#９｜無意識のチカラで踊れ１０円玉！ 指先の震えを簡易モデリング
本記事は、こちら👇 の連載シリーズの一部です。
耳だけで楽しみたい方は、こちら👇の音声解説を再生してください😊
この連載が目指すゴールは、コックリさんの不自然な１０円玉の動きを、高校までの数学と物理を使って理論的にアニメーション化すること。
前回 は、Excelモデルを動作確認（デバッグ）したあとに、計算結果をPythonで動画にして出力できるようにしました。
しかし、まだ仮の値しか使っていない物理的な要素があります。
それは、次の２つ。
１０円玉が指先から押される力
摩擦力（摩擦係数）
今回は、その中の１つ『１０円玉が指先から押される力』について考えていきます！
この記事の工程で作成したExcelモデルを公開しています。
👇のダウンロードエリアから入手できます。
コックリさんの参加者は、「自分は動かしていない」と思っています。
意識的な力はゼロのつもりです。
しかし実際には、指先は無意識ながらわずかに震えています。
１０円玉が押される力は、参加者全員の指先から伝わる『無意識の震え』が合わさった力、すなわち合力です。
参加者は、その合力を１０円玉越しに感じます。すると、「自分は力を入れていないのに、勝手に動いている！」と感じます。これがコックリさんの正体のひとつです。
✔ この合力を数式で表すには？
精度を求めるなら、実際にコックリさんをやっているときの指先の力を計測器で測って検討するのが理想的です。
ただ今回は、その合力が正規分布に従うと仮定して、ざっくりとモデル化していきます。
正規分布とは、自然界や人間の行動データによく見られる分布で、平均値の近くにデータが集まり、そこから離れるほど少なくなる、左右対称の釣り鐘型をしています。テストの点数や身長のばらつきをイメージすると分かりやすいかもしれません。
この分布の形を決めるのが、次の２つの指標です。
【平均値】データの中心となる、最も起こりやすい値
【標準偏差】データが平均からどれくらいばらついているかを表す値
正規分布の重要な特徴として、「平均±標準偏差１つ分」の範囲に全体の約68%のデータが収まるという法則があります（おおよそ３回に２回）。
無意識の震えも平均的な力の周辺で細かくばらついていると仮定して、今回は次の値を使います。
中央値（平均）＝ 0［N］
※動かそうという意識的な力はゼロだから標準偏差 ＝ 0.01［N］
※震えの大きさが、１円玉１枚分（約１g）くらいのわずかな範囲に、およそ３回に２回（68%）の確率で収まるという想定
この『中央値＝0、標準偏差＝0.01』 の正規分布に従う乱数をExcelで作るには、次の関数を使います。
=NORM.INV(RAND(), 0, 0.01)この式を、Excelモデルの「指先から押される力（横方向）」（H列）のみに入力します。
「指先から押される力（下方向）」（I列）は、引き続き０（ゼロ）のままにしておきます。
⚠️ 摩擦係数も、引き続き０（ゼロ）のままにしておきます。
【使いやすさへの工夫】
より快適にシミュレーションができるように、私が作成したExcelモデルには次の２つの工夫を加えました。
指先の力の強さを簡単に変えられようにパラメータ化
勝手に乱数が更新されないようにするために［更新スイッチ］を設置
もし興味があれば、ぜひダウンロードして中身を見てください😊
👇のダウンロードエリアから入手できます。
このように『指先の無意識な震え』を入力して計算した結果を、前回のPythonスクリプトで動画にしてみました。
コックリさん、コックリさん…
私の有料noteは、明日には売れていますか？🤑
動画を再生してみると……
😱😱😱
どうですか？
１０円玉が盤面上をフラフラ、スーッと不規則に滑り、コックリさんっぽい動きを再現できてますよね！
１０円玉がコックリさんの盤外に飛んでいく場合もあります。
✔ おわりに
今回は、指先の震えを『正規分布による乱数』でモデル化しました。
その結果、コックリさんのような１０円玉の動きを再現できました。
が！
まだ仮の値しか使っていない物理的な要素が残っています。
そうです。
摩擦力（摩擦係数）です。
現在のモデルは摩擦力がゼロのままでしたね。
なので、今回のような小さな力でも、１０円玉はまるでエアホッケーのディスクのように軽々と動くことができました。
そこで、次回は 動摩擦力 を組み込んでみます。
どのような差が生まれるのか、一緒に見ていきましょう。
どうぞお楽しみに！
🔗 次の記事につづく
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