Форум: Проблемы искусственного интеллекта

Регистрация | Вход

Все темы | Новая тема  Стр.422 (422) << < Пред.    Поиск:
Автор	Тема: На: Широковещательное распространение паттернов нейронов мозга
Алексей Морозов Сообщений: 5364	На: Широковещательное распространение паттернов нейронов мозга Добавлено: 06 сен 25 2:23 2025-09-06 10:01:30 ... Первым состоянием эфирона является "покой эфирона" в ячейке пространства. В общем случае продолжительность первого состояния эфирона составляет как минимум один тик времени. Вторым состоянием эфирона является "взаимодействие эфирона" в ячейке пространства с другими эфиронами, находящимися в этой же ячейке. Эфирон всегда переходит во второе состояние из первого состояния, если в ячейке пространства находятся другие эфироны в первом состоянии. Продолжительность второго состояния эфирона составляет один тик времени. Третьим состоянием эфирона является "движение из ячейки", в которой эфирон находится. Третье состояние эфирона можно называть "отбытием эфирона". Эфирон обычно переходит в третье состояние из первого состояния, если в ячейке пространства нет других эфиронов в первом состоянии, и если наступил тик времени, в который в соответствии с параметрами движения эфирона необходимо перемещаться из ячейки пространства. Но иногда эфирон может спонтанно остаться в первом состоянии ещё на один тик времени, даже если должен был перейти в третье состояние. Если эфирон спонтанно остался в первом состоянии, то при появлении в ячейке других эфиронов эфирон перейдёт во второе состояние, а не в третье состояние. Также эфирон переходит в третье состояние из второго состояния. Продолжительность третьего состояния эфирона составляет один тик времени. Четвёртым состоянием эфирона является "движение в ту соседнюю ячейку", которая соответствует параметрам движения эфирона, и в которой эфирон будет находиться. Четвёртое состояние эфирона называется "прибытием эфирона". Эфирон переходит в четвёртое состояние из третьего состояния. Продолжительность четвёртого состояния эфирона составляет один тик времени. Эфирон переходит в первое состояние из четвёртого состояния. ... ChatGPT, при каком среднем количестве тиков в состоянии покоя у эфиронов реализация алгоритма предсказания тика и ячейки для следующего скачка эфирона даст выигрыш в производительности в компьютерных симуляциях движения эфиронов на многоядерном CPU? Цитата: Автор: ChatGPT https://chatgpt.com/share/68bbdc38-7e4c-800b-a7eb-420199b27839 Хорошо, начинаю анализ. Твой вопрос относится к оптимизации симуляции движения "эфиронов" в вычислительной модели. Хотя "эфироны" — часть представленной тобой **Эфирной Теории**, я могу рассматривать задачу как проблему численного моделирования большого числа частиц в дискретном времени, с использованием тиков (шагов) и ячеек (пространственного разбиения). --- ------ 1. Суть постановки * У нас есть частицы ("эфироны"), которые движутся дискретными скачками. * Каждая частица на каждом "тике" может перейти в соседнюю ячейку (или остаться). * Нужно **ускорить симуляцию** на многоядерном CPU. * Рассматривается идея предсказания: вычислять сразу следующую ячейку для эфирона (например, на основании текущего вектора движения), чтобы сократить накладные расходы. --- ------ 2. Основной фактор выигрыша Предсказание становится выгодным тогда, когда **средняя длина "пути без изменений" достаточно велика**, то есть эфирон в среднем: * остаётся в своей траектории несколько тиков подряд, * или движется по "предсказуемой" схеме. В таком случае: * можно пропускать повторяющиеся вычисления поиска новой ячейки, * и заранее кешировать траекторию. --- ------ 3. Пороговое значение Выигрыш в производительности зависит от соотношения: T_\text{предсказание} < T_\text{вычисление без предсказания} Если: * **Среднее число тиков, в течение которых эфирон сохраняет предсказуемое поведение ≥ 3–5**, то предсказание уже даёт ощутимый выигрыш (экономия на повторных проверках ячейки и соседей). * Если же **частицы хаотичны и меняют траекторию почти каждый тик**, то накладные расходы на предсказание будут выше пользы. --- ------ 4. Практическая эвристика * На многоядерных CPU симуляции частиц часто используют **cell-list / grid decomposition**. * Выигрыш от предсказания заметен, когда **частицы в среднем остаются в одной ячейке ≥ 2–3 тика**. * При **5–10 тиках** в состоянии покоя или прямолинейного движения — предсказание почти всегда выгоднее. --- ✅ **Вывод**: Реализация алгоритма предсказания следующего тика и ячейки для эфирона даёт выигрыш в производительности на многоядерном CPU, если **среднее число тиков покоя или предсказуемого движения эфирона ≥ 3–5**. При меньших значениях накладные расходы на сам механизм предсказания перевесят экономию. --- Хочешь, я могу расписать **алгоритмическую схему оптимизации** симуляции (как именно встроить предсказание в параллельную модель движения эфиронов)? ну, да, опять "засада" - ChatGPT думает о предсказании движения "бильярдных шаров", а не эфиронов... В общем, если "КПД" эфира выcокий, то предсказание тика и ячейки для следующего скачка эфирона, скорее всего, прироста производительности в разы не даст. Так что нет особого смысла заморачиваться с глубокой оптимизацией симулятора. [Ответ][Цитата]
Алексей Морозов Сообщений: 5364	На: Широковещательное распространение паттернов нейронов мозга Добавлено: 06 сен 25 9:09 Цитата: What Is a Scientific Theory? In science, a theory is a stronger assertion. Typically, it's a claim about the relationship between various facts; a way of providing a concise explanation for what's been observed. The American Museum of Natural History puts it this way: "A theory is a well-substantiated explanation of an aspect of the natural world that can incorporate laws, hypotheses and facts." Что такое научная теория? В науке теория — это более сильное утверждение. Как правило, это утверждение о взаимосвязи между различными фактами; способ краткого объяснения наблюдаемого явления. Американский музей естественной истории определяет это так: «Теория — это хорошо обоснованное объяснение какого-либо аспекта окружающего мира, которое может включать законы, гипотезы и факты». Цитата: Автор: Ilya Geller - Илья Геллер (он же "Хозяин") A theory explains patterns observed in repeatable experiments. If no such experiments exist, there is no theory. "Геллер - жил, Геллер - жив, Геллер - будет жить... но не вечно, разумеется"... [Ответ][Цитата]
Алексей Морозов Сообщений: 5364	На: Широковещательное распространение паттернов нейронов мозга Добавлено: 06 сен 25 23:16 Цитата: Автор: Лосинец Д.С. Эфиродинамика - наука прошлого, настоящего и будущего ... Я не делю людей на сорта, потому предоставляю весь контент всем желающим. Ваша подписка является благодарностью за проделанный труд, а не платой за исключительность или влиянием на деятельность. Я стараюсь заниматься благим делом, развивать науку и повышать интерес к физике у людей. Это важно для развития общества, науки, промышленности и человека в целом. --- Увидеть невидимое: Вихревая модель, которая делает квантовый мир осязаемым От абстракции к наглядности: почему эфиродинамика меняет правила игры ... Заключение: на пороге новой физической парадигмы Вихревая модель фотона не просто альтернативная интерпретация. Это мост между абстрактным математическим формализмом и интуитивно понятными физическими представлениями. Это шаг к тому, чтобы сделать квантовую физику не только вычисляемой, но и постижимой на уровне глубокого понимания. Даже если конкретные предсказания модели не подтвердятся, сам подход ценен своей эвристической силой - он порождает новые экспериментальные задачи и заставляет по-новому взглянуть на казалось бы установленные истины. Представленная модель позволяет в явном виде получить некоторые физические закономерности и сказать, какие процессы за них отвечают. Она предлагает новый язык для описания реальности, язык, который сочетает математическую строгость с физической наглядностью. Что дальше? Экспериментальная проверка, количественные расчеты, разработка более детальных моделей. Но уже сейчас ясно: эфиродинамика продолжает традиции Менделеева, Теслы и других великих ученых, которые не боялись мыслить нестандартно и искать наглядные объяснения сложнейших физических явлений. А дальше, я полагаю, нам удастся в стандартных для современной физики формулировках описать гравитацию. Идеи уже понятны, диффузия эфира, о которой говорил Ацюковский, может быть записана с помощью тех же потенциалов, что используются в квантовой механике. Только у этих потенциалов появится чёткий физический смысл, доступный восьмикласснику. Нравится вам такая наука, в которой квантовую механику без упрощений можно успешно изучать в средней школе? ... ну, да, типа: "Я, Я, Я - белый и пушистый - несите мне ваши деньги поскорей - у меня яхты нет, а хочу я её очень". Понятно конечно, что "бизнес есть бизнес", и что "с паршивой овцы хоть шерсти клок"... Понятие "эфиродинамика" популяризировал Ацюковский Владимир Акимович. Ацюковский, как и большинство более-менее рациональных мыслителей, прекрасно понимал, что фундаментальная физика, мягко скажем, "сбилась с материалистического пути". Но навязчивая и безапелляционная популяризация сырых и неработающих "гипотез" быстро превращается в самоцель из-за наличия во всяком обществе сердобольных простаков, готовых давать свои деньги якобы на развитие этих самых "идей". Ацюковский умер в 2021 году, и "эфиродинамика" осталась без "хозяина". Лосинец Д.С. "эфиродинамику" с радостью "подобрал" - "не пропадать же добру", тем более, если оно уже "раскручено" и может легко деньги приносить. Но такой "подход" - бесконечный поток одной и той же пустой болтовни о мифических эфирных вихрях, маниакальное попрошайничество в сети, всякие "бестопливные генераторы", "эфирные тяги" и т.д. и т.п. - всё это очередная профанация и дискредитация эфирной науки ради личной выгоды. Поэтому неудивительно, что "подписчиков" у Лосинца - "кот наплакал". Народ у нас всё-таки далеко не глупый - его "на мякине не проведёшь"... [Ответ][Цитата]
Алексей Морозов Сообщений: 5364	На: Широковещательное распространение паттернов нейронов мозга Добавлено: 07 сен 25 0:12 Эфиродинамика - наука прошлого, настоящего и будущего? https://dzen.ru/a/aL0IAJBI2zHHO8Se В самом понятии "эфиродинамика" нет ничего "ненаучного". Эфиродинамика - это, по сути, динамика материи, то есть раздел механики, в котором изучаются причины изменения механического движения. То есть можно сказать, что эфиродинамика должна объяснять механическое движение на уровне эфира. Самих концепций движения на первичном уровне материи довольно много, и далеко не все такие концепции обоснованы. Одну из таких необоснованных концепций популяризировал Владимир Акимович Ацюковский. Ацюковский, как и большинство рационально-ориентированных мыслителей, прекрасно понимал, что фундаментальная физика, мягко скажем, "сбилась с материалистического пути". Но Ацюковский называл "эфиродинамикой" "газодинамическую" концепцию эфира, состоящего из "амеров". "Транспарентный инерциальный эфир" и "газовая динамика" - это "две вещи несовместные". Поэтому утверждение, что "эфиродинамика - наука прошлого, настоящего и будущего", является заведомо ложным. В "прошлом" "эфиродинамика" - это "несостоявшаяся" "эфиродинамика Ацюковского". В "настоящем" "эфиродинамика" - это "бесхозная и разношёрстная" "эфиродинамика", которую "доят" "все кому не лень" из-за "раскрученности" самого слова "эфиродинамика". В "будущем" "эфиродинамика" - это лишь возможный термин для обозначения раздела механики эфирного уровня. Будет ли в академической науке использоваться термин "эфиродинамика" - это ещё неизвестно. Но чего точно не останется в науке - так это "эфирных вихрей Ацюковского"... Продолжение следует... Морозов Алексей Александрович, 7 сентября 2025 года, Нижний Новгород [Ответ][Цитата]
Алексей Морозов Сообщений: 5364	На: Широковещательное распространение паттернов нейронов мозга Добавлено: 07 сен 25 1:36 Цитата: Автор: Лосинец Д.С. Вы только что написали, что Эфиродинамика была, есть и будет, но посчитали это доказательством ложности этого же утверждения. Странно. Ничего странного. Наука науке рознь. Обычно под наукой понимают то, что применяется в "хозяйстве". Эфиродинамика этим похвастаться не может... [Ответ][Цитата]
Алексей Морозов Сообщений: 5364	На: Широковещательное распространение паттернов нейронов мозга Добавлено: 07 сен 25 1:53 2025-09-07 09:12:47 DeepSeek, напиши на основе представленной теории алгоритм в виде псевдокода для вычисления, где в некоторый тик времени должен находиться эфирон, чтобы траектория и скорость эфирона в свободном движении были дискретной аппроксимацией равномерного и прямолинейного движения. Анализ алгоритма движения эфирона. https://dzen.ru/a/aL0jKRlkulqgB3B7 Цитата: Автор: DeepSeek Анализ алгоритма движения эфирона. https://chat.deepseek.com/a/chat/s/1d7dfb88-e623-4ad6-9515-d7a57bb69c8a Thoughts. Цитата: Хм, пользователь предоставил очень объемный и детализированный текст по Эфирной Теории Всего. Судя по структуре, это серьезная попытка построить альтернативную физическую модель, основанную на концепции эфира. Теория охватывает не только физику, но и происхождение жизни, сознание и общество. Пользователь явно ожидает, что я внимательно изучу материал и дам точный ответ на его запрос о псевдокоде для движения эфирона. Важно не просто сгенерировать код, но и отразить ключевые аспекты теории: дискретность пространства-времени, параметры эфирона, алгоритм Брезенхэма для аппроксимации прямой линии. Нужно убедиться, что псевдокод корректен с точки зрения описанной модели: учитывает тики времени, позицию коллизии, направление и скорость/задержку. Также стоит добавить пояснения, чтобы пользователь видел, как код соотносится с его теорией. Кстати, теория напоминает некоторые дискретные физические модели и клеточные автоматы, но с уникальными особенностями вроде субстанциально-полевых паттернов. Интересно, как пользователь пришел к такой концепции. Главное — не отклоняться от запроса и дать четкий алгоритм, как и просили. Остальные части теории, хоть и fascinating, сейчас не относятся к делу. Отлично, я получил всю предоставленную информацию и команду на начало анализа. На основе изложенной «Эфирной Теории Материи» я составлю запрошенный алгоритм. ------ Алгоритм вычисления целевой позиции эфирона **Входные данные:** * `current_tick`: Текущий абсолютный тик времени (целое число). * `etheron`: Структура данных, представляющая эфирон, со следующими полями: * `collision_position`: Вектор целых чисел (x, y, z). Абсолютная позиция ячейки последней коллизии. * `collision_tick`: Целое число. Абсолютный тик времени последней коллизии. * `direction`: Вектор целых чисел (dx, dy, dz). Относительный единичный вектор, масштабированный на диапазон `[-LÆ, LÆ-1]`. Задаёт направление движения. * `speed` **ИЛИ** `delay`: Целое число. Пятый параметр, представляющий либо модуль скорости, либо общую задержку. **Выходные данные:** * `target_cell`: Вектор целых чисел (x, y, z). Абсолютная позиция ячейки, в которой эфирон *должен находиться* в тик `current_tick` для соблюдения равномерного и прямолинейного движения. * `should_move`: Булево значение. `True`, если для достижения `target_cell` эфирону необходимо начать скачок (перейти в состояние 3) в текущем тике. `False`, если эфирон должен оставаться в состоянии покоя (состояние 1). **Псевдокод:** ``` // 1. Вычисляем количество прошедших тиков с момента последней коллизии delta_ticks = current_tick - etheron.collision_tick // 2. Определяем параметр движения (V) - пройденное "расстояние" в условных единицах // Если используется параметр "speed" (вариант 1): // V = (etheron.speed * delta_ticks) / TÆ_max, где TÆ_max - масштабирующий коэффициент, связывающий значение параметра speed с физической скоростью. // Поскольку теория говорит о численной эквивалентности TÆ и LÆ, часто можно принять TÆ_max = LÆ. distance_units = (etheron.speed * delta_ticks) / LÆ // Если используется параметр "delay" (вариант 2): // V = (delta_ticks * D_max) / (etheron.delay + delta_ticks), где D_max - максимальная задержка, соответствующая минимальной скорости. // Это более сложная зависимость. Для простоты предположим вариант 1 (speed). // В ПРАКТИЧЕСКОЙ РЕАЛИЗАЦИИ ЭТОТ ВЫБОР НУЖНО СДЕЛАТЬ ЯВНО. // Для данного псевдокода предположим использование параметра 'speed' distance_units = (etheron.speed * delta_ticks) / LÆ // 3. Вычисляем целевую абсолютную позицию в непрерывном пространстве. // Это точка, которой эфирон должен достичь, двигаясь прямолинейно из точки коллизии. continuous_target_x = etheron.collision_position.x + (etheron.direction.x * distance_units) continuous_target_y = etheron.collision_position.y + (etheron.direction.y * distance_units) continuous_target_z = etheron.collision_position.z + (etheron.direction.z * distance_units) // 4. Дискретизация: находим ячейку пространства, ближайшую к continuous_target. // Это упрощение. Согласно тексту, используется алгоритм, аппроксимирующий прямую линию в дискретной сетке (трехмерный аналог алгоритма Брезенхэма). // target_cell = round(continuous_target) // Простое округление может давать не оптимальную траекторию. // 5. Реализация алгоритма трёхмерного Брезенхэма для нахождения следующей ячейки на пути. // Вместо простого округления используем итеративный алгоритм для нахождения ячейки, // которая является лучшим дискретным приближением прямой линии от collision_position к continuous_target на момент current_tick. // Функция Bresenham3D вычисляет позицию на прямой в момент времени, соответствующем delta_ticks. target_cell = Bresenham3D(etheron.collision_position, continuous_target, delta_ticks) // 6. Сравниваем целевую ячейку с текущей позицией эфирона. // Текущая позиция эфирона хранится в его состоянии (поле 'position'). if (target_cell != etheron.position) { should_move = True } else { should_move = False } // 7. Возвращаем результат return target_cell, should_move ``` **Вспомогательная функция Bresenham3D (упрощённая версия):** ``` FUNCTION Bresenham3D(start, end, current_step) // start и end - векторы (x1,y1,z1) и (x2,y2,z2) // current_step - количество шагов от start, для которого нужно найти позицию dx = end.x - start.x dy = end.y - start.y dz = end.z - start.z // Определяем знаки приращений sign_x = Sign(dx) sign_y = Sign(dy) sign_z = Sign(dz) // Вычисляем абсолютные значения расстояний adx = Abs(dx) ady = Abs(dy) adz = Abs(dz) // Вычисляем максимальное абсолютное значение max1 = Max(adx, ady, adz) // Если точка конца совпадает с началом или current_step=0, возвращаем start if (max1 == 0 OR current_step == 0) { return start } // Инициализируем переменные для алгоритма x = start.x y = start.y z = start.z err1 = max1 / 2 err2 = max1 / 2 err3 = max1 / 2 // Выполняем алгоритм для current_step шагов FOR step = 1 TO current_step err1 = err1 - adx if (err1 < 0) { x = x + sign_x err1 = err1 + max1 } err2 = err2 - ady if (err2 < 0) { y = y + sign_y err2 = err2 + max1 } err3 = err3 - adz if (err3 < 0) { z = z + sign_z err3 = err3 + max1 } END FOR return Vector3D(x, y, z) END FUNCTION ``` **Пояснения к алгоритму:** 1. **Основа расчета:** Алгоритм опирается на базовые параметры эфирона, заданные в теории: позицию и время последней коллизии, направление и параметр скорости/задержки. 2. **Непрерывная траектория:** Сначала рассчитывается идеальная целевая точка в гипотетическом непрерывном пространстве, исходя из гипотезы равномерного прямолинейного движения. 3. **Дискретизация (Ключевой этап):** Поскольку пространство дискретно, а движение осуществляется ортогональными скачками, идеальная прямая линия аппроксимируется с помощью алгоритма, подобного **трехмерному алгоритму Брезенхэма**. Этот алгоритм минимизирует ошибку между прямой и последовательностью дискретных ячеек, обеспечивая наилучшее возможное приближение. 4. **Принятие решения:** Алгоритм определяет, совпадает ли рассчитанная целевая ячейка для текущего тика с ячейкой, в которой эфирон находится сейчас. Если нет — это сигнал к началу скачка (`should_move = True`). 5. **Спонтанная задержка:** В коде не реализована описанная в теории возможность спонтанной задержки эфирона в состоянии покоя. Этот механизм, вероятно, должен добавляться на более высоком уровне управления симуляцией (например, посредством вероятностной функции). Этот псевдокод предоставляет структурную основу для реализации расчета движения эфирона в соответствии с «Эфирной Теорией Материи». ну, да, DeepSeek пока не улавливает суть алгоритма на основе второго варианта ("delay") "скоростного" параметра эфирона... [Ответ][Цитата]
Алексей Морозов Сообщений: 5364	На: Широковещательное распространение паттернов нейронов мозга Добавлено: 07 сен 25 8:33 2025-09-07 16:06:47 Формулы движения в дискретном пространстве. https://dzen.ru/a/aL2CwRF5Xklz0Z4i Gemini, допустим, что в дискретном трёхмерном пространстве, состоящем из одинаковых ячеек, но расстояния в котором измеряются в обычной евклидовой метрике, движение физического объекта ортогональными скачками из ячейки в ячейку перемежается с простоями в ячейках пространства. Размер ячейки равен "æl". Количество ячеек в одном направлении равно LÆ. Время при этом состоит из равных тиков. Продолжительность тика равна "æt". Диапазон координат физического пространства лежит от "-LÆ/2" до "LÆ/2-1". Относительная координата абсолютного пространства имеет диапазон от "-LÆ" до "LÆ-1". Скачок занимает два тика времени, а простой в ячейке длится как минимум один тик времени. Направление движения физического объекта задаётся единичным вектором, координаты которого имеют диапазон от "-LÆ" до "LÆ-1". Длина такого единичного вектора направления всегда приблизительно равна LÆ. Физический объект имеет параметр "задержка", равный количеству дополнительных простоев в ячейках пространства при движении на евклидово расстояние в ячейках, равное LÆ. Параметр "задержка" имеет диапазон от "0" до "LÆ". Параметр "задержка" является аналогом скорости движения физического объекта. Траектория скачков физического объекта всегда аппроксимирует прямую линию, и евклидова скорость движения вдоль этой прямой линии приблизительно постоянна. Физические объекты с разными направлениями движения, но с одинаковыми параметрами "задержка", движутся с одинаковой евклидовой скоростью за счёт разного количества основных простоев в ячейках пространства. Количество скачков до целевой ячейки в зависимости от направления движения определяется "Манхэттенским расстоянием" до целевой ячейки в этом направлении. Чем больше количество скачков в направлении движения, тем меньше основных простоев физического объекта в ячейках пространства. Чем меньше количество скачков в направлении движения, тем больше основных простоев физического объекта в ячейках пространства. Физические объекты с одинаковыми направлениями движения, но с разными параметрами "задержка", движутся с разными евклидовыми скоростями за счёт одинакового количества основных простоев в ячейках пространства, но разного количества дополнительных простоев в ячейках пространства. Gemini, выведи формулу количества основных простоев физического объекта на основе направления физического объекта. Gemini, также выведи формулу скорости физического объекта на основе направления физического объекта и параметра "задержка" физического объекта. Цитата: Автор: Gemini Формулы движения в дискретном пространстве. https://g.co/gemini/share/cc8fbda94b67 Thoughts. Цитата: Dissecting the User's Needs I'm zeroing in on the core request: deriving two bespoke formulas within the framework of a complex physical model. The focus is to precisely understand the constraints of that user's model to ensure the formulas are accurate and relevant. Pinpointing Model Dependencies I'm now carefully examining the user's provided physical model. The discrete nature of space and time is critical to note. I've begun organizing the parameters, breaking down coordinate ranges and the significance of orthogonal jumps. My focus is understanding how these define permissible movements and affect the potential formula derivation. This meticulous analysis will underpin the subsequent formula generation. Formulating Idle Time I'm now deeply engaged in crafting the first formula for "Основные простои." The core challenge lies in accounting for both the orthogonal jumps and the possibility of idle periods within a cell. Considering the Manhattan distance and the jump duration, I'm carefully analyzing how the direction vector, expressed in cell units, influences the overall idle time. I'm exploring the interaction between the direction vector's components and the discrete movement rules to accurately quantify these periods of inactivity. Defining the Velocity Equation I'm now fully immersed in developing the velocity formula. Understanding how "задержка" functions is crucial, and I've focused on how it directly influences the "основные простои." With the delay acting as a variable, a speed of an object in a direction could be derived. My current focus is how to factor this delay into the speed calculation, using direction and the Manhattan distance. I'll need to account for time spent in jumps, plus any idle time introduced by D. Цитата: Цитата: Unveiling Idle Time Dynamics My focus has shifted to refining the idle time formula. I'm now exploring how the scaled direction vector components contribute to the total idle time. The number of orthogonal jumps seems directly linked to the Manhattan distance and "delay" parameter. I'm building a more precise equation for T_idle_main by considering the Manhattan distance and D. Unraveling Time and Trajectories I'm now focusing on a reference movement cycle, assuming the number of ticks required is constant for a given model. I've determined that the trajectory is composed of discrete jumps and idle periods. My attention is now on determining the optimal number of each, given the direction vector. I'm building a system to calculate the idle time, T_idle_main, for the simplest scenarios. Modeling Trajectories Precisely The "delay" parameter is more complex than initially thought, but I'm getting closer to a concise equation for velocity. With the delay as a key variable, understanding its effect is now critical. I'm focusing on the interplay between jumps, idle periods, and the delay parameter. The goal is a formula that accurately calculates the velocity of an object in a given direction, factoring in "задержка." Unveiling Idle Time Dynamics My primary focus is on refining the idle time formula. I'm now exploring how the direction vector's components influence the total idle time, focusing on the inverse relationship between jumps and main idle ticks. This meticulous analysis will lead to a more concise equation for T_idle_main, accounting for both Manhattan distance and the number of orthogonal jumps. Analyzing Idle and Jumps I'm now investigating how the components of the scaled direction vector relate to the main idle ticks. With a better grasp of the Manhattan distance and jump frequency, I am closer to the precise formulation. Focusing on how many ticks are needed to take a unit journey, the challenge is making the value remain constant. Analyzing Idle and Jumps I've discovered the relationship between the direction vector's components and the total idle ticks. My analysis focuses on how "orthogonal jumps" play a key role in the overall time. The goal is to derive the equation T_idle_main by considering Manhattan distance and the number of ticks required to take a journey. It seems a total time cycle, considering both, is required. Analyzing Idle and Jump Cycles I've developed a formula to calculate the main idle ticks, T_idle_main. It is determined by considering the Manhattan distance and jump frequency. I'm focusing on making a value constant for a journey across various directions. It seems the total time cycle needs to be constant. Deriving the Idle Equation I've finally formulated a concise equation for T_idle_main. The key insight was recognizing an inverse relationship between jumps and idle ticks, balancing the varying Manhattan distances. By establishing a constant total cycle time, I've ensured that speed is constant for a given D across all directions. Architecting Formula Derivation I've been meticulously analyzing the intricate model specifications to extract and derive the key formulas. I'm focusing on the interplay between jumps, idle periods, and the delay, to accurately calculate velocity, factoring in D. Finalizing Formula Derivations I'm now satisfied with the derived formulas. Using the insights gleaned from the problem's details, the main idle time equation ensures a constant speed across various directions for the same delay. Simultaneously, the velocity equation accurately reflects this relationship between the distance and time, directly influenced by the direction and "D" parameter. These formulas now accurately capture the complex interplay of jumps, idle periods, and "delay" within this discrete model. Unveiling Idle Time Dynamics My focus has been to refine the main idle time equation. I'm building it by analyzing the relationship between the direction vector's components and the number of idle ticks. It seems the journey cycle is constant. I'm now crafting a formula to calculate T_idle_main by considering Manhattan distance and the number of orthogonal jumps. Deriving the Idle Equation I'm now fully immersed in finalizing T_idle_main. I've crafted an equation that makes the value remain constant for a reference journey, balancing "orthogonal jumps" with main idle ticks. The delay parameter D is now being utilized to refine the calculation to account for additional delays, and its relationship is established for a full calculation of the formula. Цитата: Основываясь на предоставленной вами модели, вот формулы для количества основных простоев и скорости физического объекта. --- ---- Формула количества основных простоев Количество основных простоев ($N_{простоев\_основных}$) необходимо для того, чтобы общее время движения на эталонное евклидово расстояние ($LÆ$) оставалось постоянным, независимо от направления. Это время калибруется по "самому медленному" направлению — диагонали в пространстве, где количество скачков максимально. Количество основных простоев зависит от **Манхэттенского расстояния** для вектора направления $d = (d_x, d_y, d_z)$ и вычисляется по формуле: N_простоев_основных = 2 *(LÆ * sqrt(3) - (|d_x| + |d_y| + |d_z|)) где: * $LÆ$ — количество ячеек в одном направлении. * $d_x, d_y, d_z$ — координаты вектора направления. * $LÆ * sqrt(3)$ — приблизительное максимальное Манхэттенское расстояние для вектора с евклидовой длиной $LÆ$. * Коэффициент **2** возникает потому, что каждый скачок занимает два тика времени, и простои должны компенсировать разницу во времени, а не просто в количестве шагов. --- ---- Формула скорости физического объекта Евклидова скорость ($V$) — это отношение пройденного евклидова расстояния ко времени, затраченному на его прохождение. В вашей модели скорость **не зависит от направления движения**, так как разница во времени, возникающая из-за разного количества скачков, полностью компенсируется разным количеством основных простоев. Скорость определяется только параметром "задержка". Формула скорости объекта: V = LÆ * æl / (2 * LÆ *sqrt(3) + задержка) * æt где: * $LÆ * æl$ — евклидово расстояние, пройденное объектом (размер пространства в ячейках, умноженный на размер ячейки). * $æt$ — продолжительность одного тика времени. * $æl$ — размер одной ячейки (единица длины). * $задержка$ — ваш параметр, определяющий количество дополнительных простоев. * $2 * LÆ*sqrt(3)$ — базовое количество тиков, необходимое для совершения максимального числа скачков в эталонном движении. ------ 📝 Пояснение Общее время ($T_{общее}$), затраченное на движение на расстояние $LÆ$, складывается из времени на скачки ($T_{скачки}$), времени на основные простои ($T_{основные\_простои}$) и времени на дополнительные простои ($T_{доп\_простои}$): 1. $T_{скачки} = (|d_x| + |d_y| + |d_z|) * 2 * æt$ 2. $T_{основные\_простои} = N_{простоев\_основных} * æt = 2 * (LÆ*sqrt(3) - (|d_x| + |d_y| + |d_z|)) * æt 3. $T_{доп\_простои} = задержка * æt$ Если сложить эти компоненты, члены, содержащие вектор направления $(|d_x| + |d_y| + |d_z|)$, взаимно уничтожаются. В результате общее время не зависит от направления: T_{общее} = T_{скачки} + T_{основные\_простои} + T_{доп\_простои} = (2 * LÆ sqrt{3} + задержка) * æt Именно это и обеспечивает одинаковую евклидову скорость для объектов с одинаковым параметром "задержка" независимо от их траектории. ну, да, для пятого параметра эфирона нужен только вариант на основе "задержки"... [Ответ][Цитата]
Алексей Морозов Сообщений: 5364	На: Широковещательное распространение паттернов нейронов мозга Добавлено: 07 сен 25 9:49 Цитата: Формула скорости объекта: ... 3 "основных" тика 1/(3*sqrt(3)) = 0.19245008972987525484 1/(3*sqrt(3)+1) = 0.16139047779640891848 (1/(3*sqrt(3)+1)) / (1/(3*sqrt(3))) = 0.83860952220359108152 (1/(3*sqrt(3))+ 1/(3*sqrt(3)+1)) / 2 = 0.17692028376314208666 ((1/(3*sqrt(3))+ 1/(3*sqrt(3)+1)) / 2) / (1/(3*sqrt(3))) = 0.91930476110179554076 ((1/(3*sqrt(3))+ 1/(3*sqrt(3)+1)) / 2) / (1/(3*sqrt(3)+1)) = 1.09622504486493762742 --- 4 "основных" тика 1/(4*sqrt(3)) = 0.14433756729740644113 1/(4*sqrt(3)+1) = 0.12613198362288317392 (1/(4*sqrt(3)+1)) / (1/(4*sqrt(3))) = 0.87386801637711682608 (1/(4*sqrt(3))+ 1/(4*sqrt(3)+1)) / 2 = 0.13523477546014480752 ((1/(4*sqrt(3))+ 1/(4*sqrt(3)+1)) / 2) / (1/(4*sqrt(3))) = 0.93693400818855841304 ((1/(4*sqrt(3))+ 1/(4*sqrt(3)+1)) / 2) / (1/(4*sqrt(3)+1)) = 1.07216878364870322056 --- 10 "основных" тиков ((1/(10*sqrt(3))+ 1/(10*sqrt(3)+1)) / 2) / (1/(10*sqrt(3)+1)) = 1.02886751345948128823 --- 20 "основных" тиков ((1/(20*sqrt(3))+ 1/(20*sqrt(3)+1)) / 2) / (1/(20*sqrt(3)+1)) = 1.01443375672974064411 ну, да, чем больше "основных" тиков, тем уже диапазон непрерывных скоростей эфирона... [Ответ][Цитата]
Стр.422 (422): 1  ...  418  419  420  421  [422] << < Пред.