<Sne> Hipotetycznie jest jak najbardziej dobrym narzędzem--liczba może być wielowymiarowa--ale w praktyce teoria chaosu robi syf.
<Sne> Mózg składa się ze skończonej ilości niezależnych procesorów, więc ilość wymiarów jest skończona. Po prostu duża. No ale cóż, od tego są modele, ale IQ nie jest dobrym przykładem...
<Fadex> Jeśli dobrze pamiętam to mózg składa się z neuronów, a nie procesorów, ale co ja tam wiem.
<Jakim> Sprowadzenie układu wielowymiarowego do mniej wymiarowego musi skutować utratą informacji.
<msg> Psikus, masz w głowie Intel Galileo, x100M
<Sne> Fadex, czarna dziura też procesor.
<Sne> Jakim, definicja modelu, czyż nie?
<Jakim> - jest to przy założeniu że te wymiary są nieskończone (rzutujemy dowolny wektor). Jednak nie są (rzutujemy skończoną liczbę wektorów, można je ograniczać), co oznacza że można zrobić rzutowanie na jeden nieskończony wymiar bez utraty i...est pojęciem odnoszącym się do struktury liniowej (wymiary topologiczne), tutaj morfizmami są izomorfizmy, nie bijekcje.
<Jakim> (względnie; wymiary topologiczne - ale to inna bajka)*
<Fadex> Mhm, czyli w skrócie - każdy według swojej definicji ma rację
<Jakim> W teorii kategorii model jest strukturą [Vec], popatrzyłeś na to pod kątem [Set].
<Jakim> W sensie ścisłym - nie masz racji, opisujesz zależności nieadekwatnym morfizmem.
<Fadex> Nie rozumiem. Jeśli mogę przejść z pary (RxR) do R funkcją i z powrotem funkcją odwrotną dla każdej pary (RxR) to dla mnie to jest brak utraty informacji. Dlaczego muszę korzystać w tym celu z przestrzeni liniowej?
<Jakim> Argument niemerytoryczny, aczkolwiek praktyczny: zadaj mi jawnym wzorem wspomnianą bijekcję R^2 -> R.
<Jakim> Dowody równoliczności są na ogół niekonstruktywne i korzystają z pewnika wyboru. Jeżeli chcesz mieć dane, na których chcesz operować i je konstruktywnie przekształcać, używasz wektorów.
<YumohuSeyo> a ja to bym zjadł banana
