yosuf : 좋습니다. 이제 매개 변수 n의 물리적 의미를 이해하고 마지막으로 "PRESENT"라는 개념을 공식화하고 왜 그 존재를 느끼지 못하는지, 그리고 실제로 역사와 미래만 있는 것처럼 보이는 이유를 알아내야 합니다. 지금까지 신중한 가정: 현재의 절반은 이미 역사에 있고 절반은 아직 발생하지 않았습니다. 즉, 미래에서 흐를 것입니다.
베이 (META-COT + 유니버설 모델에 올빼미가 있습니다 ...) 여기 ... 정말 이미 있습니다 - " PE-RE-TE-KA-ET "!!!
이 그림은 기록된 과거에 기초하여 역사 형성에 현재가 기여한 바를 귀하의 용어로 설명합니다.
그러나 역설은 없습니다.
나는 괄호 안에 언급할 것이다 - 이 모든 것들은 TAU의 오래 알려져 있고 잘 연구된 작업 도구입니다.
여기에 그려주세요, 그리고 함수 B = 1-I
나는 TAU의 해석에서 도구가 알려져 있다는 데 동의합니다. 그러나 이러한 관점에서 공간과 시간, 그리고 그 안에 있는 과정이 처음으로 제시됩니다. 알려진 기능의 다른 패밀리는 표시된 변형을 겪을 수 있지만 명확한 물리적 의미는 없습니다. 매개변수 n의 역할을 아직 이해하지 못하지만 열심히 생각합니다. 우리에게 친숙한 시공간 차원이 n = 0인 경우에 해당한다는 것은 지금까지만 알려져 있습니다. 그리고 실제 프로세스는 다양한 가치를 보여줍니다. 모델은 선형 및 비선형 패턴 모두에 쉽게 대처할 수 있기 때문에 그 속성은 아직 완전히 탐구되고 이해되지 않았습니다. 예를 들어, 모델은 "직선 포물선", "포물선 쌍곡선", "쌍곡선 지수, "직선 포물선 쌍곡선", .... 우리가 이해하지 못하는 것과 같이 쉽게 설명할 수 있습니다.
내가 올바르게 이해한다면, 이 경우 H는 고정된 것으로 판명되었으며, 동등한 대상의 특성은 문제의 역사의 선택된 깊이에 의해 엄격하게 설정됩니까?
적응력이 없다...
사실, 그들이 상수(눈으로 찍은) 매개변수를 사용하여 분석적 의존성으로 kotir를 설명하려고 할 때 놀라운 일이 아닙니다....
당신이 맞습니다. 여기에서 우리는 " 고려중인 역사의 선택된 깊이 "에 엄격하게 묶여 있으며 솔직히 어떤 근거로 그것을 선택해야 할지 모르겠습니다. 우리는 선험적으로 그것을 알고 있다고 가정합니다. 그러나 이것은 사실이 아닙니다. 따라서 이 이론을 바탕으로 개발된 TS에서 유일하게 최적화된 파라미터이다.
내가 올바르게 이해한다면, 이 경우 H는 고정된 것으로 판명되었으며, 동등한 대상의 특성은 문제의 역사의 선택된 깊이에 의해 엄격하게 설정됩니까?
적응력이 없다...
사실, 그들이 상수(눈으로 찍은) 매개변수를 사용하여 분석적 의존성으로 kotir를 설명하려고 할 때 놀라운 일이 아닙니다....
아니 정말. 이 경우 H는 고정되지 않은 것으로 판명되었지만 현재 매개 변수로 현재 순간에 고정되어 있습니다. 구성에 따라 등가 개체에는 가변 매개변수가 있습니다. 그리고 이것은 매개변수 적응성으로 간주될 수 있습니다. 분명히 등가 대상의 순서는 역사의 깊이에 따라 다릅니다.
아니 정말. 이 경우 H는 고정되지 않은 것으로 판명되었지만 현재 매개 변수로 현재 순간에 고정되어 있습니다. 구성에 따라 등가 개체에는 가변 매개변수가 있습니다. 그리고 이것은 매개변수 적응성으로 간주될 수 있습니다. 분명히 등가 대상의 순서는 역사의 깊이에 따라 다릅니다.
분명한.
새로운 막대 가 도착하고 가장 오래된 막대가 제거되면서 H는 남은 것과 도착한 것에 따라 공식적으로 다시 계산되며 이는 좋지 않습니다.
즉, 현재 순간에 노이즈의 존재와 신호의 존재 여부가 고려되지 않습니다. 모두 하나의 힙에 있습니다.
좋습니다. 이제 매개 변수 n의 물리적 의미를 이해하고 마지막으로 "PRESENT"라는 개념을 공식화하고 왜 그 존재를 느끼지 못하는지, 그리고 실제로 역사와 미래만 있는 것처럼 보이는 이유를 알아내야 합니다. 지금까지 신중한 가정: 현재의 절반은 이미 역사에 있고 절반은 아직 발생하지 않았습니다. 즉, 미래에서 흐를 것입니다.
베이 (META-COT + 유니버설 모델에 올빼미가 있습니다 ...) 여기 ... 정말 이미 있습니다 - " PE-RE-TE-KA-ET "!!!
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이 그림은 기록된 과거에 기초하여 역사 형성에 현재가 기여한 바를 귀하의 용어로 설명합니다.
그러나 역설은 없습니다.
나는 괄호 안에 언급할 것이다 - 이 모든 것들은 TAU의 오래 알려져 있고 잘 연구된 작업 도구입니다.
여기에 그려주세요, 그리고 함수 B = 1-I
나는 TAU의 해석에서 도구가 알려져 있다는 데 동의합니다. 그러나 이러한 관점에서 공간과 시간, 그리고 그 안에 있는 과정이 처음으로 제시됩니다. 알려진 기능의 다른 패밀리는 표시된 변형을 겪을 수 있지만 명확한 물리적 의미는 없습니다. 매개변수 n의 역할을 아직 이해하지 못하지만 열심히 생각합니다. 우리에게 친숙한 시공간 차원이 n = 0인 경우에 해당한다는 것은 지금까지만 알려져 있습니다. 그리고 실제 프로세스는 다양한 가치를 보여줍니다. 모델은 선형 및 비선형 패턴 모두에 쉽게 대처할 수 있기 때문에 그 속성은 아직 완전히 탐구되고 이해되지 않았습니다. 예를 들어, 모델은 "직선 포물선", "포물선 쌍곡선", "쌍곡선 지수, "직선 포물선 쌍곡선", .... 우리가 이해하지 못하는 것과 같이 쉽게 설명할 수 있습니다.
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이 그림은 고정된 과거에 기초하여 역사 형성에 현재가 기여한 바를 당신의 용어로 설명합니다.
그러나 역설은 없습니다.
나는 괄호 안에 언급할 것이다 - 이 모든 것들은 TAU의 오래 알려져 있고 잘 연구된 작업 도구입니다.
내가 올바르게 이해한다면, 이 경우 H는 고정된 것으로 판명되었으며, 동등한 대상의 특성은 문제의 역사의 선택된 깊이에 의해 엄격하게 설정됩니까?
적응력이 없다...
사실, 그들이 상수(눈으로 찍은) 매개변수를 사용하여 분석적 의존성으로 kotir를 설명하려고 할 때 놀라운 일이 아닙니다....
내가 올바르게 이해한다면, 이 경우 H는 고정된 것으로 판명되었으며, 동등한 대상의 특성은 문제의 역사의 선택된 깊이에 의해 엄격하게 설정됩니까?
적응력이 없다...
사실, 그들이 상수(눈으로 찍은) 매개변수를 사용하여 분석적 의존성으로 kotir를 설명하려고 할 때 놀라운 일이 아닙니다....
내가 올바르게 이해한다면, 이 경우 H는 고정된 것으로 판명되었으며, 동등한 대상의 특성은 문제의 역사의 선택된 깊이에 의해 엄격하게 설정됩니까?
적응력이 없다...
사실, 그들이 상수(눈으로 찍은) 매개변수를 사용하여 분석적 의존성으로 kotir를 설명하려고 할 때 놀라운 일이 아닙니다....
아니 정말. 이 경우 H는 고정되지 않은 것으로 판명되었지만 현재 매개 변수로 현재 순간에 고정되어 있습니다. 구성에 따라 등가 개체에는 가변 매개변수가 있습니다. 그리고 이것은 매개변수 적응성으로 간주될 수 있습니다. 분명히 등가 대상의 순서는 역사의 깊이에 따라 다릅니다.
매개변수 n은 변곡점에서 전환 함수의 기울기를 설정합니다. 임계점(n,τ), 그 이후에는 성장률이 감소합니다(가속도가 음수가 됨).
잘생긴 남자들이여, 존경합니다! 그러나 - 나는 많이 이해하지 못합니다 ... (표면에 적분과 확산 - "당신"에.)
더....
센크-에스.
아니 정말. 이 경우 H는 고정되지 않은 것으로 판명되었지만 현재 매개 변수로 현재 순간에 고정되어 있습니다. 구성에 따라 등가 개체에는 가변 매개변수가 있습니다. 그리고 이것은 매개변수 적응성으로 간주될 수 있습니다. 분명히 등가 대상의 순서는 역사의 깊이에 따라 다릅니다.
분명한.
새로운 막대 가 도착하고 가장 오래된 막대가 제거되면서 H는 남은 것과 도착한 것에 따라 공식적으로 다시 계산되며 이는 좋지 않습니다.
즉, 현재 순간에 노이즈의 존재와 신호의 존재 여부가 고려되지 않습니다. 모두 하나의 힙에 있습니다.
전환 프로세스가 시작된 견적 차트의 특징적인 포인트나 수준에는 구속력이 없습니다.
분명한.
새로운 막대가 도착하고 가장 오래된 막대가 제거되면서 H는 남은 것과 도착한 것에 따라 공식적으로 다시 계산되며 이는 좋지 않습니다.
즉, 노이즈의 존재와 신호의 존재 여부는 고려되지 않습니다. 모두 하나의 힙에 있습니다.
견적 차트의 특징적인 포인트나 수준에 대한 구속력은 없습니다.
네. 현지 설명.
조금 후에 로컬 및 글로벌 동작의 결과를 확인하는 것이 편리할 시뮬레이션 모델을 만들 것입니다.