「レギュラーテンペラメントとランクrテンペラメント」の版間の差分
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''p''-リミットランク2テンペラメントは ''p''-リミット純正律のすべての音程を2次元座標を用いてマップする。このためランク2テンペラメントは2種類のジェネレーターを有している。ジェネレーターの大きさは問わない。つまりランク2テンペラメントは 2 行のヴァルからなるマッピングで定義される。それぞれのヴァルがそれぞれのジェネレーターに対応する。大きいほうの(または1番目の)ジェネレーターはピリオド(周期)と呼ばれ(なのでこのマッピングはperiod-generator mappingとも呼ばれる)、ピリオドはたいていオクターブかその整数分の1となる。ピリオドがオクターブの場合は'''linear temperament'''と呼ばれる。ランク2テンペラメントは追加でコンマをテンパーアウトすることによって関係する(それを支持<sup>(狭義)</sup>する)ランク1テンペラメントにすることができる。例えば、5リミットミーントーンテンペラメントはランク2であり(3次元である5リミット純正律から 81/80 をテンパーアウトしたものであり)、追加でピタゴラスコンマをテンパーアウトすることで12etとなる。(RTTに基づきどういうETになるかというのを脇に置いて、ジェネレーターの大きさをEDOに合わせることでそのEDOで演奏できるようになることを指してEDO tuningという言い方をされることもある。) | ''p''-リミットランク2テンペラメントは ''p''-リミット純正律のすべての音程を2次元座標を用いてマップする。このためランク2テンペラメントは2種類のジェネレーターを有している。ジェネレーターの大きさは問わない。つまりランク2テンペラメントは 2 行のヴァルからなるマッピングで定義される。それぞれのヴァルがそれぞれのジェネレーターに対応する。大きいほうの(または1番目の)ジェネレーターはピリオド(周期)と呼ばれ(なのでこのマッピングはperiod-generator mappingとも呼ばれる)、ピリオドはたいていオクターブかその整数分の1となる。ピリオドがオクターブの場合は'''linear temperament'''と呼ばれる。ランク2テンペラメントは追加でコンマをテンパーアウトすることによって関係する(それを支持<sup>(狭義)</sup>する)ランク1テンペラメントにすることができる。例えば、5リミットミーントーンテンペラメントはランク2であり(3次元である5リミット純正律から 81/80 をテンパーアウトしたものであり)、追加でピタゴラスコンマをテンパーアウトすることで12etとなる。(RTTに基づきどういうETになるかというのを脇に置いて、ジェネレーターの大きさをEDOに合わせることでそのEDOで演奏できるようになることを指してEDO tuningという言い方をされることもある。) | ||
ランク2とランク3のレギュラーテンペラメントが{{en仮リンク|Optimal patent val}}にカタログ化されている。ランク2テンペラメントはマッピングに基づいて{{en仮リンク|Proposed names for rank 2 temperaments}}に、ジェネレーターのサイズに基づいて{{en仮リンク|Map of rank-2 temperaments | ランク2とランク3のレギュラーテンペラメントが{{en仮リンク|Optimal patent val}}にカタログ化されている。ランク2テンペラメントはマッピングに基づいて{{en仮リンク|Proposed names for rank 2 temperaments}}に、ジェネレーターのサイズに基づいて{{en仮リンク|Map of rank-2 temperaments}}にリスト化されている。{{en仮リンク|pergen}}も参考のこと。{{en仮リンク|Graham Breed}}の[http://x31eq.com/catalog2.html giant list of regular temperaments]もある。 | ||
=== レギュラーテンペラメントの特徴づけ === | === レギュラーテンペラメントの特徴づけ === | ||
==== Normal val lists ==== | ==== Normal val lists ==== | ||
{{see also|マッピング}} | |||
{{main|標準形 #マッピングの標準形}} | |||
ヴァルのリストが与えられた場合、それを[[飽和、ねじれ、contorsion|saturate]](マッピングの約分みたいなもの。これができていないとマッピングで出力される音程に対してジェネレーターによる格子が無駄に細かくなり全射ではなくなる)し、エルミート標準形を使って整理しnormal val listにする場合がある。これは抽象的テンペラメントを規範的に表現する。各ヴァルを有理数の音程に適用(慣れていればマッピングとモンゾの行列演算)するとテンペラメントの音程<!-- 基準音を決めてあればnotesでいいけど -->全体を表すアーベル群の要素1つ(つまりテンペラメントの音程)が得られる。例えば、7リミットミラクルを表すマッピングは [{{val| 1 1 3 3 }}, {{val| 0 6 -7 -2 }}] であり、これを 16/15 または 15/14 に適用すると [0 1] (2番目のジェネレーター1個)というテンパード音程になる。 | ヴァルのリストが与えられた場合、それを[[飽和、ねじれ、contorsion|saturate]](マッピングの約分みたいなもの。これができていないとマッピングで出力される音程に対してジェネレーターによる格子が無駄に細かくなり全射ではなくなる)し、エルミート標準形を使って整理しnormal val listにする場合がある。これは抽象的テンペラメントを規範的に表現する。各ヴァルを有理数の音程に適用(慣れていればマッピングとモンゾの行列演算)するとテンペラメントの音程<!-- 基準音を決めてあればnotesでいいけど -->全体を表すアーベル群の要素1つ(つまりテンペラメントの音程)が得られる。例えば、7リミットミラクルを表すマッピングは [{{val| 1 1 3 3 }}, {{val| 0 6 -7 -2 }}] であり、これを 16/15 または 15/14 に適用すると [0 1] (2番目のジェネレーター1個)というテンパード音程になる。 | ||
==== Normal comma lists ==== | ==== Normal comma lists ==== | ||
{{see also|コンマ基底}} | |||
{{main|標準形 #コンマ基底の標準形}} | |||
normal comma listによって抽象的テンペラメントが定義される。この方法はnormal val listより明確にテンペラメントの家族関係を示すという利点がある。normal val list以外の方法でテンペラメントを表しテンペラメントの音程を定義することができるということである。 | normal comma listによって抽象的テンペラメントが定義される。この方法はnormal val listより明確にテンペラメントの家族関係を示すという利点がある。normal val list以外の方法でテンペラメントを表しテンペラメントの音程を定義することができるということである。 | ||
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==== Wedgie ==== | ==== Wedgie ==== | ||
{{main|{{en仮リンク| Wedgies and multivals }}}} | |||
この手法は{{w|外積代数}}を用いて、抽象的テンペラメントと一意に関連付けられるくさび積を定義する。テンペラメントの音程からなる群は、[[wedgie]]とモンゾの内積によって得られる。 | この手法は{{w|外積代数}}を用いて、抽象的テンペラメントと一意に関連付けられるくさび積を定義する。テンペラメントの音程からなる群は、[[wedgie]]とモンゾの内積によって得られる。 | ||
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==== Frobenius projection matrix ==== | ==== Frobenius projection matrix ==== | ||
{{main|{{en仮リンク| Tenney-Euclidean Tuning #Frobenius tuning and Frobenius projection matrix }}}} | |||
[[Projection matrix]]はランクを落としつつ元のJI空間(指数に非整数も許したもの({{en仮リンク|分数モンゾ|fractional monzo}}))に写像する行列である。これ自体は一意性はないが、{{w|ムーア・ペンローズ逆行列}}を使うなどすることで抽象的テンペラメントごとに一意のFrobenius projection matrixが得られる。これはまたFrobenius tuningを導く。 | [[Projection matrix]]はランクを落としつつ元のJI空間(指数に非整数も許したもの({{en仮リンク|分数モンゾ|fractional monzo}}))に写像する行列である。これ自体は一意性はないが、{{w|ムーア・ペンローズ逆行列}}を使うなどすることで抽象的テンペラメントごとに一意のFrobenius projection matrixが得られる。これはまたFrobenius tuningを導く。 | ||
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