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, and this page is available as Markdown at https://open-spaced-repetition.github.io/ts-fsrs/ja-JP/guide/model/fsrs-5.md.

FSRS-5

FSRS-5 は 19 個の学習可能な重みを持ちます。FSRS-4.5 の固定忘却曲線を保ちつつ、評価に応じた同日の安定度更新を追加します。

共通の記号と Model 契約はモデル概要を参照してください。

数式の出典

awesome-fsrs Wiki — FSRS-5 と照合済みです。

忘却曲線と間隔

R(t,S)=(1+19t81S)−1/2R(t,S)=\left(1+\frac{19t}{81S}\right)^{-1/2}
I(r,S)=81S19(r−2−1)I(r,S)=\frac{81S}{19}\left(r^{-2}-1\right)

初期記憶

S0(G)=clamp⁡(wG−1,Smin,Smax)S_0(G)=\operatorname{clamp}\left(w_{G-1},S_{min},S_{max}\right)
D0(G)=w4−ew5(G−1)+1,Dinitial=clamp⁡(D0(G),1,10)D_0(G)=w_4-e^{w_5(G-1)}+1,\qquad
D_{initial}=\operatorname{clamp}\left(D_0(G),1,10\right)

難易度

ΔD=−w6(G−3),D∗=D+ΔD10−D9\Delta D=-w_6(G-3),\qquad
D^*=D+\Delta D\frac{10-D}{9}
D′=clamp⁡(w7D0(4)+(1−w7)D∗,1,10)D'=\operatorname{clamp}\left(w_7D_0(4)+(1-w_7)D^*,1,10\right)

復習後の安定度

t>0t > 0 の場合、または enableShortTerm が無効な場合は、評価に応じて次の分岐を使います。

Hard では HG=w15H_G = w_{15}、それ以外は 11、Easy では EG=w16E_G = w_{16}、それ以外は 11 です。

enableShortTerm が有効な場合、CC は復習前の安定度に exp⁡(−w17w18)\exp(-w_{17}w_{18}) を掛けた値です。無効な場合は C=SC = S とします。

Sf=min⁡(w11D−w12((S+1)w13−1)ew14(1−R),C)S_f=\min\left(w_{11}D^{-w_{12}}\left((S+1)^{w_{13}}-1\right)e^{w_{14}(1-R)},C\right)
Sr=S[1+ew8(11−D)S−w9(ew10(1−R)−1)HGEG]S_r=S\left[1+e^{w_8}(11-D)S^{-w_9}\left(e^{w_{10}(1-R)}-1\right)H_GE_G\right]
Sraw′(G)={Sf,G=1Sr,G∈{2,3,4}S'_{raw}(G)=
\begin{cases}
S_f,&G=1\\
S_r,&G\in\{2,3,4\}
\end{cases}

CC は現在の実装が使う忘却後の安定度の上限であり、独立して設定する安定度の下限ではありません。最後に、モデルは clamp で Sraw′S'_{\mathrm{raw}} を Smin⁡S_{\min} から Smax⁡S_{\max} の範囲に制限します。

同日更新

ここでの「同日」はモデルが elapsedDays = 0 を受け取ることを意味し、モデル自体は暦日を判定しません。経過時間は直接の呼び出し側、または scheduler の chrono が決めます。

enableShortTerm が有効で t=0t = 0 の場合:

S′=clamp⁡(Sew17(G−3+w18),Smin,Smax)S'=\operatorname{clamp}\left(
S e^{w_{17}(G-3+w_{18})},S_{min},S_{max}
\right)