В статье приводятся оригинальные модули Python и даётся пояснение по их применению в задачах распределённой децентрализованной сети по типу блокчейн или, другими словами, в процессах самоорганизованной критичности (SOC). В научных публикациях чаще встречается физический термин SOC в качестве концепции, включающей процессы турбулентности, детонации, землетрясения, нейросети, фондовая волатильность, социальный рейтинг и другие.
Для процессов SOC характерно отсутствие управляющих параметров и масштабная инвариантность. Универсальность сложных процессов SOC со степенным законом Power law имеет тот же характер, как и универсальность простых линейных систем, не обладающих масштабной инвариантностью, по отношению к закону нормального распределения вероятности.
Зависимость от масштаба возникает при аналого-цифровом преобразовании битов в позиционную систему счисления и проявляется в законе нормального распределения вероятности в виде дисперсии и математического ожидания. Потеря масштабной инвариантности в позиционной системе счисления компенсируется приобретением принципа причинности. Например, в Древнем Риме, где была принята непозиционная система счисления, вычисляли, что «после того - не вследствие того» и сильно удивились бы истории с падающим на Ньютона яблоком.
Значительные достижения в анализе Big data заставляют предположить связь с распределением вероятности Пуассона: чем больше данных, тем чаще должны встречаться пуассоновские события и вопрос лишь в поиске подходящей метрики и системы счисления.
