Comments 18
Я бы предложил вам под другим углом посмотреть на эти вероятности, как принцип выделения признаков через вероятностную асимметрию, иерархию сигналов.
Пусть у нас есть два состояния сигнала: рост и спад.
Вероятность роста: p_1, спада: p_2, при этом p_1 + p_2 = 1.
В случае симметрии (шум): p_1 = p_2 = 0.5.
В случае асимметрии: p_1<> p_2, и это статистическое отклонение трактуется как признак.
Иерархия признаков
- На каждом уровне иерархии выделяются устойчивые паттерны.
- Признак нижнего уровня зависит от природы сигнала (например, фотон, звук, гравитационная волна).
- На более высоких уровнях формируются признаки, объединяющие сигналы разных природ.
- Выделение признаков идёт от более простых (напр. линии в зрении) к более сложным (напр. лицо).
Пример. Рассмотрим простую систему: подбрасывание монеты.
- "Идеальная монета" — симметричный диск, без воздействия внешних факторов.
- Вероятность выпадения каждой из сторон:
P(орёл) = P(решка) = 0.5
- Здесь нет асимметрии: наблюдатель не может выделить закономерность — это чистый шум.
Теперь вносим "изменение":
- Одна сторона утяжелена.
- Вероятности становятся:
P(орёл) = 0.55, P(решка) = 0.45
Появляется "асимметрия вероятностей". Это признак: наблюдатель фиксирует устойчивое отклонение.
Интерпретация: сигнал (подбросы) стал содержать информацию о свойствах объекта (монеты).
Можно продолжить иерархию признаков:
- Признак: "одна сторона тяжелее".
- Следующий уровень: "форма деформирована" или "материал различен".
Таким образом, чистый шум — это симметрия вероятностей. Признак — статистически устойчивая асимметрия.
Мы можем анализировать любой сигнал, даже неизвестной природы, с точки зрения выделения признаков.
Признаки можно организовывать в иерархию.
Аналогично зрению: от линий → к фигурам → к объектам.
Космический сигнал может содержать признаки галактик, излучения, событий и т. д.
Это форма спектроскопии, но не по частотам, а по признаковым паттернам.
Как итог:
Признаки возникают как статистически устойчивые асимметрии.
Шум — отсутствие различий.
Иерархия позволяет формировать всё более сложные абстракции.
Модель применима к любой системе, в которой можно зафиксировать сигнал и определить вероятности состояний.
По крайне мере, этот подход рабочий. Испробовал его в нейронных сетях при обучении, добавив функции нахождения асимметрии сигнала волны по амплитуде, частоте и фазе.
Выше с учётом ассиметрии вероятности признаков.
Тут нет учёта асимметрии вероятности признаков.
Так что, описанное выше не плод моего больного воображения.
Нет, не думаю, что полезной теории из этого можно придумать больше, чем переобозначив % так, что 146i% = 1 = 21316%, и привычные правила арифметики теряются и здравый смысл.
Представим игрока, который находится в нескольких параллельных измерениях, и кидает монету: «орел» или «решка». Как нам определить вероятность каждого из этих событий? Очевидно, что классическая теория вероятностей в этом случае нам не поможет, так как одновременно могут произойти два противоположных события – у игрока одновременно выпадут и «орел», и «решка».
Нет, это будут 2 игрока с 2 монетами, и у них выпадут 2 орла, к примеру. И они смогут обменивается сигналами о результате бросков. Это как 2 непересекающиеся комнаты - представьте, что все игроки живут внутри планет-полых шаров и не умеют бурить. И при этом это 2 разные планеты. Но радиосигнал доходит.
Тут мы с Вами поспорим – у нас есть только один игрок и одна монета. Как принцип суперпозиции в квантовой механике, когда одна частица находится в сразу нескольких состояниях одновременно
Но только игрок и монета - это огромное количество частиц. И с каждой развилкой они становятся "другими", даже если начинали с одного уровня. В одной вселенной игрок подбросил монету и пошел направо, став крутым высокооплачиваемым профи и живет на 35 этаже, а в другом - пошел налево, и сейчас собирает и сдает бутылки, живя в подвале. Они даже по химическому составу разные, у одного баланс витаминов, жиров и углеводов, у другого - что перепадет, с пивом.
Про объективную и субъективную вероятность - это как план и факт. Например, игрок смотрит на кривую монету и оценивает вероятность орла в 0,8. А после длинной серии бросков получается 0,7. Мы можем вычислить отклонение 0,1. А с комплексными числами - не можем...
Комплексные вероярности можно определить из формулы умножения вероятностей: если есть два независимых события с шансом i, то вероятность что они произойдут оба будет i*i = -1
Осталось разобраться с отрицательными вероятностями - если есть событие с вероятностью 50% и не зависящее от него событие с вероятностью -25%, то шанс что произойдет хотя бы одно из них будет 0.5-0.25+0.5*0.25=0.375.
Таким образом, события с отрицательной вероятностью это события котррые делают менее вероятными даже не зависящие от них события, а происходят они когда одновременно происходят события с мнимой веррятностью.
Представим игрока, который находится в нескольких параллельных измерениях, и кидает монету: «орел» или «решка».
Если результат бросков в разных измерениях может быть разный, значит процессы в этих измерениях не синхронны/тождественны и нет общего для всех явления "бросок монетки", которое засчитывается за один бросок для всех измерений.
"Однако волшебники подсчитали, что шанс 'один на миллион' выпадает в девяти случаях из десяти",
От выбора другой системы измерения ничего не изменится. Например, если измерять вероятность не единицами, а сантиединицами. Тогда будет P=100. Это на что-нибудь повлияет? Другое дело, если изменить не числовую форму записи, а смысл... Но это уже есть в квантовой физике и квантовых компьютерах
https://arxiv.org/abs/0901.0902
Похожая идея, но доведённая до конца. Фантомная единица в квадрате равняется самой себе (не -1, как в комплексных числах), а вся система в целом отражает работу с интервалами (грубо говоря, "p = 50% ±10%").
Первоапрельская теория (не)вероятностей