Бабушкины настолки
Лучшие мемы про астрологию: https://t.me/astromonkeys
Автор: Денис Аветисян
В основе вычислительной сложности лежит булева функция, простейшее, но мощнейшее отображение переменных в бинарные исходы. Однако, понимание границ этой сложности требует не только анализа алгебраической структуры – степени полинома, определяющего функцию – но и комбинаторной – способности функции разбивать пространство на подмножества, определяемой VC-размерностью. В исследовании ‘VC-Dimension vs Degree: An Uncertainty Principle for Boolean Functions’, авторы осмеливаются предположить, что эти два аспекта не могут быть одновременно минимальными, что указывает на фундаментальный компромисс между способностью функции к представлению и ее комбинаторной сложностью. Но действительно ли этот компромисс является универсальным, и какие типы функций достигают наилучшего баланса между VC-размерностью и степенью, открывая путь к более эффективным алгоритмам и более глубокому пониманию вычислительных границ?
В основе вычислительной сложности лежит булева функция – простое, но мощное отображение переменных в бинарные результаты. Подобно тому, как город развивается постепенно, без необходимости перестраивать весь квартал, понимание внутренней сложности этих функций имеет решающее значение для разработки эффективных алгоритмов и анализа вычислительных пределов. Булева функция служит фундаментальным строительным блоком, из которого можно создавать более сложные выражения.
Понятие индикаторной функции представляет собой основополагающий элемент для построения более сложных булевых выражений. Индикаторная функция, по сути, выделяет подмножество данных, удовлетворяющих определенному условию, и отображает его в бинарный результат. Это позволяет строить сложные логические конструкции, комбинируя несколько индикаторных функций. Подобно тому, как различные городские службы (транспорт, энергетика, водоснабжение) взаимосвязаны, индикаторные функции взаимодействуют друг с другом, формируя основу для более сложных вычислений.
Булевы функции – это не просто теоретические конструкции; они лежат в основе многочисленных реальных приложений, от проектирования схем до анализа данных. В цифровой электронике булевы функции используются для моделирования работы логических элементов и создания сложных схем. В области машинного обучения булевы функции используются для построения решающих деревьев и других моделей классификации. В анализе данных булевы функции используются для фильтрации и обработки больших объемов информации. Подобно тому, как инфраструктура города поддерживает все аспекты жизни, булевы функции поддерживают множество современных технологий.
Эволюция структуры булевой функции, ее способность адаптироваться к новым требованиям и сохранять при этом свою функциональность, является ключом к пониманию вычислительной сложности. Изучение различных представлений булевых функций, таких как сумма произведений или произведение сумм, позволяет находить более эффективные алгоритмы для их вычисления и анализа. Подобно тому, как город постоянно развивается, адаптируясь к меняющимся потребностям своих жителей, булева функция должна быть гибкой и способной адаптироваться к новым вычислениям.
В конечном счете, глубинное понимание булевых функций и их свойств имеет решающее значение для разработки эффективных алгоритмов, анализа вычислительных пределов и создания новых технологий. Это подобно пониманию базовых принципов градостроительства – без них невозможно создать функциональный и устойчивый город.
В архитектуре любой системы, будь то программное обеспечение или, как в данном случае, булева функция, необходимо понимать пределы ее сложности. Слишком сложная система, как правило, хрупка, а ее поведение трудно предсказать. В контексте булевых функций, измерение этой сложности требует формального подхода, и здесь на помощь приходит понятие VC-размерности.
VC-размерность, по сути, является мерой способности функции "запоминать" сложные закономерности. Она формализует интуитивное представление о том, что некоторые функции могут моделировать более широкий спектр входных данных, чем другие. Представьте себе функцию как "ученика", которому необходимо изучить определенный набор данных. VC-размерность показывает, насколько сложный набор данных этот "ученик" может освоить без переобучения.
Особый интерес представляет изучение подкубов внутри области определения функции. Подкуб, как геометрическая структура, позволяет визуализировать сложность и взаимосвязи между входными данными. Изучение того, как VC-размерность связана с наличием и структурой этих подкубов, дает ценные сведения о выразительной силе функции.
VC-размерность тесно связана с фундаментальными свойствами булевых функций. Она определяет их способность к моделированию, их чувствительность к изменениям входных данных и, в конечном итоге, их применимость в различных задачах. Понимание этих взаимосвязей имеет решающее значение для разработки эффективных и надежных алгоритмов.
Однако, как и в любом измерении сложности, важно понимать пределы VC-размерности. Слишком высокая VC-размерность может привести к переобучению, когда функция запоминает обучающие данные, но плохо обобщается на новые, ранее невиданные данные. В архитектуре, как и в жизни, важен баланс между сложностью и простотой. Задача состоит в том, чтобы найти оптимальный уровень сложности, который позволяет функции эффективно моделировать данные, избегая при этом переобучения и обеспечивая хорошую обобщающую способность.
Поэтому, понимание пределов VC-размерности имеет жизненно важное значение для предотвращения переобучения и обеспечения обобщения в моделях машинного обучения. Ведь хорошая система – это не просто сложный механизм, а элегантное решение, которое эффективно выполняет свою задачу.
Исследование сложности булевых функций требует многогранного подхода. Рассмотрение лишь размерности или влияния не позволяет полностью понять внутреннюю структуру и потенциал для оптимизации. Подобно тому, как архитектура здания определяет его устойчивость и функциональность, внутренняя организация функции определяет ее поведение и эффективность. Гармоническое расширение, представляющее собой способ представления функции в более широком контексте, открывает новые возможности для анализа и понимания.
Гармоническая степень, представляющая сложность гармонического расширения, дает еще одно измерение для анализа свойств функции. Это не просто добавление нового параметра, а скорее взгляд на функцию под другим углом. Подобно тому, как различные инструменты позволяют инженеру оценить структуру из разных точек зрения, гармоническая степень позволяет математику оценить сложность функции в контексте ее гармонического расширения. Это расширение неразрывно связано с самой функцией и раскрывает информацию о ее внутренней структуре.
Анализ гармонической степени тесно зависит от свойств абелевой группы, управляющей областью определения функции. Представьте себе экосистему: каждый вид взаимодействует с другими и окружающей средой. Аналогично, свойства группы влияют на поведение функции и ее гармонического расширения. Различные группы обладают различными свойствами, и эти свойства влияют на сложность функции и ее гармонического расширения. Группа определяет "ландшафт", в котором существует функция, и этот ландшафт влияет на ее поведение.
Понимание взаимосвязи между гармоническими расширениями и структурой базовой группы может привести к более эффективным алгоритмам и представлениям данных. Невозможно починить одну часть системы, не понимая целого. Подобно тому, как архитектор должен понимать все аспекты здания, чтобы спроектировать его эффективно, математик должен понимать все аспекты группы, чтобы понять функцию и ее гармоническое расширение. Именно этот целостный подход позволяет создавать действительно элегантные и эффективные решения.
Подобно тому, как масштабируемость не определяется серверной мощностью, а ясными идеями, эффективность алгоритмов и представлений данных зависит не от сложности самих алгоритмов, а от понимания внутренней структуры данных. Именно эта глубинная связь между теорией и практикой позволяет создавать действительно инновационные решения.
Фурье степень булевой функции раскрывает её сложность в частотной области, предлагая дополнительную перспективу к размерности VC. В то время как размерность VC измеряет способность функции разбивать пространство на подмножества, фурье степень отражает её сложность с точки зрения количества необходимых переменных для представления функции в виде полинома. Подобно тому, как хороший архитектор рассматривает как структурную целостность, так и эстетику, анализ булевой функции требует рассмотрения обеих этих мер.
Теорема о неравенстве устанавливает фундаментальную связь между размерностью VC функции и её фурье степенью, предоставляя нижнюю границу сложности. Эта теорема подчёркивает присущий компромисс: функция с высокой размерностью VC неизбежно обладает высокой фурье степенью, и наоборот. Проще говоря, чем сложнее функция разбивает пространство, тем сложнее её представление в виде полинома. Как показывает практика, попытки обойти это правило приводят к неустойчивым решениям.
Рассмотрим, к примеру, булеву функцию, предназначенную для классификации сложных данных. Если функция обладает высокой размерностью VC, она может точно классифицировать даже самые запутанные данные. Однако это достигается ценой высокой фурье степени, что требует значительных вычислительных ресурсов. Попытка снизить фурье степень, упростив функцию, может привести к снижению точности классификации. Эта дилемма напоминает задачу оптимизации архитектуры системы: необходимо найти баланс между функциональностью и эффективностью.
Этот результат имеет последствия для разработки алгоритмов, предполагая, что минимизация как размерности VC, так и фурье степени имеет решающее значение для эффективности. В частности, алгоритмы, использующие функции с низкой сложностью, как правило, более масштабируемы и устойчивы к ошибкам. Как показывает опыт, алгоритмы, игнорирующие эту взаимосвязь, часто сталкиваются с проблемами производительности в реальных сценариях. Подобно хорошо спроектированному мосту, устойчивость и эффективность алгоритма зависят от баланса между его различными компонентами.
Важно отметить, что эта взаимосвязь не является абсолютной. Существуют функции, которые могут достичь низких значений как для размерности VC, так и для фурье степени, что делает их особенно привлекательными для практических приложений. Однако, как правило, минимизация одного показателя требует компромисса с другим. Подобно опытному инженеру, разработчик алгоритмов должен тщательно взвешивать различные факторы, чтобы найти оптимальное решение для конкретной задачи. Хорошая архитектура незаметна, пока не ломается.
В заключение, теорема о неравенстве представляет собой ценный инструмент для понимания сложности булевых функций. Подчёркивая присущий компромисс между размерностью VC и фурье степенью, она предоставляет разработчикам алгоритмов ценную информацию для разработки эффективных и масштабируемых решений. Зависимости — настоящая цена свободы.
В своей работе мы видим, как сложность функции, измеряемая её степенью, неразрывно связана с её способностью различать примеры, то есть с VC-размерностью. Это напоминает слова Галилео Галилея: «Измерения — это основа всего». Как и в случае с физическими системами, где любое измерение влияет на наблюдаемую реальность, в наших булевых функциях VC-размерность и степень представляют собой взаимосвязанные характеристики. Увеличение одной неминуемо приводит к увеличению другой, что подчеркивает фундаментальный принцип неопределенности, аналогичный тому, что мы наблюдаем в природе. Структура, определяемая этими параметрами, действительно определяет поведение функции, и понимание этой взаимосвязи критически важно для создания эффективных и надежных систем.
Полученное соотношение VC(f) + deg(f) ≥ n, конечно, приятно глазу своей элегантностью. Это напоминает принцип неопределенности, но, как и в квантовой механике, возникает вопрос: что скрывается за этой кажущейся фундаментальностью? Мы показали, что нельзя одновременно иметь высокую сложность по VC-размерности и низкую степень, но почему именно это так? Это не просто ограничение на конкретные функции, это, похоже, отражение более глубокой структуры пространства булевых функций.
Очевидный следующий шаг – попытка обобщить это соотношение на другие группы. Абелевы группы, безусловно, представляют интерес, но что произойдет, если мы рассмотрим неабелевы? Будет ли существовать аналогичное ограничение, или же мы столкнемся с функциями, которые "обходят" это ограничение, демонстрируя совершенно иную сложность? Более того, как это соотношение связано с другими мерами сложности, такими как глубина схемы или количество запросов к оракулу?
Полагаю, мы лишь прикоснулись к поверхности. Подобно тому, как в живом организме изменение в одной части вызывает отклик во всей системе, каждое новое открытие в этой области неизбежно потребует переосмысления всей картины. Истина, как всегда, кроется в простоте, но путь к ней, вероятно, будет усеян сложными деталями и неожиданными открытиями.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.13705.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
“Мы – посланники далёких миров, и мы здесь, чтобы раскрыть тебе тайны Вселенной”, – ответили они, улыбаясь. Их улыбки были такими тёплыми, что мне показалось, будто комната наполнилась летним солнцем.
Мальчик сел на кровати, широко раскрыв глаза. Он не чувствовал страха, лишь любопытство и странное ощущение, будто всё это уже случалось с ним раньше. “Ты – особенный”, – продолжали существа, передавая мысли прямо в сознание мальчика. “Твоя душа родом с Юпитера, планеты мудрости . Ты здесь, на Земле, чтобы выполнить важную миссию”
Здравствуйте, друзья! Хочу представить вашему вниманию одну историю, произошедшую со мной в далёком детстве, в 1985 году, когда мне было 12 лет. Это случилось в период солнцестояния. Во сне ко мне пришли два существа — мужчина и женщина, как будто состоявшие из света, хотя, вроде бы, в человеческих телах. Но мне не показалось, что это был сон. Они мне многое рассказали, чего я не мог тогда ещё знать.
Они рассказали про зодиак, про мой знак Рыбы, про планету, которая влияет на мою жизнь. Даже показали её (Юпитер). Тогда я этого не мог знать — астрология не была популярной и считалась лженаукой, информации почти никакой не было, да и я не интересовался. Они не говорили словами, но, вероятно, мыслью, и я всё понимал. Сейчас я многого не помню из того, что они мне говорили.
Перед уходом они подарили мне интересные часы. Там расположение чисел было не такое, как на обычных часах, и я, к сожалению, не запомнил. Это я недавно понял, что, возможно, это нумерология, что, возможно, там был заложен некий код судьбы или жизненного пути.
В общем, для меня до сих пор остаётся загадкой, что это было. «Игры разума», скажете вы? Возможно. Но если бы сейчас подобное произошло, я бы сказал: «Галлюцинация. Иллюзия». А тогда ведь было 12 лет, разум чистенький ещё.
После этой истории я у деда в журнале «Наука и жизнь» нашёл статью про индийских йогов и впервые прикоснулся к медитации на основе классической пранаямы. Ну да ладно, это ведь уже другая история. А эту я написал, чтобы вместе с вами попытаться разобраться, что же это всё-таки было. Прекрасно понимаю, что меня ожидает после публикации.
...чтобы не оскорблять нежные чувства верующих
В России готовится новый запрет для автомобильных номеров: под ограничение могут попасть комбинации с числом 666, которые называют «сатанинскими» и оскорбительными для чувств верующих. Инициатива следует за недавним признанием сатанизма экстремистской идеологией.
А ещё говорят, что православные якобы не верят в нумерологию!
Сразу вспомнил китайцев и их страх цифры "4".
Вот, к примеру, кнопки лифта в Китае.
А лично вы верите в гороскопы?
Во-первых, в моей голове всё имеет свой цвет: цифры, буквы, слова, дни недели, имена и фамилии.
Во-вторых, реальность для меня представляет собой овеществленные Данные, подразделенные на категории, которые находятся в определенной иерархии. Мы последовательно проживаем категории Опыта, начиная с простых, околобытовых и материальных, чтобы дойти до категорий высшего порядка, и таким образом вернуться в изначальное состояние человека (Бог — не внешний дядя на небесах, а то, как себя можно ощущать).
Всё есть изначальный свет (энергия), который эманирует в материальный мир, чтобы познавать себя в разных состояниях и собирать весь возможный опыт. Задача — насобирать как можно больше, чтобы перейти к познанию следующих кластеров, следующих слоев этой информационной матрёшки, и в конце концов вспомнить, с чего всё началось. Для этого нужно действовать, собирать и анализировать ошибки, поскольку именно ошибки дают нам больше всего опыта, позволяют осознавать текущую деятельность и выпутываться из ловушек ума.
В-третьих, весь Опыт пронумерован цифрами от 0 до 9, где:
0 — ничто, пустота, отсутствие;
1 — зародившаяся энергия, организатор, бог, изначальный свет;
2 — вторая сила, нужная для того, чтобы свет (энергия) познавала себя, тьма;
3 — царство, синергия, корона — то, что получается, когда две силы вступают в союз;
4 — проживание материального мира;
5 — вершина материального мира, богатство, изобилие;
6 — творчество и сочувствие как то, что появляется, когда приходит понимание, что только в материи нет смысла;
7 — кризис, смерть, выход;
8 — бездна, космос, безвременье;
9 — возрождение, художник, состояние Творца.
Эти цифры последовательны: энергия изливается, заполняет сосуд, но не останавливается, когда он заполнен, и просто течет дальше, образуя следующую цифру и проживая этот цикл в новых состояниях материи и ума, новых обстоятельствах, исторических периодах. Номер энергии несет в себе суть проживаемой программы, и цифры, на мой взгляд, в том числе даты рождения, влияют на проживаемый человеком опыт. Это похоже на нумерологию, но с ней проблема в интерпретациях, основанной на проекциях, а суть, зараза такая, невыразима.
Раньше стеснялась об этом говорить, потому что хотелось быть для всех быть нормальной и правильной, а вся эта инфа до определенных состояний ума звучит как шиза. Сегодня я окончательно забила и решила говорить всё прямо и искренне, чтобы собрать все возможные ошибки (и комментарии, разумеется), познать весь полагающийся опыт и выйти н***й из бесконечного круга смертей и перерождений