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典型的なスピードコアは、いわゆるアンチミュージックと反体制な主張と位置付けられる。曲調は荒れ狂っており、非常に攻撃的であり、リスナーへ敵意を煽るようなものが多い。スピードコアのDJは、エレクトロニック・ダンスミュージック(EDM)
の限界を超えた極端な状況を作り上げるために、このような攻撃的な曲を好んでプレイする。大半のスピードコアのアーティストは、ありきたりな普通の音楽、
果てはスピードコアの元となったガバですらも攻撃的に非難している。スピードコアの極端論主義は、ごく一部の極端な者を洗脳し、あらゆる標準的な価値を嘲
笑してパロディー化している。

川上氏：
　ただ，アーケードゲームは，そのやり方をした結果として，ヒット作品があったら，皆が同じものを真似して，派生物を作り続けたわけじゃないですか。そして，ブームが終わるとジャンルそのものも沈没していった。
　ソーシャルゲームも似ていませんか？　ロワイヤル型ゲームとか，そういうのがたくさん出てるわけでしょ。アーケードゲームのパターンとまったく一緒で，だとすると，2～3年もすれば，ブームは急速に沈下してしまうと思いますよ。

川上氏：
　というのは，僕は，Googleが代表する「人間を機械化するロジック」を開発しようという流れが，今の“IT業界の本流”だと考えているんですよね。そしてその本流の波が，とうとうゲームの世界に来たというのが，現在のソーシャルゲームなんじゃないかと。

川上氏：
　立ち上げ当初，ドワンゴのニコニコ動画のチームといったら，明らかに会社の中の最も底辺の，吹き溜まりみたいな集まりでした。こいちゃんとかも，会社に居づらい雰囲気だったもんね。どう見ても「会社の未来を背負っていく期待のチーム」ではなかったんですよ。

川上氏：
　もちろん，僕が「一緒にやりたいな」と思う人には説明をするんですけど，そもそもほとんどの社員は「関わりたくない」って考えているもんなんですよ。新 しいことは，即ち危険なことでもありますからね。そして，関わりたくないと思っている人に向かって説明することほど空しいことはないわけですよ。理解する 気が最初からないのですから。そんなのはまったくの無駄ですよね。

川上氏：
　結局，「何が目的か」なんじゃないですか。お金儲けが目的なのか，そうではなくて，作品を作るのが目的で，そのためにお金儲けもしなきゃいけないのか。 スタジオジブリのスタンスは，明らかに後者なんですよね。というか，恐らくはちゃんと物を作っているところというのは，多分そういう組織だと思うんです。

しかも，市場が成熟するにつれて，だんだんとコンテンツを作るためのコストが上がっていって，結果として事業のリスクが高くなって，若い人が実験をしづらくなってしまう流れもある。そういうコンテンツ業界全体に言える構造が，新しい発展を拒んでいるんだと思うんですよ。

デザイナー「ページのこの部分を変更したいんですが・・・大変ですかね？」

プログラマー「うーん。簡単なんですが、”黒い画面”で変更する必要があるんですよね。」

デザイナー「あぁ、じゃあ辞めておきます・・・。」

[編集] 重要なシステム属性

システムについて最も重要な属性として、因果性と安定性がある。実世界でシステムを利用する場合、因果性は多かれ少なかれ必要である。非安定的なシステムも構築でき、様々な状況で有効である。

[編集] 因果性

出力が現在と過去の入力のみに依存する場合、システムは「因果的; causal」であるという。「因果性; causality」の必要十分条件は次が成り立つことである。

ここで h(t) はインパルス応答である。ラプラス変換は逆変換が一意に定まらないため、そこから因果性を判断することは通常不可能である。収束領域が示される場合、因果性を判断できる。

[編集] 安定性

システムが有界入力-有界出力安定（BIBO安定）であるとは、全ての入力が有界なら出力も有界であることを意味する。数学的には、入力が次の条件を満たすとき

出力が次を満足する。

すなわち、x(t) の有限の最大絶対値があれば、y(t) の有限の最大絶対値が存在する。このとき、システムは安定であるという。必要十分条件は、インパルス応答 h(t) が L¹ にあることである（有限のL¹ノルムを持つ）。

周波数領域では、収束領域に虚数軸 s = jω が含まれていなければならない。システムを伝達関数としてモデル化するとき、系の極（伝達関数の分母多項式または特性多項式の根）を複素平面の左半平面に置かなければならない。ラウス・フルビッツの安定判別法によって特性多項式の係数から安定性が見える。

例としては、インパルス応答がSinc関数と等しい理想的なローパスフィルタは、BIBO安定ではない。これはSinc関数が有限のL¹ノルムを持たないためである。従って何らかの有界な入力では、理想的なローパスフィルタの出力は無限となる。特に のとき入力がゼロで のときカットオフ周波数の正弦波となる場合、出力は原点以外では常に無限となる。

指数関数が固有関数であるという性質は、LTIシステムの解析や予測に役立つ。そのラプラス変換

を使えば、インパルス応答から固有値を得ることができる。特に興味深いのは純粋な正弦波の場合（exp(jωt) の形式の指数関数、ただし であり、かつ ）である。これは引数が純粋な虚数であっても、一般に複素指数関数と呼ばれる。フーリエ変換 により、純粋な複素正弦波の固有値が求められる。H(s) と H(jω) は共にシステム関数、システム応答、伝達関数などと呼ばれる。

ラプラス変換は一般に、t がある値より小さいとき信号がゼロとなるような信号で使われる。通常、その信号がゼロでなくなる時点をスタート時点とし、ゼロから無限大までの積分とする （一方、負の無限大から積分するラプラス変換を一般に「両側ラプラス変換; bilateral Laplace transform」と呼ぶ）。

フーリエ変換は、無限に続く信号を処理するシステムの解析に使われる。例えば、変調された正弦波などだが、二乗可積分でない入力信号や出力信号には 直接適用できない。スタート時点以前の信号がゼロなら、ラプラス変換は二乗可積分でなくとも適用可能である、フーリエ変換は、その信号のフーリエ変換が存 在しない場合でも、ウィーナー・ヒンチンの定理を使って無限信号のスペクトルに適用される。

これらの変換は畳み込み属性があるため、システムの出力を与える畳み込みを畳み込み定理によって個別に変換したあとに積を求める形に変換できる。

これにより変換や逆変換が容易になるだけでなく、システム応答からシステムの挙動についての洞察を得ることができる。システム関数の絶対値 |H(s)| から、入力 exp(st) がシステムを通過できるか、それとも減衰してしまうかを見ることができる。