Актуальні теми
#
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.
Ключовий уривок---
Іграшкова модель: формування монади через PageRank
Ось конкретна модель іграшки, яка відображає те, що, на мою думку, насправді відбувається. Назвемо цю модель іграшки: PageRank Monadology*.
Почніть з орієнтованого графіка. Кожен вузол є примітивним квалом, базовим елементом досвіду. Ребра представляють причинно-уважні зв'язки: якщо є край від A до B, то A «впливає» на B у певному феноменологічно релевантному сенсі.
На кожному часовому кроці відбувається три речі:
Крок 1: Сегментація. Граф розбивається на дискретні групи. Кожна група визначається як «сильно зв'язаний компонент», тобто якщо ви починаєте з будь-якого вузла групи і слідуєте за спрямованими ребрами, ви зрештою повертаєтеся до початкового місця. Ти потрапляєш у пастку в групі. Це монади.
Крок 2: Комплексне оновлення. У кожній групі ви одразу запускаєте PageRank. Кожен вузол отримує нову вагу залежно від структури всієї групи. Це не локальне оновлення, як у автоматах стільникових автоматів з фіксованими вікнами. Натомість новий стан кожного вузла одночасно відображає всю конфігурацію його монади. Уявіть це як «момент досвіду» для цієї монади: цілісну гармонізацію, яка враховує все, що знаходиться всередині межі.
Крок 3: Перепідключення проводки. На основі нових ваг і вже існуючої структури граф перепроводжується. Утворюються нові ребра, і топологія змінюється. Це створює нові сильно пов'язані компоненти, і цикл повторюється.
Що це нам дає? По-перше, змінні розміри відра. Сильно пов'язані компоненти можуть бути будь-якого розміру — від окремих вузлів до величезних кластерів. У моделі нічого не вирішує це заздалегідь; вона виникає з топології. І цілісне правило оновлення: у межах кожної монади алгоритм PageRank одночасно розглядає всю внутрішню структуру. «Досвід» монади не будується на основі локальних взаємодій — принаймні наївно — бо він обчислюється як функція цілого.
Це, очевидно, схема. Я не стверджую, що мозок буквально керує PageRank. Але він відображає структурні риси, які, на мою думку, мають значення: межі, що розрізають систему на ціли, і оновлюють правила, що працюють на цих цілих як на одиницях, а не проходять через їхні частини.
Найкращі
Рейтинг
Вибране
