「レギュラーテンペラメント」の版間の差分
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近年この分野に貢献があったのが、種々の[[Optimization|数理最適化]]として捉えるという視点です。最適化はテンペラメントとJIとの差を最小化する最適なジェネレーターを見つけることです。最もよく使われる最適化が[[POTE tuning]]と[[TOP tuning]]、また最近では[[CTE]]です。最適化はだいぶ数学的ですが、ここの読者が自力でやる場面はほとんどありません。本サイトで示されているテンペラメントの大部分はPOTEの結果も一緒に記述されています。また、それぞれのテンペラメントについて、[[Optimal ET sequence|最適な平均律のリスト]]（分割数の小さい順かつ誤差が改善されてゆく順）が示されています。最適なチューニングを求めたり知られていないテンペラメントを探したりするのに使えるWebアプリが、[[Graham Breed]]の [http://x31eq.com/temper/ Temperament Finder] や [[User:Sintel|sintel]]の [https://sintel.pythonanywhere.com/ Temperament Calculator]です。前者は既知のレギュラーテンペラメントであれば名前を特定することができ、後者はCTEに対応し、またより複雑なサブグループに対応しています。 | 近年この分野に貢献があったのが、種々の[[Optimization|数理最適化]]として捉えるという視点です。最適化はテンペラメントとJIとの差を最小化する最適なジェネレーターを見つけることです。最もよく使われる最適化が[[POTE tuning]]と[[TOP tuning]]、また最近では[[CTE]]です。最適化はだいぶ数学的ですが、ここの読者が自力でやる場面はほとんどありません。本サイトで示されているテンペラメントの大部分はPOTEの結果も一緒に記述されています。また、それぞれのテンペラメントについて、[[Optimal ET sequence|最適な平均律のリスト]]（分割数の小さい順かつ誤差が改善されてゆく順）が示されています。最適なチューニングを求めたり知られていないテンペラメントを探したりするのに使えるWebアプリが、[[Graham Breed]]の [http://x31eq.com/temper/ Temperament Finder] や [[User:Sintel|sintel]]の [https://sintel.pythonanywhere.com/ Temperament Calculator]です。前者は既知のレギュラーテンペラメントであれば名前を特定することができ、後者はCTEに対応し、またより複雑なサブグループに対応しています。 | ||
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* [[ミーントーン]] | |||
* [[マジック]] | |||
* [[スレンドロ]] | |||
== 関連項目 == | == 関連項目 == | ||
* [[マイクによるレギュラーテンペラメント理論のレクチャー]] | * [[マイクによるレギュラーテンペラメント理論のレクチャー]] | ||