}
f=\(print=FALSE){
source('toolmini.R')
arg=sort(runif(4,-pi,pi))
P=exp(1i*arg)
O=0i
A=P[1]
B=P[2]
C=P[3]
D=P[4]
# S2=ABC2S(A,C,B)+ABC2S(A,C,D)
# S4=ABC2S(O,A,B)+ABC2S(O,B,C)+ABC2S(O,C,D)+ABC2S(O,D,A)
if(print){
source('toolmini.R')
Plot(-1,1,axes=F)
pt(O)
Cir(0i,1,col=8)
for(i in 1:4) pt(P[i],LETTERS[i])
Polygon(P[1:4])
cat(c(S2,S4,'\n'))}
# S4-S2<1e-10
is.in3(O,A,C,B) | is.in3(O,A,C,D)
}

layout(1) ; f(T)
par(mfrow=c(10,10))
par(mar=c(0,0,0,0))
re=numeric()
for(i in 1:100) re[i]=f(T)
mean(re)
replicate(1e6,f()) |> mean()

#
is.in3 <- function(P,A,B,C){
library(pracma)
p=c(Re(P),Im(P),0)
a=c(Re(A),Im(A),0)
b=c(Re(B),Im(B),0)
c=c(Re(C),Im(C),0)
# is P between AB and AC?
cross(b-a,p-a)[3]*cross(p-a,c-a)[3]>=0 &
# is P between BA and BC
cross(a-b,p-b)[3]*cross(p-b,c-b)[3]>=0
}
f=function(print=FALSE){
arg=sort(runif(4,-pi,pi))
P=exp(1i*arg)
O=0i
A=P[1]
B=P[2]
C=P[3]
D=P[4]
is.in3(O,A,C,B) | is.in3(O,A,C,D)
}
re=numeric()
for(i in 1:10000) re[i]=f(F)
mean(re)

#
is.in3 <- function(P,A,B,C){
library(pracma)
p=c(Re(P),Im(P),0)
a=c(Re(A),Im(A),0)
b=c(Re(B),Im(B),0)
c=c(Re(C),Im(C),0)
# is P between AB and AC?
cross(b-a,p-a)[3]*cross(p-a,c-a)[3]>=0 &
# is P between BA and BC
cross(a-b,p-b)[3]*cross(p-b,c-b)[3]>=0
}
f=function(print=FALSE){
O=0i
a=0
b=runif(1.-pi,pi)
c=runif(1,0,pi)
d=runif(1,-pi,0)
arg=sort(c(a,b,c,d))
P=exp(1i*arg)
A=P[1]
B=P[2]
C=P[3]
D=P[4]
is.in3(O,A,C,B) | is.in3(O,A,C,D)
}
re=numeric()
for(i in 1:10000) re[i]=f(F)
mean(re)

# 円周上および円内に自由に4点ABCDをとる。四角形ABCDが円の中心を含む確率を求めよ。
rm(list=ls())
source('toolmini.R')
is.in3 <- function(P,A,B,C){
library(pracma)
p=c(Re(P),Im(P),0)
a=c(Re(A),Im(A),0)
b=c(Re(B),Im(B),0)
c=c(Re(C),Im(C),0)
# is P between AB and AC?
cross(b-a,p-a)[3]*cross(p-a,c-a)[3]>=0 &
# is P between BA and BC
cross(a-b,p-b)[3]*cross(p-b,c-b)[3]>=0
}

f <- function(print=FALSE){
x=runif(4,-1,1)
y=runif(4,-1,1)
flg=all(x^2+y^2<=1)
while(!flg){
x=runif(4,-1,1)
y=runif(4,-1,1)
flg=all(x^2+y^2<=1)
}
P=x+1i*y
re=any(combn(4,3,function(x) is.in3(O,P[x[1]],P[x[2]],P[x[3]])))
if(print){
Plot(-1,1,axes=FALSE)
O=0i
pt(O)
Cir(O,1,col=8,lty=3)
for(i in 1:4) pt(P[i],LETTERS[i])
DEL=apply(combn(4,3),2,function(x) Polygon(P[x[1]],P[x[2]],P[x[3]],Col=4,Lty=3))}
return(re)
}
f(T)
par(mar=c(0,0,0,0),oma=c(0,0,0,0))
par(mfrow=c(10,10))
re=numeric()
for(i in 1:100) re[i]=f(T)
mean(re)
layout(1)
replicate(1e5,f(F)) |> mean()

738 １３２人目の素数さん[sage] 2021/12/11(土) 08:38:07.66 ID:RDTb6OzM
「オレくらい計算機が使える人間は世界にいない」という妄想世界で自己満に浸る60すぎの無能


577 卵の名無しさん[sage] 2021/12/10(金) 18:02:31.97 ID:ChM/BlPq
>>575
フリースレで馬鹿にされている脳内医療医科歯科君よ。
こんな所に来るなよ。

873 １３２人目の素数さん[sage] 2020/08/08(土) 23:06:27.95 ID:UlZ+DmHh
一人だけエラー吐いて、まともに動かない関数書いた無能が、
それでも、恥ずかしげもなく、一生懸命マウント取ろうとあがく姿は、
滑稽で哀れになってくるわ

ほぼ尿瓶しか書き込んでない超過疎スレですらこの扱いw

>>763＝尿瓶ジジイの評価

>>102
んで、あんたどこ卒？
俺は医科歯科。

is.quadangle<-function(A,B,C,D){
library(pracma)
a=c(Re(A)-Re(B),Im(A)-Im(B),0)
c=c(Re(C)-Re(B),Im(C)-Im(B),0)
d=c(Re(D)-Re(B),Im(D)-Im(B),0)
cross(c,d)[3]*cross(d,a)[3]>=0
}

>>103
はいはい、脳内ね
隔離病棟へどうぞ

"円周を含む円の内部に順にA,B,C,Dの点を無作為に選ぶ。
A,B,C,D,Aを順に線分で結んだときに凸四角形が形成されてその内部（辺を含む)の円の中心が含まれる確率はいくつか？"

is.quadangle<-function(A,B,C,D){
library(pracma)
a=c(Re(A)-Re(B),Im(A)-Im(B),0)
c=c(Re(C)-Re(B),Im(C)-Im(B),0)
d=c(Re(D)-Re(B),Im(D)-Im(B),0)
cross(c,d)[3]*cross(d,a)[3]>=0
}

x=runif(4,-1,1)
y=runif(4,-1,1)
flg=all(x^2+y^2<=1)
while(!flg){
x=runif(4,-1,1)
y=runif(4,-1,1)
flg=all(x^2+y^2<=1)}

A=x[1]+1i*y[1]
B=x[2]+1i*y[2]
C=x[3]+1i*y[3]
D=x[4]+1i*y[4]

is.quadangle(A,B,C,D)

>>105
んで、あんたどこ卒？
どこの国立おちたの？？
俺は滑り止めに理１

>>105
んで、あんたどこ卒？
の質問からに逃げるの？
医師じゃないからシリツ卒でも恥ずかしくないと思うんだが。
尿瓶おまる洗浄係でも恥ずかしいシリツってどこだい？？

あ、ここが隔離病棟だったかw
失礼
そもそももう一つの隔離病棟でも証拠出せって言われてたけど結局ないんだから結局全部脳内なんだねw

"円周を含む円の内部に順にA,B,C,Dの点を無作為に選ぶ。
A,B,C,D,Aを順に線分で結んだときに凸四角形が形成されてその内部（辺を含む)の円の中心が含まれる確率はいくつか？"
rm(list=ls())
source('toolmini.R')
is.quadangle<-function(A,B,C,D){
library(pracma)
a=c(Re(A)-Re(B),Im(A)-Im(B),0)
c=c(Re(C)-Re(B),Im(C)-Im(B),0)
d=c(Re(D)-Re(B),Im(D)-Im(B),0)
cross(c,d)[3]*cross(d,a)[3]>=0
}
is.convex <- function(A,B,C,D){
out3 <- function(P,A,B,C){
opc <- function(a,b) Re(a)*Im(b)-Im(a)*Re(b)
sum(opc(B-A,P-A)>0,opc(C-B,P-B)>0,opc(P-A,C-A)>0)%%3!=0
}
all(c(out3(A,B,C,D),out3(B,C,D,A),out3(C,D,A,B),out3(D,A,B,C)))
}
is.in3 <- function(P,A,B,C){
library(pracma)
p=c(Re(P),Im(P),0)
a=c(Re(A),Im(A),0)
b=c(Re(B),Im(B),0)
c=c(Re(C),Im(C),0)
# is P between AB and AC?
cross(b-a,p-a)[3]*cross(p-a,c-a)[3]>=0 &
# is P between BA and BC
cross(a-b,p-b)[3]*cross(p-b,c-b)[3]>=0
}

f <- function(print=FALSE){
x=runif(4,-1,1)
y=runif(4,-1,1)
flg=all(x^2+y^2<=1)
while(!flg){
x=runif(4,-1,1)
y=runif(4,-1,1)
flg=all(x^2+y^2<=1)}
A=x[1]+1i*y[1]
B=x[2]+1i*y[2]
C=x[3]+1i*y[3]
D=x[4]+1i*y[4]
O=0i
if(is.quadangle(A,B,C,D)){
re=is.convex(A,B,C,D)&(is.in3(O,A,C,B)|is.in3(O,A,C,D))
}else re=FALSE
if(print){
Plot(-1,1,axes=FALSE)
pt(A,'A')
pt(B,'B')
pt(C,'C')
pt(D,'D')
pt(O)
seg(A,B);seg(B,C);seg(C,D);seg(D,A)
Cir(O,1,col=re+1,lwd=re+1)}
return(re)
}
par(mar=c(0,0,0,0),oma=c(0,0,0,0)) ; par(mfrow=c(10,10))
re=numeric()
for(i in 1:100) re[i]=f(T)
mean(re)
replicate(1e6,f()) |> mean()

>>109
んで、あんたどこ卒？と問われて答えられないのかよ？
医師ならシリツ医大卒なら恥ずかしいけど、あんたは尿瓶おまる洗浄係だろ？

>>112
だから尿瓶ジジイは脳内大学だろ？

786 １３２人目の素数さん[sage] 2021/12/11(土) 19:58:33.05 ID:RDTb6OzM
シュミなんか組むまでもない
自分でどれだけ意味ない問題出したのか気づけない時点でどうしようもない無能だが、最低でもシュミ組んで答えわかった時点でまだ自分がどれだけ意味ないこと言ってる無能か気付けない
無限に無能

この体たらくだからw

>>113
んで、あんたどこ卒？
尿瓶おまる洗浄係が恥ずかしいシリツってどこよ？

某スレの書き込みによると

尿瓶ジジイ＝いつまでも証拠の出せない自称医者＝脳内大学卒の脳内業務従事者＝期待値も統計も知ったかで数学板でゴミ扱いのアホ＝すぽったー1を良識人と宣うキチガイ統失()＝死語と( ・∀・)ｲｲ!!などという誰も使ってない絵文字に執着する現実はおろかネットでさえ時代に置いてけぼりの哀れなジジイ

脳内大学名を自称するものの卒業証書や医師免許といった具体的な証拠は一切出せない尿瓶ジジイは人の卒業大学が気になって仕方のない様子
言うことがなくなるとあんたどこ卒？と尿瓶ジジイの脳内にしかない大学しか聞いてこなくなる
壊れたラジオになるまでそこまでとことんバカにしてあげましょう

とのことですが？

アホ尿瓶にちゃんと解ける問題出すのなんか不可能
受験問題レベルですら1人で解けないのに
コイツにできるのは小学生でも解けるような問題か手間だけかかって面白くもなんともない問題しか出せない
当たり前
面白いかどうか解けないのにわかるわけがない
でアホな計算ベタベタ貼り付けてまじめに解答用意した問題が流れていく
それ何度注意されても元々他人に迷惑がられてオレすごいと思うのが目的だから屁とも思わない
ともかく他の人の迷惑になるような事をする事が恥ずかしいという基本的な思考回路が潰れてしまってるのでほっとく以外対処しようがない

>>115
んで、あんたどこ卒？

>>117
脳内大学なんか尿瓶ジジイ以外誰も通ってないし脳内医療なんか誰も興味ない
すぽったー1と仲良く脳内大学卒の脳内医者やってろ

# 円周上および円内に自由に4点をとる。４点を結んで凸四角形ができる確率を求めよ。
rm(list=ls())
source('toolmini.R')
is.convex <- function(A,B,C,D){
out3 <- function(P,A,B,C){
opc <- function(a,b) Re(a)*Im(b)-Im(a)*Re(b)
sum(opc(B-A,P-A)>0,opc(C-B,P-B)>0,opc(P-A,C-A)>0)%%3!=0
}
all(c(out3(A,B,C,D),out3(B,C,D,A),out3(C,D,A,B),out3(D,A,B,C)))
}

f <- function(print=FALSE){
x=runif(4,-1,1)
y=runif(4,-1,1)
flg=all(x^2+y^2<=1)
while(!flg){
x=runif(4,-1,1)
y=runif(4,-1,1)
flg=all(x^2+y^2<=1)}

A=x[1]+1i*y[1]
B=x[2]+1i*y[2]
C=x[3]+1i*y[3]
D=x[4]+1i*y[4]
O=0i

re=is.convex(A,B,C,D)
if(print){
Plot(-1,1,axes=FALSE)
# pt(A,'A') ; pt(B,'B') ; pt(C,'C') ; pt(D,'D')
v=c(A,B,C,D)
m=mean(v)
i=order(Arg(v-m))
seg(v[i[1]],v[i[2]])
seg(v[i[2]],v[i[3]])
seg(v[i[3]],v[i[4]])
seg(v[i[4]],v[i[1]])
Cir(0i,1,col=re+1)
}
re
}
f(T)

n=50
par(mfrow=c(n,n))
re=numeric()
for(i in 1:n^2) re[i]=f(T)
mean(re)
replicate(1e6,f()) |> mean()
re=replicate(1e3,mean(replicate(1e3,f())))
layout(1)
BEST::plotPost(re)
summary(re)

source('toolmini.R')
x=runif(2,-1,1)
y=runif(2,-1,1)
flg=all(x^2+y^2<=1)
while(!flg){
x=runif(2,-1,1)
y=runif(2,-1,1)
flg=all(x^2+y^2<=1)}

A=x[1]+1i*y[1]
B=x[2]+1i*y[2]
C=mean(c(A,B))
O=0i
Plot(-1,1,axes=T)
pt(A,'A') ; pt(B,'B') ; pt(C,'C')
Cir(0,1,col=8,lty=3)
R=abs(A-B)/2
Cir(C,R)
# pdf=(2/R)*x
# cdf=x^2/R ; y=x^2/R
# x=sqrt(R*y)
k=1e4
x=seq(0,R,length=k)
r=sqrt(R*x)
th=seq(-pi,pi,length=k)
P=replicate(k,sample(r,1)*exp(1i*sample(th,1))+C)
points(P)
mean(abs(P)<=1)*pi*R^2

f<-\(print=FALSE){
x=runif(2,-1,1)
y=runif(2,-1,1)
flg=all(x^2+y^2<=1)
while(!flg){
x=runif(2,-1,1)
y=runif(2,-1,1)
flg=all(x^2+y^2<=1)}

A=x[1]+1i*y[1]
B=x[2]+1i*y[2]
C=mean(c(A,B))
R=abs(A-B)/2
O=0i
# pdf=(2/R)*x
# cdf=x^2/R ; y=x^2/R
# x=sqrt(R*y)
k=1e4
x=seq(0,R,length=k)
r=sqrt(R*x)
th=seq(-pi,pi,length=k)
P=replicate(k,sample(r,1)*exp(1i*sample(th,1))+C)
if(print){
Plot(-1,1,axes=FALSE)
Cir(0,1,col=8,lty=3)
Cir(C,R)
points(P,col='orange',pch='+')
pt(A,'A') ; pt(B,'B') ; pt(C,'C')}
mean(abs(P)<=1)*pi*R^2
}
f(T)

"
半径1メートルの巨大ピザがある.
巨大ピザ上の任意の2点を結ぶ線分を直径とする円で
ピザがくり抜かれて貰える。
その円の中に巨大ピザが存在しない部分は欠損のまま貰える
https://i.imgur.com/jDgP0od.png
もらえるピザが巨大ピザの1/4以上の大きさである確率の概算値を求めよ
"

f<-\(print=FALSE,k=1e4){
x=runif(2,-1,1)
y=runif(2,-1,1)
flg=all(x^2+y^2<=1)
while(!flg){
x=runif(2,-1,1)
y=runif(2,-1,1)
flg=all(x^2+y^2<=1)}

A=x[1]+1i*y[1]
B=x[2]+1i*y[2]
C=mean(c(A,B))
R=abs(A-B)/2
O=0i
# pdf=(2/R)*x
# cdf=x^2/R ; y=x^2/R
# x=sqrt(R*y)
x=seq(0,R,length=k)
r=sqrt(R*x)
th=seq(-pi,pi,length=k)
P=replicate(k,sample(r,1)*exp(1i*sample(th,1))+C)
re=mean(abs(P)<=1)*pi*R^2

if(print){
Plot(-1,1,axes=FALSE)
legend('center',bty='n',legend=re)
R1=1
x=seq(0,R1,length=k)
r1=sqrt(R1*x)
P1=replicate(k,sample(r1,1)*exp(1i*sample(th,1)))
points(P1,col='tomato')
Cir(0i,R1,col=8,lty=3)
Cir(C,R)
seg(A,B,lty=2)
pt(A) ; pt(B)}
return(re)
}

f(T)
n=3 ; m=1
par(mfrow=c(n,n))
par(mar=c(m,m,m,m),oma=c(m,m,m,m))
for(i in 1:n^2) f(T,k=1e3) ; layout(1)
pizza.cut=replicate(1e4,f(k=1e3))
BEST::plotPost(pizza.cut,compVal= pi/4,breaks=20)
hist(pizza.cut,freq=F,axes=F,col=2) ; axis(1)

> Ultiva(cm=142.6,kg=58.2,age=87,bmi=25,aged=70)
BMI LBM L(mL/h) U(mL/h)
28.62 50.84 3.81 7.63
CE(ng/mL)@(1mL/h)
0.82

> Eslax(kg=58.2,sevo=T)
precurarization(mL) = 0.17
bolus(mL) = 3.49 - 5.24
continuous(mL/h) = 1.05 - 1.4

> sevo(87,MAC40=2.10)
MAC MACawake(MAC/3) MACawake
1.57 0.52 0.36
maintenance(MACawake*2)
0.73
>

入門というものの高校数学程度の知識しかない一介の臨床医が読破するのは難しい。

https://www.maruzen-publishing.co.jp/item/b294181.html

本書は，モンテカルロ法による計算テクニックを独学するための入門書。 想定読者は実験結果およびデータセットを分析するツールとしてのシミュレーション方法を習得する必要のある統計学、生物統計学、工学などの大学院生であり、本書の主眼は必然的に実践演習におかれている。

分数の計算もまともに出来ない連中だぞ

> Ultiva(144.9,50.1,78,bmi=25,aged=75)
BMI LBM L(mL/h)
23.86 50.10 3.76
U(mL/h) CE(ng/mL)@(1mL/h)
7.52 0.83

> Eslax(50.1,sevo=TRUE)
precurarization(mL) = 0.15
bolus(mL) = 3.01 - 4.51
continuous(mL/h) = 0.9 - 1.2

> MAC(78,MAC40=2.10)
MAC MACawake(MAC/3) MACawake
1.66 0.55 0.42
maintenance(MACawake*2)
0.83

> sevo(78,MAC40=2.10)
MAC MACawake(MAC/3)
1.66 0.55
MACawake maintenance(MACawake*2)
0.42 0.83

一辺の長さが１のキャラメルがある。
平面の包丁を使って任意の方向で二分割して大きい方が貰える。
貰えるキャラメル片の体積の期待値を概算せよ。

rm(list=ls())
library(pracma)
library(BEST)
caramel=\(){
A=runif(3)
B=runif(3)
C=runif(3)
AB=B-A
AC=C-A
H=cross(AB,AC)
f=Vectorize(\(x,y,z) H[1]*(x-A[1])+H[2]*(y-A[2])+H[3]*(z-A[3]))
k=1e4
x=runif(k)
y=runif(k)
z=runif(k)
cut=mean(f(x,y,z)>0)
max(cut,1-cut)
}
re=replicate(5e3,caramel())
plotPost(re,col='chocolate')
summary(re)

１次発酵：軽く捏ねて冷蔵庫でオーバーナイト発酵（８時間）
ベンチタイム：分割して室温×１０分
成型：平たくしてチーズ包み
２次発酵：オーブンの低温モードで４０℃×３０分
焼成前：キッチンハサミで十字の切れ込みを入れる
焼成：２００℃×１３分（プレヒート５分）

球形のチョコボールと立方体のチョコキューブがあり両者の重量は同じである。
それぞれを任意の平面で二分割して大きい方が貰える。
チョコボールとチョコキューブのどちらのチョコ片を貰う方が沢山もらえると期待できるか？

k=1e7
r=1
h=seq(r,2*r,length=k)
# radius of botttom
c=sqrt(h*(2*r-h))
# volume
V=pi/6*h*(3*c^2+h^2)
# surface area
S=2*pi*r*h
# basic area
B=pi*c^2
# all suface
A=S+B
V0=4/3*pi*r^3
A0=4*pi*r^2
plotPost(V/V0) ; summary(V/V0)
hist(V/V0,main='',axes=FALSE,xlab='Volume',ylab='',col='brown') ; axis(1)
ball=V/V0

library(pracma)
library(BEST)
u=seq(0,1,len=20+1)
gr=as.matrix(expand.grid(u,u,u))
caramel=\(){
A=runif(3)
B=runif(3)
C=runif(3)
AB=B-A
AC=C-A
H=cross(AB,AC)
f=Vectorize(\(x,y,z) H[1]*(x-A[1])+H[2]*(y-A[2])+H[3]*(z-A[3]))
cut=mean(apply(gr,1,\(x) f(x[1],x[2],x[3]))>0)
max(cut,1-cut)
}
caramel()
cube=replicate(5e3,caramel())
plotPost(cube,col='chocolate',breaks=15)
summary(cube)
hist(cube,col='chocolate',freq=F,axes=F,ann=F) ; axis(1)

par(mfrow=c(2,1))
hist(ball,col='chocolate',freq=F,axes=F,ylab='',main='') ; axis(1)
hist(cube,col='brown',freq=F,axes=F,ylab='',main='') ; axis(1)

mean(ball)
mean(cube)

https://i.imgur.com/TBHmKrk.png

> Ultiva(cm=158.6,kg=66,age=65,bmi=25,aged=70)
BMI LBM L(mL/h) U(mL/h) CE(ng/mL)@(1mL/h)
26.24 62.88 9.43 18.87 0.66

> Eslax(kg=66,sevo=T)
precurarization(mL) = 0.2
bolus(mL) = 3.96 - 5.94
continuous(mL/h) = 1.19 - 1.58

> sevo(65,MAC40=2.10)
MAC MACawake(MAC/3) MACawake maintenance(MACawake*2)
1.80 0.60

sevo(65,MAC40=2.10)
MAC MACawake(MAC/3) MACawake maintenance(MACawake*2)
1.80 0.60 0.49 0.98

"球形のチョコボールと立方体のチョコキューブがあり両者の重量は同じである。
表裏が区別できる平面の包丁を使って任意の方向で二分割して表側に接したチョコ片が貰える。
チョコボールとチョコキューブのどちらのチョコ片を貰う方が沢山もらえると期待できるか？"


https://i.imgur.com/tcoJHjS.png

底辺に限らないと思うけど

pdf=ax^2
integral [0,r] ax^2 dx = a*r^3/3 =1
a=3/r^3
cdf=ax^3/3=x^3/r^3
y=x^3/r^3
x=ry^(1/3)
inv_cdf=r*x^(1/3)

pdf=ax^2
integral [0,r] ax^2 dx = a*r^3/3 =1
a=3/r^3
cdf=ax^3/3=x^3/r^3
y=x^3/r^3
x=ry^(1/3)
inv_cdf=r*x^(1/3)

x=rsinθcos&#981;

y=r\sin\theta\sin\phiy=rsinθsin&#981;

z=r\cos\thetaz=rcosθ

rm(list=ls())

# 半径Rの球の内部（表面を含む)のK個の座標を均等に作る
R=1
K=5e3
x=runif(K,0,R)
rad=R*x^(1/3) # 動経
lat=runif(K,0,pi) # 極度
lon=runif(K,0,2*pi) # 方位度
polar=cbind(rad,lat,lon)

polar2xyz=\(p){ # 極座標→直交座標変換
rad=p[1]
lat=p[2]
lon=p[3]
x=rad*sin(lat)*cos(lon)
y=rad*sin(lat)*sin(lon)
z=rad*cos(lat)
c(x,y,z)
}
Sphere=t(apply(polar,1,polar2xyz))
colnames(Sphere)=c('x','y','z')
rgl::plot3d(Sphere,type='s',size=0.95,col=2)
rgl::plot3d(Sphere[sample(K,K/2),],type='s',size=2.5,col=colours())

calc=\(){ # 大きい方のチョコ片の割合を乱数で計算
ABC=Sphere[sample(K,3),] # A,B,Cを含む面で分割
A=ABC[1,]
B=ABC[2,]
C=ABC[3,]
AB=B-A
AC=C-A
H=pracma::cross(AB,AC)
f=Vectorize(\(x,y,z) H[1]*(x-A[1])+H[2]*(y-A[2])+H[3]*(z-A[3]))
cut=mean(apply(Sphere,1,\(x) f(x[1],x[2],x[3]))>0)
max(cut,1-cut)
}
calc()
ball=replicate(1e3,calc())
hist(ball)
summary(ball)

笑えた

「吉野家でアルバイトしていました」をカッコ良く言うと「年商2000億規模の上場企業で店舗運用に関わっていました」になる。

amplitude=\(phi,verbose=FALSE){
wave=\(x) sin(x)+sin(2*x+phi)
peak=optimize(wave, c(-pi,pi), maximum=TRUE)$objective
bottom=optimize(wave,c(-pi,pi), maximum=FALSE)$objective
if(verbose){
curve(wave,0,2*pi,main=paste('phi : ',round(phi,3)))
cat(paste0('[',round(bottom,3),' , ',round(peak,3),']'),'\n')
}
peak-bottom
}
amplitude=Vectorize(amplitude)
amplitude(pi/2,verbose=TRUE)
curve(amplitude,0,2*pi,xlab=quote(phi),ylab='amplitude')
optimize(amplitude,c(0,2*pi),maximum=FALSE)

R=1
K=5e3
x=runif(K,0,R)
rad=R*x^(1/3)
lat=runif(K,0,pi)
lon=runif(K,0,2*pi)
polar=cbind(rad,lat,lon)

polar2xyz=\(p){
rad=p[1]
lat=p[2]
lon=p[3]
x=rad*sin(lat)*cos(lon)
y=rad*sin(lat)*sin(lon)
z=rad*cos(lat)
c(x,y,z)
}
Sphere=t(apply(polar,1,polar2xyz))
colnames(Sphere)=c('x','y','z')

calc=\(){
ABC=Sphere[sample(K,3),]
A=ABC[1,]
B=ABC[2,]
C=ABC[3,]
AB=B-A
AC=C-A
H=pracma::cross(AB,AC)
f=Vectorize(\(x,y,z) H[1]*(x-A[1])+H[2]*(y-A[2])+H[3]*(z-A[3]))
# cut=mean(apply(Sphere,1,\(x) f(x[1],x[2],x[3]))>0)
# max(cut,1-cut)
f(0,0,0)/sqrt(sum(H^2))
}
calc()
d=replicate(1e3,calc())
summary(d)

ベリーレア：50℃
レア：52℃
ミディアムレア：54℃
ミディアム：56℃
ミディアムウェル：60℃
ウェルダン：64℃
ヴェリーウェルダン：68℃

https://cookpad.com/recipe/5197115

おい便器内視鏡洗浄係
板名読めないのかよ

厚さ4.5cmあっても低温調理でこういう火入れが可能。
表面は焦げて中は生を避けれて( ・∀・)ｲｲ!!
https://i.imgur.com/K9wGYRx.jpeg
https://i.imgur.com/J7uJPea.jpeg

Boniqの低温調理 加熱時間基準表に従って4.5ｃｍの牛肉57℃で4:45だったので5時間で低温調理で(ﾟдﾟ)ｳﾏｰ
フライパンやオーブンだけで素人にはこの火入れは困難だと思う。
低温調理器のおかげで家庭で調理できて( ・∀・)ｲｲ!!

>>150
んで、あんたどこ卒？

>>153
やっぱり板名読めないみたい

rm(list=ls())
par(mar=c(0,0,0,0),oma=c(0,0,0,0))
library(RcppAlgos)
source('toolmini.R')
ngon <-
function(n,digit=TRUE,cex=1,...){
r=exp(2*pi/n*1i)
p=complex(n)
for(i in 1:(n+1)) p[i]= (1-r^i)/(1-r)
plot(p,bty='l',type='n',ann=FALSE,xlim=c(-1,2),asp=1,...)
points(1/(1-r),pch='.')
o=1/(1-r)
Cir(o,abs(p[1]-o),lty=3)
if(digit) text(Re(p),Im(p),1:n,cex=cex)
invisible(p)
}

# vector %in% matrix ベクトルvが行列Mの行として含まれるか？
vec_in_mat = function(v,M) any(rowSums(M == v[col(M)]) == ncol(M))
# vector %in% matrix ベクトルvが行列Mの何行目に含まれるか？
rows_in_mat = function(v,M) which(rowSums(M == v[col(M)]) == ncol(M))
n=7
pm=permuteGeneral(n-1,v=2:n)
i=1
while(i <= nrow(pm)){
pm=pm[-rows_in_mat(rev(pm[i,]),pm),]
pm
i=i+1
}
tail(pm)
par(mfrow=c(20,18))
# p=ngon(n,digit=F,axes=F)
size=2
f=\(x){
p=ngon(n,digit=F,axes=F)
pt(p[1],'●',col=1,cex=size)
for(i in 2:n) pt(p[i],'●',col=x[i-1],cex=size)
}
apply(pm,1,f)

>>154
んで、あんたどこ卒？
やっぱり、ド底辺シリツ卒？？

板名読めなくて発狂w

>>151
嫁からはローストビーフを温かいうちに食べているみたい、だと言われた。
確かにローストビーフとステーキは　あつさ　にあるな。
熱いうちに厚く切って食べるのがステーキ、冷やして薄く切って食べるのがローストビーフ。

n=100
k=1e7
y=replicate(k,sum(sample(6,n,rep=T)))
mean(y==365) # 0.0158
summary(y)
HDInterval::hdi(y)
BEST::plotPost(y,showMode = TRUE)

>>158
んで、あんたどこ卒？　に答えられなくて発狂しているのはあんただよ。

んで、あんたどこ卒？

>>161
ハウス！
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1640131076/

983 １３２人目の素数さん[sage] 2021/12/26(日) 18:42:05.18 ID:5dUG3l4k
糞問だから誰も興味を示さない
それくらい理解しろよキチガイ

面白い数学の問題を紹介して解き合うスレです
質問スレではありません
出題者が答えを知らない問題はお控えください
統計学などはスレ違い、数学以外の話題は論外です
荒らし、煽りはスルー推奨

前スレ
面白い問題おしえて〜な 39問目
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1633923732

過去ログ(1-16問目)
http://www3.tokai.or.jp/meta/gokudo-/omoshi-log/

まとめwiki
http://w.atwiki.jp/omoshiro2ch/

これで尿瓶は出禁だねw

>>164
んで、あんたどこ卒?

尿瓶ジジイの脳内大学なんか誰も知らんわ

https://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1640131076/

こんなところで発狂してないでさっさと隔離病棟戻れ

>>165
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1640131076/
ハウス！

>>166
んで、あんたどこ卒？

>>168
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1640131076/
ハウス！

> Ultiva(cm=155.1,kg=51.7,age=80,bmi=25,aged=70)
BMI LBM L(mL/h) U(mL/h)
21.49 51.70 3.88 7.76
CE(ng/mL)@(1mL/h)
0.81

> Eslax(kg=51.7,sevo=T)
precurarization(mL) = 0.16
bolus(mL) = 3.1 - 4.65
continuous(mL/h) = 0.93 - 1.24

> sevo(80,MAC40=2.10)
MAC MACawake(MAC/3) MACawake
1.64 0.55 0.41
maintenance(MACawake*2)
0.81

>>169
んで、あんたどこ卒？
ここはシリツ卒を蔑むすれだから、まさか、シリツ卒ってことはないよねｗｗｗ

>>171
だったらシリツじゃない証拠持ってないなんてことないよね？ww

いいから隔離病棟戻れ患者は

トマト缶400ｇ
大蒜2かけ10gみじん切り
きび砂糖
オリーブオイル15mL
ゲランド塩6ｇ

水分を抜くためラップなしで
電子レンジ500W5分
かき混ぜて
更に
電子レンジ500W5分
で完成。

次は黒糖にしてみたり、バターにしてみよう。

>>172
んで、あんたどこ卒？
ド底辺シリツだろ？？
まあ、臨床医じゃないから臨床ネタ書けないので尿瓶おまる洗浄だろ。

>>176
で、アンタ脳内医者だろ？
証拠ないしな

>>177
んで、あんたどこ卒

円周率を３進法で表示しなさい。
1 0 . 0 1 0 2 1 1 0 1 2

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 A J Q Kを使った十四進法でネイピア数(自然対数の底)を小数５桁まで表示せよ

2.A0AK7

2022をマイナス二進法で表せ
1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0

円周率をマイナス二進法で小数７桁まで表示しなさい。
1 1 1 . 0 1 1 0 0 1 0

> rbind(n.10,n._2)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
n.10 -20 -19 -18 -17 -16 -15 -14 -13 -12
n._2 111100 111101 110010 110011 110000 110001 110110 110111 110100
[,10] [,11] [,12] [,13] [,14] [,15] [,16] [,17] [,18] [,19]
n.10 -11 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2
n._2 110101 1010 1011 1000 1001 1110 1111 1100 1101 10
[,20] [,21] [,22] [,23] [,24] [,25] [,26] [,27] [,28] [,29]
n.10 -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8
n._2 11 0 1 110 111 100 101 11010 11011 11000
[,30] [,31] [,32] [,33] [,34] [,35] [,36] [,37] [,38] [,39]
n.10 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
n._2 11001 11110 11111 11100 11101 10010 10011 10000 10001 10110
[,40] [,41]
n.10 19 20
n._2 10111 10100

いつもの発狂！

dec2n<-function(num, N=2, digit=4){
r=num%%N
q=num%/%N
while(q > 0 | digit > 1){
r=append(q%%N,r)
q=q%/%N
digit=digit-1
}
r
}

despace=function(x) noquote(paste(x,collapse=''))

calc <- function(x,bit=8){
r=dec2n(x,digit=bit)
despace(r)
s=as.numeric(!r)
t=sum(2^((length(s)-1):0)*s)
u=dec2n(t+1)
despace(u)
cat('+',x,' = ',despace(r),'\n-',x,' = ',despace(u))
invisible(list(r,u))
}
calc(123)

72 １３２人目の素数さん[sage] 2021/12/30(木) 06:41:36.50 ID:tCmdgl08
>>53
私と火遊びしませんか、という言外の誘いを
火を使わないHIに言及して華麗な肘鉄でさらっと返してくる機転の利く聡明な看護師と仕事ができて(・∀・)ｲｲ!!
こういう駆け引きが楽しめない罵倒厨って気の毒な人生を歩んでいそうだね。
高校生はこういう大人になっちゃだめだぞ。

76 １３２人目の素数さん[sage] 2021/12/30(木) 06:59:51.86 ID:a6G2xZwX
またHIって言ってるよ
打ち間違いではなかったのか
コイツ真正のバカだな

尿瓶ジジイ渾身のギャグHI

72 １３２人目の素数さん[sage] 2021/12/30(木) 06:41:36.50 ID:tCmdgl08
>>53
私と火遊びしませんか、という言外の誘いを
火を使わないHIに言及して華麗な肘鉄でさらっと返してくる機転の利く聡明な看護師と仕事ができて(・∀・)ｲｲ!!
こういう駆け引きが楽しめない罵倒厨って気の毒な人生を歩んでいそうだね。
高校生はこういう大人になっちゃだめだぞ。


76 １３２人目の素数さん[sage] 2021/12/30(木) 06:59:51.86 ID:a6G2xZwX
またHIって言ってるよ
打ち間違いではなかったのか
コイツ真正のバカだな

a=cbind(1,2:6)
f=function(x){
y=(1:6)[-x]
rbind(cbind(x,y[1],y[2]),cbind(x,y[1],y[3]),cbind(x,y[1],y[4]))
}
f(a[1,])

ｎ進法で表記された小数の問題がシリツ医大の入試問題に出ている。
https://www.youtube.com/watch?v=IUs5tCWh9fw

これができてお金があればシリツ医大くらいには合格できそう

(1) 2進法で円周率を小数16桁まで表示せよ
(2) 8進法で円周率を小数16桁まで表示せよ
(3) 7進法で円周率を小数16桁まで表示せよ

本当に頭のいいやつは理学部や工学部にいく（国立に限る）
本当に頭の悪いやつが底辺シリツ医大にいく
どっちでもないのが国立医学部に行くｗ

６人を２人ずつ３組にわける

a=cbind(1,2:6)
f=function(x){
y=(1:6)[-x]
x=t(x)
rbind(cbind(x,y[1],y[2]),cbind(x,y[1],y[3]),cbind(x,y[1],y[4]))
}
z=NULL
for(i in 1:5){
z=rbind(z,f(a[i,]))
}
g=function(x) c(x,(1:6)[-x])
r=t(apply(z,1,g))
for(j in 1:nrow(r)){
cat(j,':','(',r[j,1:2],')','(',r[j,3:4],')','(',r[j,5:6],')\n')
}

これできる人いないのかな？

(1) 2進法で円周率を小数16桁まで表示せよ
(2) 8進法で円周率を小数16桁まで表示せよ
(3) 7進法で円周率を小数16桁まで表示せよ

ｎ進法の小数は底辺シリツ医大の入試問題にすら出題されているというのに。

# 6人を1人2人3人に分ける組み合わせ
rm(list=ls())

library(RcppAlgos)
y=NULL
for(x in 1:6){
v=(1:6)[-x]
y=rbind(y,cbind(x,comboGeneral(v,2)))
}
z=NULL
f=function(x) c(x,(1:6)[-x])
for(i in 1:nrow(y)){
z=f(y[i,])
cat(i,':','(',z[1],')','(',z[2],z[3],')','(',z[4],z[5],z[6],')\n')
}

10人を3,3,4人に分ける組み合わせは何通りか？
10*9!/(3!)^4=2800

本当に頭の悪いやつはHIヒーターがお似合い

>>193
重複カウントがありそう。

>>194
んで、あんたどこ卒？

>>196
あんた脳内医者の非医(HI)だろ？w

[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]

[1,] 1 1 1 1 1 95
[2,] 1 1 1 1 95 1
[3,] 1 1 1 95 1 1
[4,] 1 1 95 1 1 1
[5,] 1 95 1 1 1 1
[6,] 95 1 1 1 1 1
....
[*,] 17 17 16 16 17 17
[*,] 17 17 16 17 16 17
[*,] 17 17 16 17 17 16
[*,] 17 17 17 16 16 17
[*,] 17 17 17 16 17 16
[*,] 17 17 17 17 16 16

>>197
臨床ネタを全く投稿できないあんたは、尿瓶おまる洗浄係なんだろ？
医師でもないのになんでシリツ卒が恥ずかしいんだ？

んで、あんたどこ卒？

>>199
HIとか言っちゃうアンタは脳内医者なんだろ？
誰にも相手にされてないことが恥ずかしいんだ？

# N進法で小数を表示する
Dec2N <- function(x,N=2,digit=12){
dec2n<-function(num){
r=num%%N
q=num%/%N
while(q > 0){
r=c(q%%N,r)
q=q%/%N
}
r
}
int=floor(x)
Int=dec2n(int)
r=x-int
i=1
q=numeric()
n=0:(N-1)
while(i<=digit){
d=N^(-i)*n
q[i]=sum(r-d>=0)-1
r=r-q[i]*N^(-i)
i=i+1
}
Dec=q
cat(Int,'.',Dec,'\n',sep='')
invisible(list(Int,Dec))
}
Dec2N(pi,N=7,digit=10)

丸め誤差がでちゃうけど、Rでもこれくらいの精度はあるな

> cat(3,'.', paste(hex(pi16[[2]]),collapse=''),'\n',sep='')
3.243f6a8885a3

>>200
んで、あんたどこ卒？
　の答は？

医師じゃないから、シリツ卒でも恥ずかしくないと思うんだが。
なんで、尿瓶おまる洗浄係が恥ずかしがるシリツってどこよ？

>>203
で、HIの説明はどうしたんだよ？

>>203
尿瓶ジジイ＝HI(非医)

k=1e4
theta=runif(k,-pi,pi)
r=sqrt(runif(k))
sim=\(verbose=FALSE){
P=r*exp(1i*theta)
P4=sample(P,4)
A=P4[1]
B=P4[2]
C=P4[3]
D=P4[4]
if(verbose){
Plot(-1,1,axes=FALSE)
points(r*exp(1i*theta),pch='.',col=8)
Polygon(A,B,C,D)
for(i in 1:4) pt(P4[i],LETTERS[i])
}
BA=c(Re(A-B),Im(A-B),0)
BC=c(Re(C-B),Im(C-B),0)
BD=c(Re(D-B),Im(D-B),0)
CA=c(Re(A-C),Im(A-C),0)
CB=c(Re(B-C),Im(B-C),0)
CD=c(Re(D-C),Im(D-C),0)
cross(BA,BD)[3]*cross(BD,BC)[3]>0 | cross(CB,CA)[3]*cross(CA,CD)[3]>0
}
sim(verbose = TRUE)
mean(replicate(1e3,sim()))
y=replicate(1e3,mean(replicate(1e3,sim())))

>>204
んで、あんたどこ卒？
ここはシリツを蔑むスレだぞ。

HI
HI
HI

> y=replicate(1e4,mean(replicate(1e3,sim())))
> summary(y)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.4670 0.5200 0.5310 0.5307 0.5410 0.5830
> hist(y,freq=F,ylab='',main='',xlab='p',axes=F,col=2) ; axis(1)
>
> ys=replicate(1e4,mean(replicate(1e3,sim(square = TRUE))))
> summary(ys)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.4760 0.5280 0.5380 0.5384 0.5490 0.6060
> hist(ys,freq=F,ylab='',main='',xlab='p',axes=F,col=4) ; axis(

正方形のダーツボードと円形のターツボードがある。
どちらかのダーツボードを選んでターツを投げて４本が刺さったらゲーム終了。
刺さった点を刺さった順にA,B,C,DとしてA,B,C,D,Aの順に線分で結んで四角形ABCDが形成されたら１万円が貰える。
正方形のダーツボードと円形のターツボードのどちらを選ぶ方が得か？

Anesthesia <- function(cm,kg,age){
Ultiva<-function(cm,kg,age,coef=25,lwr=0.25,upr=0.50,conc=2000/20,bmi=25,aged=70){
BMI=kg/(cm/100)^2
LBM=ifelse(BMI>25,bmi*(cm/100)^2,kg) # lean body mass
L=lwr*LBM*60/conc ; U=upr*LBM*60/conc
Lower=ifelse(age<aged,L,L/2) ; Upper=ifelse(age<aged,U,U/2)
CE=lwr*coef/L # CE(ng/mL) @ 1mL/h
re=round(c(BMI=BMI,LBM=LBM,'L(mL/h)'=Lower,'U(mL/h)'=Upper,'CE(ng/mL)@(1mL/h)'=CE),2)
print(re)
}
Eslax<-function(kg,sevo=TRUE,lwr=0.6,upr=0.9,conc=50e3/5){ # 50mg/5mL
l=lwr*1e3*kg/conc ; u=upr*1e3*kg/conc
L=ifelse(sevo,3*kg*60/conc,7*kg*60/conc) # on label
U=ifelse(sevo,4*kg*60/conc,7.5*kg*60/conc) # off label
cat('bolus(mL) =',round(l,2),'-',round(u,2),'\n')
cat('continuous(mL/h) =',round(L,2),'-',round(U,2),'\n')
}
sevo=function(age,MAC40=2.10){
MACage=MAC40*10^(-0.00269*(age-40))
MACawake=MACage/3
MACawake2=0.870-0.00581*age
re=round(c(MAC=MACage,'MACawake(MAC/3)'=MACawake,MACawake=MACawake2,
'maintenance(MACawake*2)'=MACawake2*2),2)
print(re)
}
cat('Ultiva\n') ; Ultiva(cm,kg,age) ; cat('\nEslax\n') ; Eslax(kg)
cat('\nSevoflurane\n') ;sevo(age)
}

> Anesthesia(179.5,77.1,62)
Ultiva
BMI LBM L(mL/h) U(mL/h)
23.93 77.10 11.56 23.13
CE(ng/mL)@(1mL/h)
0.54

Eslax
bolus(mL) = 4.63 - 6.94
continuous(mL/h) = 1.39 - 1.85

Sevoflurane
MAC MACawake(MAC/3) MACawake
1.83 0.61 0.51
maintenance(MACawake*2)
1.02
>

> Anesthesia(159,39.4,93)
Ultiva
BMI LBM L(mL/h)
15.58 39.40 2.96
U(mL/h) CE(ng/mL)@(1mL/h)
5.91 1.06

Eslax
precurarization(mL) = 0.12
bolus(mL) = 2.36 - 3.55
continuous(mL/h) = 0.71 - 0.95

Sevoflurane
MAC MACawake(MAC/3)
1.51 0.50
MACawake maintenance(MACawake*2)
0.33 0.66

calc <- \(
m=5,
a=3,
n=6,
b=4){
i=0
flg <- i%%m==a & i%%n==b
while(!flg){
i=i+1
flg <- i%%m==a & i%%n==b
}
i
}

calc(5,3,6,4)
calc(2021,123,2022,1234)

"
5で割るとと3余り6で割ると4余り。自然数のうち最も小さい数を求めよ。
"
calc <- \(
m=5,
a=3,
n=6,
b=4){
i=0
flg <- i%%m==a & i%%n==b
while(!flg){
i=i+1
flg <- i%%m==a & i%%n==b
}
i
}

calc(5,3,6,4)
calc(2021,123,2022,1234) # 1841254
calc(1234,123,12345,1234) # 9445159

具材

豚の三枚肉 1.4kg　800ｇ
たまねぎ
1個
ねぎ
適量（青い部分）
しょうが
3片くらい
泡盛
100cc　57.14286



調味料

水
1,500cc　857.1429
泡盛
180cc　102.8571
黒糖
50g　28.57143
上白糖
50g　28.57143
醤油
150cc　85.71429
たまり醤油
50cc　28.57143
みりん
50cc28.57143

HI尿瓶ジジイ正月で雲隠れしたかと思いきやまた脳内麻酔やってる()

>>58
>なぜこのような差が生まれたのですか？

　陸軍中野学校のスパイの養成を受けていた小野田は、皇族の竹田からの指令で、山下財宝を護っていたからナ。
任務解除をした直属の上司はダミーで、任務解除を命令した上司の傍に、竹田氏が居て、頷いていたので、
任務解除に従っただけ。

高校数学スレで高校生にすらバカにされるのがよほど好きと見えた

> Anesthesia(180.1,81.4,48)
Ultiva
BMI LBM L(mL/h)
25.10 81.09 12.16
U(mL/h) CE(ng/mL)@(1mL/h)
24.33 0.51

Eslax
precurarization(mL) = 0.24
bolus(mL) = 4.88 - 7.33
continuous(mL/h) = 1.47 - 1.95

Sevoflurane
MAC MACawake(MAC/3)
2.00 0.67
MACawake maintenance(MACawake*2)
0.59 1.18

145 卵の名無しさん[sage] 2021/12/29(水) 18:35:39.75 ID:mlY+9euZ
>>144

「いや、もう火遊びはやめたのよ」

「先生の家はHIでしょ？」

頭のいいナースと仕事できると楽しくて( ・∀・)ｲｲ!!



脳内医者尿瓶の渾身のユーモア！！www

>>221
ここはシリツを蔑むスレだぞ。
んで、あんたどこ卒？

>>222
あんたの脳内大学なんか誰も卒業してないぞ

>>223
んで、あんたどこのシリツ？

>>224
んで、アンタどこの脳内大学？

HEV は、熱抵抗性のウイルスであり肝臓中のウイルスを 56 度 1 時間処理しても完全に不活化されない。また、アルブミン液中では 60 度 5 時間処理でも十分な不活化効果が得られず、
乾燥状態では 60 度でもウイルスは感染性を有している。

俺は二期校時代の医科歯科
んで、あんたどこ卒？

>>227
脳内だから証拠なんかないだろ

>>228
んで、あんたどこ卒？
尿瓶おまる洗浄係だから恥ずかしくないだろ？

>>229
んで、どこの脳内卒？

「ロイシンリッチα2グリコプロテイン（LRG)」、「便中カルプロテクチン」又は「大腸内視鏡検査」を同一月中に併せて行った場合は、主たるもののみ算定する。

ノロウイルス感染でLRGが高値になってた。
CSは来月だな。

>>230
ここはシリツを蔑むスレだぞ。
んで、あんたどこのシリツ卒？
医者ならシリツ医大卒は恥ずかしくて言えないのはわかるが、あんたは無職じゃねぇの？

>>233
んで、どこの脳内卒？

options(digits=22)
x='supercalifragilisticexpialidocious'
nchar(x)
v=unlist(strsplit(x,''))
permuteCount(v,m=17)

830034394580628357120000

>>234
ここはシリツを蔑むスレだぞ。
脳内連呼厨＝シリツ卒
んで、あんたどこのシリツ卒？

x='supercalifragilisticexpialidocious'
nchar(x)
v0=unlist(strsplit(x,'')) |> print()
tbl=table(v0) |> print()
permuteCount(v=names(tbl),m=17,freq=as.vector(tbl))
comboCount(v=names(tbl),m=17,freq=as.vector(tbl))

>>236
あんたはどこの脳内卒だって聞いてんだよw

>>238
俺は二期校時代の医科歯科入学（一期は理I合格したけど選択しなかった）
卒業時は一期二期の区別はなくなっていたけどね。
んで、あんたどこ卒？
どこの国立落ちたの？

>>239
どこの尿瓶大学卒かな？

>>701
東京都医師会の申し合わせでは１５万だから、ピンはねされているね。

軽症患者を経過観察で３人入院。インセンティブ２諭吉ゲット。
微熱があったのでPCR検査で陰性を確認してからの入院で手間がかかるがインセンティブがつくのが( ・∀・)ｲｲ!!

>>238
俺は医科歯科卒。入学は二期校時代。一期は理一に合格。
同じ選択をした同級生もいる。もちろん理三を落ちて医科歯科入学もいた。

>>243
アンタの脳内大学のこと？

HIで散々バカにされた後も毎日喚いてる癖に今更レスかよ
>>241に至ってはどこにアンカ飛ばしてんだよ
相変わらずのマヌケっぷりだな、そりゃ脳内医者だわ

社内LANのIPやホスト名を一覧表示させる
https://sys-guard.com/post-2750/

>>245
んで、あんたどこ卒？
ここはシリツ卒を蔑むスレだぞ。
どこの国立大学を落ちたの？
俺は模試判定がAの国立大学しか受験しなかった。

>>247
尿瓶の脳内大学がなんだって？

## ベクター Mからn個のサンプル(Sampled)と残り(Leftover)を返す
pickup=function(M,n){
Len=1:length(M)
SampleNum=sample(Len,n) # 数字列からindexをサンプル
Sampled=M[SampleNum] 　 # サンプル
Leftover=M[-SampleNum] # 残り
result=list(Sampled=Sampled,Leftover=Leftover)
return(result)
}
x=rep(1:4,c(40,30,20,10))
f<- function(){
y=pickup(x,4)
sampled=y$Sampled
leftover=y$Leftover
while(length(unique(sampled))!=4){
y=pickup(leftover,1)
sampled=c(sampled,y$Sampled)
leftover=y$Leftover
}
length(sampled)
}
juice=replicate(1e6,f())
BEST::plotPost(juice,credMass = 0.99)

>>248
んで、あんたどこ卒？
医師でもないのになんでシリツ卒が恥ずかしいんだ？

>>250
どこの脳内大学だよ？
脳内医者がバレて恥ずかしくないのか？

>>251
んであんたどこ卒？
母校に誇りはないのかよ？
どこの国立を落ちたんだ？

>>252
母校に誇りがあったらさっさと証拠出せよタコ
どうせ脳内大学だろ？

72 １３２人目の素数さん[sage] 2021/12/30(木) 06:41:36.50 ID:tCmdgl08
>>53
私と火遊びしませんか、という言外の誘いを
火を使わないHIに言及して華麗な肘鉄でさらっと返してくる機転の利く聡明な看護師と仕事ができて(・∀・)ｲｲ!!
こういう駆け引きが楽しめない罵倒厨って気の毒な人生を歩んでいそうだね。
高校生はこういう大人になっちゃだめだぞ。

>火を使わないHI

>火を使わないHI

>火を使わないHI

309 卵の名無しさん[sage] 2022/01/14(金) 16:56:36.02 ID:xAJ3R5YG
スポット麻酔終わって帰宅。TAPブロックが聞いて痛みもなく退室できて( ・∀・)ｲｲ!!
これからyoutbue動画をみてつくったバターチキンカレーを食べる予定。

>youtbue

>youtbue

>youtbue

何度見ても笑えるww

>>253
んで、あんたどこ卒？
国立落ちたのかよ？

尿瓶ジジイの脳内大学なんか誰も通ったことねーよタコ

高校数学スレでも相手にされなくなったみたいだねw

ATP

（1） 禁 忌�@脳出血直後の患者�A薬物治療によっても安定しない不安定狭心症患者�B人工ペースメーカー装着患者を除く，�U度または�V度房室ブロックの患者，洞不全症候群または症候性の著しい洞性徐脈のある患者�CQT 延長症候群の患者（徐脈によるTorsades de pointes 誘発の可能性） �D高度な低血圧または代償不全状態の心不全のある患者�E喘息等の気管支攣縮性肺疾患やその疑いのある患者

ATP

（1） 禁 忌�@脳出血直後の患者�A薬物治療によっても安定しない不安定狭心症患者�B人工ペースメーカー装着患者を除く，�U度または�V度房室ブロックの患者，洞不全症候群または症候性の著しい洞性徐脈のある患者�CQT 延長症候群の患者（徐脈によるTorsades de pointes 誘発の可能性） �D高度な低血圧または代償不全状態の心不全のある患者�E喘息等の気管支攣縮性肺疾患やその疑いのある患者

>>256
んで、あんたどこ卒？
母校に誇りないの？

脳内大学に卒業証書はないみたいだな

>>261
卒業後大学言えないの？
ここはシリツを蔑むスレだぞ。

apt-get install net-tools
ifconfig
で
wlan0のinet addr:
に192.168.*.*が表示される

【用法・用量】
アデノシン三リン酸二ナトリウム水和物として、通常
1 回 5 〜40�rを 1 日 1 〜 2 回、等張ないし高張ブドウ
糖注射液に溶解して、徐々に静脈内注射する。

適用上の注意6.
静脈内注射時：(1)ゆっくり（10�rを 1 〜 2 分で）静脈内に投与するこ
と。
（急速に投与すると、一過性の胸内苦悶、悪心、頭
痛、顔面潮紅、咳、吃逆、発熱等があらわれること
がある。）

【禁忌（次の患者には投与しないこと）】
脳出血直後の患者［脳血管拡張により、再出血な
ど出血を増悪させるおそれがある。］

ADENOSINE Injection Syringe FRI

禁忌（次の患者には投与しないこと）】
1 . 薬物治療によっても安定化しない不安定狭心症の患者［刺
激伝導抑制作用及び陰性変力作用が増強され、症状が増
悪するおそれがある。］
2 . II度又はIII度房室ブロックのある患者（人工ペースメー
カーが装着されている患者を除く）（「警告」の項参照）
3 . 洞不全症候群又は症候性の著しい洞性徐脈のある患者（人
工ペースメーカーが装着されている患者を除く）［刺激伝
導抑制作用により、症状が増悪するおそれがある。］
4 . QT延長症候群の患者［刺激伝導抑制作用により、徐脈が
発現した場合、Torsades de pointesを惹起させるおそれ
がある。］
5 . 高度な低血圧のある患者［末梢血管拡張作用により、症
状が増悪するおそれがある。］
6 . 代償不全状態にある心不全の患者［陰性変力作用により
心不全の急性増悪を来すおそれがある。］
7 . 喘息等の気管支攣縮性肺疾患のある患者、その既往のあ
る患者あるいはその疑いのある患者（「警告」の項参照）
8 . アデノシンに対し過敏症の既往歴のある患者

https://www.acls.net/images/algo-tachycardia.svg

https://www.acls.net/acls-tachycardia-algorithm

If the rhythm is regular with narrow complexes, consider adenosine 6 mg IV rapid push.
...
Consider adenosine only if the rhythm is regular and monomorphic.

>>262
妄想激しいのに入院できない哀れな患者だよアンタは

Ultiva
BMI LBM L(mL/h)
21.15 51.20 7.68
U(mL/h) CE(ng/mL)@(1mL/h)
15.36 0.81

Eslax
precurarization(mL) = 0.15
bolus(mL) = 3.07 - 4.61
continuous(mL/h) = 0.92 - 1.23

Sevoflurane
MAC MACawake(MAC/3)
2.02 0.67
MACawake maintenance(MACawake*2)
0.60 1.21

>>269
んで、あんたどこ卒？
医師でもないのになんでシリツ卒が恥ずかしいんだ？

3回目ワクチン接種でも発熱なしだったので明日もスポット麻酔のバイト。
プログラムしたから喘息とか癲癇とかなければプログラム通りに投与で開始。

>>271
どこの脳内大学だって言ってんだよ
医師でないのは脳内医者のアンタだよ

>>273
んで、あんたどこ卒？
俺は医科歯科。

医師でもないのになんでシリツ卒が恥ずかしいんだ？

327 卵の名無しさん[] 2022/01/18(火) 19:00:08.83 ID:llaen+h8
ここが尿瓶のホームだからな、ここでずっと認知症のように同じ事言ってるよ

底辺私立医大を卒業した医者って頭悪いよね？ Part21
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1636111912/

脳内尿瓶大学に卒業証書なんかないもんなw

m3の医学部不適切入試の特集は興味深く読める。
尿瓶おまる洗浄係じゃ読めないだろうけど。

脳内医者のHIってなんだったの？

十味敗毒湯で臨床著効した,たった3例

>>279
んで、あんたどこ卒、シリツなんだろ！？

>>279
医師じゃないから、ｍ３の掲示板読めないんだろ？

>>281
だからHIってなんだよ？
もっとましな脳内医療やってくれよ

https://i.imgur.com/IR9F0MB.jpg
f=\(BAC36=36,ABE24=24){
B=0i
C=1+0i
BC=abs(C-B)
u=pi/180
BAC=BAC36*u
ABC=ACB=(pi-BAC)/2
AB=sin(ACB)*BC/sin(BAC)
A=AB*exp(1i*ABC)
D=ABC2H(A,B,C)$H
ABE=ABE24*u
EBC=ABC-ABE
E=intsect(C,D,B,exp(1i*EBC))
EAC=Angle(E,A,C)$deg
Plot(0,1,0,AB*sin(ABC),axes=F)
pt(B,'B')
pt(C,'C')
pt(A,'A')
Polygon(A,B,C)
pt(D,'D')
pt(E,'E')
seg(D,C)
seg(A,E)
seg(B,E)
legend('center',bty='n',legend=paste('角BAC =',round(BAC/u,2),'°','\n角ABE =',round(ABE/u,2),'°','\n角EAC =',round(EAC,2),'°'))
}
par(mfrow=c(2,2))
f(36,24)
f(10,20)
f(12,34)
f(20,22)

> Anesthesia(cm=152.5,kg=69,age=71)
Ultiva
BMI LBM L(mL/h)
29.67 58.14 4.36
U(mL/h) CE(ng/mL)@(1mL/h)
8.72 0.72

Eslax
precurarization(mL) = 0.21
bolus(mL) = 4.14 - 6.21
continuous(mL/h) = 1.24 - 1.66

Sevoflurane
MAC MACawake(MAC/3)
1.73 0.58
MACawake maintenance(MACawake*2)
0.46 0.91

>>283
んで、あんたどこ卒？
シリツなんだろ？

>>286
脳内医者久々発狂w

>>287
どこ卒かと聞かれて発狂する奴ってシリツ卒なんだだろうね。
数学板では国立大学卒はちゃんと卒業大学を名乗っていた。

【ウハも】　開業医達の集い　36診　【粒も】
302 ：卵の名無しさん[sage]：2022/01/27(木) 12:21:17.55 ID:/zIEChBU
裏口シリツ医だと中学入試の問題すらできないと思う。
https://i.imgur.com/Fwgk5QW.jpg


>>288
また開業医スレで発狂か
どうせ信じてもらえないのにな

"沖縄県疫学統計・解析委員会は、新型コロナウイルスワクチンの接種回数が多いほど、
どの年代でも入院する割合が低いとの調査結果をまとめた。
入院リスクが高い８０歳以上の感染者を見ると、
未接種か１回接種の人は５４・２％（７２人中３９人）が入院していたが、
２回接種では３６・０％（４２０人中１５１人）、
３回接種では２２・９％（３５人中８人）だった。
"


hos=c(39,151,8) # hospitalized
inf=c(72,420,35) # infected
prop.test(hos,inf)
data=cbind(hos,inf)
pairwise.prop.test(data)

>>285
71歳を高齢者扱いしてアルチバ0.125γは浅麻酔で結局、0.2γで維持になった。

"
設問が４問１択の選択の問題で、ＡさんＢさんＣさんの３人が、同時に解きます。
Ａさんの正解率が80%、Ｂさんの正解率が70%、Ｃさんの正解率が60%の場合、
３人が答え合わせをして、３人の答えが一致した問題を集めて、、
集めて解答した問題が、正解である確率は、どうなるのでしょうか。
"
rm(list=ls())
f <- function(m=4,p=c(0.8,0.7,0.6)){
prod(p)/(prod(p)+(m-1)*prod((1-p)/(m-1)))
}
f(2)
f(3)
f(4)
f(4,c(0.25,0.3,0.4))
#
m=4
p=c(0.8,0.7,0.6)
k=1e6
ans=NULL
for(i in 1:length(p)){
ans=rbind(ans,sample(m,k,replace=TRUE,prob=c(rep((1-p[i])/(m-1),m-1),p[i]) ))
}
allcorrect=\(x) all(x==4)
A=sum(apply(ans,2,all4))
same=\(x) length(unique(x))==1
S=sum(apply(ans,2,same))
A/S

> Anesthesia(cm=168,kg=65,age=53)
Ultiva
BMI LBM L(mL/h) U(mL/h)
23.03 65.00 9.75 19.50
CE(ng/mL)@(1mL/h)
0.64

Eslax
precurarization(mL) = 0.2
bolus(mL) = 3.9 - 5.85
continuous(mL/h) = 1.17 - 1.56

Sevoflurane
MAC MACawake(MAC/3) MACawake
1.94 0.65 0.56
maintenance(MACawake*2)
1.12

rm(list=ls())
source('toolmini.R')
Pascal=\(){
v=exp(1i*sort(runif(6,0,2*pi)))
P=intsect(v[1],v[6],v[3],v[4])
Q=intsect(v[1],v[2],v[4],v[5])
R=intsect(v[2],v[3],v[5],v[6])
xlim=range(Re(c(P,Q,R,v)))
ylim=range(Im(c(P,Q,R,v)))
plot(0,0,xlim=xlim,ylim=ylim,asp=1, axes=F,col='white',ann=F)
for (i in 1:6) pt(v[i],LETTERS[i],cex=0.75)
Cir(0i,1)
seg(v[1],v[6],col='green')
seg(v[3],v[4],col='green')
pt(P,'P')
seg(v[6],P,col='green',lty=3)
seg(v[4],P,col='green',lty=3)
seg(v[1],v[2],col='blue')
seg(v[4],v[5],col='blue')
pt(Q,'Q')
seg(v[4],Q,col='blue',lty=3)
seg(v[2],Q,col='blue',lty=3)
seg(v[2],v[3],col='red')
seg(v[5],v[6],col='red')
pt(R,'R')
seg(v[3],R,col='red',lty=3)
seg(v[6],R,col='red',lty=3)
}
for(i in 1:10){
Pascal()
Sys.sleep(2)
}

https://i.imgur.com/OWROSaa.gif

四角形ABCDが
∠BAD＝145度、角BCD＝110度、角ADB＝15度、角CDB＝55度
BC＝2
を満たすとき、面積はいくらか。

u=pi/180
source('toolmini.R')
# A(x,y) CD=z
f<-function(xyz){
x=xyz[1];y=xyz[2];z=xyz[3]
A=x+1i*y
B=0i
C=2+0i
D=z*exp(1i*(180-110)*u)+C
BAD=Angle(B,A,D)$deg
ADB=Angle(A,D,B)$deg
CDB=Angle(C,D,B)$deg
(BAD-145)^2+(ADB-15)^2+(CDB-55)^2
}
f(c(1,2,3))
(opt=optim(c(0.9,0.6,0.6),f))

Plot(0,2.5,bty='n')
B=0i
C=2+0i
pt(B,'B') ; pt(C,'C')
seg(B,C)
x=opt$par[1]
y=opt$par[2]
z=opt$par[3]
A=x+1i*y
D=z*exp(1i*(180-110)*u)+C
axy(tan((180-110)*u),C,2,Re(D))
pt(A,'A')
pt(D,'D')
seg(A,B)
seg(A,D)
seg(D,B)
ABC2S(A,B,D)+ABC2S(B,C,D)

https://youtu.be/i5aNBARLxW0

> Anesthesia(cm=168,kg=65,age=53)
Ultiva
BMI LBM L(mL/h) U(mL/h)
23.03 65.00 9.75 19.50
CE(ng/mL)@(1mL/h)
0.64

Eslax
precurarization(mL) = 0.2
bolus(mL) = 3.9 - 5.85
continuous(mL/h) = 1.17 - 1.56

Sevoflurane
MAC MACawake(MAC/3) MACawake
1.94 0.65 0.56
maintenance(MACawake*2)
1.12

library("RcppAlgos")
ans=NULL
for (i in 0:15){
ans=c(ans,comboCount(1:5,i,freqs=1:5)) }
ans
sum(ans)

library("RcppAlgos")
ans=NULL
for (i in 1:15){
ans=c(ans,comboCount(1:5,i,freqs=1:5)) }
ans
sum(ans)

dista=\(P,Q) sqrt(sum((P-Q)^2))
dot=\(P,Q) sum(P*Q)
A=c( 1, 1, 1)
B=c( 1,-1,-1)
C=c(-1, 1,-1)
D=c(-1,-1, 1)
f <- function(stu){
s=stu[1]
t=stu[2]
u=stu[3]
P=s*A+(1-s)*B
Q=t*A+(1-t)*C
R=u*A+(1-u)*D
(abs(dot(Q-P,R-P))<1e-5)*dista(P,Q)*dista(P,R)/dista(A,B)^2
}

g=\(x){
stu=x
while(!f(stu)){
stu=runif(3)
}
s=stu[1]
t=stu[2]
u=stu[3]
P=s*A+(1-s)*B
Q=t*A+(1-t)*C
R=u*A+(1-u)*D
dista(P,Q)*dista(P,R)/dista(A,B)^2
}
optim(runif(3),g,control=list(fnscale=-1))

f=function(n){
i=1
d = (n*(n+1)/2-i)/(n-1) - 400/13
while(abs(d)>1e-7) {
d = (n*(n+1)/2-i)/(n-1) - 400/13
i=i+1
}
if(i<n) return(i)
else return(0)
}
f(10)
sapply(1:100,f)

1番の勝ち組は80年代〜90年版半ばの偏差値40台の私立医だと思うわ。

今ならコネありでもその偏差値じゃ入れないから。

rm(list=ls())

calc <- \(nu,de){ # un:numerator de:denominator
f <- \(n){
sub =\(m) de*(n*(n+1)/2 - m) - nu*(n-1)
re <- sub(1:n)==0
if(any(re)) return(which(re))
else return(0)
}
i=2
flg <- f(i)
while(!flg){
i=i+1
flg <- f(i)
}
c(i,f(i))
}
calc(440,13)
calc(47540,47)
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>>304
患者からも同業者からも馬鹿だの裏口だの蔑まれるのに？