> For AI agents: the complete documentation index is available at https://open-spaced-repetition.github.io/ts-fsrs/ja-JP/llms.txt, the full documentation bundle is available at https://open-spaced-repetition.github.io/ts-fsrs/ja-JP/llms-full.txt.

# Numeric

`numericChrono` は相対時間を使った実験に向いています。normalize は常に `previous: 0` と `current: time` を返し、`now()` は `0` を返します。card や revlog に時刻フィールドを追加せず、カードの前回の復習日時も記録しません。Unix タイムスタンプをミリ秒のまま渡さず、経過日数を明示的に渡してください。復習を繰り返す用途では、時刻フィールドを保存する Chrono を定義できます。

## プリセットを実行する

```ts twoslash file="../../../snippets/run-code/chrono-numeric.ts"
import { numericChrono } from 'ts-fsrs'

const clock = numericChrono.create()

console.log(
  JSON.stringify({
    now: clock.now(),
    elapsedDays: clock.difference(1.25, 4.5),
    nextTime: clock.add(4.5, 2.25),
    normalize: numericChrono.normalize['~standard'].validate({ time: 4.5 }),
  })
)

```


▶ コードを実行

演算は日単位の数値をそのまま使います。normalize の起点はゼロなので、復習時刻に 4.5 を渡すと、前のカードに関係なく経過日数は4.5日になります。