Структуры пространств по разные стороны горизонта событий черной дыры принципиально различны. Кроме того следует учитывать, что падение материи в черную дыру занимает время большее или по крайней мере равное времени существования Вселенной. Поэтому с точки зрения внешнего наблюдателя и тем самым с точки зрения динамики внешней Вселенной, рассматривать "содержимое" черной дыры и существования "обычных" материи и энергии внутри черной дыры контр продуктивно, тем более говорить о потере информации. Не останавливаясь на приведенной Вами неправильной трактовке испарения S. Hawking-а (это отдельная тема для дискуссий), предлагаю обратить Ваше внимание на явления, происходящие по внешнюю сторону горизонта событий.
1. Вся масса темной дыры в наших временных масштабах сосредотачивается до горизонта событий.
2 В связи с принципиальным различием пространства по обе стороны от горизонта, ( как минимум трансформацией пространственных осей во временные и наоборот) принимать во внимание принципиальное различие самой материи и энергии (или метрики пространства) по обоим сторонам. Как вы знаете, обычное изменение метрики пространства -для "подгонки к условиям существования внутри черной дыры" ведут к дополнительным трудностям (мера Крускала, непроходимость кротовых нор по Эйнштейну - Розену , отрицательная масса в стыке подпространств по Мориссу-Торну). Все это логически приводит к ультраметрическим пространствам "внутри" черных дыр и ультра- метрике, согласно теореме Островского.
3. Информацию об унитарных операциях для микроскопических черных дыр -время жизни и испарения которых, сопоставимо со временем динамики внешней Вселенной, следует искать не на поверхности черной дыры в голограммах (что ведет к усиленному парадоксу о потере), а во фрактальных множествах, проявляющихся в квантовых размерах в областях близких к внешней стороне горизонта событий. Другими словами , все квантовые взаимодействия, структуризация материи, деградация пространства происходит с внешней стороны горизонта, а внутрь попадает "раз - материализованная" тепловая энергия черного тела (энтропия), которая благополучно испаряется в виде излучения Hawking-а без всяких нарушений законов об информации.
Это давно рассказано Грином, когда он обьясняет что то про М теорию в своей книги про Вселенную. Уменьшение обьемов и погружение в микро выводит на сверх масштабы
В статье слабо отражен самый важный момент всего смысла работы data-engineer- ов : deep learning. Построение и обучение нейронных сетей, отвечащих за правильный анализ огромных данных, а также нахождение скрытых закономерностей, вот ключевой момент и основная задача при работе с Big-data. Отчеты и анализы несомненно важны, но их построение, в том числе подготовка, это работа с известными показателями, работа с понимаемой упорядоченной информацией. Если мы знаем, как построить отчет или какими показателями надо оперировать, то по-большому счету работа data-ingineers не нужна, достаточно иметь технолога в прикладной области, который разбирается в процессах, задействющих анализируемые данные, разработчиков программирующих на сиквеле и администраторов, занимающихся оптимизацией самой бд. Очевидно сами авторы это разработчики и администраторы баз данных, и им не приходилось сталкиваться с обучением нейронных сетей, проблемами построения правильных проекторов на слоях, создания адекватных моделей и алгоритмов, способных заменть сотни часов deep-lerning-а и помогающих вовремя справляться с деградациями обученных сетей в результате трансформации рабочего обьема данных и изменением ее информационной насыщенности со временем.
Все описанное конечно хорошо, но при разработки достаточно обьемных информационных систем необходима автоматизация всего процесса тестирования, в том числе и для упорядочения работы с test-case.Ни слова не сказано об среде тестирования, об uml или его аналогах, тем более при уже конкретных написаниях tests, а также о test-factories. И похоже что авторы вообще забыли об Acceptance Testing.
Свойства ультраметрического пространства :
Всякий треугольник является равнобедренным, причём если не все его стороны равны, то одна — короче, чем две других.
Всякая точка шара является его центром.
Если два шара имеют общую точку, то либо они совпадают, либо один целиком содержит другой.
Топология ультраметрического пространства является вполне разрывной.
https://ru.wikipedia.org/wiki/Ультраметрическое_пространство
Структуры пространств по разные стороны горизонта событий черной дыры принципиально различны. Кроме того следует учитывать, что падение материи в черную дыру занимает время большее или по крайней мере равное времени существования Вселенной. Поэтому с точки зрения внешнего наблюдателя и тем самым с точки зрения динамики внешней Вселенной, рассматривать "содержимое" черной дыры и существования "обычных" материи и энергии внутри черной дыры контр продуктивно, тем более говорить о потере информации. Не останавливаясь на приведенной Вами неправильной трактовке испарения S. Hawking-а (это отдельная тема для дискуссий), предлагаю обратить Ваше внимание на явления, происходящие по внешнюю сторону горизонта событий.
1. Вся масса темной дыры в наших временных масштабах сосредотачивается до горизонта событий.
2 В связи с принципиальным различием пространства по обе стороны от горизонта, ( как минимум трансформацией пространственных осей во временные и наоборот) принимать во внимание принципиальное различие самой материи и энергии (или метрики пространства) по обоим сторонам. Как вы знаете, обычное изменение метрики пространства -для "подгонки к условиям существования внутри черной дыры" ведут к дополнительным трудностям (мера Крускала, непроходимость кротовых нор по Эйнштейну - Розену , отрицательная масса в стыке подпространств по Мориссу-Торну). Все это логически приводит к ультраметрическим пространствам "внутри" черных дыр и ультра- метрике, согласно теореме Островского.
3. Информацию об унитарных операциях для микроскопических черных дыр -время жизни и испарения которых, сопоставимо со временем динамики внешней Вселенной, следует искать не на поверхности черной дыры в голограммах (что ведет к усиленному парадоксу о потере), а во фрактальных множествах, проявляющихся в квантовых размерах в областях близких к внешней стороне горизонта событий. Другими словами , все квантовые взаимодействия, структуризация материи, деградация пространства происходит с внешней стороны горизонта, а внутрь попадает "раз - материализованная" тепловая энергия черного тела (энтропия), которая благополучно испаряется в виде излучения Hawking-а без всяких нарушений законов об информации.
С уважением ,
Олег Ильин.
Это давно рассказано Грином, когда он обьясняет что то про М теорию в своей книги про Вселенную. Уменьшение обьемов и погружение в микро выводит на сверх масштабы
ответил в письме
В статье слабо отражен самый важный момент всего смысла работы data-engineer- ов : deep learning. Построение и обучение нейронных сетей, отвечащих за правильный анализ огромных данных, а также нахождение скрытых закономерностей, вот ключевой момент и основная задача при работе с Big-data. Отчеты и анализы несомненно важны, но их построение, в том числе подготовка, это работа с известными показателями, работа с понимаемой упорядоченной информацией. Если мы знаем, как построить отчет или какими показателями надо оперировать, то по-большому счету работа data-ingineers не нужна, достаточно иметь технолога в прикладной области, который разбирается в процессах, задействющих анализируемые данные, разработчиков программирующих на сиквеле и администраторов, занимающихся оптимизацией самой бд. Очевидно сами авторы это разработчики и администраторы баз данных, и им не приходилось сталкиваться с обучением нейронных сетей, проблемами построения правильных проекторов на слоях, создания адекватных моделей и алгоритмов, способных заменть сотни часов deep-lerning-а и помогающих вовремя справляться с деградациями обученных сетей в результате трансформации рабочего обьема данных и изменением ее информационной насыщенности со временем.
Все описанное конечно хорошо, но при разработки достаточно обьемных информационных систем необходима автоматизация всего процесса тестирования, в том числе и для упорядочения работы с test-case.Ни слова не сказано об среде тестирования, об uml или его аналогах, тем более при уже конкретных написаниях tests, а также о test-factories. И похоже что авторы вообще забыли об Acceptance Testing.
AuFthor to drink poison gatorade !