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シムダンス「四次元能」

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from: 生成門さん

2011年01月06日 14時49分02秒

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赤の女王の命令・・・フラクラルな兎跳び「ラピッド法」

赤の女王の命令・・・フラクラルな兎跳び「ラピッド法」<フラクタルとの共振>明けましておめでとうございます。今年は兎年ですので、「不思議の国のアリス」に

赤の女王の命令・・・フラクラルな兎跳び「ラピッド法」
<フラクタルとの共振>

明けましておめでとうございます。

今年は兎年ですので、「不思議の国のアリス」に出てくる白兎をhttp://www.genpaku.org/alice01/alice01j.htmlから引用しました。


この白兎が私達を「赤の女王」がいる不思議の国へと招待してくれます。

この白兎を引用した理由から話を始めましょう。

この白兎は兎年に因んで兎のようにぴょんぴょんと飛び跳ねるフラクタルに関する岩田氏の五つの発明を紹介したいからです。

五つの発明のうち「ラピッド法」というものがあり、この名前は兎のように「早く」飛ぶことから命名されたようです。

そうです。「早く走れ」と赤の女王が命令したのです。

唐突に、赤の女王といっても「不思議の国のアリス」を知らない人には、意味が分からないでしょうが、簡単に言えば、アリスが兎を追いかけているうちに「兎の穴」に落ちてしまい、そこで、アリスは穴の中で不思議な体験をするという話です。

その穴の世界は実に不思議な世界だったのです。

そこで、この穴の中の世界をマンデルブロの集合の黒の領域と見立てて、話をして見たいと思ったのです。

もしかして、その中に落ちたのは私自身かもしれません。

では、私は穴の中でどのような体験をしたのでしょうか。

それは、自分の体の一部や全体が大きくなったり小さくなったりして感じたり、周囲のものが大きく見えたり小さく見えたりしたのです。

遠ざかって見えたり近づいて見えたり、時間感覚の異常も感じることもあったようです。

このような体験を不思議の国のアリス症候http://kikyu.jugem.jp/?eid=365と言っているようです。

その細部にどんどん引き込まれていくのですが、そこでも同じような体験をするという話です。つまり、自己が自己に相似している体験をすると言われています。

「不思議の国のアリス」の原作者、ルイス・キャロルは、この自己相似、つまり、フラクタルな脳体験を小説化したのではないでしょうか。もっと言えば、脳内の特殊な精神現象を描いたと言えるでしょう。

ところで、アリスは兎の穴に落ちて体験したことを現実の世界に戻って私達に話してみせたように、私もマンデルブロの穴=暗黒の世界に分け入った自己相似な世界を、このように見えると話してみたいのです。

しかし、その体験をアリスが語るようにはいきません。そこは数学という抽象の世界だからです。

やはり、これを説明するには助っ人が必要です。その助っ人は、当然、その暗い闇の世界に光を当てることに成功した世界でただ一人の人、岩田氏その人です。

岩田氏はこれらの発明に至るまでには大変な苦労があったようです。その模様がhttp://www.sophy.org/01801VisF.htmで詳しく語られています。

下の図は、その暗闇に光を当てることに成功した図なのですが、結果だけを見ると、そんなものかと思ってしまうでしょう。しかし、ここには暗号の国際特許として認められた知見が隠されているのです。



この図を表現にするためには5つの知見がなければならないのですが、それらを全て説明するためには多くの準備が必要です。

順序が違うのですが、兎年にちなんで、5番目の知見である「ラピッド法」という兎跳びを紹介したいと思います。

数学的な知識に乏しい私が勝手な解釈をして、あたかも分かったように説明してしまうと、ミスリードする可能性があるでしょう。もし、正確性を求めたい人はこちらを参照してください。http://www.sophy.org/01801VisF.htm

ただし、こちらの内容はアリスの童話とは違って、純粋に数学の世界の話なので、門外漢の人が理解するのは並大抵ではないでしょう。

この素晴らしい画像を見て、ただ、鑑賞して驚嘆するしかありません。しかし、それではシムハンターの皆さんは満足できないでしょう。

そこで、私が誤解を恐れず異訳、いや、意訳してみせましょう。もし、間違っていたとしても、大事な発明を間違って紹介されたなら岩田氏ご自身も気になるでしょうから、修正が入ると期待して、以下、岩田氏のテキストを編集して引用してみました。

兎の穴に入ってその不思議さを理解するためには、ルイス・キャロルのもう一つの童話「鏡の国のアリス」も参考になります。

この作品は、題名どおり鏡をテーマしています。鏡の機能とは像を写すことであり、それは、数学的には写像とか関数という言い方になるのですが、この童話にはそうしたことを暗示させる対称や時間の逆転などの話が数多く出てくるのです。

兎の穴をフラクタルの世界と見立て、これらの二つの児童小説を読み直してみるのもよいのではないでしょうか。

続く

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from: Kiyoshi_IWATAさん

2011年01月19日 00時05分01秒

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「Re:Re:Re:Re:Re:Re:Re:Re:Re:Re:Re:赤の女王の命令・・・フラクラルな兎跳び「ラピッド法」」
生成門さま、

 いわた です。

<for(Zμ.Re=描画領域最左端;Zμ.Re<描画領域最右端;Zμ.Im+=描画領域Reステップ値){
は、
<for(Zμ.Re=描画領域最左端;Zμ.Re<描画領域最右端;Zμ.Re+=描画領域Reステップ値){
である、私のミスが見落とされています。

つまり、この程度の注意力ですから、


ホームページ、
http://yoshi-tex.com/sophy/MandelStdPrd1.htm
に、擬似プログラムを付けた重要な意図が理解されていません。



先ず、重要なのは、次の 宣言。

これを見落としているので、説明が、数学的にみても、コンピュータ工学的にみても、アルゴリズムを正しく把握していないと言わざるを得ません。

typedef struct drawing_area // 演算描画領域の構造体
{
E pRe, cRe; // 水平方向の始点(左端)、中心点
E pIm, cIm; // 垂直方向の始点(上端)、中心点
E Scale, Step; // 幅の半分、画素と画素の間隔(歩幅)
} AREA;

typedef struct cmplex // 複素数と二乗和の構造体
{
E Re, Im, Qa; // 複素数の実数部、複素数の虚数部、二乗和
} Z;


1画素毎のフラクタル演算の関数が完全に理解されていません。

消してある部分は、機密保持の為でもありますが、それを、「行間を読み解く」ほどの注意力で読み解かなければ、独自の知見は絶対に見えて来ません。ペンタゴンやNASAのつわものでさえ破れないのですよ!

 ただし、プログラムの流れは、カムフラージュしていません。

これにより、波形N分割要素解析処理が二段構え(解析処理そのものと、カウント処理)であることが判るはずです。

ラピッド処理の位置に注意!

小数部抽出が 反復演算を触っていない(影響を与えていない)ことに注意!

固有振動周期性2以上のフラクタル集合解析の為には、
累計解析処理がこの後に更に複雑な入れ子ループで行われていることに注意!


従って、複素数が、自然である縦×横の画素数へ飛躍している、数の型変換についての説明が脱落していますね!

<これは、大間違い!>
最初はZz=0(正確には0+0i)ですから、Za=Zμとなります。次は、ZaをZμとして、Zz2乗を計算してZμを加えます。
の、
Za=(Zz2乗=0.0)+Zμ は正しいですが、

このZaを、
      if(Za>演算打ち切り条閾値)漸化式反復演算打ち切り脱出; //これを発散脱出と呼ぶ
      (信号情報波形N分割要素解析可視化処理); //Nに分割した要素別カウント      
      (ラピッド解析処理); //ラピッド脱出条処理に合致していれば、漸化式反復演算を打ち切って脱出。これをラピッド脱出と呼ぶ
      Zz=Za; //ZaとZzとの値の受け渡し。
を正確に読み解けば、

次は、ZaをZμとして、Zz2乗を計算してZμを加えます。
との表現は、間違っていると気付かれませんか?

(Zaの値を受け取ったZzを2乗してそれにZμを加えている のです。

この説明では、波形要素解析やラピッド解析が、反復演算1回ごとに行われていることが、正しく伝わりません。

コンピュータではFortranやこぼl時代から配列で通っている名称を易しく言い換えることが親切かなあ?

数字の列ではなく、数値が入った入れ物の列、「貨物列車の貨車の行列」だと、本当に先生をしていたときに学生に教えました。

この貨車に積まれている荷物、標準より多いか少ないか(絶対的)ではなく、前の貨車に比べて多いか少ないか(相対的)に見るのが「波形要素解析法」です。

この推測、憶測、曲解は当たってはいないと思いますが、いずれにしても、信号情報波形N分割要素解析可視化処理は、数字の列を、何かの信号の情報、つまり、波と考えて、その形をN分割して、要素ごとに分ける解析すると可視化することができるということです。
  企業秘密です。

ラピッド法も、波形要素の分割数Nに因って様々に異ります医療用、工業用、商業用で最適条件が異なるわけです。

 完全に間違いもあれば、かなりいい線まで来ている部分もあります。



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