Читать интересную книгу Хакеры сновидений: Архив 7-9 - Lokky

nexus

«Вероятностная мера».

Далее попытаемся рассмотреть реляционное множество ячеек с данными и идентификацией (id, adress) несколько с другой позиции. Обозначим идентификацию ячейки нашего реляционного множества как «uk», понимая под этим некий двухкомпонентный вектор: uk = (id, adress). Соответственно содержимое ячейки, то есть элемент данных (элементарный «объект» типа какого-то определённого абстрактного класса, описывающего конкретные «переменные» и «функции») обозначим символом «w». Отсюда получаем, что наш элемент данных “w” является некой функцией двухкомпонентного вектора идентификации “uk”: w = g (uk) = g (id, adress). Вспоминая, что элемент данных “w” выбирается в результате «запроса» из библиотеки шаблонов синхронно с выборкой идентификации “uk” и природа данной выборки носит откровенно случайный характер, мы вполне можем рассматривать множество данных, ассоциированное с реляционным множеством идентификаций, как пространство «элементарных событий» в смысле теории вероятности. Тогда наше множество данных представляет собой некое множество всех возможных исходов некоторого «испытания» (опыта, эксперимента) для конкретно заданной «Реальности» (то есть для нашей относительной таблицы мироописания), возникающей в результате конкретного сдвига ТС. Что здесь подразумевается под «испытанием»? Испытание – это акт наблюдения или точнее акт взаимодействия с миром, то есть той самой Реальностью, которая в данный момент загружена в ходе имеющейся выборки из абсолютных таблиц описания. И вот тут мы реально сталкиваемся с рассмотрением нечётких множеств и отношений, о которых упоминал Rezuq. Таким образом, в результате выборки из библиотеки шаблонов под действием директив Матрицы, та или иная «Реальность» приобретает все характерные черты нечёткого множества с заданными нечёткими отношениями. На таком множестве, в соответствии с аксиоматикой теории вероятности, можно определить некоторую функцию p(w), называемую «мерой» или иначе как «вероятность». Любая наблюдаемая (воспринимаемая) величина “X” на заданном нечётком множестве данных, будет являться функцией элемента данных, то есть: X = f (w). При этом, конкретное значение наблюдаемой величины “x” будет реализовываться с вероятностью P (X<x), то есть в соответствии с тем законом распределения, который конкретно для данной «наблюдаемой» устанавливает связь между её возможными значениями и соответствующими вероятностями. Собирая далее всё это математическое барахло вместе, получаем формулку: X = f (g (uk)) = F (uk), выражающую наблюдаемую в заданной «Реальности» некоторую величину “X” через посредство двухкомпонентного вектора идентификации “uk”.

nexus

«Связующее звено».

Поговорим теперь немного о связующем звене с Намерением (Духом или Абстрактным). Мы знаем, что человек не способен непосредственно взаимодействовать с Намерением, лишь только через посредство «связующего звена». Возникает вопрос: что такое связующее звено с точки зрения хакерос? Как мне думается, связующее звено также абстрактно, как и понятие Намерения, однако о нем можно, по крайней мере, рассуждать и пытаться исследовать его, как это сделано скажем вот тут: http://www.artdream.ru/forum/viewtopic.php?t=19&start=0. Если полагать что Намерение – это нечто абстрактное и практически недосягаемое непосредственно, а связующее звено – это то, что ссылается на таковую абстракцию, то значит следует признать, что связующее звено является своеобразным «указателем» (или ссылкой) на Намерение. Из программирования известно, что указатели как переменные хранят адреса тех самых «объектов», которым эти адреса соответствуют. Скажем так, если у вас имеется некоторый дом с каким-то определённым адресом, тогда любой клочок бумажки, на котором вы нацарапаете этот адрес, будет выступать в качестве указателя. Введённое мною выше понятие вектора идентификации “uk” как раз и представляет собой некий указатель, который функционально предопределяет некоторую наблюдаемую величину “X”. Однако это не означает что в предложенной модели наблюдаемая величина “X” или скажем даже элемент данных “w” являются Намерением (Абстрактным или Духом). Это не так! Я скорее сказал бы, что абсолютные таблицы описания, хранящие всевозможные наборы данных, более смахивают на соответствие «темному морю осознания», а директивные запросы на выборку из данных таблиц – на «команды Орла». Что же в этой модели является Намерением, пока остается открытым, однако для практического применения и понимания это не так существенно. Важно то, что для хакерос «связующее звено» наиболее удачным образом может быть определенно как «указатель», ссылающийся на Безмолвное Знание (Намерение, Абстрактное или Дух). Именно в такой интерпретации и будет оно далее пониматься.

nexus

«Сингулярность».

Вернёмся однако к теории вероятностей. В начале 30-ых годов XX-ого века академик А.Н. Колмогоров разработал аксиоматический подход, связывающий теорию вероятностей с современной метрической теорией функций и теорией множеств. Несмотря на тот факт, что данный подход позволил, абстрагировано от повседневной реальности, сформулировать основополагающие принципы и вывести все наиболее фундаментальные следствия, мы всегда должны помнить, что постулаты теории вероятностей взяты не откуда-то из неорганического мира или с потолка, а являются обобщением экспериментальных (наблюдательных) фактов именно повседневной реальности, то есть тонали. А посему как аксиомы, так и все следствия будут иметь отношение именно к повседневному миру. Если внимательно проанализировать весь спектр теорем, следствий и наиболее существенных формул, то оказывается, что практически все результаты базируются на одном важном утверждении: «события должны обладать так называемой статистической устойчивостью, или устойчивостью относительной частоты их появления». Это означает, что в различных сериях испытаний относительная частота (или частость) события изменяется незначительно (тем меньше, чем больше число испытаний), колеблясь около постоянного числа, являющегося вероятностью. Символически данное утверждение для некоторой наблюдаемой величины “X” можно легко записать вот так: <X> = P1*X1 + P2*X2 + … + Pn*Xn, где <X> -- есть средняя величина наблюдаемой “X”, а Pi – вероятность обнаружить значение Xi. Не надо быть физиком, чтобы понять, что данное соотношение уж очень сильно напоминает выражение для «центра масс» некоторой системы тел или материальных точек:

<X> = (M1*X1 + M2*X2 + … + Mn*Xn) / (M1+ M2 + … + Mn).

О чём это говорит?!

А говорит это о том, что существует какая-то корреляция между двумя метриками повседневного мира: между массой и вероятностью. Как возникает эта корреляция? Система тел формирует некое гравитационное поле, определяемое общим центром масс, в тоже время тела, будучи элементами относительной таблицы мироописания (элементы данных), формируют также некое поле вероятностей или стохастическое поле, которое также определяет некий центр вероятности, возле которого колеблются все события общей системы. Интересно, это кому-нибудь из хакерос чего-нибудь знакомое уже напомнило или ещё нет. Что ж, если нет, тогда продолжу! Начну с другого края. Где-то около 100 лет тому назад, некий чудила по имени Эйнштейн интенсивно увлекался популярными тогда тензорным исчислением и геометрией Римана, в результате чего на свет родилась физическая геометрия. Основной постулат этого творения, известного ещё как общая теория относительности, заключался в признании эквивалентными гравитационного поля и метрического пространственно-временного поля. Это важнейшее обстоятельство означает, что геометрические свойства пространства-времени (его метрика) определяются физическими явлениями, а не являются неизменными свойствами пространства и времени. В простонародье этот постулат эквивалентности иногда трактуют как равенство инертной и гравитационной масс. Вернёмся теперь к вероятностям. В силу того факта, что между такими метриками тонали как масса и вероятность прослеживается явная взаимосвязь, мы можем утверждать, что помимо метрического пространственно-временного поля система масс формирует также метрическое стохастическое (или вероятностное) поле. Таким образом, получается, что с некоторой системой объектов всегда ассоциировано некоторое вероятностное поле. А теперь подумаем вот над чем: в случае гравитационного поля при стремлении к источнику этого самого поля, то есть к центру тяготения, мы практически наверняка отметим стремление самой силы тяготения к бесконечности, что называется как сингулярность. Отсюда, раз уж всякая система масс (а по сути элементы данных) ассоциирована не только с метрическим пространственно-временным полем, но и с метрическим вероятностным полем, то скорее всего при стремлении к источнику, а точнее к центру этого поля, мы также будем наблюдать эффект сингулярности. Это та самая точка (точка стохастическое сингулярности), относительно которой события должны обладать той самой «статистической устойчивостью», о которой упоминалось ранее. Таким образом, любая совокупность элементов данных формирует стохастическую (вероятностную) сингулярность, вокруг которой прыгают все события. Здесь я уже молчу в отношении того, что раз каждом элементу данных соответствует свой определённых указатель или вектор идентификации “uk”, то это также должно приводить к образованию определённого распределения этих самых указателей, то есть формируется поле указателей, соответствующее конгломерату некоторого «безмолвного знания», на которое оно ссылается.