Czy czas jest wymiarem, czy nie? Wszystko zależy od początkowych założeń. Czas nie może być wymiarem w przestrzeni, jaką znamy z życia codziennego. Mamy 3D i nie można ot tak po prostu dołożyć czasu jako czwarty wymiar. To ustatliliśmy tutaj wspólnie z Christo. Gdy jednak założymy, że mamy do czynienia z przestrzenią Minkowskiego, to już inna bajka i tu już czas jest wymiarem. Wszystko zależy od modelu matematycznego, jakim się posługujemy. Model matematyczny to tylko model - narzędzie ułatwiające opis otaczającej nas rzeczywistości. NIE NA ODWRÓT. A właśnie błędem (a może celową manipulacją) popełnianym przez paranaukowców jest przekładanie jakiegoś modelu teoretycznego na rzeczywistość.
Wymiary wyższych rzędów.
Collapse
X
-
-
uważam że czasu nie można uznać za wymiar... bo występuje on we wszystkich kolejnych wymiarach....
no jest bardzo charakterystyczny.. ale... jednak to nie wymiar w czystej formie...
ale może się mylę
Gurgun:
Ale podkreślam, że wymiary są zwykle od siebie niezależne, tzn wszystkie występują we wszystkich wymiarach, lub jak kto woli, żeby podać dokładne położenie danego punktu w przestrzeni trzeba podać jego współrzędne we wszystkich wymiarach
no to zgodnie z tym co napisałeś czas pasuje znakomicie jako wymiar czwarty.
W takim razie jeśli to co mówisz jest prawdą utwierdza mnie że czas jest wymiarem czystej formy, występuje we wszystkich kolejnych wymiarach..
ale czy masz rację?
czy ja mam rację?
czy e-rot ma rację?
hę?
chodzi Ci np o to że pitagorasa twierdzenie wygląda tak w przestrzeni 5?:
a^2 + b^2 +c ^2 +d^2 +e^2 = f^2 ?
czy jeszcze coś innego? bo nie jestem pewien o czym mowa?Last edited by Christophero; 25-10-10, 09:05.Skomentuj
-
Chodzi mi o to że chcesz zbadać powiedzmy zależność pomiędzy wektorami y, a x z czynnikiem stochastycznym epsilon co daje Ci tzw. bi - variate regression...to możesz sobie narysować w przestrzeni 3D jako projekcję y na przestrzeń rozpinaną przez x (składa się z wyrazu wolnego tj. stałej normalizującej 1 i zmiennej)...oo takie coś
No i teraz jak dodajesz każdy kolejny regresor (x) to dodajesz jeden wymiar...i tak jeśli chcesz np. przeanalizować zależność pomiędzy zarobkami dzieci (y), a zarobkami rodziców (x1) i ich statusem socjoekonomicznym (x2) to już poruszasz się w 4D. Teraz normalnie w regresjach wrzuca się dużo zmiennych kontrolnych (x) więc robi się to problem bardzo wysoko wymiarowy...idealnie oczywiście x powinny być ortogonalne ale zwykle w zjawiskach społecznych tak nie jest i jest jeszcze coś takiego jak współliniowość...The problem with dating dream girls is that they have a tendency to become real.Skomentuj
-
Chodzi mi o to że chcesz zbadać powiedzmy zależność pomiędzy wektorami y, a x z czynnikiem stochastycznym epsilon co daje Ci tzw. bi - variate regression...to możesz sobie narysować w przestrzeni 3D jako projekcję y na przestrzeń rozpinaną przez x (składa się z wyrazu wolnego tj. stałej normalizującej 1 i zmiennej)...oo takie coś
.....
Jest kilka możliwości...
Albo to bełkot który spotykałem w życiu u wielu,
Albo jesteś geniuszem,
Albo ja idiotą i nieukiem.
Fajne te słowa regresor, stochastyczny, epsilon, socjoekonomiczny.... ja je zasadniczo znam...
Ale proszę abyś to wyjaśnił tak aby np gość po technikum wiedział w czym rzecz.
Staram się to zrozumieć, ale nie mogę przeniknąć przez ścianę regresorów epsilon stochastycznego.
Poniżej podam przykład innego podejścia do próby opisu wymiaru 4...
Wyobraźmy sobie sześcian reprezentujący 3 wymiary X,Y,Z.
W każdym punkcie przestrzeni możemy określić dowolną zmienną która przyjmuje różne wartości.
Załóżmy że tą czwartą zmienną jest temperatura.
Tak więc w punkcie o współrzędnych (100,24,59 ) mamy temperaturę 120deg. Oznacza to że wymiarem czwartym tej kostki będzie temperatura.
Każdy sąsiedni punkt może przyjmować temperaturę.. no właśnie .. jaką? (dowolną nie).. ale o tym poniżej.
Ciekawe jest to że to podejście daje jakby więcej możliwości, możemy poruszać się w każdym kierunku i zmieniać "t", co nie bardzo możemy robić w zmiennej czasu.
Własnością takiej zmiennej będzie zapewne "ciągłość", tj ciągłość jakiejś funkcji, czyli sąsiedni punkt nie może nagle przyjąć temperatury "z dupy", ale temperatura punktu (x+dx, y, z) posiada temperaturę t+dt.
i jeszcze raz:
"Ciekawe jest to że to podejście daje jakby więcej możliwości, możemy poruszać się w każdym kierunku i zmieniać "t", co nie bardzo możemy robić w zmiennej czasu."
Nie jestem pewien tego zdania, ale w przypadku czasu, zmieniając współrzędną x o dx nie występuje zmiana dCzas....
nie jestem jednak pewien tego modelu, są rzeczy które mi się nie kleją albo mam wątpliwości.
... z tego co rozmyślam nad tym i analizuję, to ten model ma praktycznie te same (chyba) własności co czas.... musze się z tym jeszcze przespać...
po przespaniu się -->
przeanalizujmy własności:
1. zmieniając współrzędne punktu w trzecim wymiarze, zmieniamy automatycznie czas (jeśli 4tą osią jest czas.)
1.1. zmieniając współrzędne punktu w trzecim wymiarze, zmieniamy automatycznie temperaturę (jeśli 4tą osią jest temp.)
2. zmiana temperatury jak i zmiana czasu (po osi czasu i osi temperatury) musi być ciągła.
3. Rozkład temperatury w sześcianie może przybierać różne konfiguracje, czyli raz może być rozkładem liniowym, raz może być rozkładem wykładniczym, potęgowym, lub zupełnie zagmatwanym jak funkcja bardziej rozbudowana... etc. Tak więc zbiór tych różnych konfiguracji temperatur tworzy wymiar 5ty. Zawiera w sobie wszystkie możliwe rozkłady temperatur. (tą analogią można dojść do tych podobnych wniosków co z czasem... chyba)
co panowie na to?Last edited by Christophero; 26-10-10, 06:03.Skomentuj
-
Ja nie próbuje opisać 4 wymiaru czy więcej...ja tylko stwierdzam, że obliczeniowo (a w zasadzie algebraicznie) poruszam się w przestrzeniach wielowymiarowych...regresja bazuje na rachunku macierzowym, który z definicji jest rozważaniem wielowymiarowym...
A z czym to się je to dość proste...
poweidzmy, że Twój
- y to ilość lat spędzonych w szkole przes dziecko
- x1 wyraz wolny czyli stała 1
- x2 to ilość last spędzonych w szkole przez ojca dziecka
Teraz przypuśćmy że mam obserwacje o 4 osobach...
No to tak X = [x1 x2] pod warunkiem, że x1 i x2 są liniowo niezależne rozpina płaszczyznę R2...i to jest to zielone gówno...
Teraz chcę zbadać relację między tą płaszczyzną a skorelowanym z nią y, który z definicji nie będzie ortogonalny bo wtedy korelacje wynosi zero i nie wyjaśniasz niczego...no i y to to gówno wystjące do góry...
Teraz jest jeszcze element losowy, o którym zakładamy normlaność i sferyczność...no i teraz żeby oszacować element loswy bierzemy wartość oczekiwaną z równania regresji co daje nam reszty z modelu e...no a to e jest rzutem y na płaszczyznęrozpinaną przez x...Last edited by outgoing; 26-10-10, 10:36.The problem with dating dream girls is that they have a tendency to become real.Skomentuj
-
w automatyce spotkałem się z tym co opisujesz... czyli za pomoca macierzy można było zbadać co się dzieje na Wyjściu o numerze Ywyj(n) w zależności od wielu zmiennych wejściowych Xwej(n), przy założeniu że pozostałe wyjścia Ywyj(0), Ywyj(1), Ywyj(n-1).. Ywyj(n+1).. są równe zero.
Bada się tak kolejno wszystkie wyjścia i oblicza się transmitancję etc..
blablabla..
ale to inna bajka.Skomentuj
-
Genialny temat!
Tak więc, po pierwsze z matematyką (a zwłaszcza np. kwestią pochodnych) trzeba w rozważaniach, które są raczej filozoficzne, bardzo uważać.
Rzeczywistość niekoniecznie musi podążać za jakimkolwiek kierunkiem który jesteśmy w stanie opisać (a na pewno użytecznie opisać) dzisiejszą matematyką.
Ciekawe jest to że to podejście daje jakby więcej możliwości, możemy poruszać się w każdym kierunku i zmieniać "t", co nie bardzo możemy robić w zmiennej czasu.
Własnością takiej zmiennej będzie zapewne "ciągłość", tj ciągłość jakiejś funkcji, czyli sąsiedni punkt nie może nagle przyjąć temperatury "z dupy", ale temperatura punktu (x+dx, y, z) posiada temperaturę t+dt.
Rzucę teraz model przestrzenny który mi się bardzo spodobał (niekoniecznie jest kompletny, ani poprawny, ale jest bardzo interesujący intelektualnie).
Dziwne, ale teoretycznie mogłoby działać. W ogóle polecam ludziom którzy mają tego typu rozważania całe New Kind of Science, bo zwłaszcza dla umysłu przesyconego matematyką, dużo obserwacji z tego jest zadziwiające.
W innej części NKS jest opisany model który opisuje ewolucję czasoprzestrzeni za pomocą mobilnego automatu komórkowego.
Tak jakby cokolwiek w całym wszechświecie cokolwiek w danym momencie działo się tylko w jednym dyskretnym punkcie.
Ma to taką bardzo ciekawą cechę, że właściwie pomimo tego że istoty żyjące w takim świecie mogłyby postrzegać czas zupełnie jak my, gdyż części odpowiedzialne za to żeby mogły się zorientować o nieciągłości czasu są uaktualniane też tylko w pewnych momentach,a to na mikropoziomie było by to po prostu multum urwanych filmów.A hard man is good to findSkomentuj
-
Skomentuj
-
Skomentuj
Skomentuj