Квантовая арифметика - на троичном коде?

 

Просьба к корректорам и редакторам: оставлять свой действующий емейл и телефон с обозначением сети, где он работает в самом начале доклада.

Доклад к 135 - летию Школы Розовой Горы (Розенберга) в Сан-Галлене, 800 летию теолога Фомы Аквинского (2025 год) и 250-летию кантонизма в странах кириллицы (без привязки к событию).

Виталий ИЩЕНКО, LII/GCoC, Математическая Хунта

 

Детей воспитывает то, чем является взрослый человек, а не то, что он говорит. Распространенная вера в слова — это настоящая болезнь разума, так как подобное суеверие уводит нас все дальше от основ человека и совращает людей к катастрофической идентичности личности с каким угодно модным лозунгом.

«Душа и миф. Шесть архетипов», Карл Юнг

Попытка изобрести универсальный язык, который сделает мир для нас понятнее - зашла в тупик. Изучение процессов «запутанности» запутало самих исследователей. А отсутствие понимания между группами исследователей породило политическое разделение на сторонников и противников какой-то одной школы понимания и объяснения происходящих в мире процессов. Что в таком случае делают управители процессами? Мы же понимаем, что эти несколько школ превратились в церкви, а бывшие научные, светские люди превратились в прихожан веры, где есть свои пастыри, монахи, свои грешники, вербальные заклинания, скрижали и свои святые? Снова нужен теолог, Фома Аквинский (родился в 1225 году в Италии), нужны новые «школы светского воспитания», молодые кантонисты, способные оценить пространство в котором мы живем, пространство – как мы это представляем и где именно ошибается наша вера в собственную полноценную информативность. Известны три большие и древние школы светского воспитания – иезутская (университеты), швейцарская (школы кантонов) и британская школа. В этих школах дошли до набора детей уже с 6 лет. Это не совсем школа для обучения, в нашем потребительском понимании воспитания, понимании - как навязывание определенных пробелов в знании. Наоборот, эти школы часто представляют собой наставничество – как непотребительская позиция, когда дети все уже знают сами, у них все есть для этого, но мы им лишь помогаем коммуницировать с другими людьми, культурами, помогаем разобраться в уже имеющихся у них знаниях и возможностях. Понятно, что некоторые сущности, которые дети видят и знают – могут иметь другие текстовые, вербальные, графические обозначения, но мы ни в коей мере не навязываем им однозначное обозначение известного ребенку явления или навыка. То есть, мы отходим от религиозного заучивания текстов и догм, а развиваем в ребенке собственное творчество, коммуникабельность и инициативность. Хотя и понятие твердого знания основ, также, приветствуется. Творческий подход наставничества – позволяет найти новые творческие формы представления уже давно сложившихся традиций, которые на поверку могут оказаться избыточным, а потому – накопившими за много лет и даже веков – ошибки собственного арифметического и текстового ряда.    

Мы изначально не даем детям понятия кризиса, тупикового решения проблемы, учим только правильным алгоритмам, правда, иногда ведущим в никуда. Теория единого «большого взрыва» позволяла это с религиозной дотошностью, но после ее развенчания – возникает основа иного представления о мире, как вероятности одновременного или вневременного и вездесущего «взрыва» вещественного или даже – ментального превращения сущностных и представляемых нами бесконечно малых, бесконечно больших и непрерывных процессов реальности.

Начнем с того, что войны – как результат долго тлеющих кризисов случаются последние несколько тысяч лет от проблем сведения нескольких сущностей. Люди рассчитывают на один результат, а получается другой. Современная война вообще похожа на часть бизнеса – одна сторона считают другую чем-то задолжавшую, а так называемые «распорядители ресурсов» не признают такую задолженность одной системы перед другой. А существует ли, спросим мы, единый достоверный баланс таких обязательств? Конечно, нет. Так называемая «двойная бухгалтерия» - обычное дело. Скажем больше – люди обычно ведут «тройную бухгалтерию», «золотого», международного обменного ресурса, национального и местного, включая частные активы. Сможем ли мы построить «матрицу» таких расчетов? Нет. Потому что понимаем – всегда этим могут воспользоваться недруги или просто люди, которым нечего делать – во вред участникам такого эксперимента. Поэтому, мы уделяем больше внимания университетам, школам «кантонистов», сообществам развитого представления о добре и зле, и только в рамках развитого представления о мироустройстве – предлагаем участие в большом деле, управлении сообществом. Какое же влияние оказывают на наши знания и поступки – алгоритмы, знаковые системы, арифметика? Как бы сегодня могла выглядеть «квантовая арифметика» с ее приблизительностями точности по сравнению с традиционными арифметиками и геометрическими соотношениями? Арифметика алгоритмов, которая работает с большей достоверностью на очень высоких скоростях исчисления и нуждается в периодической проверке результатов, согласно «сертификата точности» алгоритма.       

Как оказалось, язык арифметики, графического отражения действительности и язык нашей коммуникации содержит ошибки избыточности, инвариантности понимания одним субъектом – другого субъекта коммуникации. Долгие споры заходят в тупик – у людей нет столько времени, как у природы, которая строила не живую и «живую молекулу» миллиарды лет, а результат спора нужно дать сейчас, в ограниченном жизнью спорщиков пространстве и разумный часовой срок. Игорь Криштафович посвятил целую книгу «Рекурсивная Эволюция» развитию биосферы, как образцу естественных обратимых процессов микромира и даже дал гипотезу скачкообразности развития в силу накопленной информации, инвариантности процессов, но также – периодическому необъяснимому чудесному возвращению к первоначальным основам развития в случае «достаточности условий» для достижения локального результата развития.

В кратком изложении положений «Рекурсивной Эволюции» Игорь Криштафович пишет, что «Жизнь состоит из очень большого множества элементов (сложных молекул), имеющих естественное свойство возникать, распадаться, хранить и передавать информацию. Распадающиеся молекулы сообщают часть заложенной в них информации вновь образующимся. Происходит накопление информации, количество которой происходит ускоренно (рекурсивно)».

Таким образом, живая природа, впрочем, как и люди – накапливают какое-то количество избыточной информации, которую также можно назвать «ошибочной» в той части получения опыта, который никуда не ведет с точки зрения алгоритма эволюции.   

Также, не менее важной задачей в ближайшем будущем – является задача не «переиграть» искусственный интеллект «как обычно» мы это умеем. Переиграть таким образом, что заложенные в него критерии эффективности начнуть самостоятельно пользоваться болем эффективнымадгоритмом достоверности, дабычей собственных энергии и сделают человека – архаичной недодеркой прежыдущих эпох. Мы должны по крайней мере найти такую кодовую и матричную систему, которая равна по возможностям с машинними алгоритмами и  системами. По крайней мере – у нас должен бать наиболее эффективный алгоритм анализа машинних алгоритмов.    

Для того, чтобы не отвлекаться по ходу размышлений этой работы я прямо сей час и здесь дам рисунок «социальной молекулы Ищенко», которая с 1992 года известна в «кириллических научных кругах» социологов «перестроечной научной школы», школы методологов, где есть разделение человеческого ареала, как вещественного (matter), отражения в органах чувств (filling) и абстрактного мышления (logic). Из такого представления «разумного тела», способного к самооценке и оценке других объектов реальности, появляется иерархия оценки качества и количества объектов и способность к изучению их природы, отделению признаков вещественности и их флуктуации (волновой природы). В результате, исходя из теории пространственно-временного континуума, которая считает теорию большого взрыва «религизной» (science-dimension.com), и теории «рекурсивной эволюции» - вещественные и информационные комбинации сущностей в совокупности могут давать скачок эволюции одновременно в несвязанных пространствах. Таким образом, формула эволюции может быть представлена как сумма квадратов векторных величин (критериев) пространств равных одинице. Взаимозависимости (корреляции) одних критериев пространств (x,y,z,t) от других мы сможем получить за счет выявления «дополнительного класса» информации о сущности, которую исследуем. Что такое – возведение переменной одного из параметров в квадрат? Это – корда в магазине «Все по пять» есть вероятность что экономя время вы приобретаете все товары по пять штук. Вам легко – вы не пропустили номенклатуру товаров и легко продавцу – он бістро распродает товары. Единственный не достаток – при таком выборе нет понятия качества выбора. Поэтому, часто количественные комбинации не несут в себе выбор качеств «штучних вещей». Далее мы рассматриваем «троичную систему», как возможность проверки именно качества каждой прибавляемой вещи, которая соизмеряется с единицей сущности, принятой за эталон.          

Рисунок позволит немного понять – как именно мы здесь представляем «триаду»  базовых способностей человека к восприятию и какие области являются «миксами» между этими областями восприятия. Органы чувств, которыми человек воспринимает действительность, я иногда буду называть сенсорами или датчиками. Также, мы должны понимать приблизительные диапазоны работы таких сенсоров для различных способов получения информации из вне: визуального, звукового, тактильного и тому подобное. Наши сенсоры постоянно передают (находятся в состоянии) 0, 1, 2 (вместо 2 в Азбуке Морзе применяется пробел, в программировании – конец, разрыв строки) и отдельно получают сигнал о необходимости «масштабирования» информации о «пикселе», поступающей на сенсор - как 2 в квадрате и так до бесконечности («запрещенная» арифметическая операция один делить на ноль). Проще говоря – сенсор в определенном месте различает пиксель визуальной или другой информации, пропускает эту информацию через свой блок оценки, метрологии, соотнося это со своей точкой тела 0, отрезком расстояния 0-1 и «степенью свободы» (сравнения) - 2. Все, что больше этой оценки – попадает в «режим масштабирования», который мы обозначаем как 2 в квадрате или более – еще раз в квадрате и так далее. Но здесь лишь напомню, что человек чуть ли не единственное существо, которое каким-то чудесным образом способен воспринимать понятия – бесконечно большого (Вселенная, макрокосмос), бесконечно малого (микрокосмос) и непрерывного. Возможность такого «сканирования» человек способен делать достаточно быстро, принято считать, что наше зрение различает 24 «картинки» в секунду, аналогично со слухом. Нейроны птиц от каждого бугорка, из которого растут перья, очевидно, улавливают любые изменения движения воздуха, как бы они иначе так упорядочено вели себя при перелетах роем птиц? Таким образом – абстракции арифметики, «мир Платона» мы можем более конструктивно изображать операциями с калибровкой (метрологией) составляющих, чем представлять отдельными «красивыми» локальными формулами, включая такие формулы, как теорема Ферма, содержащая изначально требование разобраться в абсурде невозможности деления сущностей на множественные классы понятий и попытку тут же калькулировать количества внутри классов понятий. Это интересно для тех, у кого много времени, которое не жалко терять на разгадывание ребусов невозможных или маловероятных состояний переменных внутри абстрактных арифметических операций.

«Происхождение жизни – одна из самих темних областей биологии. Ученые всего мира ищут бесконечные подходы к этой загадке» И.Криштафович, «Эгоистичная биосфера»

Описанием динамики «триединой сущности» троичным кодом – мы пытаемся дать «жизнеспособные» элементы арифметики и геометрии для алгорисмического изложения логики динамики вещественно-волновых сущностей природы.      

В первой части «Боксологии» в 2016 году была дана концепция «новой науки», методологии обучения «от бокса» к большому миру и «универсальному наблюдателю» (Тихоплавы, «Физика веры», 2000 год), а в 2018 году Игорь Криштафович дал понятия микрокосма и его процессов, обосновав возможность скачкообразности эволюции в книге «Рекурсивная эволюция». Все это вместе – убеждает в природном наличии условий информационной достаточности в пределах определенных систем, но также – прерывистости, ограничения и создании помех в обратимости достоверной информации в каком-то месте искусственного процесса запроса, ответа, обработки и осознания людьми информации. Игорь Криштафович, например, фактически показал – насколько «умнее» нас обычная живая клетка природы, ДНК с ее обратимыми процессами превращений, жизни и выживания в критичных условиях. 

В первой части «Боксологии» мы даем школьникам понятия: точки, отрезка, бесконечной прямой линии, треугольника- тетраксиса, круга и шара, инь-янь, понятие времени и его исчисления. Во второй части мы уже ищем взаимоотношения «боксов» в малом и большом мире, рассматриваем «социальную молекулу» восприятия и обрабоки информации человеком. Главное, мы проходим теоретический курс естествоиспытателя – мы все время пытаемся «подсмотреть» у природы, как она решала ту или иную проблему не прибегая к сложным исчислениям, которые содержат ошибки ввиду избыточности информации или ее неточности.

Вернемся же к арифметике, ее эволюционной, квантовой и традиционно - локализованной сущности, в чем, конечно, есть «своя красота».    

Приведу пример. Если торговец раскладывает яблоки на прилавке – они одинаковы по классу яблок и есть вероятность что разные яблоки могут быть одного сорта и даже он может их продавать по одной цене, также он может сложить яблоки в кучки. Таким образом у нас есть вероятность что общее качество – пользу от своей деятельности он посчитает такой формулой, где пять кучек яблок по пять яблок он продаст по 5 гривен. И почти также мы можем предположить, что он определит формулу продажи груш – шесть в шести кучках по 6 гривен. Таким образом, сводя общую пользу к одному показателю - он рационально определит равенство суммы фруктов пять в кубе плюс шесть в кубе, 125 гривен плюс 216 гривен. И Ферма «заводит» всю арифметическую братию – к «подвигу» уравнения классов яблок и груш к возможности поделить их на какое-то вероятное целое число кучек, цене и количества фруктов в кучке, подсчитав конкретное их количество, оставив разделение операций неизменным – в третьей степени. По сути, мы можем свести классы сущностей яблоки и груши в класс фрукты и возвести в такую же степень – где вероятность образования определенного количества кучек, количество уже фруктов в кучке и стоимость равнозначны по операциям тем, что мы проделали с яблоками и грушами. То есть, мы намеренно «проскакиваем» разделение на классы яблок и груш и, допустим, присваиваем им только качество «фрукты». И тот факт, что теорема Ферма является неразрешимой для степени больше трех – не означает ли, что это как раз и есть энтропия традиционного числового ряда, избыточность числового ряда уже при трех вероятных составляющих, при фиксации числа операций с различными классами сущностей?

В третьей части «Боксологии» мы как раз и занялись – избыточностью числового ряда натуральных чисел и вывели необходимость отделения способа получения информации базовых сенсоров «троичным кодом» и в дальнейшем – использовании поля троичного и десятичного  кода в несколько измененном виде в зависимости от места использования – внутри «тела» или за его пределами.

Цель этого доклада – дать понятие сенсорики границы тела, его «квантовой арифметики» и отдельно – операционного поля, который мы используем, получая прерывистые и ошибочные постановки задач.

На первом рисунке представлена элементарная схема тела с центром в точке 0, границей тела 1 и оценочной калиброванной возможностью наблюдения за своей «степенью свободы» за пределами тела – в виде параметра 2.

         

До второй половины 19 столетия информация в виде числового ряда состояния сенсоров - органов чувств и их геометрическое отражение использовали метод исчерпанности (достаточности?) границ широкого поля последовательностей древнегреческого математика Эвдокса (4 век до нашей эры), methodus exhaustionis. Суть которого состоит в том, что ради формы мы не используем избыточный числовой или текстовой ряд символики для передачи информации, а используем максимально лаконичный код. Понятие exhaustionis – представляет собой «изнемождение» от избыточности информации, другим словом – представление достаточной формы для передачи информации. Поэтому, наш курс будет частично – еще и историей математики, а также – географией, курсом современной полезной математики «Боксология» и главное – мы постараемся сделать этот курс доступным для ученика 4-го класса и полезным для 16-летних. А для тех, кто хочет сделать нечто полезное – можно сразу переходить к последнему разделу «полезной логики», из которого можно производить актуальные искусственные сенсоры тел, которыми мы хотим управлять. Конечно, все это должно быть интересно и для взрослых, особенно для тех., кто читал арифметику не интересной и полезной лишь для умения посчитать деньги. Также, в этом курсе мы хотели бы принять участие в конкурсе на решение задачи теории алгоритмов и рассказать – каким образом можно преодолеть разницу между простыми и сложными классами задач теории алгоритмов.

Также, для теории алгоритмов мы рано или поздно столкнемся не только с разделением вещественного, полученного в ощущениях и абстрактного проекций мира, но и поставим вопрос о количестве измерений вещественного мира – топологии пространственно-временного континиума.

Таким образом, теория пространственно-временного континиума, сомневаясь в «теории большого взрыва»может предполагать, что мир мог возникнуть из ничто, просто сумма нулей по разным параметрам, равная единице (формула эволюции) для «самоосознанного тела» по одному из параметров всегда может в микро или макромире найти себе бесконечно малый или бесконечно большой параметр равный единице, как минимум – от центра вещественного тела до его границы и выбрав определенную векторальную систему (поле) координат производить оценку других отрезков пространства и времени. Здесь важно понимать, что «кантовая ариметика» исходит прежде из «троичной сущности» оценки себя – 0,1,2 (оценки степени «свободы»), далее выбирает вектор (качество) оценки измерения и через определенный номинал (блок метрологии) оценивает далее то, что мы называем математикой.   

Даже если топология пространства не меняется, она не обязана быть простой даже на микроскопическом уровне. Возможно, что с самого начала пространство имеет «пенистую» структуру. В этом случае его кажущаяся размерность может отличаться от истинной размерности — быть больше или меньше её. А самое главное – она не может быть универсальной, «красивой» с точки зрения иерархии операций арифметики, и содердит постоянно действующие силы, которые мы можем назвать самостоятельным словом «вертер» (verter), это когда при применении силы к телу одной плостности в бреде другой плотности  в определенном направлении - вы вдруг получаете неожиданное движение в другом направлении части такого тела – «эффект Джанибекова» или «эффект подброшенной теннисной ракетки» (США). Этот эффект присущ практически всем «вязким формам» тел – воде, расплавленным породам и даже – твердым телам (с одним показателем плотности) в среде газообразных форм пространства, что становится нам очевидным при резком движении. Этот же процесс – очевидно является причиной разрушения практически всех твердых вещей в нашем мире и переходом их в другое состояние. При исследовании этих процессов - связав массу и энергию знаменитой формулой E = mc², Альберт Эйнштейн еще в начале ХХ века указал на принципиальную невозможность ничему, обладающему массой, перемещаться в пространстве быстрее, чем скорость света в вакууме. Но даже в этой «классической» формулировке содержится «подсказка», а что если мы имеем дело с сущностью без массы или пространство не вакуум? 

Принцип неопределенности Гейзенберга накладывает непреодолимые ограничения на точность, с которой могут быть измерены «парные» параметры частиц микромира. Например, чем лучше мы знаем ее импульс, тем хуже – координату, и наоборот. Однако важной особенностью квантового перемещения вещества является то, что, собственно, измерять частицы и не надо, как не надо ничего и восстанавливать – достаточно получить пару спутанных частиц. 

Например, для приготовления таких спутанных фотонов нам понадобится осветить нелинейный кристалл лазерным излучением определенной волны. Тогда некоторые из входящих фотонов распадутся на два спутанных – необъяснимым образом связанных, так что любое изменение состояния одного моментально сказывается на состоянии другого. Эта связь действительно необъяснима: механизмы квантовой спутанности остаются неизвестны, хотя само явление демонстрировалось и демонстрируется постоянно. Но это такое явление, запутаться в котором в самом деле легко – достаточно добавить, что до измерения ни одна из этих частиц не имеет нужной характеристики, при этом какой бы результат мы ни получили, измерив первую, состояние второй странным образом будет зависима от нашего результата. Наконец, ученый 20 век докопался в микромире до того, что протоны состоят из кварков, структура которых настолько консервативна, что при воздействии на одну сущность, тут же появляется другая.

В любом случае, мы сегодня можем говорить об успешной практике изучения людьми веществ одной плотности, но совершенную растерянность в «живой», динамической природе взаимодействия вещественного мира. Также, как следствие – такая растерянность находит место для избыточности информации и заблуждений, которые накладываются сенсорными элементами, органами наших чувств и логикой представления о процессах, которые нас окружают.

«Эгоистичная биосфера» очевидно научилась производить клетки, которые одновременно являются сенсорами, материей и духом понимания собственной цели существования. Возможно, нам следуется поучится у природы, то есть, немного списывать с ее примеров сбалансированного существования и выживания в кризисных условиях.

Применительно к структуре тела – сенсоры границы тела сразу имеют критерий по которому они постоянно сигнализируют в сложную систему (матрицу) тела параметры, которые требуются для операций вычисления соотношений между показателями многих сенсоров тела. Здесь важна следующая деталь – посылает ли «интересант» тела запрос или сенсор сам знает свою задачу и обеспечивает тело достаточной информацией все время? Говоря грубее – должен ли сенсор (мелкий элемент системы) беспокоится о наличии запроса от тела? Очевидно, что нет. То есть у тела не должно быть изначально дефицита информации от сенсоров, а потому и рассуждать об необходимости создания, реформы или перестройки сенсорики с точки зрения «потребления тела» нет смысла. Понимате – к чему я клоню?

К тому, что мы сами себе создаем дефицит информации и возможностей, и искусственно стимулирует ложные виды потребляемой энергии и информации.  

Готовность людей – жить в бездефицитном мире, вот наша задача!

 

Размерность пространства находится под вопросом из-за того, что пространство-время может иметь сложную топологию. Изображённая поверхность двумерна, но её топологические связи таковы, что она кажется трёхмерным объектом. Возможно, что трёхмерное пространство, если рассматривать его на микроскопическом уровне, имеет на самом деле меньшее число измерений, но топологически составлено из переплетений.

Из квантовой теории гравитации http://www.modcos.com/articles.php?id=98

Из-за подобных трудностей некоторые физики предположили, что общепринятое описание пространства-времени как гладкого континуума перестаёт быть правильным на планковском уровне и должно быть заменено чем-либо другим. Из чего складывается это «другое» — никогда не было достаточно ясно. Принимая во внимание успех общепринятого описания на расстояниях, простирающихся более чем на 40 порядков (или даже на 60 порядков, если считать, что такое описание становится неверным только при планковских расстояниях), можно предположить, что оно справедливо на всех масштабах и что топологических переходов просто не существует. Это будет столь же разумным предположением.

Даже если топология пространства не меняется, она не обязана быть простой даже на микроскопическом уровне. Возможно, что с самого начала пространство имеет «пенистую» структуру. В этом случае его кажущаяся размерность может отличаться от истинной размерности — быть больше или меньше её.

Последняя возможность была предложена в теории, выдвинутой Т. Калуцой в 1921 году и О. Клейном в 1926 году. В теории Калуцы–Клейна пространство четырёхмерно, а пространство-время — пятимерно. Причина, по которой пространство кажется трёхмерным, состоит в том, что одно из его измерений цилиндрическое, как во Вселенной, обсуждавшейся выше. Имеется, однако, существенное отличие от прежнего случая: окружность Вселенной в цилиндрическом направлении теперь не миллиарды световых лет, а несколько (возможно, 10 или 100) планковских единиц длины. В результате наблюдатель, который пытается проникнуть в четвёртое пространственное измерение, почти мгновенно вернётся назад в исходную точку. В действительности даже не имеет смысла говорить о такой попытке, поскольку атомы, из которых создан наблюдатель, гораздо больше, чем окружность цилиндра. Четвёртое измерение как таковое просто ненаблюдаемо.

Тем не менее оно может проявить себя другим путём: как свет! Калуца и Клейн показали, что если пятимерное пространство-время описать с помощью точно таких же математических методов, какими описывается четырёхмерное пространство-время в теории Эйнштейна, то их теория эквивалентна теории электромагнетизма Максвелла и теории гравитации Эйнштейна. Компоненты электромагнитного поля неявно содержатся в уравнении для кривизны пространства-времени. Таким образом, Калуца и Клейн изобрели первую успешную объединённую теорию поля; в их теории дано геометрическое объяснение электромагнитного излучения.

Эту длинную цитату из статьи о квантовой теории гравитации я дал, так как наш партнер в проекте «Трайдент»(США) – вывел основу пространственно временного континуума, как мир различных плотностей, которые взаимодействуют. Нуждается ли такой подход в «квантовой арифметике»? Может ли новая-старая наука вернуться к менее энтропийным числовым рядам и операциям с ними? Понятно, что будут всегда поиски Абсолютов – человек верит в бесконечно малое и бесконечно большое, но Гармония – сглаживает вершины абсолютных знаний и абсолютных заблуждений, даже если онивыглядят симметрично и красиво. 

И если вещественный мир от «планковских величин» представляется нами пятимерным, какой мерой измеряется воображаемый на основании регистрации реальности «сенсорами» органов чувств, абстрактный уровень реальности и является ли это самостоятельной реальностью, если мы в наличие этого уровня реальности верим? В конце концов – у нас есть вполне реальный аппарат регистрации веры в бесконечность и непрерывность процессов, выходящих за уровень технической регистрации состояния сенсоров органов чувств и опять таки – механистической реакции на такие сигналы. И вопрос здесь следующий: является ли наше абстрагирование и воображение дополнительным уровнем реальности или это абсолютно отдельный, как иногда говорят – «мир Платона»? А если – воображение это «зеркальная реальности» один из симметричных представлений о реальности с ничтожной массой, то почему мы не можем представить, что некоторые измерения пространства являются также – лишь результатом нашего представления, а не вещественной сущностью? Так в том и задача – проявить такие признаки континиума пространства-времени, которые не пропадают с потерей локального наблюдателя.     

Здесь лишь отмечу, что обладая достаточно совершенной системой сенсорики (активной) человек создает на внешних объектах активные (излучающие сообщения о своем состоянии самостоятельно) и пассивные. Также, нам теперь важно понимать, что виды блоков использования энергии, которую мы теперь потребляем – также делятся на активные и пассивные. Пассивные – это когда мы практически не преобразуем вещество или волны энергии, а используем их, как побочный продукт (солнечный свет, ветер, подводное или подземное давление, гравитация).          

Вопрос: Почему в микромире мы наблюдаем непрерывный и обратимый процесс преобразования одной сущности в другую, а в среднем мире у нас столько неожиданностей?

Ответ: Граница обратимости и «необратимости» процессов между микромиром и прерывистостью (иногда – скачкообразности) нашого «среднего мира» состоит в высокой вероятности постоянного «хаотического вмешательства» (с точки зрения «локального наблюдателя») в непрерывный циклический процесс, а потому не очевидность обратимости циклических процессов нашего мира; хотя на самом деле – «универсальный наблюдатель» может утверждать о «факте» непрерывности действия времени, бесконечности нашего представления о пространстве и цикличности (спиралевидности) всех процессов на Земле. Поэтому, в случае необходимости машинной обработки информации, обратимость, бесконечность и цикличность обеспечивает понимание и различие эволюционных и локальных соотношений параметров пространства, а объективное воздействие на результаты возможно при машинном же сборе данных (механизированная сенсорика) и воздействии на событие машинным же способом.

 «Боксология». Математическая Хунта.

О боксологии в издании 2016 года.

INTERNATIONAL JOURNAL OF APPLIED AND FUNDAMENTAL RESEARCH  №11 (4), 2016   

Боксология – наука, предметом которой являются электронные устройства, предметы длительного использования, с широким спектром коммуникационных услуг; наука, изучающая условия эксплуатации и повышения производительности телекоммуникационных устройств для целей потребителя за счет просвещения.  Понятно, что Боксология - это пока шутка, если не анализировать то количество средств, которые мы с вами истратили на различные ноу-хау и новинки телекоммуникаций, которые на поверку оказались неспособными оказывать эти самые услуги, либо эти услуги оказались слишком сложными для использования.  Уверен, что у каждого из нас есть как минимум одна коробочка, будь то принтер или фотоаппарат, коммуникатор или модем, который так и не нашел применения, по той простой причине, что к нему нужна еще одна какая-нибудь коробочка или он просто-напросто устарел.  Покупая переносной компьютер с Wi-Fi модемом, Вы вдруг обнаруживаете, что эта услуга не так проста, как вам поначалу казалось. Или подписываясь на мобильное телевидение, вдруг обнаруживаете, что там демонстрируется «по кругу» файл с анонсами телеканалов, а не сам телеканал. Или купив в обычном магазине модем компании «Воля», обнаруживаете, что в вашем доме нет кабельной сети «Воля-кабель», зато есть какой-то VoDSL-сервис, но телеканалы можно смотреть только через компьютер.  Как же не «попасть» на удочку новых услуг, качество которых нам неизвестно? Какими минимальными знаниями должен обладать современный человек, чтобы приобретая вещь, не обмануться с ее функциональными способностями?  Понятно, что у каждого из нас скопилось в домашнем хозяйстве какое-то количество коробочек-боксов, которые по своим характеристикам (пользовательским, техническим) подпадают под рассмотрение (внимательное!) новой науки – боксологии. Именно, с одной стороны, расширение рынка потребительских услуг, которые оказывают нам в домашнем хозяйстве всякого рода коробочки, а с другой, необходимость изучения потребительских свойств этих устройств требуют определенных уверенных знаний, которым не учат в школе и даже в высших учебных заведениях. Также, отметим здесь, что известный предмет „Информатика”, к сожалению, не успевает за современными технологиями, так как не всегда знания предмета „Информатика” могут нам помочь при выборе новых боксов, программ и услуг.  То ли еще будет, когда широкополосная цифровая сеть выйдет в украинский частотный эфир, больше коммуникаций – больше знаний.  Поэтому, оставляя такое «шуточное» название, авторы предмета «Боксология» должны очень всерьез подойти к сути самого предмета.  Причем, предмет рассматривает все без исключения предметы обихода современного человека, которые что-то потребляют, куда-то включаются, предлагая уже свой, самостоятельный продукт или услугу.  Почему, современные школьники ничего не изучают о мобильниках, автомобилях? Хотя, это уже привычные, и на первый взгляд понятные средства для коммуникации и реализации своих индивидуальных способностей и возможностей предметы.  Неужели, школьники должны мириться с консервативной позицией школы в отношении современных технологий и отправлять для изучения этих предметов школьников за двери (Outdoor).  Именно так называется способ рекламы с помощью наружных средств – вывесок, щитов. Поэтому, возможно, в будущем рекламные агентства, совместно со своими клиентами войдут в школы традиционным способом – через двери (Indoor) и из не государственного сектора будут формировать Indoor program для школьников и студентов.  А наука „Боксология” к тому времени станет привычной, и для многих „черный ящик” на прилавке магазина перестанет быть привлекательным только за счет своих новых, креативных качеств. Умные боксы станут понятными друзьями-помощниками в повседневной жизни каждого из нас, не омрачая радость приобретения необходимостью покупать что-то еще и еще, чтобы, наконец, обрести счастье.

А где же здесь человек? – спросите вы.

Так а что вы хотите: вы либо часть природы либо пугающая и ведущая к кризисам и катастрофе для самоутверждения ее вдруг возвысившаяся надприродная сущность воображения?!

Почему нет, это же безопасно?! Просто точка зрения!     

А если нет? Если в этом мире уже нет мамы, которая вас поправит, а папа одобрит просто затем, чтобы мальчик не плакал? И все эти «большие мальчики» все еще играют, а тут, вдруг – такая неприятность, война!? (комментарий для взрослых)

Классы сложности теории алгоритмов и задач для троичного кода элементарного сенсора.

Начиная с первых минут жизни – человек пользуется возможностью передачи информации. Крик младенца – это пример передачи информации. «Обратите на меня внимание!», «Я голодный!», «Мне мокро, жарко и неудобно!» - что-то в этом роде. Интонация (частота) такого «сигнала» от ребенка это формально «двоичная система» сенсорного «устройства» для реакции мамы или няни. Тоже самое мы можем сказать о семи «сенсорах» человека – зрении, слухе, обонянии и т.д. , которые нам сигнализируют информацию из вне. Не вдававсь в подробности или точное опсание качеств таких сигналов – мы можем говорить о трех состояниях «сенсоров»: 0) все хорошо, 1) внимание, 2) ужас, что происхдит! Как первичная и последующие реакции мы включаем дополнительные сенсорные системы, все это в комбинации 0,1,2 оправляется в процессор для анализа и у человека выстраивается комбинация «первичного знакомства с ситуацией» по показаниям сенсорики. Да, еще нет никакого анализа и нет выстраивания откалиброванных качеств события, есть только «работа сенсоров» в комбинации 0,1,2. Таким образом, правы докопернико-ньютоновские мыслители – векторные системы построения поля координат. первичнее количественно-качественных теорий. Грубо говоря – сначала графика, от точки, до границ «тела» и далее – определение степени «свободы» такого «тела».

Графическое изображение элементов 0,1,2      

Числовой ряд – это количество сенсоров, которые мы «включаем» для процессора изучения ситуации, количество или степень опасности, которая оценивается, калибруется уже вторично, по отношению к продолжающейся работе сенсоров. Следующим включается «механизм оценки» опасности, который запрашивает в «блоке памяти» имеющийся опыт ранее, некоторые действия человек производит фактически механически. У нас в мозгу – за весь процесс отвечает четыре «блока» (уровня) от  получения информации сенсора до принятия решения и действия. Но на схеме «статичного человека» в диаграмме Ищенко 1992 года мы видим три круга – реальность, чувства (сенсорика*) и абстрактное мышление из которых складывается структура внутри-человеческого взаимодействия жизненных импульсов. В этой части размышления лишь отмечу – что троичный код 0,1,2 с числовым рядом являтся лишь совпадением подсчета. С таким же успехом – троичный код сигналов сенсорики мы могли бы назвать, как красный, желтый или зеленый импульс.  

Является ли такая «кодировочная система» чем-то новым? Нет, можно сказать что практически вся глобальная сеть интернета построена на комбинациях передачи кода, состоящего из 0 и 1 с паузой или обрывом строки (абзацем). Более ста лет для передачи радиосигнала на большие расстояния люди используют Азбуку Морзе.

Таким образом, здесь мы только можем вспомнить о «внутренней структуре» коммуникаций, которая пользуется много лет вполне достаточным алгоритмом знаков – 0,1 и пауза или 2. В качестве оператора передачи сообщения мы здесь лишь представляем сенсор, сообщающий об определенном состоянии критерия по которому работает сенсор.

*Сенсорика – в широком применении является реакцией субъекта или датчика технического устройства на изменение какого-то внешнего или внутреннего параметра системы.

Многофункциональные датчики могут воспринимать и преобразовывать нескольких входных величин, и, помимо основной функции (восприятие величины и формирование измерительного сигнала) выполнять ряд дополнительных функций, таких как функции фильтрации, обработки сигналов и т. п.

Датчики широко используются в научных исследованиях, испытаниях, контроле качества, телеметрии, системах автоматизированного управления и в других областях деятельности и системах, где требуется получение измерительной информации.

Датчики являются элементом технических систем, предназначенных для измерения, сигнализации, регулирования, управления устройствами или процессами. Датчики преобразуют контролируемую величину (давление, температура, расход, концентрация, частота, скорость, перемещение, напряжение, электрический ток и т. п.) в сигнал (электрический, оптический, пневматический), удобный для измерения, передачи, преобразования, хранения и регистрации информации о состоянии объекта измерений.

 Ниже – таблица кодов Азбуки Морзе.

  

То есть, если мы признаем, что числовой ряд, которым мы оперируем – содержит избыточную информативность, которая приводит к умножению ошибок в ходе сложных вычислений, а результат требует «ручной доводки», не является ли такая форма аналитического представления как раз тем видом результата эклектичного преставления нами о реальном мире, о котором говорит Семихатов, как о «прерывистом процессе», который имеет границу с микромиром, в котором из всего проистекающего в одном направлении всегда можно вернуться к изначальному состоянию? Нечто это бесконечное количество ничто? Арифметически – один делить на ноль.

Можем ли мы в таком случае не ограничиваться характеристикой классов лишь как «простой» и «сложный» тип операций с показателями «датчиков реальности» или разборе результата работы какого-то процесса на алгоритмические части? Какие же тогда мы видим общие характеристики классов алгоритмов а какие отличаются?

Возможно ли предположить, что виртуальные классы прерванных процессов с ненадлежащей системой исчисления – не являются ли как раз тем «хамским» способом мировосприятия, который и приводит нас каждый раз в тупик, несмотря на то, что процесс решений в общем – верный?

То есть, допустим, что в процессах теории алгоритмов мы, наконец, сможем отделить достоверные данные и условные начиная с самого начала, как это происходит?

Некое «разумное тело» с сенсором оценки пространственных, временных и других параметров, которые соотносятся с принятой за метрические единицы расстояния и времени с центром тела в точке ноль, имеет границу тела в точке один, также исходя из такого метрического параметра – может определить такой же отрезок за пределами границы тела – в точке 2, хочет иметь постоянные достоверные данные о реальности за пределами такого «своего пространства». Какую цель решает «традиционная арифметика» и что в процессе решения является достоверными данными, а что - условными? Одну из целей мы предполагаем – это решение задач за «полиноминальное время», а потому – каждый раз пропускать измеряемые отрезки от 0 до 1 «разумное тело» с целью сокращения времени расчета не хочет, а потому для «относительно стабильных» состояний – включая отрезок своего тела, допускает, что отрезок 1 фактически абсолютно одинаковы во всех случаях и на протяжении всего процесса измерения. А что если – этот отрезок не стабильный и все время находится в флуктуации? Что если нам этот отрезок все время нужно пропускать через устройство метрологии? Для этого нам нужно – больше времени. Таким образом, для получения достоверных данных, мы предполагаем сократить время обмена информацией о состоянии отрезка расстояния 0-1 и потому – деление вещественных данных на классы, с которыми происходят операции, происходит постоянно, а абстрактные формулы с избыточными числовыми рядами мы начинаем считать не совсем достоверными данными.

В 2006 году математическая школа Комиссаренка вывела в реальный инструмент «астрального циркуля» и запатентовала математически исчисляемое понятие «астральных линий» В43L 9\08 - системы расчета координат флуктационных состояний движущихся тел. Поэтому, мы теперь можем оценить состояние векторной графики вероятностного движения тела и пространства в которое оно «падает» несколько иначе, чем раньше, когда у нас было абстрактное предположение, что система координат – это стабильная решетка из бесконечных прямых линий. И понятно – чем меньше времени между сигналами оценки состояния от сенсоров, чем больше таких сенсоров, чем быстрее процессор сбора и обработки данных – тем достовернее наша картина реального мира – вещественного и волнового.    

   

Матеріал доповіді «Школи Комісаренка», 2006 рік

И если вы все же хотите попытаться – свою сигнальную, сенсорную систему приблизить к решению реальных задач, то что вы с этим всем делаете? Тогда вы, по крайней мере – не отдаете все права на ошибку виртуальной машине подсчета, если не можете регулировать этот процесс в зависимости от масштаба, возникающих все время дополнительных данных; и в результате – классы задач выстраиваете не по вертикали их решения в иерархии решения виртуально поставленных и классифицированных задач, а – по горизонтали с поправками первичной знаковой системы.

 

Рисунок «масштаба» иерархии использования элементарных знаков и операций с ними для получения достоверных данных.   

Другими словами – вместо «сертифицированного» класса NP который по законам иерархии и общего поля действия вынужден обобщать все локальные элементы набора задач P, внось непоправимые и необратимые ошибки в систему, которые лишены возможности исправления по ходу времени действия сертификата, приводя к «запланированному кризису».

Поэтому, для решения задач Р мы используем ограниченный набор символов и операций, результаты которого являются обратимыми, а отдельное выделение класса поля исследования и расчета, которые могут быть калиброваны в зависимости от показаний сенсоров локального поля с удержанием такого поля в том же состоянии обратимости, без обобщения и преобразования всей системы на основании локальных результатов, которые мы можем принять за кризис всей системы, хотя это может бать лишь специфика неучтенных первоначально горизонтальных процессов.

Исторически-научно первичный «троичный код» был включен в общий перечень числового ряда и никаких противоречий не вызывал, до того момента, когда сам числовой ряд без калибровки и показаний сенсора не стал препятствием в получении достоверной информации. Так случилось тогда,  когда время решения сложной задачи стало заметно отставать от изменений показаний сенсоров. И это несмотря на то, что сами процессоры стали обрабатывать числовые ряды и операции с ними в миллионы миллионов раз быстрее. Но, тем более, это стало опасно, так как, сама по себе энтропия числового ряда, начала накапливать ошибки. Она стала ставить неверные вопросы и понятно – что из неверного поставленной задачи вообще невозможно получить верный ответ, потому что если даже случайно будет выдан верный ответ, он будет признан неверным из-за неправильной постановки задачи при проверке (верификации) на соответствие сертификату процедуры.  

В обычной жизни мы называем задачу сложной, если ее трудно решить. Но для программистов это работает не так: у них сложность задачи определяется сложностью алгоритма, который ее решает.

Но что изменится, когда в алгоритм решения сложной задачи мы введем критерий изменения состояния кода сенсорной системы? Будет ли это – усовершенствованием «машины Тьюринга». И, да и нет. Для решения механистических задач – «работать, несмотря ни на что» наш новый процессинг станет хуже, а для общей системы выживания – лучше. Так как не будет достигать неразрешимых, безвозвратных потерь, исходя не только из дополнительной логики, но и из показаний дополнительных сенсорных элементов в системе возможных кризисов. Закон инженера Мерфи «Если что-то может пойти не так…» позволит нам рассматривать конструкцию с дополнительной сенсорикой (запасом ресурса), которая позволит избежать критичных и катастрофичных состояний при достижении основной цели.

Как работает сложность в теории алгоритмов

Чтобы компьютеры справлялись со сложными задачами, производители постоянно наращивают вычислительные мощности компьютерного железа. Например, современные процессоры уже могут выполнять миллион миллионов операций в секунду. Но если представить, что кто-то ввел количество дней в году, исходя из текущего года – числом 365 дней, то таким образом – ваши данные потеряют достоверность уже спустя год или четыре с определенной вероятностью. Но, точно – станут однажды ошибочными. 

Такие эффективные процессоры уже в собственной среде алгоритмов справляются с самыми непростыми задачами, которые по процедуре расчета и логике числового ряда не имеет никаких противоречий. Но достаточно – реальному состоянию процесса  отклониться от заранее введенных данных, как система начнет давать сбой. Реальный результат не будет соответствовать расчетному. И здесь, математики начинают искать расчетные таблицы с допусками ошибки, ищут вероятности и, в конце концов – заложенную в самом числовом ряде энтропию избыточности, а в экономике – рецессию живого общественного организма, представляя нам теорию вероятности неверных значений реальности, а философы – этические концепции несовершенства человека. Кто же мог подумать, что Ферма просто пошутил на страницах работы другого математика? Пространственно-временная теория вместе с элементарной сенсорикой, опираясь на троичный код состояний и бесконечное количество векторных направлений и оценочных значений отрезков расстояний разве стала бы что складывать, делить и возводить в степень не спросив о такой вероятности у продавца яблок на базаре?  Можно ли несколько кучек яблок прибавить к нескольким кучкам слив – и сказать, что ты продал какое-то количество кучек фруктов? (Теорема Ферма при n=1).

- Конечно, можно, - скажет продавец.   

В общем, для примера различий сложно-ошибочных и просто-ошибочных начинают делить алгоритмы перемножения матриц в зависимости от количества операций и размера получаемых результатов. Сложность алгоритма высокая, но процесс сработает мгновенно — за тысячную долю секунды, даже если нужно перемножить матрицы с большим размером.

Но так же, как, в конце концов – «обслуживающая математиков» публика начала различать «простые» натуральные числа от «непростых», также и здесь – возникла целая серия расчетных алгоритмов для «сложностей». Возможно, поэтому – вместо того чтобы накормить голодных или посадить лес – мы решили сначала посчитать этих детей и деревья, которые еще не вырубили? А что же сенсорика? Она не работает: нужны годы и лихие времена последствий, чтобы система вдруг обнаружила голодных людей или (как такое может быть!) ошибочность наполнения самого алгоритма системы и совершенно отсутствующее представление – что вообще делать с собранной информацией? Закон разве принимается на основании статистики с вышеописанным качеством «достоверной информации»? Законы, программы и директивы принимаются на основании личного опыта принимающего решение. А если в основе системы ошибка? А если, например, энергетическая составляющая всех «свободолюбивых» монетарных частей системы – является монопольной, иерархичной и регулирующей все и вся?     

В базовом курсе по алгоритмам существует классификация с несколькими алгоритмическими сложностями. Некоторые из них показаны в таблице:

Алгоритмы из левой части таблицы выполняются быстро, поэтому они называются простыми. В последних двух столбцах таблицы мы видим долгие алгоритмы — они сложные. Но мы противоречим сами себе – операции, которые выполняются миллионами за сверхмалые доли секунды, какое уже имеют значение исходя из времени, которое требуется на их выполнение? Возможно, теперь – мы можем уже сбросить с себя ответственность «универсального наблюдателя» и дать возможность самоопределиться локальным потребителям? А – сенсорику, устройства учета, сети, локальные вычислительные процессоры, сведение данных в большие данные, удержание многих процессов в цифровом виде уже более 20 лет, другие важные процессы самоопределения, разве уже не пора снабдить «правильной арифметикой»? Ну, и геометрией.

А потом, мы должны понимать, что последние 200 лет люди готовились к масштабным задачам и потому применяли «универсальные формулировки» в праве, геопозиционировании, математике, военном деле, производственных потребностях.  

В данном случае – критика простых и сложных задач относительна базы, которая применяется для таких задач. Делая шаг назад, чтобы потом – сделать два шага вперед, мы «раскидываем» относительно простые алгоритмы сенсоров тела, дл последующего «сложного» решения задач с высокой достоверностью.  

Таким образом, если наша гипотеза о неразрешимости операций в традиционном числовом ряду из-за его внутренней избыточности – почему бы нам тогда сразу не производить систему координат с масштабированием «сложных задач», а потом – локально решать «простые задачи» избегая деструкции всей системы расчета из-за накопившихся ошибок при решении «простых алгоритмов».

 

Здесь – рисунок 0,1,2 отрезка «бесконечной прямой линии», круг, шар, тетраксис и спираль процесса совмещения данных. Изображение «масштаба 2 в степени 2хn». «Боксология», часть 1.

Таким образом, кроме «избыточного» числового ряда мы вводим «сенсорный стандарт» из трех различных дуальных переменных. А большинство востребованных алгоритмов можно разбить на два «глобальных класса расчета» и группы «локальных алгоритмов»:

·         Использование числового ряда сенсоров реального состояния 0,1,2 и «глобального класса расчета «оптимальных операций» позволяет изначально масштабировать отрезок 0-1 и выдавать его операционное поле в виде прибавления таких же отрезков или возведением 2 в степень 2, давая, таким образом,

·         представление о масштабе всего поля, которое мы подвергаем расчету и постоянной калибровке; главная задача – это обратимость расчета, ввиду одновременного использования сложных и локальных (простых) алгоритмов; в одной из работ для таких целей было разделено понимание «эволюционной модели расчета», где сущностные показатели, изложенные в формуле слева, равны «эволюционной», «жизненной» единице, а «локальные модели» у нас ответственны за расчет отрезка, локальной площади и потому приравниваются в правой части формулы нулю;      

·         Разделяя понятия «самоосознания» качества объекта и процесс калькуляции – мы используем «квантовую арифметику» для векторальных форм самоидентификации, в которой всегда производится регламент проверки «единственно возможных» исходных данных, содержащих минимальное количество знаков - «понятий» и операций с ними.

·         В «традиционной» теории классов задач алгоритмов - если задача решается алгоритмами из зеленой зоны, то она относится к классу сложности P — это сокращение от polynomial (полиномиальные, они же степенные), но это лишь «локальный» расчет, в котором допускается числовой ряд с энтропией избыточности

·         Если задача решается алгоритмами из красной зоны, то она относится к классу сложности NP — это сокращение от nondeterministic polynomial (недетерминированные полиномиальные) и здесь мы уже используем «другой масштаб», числа которого состоят из операций 0,1,2 в два этапа в зависимости от имеющегося операционного алгоритма 

К классу P относятся задачи не только со степенными, но и с более быстрыми алгоритмами — логарифмическими, линейными и линейно-логарифмическими. Название класса не следует понимать буквально. Оно означает, что для решения задачи существует достаточно быстрый алгоритм — не хуже полиномиального. Поэтому, «сенсорный стандарт» у нас обрабатываются полиноминальными алгоритмами – сложением, вычитанием, умножением и делением (в теоретическом алгоритме, в инженерном исполнении логики он может быть оптимизирован меньшим числом операций), возведением в степень и добыванием корня. Но стандарт обработки данных базового класса данных позволяет сделать их обратимыми. Более того, пространственно-временная теория позволяет для такого типа данных сохранять пространственные и временне данные. Включение «безинфляционных» или «безэнтропийных», данных о сущностях (показатели сенсоров) в классе P и последующие операции с ними – могут выступать таким же сертификатом, который мы присваиваем операциям в классе NP. Из значений «сенсорного стандарта» мы можем добывать традиционный числовой ряд, путем сложения простейших операторов простейшими операциями - сложения. Оценка сложности алгоритма расчета – зависит от масштаба и потому – «умножает грусть», накапливает ошибки энтропии числового ряда. В «инженерном деле» существуют таблицы корректировки расчетных данных курса сопротивления материалов, которые получаются в результате накопления экспериментальной базы. Масса «серийных изделий» в конце концов выпускается производством элементов фактически вручную или единичными экземплярами, что уже недопустимо в век полной автоматизации и возможности дизайн изделия делать в теплом, удобном кресле, а результат – отдать на «принтерное производство» понятными для декодирования машинами файлами.  

Мы не можем как-то поверхностно оценивать труд математиков за последние несколько тысячелетий, думающие люди рано или поздно должны были найти предел, границу познания, найти границу между реальным и абстрактным и они ее нашли. Возьмите, к примеру, известную теорему Ферма. Например, одно из ее ЛОКАЛЬНЫХ решений 5²=3²+4² какой процесс описывает в реальности? 5 фруктов по 5 фруктов в кучке равно трем яблокам по три яблока в кучке прибавить четыре груши по четыре груши в кучке. Таким образом, обобщаюее понятие класса «фрукты»  здесь разбивается на подклассы груши и яблоки. Или, например, в обобщающем понятии яблоки – они разбиваются по цвету на красные и зеленые. А если еще прибавить к параметру количества фруктов в кучке – еще цену за кучку, мы получим формулу в третьей степени. А теперь вопрос – насколько стабильна в реальности эта формула в случае ее «сертификации» в классе алгоритмов NP? Минут 5, 10? Как только торговец продаст хотя бы одну кучку фруктов – ему потребуется новая система достоверного подсчета выручки и цели пребывания на базаре. А какова вероятность наличия стабильности у «сертификата», где совпадает количество кучек, фруктов в кучке и его цена? Никая. Чисто – ради интереса, как говорят.         

Для преодоления внутренней энтропии числового ряда натуральных чисел – по принципу достаточности мы здесь рассмотрели использование лишь трех отличительных знаков для обмена информацией – 0,1,2; что уже более 100 лет успешно продемонстрировано на радиообмене с помощью азбуки Морзе и с помощью цифрового обмена информацией и даже как правило самые сложные программы закодированы всего тремя знаками, правда в соответствии с таблицей (глоссарием) программного языка, который использует программист. 

Недетерминированные полиномиальные задачи

В наших уроках мы сразу заявляем, что избегаем сложной математики с той целью, что в внешне привлекательных и корректных соотношениях, может быть «зашита» избыточность знаков и чисел, которые могут искажать результат. Так называемые «простые числа» или многоугольники, которые можно построить только с помощью подбора локальных операций циркулем – тому доказательство. Тем более, если мы ставим задачу перед математикой, что все знаки из которых мы выходим – должны предлагать такие последующие исходящие данные, которые позволяют вернуться к исходному состоянию, как это происходит в «микромире».   Это связано с тем, что программирование — инженерная деятельность. Значит ли это, что для того, чтобы показать число миллион, мы должны 999 999 раз к единице прибавить один? Нет, зачем же? Мастерская необходимых инструментов у нас остается – 2 в 20 степени это будет миллион с избытком в какое-то число меньшего порядка, которое мы вычтем из полученного результата или необходимое прибавим. Миллион – это 2 в степени 20 минус 2 в степени 14 и минус 2 в степени 15 и плюс 2 в степени 8 и плюс 2 в степени 6.  Чтобы писать программы, программист должен владеть определенными методами, но ему необязательно придумывать эти методы и доказывать их корректность. Таким образом, «машина Тьюринга» будет работать несколько иначе с перебором подходящих данных. А таблица накопления соответствий из десятичной системы в троичную станет просто одной из таблиц кодирования и декодирования информации, что ничего особенного с технической стороны реализации не требует. Но в дальнейшем – позволяет включить в алгоритм те данные и инструменты, ради которых мы начали использовать технику первичного снятия показателей сенсоров, как многофункциональную и имеющую обратную связь (реакцию) в случае необходимости на воздействие «уровня сенсорики». Так действует самоопределяющийся субъект, один сантиметр четырех разных тканей работы его мозга и, в конце концов – мы знаем, почему цивилизация поступает иначе. Иерархическая система, как правило, принимает «универсальные» решения, а такие решения принимаются несколькими центрами принятия алгоритма – начиная с «универсального наблюдателя», заканчивая «сертифицированным исполнителем», которому может бать просто удобно – производить кирпичи определенной формы. 

В то же время, математики разрабатывают методы и алгоритмы, поэтому они обязаны предоставлять доказательства их правильности. Часто такие доказательства — это рассуждения о работе алгоритма на вычислительной машине.

Реальный компьютер — это сложное устройство. Поэтому и рассуждения о деталях его работы тоже оказываются слишком сложными. Чтобы их упростить, математики отбрасывают все несущественные детали. Например, они считают, что у компьютера всегда хватает оперативной памяти. Такие гипотетические упрощенные вычислительные машины называют абстрактными. Целью такого упрощения является попытка добиться наименьшего времени исполнения алгоритма.

И это хорошо, если задача состоит в том, что сделать процесс без участия человека, безжизненным, автоматизированным. Мы такой процесс «локализуем», операции приравниваем нулю и ищем «красоту» достижения локальной безжизненности, равной нулю, баланс – мы в данном случае и гармонию видим в исчерпывании остатков в левой и правой части уравнения.

Ведь, если скорость подсчета деревьев в городе будет слишком медленной – часть деревьев к моменту подведения итогов уже будут срублены и все они, в конце концов, будут считаться гипотетически существующими. Но если этим деревьям «раздадим» сенсор с запросом и возврате сигнала об их наличии – мы получим ответ о точном их количестве в незначительный промежуток времени. Сегодня для нас наличие сенсорики не является новостью. По оценкам специалистов, в 2021 году по всему миру реализовано 1,67 млрд. мобильных телефонов, что на 6% больше слабых показателей годичной давности, но все еще на 8% меньше объема продаж в 2019 году. В этот объем входит 1,39 млрд. смартфонов, что на 9% больше по сравнению с 2020-м.   

Самая известная абстракция — недетерминированная машина Тьюринга. С ее помощью доказано большинство утверждений об алгоритмах и вычислениях.

От обычного компьютера машина Тьюринга отличается только по одному параметру — у нее неограниченный запас процессоров и неограниченная оперативная память. А это означает, что абстрактное мироощущение непрерывности и бесконечности человек пытается передать машине. Также, не забываем – сокращение времени такта сканирования датчиками состояния вещественного показателя до бесконечно малой величины, делает нас «всесильными», так как мы теперь уже не обращаем внимания на количество времени на «подсчет деревьев», если у нас на всех деревьях стоят датчики, и они посылаю нам сигнал о своем наличии или отсутствии. 

И здесь у нас может возникнуть вопрос – а вдруг, все что нам нужно у нас есть, а создавая общество потребления мы просто создаем ощущение какого-то дефицита? То же самое может относится к знаниям, институтам получения образования. Вместо наставничества, мы каждый раз и в каждом предмете можем создавать эффект избыточности, от которого придется все время решать несуществующие проблемы и находить красоту там, где ее вовсе нет. 

Из-за этого машина Тьюринга очень быстрая — большинство алгоритмов с экспоненциальной и факториальной сложностью она выполняет за полиномиальное время. А потому, такая машина с такой же скоростью накапливает ошибки и неточности, которые имеются в самой внутренней особенности числового и текстового ряда, а именно – ряда, в которых заключены похожие числа лишь для простых арифметических действий, но не пригодные для сложных вычислений без внесения последующих поправок. В реальности такой машины не существует — математики придумали ее, чтобы рассуждать об алгоритмах и пытаться найти способ «обратимости» аналитических данных.

Древнегреческий мыслитель Эвдокс 2400 лет назад дал нам метод достаточности и графическое представление границы «тела», который позволяет оценить без превышения вероятности возникновения ошибок даже для описания новых космических теорий. Грубо говоря – зачем вам «красота» простых чисел, особенность которых - в их неразрешимости происхождения от элементарных базовых 0,1,2, или представление дробей, типа 1/3, десятичным числом с запятой после ноля», если точное соотношение можно представить «оператором» деления? Тем более, что вся электротехника и исследуемые биологические объекты построены на определенном взаимоотношении нескольких параметров с непредсказуемой необходимостью точности (масштабирования) результата.

То есть, мы придумали математику чтобы сократить время, затрачиваемое на расчет, но «научились» получать такой результат, который потом требует верификации – правильный ли он или нам нужно искать какую-то таблицу, проводить эксперименты, наполнять свои книги и компьютеры промежуточным мусором таких операций и данных?

Что же предлагается взамен?

Социальное и физическое «самоопределяющееся тело» сегодня нуждается в «квантовой арифметике», времена иерархий, универсалов и «высоких центров контроля» почти прошли. Вернее, иерархические системы с их накопленной избыточностью вступили в конфликт с самоопределяющимися элементами этой системы.  

Стандарт сертификата теории алгоритмов требует сенсорной системы (пассивных или активных) всех доступных для измерения качеств тела с достаточной плотностью измерения и взаимодействия работы энергетической и информационной составляющих внутренней логики тела. Достаточность такой матрицы становится синонимом избыточности, в отличии от универсальности избыточности единого числового ряда в обмен на лояльное отношение к недостоверности данных. 

Формальное определение гласит:

К классу NP относятся все задачи, которые можно решить за полиномиальное время на недетерминированной машине Тьюринга.

Если не углубляться в теорию алгоритмов, это определение кажется странным. Судя по этому определению, мы должны писать программы для несуществующих компьютеров и доказывать, что вычисления в них выполняются достаточно быстро.

Однако у NP-задач есть и менее абстрактная формулировка.

Наконец, каное практическое значение имеет использование «достаточности» троичного кода по сравнению с алгоритмами десятичного или текстового кода?

Троичный код, и операции с ним обладает функцией обратимости и однозначности из которого получается результат, поэтому ментально-абстрактные решения, даже – когда они имеют логичный сертификат разрешимости, могут быть инспектированы в обратную сторону и выведены в виде обновленного результата, с целью получения состояния достоверности. Такое использование алгоритма позволяет усовершенствовать технологии использования энергии и материалов, важны для монетарной системы, которая часто использует ментально-манипуляционные способы добычи ценных результатов лишь для одной стороны договоренностей. Таким образом – умножая ошибки, у нас получается цепочка «правильного», но избыточного алгоритма, в которой кто-то оказывается обманутым. Алгоритмы законов или арифметики могут лишь «сертифицировать» класс решений NP, хотя накопление избыточной информации происходит как в классе P, так и умножается в классе NP. Какие же задачи мы считаем разрешимыми, а какие - нет?

Задачи разрешимости

Во многих задачах этого курса мы искали заранее неизвестный ответ. Решая эти задачи, мы получали путь в графе, набор предметов для похода в горы или список городов для коммивояжера.

Но есть и другие задачи, например: «Совпадают ли две строки символов или является массив отсортированным?». У подобных задач только два варианта решения — «да» или «нет». Такие задачи называют задачами разрешимости.

Вот, именно такие задачи с локальным расчетом и выдачей «двоичным» или «троичным» кодом – решения могут считаться «сертифицированными» в этом классе.

Обычно задачи разрешимости решаются проще, чем задачи с произвольным ответом. Проверка известного решения тоже относится к таким задачам, поэтому их иногда называют задачами верификации.

Представим, у нас есть карта с городами и расстояниями между ними. Нам говорят, что коммивояжер может объехать все города и суммарный путь не превысит  столько-то километров. Чтобы проверить это утверждение, нужно решить задачу коммивояжера, что требует факториального времени.

Теперь представим, что нам не только выдали карту, но и показали конкретный маршрут. Сложно ли решить такую задачу? Совсем нет. Мы всего лишь должны проверить несколько фактов:

• В маршрут входят все города
• Города появляются не более одного раза
• Сумма всех расстояний между городами не превышает определенную величину

Самая алгоритмически сложная задача здесь — поиск дубликатов в списке городов. Даже если мы используем простейший алгоритм попарного сравнения, мы решим ее за небольшой промежуток времени. Для более сложных решений – в Южной Корее существует целый институт Воронного, который решает задачи «пути коммивояжера», учитывая задачи фактически - островного государства, у которого нет сухопутных коммуникаций ввиду многолетней вражды с Северной Кореей.

Таким образом, мы приходим к еще одному определению:

К классу NP относятся задачи, решение которых можно проверить за полиномиальное время на детерминированной машине Тьюринга — то есть на обычном компьютере.

Это определение не такое абстрактное, как предыдущее. По крайней мере, для проверки задач не требуется вымышленная машина — достаточно обычного компьютера.

В обоих определениях есть одна странность — задачи класса P входят в класс NP. Это сбивает с толку. Мы хотели различать задачи и ввели классы сложности, а теперь выясняется, что простые задачи относятся и к сложным. А можно ли это представить так, что задачи класса P используют изначально сертифицированный алгоритм? То есть – такой алгоритм, который мы можем считать обратимым? Если – да, то зачем мы делаем вид, что простые задачи обладают определенным уровнем свободы поиска решения, если в конце концов мы их сводим к сертификату задач класса NP?  

На самом деле, противоречия нет.

Первая причина в том, что как речь идет о худшем случае, как в задачах класса P. Если задача решается за полиномиальное время, то и проверка решения займет полиномиальное время, даже в худшем случае. Но есть еще и вторая причина.

Основная проблема теории алгоритмов

Удивительный факт: мы не знаем, различаются ли классы P и NP на самом деле. Для задачи о рюкзаке или о коммивояжере известны только медленные переборные алгоритмы. Еще никто не доказал, что более быстрых алгоритмов не существует. А нужны ли они, «более быстрые», если скорости времени вычисления у нас уже настолько высоки, что мы в принципе теряем интерес к фактору времени вычисления? И вообще – следует ли напомнить, что вся арифметика строилась для сокращения времени расчета, экономии времени и сил? А если задача арифметики, экономия, оптимизация времени расчете, а у нас появляется возможность как-то иначе делать расчеты за бесконечно малый проежуток затрат времени на операцию расчета то зачем нам тогда давать в условиях задачи «полиномиальное время»? Представим, что решая задачу скорости вычислений и накапливая ошибки – мы в конце концов поняли, что «разумное решение» это чаще - опыт, алгоритм, который у нас уже хранится в базе памяти или даже – в виде параметра «ценностного центра» (в обычной жизни люди называют такие вещи – принципами, традициями). А видение инвариантности решений без понимания стратегической цели – это чаще вариант по закону Мерфи, «если неприятность может случится – она случится». Стоит ли в таком случае напоминать – что иерархия властных решений, построенная по принципу решения взаимозависимых задач по принципу – одному ведомству задачи класса Р, другому – NP, в сведении балансавконце концов будет кметь ошибочный, отрицательный результат. В таких иерархиях – визначально распределена ответственность за получение отрицательного результата. Хорошо, что в наше время за такие результаты людей не расстреливают, как во времена Сталина. Хотя, как сказать – еще никто не рассматривал современную украинско-российскую войну, как результат накопления ошибок систем,которые корда-то вели дела вместе, а 30 лет назад разошлись в разные балансы, но оставляли в консервативной неприкосновенности «энергетическую составляющую» всей монетарной системы. В связи с чем возникает следующий вопрос – а существует ли зависимость в формуле соответствия суммы мелких вольностей задач класса Р, которые мы называем «демократией» и свободой выбора и результата в виде суммарного показателя ВВП? Эти вопросы мы пока лишь задаем и не впервые. О том, что финансовая надстройка в Украине оторвалась от реальной жизни стало известно еще в конце 2019 года, а о «правильном» решении задач класса NP в банковской среде в виде «валютных кредитов» мы узнали еще году в 2015, когда «сертифицированное» решение никак не соотносилось с реальными процессами класса Р и в конце концов – заемщики «восстали» несправедливым процессом. С тех пор – мало что изменилось, несмотря на кровавый след, сопровождающий «финансово-енергетическую» и теперь уже - «религиозную войну», когда стороны уже не выдвигают друг другу каких-то логичных требований, а собираются сражаться «до конца» одной из сторон. Вернемся же собственно к теме доклада – какие и как закладываются алгоритмы исполнителями программ.         

При всем разнообразии отношений к разрешимости-неразрешимости решений в различных классах задач, программисты постоянно улучшают существующие алгоритмы. Например, для алгоритма сортировки сначала были известны только решения , поэтому гипотетически у задачи о рюкзаке (какие вещи брать в поход, а какие оставить?) может найтись и полиномиальное решение. Если оно существует, для многих практических задач мы сможем гарантированно находить оптимальное решение. Это поможет эффективно заполнять грузовые контейнеры или составлять школьные расписания.

Впрочем, за последние 50 лет не появилось ни одного быстрого алгоритма для задач класса NP. Проблема равенства или не равенства классов P и NP важна настолько, что ее называют основной проблемой в теории алгоритмов или одной из задач тысячелетия. Вот, и спрашивается - готовы ли в институте Клея поменять условие достижения высокой скорости сложных алгоритмов на наличие сертификата обратимости в области простых вычислений P, которые как правило потом стают данными для следующего класса алгоритмов NP?

Дело даже не в том, что мы сможем быстро решать практические задачи. Оказывается, что существует класс задач, которые называют NP-полными. Если мы найдем быстрый алгоритм для любой из них, то сможем придумать быстрый алгоритм для любой NP-задачи. Разберемся, почему это так.

NP-полные задачи

Далеко не всегда нам приходиться решать задачи с нуля. Многие из них можно свести друг к другу и сэкономить время на поиск алгоритма. Ранее в курсе мы обсуждали задачу о монетах и минимальной сдаче. По сути, это частный случай задачи о рюкзаке, поэтому для ее решения можно взять готовый жадный алгоритм.

Кажется, что сводить другу к другу можно именно похожие задачи, но это не всегда так. Выше мы уже обсуждали недетерминированные машины Тьюринга и их важность для доказательств. В 1971 году американскому математику Стивену Куку удалось доказать, что все задачи из класса NP можно свести к задаче о выполнимости, которая в научных кругах называется SAT (от английского satisfiability — выполнимость).

Представим, что у нас есть логическая формула. На языке JavaScript это формула состоит из:

• Скобок
• Логических переменных со значением true и false
• Логических операторов:
• && (И)
• || (ИЛИ)
• ! (НЕ)

В задаче о выполнимости нужно узнать, при каких значениях ,  и  эта формула будет выполняться. Задача решается методом перебора. Для выражения из  переменных необходимо перебрать какое-то количество вариантов, то есть речь идет об экспоненциальном алгоритме.

Стивен Кук доказал, что мы можем свести к решению SAT любую программу для недетерминированной машины Тьюринга, которая работает за полиномиальное время. Это утверждение звучит немного абстрактно, но из него следует важный вывод. Если мы найдем быстрое решение для SAT, то найдем и решение для любой задачи из класса NP, включая задачу о рюкзаке и коммивояжере.

SAT стала первой, но не единственной NP-полной задачей. Если мы можем свести SAT к другой задаче из класса NP, она также становится NP-полной. Сейчас известны десятки NP-полных задач, включая задачу о рюкзаке и коммивояжере. Если нам удастся найти быстрый алгоритм для любой NP-полной задачи, мы автоматически получим быстрые алгоритмы для всех NP-задач.

Если мы выясним, что классы P и NP эквивалентны, это будет хорошим подарком человечеству. Но нас ждут и негативные последствия. Дело в том, что вся криптография с открытым ключом построена на предположении, что некоторые NP-задачи сложны.

Для примера возьмем алгоритм шифрования RAS. Чтобы расшифровать данные, нужно решить задачу о разбиение числа на простые множители. Она выполняется за экспоненциальное время — то есть на решение уйдет очень много времени, поэтому алгоритм и считается надежным способом шифрования. Но если мы найдем полиномиальный алгоритм, шифрование RAS перестанет работать: злоумышленники смогут без труда подделывать цифровые подписи и сертификаты безопасности.

А из-за теоремы Кука это обязательно случится, если мы обнаружим полиномиальный алгоритм для любой NP-полной задачи. Учитывая количество открытых NP-полных задач, можно предположить, что вероятность такого события достаточно высока.

Но на самом деле большая часть научного сообщества считает, что классы P и NP все-таки различаются, так что мы никогда не придумаем быстрого алгоритма составления расписаний. Может показаться, что это очень плохо, но все не так просто.

 

Выводы:

• С точки зрения достаточности нашим органам чувств и анализирующему процессу – сущностными и различными являются знаки 0, 1 и 2. В традиционном числовом ряду, например, 3  - это сумма трех «отрезков» 1, то есть – числовой ряд является избыточным и потому содержит вероятность ошибочности в силу абстрактности операционной среды без проверки сущностей слагаемых.
• В теории алгоритмов простейшие и обратимые алгоритмы называют простыми, а медленные и необратимые — сложными

Например, использование трех разных по структуре знаков – 0,1,2 (не пересекающиеся абстрактно понятия характеристики сущности: центр тела, его граница и отрезок «первой степени свободы»)  и оператор сложения +, мы по единственно возможному результату операции 3, понимаем, что это результат сложения трех единиц. Число ½ это результат деления 1 на 2. В случае сопровождения информации калькуляции «о сущностях» - «протоколом операций» алгоритм стает обратимым при отсылке в протокола получения результата по принципу – «один шаг назад – два шага вперед».     

• Сложными в теории алгоритмов называют задачи, для которых не существует быстрого решения, по причине «самоудержания» задачи в «сложном классе» и отсутствия обратимости сложных задач в серию простых, как например «богатый человек» пытается осуждать бедного и придумывает ему вычурную мораль, забывая или не зная, как он стал богатым, лишая всех остальных определенной «степени свободы» исходя лишь из убеждения – собственного приоритета.
• Большинство задач относятся к одному из классов сложности — P или NP (изначальное «классовое» самоограничение), хотя – есть подсказка в «эгоистичной биосфере» и микромире, которые нам дают точный пример обратимости всех задач и «консервировании» дуальной природы «элементарных частиц», из которых получаются самые сложные системы вполне логичной последовательностью алгоритмов природного процесса.  Даже формирование статичных каменных пород в исследовании венгерского математика Габора Домокоша – получило универсальную «векторально-пространственную» форму Гёмбёц, позволяя нам формировать количественные пропорции формировать уже из определенного качества объекта.  
• Задачи из класса P решаются за полиномиальное время в худшем случае, то есть имеют обратимый протокол решения, который может «передаваться» в следующий класс при пересмотре межклассового алгоритма и если исключить такие абстрактные функции, которые вносят избыточность (энтропию) в конечный результат
• Задачи из класса NP, которые представлены перечнем алгоритмов с протоколами элементов класса Р проверяются за полиномиальное время в худшем случае – то есть имеют «локальный сертификат» с протоколами задач класса Р, но не гарантируют универсальное решение по стандартам решения задач класса Р или аналогии с алгоритмами элементарных частиц или наблюдаемых макро-био-сфер.
• До сих пор неизвестно, эквивалентны ли классы P и NP, если не расформировывать их как классы через «третий операционный блок» алгоритмов с единственно возможными протоколами параметров (обратимыми).
• Если они будут эквивалентны, через «третий операционный блок» (номиналы времени и пространства, волновой и вещественной природы учитываются, не абстрагируются), мы сможем составлять оптимальные расписания и строить оптимальные маршруты, различая области упорядочивания комбинаций содержания флуктуационными и запутанными элементами.
• Наконец, в одной из передач популяризаторов научных достижений мы услышали о конфликте химиков, физиков, астрономов,  биологов и математиков, что заде при рассмотрении обычных квадратичных графиков при добавлении «других параметров» гиперболы «заворачиваются» в нечто кругло-сердечное. Хотя, с 2006 года в школе Комиссаренка существует понятие «Астральных линий» для объектов и даже патент двух шестнадцатилетних школьниц расчета системы координат для самоопределяющихся тел, согласно которых мы уже можем в будущем рассчитывать границы взаимодействия для объектов с разными «лямбдами» плотности.   

В книге Игоря Криштафовича упоминается информационная технология деления и «соления» блоков информационного содержания Супер Ноде, которая «бродит» в виртуальном пространстве и вполне допускает рассмотрения «информационной среды» как среды без массы и энергии, а лишь с параметрами скорости обмена и объема, исчисляемого количеством комбинаций различимых символов (бит). То есть – сущность для такой информационной среды безразлична, а скорость обмена информацией, ее кодирование, «засолка» и декодирование – это все и ничто этой среды, необходимость которой люди оценили с точки зрения необходимости сохранения информации, даже в таком – избыточном виде. Почему? Потому что каждый из нас знает – в куче мусора или с грязной водой мы можем выбросить что-то очень важное, на что мы в свое время не обратили внимание. Кстати, о воде, как самой доступной нам для исследований и жизни форме трех состояний одного вещества – австрийский ученый Виктор Шаубергер на основании своих исследований в средине прошлого века предложил свою конструкцию летающей тарелки, чертежи и технологии о которой пропали в конце войны 1939-1945 годов. Что, в общем, иногда случается – самые совершенные технологии не должны доставаться системами з низкими качествами. Что в общем и было целью этого доклада – показать приоритет и важность качества, вперед количества любого исчисления, включая научное богатство человеческих научных знаний. 

  Таким образом, завершая этот доклад о первом общем разделе «Боксологии» с описанием известных элементарных форм коммуникации, второй раздел – графических построений и третий раздел о применении в информационных и вещественных системах кодированных сигналов, в следующем, четвертом разделе – я хотел бы призвать к исследованию элементарной «сенсорики», мира элементарных сущностных элементов, а также - элементов без фактической массы невещественного информационного элемента и сбора поступающей информации с вероятностью получения избыточной информации, ввиду объективной возможности существования информации без привязки к вещественному элементу, метрологии и «условной красоте» нулевых балансов таких элементов информационного поля, которые одинаково восторженно занимают математиков, которые добывают как «нулевые формулы» локальных элементов информационного поля, так и эволюционную единицу, делящей сущности на какие части, классы и постоянно взаимодействующие между собой. Пусть уже молодые ученые люди используют такое понимание для расчетов – вероятности обратимости достоверной информации от базовых вещественных состояний к их ментальному алгоритму у «эгоистичной биосферы», живой природы, которую теперь частично представляет «разумное человечество» на нашей планете, рядом с машинными системами искусственного интеллекта, которому однажды не потребует энергия и масса, а потому – не станет такого выключателя, которым его можно будет выключить. 

В конце концов – можем ли мы сказать, что неразрешимость обратного хода алгоритма начинается уже с цифры три – которая может быть результатом сложения единиц и иметь какое угодно количество нулей, с которых может начаться «большое расширение» новых миров? Наконец, этот доклад обращен к тем поколениям людей, которые должны остановить войну. Надеюсь, среди этих людей – будут мои дети, которые не понимают, почему над их домом рвутся снаряды, а они за два неполных года уже дважды убегают из-под опасности вооруженного нападения или абсолютно непредсказуемого насилия от множества обстоятельств.   

• Виталий ИЩЕНКО, 2024 год.

099 9190708, См. следующую работу автора: использование сенсорики троичного кода в проекте «Энергетическая автономия».

 

 

Статьи о «Боксологии» и игре в «Злата Буква» (игра в слова), примененная  в «Балде», проекта Павла Дурова.

ИГРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ ПРОЦЕССЕ Ищенко В. И. Социолог, журналист, разработчик проекта 3D image.

МАТЕРИАЛЫ КОНФЕРЕНЦИИ ■ стр. 867 МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ №11, 2015

• Объективно формирующаяся в условиях информационного общества новая дидактическая модель обучения основана на компетентностной образовательной парадигме, предполагающая участие в образовательном процессе всех участников с целью формирования мотивированной компетентной личности, способной легко ориентироваться в быстро изменяющемся мире. В соответствии с ней обучающиеся должны получать, использовать и создавать разнообразную информацию. Это помогает им решать жизненные проблемы и принимать обоснованные решения.
• Этим современная творческая модель обучения отличается от других моделей «усвоения готовых знаний», «обучения преодоления трудностей» и др. Новый стандарт акцентирует внимание преподавателей на необходимости использовать современные образовательные технологии, которые могут обеспечить развитие студентов. Не случайно, именно использование передовых технологий становится важнейшим критерием успешности преподавателя. Благодаря им на занятиях развертывается познавательная деятельность, требующая напряжения сил и продуктивно влияющая на мышление. Современные дети растут быстро. Они очень быстро начинают ориентироваться в окружающей среде. Быстрее обучаются политической деятельности между «Да» мамы и «Нет» папы или наоборот. Дети формируют коалиции с бабушками и дедушками и, несмотря на отсутствие в школе предмета «Боксология» (от англ. слова «box»), быстрее разбираются со всеми «умными» коробочками в доме: компьютерами, стиральными машинами, СВЧ-печками, мобильниками и даже автомобилями. По- этому, с целью развития и саморазвития личности исходя из индивидуальных особенностей, оправдано применение на занятиях игровых технологий, позволяющих решать ряд задач:
• • дидактических (расширять знания, формировать умения, навыки, представления, рационализировать идеи и др.);
• • развивающих (развивать внимание, речь, мышление, память, синтезировать закономерности, принимать решения и др.);
• • воспитывающих (моделировать нравственные установки, формировать мировоззренческие позиции и др.);
• • социализирующих (адаптировать в общественной среде, изучая нормы и ценности общества и др.).
• Увлечение различными экзистенциальными теориями привело к тому, что ученые уверовали в возможность стратификации и корреляции с другими данными человека. Забывая при этом о том, что внутренний мир человека отражает лишь слово сказанное. Осторожное и справедливое обращение со словами, таким важным проявлением личности, выражающим отношение к науке, миру, другим людям. Интерес молодых людей к словам развивает у них потребность к познанию различных понятий, которые стоят за определениями в словах. Есть личности, которые не понимают – зачем нужны синонимы одних и тех же понятий. Опробованная педагогическая игровая технология, подразумевающая использование игры «Злата Буква», помогла сконцентрировать внимание на сложной терминологии. Когда-то играли в подобную игру, когда не нужно было писать скучную лекцию. Благодаря этой простой игре запас слов растет каждый день и отшлифовывается мастерство владения профессиональными терминами. Преподаватель является лицом, заинтересованным в развитии словарного запаса людей, развития способов коммуникации людей. Тем ни менее, это разнообразие позволяет реализовать естественное желание играть, сделать эту форму менее затратной для бюджета организации, извлечь пользу в получении образования, коммуникабельности с другими людьми. В отличие от кроссворда в «злату букву» нужно играть вдвоем или команда на команду. Правила очень просты. Вы рисуете таблицу пять на пять клеточек и вписываете любое слово из пяти букв по горизонтали в центральную графу таблицы. Это слово должно быть удобным для придумывания новых слов (добавляя по одной букве в таблицу). В такой таблице (5х5) у вас будет по 10 ходов с каждой стороны, победит тот, чья сумма букв в придуманных словах будет больше. В продолжительном путешествии вы сможете играть в таблице 10 на 10, и тогда у вас будет по 45 ходов с каждой стороны, обычно вписывали слово «Республика». Данная игра помогает развить не только внимание, мышление, память, но и внедрить инновационные процессы в образование. Традиционный подход обучения предполагает, что обучающийся используя компьютер, решает задание в соответствии с программным обеспечением. Здесь же не только самостоятельно ставится задача, но и находятся способы её решения. Возможно установление дополнительного условия и решение в рамках одной дисциплины. Личностно-ориен-тированное образование позволяет использовать разный уровень нагрузки для каждого обучающегося. В компьютерном варианте в Интернет расширенную версию настольной игры «Балда» или «Злата Буква» можно найти по ссылке: https://vk.com/balda39. Там же Вас ожидают новые знакомые - соперники, за 4 года существования игра вовлекла около полумиллиона участников.
• ■MATERIALS OF CONFERENCE■ INTERNATIONAL JOURNAL OF EXPERIMENTAL EDUCATION №11, 2015