Предполагаю не это они хотят определить. Числа сопряженные на клешнях могут, на той позиции, которую они взяли за базу иметь одинаковые значения. И когда они обратно, через энтропию прогоняют, то пытаются отследить были ли разные значения на этой позиции.
Интересно. Как я понял механизм следующий.
Задается одна часть клешни в виде n-битного числа, в которой мы знаем какая позиция относится к «зубу/выемки», так как клешня должна цеплять. Например
х = 10000010001
И алгоритм, для квантового компьютера, который в суперпозицию ставит другую часть клешни:
у = 10000000001
После того как приходит запрос на получение Z, то исходные части клешни свертываются до одной из частей. И мы эту часть можем получить.
И определяя какое значение стоит на позиции «зуб/выемка» определяем случайное число.
Тогда высказывание:
«С количеством кубитов равным 50 или 70 она не будет практичной», — сказал Ааронсон
Можно интерпретировать, что у них нет рабочего алгоритма по которому определяется номер позиции «зуб/выемка» для количества кубитов более 50.
Вот это уже интересно почему
Эту задачу решал. Решил ее. Потом проверил, есть ли уже подобное решение. Оказалось, что ее в 2008 году решил наш соотечественник. Вот здесь это зафиксировано oeis.org/A140993.
Не забыл про Ваши вопросы. Эту задачу решал. Решил ее. Потом проверил есть ли уже подобное решение, оказалось, что ее в 2008 году решил наш соотечественник. Вот здесь это зафиксировано oeis.org/A140993. Сверстаю публикацию, в которой напишу что увидел.
1. Биноминальное распределение определяет общее количество соотношений значений в бинарном ряде случайного процесса. И к рассматриваемому в материале вопросу: о внутренней структуре бинарного ряда и возможности составления оценок о степени внутренних связей внутри ряда, имеет достаточно далекое отношение.
2. Предполагаю, что достаточно квалифицированно понимаю, какие последствия могут быть, если та теорема, Эрдеша-Реньи, основывается на каких-то оригинальных основах и имеет место быть. Под неоригинальными основами подразумеваю, ну, допустим простое наблюдение за данными ряда. Эрдеш был признан талантливым человеком и Реньи – это человек, в честь которого названа одна из видов информационных энтропий. И когда с их именем связывают цепочку n = log2(N), длина которой является равной величине, необходимой, чтобы зафиксировать все значения ряда N в битах. И утверждается, что эта цепочка, связана с ключевыми признаками случайного ряда, и это всего лишь три строчки в научно-популярном издании 30 летней давности, то срабатывают все механизмы внимания, которые есть.
3. Практический пример.
Возьмем ряд попроще, в 9 единиц, так как он уже считался. Ряд аналогичный Вашему примеру имеет вид:
1 1 1 0 0 0 1 1 1
Называем, источником информации А, теорему Эрдеша и из нее следует, что вероятностью близкой к 1 этот ряд случаен: Р(А) = 1.
Источником информации В, возьмем таблицу рисунка 2. Из нее следует, что вероятность того события, что случайный ряд не имеет субрядов длиной 1 ед.:
Р(В) = (2^9 – 470)/2^9 = (512-470)/512 = 42/512.
Доверительные интервалы опустим и не будем их вводить в рассуждения.
По этим рассуждениям следует, что:
Р(Случ) = Р(А)* Р(В) = 1* 42/512 = 42/512
Такая вероятность, того, что ряд:
1 1 1 0 0 0 1 1 1
является случайным, не противоречит здравому смыслу.
Тут прилетел вот такой комент. Как и обещал автору, я его опубликовал. Ответ у меня готов. Это будет чистая математика, понятная 95% хабравцам. Опубликую его 15.08.2019 в 20-00 МСК.
Так как меня тут немного провоцируют, то хочется получить приз. Ставки можете сделать сверху справа. Стрелка вверх, за то, что ответ будет эффективным, стрелка вниз, ни то ни се.
Делайте свои ставки господа. Проигрыша никакого, если ответ не устроит, каждый сможет забрать свою ставку на представленном ответе.
До 15.08 отвечать на комменты не буду, работу нужно работать.
Давайте так. На сколько я смог проверить законы комбинаторики не нарушаются. То есть если вот для этой цитаты «Если посмотреть на графики, то видно, что даже в случае 100000 подбрасываний за шанс фифти-фифти пролезает только последовательность длиной 17.» Если авторы не ошиблись в расчетах, то их утверждение остается верным. Так же и с остальными примерами.
По поводу орлов, если бы Эрдеш имел бы ввиду орлов, то он бы поставил вероятность 0,5, исключая симметрию, но он поставил 1, то есть учитывал серии и по орлам и по решкам. Венгерский язык считается сложнее русского, так откуда-то всплыла инфа. Поэтому и допускаю неточность перевода.
По цугам. Они искали псевдослучайный ряд максимально подобный случайному. И поиск шел, насколько я понял, как поиск минимально необходимых требований для получения этого ряда, отсюда, мое предположение, что количеством серий, сериями длиннее минимально необходимой они не заморачивались. Они достаточно сильно опирались на свойства волны. Поэтому для коротких рядов их результаты неприменимы. Как понять волну по одной сотой практически невозможно, так и к коротким последовательностям их результаты. Вот из таких условий и попробовал применить их результаты.
Вот это уже ближе к тому что пытаюсь рассмотреть в этом материале.
Если считать в двумерном пространстве, а если то, что приходит свыше 2^n, это из других пространств и оно пересекается с длинными цепочками? То есть аналог многомерной вероятности. И там законы Бернулли и комбинаторики уже не кажутся такими простыми.
Но усложним задачу.
Что будет считаться случайным рядом в кубитовом исчислении.
Будет ли считаться цепочка из 4-х выпадений {1А+В+},{1А-В+},{1А+В-},{1А-В-}, как мы сейчас считаем, по аналогии, 1111, с битовым, последовательно одинаковой. Или однозначным рядом будет только {1А+В+},{1А+В+},{1А+В+},{1А+В+}.
Вот одна из причин, почему цепочку n=log2(N) интересной. Так как на эту цепочку ссылаются множество источников, но откуда этот порог взялся пока не пойму
*В последовательностях 000 и 111 — 2 подпоследовательности длины 2 одинаковых значений.
Исследовал такой подход. Отказался, так как пришел к предпосылке, что такой подход предполагает декомпозицию больших данных на составляющие из меньшего объема. То есть, существуют шансы потерять более общие свойства большого ряда
Наверное, мы что-то разное считаем.
Варианты комбинаций, где образуются подпоследовательности с длиной 1 — 101; 010; 001; 011; 100; 110. Итого 6 шт. Тут точно ошибка у меня стоит 2, видимо осталось от предыдущих расчетов. Сейчас исправлю.
Варианты комбинаций, где образуются подпоследовательности с длиной 2 — 001; 011; 100; 110. Итого 4 шт.
Варианты комбинаций, где образуются подпоследовательности с длиной 3 — 000; 111. Итого 2 шт.
Это и показано в таблице
Раз вышла такая дискуссия, то позволю себе сделать выводы по некоторым наблюдениям. Есть какие-то устоявшиеся правила ведения таких дискуссий. И когда, одна из сторон, опирается, в своей аргументации, на проявление эмоций другой стороной и после этого предлагает выводы. То тем самым она подтверждает факт, что это проявление эмоций она использовала для получения своих выводов.
Лично я, нигде не встречал, ни в каких правилах и нормах, что утверждения по которому: «Генерация эмоций человеком, является основанием предположить, что его выводы ненадежны» состоятельно.
В любой дискуссии и, в том числе нашей, использование любого высказывания имеет обоюдоострое отношение. Мне не составляет труда доказать, что в ваших аргументах присутствует эмоция «сомнение». И если вы, используете опору на наличие эмоций, как один из аргументов, значит этот же факт можно использовать и по отношению к вашим рассуждениям. Но, уже ко всем представленным Вами, так как я указал, что это относится к одному из событий.
И в добавок, утверждение: «Генерация эмоций человеком, является основанием предположить, что его выводы ненадежны», вызовет, из собственного опыта, отвержения, как минимум у половины человечества — самой прекрасной.
Ну, а по сути дискуссии, я, естественно, отработаю, причины на которых возникли ваши утверждения. Хотя изменить интервалы надежности, используемые мной в этом анализе, они не смогли. Но в исследовании по данному аспекту помогли.
Если достаточно долго мучить данные, они признаются [в чем угодно]. Рональд Коуз (1910–2013) — американский экономист, лауреат Нобелевской премии по экономике.
Согласен это есть. Просто если взять глобальней, есть высказывание, что: «Все принятые человеком упорядочивания, это разновидность хаоса». Я что-то все больше приближаюсь к идеи, что хаос — это локальное свойство нашего восприятия.
Ведь если посмотреть, те закономерности, которые обнаруживают нейронные сети сейчас, еще, 50 лет назад, принимались бы за случайное множество.
Мне эта теорема Эрдеша-Реньи понравилась тем, что она позволяет, после определения аналитических зависимостей исследовать остаточный ряд и, по моим предположениям, определять присутствуют ли в остаточном ряде зависимости, которые могут быть обнаружены нейронными сетями. То есть по сути проводить тест на наличие нейронных зависимостей. А если это так, то это уже мощный инструмент.
В «Постулатах Голомба» даются условия при которых можно использовать цуги. Это связано с тем что они исследовали нормы создания псевдослучайных последовательностей. То есть последовательностей максимально неотличимых от случайных, для целей шифрования. Это следует понимать. Они исследовали цуги вида «01», «0011», «111000» и т.д. То есть переход от 0 к 1 и обратно. Их задачей, как я понял, было для ряда N найти набор цуг к каждому ряду и разбросать их по ряду а оставшиеся пустые места в ряде N заполнить случайным образом 0 и 1. То есть их серии более log(2)N не интересовали. И если образовывались то по принципу:
Разбросали цуги по ряду и в каком-то месте получилось:
000111j11110000, далее при случайном забрасывании на место j попадает 1. Тогда образовывается серия из восьми 1: 000111111110000.
Но эта серия их не интересовала.
Я когда увидел у Филатова О.В. формулы 6.1-6.3 и подставив туда log(2)N и увидел что сходится. Просто обрадовался. Так как филатовская группа математиков по сути, другими способами, решая другие задачи пришли к тому же результату, что и Эрдеш-Реньи. В общей практике, такое событие считается независимым подтверждением результатов исследования.
Тут еще следует понимать, что у Филатова исследуются частоты события log(2)N а у Эрдеша вероятности появления этого события. Но по Филатову если указанное событие должно появится, с учетом симметрии, то это означает, что вероятность его 1.
Еще очень аккуратно нужно с филатовскими формулами работать, так как симметрия их не интересовала, то есть цуги 01 и 10 считаются разными. У Эрдеша 0000 и 1111 считается совместная вероятность
Задается одна часть клешни в виде n-битного числа, в которой мы знаем какая позиция относится к «зубу/выемки», так как клешня должна цеплять. Например
х = 10000010001
И алгоритм, для квантового компьютера, который в суперпозицию ставит другую часть клешни:
у = 10000000001
После того как приходит запрос на получение Z, то исходные части клешни свертываются до одной из частей. И мы эту часть можем получить.
И определяя какое значение стоит на позиции «зуб/выемка» определяем случайное число.
Тогда высказывание:
Можно интерпретировать, что у них нет рабочего алгоритма по которому определяется номер позиции «зуб/выемка» для количества кубитов более 50.
Вот это уже интересно почему
2. Предполагаю, что достаточно квалифицированно понимаю, какие последствия могут быть, если та теорема, Эрдеша-Реньи, основывается на каких-то оригинальных основах и имеет место быть. Под неоригинальными основами подразумеваю, ну, допустим простое наблюдение за данными ряда. Эрдеш был признан талантливым человеком и Реньи – это человек, в честь которого названа одна из видов информационных энтропий. И когда с их именем связывают цепочку n = log2(N), длина которой является равной величине, необходимой, чтобы зафиксировать все значения ряда N в битах. И утверждается, что эта цепочка, связана с ключевыми признаками случайного ряда, и это всего лишь три строчки в научно-популярном издании 30 летней давности, то срабатывают все механизмы внимания, которые есть.
3. Практический пример.
Возьмем ряд попроще, в 9 единиц, так как он уже считался. Ряд аналогичный Вашему примеру имеет вид:
1 1 1 0 0 0 1 1 1
Называем, источником информации А, теорему Эрдеша и из нее следует, что вероятностью близкой к 1 этот ряд случаен: Р(А) = 1.
Источником информации В, возьмем таблицу рисунка 2. Из нее следует, что вероятность того события, что случайный ряд не имеет субрядов длиной 1 ед.:
Р(В) = (2^9 – 470)/2^9 = (512-470)/512 = 42/512.
Доверительные интервалы опустим и не будем их вводить в рассуждения.
По этим рассуждениям следует, что:
Р(Случ) = Р(А)* Р(В) = 1* 42/512 = 42/512
Такая вероятность, того, что ряд:
1 1 1 0 0 0 1 1 1
является случайным, не противоречит здравому смыслу.
Так как меня тут немного провоцируют, то хочется получить приз. Ставки можете сделать сверху справа. Стрелка вверх, за то, что ответ будет эффективным, стрелка вниз, ни то ни се.
Делайте свои ставки господа. Проигрыша никакого, если ответ не устроит, каждый сможет забрать свою ставку на представленном ответе.
До 15.08 отвечать на комменты не буду, работу нужно работать.
По поводу орлов, если бы Эрдеш имел бы ввиду орлов, то он бы поставил вероятность 0,5, исключая симметрию, но он поставил 1, то есть учитывал серии и по орлам и по решкам. Венгерский язык считается сложнее русского, так откуда-то всплыла инфа. Поэтому и допускаю неточность перевода.
По цугам. Они искали псевдослучайный ряд максимально подобный случайному. И поиск шел, насколько я понял, как поиск минимально необходимых требований для получения этого ряда, отсюда, мое предположение, что количеством серий, сериями длиннее минимально необходимой они не заморачивались. Они достаточно сильно опирались на свойства волны. Поэтому для коротких рядов их результаты неприменимы. Как понять волну по одной сотой практически невозможно, так и к коротким последовательностям их результаты. Вот из таких условий и попробовал применить их результаты.
Если считать в двумерном пространстве, а если то, что приходит свыше 2^n, это из других пространств и оно пересекается с длинными цепочками? То есть аналог многомерной вероятности. И там законы Бернулли и комбинаторики уже не кажутся такими простыми.
Но усложним задачу.
Что будет считаться случайным рядом в кубитовом исчислении.
Будет ли считаться цепочка из 4-х выпадений {1А+В+},{1А-В+},{1А+В-},{1А-В-}, как мы сейчас считаем, по аналогии, 1111, с битовым, последовательно одинаковой. Или однозначным рядом будет только {1А+В+},{1А+В+},{1А+В+},{1А+В+}.
Вот одна из причин, почему цепочку n=log2(N) интересной. Так как на эту цепочку ссылаются множество источников, но откуда этот порог взялся пока не пойму
Исследовал такой подход. Отказался, так как пришел к предпосылке, что такой подход предполагает декомпозицию больших данных на составляющие из меньшего объема. То есть, существуют шансы потерять более общие свойства большого ряда
Варианты комбинаций, где образуются подпоследовательности с длиной 1 — 101; 010; 001; 011; 100; 110. Итого 6 шт. Тут точно ошибка у меня стоит 2, видимо осталось от предыдущих расчетов. Сейчас исправлю.
Варианты комбинаций, где образуются подпоследовательности с длиной 2 — 001; 011; 100; 110. Итого 4 шт.
Варианты комбинаций, где образуются подпоследовательности с длиной 3 — 000; 111. Итого 2 шт.
Это и показано в таблице
Лично я, нигде не встречал, ни в каких правилах и нормах, что утверждения по которому: «Генерация эмоций человеком, является основанием предположить, что его выводы ненадежны» состоятельно.
В любой дискуссии и, в том числе нашей, использование любого высказывания имеет обоюдоострое отношение. Мне не составляет труда доказать, что в ваших аргументах присутствует эмоция «сомнение». И если вы, используете опору на наличие эмоций, как один из аргументов, значит этот же факт можно использовать и по отношению к вашим рассуждениям. Но, уже ко всем представленным Вами, так как я указал, что это относится к одному из событий.
И в добавок, утверждение: «Генерация эмоций человеком, является основанием предположить, что его выводы ненадежны», вызовет, из собственного опыта, отвержения, как минимум у половины человечества — самой прекрасной.
Ну, а по сути дискуссии, я, естественно, отработаю, причины на которых возникли ваши утверждения. Хотя изменить интервалы надежности, используемые мной в этом анализе, они не смогли. Но в исследовании по данному аспекту помогли.
Цепочка нижнего предела для log2(4)=2:
P4(2)=8/16 = 0.5; P5(2)=18/32 = 0.56; P6(2)=40/64 = 0.63; P7(2)=86/128 = 0.67
И цепочка верхнего предела:
P4(3)=4/16 = 0.25; P5(3)=10/32 = 0.31; P6(3)=22/64 = 0.34; P7(3)=50/128 = 0.39
Ведь если посмотреть, те закономерности, которые обнаруживают нейронные сети сейчас, еще, 50 лет назад, принимались бы за случайное множество.
Мне эта теорема Эрдеша-Реньи понравилась тем, что она позволяет, после определения аналитических зависимостей исследовать остаточный ряд и, по моим предположениям, определять присутствуют ли в остаточном ряде зависимости, которые могут быть обнаружены нейронными сетями. То есть по сути проводить тест на наличие нейронных зависимостей. А если это так, то это уже мощный инструмент.
Разбросали цуги по ряду и в каком-то месте получилось:
000111j11110000, далее при случайном забрасывании на место j попадает 1. Тогда образовывается серия из восьми 1: 000111111110000.
Но эта серия их не интересовала.
Я когда увидел у Филатова О.В. формулы 6.1-6.3 и подставив туда log(2)N и увидел что сходится. Просто обрадовался. Так как филатовская группа математиков по сути, другими способами, решая другие задачи пришли к тому же результату, что и Эрдеш-Реньи. В общей практике, такое событие считается независимым подтверждением результатов исследования.
Тут еще следует понимать, что у Филатова исследуются частоты события log(2)N а у Эрдеша вероятности появления этого события. Но по Филатову если указанное событие должно появится, с учетом симметрии, то это означает, что вероятность его 1.
Еще очень аккуратно нужно с филатовскими формулами работать, так как симметрия их не интересовала, то есть цуги 01 и 10 считаются разными. У Эрдеша 0000 и 1111 считается совместная вероятность