Populární témata
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Klíčový úryvek---
Hračkový model: Formování monád přes PageRank
Tady je konkrétní model hračky, který vystihuje, co si myslím, že se skutečně děje. Nazvěme tento model hračky: PageRank Monadology*.
Začněte s orientovaným grafem. Každý uzel je primitivní quale, základní prvek zkušenosti. Hrany představují kauzální/pozornostní souvislosti: pokud existuje hrana z A do B, pak A "ovlivňuje" B v nějakém fenomenologicky relevantním smyslu.
V každém časovém kroku se dějí tři věci:
Krok 1: Segmentace. Graf se rozděluje na diskrétní skupiny. Každá skupina je definována jako "silně souvislá komponenta", což znamená, že pokud začnete u jakéhokoli uzlu ve skupině a sledujete orientované hrany, nakonec se vrátíte tam, kde jste začali. Uvězníš se ve skupině. Tohle jsou monády.
Krok 2: Holistická aktualizace. V rámci každé skupiny okamžitě spustíte PageRank. Každý uzel dostane novou váhu na základě struktury celé skupiny. Nejde o lokální aktualizaci jako u pevně velkých a pevných oken buněčných automatů. Nový stav každého uzlu totiž současně odráží celou konfiguraci jeho monády. Představte si to jako "okamžik zkušenosti" pro tu monádu: holistickou harmonizaci, která zohledňuje vše uvnitř hranic.
Krok 3: Převedení kabelů. Na základě nových vah a předchozí struktury se graf přepojí. Vznikají nové hrany a topologie se mění. To vytváří nové silně propojené komponenty a cyklus se opakuje.
Co nám to dává? Například různé velikosti kbelíků. Silně propojené komponenty mohou mít jakoukoli velikost, od jednotlivých uzlů až po obrovské shluky. Nic v modelu to předem neřeší; vychází z topologie. A komplexní pravidlo aktualizace: v každé monádě algoritmus PageRank zohledňuje celou interní strukturu současně. "Zážitek" monády není vybudován z lokálních interakcí – alespoň ne naivně – protože je vypočítán jako funkce celku.
Tohle je samozřejmě schéma. Netvrdím, že mozek doslova řídí PageRank. Ale zachycuje strukturální rysy, na kterých podle mě záleží: hranice, které rozdělují systém na celky, a aktualizují pravidla, která na těchto celcích působí jako na jednotkách, místo aby se procházela jejich částmi.
Top
Hodnocení
Oblíbené
