aとは?

アルファ [1] 【alpha・ Α ・ α 】

最初。はじめ。 ↔ オメガ
野球で,最終回裏の攻撃をせずに後攻チーム勝利が決まったときに,未了部分があることを表す符号。本来は α で,現在は X で表す。
基本となる数量に付け加え若干の量。 「二か月プラス--」

エー [1] 【 A ・ a 】

英語のアルファベット第一字。エイ
第一の,最上の,の意を表す。 「 -クラス
〘音〙 イの音。
〘物〙 電流単位アンペアampere)を表す記号( A )。
面積の単位アール(are)を表す記号( a )。
10整数乗倍を示す接頭語アトを表す記号( a )。 → アト
紙の大きさを示す記号。 「 - 5 判」 → A 判ABC 略語
長さの単位オングストロームangstrom)を表す記号( A ・ Å )。
ABO 式血液型の一。 A 型
答えanswer)の略号( A )。 「 Q アンド-」

A

成績などの段階で,「第一の,最上の」の意を表す。A クラス
アメリカ・イギリス・ドイツの音名の一(ドイツ語読みアー)。ハ調長音階の第 6 音「ラ」,日本音名の「イ」。
Answer答え略号。 → Q
紙の大きさを表す記号A 判
ABO 式血液型の一。A 型

a

acceleration
加速度を示す記号

a

atto
アト単位冠する接頭語で,10-18倍を示す。

アンペア ampere, A

電流実用単位。1秒間に1クーロン割合流れ電流強さフランス人アンペアにちなんだもの。

アデニン

同義/類義語:プリン塩基
英訳・(英)同義/類義語:adenine, A

生体内存在するプリン塩基で、DNA構成する4つのヌクレヲチドの塩基うちのひとつ。ATP塩基でもある。

A

CC Attribution-Noncommercial-Share Alike 3.0 Unported
Bio Wikiの記事を複製・再配布した「分子生物学用語集」の内容は、特に明示されていない限り、次のライセンスに従います:
CC Attribution-Noncommercial-Share Alike 3.0 Unported


ベンゾ(a)ピレン(C20H12)

ベンゾ(a)ピレン白色固体です。コールタール中に存在するほか、自動車排ガスやたばこの煙、そのほか燃焼に伴う排ガス中に広く存在します。最も早くから発ガン性が知られている物質で、眼や皮膚への刺激があり、ホルモン作用疑いがあるといわれています。

【英】A-(An-)[Ectro-]
読み方:けつ

欠如を表す接頭語

読み方:えー

  1. 軍のことをいふ。第一軍又は第三軍などいふ時に用ふ独語Die Armee(ディー アルメー)の頭字を取つたものである。〔軍隊語〕

分類 軍隊


読み方:えー

  1. 砲兵のことをいふ。独語Die Artillerie(ディー アルテルリー)の頭字を取つたものである。〔軍隊語〕

分類 軍隊

隠語大辞典は、明治以降の隠語解説文献や辞典、関係記事などをオリジナルのまま収録しているため、不適切な項目が含れていることもあります。ご了承くださいませ。 お問い合わせ

序数標識

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2016/09/08 02:41 UTC 版)

(a から転送)

序数標識(じょすうひょうしき)は、アラビア数字またはローマ数字の後につけて序数を表すのに使われる約物

各言語での用法

スペイン語、ポルトガル語、ガリシア語、イタリア語

ロマンス語に属する言語のうち、スペイン語ポルトガル語ガリシア語イタリア語では、数字の後ろに上付きの o または a を標識としてつけて、序数を表す。o と a の2種類があるのは、ロマンス語の形容詞に男性形と女性形が存在するためである。標識の下に線が引かれる場合もある。ポルトガル語では数字のあとにピリオドをつけてから o / a をつける。

例:1 (uno) の場合
  イタリア語: 1º (primo), 1ª (prima)
  スペイン語: 1º (primero), 1ª (primera)
  ポルトガル語: 1.º (primeiro), 1.ª (primeira)

なお、スペイン語の1番目と3番目の男性形には語尾のつかない形(primer、tercer)も存在するが、その場合は 1er、3er のように書く。

同じロマンス語でも、カタルーニャ語オクシタン語フランス語ルーマニア語などの形容詞は -o で終わらないので、この形式を使うことはできない。

ISO/IEC 8859-1 には、標識(º ª)のために専用の文字が用意されている。º は、「」(° U+00B0) や上つきのゼロ ( U+2070) 、リング符号(˚ U+02DA) などとよく似ているが、別の記号である。

英語

英語の序数は基本的に基数詞接尾辞 "-th" をつける形をしているため、数字に "th" をつけて序数を表すことができる。但し、13は不規則な変化をするため、それに対応した接尾辞をつける ("-st", "-nd", "-rd")。また、21以降は一の位の数に従うため、一の位が1〜3であれば "-1st" 〜 "-3rd" を用いる(序数詞#英語も参照)。この際、スペイン語などと同様に上付き文字とする場合もあるが、特別に文字は割り当てられていない。

例:
 1 (one)        →  1st,  1st (first)
 2 (two)        →  2nd,  2nd (second)
 3 (three)      →  3rd,  3rd (third)
 4 (four)       →  4th,  4th (fourth)
11 (eleven)     → 11th, 11th (eleventh)
21 (twenty-one) → 21st, 21st (twenty-first)

フランス語

フランス語の序数は "-ième" といった形をしている。序数標識としては数字の後に "e" を加える。但し、1は例外的な形をしており、男性形と女性形で形が異なる。

例:
   1 (un)   →  1er(男性形:premier), 1re(女性形:première)
   2 (deux) →  2e (deuxième)
  21 (vingt-et-un) →  21e (vingt-et-unième)
 101 (cent-un) →  101e (cent-unième)

しばしば 1re1ère と書いたり、2e2me / 2ème / 2ième のように書いたりするが、これは正しくない[1]

「2番目」を意味する second, seconde は、2nd, 2nde のように書く。

順序数詞の修飾する語が複数のときは、1ers2nds のように -s を加える。

また、ラテン語の順序数詞に由来する副詞 primo、secundo、tertio などは数字のあとに -o をつけて 1o、2o、3o のように書く。

ドイツ語など

ドイツ語では、序数は数字のあとにピリオドをつけることで表す。ドイツ語の序数詞は複雑な格変化をするが、たとえば「1.」と書いてあったときに、これが erster、erste、ersten などのうちどれであるかは、読む時に前後から判断しなければならない。

エスペラント

エスペラントの序数は規則変化であり、すべて「基数詞-a」の形になる。表記の際は「1-a (unua)」、「2-a(dua)」のようにハイフンに続けてaと書く。また、対格の場合は「a」を「an」に変えて表記する。

符号位置

記号 Unicode JIS X 0213 文字参照 名称
ª U+00AA 1-9-7 ª
ª
ª
女性序数標識
º U+00BA 1-9-17 º
º
º
男性序数標識

脚注

  1. ^ Jacques Poitou. “Premier, deuxième s’abrègent en 1er, 2e. Première s’abrège en 1re.” (fr). 2013年10月10日閲覧。

A

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2017/03/14 04:00 UTC 版)

Aa Aa
ラテン文字
  Aa Bb Cc Dd  
Ee Ff Gg Hh Ii Jj
Kk Ll Mm Nn Oo Pp
Qq Rr Ss Tt Uu Vv
  Ww Xx Yy Zz  

Aは、ラテン文字アルファベット)の1番目の文字。小文字は aギリシャ文字Α(アルファ)に由来し、キリル文字Аに相当する。

字形

大きく分けて3つの字形が使われる。

  1. 三角形の左辺と右辺が下にのびた形であり、大文字に使われる。
  2. 丸の右に縦に接線を付けた形であり、多く小文字に使われるが、大文字の筆記体でこの字形を使うことがある。またフラクトゥールではのようである。
  3. 2の変形として、接線を上に延ばして左に曲げて折り返した形がある。この形は多く小文字印刷書体に使われる

歴史

牛の角を逆にした形に由来する。

呼称

音素

この文字が表す音素は原則として[a]非円唇前舌広母音)もしくは[ɑ]非円唇後舌広母音)、またはその類似音である。

  • 英語では大母音推移の結果、特に強勢が置かれた場合短音は[æ]、長音は[eɪ]となることが多い。
  • ハンガリー語では[ɒ]円唇後舌広母音)だが、á は非円唇前舌広母音の長音[aː]である。
  • フランス語では an または am に他の子音が続くとき、または語末でやや円唇化した[ɑ̃](非円唇後舌広鼻母音)になる。
  • ベトナム語では[aː]である。短音はĂ, ăと書く。
  • 日本語のローマ字表記ではア段の母音に用いる。
  • 朝鮮語のローマ字表記では母音ㅏを示す。また、ㅐ、ㅑ、ㅒ、ㅘ、ㅙもae,ya,yae,wa,waeとaを含む綴りとなる。

Aの意味

学術的な記号・単位

その他の記号

商品名・作品名

  1. FR世代のセリカカリーナ/コロナスープラを意味する車両識別記号。(例:TA22、AA63、JZA80)
  2. トヨタ・A型エンジン、またはそれを搭載していることを表す。(例:AE86、AT210)

符号位置

大文字 Unicode JIS X 0213 文字参照 小文字 Unicode JIS X 0213 文字参照 備考
A U+0041 1-3-33 A
A
a U+0061 1-3-65 a
a
半角
U+FF21 1-3-33 A
A
U+FF41 1-3-65 a
a
全角
U+24B6 Ⓐ
Ⓐ
U+24D0 1-12-33 ⓐ
ⓐ
丸囲み
🄐 U+1F110 🄐
🄐
U+249C ⒜
⒜
括弧付き
U+1D2C ᴬ
ᴬ
U+1D43 ᵃ
ᵃ
上付き文字
𝐀 U+1D400 𝐀
𝐀
𝐚 U+1D41A 𝐚
𝐚
太字
𝐴 U+1D434 𝐴
𝐴
𝑎 U+1D44E 𝑎
𝑎
イタリック体
𝑨 U+1D468 𝑨
𝑨
𝒂 U+1D482 𝒂
𝒂
イタリック体太字
𝒜 U+1D49C 𝒜
𝒜
𝒶 U+1D4B6 𝒶
𝒶
筆記体
𝓐 U+1D4D0 𝓐
𝓐
𝓪 U+1D4EA 𝓪
𝓪
筆記体太字
𝔄 U+1D504 𝔄
𝔄
𝔞 U+1D51E 𝔞
𝔞
フラクトゥール
𝔸 U+1D538 𝔸
𝔸
𝕒 U+1D552 𝕒
𝕒
黒板太字
𝕬 U+1D56C 𝕬
𝕬
𝖆 U+1D586 𝖆
𝖆
フラクトゥール太字
𝖠 U+1D5A0 𝖠
𝖠
𝖺 U+1D5BA 𝖺
𝖺
サンセリフ
𝗔 U+1D5D4 𝗔
𝗔
𝗮 U+1D5EE 𝗮
𝗮
サンセリフ太字
𝘈 U+1D608 𝘈
𝘈
𝘢 U+1D622 𝘢
𝘢
サンセリフイタリック
𝘼 U+1D63C 𝘼
𝘼
𝙖 U+1D656 𝙖
𝙖
サンセリフイタリック太字
𝙰 U+1D670 𝙰
𝙰
𝚊 U+1D68A 𝚊
𝚊
等幅フォント
記号 Unicode JIS X 0213 文字参照 名称
U+1D00 ᴀ
ᴀ
LATIN LETTER SMALL CAPITAL A
🄰 U+1F130 🄰
🄰
SQUARED LATIN CAPITAL LETTER A
🅐 U+1F150 🅐
🅐
NEGATIVE CIRCLED LATIN CAPITAL LETTER A
🅰 U+1F170 🅰
🅰
NEGATIVE SQUARED LATIN CAPITAL LETTER A
U+2090 ₐ
ₐ
LATIN SUBSCRIPT SMALL LETTER A

他、EBCDIC では、「A」は 193 で表され、「a」は 129 で表される。

他の表現法

フォネティックコードはANSIでは"Alpha"、ICAO, ITU, IMO, FAAでは"Alfa"である。

関連項目


A+

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2014/10/19 00:11 UTC 版)

A+は、APLの機能を拡張したプログラミング言語

概要

1988年、モルガン・スタンレーでアーサー・ホイットニーはAPLの拡張であるA+を開発、ほかの開発者とともにグラフィカルなユーザーインターフェイスなどを付け加えていった。数値演算(特に金融)アプリケーション用に設計された。A+はUnixLinux上で動作する。実装はインタプリタで対話環境もある。

開発には当初はXemacsエディタが拡張して使われた。なぜならA+にはAPLで使われたオリジナル・シンボルが同様に使用されているため、その入力やフォントの表示といった取扱いができる環境が必要であり、Xemacsはグラフィック環境を前提としており多文字をサポートできる仕組みがあったからである。フォント「kapl」はウェブサイトで提供されている。

外部リンク


A*

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2015/12/22 06:50 UTC 版)

A*探索アルゴリズム

A*(A-star, エースター)探索アルゴリズムは、グラフ探索アルゴリズムの一つ。 最良優先探索を拡張したZ*に、さらにf値として「現時点までの距離」gと「ゴールまでの推定値」hの和を採用したもの。[1] h は ヒューリスティック関数と呼ばれる。

概要

A* アルゴリズムは、「グラフ上でスタートからゴールまでの道を見つける」というグラフ探索問題において、 ヒューリスティック関数 h(n) という探索の道標となる関数を用いて探索を行うアルゴリズムである。hは各頂点nからゴールまでの距離のある妥当な推定値を返す関数で、解くグラフ探索問題の種類に応じてさまざまなhを設計することが出来る。 例えば、カーナビなどで用いられる単純な二次元の地図での探索では、hとしてユークリッド距離 \sqrt{x^2 + y^2} を使うことができ、この値は道に沿った実際の距離のおおまかな予測になっている。しかし、高次元空間でのグラフ探索を効率的に行うためには、より高度に設計された関数を用いる必要がある。例えば、15パズルにおいてはマンハッタン距離やパターンデータベース、STRIPSプランニングにおいてはFFヒューリスティック[2],Merge-and-Shrink[3],Landmark-Cut[4] などがある。

A* アルゴリズムは、ダイクストラ法を推定値つきの場合に一般化したもので、h が恒等的に0である場合はもとのダイクストラ法に一致する。

A*の探索効率はhの正確さに左右される。 もしもhがまったくでたらめな値を返すならば、探索はゴールとはあさっての方向に進んでしまい、現実的な時間内 --- 一時間、一週間、一年 --- では解を発見できない場合がある。しかし、いくらおかしな方向に探索が進んだとしても、いつかは必ず解を発見できる保証がある(完全性)。 一方、hが常に正しい値h*を返す場合、計算機は「迷うこと無く=分岐をすること無く」グラフ上の最短経路を発見することができる。そのようなhのことを、パーフェクト・ヒューリスティクスとよぶ[5]。 現実に用いられる有用なhは、これらの中間の位置にある。

歴史

A* アルゴリズムは1968年Peter E. HartNils J. NilssonBertram Raphael の三人が発表した論文[6]の中で最初に記述された。A* というこの一風変わった名前は、この論文でスタートからゴールまでの最短経路を確実に見つけるアルゴリズムを許容的 (: admissible) と呼び、論文の数式中に 許容的なアルゴリズムの集合A と表し、そのAの中でも評価回数が最適になる物を A* と表記していたためである[7]

A*の考え方

スタートノードから、あるノード n を通って、ゴールノードまでたどり着くときの最短経路を考える。このときこの最短経路のコストを f* (n) とおくと、

f* (n)= g* (n) + h* (n)

と置くことが出来る。ここで g* (n) はスタートノードから n までの最小コスト、h* (n)n からゴールノードまでの最小コストである。もし g* (n) の値と h* (n)の値を知っていれば、全体の最短経路f* (n) は容易に求まる。しかしながら実際には g* (n)h* (n) をあらかじめ与えることは出来ない。そこで f* (n) を次のような推定値 f (n) に置き換えることを考える。

f(n) = g(n) + h(n)

ここで g(n) はスタートノードから n までの最小コストの推定値、h(n)n からゴールノードまでの最小コストの推定値である。この場合 g に関しては探索の過程で更新を加えることによりg*に近づけてゆくことができるが、 h* は、実際にゴールに辿り着くまでは誰にもわからない。そこで、 h(n) には人間が(ある程度妥当性を持つように)設計した推定値を与えることにする。このアルゴリズムを A*探索アルゴリズムといい、 h (n)ヒューリスティック関数という。

アルゴリズムの流れ

A* のアルゴリズムの実装を以下に示す。

  1. スタートノード(S )を作成する。また計算中のノードを格納しておくための優先度つきキュー OPENリストと、計算済みのノードを格納しておくCLOSEリストを用意する。(名前は「リスト」だが、これらの実際のデータ構造は必ずしも連結リストである必要はない。)
  2. ゴールは必ずしも1つである必要はないので、ゴール条件を満たすノード集合を G と呼ぶことにする。
  3. スタートノードをOpenリストに追加する、このとき g(S) = 0 であり f(S) = h(S) となる。また Closeリストは空にする。
  4. Openリストが空なら探索は失敗とする(スタートからゴールにたどり着くような経路が存在しなかったことになる)。
  5. Openリストに格納されているノードの内、最小の f(n) を持つノード n を1つ取り出す。同じf(n)を持つノードが複数ある場合、タイブレーク手法によりどれかのノードを選択する。
  6. n \in G であるなら探索を終了する。それ以外の場合は n を Close リストに移す。
  7. n に隣接している全てのノード(ここでは隣接ノードを m とおく)に対して以下の操作を行う
    1. f'(m) = g(n) + COST(n,m) + h(m) を計算する、ここで COST(n,m) はノード n から m へ移動するときのコストである。また g(n) は g(n) = f(n) - h(n) で求めることができる。
    2. m の状態に応じて以下の操作を行う
      • m が Openリストにも Closeリストにも含まれていない場合 f(m) \leftarrow f'(m) とし m を Openリストに追加する。このとき m の親を n として記録する。
      • m が Openリストにある場合、f'(m) < f(m) であるなら f(m) \leftarrow f'(m) に置き換える。このとき記録してある m の親を n に置き換える。
      • m が Closeリストにある場合、f'(m) < f(m) であるなら f(m) \leftarrow f'(m) として m を Openリストに移動する。また記録してある m の親を n に置き換える。
  8. 3 以降を繰り返す。
  9. 探索終了後、発見されたゴール n_G から親を順次たどっていくと S から ゴール n_G までの最短経路が得られる。

以上の流れを見れば、アルゴリズムが手続き的で、並列化が非常に難しいことがわかる。しかし、近年では HDA*[8], PBFS などの並列手法が開発され、特にHDA*は768コア以上の大規模並列計算環境にもスケールすることが実証されている。

性質

A*の性質はhの性質によって大きく左右される。

  • A*はダイクストラの一般化であり、ダイクストラと同様、グラフに負のコストの辺があれば完全性を失う。その場合にはベルマン–フォード法を用いる。
  • h(n) は常に非負でなくてはならない。
  • あるヒューリスティクス h(n) が 全てのノード n について 真のゴール距離 h*(n) を上回らない場合、hはAdmissible/許容的であると言う。
\forall n,0 \le h(n) \le h^*(n)

このとき、A*の返す経路は最適、つまり最短経路である。

  • あるヒューリスティクス h(n) について、全てのノード n と、それに隣接しているノード m について  h(n) \le cost(n,m) + h(m) である場合、そのhはconsistent/無矛盾であるという。
  • consistent なhは、常にadmisibleである。[9]
  • ある2つのヒューリスティック関数 h1, h2 について、 \forall n,h_1(n) \le h_2(n) が成り立つ時、 h2 は h1 を支配する(dominate)とよぶ。このとき、特に両者が許容的な場合、h2 を用いた探索はより効率的だろうと考えられている。しかし、いくつかのコーナーケースではこのことは成り立たない。[10]

このアルゴリズムはCPUの使用率、メモリの使用率など、計算負荷は高いが、問題に応じた適切なヒューリスティック関数を用いることにより、問題に対しての最適化が可能である。

部分問題に分割する場合

分割統治法のように、部分問題に分割したうえで全体問題を解いた方が効率的な問題もある。A* 同様の通常の状態遷移はどれかがゴールに到達すれば良いので OR と呼び、部分問題に分割する場合は全ての部分問題が解けないといけないので AND と呼ぶと、探索木が AND/OR 木になる。AND で状態を分割する際、ゴールも分割する必要がある。

同じ状態が2度出現した場合に1つのノードにまとめると AND/OR グラフになる。閉路のない AND/OR グラフに対する A* アルゴリズムに対応する物が1968年に開発され[11]1980年AO*アルゴリズム と命名された[7]。閉路のある AND/OR グラフに対する A* アルゴリズムに対応する A0アルゴリズム1976年に開発された[12]。AND ノードのコストを「辺のコスト+部分問題のコストの最大値」や「辺のコスト+部分問題のコストの総和」などの単調非減少関数で定義すると[13]、ヒューリスティック関数が許容的であれば、A* 同様、最適解が求まる。なお、閉路のない AND/OR グラフは文脈自由文法(タイプ-2 文法)[14]、閉路のある AND/OR グラフは制限のない文法(タイプ-0 文法)に1対1対応することが証明されている。

関連項目

参照

  1. ^ Pearl,Judea. "Heuristics: intelligent search strategies for computer problem solving." (1984).
  2. ^ Hoffmann, Jörg, and Bernhard Nebel. "The FF planning system: Fast plan generation through heuristic search." Journal of Artificial Intelligence Research (2001): 253-302.
  3. ^ Hoffmann, Jörg, and Bernhard Nebel. "The FF planning system: Fast plan generation through heuristic search." Journal of Artificial Intelligence Research (2001): 253-302.
  4. ^ Helmert, Malte, and Carmel Domshlak. "Landmarks, critical paths and abstractions: what's the difference anyway?." ICAPS. 2009.
  5. ^ How Good is Almost Perfect?. M Helmert, G Röger - AAAI, 2008
  6. ^ Peter E. Hart; Nils J. Nilsson; Bertram Raphael (July 1968). "A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimal Cost Paths". IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics 4 (2): 100–107. doi:10.1109/TSSC.1968.300136. ISSN 0536-1567. 
  7. ^ a b Nils J. Nilsson 『人工知能の原理』 白井良明, 辻井潤一, 佐藤泰介訳、日本コンピュータ協会、1983年1月15日(原著1980年)。ISBN 4-88917-026-X
  8. ^ Kishimoto, Akihiro, Alex S. Fukunaga, and Adi Botea. "Scalable, Parallel Best-First Search for Optimal Sequential Planning." ICAPS. 2009.
  9. ^ Russel, Norvig, Artificial intelligence: a modern approach
  10. ^ Robert C. Holte. Common Misconceptions Concerning Heuristic Search, SoCS 2010
  11. ^ Nils J. Nilsson (August 1968). "Searching problem-solving and game-playing trees for minimal cost solutions". Information Processing 68 : proceedings of IFIP Congress 1968 (Amsterdam : North-Holland) 2: 1556–1562. 
  12. ^ Giorgio Levi; Franco Sirovich (January 1976). "Generalized and/or graphs". Artificial Intelligence 7 (3): 243–259. doi:10.1016/0004-3702(76)90006-0. 
  13. ^ Vipin Kumar; Dana S. Nau; Laveen N. Kanal (August 1985). A General Paradigm for AND/OR Graph and Game Tree Search. 
  14. ^ Patrick A. V. Hall (July 1973). "Equivalence between AND/OR graphs and context-free grammars". Communications of the ACM 16 (7): 444–445. doi:10.1145/362280.362302. 

α (欠性辞)

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2015/02/05 13:58 UTC 版)

(a から転送)

α-(privative a)は、古典ギリシア語接辞形容詞につけて「~が無い」という意味を加える。母音ではじまる単語につくときには異形αν-を用いる。 印欧祖語の否定辞*neの母音交替形*n̥-に由来する。同種の接辞にはサンスクリットのa-、an-、ラテン語のin-、西ゲルマン語のun-、北ゲルマン語のú-(デンマーク語ノルウェー語u-、スウェーデン語o-、アイスランド語ó)がある。



A (阿部義晴のアルバム)

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2015/04/11 07:20 UTC 版)

(a から転送)

本来の表記は「」です。この記事に付けられた題名は記事名の制約から不正確なものとなっています。
この項目には、一部のコンピュータや閲覧ソフトで表示できない文字が含まれています詳細
阿部義晴スタジオ・アルバム
リリース 1994年11月2日
ジャンル ロック
時間 45分55秒
レーベル Sony Records
プロデュース 阿部義晴
阿部義晴 年表
-
(1994年)
Wildfire
1995年
収録のシングル
  1. 「僕のゆくえ」
    リリース: 1994年11月2日
テンプレートを表示

』は、阿部義晴のソロ1枚目のアルバム。1994年11月2日Sony Recordsより発売された。

解説

ファースト・アルバムである。アルバム名の『Ⓐ』について公式の読み方は提示されていないが、公立図書館の所蔵資料として扱われる場合は便宜上「マルエー」などの読み方をされる場合がある[1]

収録曲

全作詞・作曲・編曲:阿部義晴(特記以外)

  1. 知りすぎた人 [4:19]
    編曲:久米大作
    歌詞カードには記載されていないが、少しだけ歌詞がある。
  2. 逆襲 [3:44]
  3. 僕のゆくえ [4:57]
    3rdシングル。本作と同時発売。
  4. [1:10]
    インスト曲。
  5. こわれもの [2:45]
    前曲から繋がっている。
  6. 月下美人 [2:45]
    作詞:阿部義晴、かの香織
    かの香織とのデュエット
  7. 最後の恐竜 [3:30]
    インスト曲。
  8. 輝けセニョリータ [4:26]
  9. 苦痛と快楽についての考察 [1:21]
    インスト曲。
  10. ドラマ [3:57]
  11. ナンニモナイ [3:06]
  12. ROCKNROLLISMYLIFE [4:20]
    ツインドラム曲。
  13. 欲望(ライヴ「大欲望」ヴァージョン) [5:35]
    編曲:久米大作
    3rdシングルのカップリング曲。

参加ミュージシャン

脚注

  1. ^ A(マルエー) - 泉大津市立図書館のOPAC検索データより。

参考資料







aと同じ種類の言葉


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