Рубрика «фрактальные свойства»
Могут ли нейросети сгенерировать «живое» искусство?
2026-05-01 в 12:39, admin, рубрики: мозг, нейробиология, нейросеть, фрактальные свойстваФрактальная логика и битва нейросетей за семантику
2025-08-26 в 6:55, admin, рубрики: логика, логические схемы, мандельброт, парадокс, парадоксы, Семантика, фракталы, фрактальная геометрия природы, фрактальные алгоритмы, фрактальные свойстваАналогии между фракталами и парадоксами
В 90-е годы резко вошла в моду фрактальная геометрия — учение Бенуа Мандельброта о том, что Евклид ошибся, детей в школе учат неправильно, а все формы в мире являюся «на самом деле» не точками, линиями и плоскостями, а фракталами. Природа фрактальна, мысль фрактальна, изображения фрактальны, звуки фрактальны. Весь мир фрактал и люди в нем фракталы (за очень редкими исключениями).
Эта идея меня увлекла, и поэтому, когда я учился на кафедре логики в МГУ, я решил написать диплом о фракталах и придумать фрактальную логику (кафедра логики всё‑таки).
Треугольник Паскаля vs цепочек типа «000…-111…» в бинарных рядах и нейронных сетях
2019-09-09 в 13:23, admin, рубрики: ata analysis, big data, binary Lyndon words, binomial coefficient, Binomial Theorem, boolean, data mining, machine learning, neural network, Pascal's Triangle, rules-based, tests of randomness, Алгоритмы, анализ данных, белый шум, бинарная последовательность, биномиальный коэффициент, вероятность ошибки, ГСПЧ, кластеризация данных, марковский процесс, математика, нейрон, нейронная сеть, открытые данные, ошибки первого и второго рода, Перцептрон, поиск закономерностей, последовательность, проверка гипотезы, распределение вероятностей, синапс, слова Линдона, случайный процесс, статистика, теорема Эрдёша-Реньи, треугольник Паскаля, фрактальные свойства, экспертные системыСерия «Белый шум рисует черный квадрат»
История цикла этих публикаций начинается с того, что в книге Г.Секей «Парадоксы в теории вероятностей и математической статистике» (стр.43), было обнаружено следующее утверждение:
Рис. 1.
По анализу комментарий к первым публикациям (часть 1, часть 2) и последующими рассуждениями созрела идея представить эту теорему в более наглядном виде.
Большинству из участников сообщества знаком треугольник Паскаля, как следствие биноминального распределения вероятностей и многие сопутствующие законы. Для понимания механизма образования треугольника Паскаля развернем его детальнее, с развертыванием потоков его образования. В треугольнике Паскаля узлы формируются по соотношению 0 и 1, рисунок ниже.
Рис. 2.
Для понимания теоремы Эрдёша-Реньи составим аналогичную модель, но узлы будут формироваться из значений, в которых присутствуют наибольшие цепочки, состоящие последовательно из одинаковых значений. Кластеризации будет проводиться по следующему правилу: цепочки 01/10, к кластеру «1»; цепочки 00/11, к кластеру «2»; цепочки 000/111, к кластеру «3» и т.д. При этом разобьём пирамиду на две симметричные составляющие рисунок 3.
Рис. 3.
Первое что бросается в глаза это то, что все перемещения происходят из более низкого кластера в более высокий и наоборот быть не может. Это естественно, так как если цепочка размера j сложилась, то она уже не может исчезнуть.
Читать полностью »