Я правильно понимаю, что во второй теории (Дираковской) нейтрино от антинейтрино отличается не спином, а чем-то ещё? Чем? Зеркальным отображением… чего?
Если нейтрино и анти-нейтрино это противоположные элементы по не-спиновому признаку, тогда бывает нейтрино с двумя спинами и антинейтрино с двумя спинами. В этом случае странно, что для описания второй частицы выбрали приставку «анти», которую используют для указания на инверсию спина.
В этой теореме S(X) — это любая функция, которая на вход принимает состояние системы x из X, а на выход даёт число из области R. Это может быть энтропия, вероятность или любая другая функция, которая попадает под ограничения в условии.
т.к. область значений след_состояние(x) может не включать какие-нибудь x из области значений x
Согласно доказательству автора, для любого состояния x существует момент времени t, в который это состояние случается. Это я нахожу весьма престранным.
т.к. нет имеющих смысл определений распределений вероятностей на казуально не свяазанных между собой состояниях
Не уверен, что корректно понял что Вы имели ввиду, но полагаю, что моё исходное утверждение про нулевую вероятность требует пояснения. Возьмём в качестве одной из возможных функций S(X) — вероятность состояния как x/count(X). Как дискретную вероятность конкретного состояния по отношению к общему количеству допустимых состояний. Эта функция вполне подходит под описание S(X), которая на входе берёт состояние, а на выходе даёт число.
Тогда вот этот логический переход автора:
Then clearly ∑S(x) = ∑ S(Tx), since Tx just ranges over all the xs
Прямо предполагает, что не существует ни одного x из области X, которое бы не принадлежало какому-то конкретному t из области T. Другими словами, допустимыми состояниями системы X являются только те, которые когда либо происходили или произойдут.
Исходя из этого, очень легко показать что выбранная функция вероятности при взятии суммы будет равна 100% на том основании, что сумма вероятности всех дискретных состояний системы по определению равна 100%. ∑S(x) = ∑ S(Tx) = 100%
Именно этот логический переход в доказательстве теоремы я ставлю под сомнение с точки зрения смысла. Если бы автор не суммировал функцию по всей шкале времени, и не приравнивал её к сумме по всем состояниям, он бы не получил противоречие и не смог бы доказать этим способом.
Энтропия макросостояний — это число возможных микросостояний, которые его описывают. Оно не зависит о того, что там в будущем или прошлом.
Вот с этим я точно согласен. Это значит, что может быть вероятное микросостояние системы, которое никогда не произойдет. И равенство в логическом переходе автора будет нарушено.
Я прошу прощения — отправил ответ не в ту ветку комментариев, а время редактирования уже прошло. Этот ответ относится к комментарию habr.com/ru/post/530476/#comment_22370400
Я очень внимательно изучил доказательство по ссылке и обнаружил несколько спорных моментов в ходе рассуждений:
1) На входе сделано предположение, что все моменты во времени строго последовательны и образуют единственную цепочку во времени. Это исключает возможность ветвления времени и возникновения параллельного течения времён
2) В ходе доказательства происходит хитрый трюк, в рамках которого область вероятных состояний приравнивается к области всех прошлых и будущих случившихся состояний.
Отсюда следует несколько очень занимательных выводов:
— Историческая (не)вероятность: вероятность событий, которых никогда не было или никогда не будет строго равна нулю
— Предопределенность времени: вероятность каждого события в будущем не меньше вероятности в прошлом. И всегда равна 100%.
Как итог: теорема предполагает, что энтропия всегда одинакова и, как следствие, всегда равна 100% (или производной величине от 100%)
Я очень внимательно изучил доказательство по ссылке (по части, что энтропия не обязательно возрастает) и обнаружил несколько спорных моментов в ходе рассуждений:
1) На входе сделано предположение, что все моменты во времени строго последовательны и образуют единственную цепочку во времени. Это исключает возможность ветвления времени и возникновения параллельного течения времён
2) В ходе доказательства происходит хитрый трюк, в рамках которого область вероятных состояний приравнивается к области всех прошлых и будущих случившихся состояний. Это
Отсюда следует несколько очень занимательных выводов:
— Историческая (не)вероятность: вероятность событий, которых никогда не было или никогда не будет строго равна нулю
— Предопределенность времени: вероятность каждого события в будущем не меньше вероятности в прошлом. И всегда равна 100%.
Как итог: теорема предполагает, что энтропия всегда равна и, как следствие, всегда равна 100% (или производной величине от 100%)
В статье говориться, что у нейтрино один спин, а у антинейтрино обратный. И что не бывает наоборот и что это очень большая диллема в физике.
А я не понимаю — как это не существует нейтрино с обратным спином, если очень даже существует. И даже название есть — антинейтрино.
Как планируется сближение аппарата для очистки с мусором? Ведь мусор находится на орбитах с разными направлениями вращения вокруг Земли.
Одно дело высоту набрать или сбросить, совсем другое повернуть орбиту. Повернуть орбиту на 90 градусов всё равно что заново скорость набрать
Отличие ПО от техники — В структуре затрат. Очень много капитальных инвестиций и низкие затраты на копирование.
Как с фармой. Только в фарме аналогом лицензионного соглашения является запрет на перепродажу и отсутствие мотивации на изменение.
Если ПО продавать, то его можно и перепродать? А затраты на копирование почти нулевые и как тогда инвестиции отбивать?
Вы правы. Все протоны между собой неразличимы, как и нейтроны. Но протон от нейтрона отличается, так же как отличаются от электронов. Моя мысль состоит в том, что даже в ядерной физике есть, пусть и ограниченное, но разнообразие частиц, каждый вид которых имеет свой набор характеристик. В итоге даже с двумя/тремя элементами можно получить великое множество перестановок в пространстве, образуя, например, разную концентрацию, которая порождает разную плотность поля и т.д.
А как же виды излучений, тяжелые элементы — носители реакций распада? Протоны и электроны? Разное ядерное топливо, похоже, имеет свои уникальные особенности, несмотря на единый механизм цепного распада.
Похоже на вычислительную задачу из области ядерной энергетики или формирования вселенной.
Каждая частица — имеет свои особенности. Любое начальное расположение ведет себя уникально без повторений.
Все эти параметры — попытка упростить все эти значения. А исходя из того что начальных состояний много, и все они потенциально сильно значят даже на коротком горизонте прогноза — задача похожа на теорию хаоса.
Испарение — не единственный способ снижения массы черной дыры.
Гравитационные волны, ещё один такой способ, например. Да, для этого нужно поглощать не звезду (которая деформируется в аккреционный диск), а цельный объект в виде другой черной дыры.
И если сейчас черных дыр сравнительно мало, то под конец вселенной, вероятно, одни черные дыры и останутся и будут поглощаться одна другой.
Один из интересных побочных эффектов от такого слияния — быстрое снижение массы. Или резкий отрицательный скачек гравитационного притяжения, который сравним с толчком от взрыва.
А что, если в момент большого взрыва просто две супер массивные черные дыры слились, и часть материи оказалась за радиусом Шварцшильда, которая и отбросилась во все стороны?…
А это вообще возможно, описать все возможные логические переходы? Помню в бытность студентом приходил в восхищение от того, какой интересный логический прием был в каком-то доказательстве.
Или язык будет применим для "стандартных" переходов, а для новых идейных конструкций придется дорабатывать сам язык? Тот же Мотидзуки — взял и изобрел свой мат. аппарат. Все ли способы доказательств уже хотя бы раз были использованы кем-то еще?
В обоих случаях это вопрос удобства и скорости разработки. Ведь то же самое, можно, например, и под c++ написать.
Я же скорее отвечал на вопрос "зачем использовать pandas вместо excel", а не "почему именно pandas, а не другие подобные средства".
Боюсь, что принципиально невозможно придумать кейс, который нельзя было бы реализовать на VBA.
Что касается именования операторов, то в pandas они имеют принципиальное отличие от excel и некоторых других языков /библиотек — они заточены работать сразу со всей таблицей/подтаблицей, а не на построчную обработку.
В итоге вместо цикла, утверждение сводится к оператору присвоения
Pandas это именно что библиотека для обработки электронных таблиц в стиле баз данных.
Работаю в финансах. Все полезные кейсы python/pandas сводятся к двум: автоматизации рутины и outer join анализу.
Кейс1. Каждый месяц во время и после закрытия периода весь отдел генерирует вручную сотни excel файлов, повторяющих структуру из прошлого периода на новых данных. Большинство из них сводится к повторяющимся действиям типа скопировать из одного файла в другой, убрать ненужные колонки, отфильтровать/удалить ненужное, перетянуть формулы из шаблона, обновить область действия сводной таблицы, обновить саму сводную таблицу и посмотреть/отправить дальше результат.
Как по мне, так python в этом вопросе отлично автоматизирует все эти однотипные перетягивания формул и обновления сводных таблиц. Нажал кнопку, все само перетянулось. Каждый месяц.
Кейс2. Расходятся два источника данных. Есть два массива, которые нужно сравнить. В excel это делается взаимными VLOOKUP-ами на каждом из массивов и последующим анализом в уме двух пересечений или формированием на отдельном листе полного списка ключей и vlookup к ним из обоих массивов. Действие, так скажем, неприятное. Особенно, если сравнивать надо итеративно несколько раз.
В pandas эта операция занимает четыре строчки кода, из которых 3 — это чтение/запись, а одна pd.merge(…, how="outer")
Позвольте с Вами не согласиться. Соотношение в изначальной выборки — это все таки дополнительная информация, и в задаче четко указано, что мы исследуем пробу, взятую из конкретной выборки, а не просто случайную пробу.
А если бы все 100 проб взяли только у первой группы? Все равно шансы реальной принадлежности второй группе зависели бы только от вероятности ошибки?
А логику Frenology считаю правильной, я так же решил. Только нужно добавить еще, что проба положительная, хотя в первой задаче это на ответ не влияет, т.к. вероятность заболеть у обоих групп одинаковая.
Я правильно понимаю, что во второй теории (Дираковской) нейтрино от антинейтрино отличается не спином, а чем-то ещё? Чем? Зеркальным отображением… чего?
Если нейтрино и анти-нейтрино это противоположные элементы по не-спиновому признаку, тогда бывает нейтрино с двумя спинами и антинейтрино с двумя спинами. В этом случае странно, что для описания второй частицы выбрали приставку «анти», которую используют для указания на инверсию спина.
В этой теореме S(X) — это любая функция, которая на вход принимает состояние системы x из X, а на выход даёт число из области R. Это может быть энтропия, вероятность или любая другая функция, которая попадает под ограничения в условии.
Согласно доказательству автора, для любого состояния x существует момент времени t, в который это состояние случается. Это я нахожу весьма престранным.
Не уверен, что корректно понял что Вы имели ввиду, но полагаю, что моё исходное утверждение про нулевую вероятность требует пояснения. Возьмём в качестве одной из возможных функций S(X) — вероятность состояния как x/count(X). Как дискретную вероятность конкретного состояния по отношению к общему количеству допустимых состояний. Эта функция вполне подходит под описание S(X), которая на входе берёт состояние, а на выходе даёт число.
Тогда вот этот логический переход автора:
Прямо предполагает, что не существует ни одного x из области X, которое бы не принадлежало какому-то конкретному t из области T. Другими словами, допустимыми состояниями системы X являются только те, которые когда либо происходили или произойдут.
Исходя из этого, очень легко показать что выбранная функция вероятности при взятии суммы будет равна 100% на том основании, что сумма вероятности всех дискретных состояний системы по определению равна 100%.
∑S(x) = ∑ S(Tx) = 100%
Именно этот логический переход в доказательстве теоремы я ставлю под сомнение с точки зрения смысла. Если бы автор не суммировал функцию по всей шкале времени, и не приравнивал её к сумме по всем состояниям, он бы не получил противоречие и не смог бы доказать этим способом.
Вот с этим я точно согласен. Это значит, что может быть вероятное микросостояние системы, которое никогда не произойдет. И равенство в логическом переходе автора будет нарушено.
Я очень внимательно изучил доказательство по ссылке и обнаружил несколько спорных моментов в ходе рассуждений:
1) На входе сделано предположение, что все моменты во времени строго последовательны и образуют единственную цепочку во времени. Это исключает возможность ветвления времени и возникновения параллельного течения времён
2) В ходе доказательства происходит хитрый трюк, в рамках которого область вероятных состояний приравнивается к области всех прошлых и будущих случившихся состояний.
Отсюда следует несколько очень занимательных выводов:
— Историческая (не)вероятность: вероятность событий, которых никогда не было или никогда не будет строго равна нулю
— Предопределенность времени: вероятность каждого события в будущем не меньше вероятности в прошлом. И всегда равна 100%.
Как итог: теорема предполагает, что энтропия всегда одинакова и, как следствие, всегда равна 100% (или производной величине от 100%)
1) На входе сделано предположение, что все моменты во времени строго последовательны и образуют единственную цепочку во времени. Это исключает возможность ветвления времени и возникновения параллельного течения времён
2) В ходе доказательства происходит хитрый трюк, в рамках которого область вероятных состояний приравнивается к области всех прошлых и будущих случившихся состояний. Это
Отсюда следует несколько очень занимательных выводов:
— Историческая (не)вероятность: вероятность событий, которых никогда не было или никогда не будет строго равна нулю
— Предопределенность времени: вероятность каждого события в будущем не меньше вероятности в прошлом. И всегда равна 100%.
Как итог: теорема предполагает, что энтропия всегда равна и, как следствие, всегда равна 100% (или производной величине от 100%)
В статье говориться, что у нейтрино один спин, а у антинейтрино обратный. И что не бывает наоборот и что это очень большая диллема в физике.
А я не понимаю — как это не существует нейтрино с обратным спином, если очень даже существует. И даже название есть — антинейтрино.
Я вот не понял. В статье говорят что не бывает нейтрино с обратным спином. Разве это не антинейтрино по определению?
Как планируется сближение аппарата для очистки с мусором? Ведь мусор находится на орбитах с разными направлениями вращения вокруг Земли.
Одно дело высоту набрать или сбросить, совсем другое повернуть орбиту. Повернуть орбиту на 90 градусов всё равно что заново скорость набрать
Отличие ПО от техники — В структуре затрат. Очень много капитальных инвестиций и низкие затраты на копирование.
Как с фармой. Только в фарме аналогом лицензионного соглашения является запрет на перепродажу и отсутствие мотивации на изменение.
Если ПО продавать, то его можно и перепродать? А затраты на копирование почти нулевые и как тогда инвестиции отбивать?
Кажется, что это право приведет к потенциальному подорожанию устройств (ведь прибыль с ремонта снизится, а компании вряд ли просто так отдадут её).
В целом, компаниям придется увеличить инвестиции в разработку нового, потому что законсервировать текущее положение на рынке станет сложнее.
Во всех случаях будет плюс для потребителя.
Вопрос был к автору комментария к утверждению, что всё вранье.
Возможно, статью отредактировали, но всё же спрошу — а где конкретно? Кроме описания функционала сайта практически ничего и нет
А как же виды излучений, тяжелые элементы — носители реакций распада? Протоны и электроны? Разное ядерное топливо, похоже, имеет свои уникальные особенности, несмотря на единый механизм цепного распада.
Похоже на вычислительную задачу из области ядерной энергетики или формирования вселенной.
Каждая частица — имеет свои особенности. Любое начальное расположение ведет себя уникально без повторений.
Все эти параметры — попытка упростить все эти значения. А исходя из того что начальных состояний много, и все они потенциально сильно значят даже на коротком горизонте прогноза — задача похожа на теорию хаоса.
Испарение — не единственный способ снижения массы черной дыры.
Гравитационные волны, ещё один такой способ, например. Да, для этого нужно поглощать не звезду (которая деформируется в аккреционный диск), а цельный объект в виде другой черной дыры.
И если сейчас черных дыр сравнительно мало, то под конец вселенной, вероятно, одни черные дыры и останутся и будут поглощаться одна другой.
Один из интересных побочных эффектов от такого слияния — быстрое снижение массы. Или резкий отрицательный скачек гравитационного притяжения, который сравним с толчком от взрыва.
А что, если в момент большого взрыва просто две супер массивные черные дыры слились, и часть материи оказалась за радиусом Шварцшильда, которая и отбросилась во все стороны?…
А это вообще возможно, описать все возможные логические переходы? Помню в бытность студентом приходил в восхищение от того, какой интересный логический прием был в каком-то доказательстве.
Или язык будет применим для "стандартных" переходов, а для новых идейных конструкций придется дорабатывать сам язык? Тот же Мотидзуки — взял и изобрел свой мат. аппарат. Все ли способы доказательств уже хотя бы раз были использованы кем-то еще?
В обоих случаях это вопрос удобства и скорости разработки. Ведь то же самое, можно, например, и под c++ написать.
Я же скорее отвечал на вопрос "зачем использовать pandas вместо excel", а не "почему именно pandas, а не другие подобные средства".
Боюсь, что принципиально невозможно придумать кейс, который нельзя было бы реализовать на VBA.
Что касается именования операторов, то в pandas они имеют принципиальное отличие от excel и некоторых других языков /библиотек — они заточены работать сразу со всей таблицей/подтаблицей, а не на построчную обработку.
В итоге вместо цикла, утверждение сводится к оператору присвоения
Pandas это именно что библиотека для обработки электронных таблиц в стиле баз данных.
Работаю в финансах. Все полезные кейсы python/pandas сводятся к двум: автоматизации рутины и outer join анализу.
Кейс1. Каждый месяц во время и после закрытия периода весь отдел генерирует вручную сотни excel файлов, повторяющих структуру из прошлого периода на новых данных. Большинство из них сводится к повторяющимся действиям типа скопировать из одного файла в другой, убрать ненужные колонки, отфильтровать/удалить ненужное, перетянуть формулы из шаблона, обновить область действия сводной таблицы, обновить саму сводную таблицу и посмотреть/отправить дальше результат.
Как по мне, так python в этом вопросе отлично автоматизирует все эти однотипные перетягивания формул и обновления сводных таблиц. Нажал кнопку, все само перетянулось. Каждый месяц.
Кейс2. Расходятся два источника данных. Есть два массива, которые нужно сравнить. В excel это делается взаимными VLOOKUP-ами на каждом из массивов и последующим анализом в уме двух пересечений или формированием на отдельном листе полного списка ключей и vlookup к ним из обоих массивов. Действие, так скажем, неприятное. Особенно, если сравнивать надо итеративно несколько раз.
В pandas эта операция занимает четыре строчки кода, из которых 3 — это чтение/запись, а одна pd.merge(…, how="outer")
А если бы все 100 проб взяли только у первой группы? Все равно шансы реальной принадлежности второй группе зависели бы только от вероятности ошибки?
А логику Frenology считаю правильной, я так же решил. Только нужно добавить еще, что проба положительная, хотя в первой задаче это на ответ не влияет, т.к. вероятность заболеть у обоих групп одинаковая.