時々、学会所蔵書籍の処分品の引き受け依頼メールが学会員には回ってきます。
普通の本以外にもそれぞれの分野で有名な企業の社史なんかが出回るのですが、これの蒐集が好きで募集が有るたびに集めています。
時々市場に流通していないような本もあるので面白いです。
特に○○物理学とか○○哲学とかのトンデモ系。（○○にはトンデモの文脈以外では有名でない日本人学者の名前が入る。）

こういう利点もあるので皆さんも興味のある分野の学会員になりましょう。（ステマ）

今確認すると、日記で挙げた全ての記事が見られるようになっていました。

うちの管理者がホワイトリストに登録したとは考え辛いので、トレンドマイクロ側で変更が有ったのだと思いますが、手動でやってるのだとしたら随分速い対応です。

気になりますね。
もしかして、ユーザーにクロールさせているのかな。
ちょっと信じられませんが。

カメラで撮るのが一番簡単じゃないでしょうか。
雨粒って多分10m/s～1m/sくらいの終端速度だから、10ミリ秒とか20ミリ秒間隔で撮れば十分な精度で終端速度測れると思います。
スマホでもがんばれば撮れるかもしれませんが、遅い雨粒か、がんばって遠くの雨粒を捉えないときつそうです。

雨粒の半径と終端速度の既知の関係式を使って、半径か体積を測って、終端速度を求めるのもありかも知れません。
ただ、1mmのスケールって色んな流体力学的なスケールの境目になっているので、そんなに単純な関係式にはなってないと思いますけどね。
後、局所的な気流や空気密度の変化の影響もかなり大きいと思います。

>>人間が行うように解析的に計算したら、今度は三体問題の制約から逃れられなくなります。解析的に解けないものを数値計算で行うからこそシミュレーションの意味がありますが、そのために計算誤差から逃れられなくなるのです。

で、それで？という感じですね。
ある上手くいかない方法の例を示されても「シミュレーションで未知の現象を予言することは基本的にできません。」を証明した事にはなりません。

「格子点法による連続モデルの数値シミュレーションは必ず有限の誤差を含む」でしたら正しいでしょう。
ですが実際には、我々が興味を持っているスケール内で、十分な理論的な基礎付けによって、実験に先行し、予言力を持った数値シミュレーションの例と言うのは数多く存在するのです。

>>ええとリンク先はご覧になりました? (よりによって一般相対論を持ち出すとか…)

いいえ、引用部しか読んでいません。

// 別に全ての問題を理論や数値計算によって今すぐ解けるといってるわけでは有りません。

計算機を使って何かを予言するのと、人間が手計算で理論計算をする事は原理的には何の違いも有りません。

よく言われる、計算機は二値論理を使っているので、離散化誤差が防げないというのは誤りです。計算機であっても、人間が行っている様な代数計算を行う事はできます。
計算機と人間の実用的な違いは、計算機は浮動小数点演算等を効率的に行えて、人間は数式の表記法等を工夫して代数構造のパターンを素早く認識できる事だと思います。ただし、一方がもう一方の得意分野を全く出来ない分けでは有りません。

後、
>>シミュレーションで未知の現象を予言することは基本的にできません。
という事ですが、その反例はいくらでも有ります。
一般相対性理論(理論も数値計算も)が恐らく最も有名な例だと思います。

Brukerの触針プロファイラのフロントエンドがwindows3.1です。
そんなに古くないか。
精度は悪いですけど、手軽にナノスケールまで測れるので重宝してます。

度々すいません。

http://f1-gate.com/bianchi/f1_25249.html

はさらに、以下のページを、恐らく、参照しています。
http://www.motorsport.com/f1/news/yes-a-green-flag-was-waving-but-know-the-whole-story/