キーボードレイアウトの比較と最適化の問題について

この記事では、キーボードレイアウトの分析と合成について説明します。 標準レイアウトと代替レイアウトの比較。 レイアウトを最適化するための可能なモデルの1つも提供されます。 ブラインド10本指ダイヤル方式の標準ハードゾーンが暗黙的に指定されています。

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YTsUKENレイアウトの可能な改善の予備分析

標準的なYTsUKENレイアウトの従来の欠点については、長い間説明しません：すべてのタップの50％は人差し指で作られます。多くの場合、そのうちの1つは数回連続してタップし、右の小指に大きな負荷がかかります。 次のレベル、つまり交互のハンドの特性評価に移りましょう。 私の謙虚な意見では（以下に示すようにだけでなく）、これはタイピングの速度に影響を与える最も重要な特性です。手が独立して動作し、各手の指がより一貫して動くためです。



特定の文字の印刷の利便性と速度に対する重要な影響は、その文字が置かれているコンテキストによって提供されます。 コンテキストは、現在の文字でキーを押す前に押されたキーの場所に縮小されることを簡略化できます。 実際には、キーを押すことの利便性は、1つのキーではなく、特定の長さ（2〜3キーストローク以上、複数の単語まで）の組み合わせの影響を受けます。 最も単純な状況を検討してください。 たとえば、前のキーがもう一方の手で押された場合、次のキーを押す時間は大幅に短縮されます。 次のキーへのほとんどの方法は、前の動きと同時に行うことができます。



YTsUKENレイアウトの品質を検討するために、交替基準に従って要約テーブルを作成し、ロシア語の国立コーパス（ NKRY ）および独自の推定値に従って、最も頻繁に使用される100文字の2文字の組み合わせのセットの利便性を特徴付けます。 テキストの種類とその量に応じて、個々の文字とその組み合わせの頻度に多少のばらつきがあることに注意してください。 しかし、最も頻繁な組み合わせの中で、通常は重要ではありません。 ただし、ここから重要な状況が1つ続きます。以下を含む言語統計に基づくすべての計算 レイアウトの最適化は、パーセント単位の精度で実行する必要があります（1〜3％が統計誤差に適合します）。 10分の1パーセントと100分の1パーセントを表示する場合は、他の何らかの目的でのみ使用します。 つまり レイアウトの違いが1〜3％以内である場合、同等と見なされます。



表の最初の列は、ダイグラムのランク（発生頻度別の数）を示しています。

列番号2-組み合わせ自体;

列番号3-組み合わせ頻度（パーセント）;

列番号4-ハンドの交代はプラスで示され、ない場合はこのダイグラムを獲得しているハンドが示されます。

列番号5-指番号が示されています（1-人差し指、2-中間、3-名前のない、4-小指、それぞれ数字が小さいほどダイヤルの利便性が高い）。

列番号6-行番号（押すのに最も便利な中央の行に番号1が割り当てられ、上の行に番号2が割り当てられ、下の、最も使いにくい番号に番号3が割り当てられます。

列番号7-数十にグループ化されたダイグラムの要約特性-相対頻度、パーセント、片手で入力されたダイグラムの数、指と行の合計、平均的な利便性







右側の2文字の組み合わせは20個、左側の28個のみです。 つまり ほぼ半分（48％）-片腕で。 どうやら、最も頻繁なダイグラムを別の手に広げると、利便性/速度が目に見える形で向上するはずです。

最速の組み合わせがオレンジ色で強調表示されます（指と行の合計が5以下）。 いくつかの非常に高速な組み合わせが非合理的に使用されました（たとえば、最初の100の終わりにいくつかのピースがありました）。 部分的には、これは逆の（速度で比較可能な）組み合わせが最も頻繁なダイグラム（「st」-「ts」の例）にあるという事実による可能性があります。 次に問題が発生します。2つの組み合わせ（直接および逆）の原因となる周波数の合計を取得し、それらの使用頻度と速度（押すのに便利な場所）の対応を決定する必要があるかもしれません。

別の小さなコメント：一方の組み合わせの数に関しては、もちろん、よりまれな組み合わせが主流ですが、依存関係はまったく単調ではありません。 ここで何か修正できますか？

同じ非単調な依存性が指と行の合計で観察されます。 もちろん、これは直接キーストロークの時間ではありませんが、速度と間接的に関係しています。 改善の余地はありますか？

表1から取り出すことができる主要な論文を作成します。

少なくとも最初の近似では、レイアウトを改善する機会があります。 最も可能性が高いのは、2文字の組み合わせを入力し、最も頻繁な組み合わせを最速のキーペアに割り当てるときに、手の交代の度合いを高める方向に主な改善が必要です。

この論文をもう一度確認するために、直接および逆の組み合わせの周波数の合計を作成し、それらを速度の間接的な指標と比較します（少なくとも最初の表のようにポイント単位で）。 ここでは、適切で安定した最適化ルールに向かっているわけではありませんが、その欠点から始めて、レイアウトを改善する可能性を正当化するだけです。 したがって、十分な概算推定値と定性比較があります。







すべての425の組み合わせの交互の割合を計算すると、同じ値205/425 = 48％が得られます。 交代は非常にまれです。 それらのシェアを少なくとも75〜80％に引き上げることができれば、レイアウトの速度品質は大幅に改善されていました。 交互の組み合わせが、少なくとも20-30％の片腕よりも速いと仮定します。 これは、少なくとも平均して、実際の状況に対応しています。 このような特性は、 タイピング統計プログラムを使用して取得し、 klavogonki.ru Webサイトで500〜800文字/分の速度で20組のセッターのパラメーターを評価しました。

全体として速度の向上は約7〜10％になります。 これは、レイアウトを改善する最初の機会です。 そして、明らかに、主なもの。



また、ピリオドとコンマも思い出しますが、これらは上記の表にはありません。 ホットキーに個別に配置されている場合（コンマのShiftは自動的に削除されます）、コンマの入力速度が2倍になります。 小数点の頻度が〜1％の場合、合計速度は合計0.5％増加します（ただし、これらは些細なことです）。



ゾーンの改訂は、印刷を容易にし、したがって速度を向上させるはずです。 特に左手およびFYVA-OLDの生産のための標準的な印刷ゾーンはあまり便利ではありません。 それらを確認することをお勧めします。 しかし、これは別の作業のトピックです。 どうやら、YVAM TOLDの生産は多くの場合より快適です。 他のオプションが検討される場合があります。 いくつかの手の設定は以下で定量化されます。



表2からの数十のダイグラムにまたがる交代の数の分布を考慮してください。

7-7-6-2-4-5-5-4-5-7-7-6-3-7-4-4-4-6-7-4-1-3-4-6-6- 3-8-3-5-4-5-4-7-6-4-4-6-5-5-4-3-3-3-（2）。

数十の頻度とそれらの組み合わせの数を異なる手でプロットして、それらの不一致の程度を調べます。 しかし、上記のシーケンスからであっても、ミスマッチが非常に強いことは明らかです。







一般に、数十のダイグラムの交代の数は、特定の平均を中心に変動します;このタイプの動作は、準ランダム振動と呼ばれる可能性があります。 この場合の平均は約5で、弱い直線的な下降トレンドがあります。 数十の組み合わせの平均分布は、振幅がかなり大きく、ほぼ均一です。 つまり 周波数との一致の話はできません。 ここで問題が発生します。そのような分布は、すべての仮想レイアウトで観察されますか、それとも一貫性の意味で改善できますか？ 可能であれば、これはレイアウトを改善する別の方法です。

JCUKENレイアウトでは、ご覧のように、グローバル分布モード（8つの交互の組み合わせ）は一般に27番目にあり、非常に低い周波数です。



このような分布（交互の手との組み合わせの合計数が同じ）がランク付けされている場合、つまり質的レベルのゲインの推定値を形成します。 交互の組み合わせの数は降順に並べられます。 これが「手動」契約になります。 手の回転によりタイピングが平均30％速くなると仮定すると、ランキングによる全体的な改善の間接的な推定値は約2％になります。



合計では、平均予測で速度の可能な増加の12.5％を記録しました：交互の手で入力された2文字の組み合わせのシェアの増加による10％、周波数の調整と迅速な組み合わせ（交互の）の数による2％、カンマ入力を簡素化します。 他の便利な/不便な組み合わせを考慮し、他の文字のセットを最適化することにより、約数パーセントを得ることができます。 QWERTYからDvorakへの移行において、一部の研究者がどのように数十パーセント、最大70％に導くのかは不明です（リンクは提供しませんが、どこかで同様の特性を満たしています）。 確かに70％の利点-入力時に指が移動したパスに関してのみ。 しかし、これは最も重要な指標とはほど遠いものであり、以下でさらに詳しく説明します。



他にどこで改善点を探すことができますか？ すでに述べたように、ゾーンの配置。 文字Kを中指ゾーンに転送し、文字Cを人差しゾーンに転送すると、セットの利便性（たとえば、COPの組み合わせを入力するときにブラシをひねる必要がない）と速度（文字CがKよりもよく使用されます）の両方で利益が得られます。

また、交互の組み合わせだけでなく、より高速なワンアームの組み合わせをより頻繁な組み合わせに再配布するときに、ゲインを考慮することもできます。 しかし、以来 それらは（1アーム式）まだ（マルチアーム式よりも）速度が遅く、ゲインはそれほど大きくありません。

もちろん、選択された尺度は、交互の最適化と片腕の組み合わせを考慮して、間接的な評価のみを提供します。 これは、ニュアンスを深めたり詳細にしたりすることなく行われます。 実際には、最適化基準は非常に簡単に定式化されます。キーのより速い組み合わせは、発生頻度の高い組み合わせに対応する必要があります 。 このゲインを正確に評価することは非常に困難です。ここでは、交互の有無のみを考慮して、大まかな見積もりの​​みを行いました。 実際のルールは、手、指、行、キーまでの距離を考慮する必要があります（これは、ちなみに、レイアウト選択機能、決定ルール、目的関数を直接指します-異なる方法で呼び出すことができます）。 しかし一般的に、上記の計算から、YTsUKENレイアウトは最悪のオプションではないことがわかります。 そして、理論的に最高のレイアウトと理論的に最悪のレイアウトは、速度と利便性が2倍以上異なる可能性は低いようです。 これから、アプリオリの上限（決して達成できない）はYTsUKENの最大の改善（および誇張された最大）であり、たとえば20％に等しいと結論付けることができます。 それよりもさらに少ない（予備データによると、12.5％しか得られなかった）。

母音と子音の交代について

ロシア語（おそらく、多くのヨーロッパ言語でも）では、母音と子音の交代が母音と母音と子音と子音の組み合わせよりもはるかに頻繁に発生することが知られています。 ロシア語の文字の統計的関係の問題は、A。A.マルコフによって研究されました。 その結果によると、母音と子音はケースの約76.6％で交代します。

文字の交替のより詳細な分析のために、次の表を作成します（頻度（％））。







単純なルールでは、交互の手に適したレイアウトの構築が求められます。母音と子音は別の手に分類する必要があります。 そして、明らかに、適切なレイアウトではこの原則を使用する必要があります。 最適なレイアウトに近いかどうか、レイアウトをすばやく確認するための基準として、それを提示することもできます。







表3に戻りましょう。これは、仮想レイアウトが非常に優れた特性（他の基準にほぼ違反しない場合）を持ち、一方の側には母音とソフト記号があり、他方にはすべての子音からソフト記号がマイナスであることを示しています。 しかし、すべての母音と子音が明確に交代するわけではありません。



黄色は、母音と子音の交代が母音と母音または子音と子音の束をあまり支配しない組み合わせを示します（1.5倍未満）。 赤色は組み合​​わせを示します。このような交替は、通常、同じ名前の組み合わせの会議よりも頻繁に発生しません。

最初の4つの最も頻繁に登場するキャラクター（O、E、A、I）では、交替が一意に支配的であり、これらの文字との組み合わせに最大の負担がかかるため、これは喜ばしいことです。 そして、ここで、最も成功する可能性の高い組み合わせで、将来の優れたレイアウトの基盤が築かれます。

次に子音H、Tが続きます。彼らにとって、左の文字はほとんどの場合、まだ母音ですが、子音をあまり支配していません。 したがって、交互の相対的な割合は、最初の4文字よりもはるかに少なくなります。 このような組み合わせも比較的頻繁に行われるため、これはあまり良くありません。 左側の文字については、子音母音交替規則がほとんどの場合に見られます。 これは良い点です。



Cの文字は独立しており、左に結合された文字と組み合わせると、66％のケースで母音と子音が交互に現れます。 文字を右に結合する場合、交互の傾向は反対に変わります。子音と子音は同じ66％の場合になります。 これは、片側に母音があり、もう片側に子音がある仮想レイアウトの品質に（速度の0.5-0.7％内で）影響します。



キーボードの両側で交互の違反を伴う文字を複製するオプションが考慮されたことは言う価値があります。 最初の最も重要な候補者は、文字「C」でした。 しかし、私はこのオプションを拒否しなければなりませんでした、なぜなら ロシア語にはたくさんの文字があり、すべてがキーボードのメイン行に収まらないだけです。 彼は、4行目への文字の転送（デジタル）または修飾キーの使用は効率が低いと考えました。 将来的には実験できますが。



一般に、最も頻繁な2文字の組み合わせ「ST」は1.74％です。 したがって、文字CとTはキーボードの異なる部分に広げる必要があるように思えますが、そのような結論をすぐに引き出すのは時期尚早です。 この組み合わせが文字CまたはTのセットの利便性を決定するだけでなく、これらの文字とのその他のすべての組み合わせを分析することも必要です。 これが終わって初めて、これらの手紙の配置の便利さについて結論を出すことができます。 この場合、母音と子音が文字Cと交互に並ぶ傾向は完全にバランスが取れているため（1％の精度）、この文字はいくつかの追加基準を使用して配置する必要があります（3文字の組み合わせを使用でき、組み合わせ、手、指、など）。 最初の近似として、文字Cを他の子音とともに配置できます。



以下は一連の子音であり、その多くでは規則の変更が非常に頻繁に実行されます。 これらの文字には、P、K、Pの3つがあります。それらの場合、ほとんどの場合、左側の文字は子音ですが、KとPの場合、この利点はかなり弱いです。 また、文字Pの場合、左側の母音と子音の両方の組み合わせはほぼ同じ確率です。 右側の組み合わせでは、これらすべての文字に対して、代替のシェアの（検討中のレイアウトの観点から）良い値があります。 それから5文字のグループが来ます、彼らのために交互の傾向は侵害されません。



頻度分布の末尾には3つの文字があり、同じ名前の組み合わせによって交互に抑制されますが、これらの文字は非常にまれであるため、レイアウトの品質に大きな影響はありません（最大0.15％）。

句読点とサービスキー

ひとつの重要なポイント。 これまでのところ、文字のみを考慮してきました。 ただし、記号キー（ピリオド、コンマなど）と修飾キー（Shiftなど）もあります。 入力するときのキーストロークの総数のうち、そのようなキーのキーストロークの合計シェアは何ですか？ まず、区切りキーがあります-スペース。 その頻度の範囲は14％から17.5％です（さまざまな推定による）。 条件付きで15％を取得できます。

さらに、ロシア語の句読点には、9つの異なる句読点（印刷用）があります。

1.ピリオド（。）または省略記号（...）（1つのキーで印刷されるため）。

2.コンマ（、）

3.ダッシュ（-）またはハイフン（キーストロークに関しては同じように印刷されます）

4.ブラケット（）

5.引用符（ ""）

6.疑問符（？）

7.感嘆符（！）

8.コロン（:)

9.セミコロン（;）

引用符と括弧は区別されます（文の任意の部分を分離します）。ほとんどの場合、ペアになります。 この場合、最初のシンボルは開いており、2番目は閉じています。 他のキャラクターは分離機能を実行します。 それらは、文、文のメンバー、または複雑な文の一部を互いに分離します。



絵を完成させるには、適切なレイアウトを構築する際に、さまざまな文字や記号との交替だけでなく、それらの頻度を考慮する必要があります。 計算では、点、セミコロン、疑問点、感嘆符については、一般的な規則が満たされていることが示されています。母音の後、子音の後よりも約1.4〜1.5倍頻繁に続きます。 標準のYTsUKENレイアウトでは、かなり不快なキー-右小指とキーボードの最下行にコンマとドットがあります。 さらに、Shiftキーを押しながらコンマを押します。 一般に、さまざまなテキストのジャンルでは、ドットとセミコロンの頻度は異なる関係にあります。フィクションテキストでは、コンマの頻度は通常高くなりますが、それほど大きくはありません。 他のジャンルでは、逆の場合があります。 それらの頻度の合計は、少なくとも平均して、テキストのジャンルに関係なく、約3％に等しい特定の不変式を形成します。

また、Enterキーを個別に選択する必要があります。Enterキーには、新しい段落が強調表示されます（テキストの入力のみを分析する場合）。 段落に加えて、このキーは、マウスの左ボタンの代わりとして、ダイアログボックスでの入力に使用されます。 つまり さまざまなタスクでアプリケーションを意味する場合、このキーのキーストロークの頻度を1％に安全に増やすことができます。 段落区切りとしてのみ考慮すると、平均使用頻度は約0.5％になります。

大文字を入力するとき、および特殊キーの2番目の文字を使用するときは、Shiftが使用されます。 Shift（下限）の使用頻度は、1つの文に平均して1つのコンマと1つの大文字があるという条件から決定できます。 つまり Shiftを使用する最小頻度は、ポイントを使用する頻度の2倍になります（つまり、約3.0％）。 実際には、固有名詞とコンマにより、この頻度はさらに高くなります。 準最適なレイアウトを構築するときに、Shiftの位置を修正することも価値があります。

もう1つの一般的に使用される特殊キーは、Backspaceです。 タイプミスは削除され、他のいくつかのアクションが実行されます。 タッチタイピングを所有している平均的なユーザーの場合、エラー率は、やはり自分の練習から1％を下回っていません（多くの場合、2％および3％であり、5％に達することもあります-これは非常にまれなケースです） このレベルはガイドラインとして使用できます。 また、キーボード上の文字/文字の位置を最適化する際にも考慮してください。

メインの追加（非文字）キーの使用頻度の合計は



15％（スペース）+ 3％（。、）+ 1％（バックスペース）+ 0.5％（入力）+ 0.6％（-）+ 0.5％（（））+ 0.25％（ " ）+ 0.15％（？）+ 0.07％（！）+ 0.07％（:) + 0.02％（;）= 21-22％



Shift'ov（つまり、テキストの実際の文字/文字の割合が80％以下）を考慮しなくても、Shift'ov（プラス1.5-3％）を考慮すると、この値は24-25％に近くなります。 かなり具体的な値であり、新しいレイアウトを構築するときに考慮しなければなりません。 たぶん、シフトの位置は変更すべきではありません。 それらは対称的に配置され、すべてのレイアウトはその品質でそれらを使用します。 一方、EnterおよびBackspaceを再検討することは非常に可能です。 キーは、サービスキーではありますが、非常に頻繁に使用されます。

予備段階の終わり

NCRFダイグラムの頻度表に従って、仮想キーボードの文字通りの部分（一方ではすべての母音、他方ではすべての子音）に対する手の交代の相対頻度を計算します。 81.1％が得られます。 これは、現在のレイアウト（JTSUKEN）で、同じダイグラム頻度のテーブルの同様の特性が54.9％であるという事実にもかかわらずです。 つまり 文字の面では、新しいレイアウトはJTSUKENの1.48倍です。 ただし、すべての文字の75〜80％だけが文字であることを考慮していません。 取得した数値に0.8を掛けることで、少なくとも近似的にこれを考慮に入れましょう。 テキスト内の文字の割合。 これは、他のキーを押したときに、まったく手を交わさないという事実に相当します（残りのキーでは最悪のケースです）。 つまり したがって、この特定のケースの改善の下限を決定します。



81.1 * 0.8 = 64.9％-交互の手に理想的な、レイアウトのアルファベット部分のみによる交互の割合。

54.9 * 0.8 = 43.9％-YTsUKENレイアウトのアルファベット部分のみによる交互の割合。

64.9％-43.9％= 21％-文字部分による交互の手の割合の差。



実際には、差はさらに小さくなります。これは、交互にはダイグラムを考慮する必要があるという事実によるものです。また、純粋な文字のダイグラムの割合は、純粋な文字の割合よりも低くなっています（それぞれ70％対80％ですが、以下ではそれ以上です）。



交替により速度が30％向上することを念頭に置いておくと、ここでの速度の向上は約21％* 0.3 = 7％になります。どうやら、これは、代替レイアウトが実際の速度と利便性のそれほど大きくない増加（主観的感覚によると20％以下）を提供する理由の1つです。他のキーを含む場合は、手の交代を考慮する必要があります。サービス、それはレイアウトの改善の実際の割合を与える別の指での交替と負荷の一般的な画像です。

つまり交互の針がほとんど使用されず、同時に通常の印刷と同様にかなり均等にロードされる場合、最大の交互の針で印刷に切り替えると、速度はわずか30％増加します。 （これは、交互のハンドとの組み合わせが30％高速であるという仮定の下です）。したがって、レイアウトを100％改善すると（交互の意味で）、速度が30％向上します。そして、50％のレイアウト改善はわずか15％です。 50％の改善は非常に大きな量です。これを行うには、初期レイアウトは非常に貧弱（アルファベット順など）で、ターゲットレイアウトは非常に良好である必要があります（一般的に、文字を入力するときでも手が常に交代しないという理由だけで、100％の代替または90％を達成することは不可能です）。次に、手の回転が80％増加するという観点から、速度の可能な限り最大の増加を取得します。



80％* 0.3 = 24％



これは、最悪のレイアウトの速度の改善のかなり根拠のある理論的限界です。もちろん、ここでは、片手で指を交互にする、中央から周辺、周辺から中央への組み合わせのセット、片手でより頻繁な文字をより速いキーに変換するなど、他の改善オプションは考慮されません。レイアウト-交互の手、そしてそれは24％の最大可能な改善を提供します。

さまざまなキーボードレイアウトの各指の負荷計算

多くの代替レイアウトでは、手の交代だけでなく、他の考慮事項も考慮します。特に、指の間の負荷分散に特別な注意が払われます。特に異なる指の負荷を分解するための代替レイアウトの開発の傾向を特定するために、各指で発生するクリックの割合の比較分析を異なるレイアウトで実行しました（ロシア語と英語の従来と代替の両方）。

ロシアのレイアウトの分析には、サイトklavogonki.ruのユーザーmystesによって提供されたフィクションのジャンルの300 MBのテキストの統計分析の結果を使用しました。英語のレイアウトの分析用-ウェブサイトandong.azurewebsites.netのデータ。計算結果を表4にまとめます。

最適化モデルに関する予備的なコメント

レイアウトを最適化するための罰金の主な既存モデル（Klausler、Capewell、QGMLWBなど）のすべてまたはほぼすべてが分析されました。 原則として、それらは十分に直交化されていません。 つまり 同じ状況を考慮して、1つのペナルティコンポーネントが別のペナルティコンポーネントと交差します。 例：指の移動距離では、行を「ジャンプ」することが考慮されます。 同じジャンプは複雑な組み合わせとして罰せられますが、間接的に同じ複雑さは距離ですでに考慮されています。 しかし、罰金を2回課すことはまったく必要ありません。 そして、そのようなニュアンスがたくさんあります。



詳細な調査の結果、 andong.azurewebsites.netの罰金モデルが最も受け入れられることが判明しましたが、最終化されていません。 一方、モデルhttp://mkweb.bcgsc.ca/carpalx/は非常によく開発されていますが、距離のみを考慮しており、キーストロークのコストは考慮していません。 たとえば、メインの位置に文字を入力すると、ペナルティはゼロになります。 肉体労働はゼロではなく、速度は無限ではありません。 予備的な結論は次のとおりです。合計コストが指を目的のキーに移動するコストとキーを押すコストの合計になるモデルを使用する必要があります。 これらの費用には、便利な/不便な組み合わせを考慮したインセンティブとペナルティが発生します。

いくつかの非文字キーを使用する場合の交互の手

手の交替の分析に少し戻りましょう。

これで、文字（NCRF）だけでなく、すべての文字を考慮したダイグラムの統計情報を使用して、たとえばスペースを使用する場合の手の交代を評価できます。 頻度辞書によると、ロシア語の平均単語長は5.28文字です。 各単語には1つのスペースがあります（スペースで強調表示されたダッシュやその他の文字はカウントされません）。 おおよそ、ギャップの頻度は1 /（5.28 + 1）= 15.9％として定義できます。 さらに近似計算を簡素化するために、15％を使用します。



スペースがダイグラムの最初または最後にある場合、スペースを含むダイグラムはそれぞれ、すべてのダイグラムの約30％を占めます。 そうすると、純粋にアルファベットのダイグラムは約70％になります（残りの文字は無視されます）。



さらに、入力中に「スペースルール」が守られていると仮定します。単語の末尾の後のスペースは、常にもう一方の手で押されます。 もちろん、実際には、この規則はすべての人が満たすにはほど遠いものであり、その遵守はタイピングや利便性の速度に影響しません。 むしろ、すべての指がロードされるように、何らかの方法でセットを「調和」させる試みです。



スペースを考慮してレイアウトをコンパイルするには、単語の始まりと終わりを表す文字の相対的な頻度が示される表を作成する必要があります。







計算では、最初の文字の合計数は、最後の文字の合計数と一致するように正規化されました（これは、すべての単語がスペースで始まるため、テキストの構造によるものです-必ず続きますが、必ずしも終わりではありません）。



スペースとそれに続くキーを押すときの手の交代を考慮するには、ゲインを評価するために、そのような交代が最も頻繁に発生する仮想レイアウトを考慮する必要があります。 次に、このレイアウトを、文字を入力する際の最も頻繁な手の交替の基準についてすでに取得したレイアウトと比較し、それらの間の合理的な妥協を探します（交代の合計頻度の最大化を考慮して）。



この場合、スペースバーを押した後の手の最大の交互は、単語の終わりと次の始まりが片手に落ちるときです（なぜなら、単語が終わったものと比較して、スペースバーは常に反対の手で押されるからです）。 数学的には、交替の頻度はそのようなイベントの確率に等しく、ダイグラムの総数に関して次のように記述されます。



30％* {p [左端] * p [左端] + p [右端] * p [右端]}、



ここで、p [left_nach]は左手にある文字で始まる単語の合計確率、p [left_con]は同じ左手にある文字で単語を終了する合計確率です。 右手でも同様です。



つまり タスクは、テーブルを2つの行セットに分割し、各セットに属する確率の列方向の合計の積の合計を最大化することです。 少し面倒ですが、そうですね。



つまり、最初に同じ表を確率的な形で書き留め、次に、示された確率の列和を検討し、次にこれらの和の積を検討します。 したがって、片手でスペースと交互になる確率を取得します。 他の人にも同じことをします。 両手で得られた値が合計されます。 そして、この最終的な量を最大化するよう努めています。



この側面は主に学問的な関心事であることに注意してください、なぜなら ほとんどの場合、交互のスペースの規則は尊重されず、スペースは片手で押されます。







ポイントとコンマに関しては、次のことが言えます。 大量のテキスト（最大数百メガバイト）の統計分析では、コンマとピリオドが子音よりも母音に続くことが多いことが示されています。 疑問符と感嘆符についても同じ比率が見られます。 子音の後にピリオドとコンマの約40％が続き、母音の後にそれぞれ60％のケースが続きます。 この場合の母音の利点は圧倒的ではありませんが、キーを配置するときに考慮することができます。



ハイフン記号（ダッシュ）は、ケースの30％でのみハイフンの役割を果たし、70％ではダッシュです。 スペースで囲まれています。 ピリオドとコンマの後に、ハイフンのすべてのケースの0.1が続きます。 0.1 * 30％=このシンボルのすべての使用の3％。

詳細な解釈のないより興味深いグラフ

レイアウト最適化のためのモデル作成の問題

主な難点は何ですか？

最適化手法（数学）は十分に開発されているため、最適化自体は難しくありません。 主な困難は、レイアウト品質機能を構成することです。

主な基準は何ですか？

速度と快適さのために最適化されたレイアウトは、一般的に、2つの異なるものです。 つまり速度レイアウトは10本の指でさえないかもしれません。利便性のために同じことが言えます。ただし、この場合、従来のダイヤル方法を検討しています。



「ブラインド10本指印刷方式（クラシック）」とは何ですか？：

a）固定アームの位置決め。

b）固定ゾーン-指ごとに独自の文字。

c）10本すべての指が使用されます（スペースバーが1本の親指で押された場合は9本）。



レイアウト品質のモデルを作成する方法は？

a）悪い（良い）キーの組み合わせを適切に考慮する必要があります（「良い」または「悪い」を個別に決定します）。

b）利便性と速度の間の妥協案を選択します。

c）指の負荷を正しく分散させます。



これらすべての基準にはある程度の主観性がありますが、さまざまなプログラムの助けを借りて確認されたすべての人が真実と認める声明もあります。

たとえば、異なる手でのキーストローク、片手よりも高速。多くの場合、1つの行への入力は別の行への入力よりも高速です。

考えられるすべてのケースを収集し、分析する必要があります。優先順に並べます。同時に、基準が多すぎてはいけません。



次に、品質の数値評価を選択する必要があります。各キーの組み合わせに特定の力がポイントで割り当てられているとします。少ないほど良い。ここに主観が現れます。

最初の主観的な選択-どのキーの組み合わせが良い（悪い）か？

2番目の主観的な選択-これまたはその組み合わせはどれほど優れている（悪い）か？



客観的な基準が1つあります。開始位置から指が移動した距離です。

しかし、ここでは、指だけでなくブラシも動くこと、つまり、各キーは、必ずしも開始位置から押されるわけではありません。

たとえば、「ZT」の組み合わせ-ブラシは一番上の行に移動してから、一番下の行に移動します。つまり「T」までの移動距離は、開始位置からの移動距離よりも大きくなります。

多くの最適化モデルは距離を正確に最小化しますが、これが唯一のコンポーネントではなく、重要な最初のコンポーネントではありません。作業の主な部分は、水平方向の指の動きではなく、キーストロークです。また、クリック数を減らすことはできません（自動修正なし）。

したがって、レイアウトを改善する主な方法は、各手の指の負荷の分散を考慮して、不快な組み合わせの割合を最小限に抑えることです。



前のキーによると、各キーを押すコストは、水平移動と押すという2つの要素で構成されます。

各指について、クリックごとのコスト係数と移動単位が設定されます。

何らかの方法でオッズを選択したとします。次に、良い（高速で便利な）組み合わせと細かい悪い組み合わせに報いるシステムを考え出す必要があります。

これも行ったとします。これで、タイピングのための数学的原価計算モデルができました。

選択したモデルのレイアウトの品質を評価するには、任意のテキストでレイアウトを試す（実行する）必要があります。



テキストの選択は、ロシア語の統計構造を十分に反映し、以下を含む必要があります

。1）十分な量（数メガバイトから）。

2）さまざまなジャンル（プローゼ、サイエンスフィクション、サイエンステキスト、ジャーナリズム）。さまざまな文字の組み合わせとその組み合わせが使用されているため。

3）おそらく異なる時代（クラシック、モダン）。

さらに、このテキストは、レイアウトの品質を評価するためのモデルに従って実行され、ポイントの数が決定されます。ポイントの数が最小（またはモデルの構築方法に応じて最大）のレイアウトが最適です。



しかし、数ギガバイトのテキスト全体をテストし、さまざまなレイアウトを体験します-特に何百万ものテストされたレイアウトがあるため、長い教訓です。したがって、サンプルの統計分析を実行し、nグラム（n文字の組み合わせ、nは目的の分析の深​​さ）の統計表を作成することができます。この場合、テキスト全体をチェックする必要はなくなりましたが、統計表を使用します。統計表は、ソーステキストよりも数桁小さいです。各組み合わせを入力するコストは、この組み合わせのテキスト内の繰り返し回数で単純に乗算されます。



どのセットから準最適なレイアウトを選択するには？レイアウトの数はN = 33！= 10 ^64であり、文字の順列のみを考慮しているため、これは直接列挙ではできません。

近似最適化手法を使用することは残っています。これらは、ヒューリスティック検索手法またはランダム/擬似ランダム最適化とも呼ばれます。最適化モデルの分析中に出会った主なものは次のとおりです

。1）変更を加えない基本的な方法は、モンテカルロ法です。レイアウトはランダムに生成されます。モデルに従って確認します。以前に計算されたモデルよりもモデルに適している場合は、それを最適に使用して、検証用の新しいレイアウトを作成します。この方法は、レイアウトを検索するプロセスでD.ズバチェフによって使用されました。

他の2つの最も一般的に使用される方法は次のとおりです。

2）アニーリングのシミュレーション方法。 QGMLWBレイアウトの計算に使用されます。この方法の概要については、こちらをご覧ください。

3）遺伝的方法。 P. Clauslerがレイアウトを計算する際に使用します。ここで小さな紹介。

さらに苦労せずに、上記の方法の1つ、つまりアニーリング法を使用することにしました。



修正を行わない従来の方法はかなり遅く、収束速度が最も遅いことに注意してください。したがって、修正された最適化方法が通常使用されます。また、すべての擬似ランダム最適化方法が最適なソリューションを見つけることを保証するわけではないことも考慮に入れる必要があります。オプションの数は想像を絶するほど多く、それらの最良の選択肢に入る可能性は無視できます。もちろん、「オプションの表面」にかなり単純な「レリーフ」があるいくつかの問題では、グローバルな最大/最小を見つけることもできますが、最適なレイアウトを見つけるタスクは明らかにそれらの1つではありません。



タッチタイピングのトピックに関する英語の記事には、印刷プロセスで指ではなくブラシが動くことを考慮に入れる方法に関する情報があります。特に、ブラシの隣接する指は、現在押されているキーと同じ方向に移動しますが、途中で移動すると想定されます（つまり、移動は調整されたようになります）。興味深い計算については、「熟練したタイピングの理論とパフォーマンス」（BE John、1996）を参照してください。その中で、変位モデルは指の位置決め時間によって補完され、指が上下に移動する時間（キーを押す/離す）も考慮します。

現実に非常によく似ているのは、1）知覚、2）認知、3）モーターの3つのレベルでの印刷プロセスのモデルです。印刷速度が遅い場合、プロセスのスループット（ボトルネック）はモーターレベルによって決まります。そして、高（モデル速度800 zn /分）-認知レベル。これらのモデルはすべて、ヒューマンプロセッサモデルから取得されます。このモデルでは、ハンドラー、バッファーなど、いくつかの個別のコンポーネントで構成される特定の回路によって脳がモデル化されます。

最適化キーとペナルティシステム

レイアウトの最適化中にシフトを考慮するために、これらのダイグラムでは不十分な場合があり、プライマリ統計収集アルゴリズムを変更する必要があるか、すべてのトリグラムをソートするなどして欠落データを復元する必要があることが判明しました。スペースのある数字が考慮されます。これは入力時の負荷でもあります。また、このレイアウトまたはそのレイアウトの収益性の評価に影響します。つまりスペースはすべてのレイアウトに対して等しく押し込まれているため、代替レイアウトのペイオフを低くする必要があります（従来の10本指入力方式を検討する場合）。

モデルは、サイトandong.azurewebsites.netから取得されましたが、さまざまな追加があります。総労力（またはコスト）は、2つのコンポーネントで構成されます。各指でキーを押すことと、各指が移動する経路の単位です。小指のプレスコストはわずかに削減されます。最初のバージョンでは、それらは不均衡に高いようです。



クリックあたりの費用：

2.10左小指

1.45左無名

1.05左中央

1.05左インデックス

1.00右インデックス

1.00右中央

1.40右無名

2.00右小指

1.00親指



移動単位あたりのコスト（キーの側面は単位あたりに取られます）：

1.60左小指

1.00左無名

0.55左中央

0.75左インデックス

0.70右インデックス

0.50右中

0.90右無名

1.50右小指



見てわかるように、オッズは左手でわずかに大きく、最適化プロセスで右手を使用することを促進します。つまりこのオプションは、権利者にとってより可能性が高いです。左利きの場合は、右手と左手の係数を変更する必要があります。

それとは別に、手の負荷の非対称性を規定する価値があります。私の意見では、クリック数の非対称性は5〜10％です（つまり、一方の手が他方の手よりも1.05〜1.1倍クリックする場合）は、役割を果たしません。



人差し指と中指については、押すコストが最小限に抑えられていることがわかります。それらはほぼ同等に開発されています。おそらく、名前のない指と小指の係数をさらに減らす必要があります。

中指の場合、移動のコストは最小限です。残りよりも長いです。名前のない指と小指の移動コストの比率に関する別の質問。小指は最も弱い指ですが、より可動性があります。これらは極端な指です。

親指の場合、水平移動の費用はかかりません。



つまり押されたキーごとに、コストは2つのコンポーネントで構成されていました：水平移動と押すこと。水平方向の動きはゼロにすることができますが、合計コストはゼロになることはありません（実際のように）。これは、このようなモデルの選択を基礎として説明しています。

テキストの選択を表すために、ダイグラムの統計を使用することが決定されました。一方で、それらは最適化プロセスをスピードアップするはずのトライグラムよりもはるかに小さく、一方で、ダイグラムでさえ、例えば交互の手などの主要な高速/低速の組み合わせを考慮することができます。

追加のボーナスとペナルティ

どのような追加のボーナスとペナルティを発生させる必要がありますか（つまり、便利で高速なダイグラムとすばらしい悪いダイグラムを奨励する方法）？次の点を導入することが決定されました



。1.交互ハンドのスピードボーナス。おそらく、異なる手でダイグラムを入力するときの努力は少なくありませんが、平均速度は片手で入力するときよりもはるかに速くなります。ダイグラムの2番目の文字の動きの60％を減算します（この場合、手が独立して動くため、2番目の文字への道の大部分が最初の文字を押すと同時に行われるという事実によっても正当化できます）。図の例は「SHU」です。



2.調整された動きに対するボーナスの動き。ここでは、指が独立して移動するのではなく、全体として移動することを覚えておく必要があります（TYPISTモデルおよびその他の作品）。つまり一方の手の指が同じ列のキーに移動すると、ほぼ同時に移動します。図の2番目の文字の動きの50％を削除します。つまり標準レイアウトでは、これは「」または「」または「」または「」の文字を押すことです。（主にではなく）1つの列に立っているが、異なる指で立っている。



3.同じキーを押した場合のペナルティ。指は同じ位置の上にとどまるため、図の2番目の文字の水平方向の変位はゼロになります。また、プレスの労力が20％増加します。例は「SS」、「EE」です。



4.片手での逆の組み合わせのペナルティ。キーボードの中心から端に向かって片手でダイグラムを入力すると、2番目の文字の移動と押し込みの両方の労力が20％増加します（これは利便性と速度の低下を意味します）。例は「YOU」、「OL」です。



5. 1本指の組み合わせのペナルティ（同じ文字を繰り返し押すことを除く）。移動して押す努力は30％増加します（速度が大幅に低下する可能性があることが理解されています）。例-「MA」、「AK」、「OG」、「OT」-標準レイアウトにはこのような組み合わせが多数あります。クリックの50％は人差し指によるものです。



6.列を片手でジャンプした場合のペナルティ。ディスプレイスメントモデルを思い出してください。上から下へ、またはその逆にジャンプがある場合、2番目の文字へのディスプレイスメントは開始位置からのディスプレイスメントよりも大きいと言えます。 2番目の文字に移動するコストが50％増加します。例は、SK、BSh、ChUです。



7.下段のペナルティ。標準キーボードでは、一番下の行の可用性が一番上の行よりも悪いと考えられているため、複雑度を入力する必要があります。一番下の行のキャラクターでは、移動と押しの両方のコストが25％増加します。



いくつかのボーナスとペナルティが連動する場合があります。たとえば、下の行への一貫した移動があるかもしれませんが、ダイグラムは逆の順序でダイヤルされます。つまり合意された動きと下段の罰金と、もう一方の手との逆の組み合わせに対する罰金を受け取ります。例は「ミッドレンジ」です。



このペナルティシステムは、MathCADパッケージに実装されました。

最適化プロセスの簡単な説明

図の初期データには、mystesが提供する300 MBのロシア語テキストの分析に基づいて決定されたすべての2文字の組み合わせが含まれていました。前述のとおり、Shiftキーストロークは最適化中に考慮されません。これには重大な合併症が必要であり、一見正当化されません。したがって、統計のすべての大文字は小文字に変換され、繰り返されるダイグラムはグループ化されます。



最適化手順を開始するレイアウトを指定する必要があります。このレイアウトは、既存のもののいずれか、またはランダムに生成されたもののいずれかです。この場合、開始レイアウトはYTsUKENレイアウトですが、1つの変更があります-ハードサインとソフトサインが1つの「b」キーに転送され、「b」の代わりにコンマが配置されます。コンマはすべての文字の約1.5％であり、Shiftを押さずにコンマを押すために転送が行われます。



最適化はアニーリング法によって実行されます。この場合、キーの1つの順列に等しい最適化ステップが選択されます。大きすぎるステップを選択しないでください。これは、解が目的関数の最小値に十分に近いことが判明しないという事実につながる可能性があります。一方、小さなステップでは収束の速度が低下します。この場合、キーの1つの順列が適切なステップであることを実践が示しています。







合理的な結果を得るには、最適化手順を何度も実行し、結果から最適なものを選択する必要があります。これは、最適化が確率的であり、ほとんどの場合、新しい結果につながるという事実によるものです。



1つの最適化手順の反復回数は、1,000、5,000、10,000、50,000、および100,000に選択されました。計算からわかるように、このシリーズから選択した場合、許容時間コストでの許容反復回数は10,000です。



レイアウトの品質を評価するために、

タイピング時のメイン行のキーの割合

、交互の手の頻度

、逆順でダイヤルされたダイグラムの割合など、さまざまな特性を定義する手順を構築するために労力モデルだけが使用されるのではありません

調整された動きの

あるダイグラムの割合、1本の指で

タイプされたダイグラムの割合、片手で隣接する行ではないタイプされたダイアグラムの割合。



各指を押したり動かしたりすることによる負荷の内訳も決定されます。これらのデータに基づいて、レイアウトの品質についてより情報に基づいた結論を出すことができます。



上記に基づいて、最適化全体には次の手順が含まれます

。1. digram統計を含むソースファイルのダウンロード、配列の準備（クリーニング、大文字から小文字への変換、グループ化）。

2.各指のゾーンのマトリックスの定義（非標準ゾーンを割り当てることもできます）。

3.相対単位での請求項2のゾーンの距離マトリックスの定義。

4.指ごとに移動および押すための罰金を伴う2つのマトリックスの割り当て。

5.さまざまなタイプのダイグラムに対する追加のボーナスとペナルティの割り当て。

6.開始レイアウトの目的、最適化ステップの選択、反復回数の選択。

7.アニーリング法による最適化（複数）。

8.最適なレイアウトを選択します。

9.既存のロシア語レイアウトおよび最適化されたレイアウトの追加特性の計算。

結果の分析と解釈

説明されているモデルの観点から得られる最良の結果の1つ：







図および下の指の荷重に関するデータは、異なる場合があります。最適化のために、多少異なる初期データを使用しました。



上の行（図には示されていません）は手動で調整されています-ダッシュは数字8に移動しました。すべてのクリックの約0.8％がダッシュで押され、ピリオドとコンマ（合計で約3％）を除く他のすべての句読点よりもずっと先に押されています



このようなレイアウトは、YTsUKENのレイアウトのコストの83.5％に等しい総コストを提供します。ご覧のとおり、改善はそれほど重要ではなく（総合的な基準によると16.5％）、大きな利点について話す必要はありません。



JTSUKENのレイアウトに関連する他のレイアウトのコスト：

JTSUKEN-100％;

アナウンサー-85.5％;

D.ズバチェフのレイアウト-86.8％;

アルファベット順-111.1％。



つまり移動だけでなく、キーストロークを考慮した場合、およびスペースを考慮した場合、ゲインは20％以内でそれほど大きくなりません。純粋に速度だけで勝ちを決定することは、さらに難しいタスクです。

ある記事では、The Standard and Dvorak Keyboards Revisited。速度の直接測定（1998）、QWERTY、およびDvorakが比較されます。Dvorakには、一連のダイグラムによると、約4％の速度の利点があります。スキルの成長により、10％に達することができます。しかし、一般的に、異なる作成者は、標準のスキルレベルで2％から7％のドヴォルザーク速度の利点を与えます。そのため、速度について明確なことは言えませんが、ゲインは明らかにコストゲインよりも小さくなります。



モデルコストの点で最小限のレイアウトを得たとします。そして、その品質をより客観的に評価する方法は？客観性を高めるには、他の基準を適用する必要があります。たとえば、交互の手の頻度、1本の指で入力されたダイグラムの相対数、逆順でダイヤルされたダイグラムの割合、行をジャンプするダイグラムの割合、タップの総数におけるメイン行の割合など、よく使用されるインジケーターを計算します。



次の結果が得られました。





指標：

1.アルファベットのダイグラムのみによる、手の交替の割合。

2.協調運動を伴うダイグラムの割合。

3.逆順でダイヤルされたダイグラムの割合。

4. 1本の指で入力されたダイグラムの割合。

5.行をジャンプして募集したダイグラムの割合。

6.メイン行のクリックの割合。

7.クリックあたりの相対単位のコスト。

8.相対単位でのキーへのパス（単位はキーのサイズです）。

9.総コスト（ギャップを除く）に対する左手のコスト。

10.総コストに対する相対的な右手のコスト（ギャップを除く）。



ご覧のとおり、最適化されたレイアウトとZubachevレイアウトのパラメーターはほぼ同一であり、各インジケーターで1％以内のわずかな変動があります。さらに、両方の結果は、さまざまなアルゴリズムと独自の基準に従って、個別に取得されました。もちろん、レイアウト自体は異なります。最適値はどこかに非常に近いと言えます。しかし、どの方向に最適化するかはすでに主観性であり、罰金とインセンティブの価値の選択です。



すでに得られた結果に加えて、carpalxとの類推により、最小限の数で最良の順列を検索することが決定されました。つまり労力を減らすという意味でのキーの最初の最適な順列、2番目などを見つけます。最大10〜15個の順列。次の結果が得られました：

0.ゼロ順列（手動）-ハード記号とソフト記号を組み合わせ、コンマを場所に移動しますb。

このレイアウトから始めます。

1. W / I（2.8％の以前のレイアウトと比較した相対的な改善）。

2.、f /（-2.3％）3

. E / B（-1.7％）

4. N / A（-1.7％）

5. T / S（-1.6％）

6。 C /。 （-1.3％）

7. U / N（-1.2％）

8. U / L（-1％）

9. D / S（-0.9％）

10. S / W（-0、 5％）この段階では、努力は1.581です。



すべての中間オプションについて、パラメーターが定義されました。キーペアの最初の交換のほとんどすべてが、指の努力のバランスの改善につながることが判明しました。同時に、交互の手、1本の指で押すなど、レイアウトの主要なインジケータ。さらに悪化するかもしれません。つまりたとえば、英語レイアウトの段階的な最適化中にcarpalxで記述された結果など、期待される結果を取得できませんでした。その場合、最初に提案された交換E / Kは、手の交代の改善とメインポジションの頻度の増加につながります。私たちの場合、逆のことが当てはまります。ほとんどすべての指標が影響を受けました。 5〜6個の順列から始めて、これらの指標は改善し始めます。



計算されたレイアウトとD. Zubachevのレイアウトは、指の負荷の分散の最適化とより一貫しています。この場合、交替はある程度、主な位置の頻度により大きな影響を受けます。 「悪い」組み合わせの割合も増加しています-ワンアームの組み合わせの割合の増加の結果として、逆の1本指で行をジャンプします。

レイアウトアナウンサーは、メインポジションの割合が非常に高く、交互のハンドの割合がわずかに高くなっています。合計に含まれる不良な組み合わせの割合は非常に少ないです。つまりレイアウトは非常によくできていますが、他のいくつかの基準を使用し、指と手のバランスが崩れます。適切なバランスを必要としない人にとって、アナウンサーは最も適切なレイアウトです。

再訓練の問題について

私たち自身の経験が示すように、同じエリアの新しいレイアウトを学習することは、ブラインドの10本指ダイヤル方法をゼロから学習するよりもはるかに高速です。4〜5年間のJTSUKENの採用経験により、アナウンサーのレイアウトをほぼ同じ速度（300文字以上のテキストで500文字/分以上）で調査すると、中断して4.5か月かかりました（リンク）。さらに、最大500文字/分の同じ速度まで、D。ズバチョフのレイアウトが研究されましたが、すでに2〜2.5か月間（リンク）。



新しいスキルを学習するすべての場合と同様に、最初は学習速度が最高になり、成長率は低下します。学習曲線はほぼ対数形式です（上限はありませんが、速度が同様に増加するたびに、数倍の時間/労力がかかります）。







ただし、一般に、標準レイアウトで速度が速くなり、タイピングエクスペリエンスが長くなればなるほど、標準レイアウトで非常に不便なことが観察される場合を除き、代替レイアウトへの移行はあまり意味がありません。



テキストの短いセクションで速度が500文字/分以上に達し、標準レイアウトでのサービスの長さが2〜3年以上である場合、全体としての再トレーニングはあまり意味がありません。ただし、高速であっても、再学習してさらに速度を大幅に上げることができることを示す反例があります。しかし、基本的に、これは若い人（15〜25歳）に適用されます。



結論として、最適化手順の適用性の別の側面を検討します。

テキストの複雑さを評価する質問へ

タイプセッターは、テキストの複雑さを評価するという問題に直面することがあります。基本的に、もちろん、これは純粋に競争的な利益です。あるタイプセッターが700文字/分の速度でテキストAを入力し、別のタイプセッターが650文字/分の速度でテキストBを入力したとします。両方のケースで修正の数を同じにします。また、テキストの長さも同じで、エラーの範囲内です。

テキストの複雑さはさまざまであるため、どれが最良の結果を示しましたか？



この場合の複雑さにより、明らかに、テキストは異なる頻度の単語で構成できることを理解する必要があります。さらに、単語の長さは異なる場合があり、長い単語は標準の長さ（4〜6文字）よりも認識や入力が難しくなります。これは複雑さの最初の要素です。最初の近似では、単語のランクを単純に要約できます。最終的な量（または、たとえば対数）は、テキストの複雑さを定量化します。



しかし、2番目のコンポーネントがあります。それをテクニカルと呼びましょう。キーボード上の指の動き方、キーが押される行などです。これは、レイアウトを最適化するための既に説明した手順に直接関連します。ここでのみ、すべてがまったく逆になります。最適化プロセス中に同じ言語統計で異なるレイアウトが試行された場合、レイアウトはテキストの複雑さを決定するために修正され、入力変数は複雑さを推定する必要があるテキストになります

特定のレイアウトでのタイプセッターのスキルの向上に伴い、全体的な複雑さの係数に対する技術的な複雑さの寄与は低下します。

モデルを改善するさらなる方法

一般に、レイアウトの設計における主要なポイントは、A。ドヴォルザーク（1936）と他の多くの著者によって策定されました。モダンな（無料の声明で）：

1）交互の手を持つ図は、片手よりも平均的に速く入力されます。

2）片手で隣接する指で入力したダイグラムは、間隔を空けた指で入力するよりも遅い（中指と人差し指を除く）。

3）中心->周辺方向（人差し指から小指まで）で入力されたダイグラムは、周辺->中心方向よりも遅い。

4）行を移動してダイヤルされるダイグラムは、1つの行または隣接する行でダイヤルされるよりも低速です。

5）1本の指で入力したダイグラムは、異なる指で入力した場合よりも時間がかかります。



これにそれほど多く追加することはできません。

第一に、レイアウトの最適化中にどの数学モデルが考慮されたかは詳細に明確ではありません（A. Dvorakを意味します）。どの要因が優先事項であり、どの要因が二次的であるか（上記のように、結果は非常に良好でした）。

第二に、片手に属する指は、手を動かしたときに一緒に動くこと（いわゆる協調運動）を明示的に考慮していませんが、2.4項でこれのエコーがあります。つまり入力時にブラシを配置するための明示的なモデルはまだありません。これは別の非常に難しいタスクであり、別の記事の主題です。それを解決するには、特別な実験が必要です。

第三に、すでに述べたように、コンテキストは個々のキャラクターの印刷速度に影響します。つまりダイグラムだけでなく、トリグラム、テトラグラム（3、4文字の組み合わせ）なども考慮する必要があります。最近のコンピューターでは、レイアウトを最適化しながらこのような計算を実行できます。一般に、トライグラムはすでにcarpalxモデルで考慮されており、便宜上、いくつかのカテゴリに分けられています。しかし、どれがより高速で、どれだけ、そして何によって、利便性/不便さの程度が決定されたかについての言及はありません。

第4に、現時点では、タイピング統計に直面してさまざまなタイプのパラメーターを分析するための非常に強力なツールがあります。（おそらく、私には知られていないアナログがあります）。A.ドヴォルザークは、彼の原理を開発するときに、紙テープの形でTSアナログも使用したことに注意する必要があります。特定のダイグラムを入力する速度を決定できます。しかし、ソフトウェアによる測定の正確性は現在かなり高いと仮定する必要があります。



要約すると、レイアウトを最適化するためのモデルを改善する方法はまだ尽きていません。

そして、手元にコンピューターがあれば、ほぼすべての生徒が自分のレイアウトを計算できることに注意してください。したがって、特に重要なのは、新しいレイアウトの表示の事実ではなく、数学モデルの基礎となる機能です-このモデルが以前のモデルとどのように異なるか、セットのどの新しい側面が考慮されたか、実際のタイプセッターのデータに基づいて構築されたかどうかなど

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作業開始時の建設的な対話についてはビタリー・パリャニツァ、提供された統計については神秘主義者、動機についてはドミトリー・ズバチョフ、有益なコメントについてはマキシム・ヴィノクロフ、そして作業中に私を支えてくれたすべての人に感謝します。