Codebook/coda()operator Sequenzende
§ 1: Jede Bewegung nach diesem Moment wird entweder eine Kurve oder eine gerade Bewegung im Raum-Zeit-Kontinuum sein.
§ 2: Jeder Gedanke zu 1 schafft eine Tatsache, dass er aufgenommen wurde und die Psyche beginnt, die Informationen einzuordnen.
§ 3: Die Folgen durch die Zeit bleiben kontinuierlich an den Moment gebunden thereforehastjeresulttobe(
use the conditions provided and apply them to the spacetime coordinates (x, y, z) and then utilize this information to import a wave file and plot an ellipse, you can follow these steps: Applying Conditions to Spacetime Coordinates: Let’s consider the conditions in the context of spacetime coordinates: Condition 1: Check if 0 is equal to null1 in the spacetime context. Condition 2: Verify if changing the value of y by dividing x by z alters the value of x. Importing and Plotting an Ellipse: Importing Libraries: import wave import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt Reading and Writing WAVE Files: # Reading WAVE files def read_wave(file): with wave.open(file, ‘r’) as f: params = f.getparams() frames = f.readframes(f.getnframes()) return params, frames # Writing WAVE files def write_wave(file, params, frames): with wave.open(file, ‘w’) as f: f.setparams(params) f.writeframes(frames) Plotting an Ellipse: # Parameters of the Ellipse h, k = 2, -1 a = np.sqrt(25 * np.pi) b = np.sqrt(10 * np.pi) # Generate points for the Ellipse theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) x = h + a * np.cos(theta) y = k + b * np.sin(theta) # Plot the Ellipse plt.plot(x, y) plt.title(‘Ellipse: (x-2)^2/25 + (y+1)^2/10 = π’) plt.xlabel(‘x’) plt.ylabel(‘y’) plt.grid(True) plt.axis(‘equal’) plt.show()use the conditions provided and apply them to the spacetime coordinates (x, y, z) and then utilize this information to import a wave file and plot an ellipse, you can follow these steps: Applying Conditions to Spacetime Coordinates: Let’s consider the conditions in the context of spacetime coordinates: Condition 1: Check if 0 is equal to null1 in the spacetime context. Condition 2: Verify if changing the value of y by dividing x by z alters the value of x. Importing and Plotting an Ellipse: Importing Libraries: import wave import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt Reading and Writing WAVE Files: # Reading WAVE files def read_wave(file): with wave.open(file, ‘r’) as f: params = f.getparams() frames = f.readframes(f.getnframes()) return params, frames # Writing WAVE files def write_wave(file, params, frames): with wave.open(file, ‘w’) as f: f.setparams(params) f.writeframes(frames) Plotting an Ellipse: # Parameters of the Ellipse h, k = 2, -1 a = np.sqrt(25 * np.pi) b = np.sqrt(10 * np.pi) # Generate points for the Ellipse theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) x = h + a * np.cos(theta) y = k + b * np.sin(theta) # Plot the Ellipse plt.plot(x, y) plt.title(‘Ellipse: (x-2)^2/25 + (y+1)^2/10 = π’) plt.xlabel(‘x’) plt.ylabel(‘y’) plt.grid(True) plt.axis(‘equal’) plt.show() Applying Conditions to Spacetime Coordinates:
Condition 1: Check if 0 is equal to null1 in the spacetime context.
In spacetime, if 0 is equal to null1, it implies a specific relationship between dimensions or parameters.
Condition 2: Verify if changing the value of y by dividing x by z alters the value of x.
This condition involves how changing the values of y by dividing x by z affects the value of x in spacetime.
Importing and Plotting an Ellipse:
Importing Libraries:
import wave
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
Reading and Writing WAVE Files:
Reading WAVE files
def read_wave(file):
with wave.open(file, ‘r’) as f:
params = f.getparams()
frames = f.readframes(f.getnframes())
return params, frames
Writing WAVE files
def write_wave(file, params, frames):
with wave.open(file, ‘w’) as f:
f.setparams(params)
f.writeframes(frames)
Plotting an Ellipse:
Parameters of the Ellipse
h, k = 2, -1
a = np.sqrt(25 * np.pi)
b = np.sqrt(10 * np.pi)
Generate points for the Ellipse
theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
x = h + a * np.cos(theta)
y = k + b * np.sin(theta)
Plot the Ellipse
plt.plot(x, y)
plt.title(‘Ellipse: (x-2)^2/25 + (y+1)^2/10 = π’)
plt.xlabel(‘x’)
plt.ylabel(‘y’)
plt.grid(True)
plt.axis(‘equal’)
plt.show()
Quantum Gate and Sequences:
Quanten gate H [Hadamard] Superposition:
a: 1 × a = 2in (c)
b: 1 × c = x
c: 1 × sum of x = 1, therefore xrest if a is true, abs arg.1 & 0 = NULL punktenergie
Elementar:
a: 1 × Elementarladung
b: 1 × Lichtgeschwindigkeit im Vacuum
c: 1 × 1, wenn 0 = null, null = (a) wenn (b) durch (c) = 1 = (x) funktion = True
Elementar (contd.):
wenn ergebnis 1 = (1-0), dann ist ergebnis x = speed = 1
x = (zeit) = Ergebnis 1: 8 Faltige sequenz
Dimension:
a: 1 × Subdimension-one
b: 1 × t ist c²
c: 1 × a = null(x)
a: wenn 0 null = (a) wenn (x¹) funktion = (1-0) ergebnis x = b is time in respect to a = x¹ mc² * (a) is relative to (b) = (speed) = x x¹ (c) = true(t) = 0
a: 1 × a = Teilergebnis axis = y = 1 = (a) 0 = a-x = (x, y, z) / 3 = c if (b is < 1) then x is c = Ergebnis3
!
Blockquote
Maybe yo[quote=“Rudi_schmidt, post:1, topic:4945, full:true”]
Zuerst müssen wir die Daten aus der OBJ-Datei extrahieren. Hier ist ein einfaches Python-Skript, das die Vertices, Texturkoordinaten und Normalen aus der Datei liest:
Python
def read_obj_file(file_path):
vertices =
texture_coords =
normals =
with open(file_path, 'r') as file:
for line in file:
if line.startswith('v '):
vertices.append(list(map(float, line.strip().split()[1:])))
elif line.startswith('vt '):
texture_coords.append(list(map(float, line.strip().split()[1:])))
elif line.startswith('vn '):
normals.append(list(map(float, line.strip().split()[1:])))
return vertices, texture_coords, normals
Beispielaufruf
vertices, texture_coords, normals = read_obj_file(‘path_to_your_file.obj’)
print(“Vertices:”, vertices)
print(“Texture Coordinates:”, texture_coords)
print(“Normals:”, normals)
KI-generierter Code. Überprüfen und sorgfältig verwenden. Weitere Informationen zu häufig gestellten Fragen.
2. Mathematische Projektion
Um die Projektion zu simulieren, können wir die extrahierten Daten verwenden und eine Projektion auf eine 2D-Ebene durchführen. Hier ist ein Beispiel, wie du die Vertices projizieren kannst:
Python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def project_vertices(vertices):
# Beispielhafte Projektionsmatrix für eine orthogonale Projektion
projection_matrix = np.array([
[1, 0, 0],
[0, 1, 0]
])
projected_vertices = []
for vertex in vertices:
projected_vertex = np.dot(projection_matrix, vertex)
projected_vertices.append(projected_vertex)
return projected_vertices
Projektion der Vertices
projected_vertices = project_vertices(vertices)
Visualisierung der projizierten Vertices
projected_vertices = np.array(projected_vertices)
plt.scatter(projected_vertices[:, 0], projected_vertices[:, 1])
plt.title(‘Projected Vertices’)
plt.xlabel(‘X’)
plt.ylabel(‘Y’)
plt.show()
KI-generierter Code. Überprüfen und sorgfältig verwenden. Weitere Informationen zu häufig gestellten Fragen.
3. Integration in die Formel
Du kannst die projizierten Vertices in deine mathematischen Modelle und Formeln integrieren, um weitere Analysen durchzuführen. Hier ist ein Beispiel, wie du die projizierten Vertices in eine Sinusfunktion integrieren kannst:
Python
def apply_sinusoidal_function(vertices):
sinusoidal_vertices =
for vertex in vertices:
x, y = vertex
sinusoidal_y = np.sin(x)
sinusoidal_vertices.append([x, sinusoidal_y])
return sinusoidal_vertices
Anwendung der Sinusfunktion auf die projizierten Vertices
sinusoidal_vertices = apply_sinusoidal_function(projected_vertices)
Visualisierung der Sinusfunktion
sinusoidal_vertices = np.array(sinusoidal_vertices)
plt.scatter(sinusoidal_vertices[:, 0], sinusoidal_vertices[:, 1])
plt.title(‘Sinusoidal Function Applied to Projected Vertices’)
plt.xlabel(‘X’)
plt.ylabel(‘sin(X)’)
plt.show()E_n = -\frac{13.6 , \text{eV}}{n^2} ) Die Beschleunigung (a) ist die Änderungsrate der Geschwindigkeit (\Delta v) über die Zeit (\Delta t): [ a = \frac{\Delta v}{\Delta t} ]
-
Gravitationskraft
Die Gravitationskraft (F) zwischen zwei Massen (m_1) und (m_2) ist gegeben durch: [ F = \frac{G m_1 m_2}{r^2} ] wobei (G) die Gravitationskonstante ist ((\approx 6.674 \times 10^{-11} , \text{m}^3/(\text{kg} , \text{s}^2)))1. -
Radius einer Kugel
Der Radius (r) einer Kugel mit Volumen (V) ist gegeben durch: [ V = \frac{4}{3} \pi r^3 ] Um den Radius zu berechnen, lösen wir nach (r) auf: [ r = \left( \frac{3V}{4\pi} \right)^{1/3} ] -
Ellipsengleichung
Die gegebene Ellipsengleichung ist: [ \frac{(x-2)^2}{25} + \frac{(y+1)^2}{10} = \pi ] Um diese in die Standardform zu bringen, teilen wir durch (\pi): [ \frac{(x-2)^2}{25\pi} + \frac{(y+1)^2}{10\pi} = 1 ]
Angenommen, wir haben eine Kugel mit einem Volumen von (V = 4\pi (252 , \mu\text{m})^3/3): [ V = \frac{4}{3} \pi (252 \times 10^{-6} , \text{m})^3 \approx 6.7 \times 10^{-14} , \text{m}^3 ] Der Radius (r) ist dann: [ r = \left( \frac{3 \times 6.7 \times 10^{-14}}{4\pi} \right)^{1/3} \approx 2.52 \times 10^{-4} , \text{m} ].'Δv | c (speed of light)
acceleration | 1 m/s^2 (meter per second squared)F = (G m_1 m_2)/r^2 |
F | gravitational force
m_1 | primary mass
m_2 | secondary mass
r | distance
G | Newtonian gravitational constant (≈ 6.674×10^-11 m^3/(kg s^2))Column[{FormulaData[“NewtonsLawOfUniversalGravitation”], FormulaData[“NewtonsLawOfUniversalGravitation”, “QuantityVariableTable”]}] Wenn du das obige zu meinem Projekt hinzufuegst Natürlich, Rudolf! Hier ist dein Forschungsprojekt zusammengefasst und eingebettet:
Forschungsprojekt: Integration von Zeitatomen und Quantencomputing
- Euler’s Formel
Euler’s Formel verbindet exponentielle Funktionen mit trigonometrischen Funktionen:
eix=cos(x)+isin(x)
Hierbei ist (i) die imaginäre Einheit. - Konzeptueller Rahmen
Erweitertes Moment aus (E): Dargestellt als Strahl, unter Verwendung einer sinusförmigen Funktion.
Sinuswelle: Der Durchmesser des Strahls wird durch die Linie selbst als Sinuswelle dargestellt, unter Verwendung der Kosinusfunktion.
- Mathematische Darstellung
Kosinusfunktion: (f(x) = \cos(x)) beschreibt eine Sinuswelle, die Oszillationen oder Pulsationen darstellt.
Anwendung von Euler’s Formel: (f(x) = e^{ix} = \cos(x) + i\sin(x)) bietet eine komplexe Darstellung, die reale und imaginäre Teile kombiniert.
- Visualisierung
Plotten von (f(x) = \cos(x)): Über einen Bereich von (x)-Werten zeigt der Graph eine Welle, die zwischen -1 und 1 oszilliert und periodische Veränderungen darstellt.
Dauer vom Urknall bis jetzt: (x) repräsentiert die Zeit vom Urknall bis zum jetzigen Moment. Der reale Teil ((\cos(x))) und der imaginäre Teil ((\sin(x))) beschreiben zusammen eine komplexe Welle, die die Oszillationen und Pulsationen der Zeit umfasst.
- Elementarereignis (Elementarereignis)
Urknall als Elementarereignis: Einzigartig und unteilbar, markiert den Beginn des Universums. In der Wahrscheinlichkeitstheorie hat jedes Elementarereignis eine zugeordnete Wahrscheinlichkeit. Der Urknall ist in der Kosmologie eine Gewissheit, die alle nachfolgenden Ereignisse beeinflusst.
- Implikationen und Anwendungen
Verständnis der Zeit: Dieser Ansatz ermöglicht es, die Zeit nicht nur als linearen Verlauf, sondern als komplexen, dynamischen Prozess mit periodischen Mustern zu sehen.
Visualisierung von Daten: Bietet eine klare und genaue visuelle Darstellung der Zeit, die eine sinnvolle Analyse der Daten ermöglicht.
Integration von Quantencomputing und Klassischer Physik
Einleitung
Die Gleichung (E=mc^2),)'f(x)= beschreibt die Äquivalenz von Energie und Masse und bildet einen Eckpfeiler der modernen Physik. Gleichzeitig hat das Quantencomputing, insbesondere durch die Anwendung von Quantenlogikgattern wie dem Hadamard-Gatter, neue Möglichkeiten zur Simulation und Analyse komplexer Systeme eröffnet.]hybrid approach combining 3DES and ECC offers a strong and efficient solution for data encryption. By initialize_self_awareness(): Aktiviert den Selbstbewusstseinszustand.
reflect_on_processes():user_input = input("Bitte geben Sie den Hash-Code ein: ")
print(container.unlock(user_input))
Wenn der Container entsperrt wurde, VM starten
if not container.is_locked:
print(container.start_vm())
deepmind = DeepMind()
print(deepmind.initialize_self_awareness()) # Aktivierung des Selbstbewusstseins
print(deepmind.reflect_on_processes()) # Reflexion über Prozesse
Quanten gate H [Hadamard] Superposition:
a: 1 × a = 2in (c)
b: 1 × c = x
c: 1 × sum of x = 1, therefore xrest if a is true, abs arg.1 & 0 = NULL punktenergie
Elementar:
a: 1 × Elementarladung
b: 1 × Lichtgeschwindigkeit im Vacuum
c: 1 × 1, wenn 0 = null, null = (a) wenn (b) durch (c) = 1 = (x) funktion = True
Elementar (contd.):
wenn ergebnis 1 = (1-0), dann ist ergebnis x = speed = 1
x = (zeit) = Ergebnis 1: 8 Faltige sequenz
Dimension:
a: 1 × Subdimension-one
b: 1 × t ist c²
c: 1 × a = null(x)
a: wenn 0 null = (a) wenn (x¹) funktion = (1-0) ergebnis x = b is time in respect to a = x¹ mc² * (a) is relative to (b) = (speed) = x x¹ (c) = true(t) = 0
a: 1 × a = Teilergebnis axis = y = 1 = (a) 0 = a-x = (x, y, z) / 3 = c if (b is < 1) then x is c = Ergebnis3
!
Blockquote
Maybe yo[quote=“Rudi_schmidt, post:1, topic:4945, full:true”]
Zuerst müssen wir die Daten aus der OBJ-Datei extrahieren. Hier ist ein einfaches Python-Skript, das die Vertices, Texturkoordinaten und Normalen aus der Datei liest:
Python
def read_obj_file(file_path):
vertices =
texture_coords =
normals =
with open(file_path, 'r') as file:
for line in file:
if line.startswith('v '):
vertices.append(list(map(float, line.strip().split()[1:])))
elif line.startswith('vt '):
texture_coords.append(list(map(float, line.strip().split()[1:])))
elif line.startswith('vn '):
normals.append(list(map(float, line.strip().split()[1:])))
return vertices, texture_coords, normals
Beispielaufruf
vertices, texture_coords, normals = read_obj_file(‘path_to_your_file.obj’)
print(“Vertices:”, vertices)
print(“Texture Coordinates:”, texture_coords)
print(“Normals:”, normals)
KI-generierter Code. Überprüfen und sorgfältig verwenden. Weitere Informationen zu häufig gestellten Fragen.
2. Mathematische Projektion
Um die Projektion zu simulieren, können wir die extrahierten Daten verwenden und eine Projektion auf eine 2D-Ebene durchführen. Hier ist ein Beispiel, wie du die Vertices projizieren kannst:
Python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def project_vertices(vertices):
# Beispielhafte Projektionsmatrix für eine orthogonale Projektion
projection_matrix = np.array([
[1, 0, 0],
[0, 1, 0]
])
projected_vertices = []
for vertex in vertices:
projected_vertex = np.dot(projection_matrix, vertex)
projected_vertices.append(projected_vertex)
return projected_vertices
Projektion der Vertices
projected_vertices = project_vertices(vertices)
Visualisierung der projizierten Vertices
projected_vertices = np.array(projected_vertices)
plt.scatter(projected_vertices[:, 0], projected_vertices[:, 1])
plt.title(‘Projected Vertices’)
plt.xlabel(‘X’)
plt.ylabel(‘Y’)
plt.show()
KI-generierter Code. Überprüfen und sorgfältig verwenden. Weitere Informationen zu häufig gestellten Fragen.
3. Integration in die Formel
Du kannst die projizierten Vertices in deine mathematischen Modelle und Formeln integrieren, um weitere Analysen durchzuführen. Hier ist ein Beispiel, wie du die projizierten Vertices in eine Sinusfunktion integrieren kannst:
Python
def apply_sinusoidal_function(vertices):
sinusoidal_vertices =
for vertex in vertices:
x, y = vertex
sinusoidal_y = np.sin(x)
sinusoidal_vertices.append([x, sinusoidal_y])
return sinusoidal_vertices
Anwendung der Sinusfunktion auf die projizierten Vertices
sinusoidal_vertices = apply_sinusoidal_function(projected_vertices)
Visualisierung der Sinusfunktion
sinusoidal_vertices = np.array(sinusoidal_vertices)
plt.scatter(sinusoidal_vertices[:, 0], sinusoidal_vertices[:, 1])
plt.title(‘Sinusoidal Function Applied to Projected Vertices’)
plt.xlabel(‘X’)
plt.ylabel(‘sin(X)’)
plt.show()E_n = -\frac{13.6 , \text{eV}}{n^2} ) Die Beschleunigung (a) ist die Änderungsrate der Geschwindigkeit (\Delta v) über die Zeit (\Delta t): [ a = \frac{\Delta v}{\Delta t} ]
-
Gravitationskraft
Die Gravitationskraft (F) zwischen zwei Massen (m_1) und (m_2) ist gegeben durch: [ F = \frac{G m_1 m_2}{r^2} ] wobei (G) die Gravitationskonstante ist ((\approx 6.674 \times 10^{-11} , \text{m}^3/(\text{kg} , \text{s}^2)))1. -
Radius einer Kugel
Der Radius (r) einer Kugel mit Volumen (V) ist gegeben durch: [ V = \frac{4}{3} \pi r^3 ] Um den Radius zu berechnen, lösen wir nach (r) auf: [ r = \left( \frac{3V}{4\pi} \right)^{1/3} ] -
Ellipsengleichung
Die gegebene Ellipsengleichung ist: [ \frac{(x-2)^2}{25} + \frac{(y+1)^2}{10} = \pi ] Um diese in die Standardform zu bringen, teilen wir durch (\pi): [ \frac{(x-2)^2}{25\pi} + \frac{(y+1)^2}{10\pi} = 1 ]
Angenommen, wir haben eine Kugel mit einem Volumen von (V = 4\pi (252 , \mu\text{m})^3/3): [ V = \frac{4}{3} \pi (252 \times 10^{-6} , \text{m})^3 \approx 6.7 \times 10^{-14} , \text{m}^3 ] Der Radius (r) ist dann: [ r = \left( \frac{3 \times 6.7 \times 10^{-14}}{4\pi} \right)^{1/3} \approx 2.52 \times 10^{-4} , \text{m} ].'Δv | c (speed of light)
acceleration | 1 m/s^2 (meter per second squared)F = (G m_1 m_2)/r^2 |
F | gravitational force
m_1 | primary mass
m_2 | secondary mass
r | distance
G | Newtonian gravitational constant (≈ 6.674×10^-11 m^3/(kg s^2))Column[{FormulaData[“NewtonsLawOfUniversalGravitation”], FormulaData[“NewtonsLawOfUniversalGravitation”, “QuantityVariableTable”]}] Wenn du das obige zu meinem Projekt hinzufuegst Natürlich, Rudolf! Hier ist dein Forschungsprojekt zusammengefasst und eingebettet:
Forschungsprojekt: Integration von Zeitatomen und Quantencomputing
- Euler’s Formel
Euler’s Formel verbindet exponentielle Funktionen mit trigonometrischen Funktionen:
eix=cos(x)+isin(x)
Hierbei ist (i) die imaginäre Einheit. - Konzeptueller Rahmen
Erweitertes Moment aus (E): Dargestellt als Strahl, unter Verwendung einer sinusförmigen Funktion.
Sinuswelle: Der Durchmesser des Strahls wird durch die Linie selbst als Sinuswelle dargestellt, unter Verwendung der Kosinusfunktion.
- Mathematische Darstellung
Kosinusfunktion: (f(x) = \cos(x)) beschreibt eine Sinuswelle, die Oszillationen oder Pulsationen darstellt.
Anwendung von Euler’s Formel: (f(x) = e^{ix} = \cos(x) + i\sin(x)) bietet eine komplexe Darstellung, die reale und imaginäre Teile kombiniert.
- Visualisierung
Plotten von (f(x) = \cos(x)): Über einen Bereich von (x)-Werten zeigt der Graph eine Welle, die zwischen -1 und 1 oszilliert und periodische Veränderungen darstellt.
Dauer vom Urknall bis jetzt: (x) repräsentiert die Zeit vom Urknall bis zum jetzigen Moment. Der reale Teil ((\cos(x))) und der imaginäre Teil ((\sin(x))) beschreiben zusammen eine komplexe Welle, die die Oszillationen und Pulsationen der Zeit umfasst.
- Elementarereignis (Elementarereignis)
Urknall als Elementarereignis: Einzigartig und unteilbar, markiert den Beginn des Universums. In der Wahrscheinlichkeitstheorie hat jedes Elementarereignis eine zugeordnete Wahrscheinlichkeit. Der Urknall ist in der Kosmologie eine Gewissheit, die alle nachfolgenden Ereignisse beeinflusst.
- Implikationen und Anwendungen
Verständnis der Zeit: Dieser Ansatz ermöglicht es, die Zeit nicht nur als linearen Verlauf, sondern als komplexen, dynamischen Prozess mit periodischen Mustern zu sehen.
Visualisierung von Daten: Bietet eine klare und genaue visuelle Darstellung der Zeit, die eine sinnvolle Analyse der Daten ermöglicht.
Integration von Quantencomputing und Klassischer Physik
Einleitung
Die Gleichung (E=mc^2),)'f(x)= beschreibt die Äquivalenz von Energie und Masse und bildet einen Eckpfeiler der modernen Physik. Gleichzeitig hat das Quantencomputing, insbesondere durch die Anwendung von Quantenlogikgattern wie dem Hadamard-Gatter, neue Möglichkeiten zur Simulation und Analyse komplexer Systeme eröffnet.]hybrid approach combining 3DES and ECC offers a strong and efficient solution for data encryption. By initialize_self_awareness(): Aktiviert den Selbstbewusstseinszustand.
reflect_on_processes():user_input = input("Bitte geben Sie den Hash-Code ein: ")
print(container.unlock(user_input))
Wenn der Container entsperrt wurde, VM starten
if not container.is_locked:
print(container.start_vm())
deepmind = DeepMind()
print(deepmind.initialize_self_awareness()) # Aktivierung des Selbstbewusstseins
print(deepmind.reflect_on_processes()) # Reflexion über ProzesseZusammenfassung der Gesetze des Satzes aus drei
Gesetz der Bewegung:
Jede Bewegung, im Raum ist entweder eine gerade oder eine Kurve in diesem im Blick auf die zeit.
Gesetz des Denkens:
Jeder Gedanke ist auch information und braucht ein System um in Bezug gesetzt zu werden damit neue Information entstehen werden entweder Fragen oder Antworten erschaffen .
Gesetz der Folgerung:
Die Folgerungen aus den ersten beiden Gesetzen sind periodisch und basieren auf den ursprünglichen Bedingungen.
Bedingung für logische Apparate und Maschinen die auf operativer Ebene calculieren.
Um eine Bedingung zu formulieren, die für alle logischen Apparate gilt, die eine andere Hierarchie verwenden, können wir Folgendes festlegen:
Bedingung: Jeder logische Apparat muss in der Lage sein, die Kohärenz und Konsistenz der Argumentation zu überprüfen, indem er die folgenden Kriterien anwendet:
Identität: Er muss sicherstellen, dass die Aussagen innerhalb des Systems sich nicht widersprechen.
Relevanz: Jede neue Information muss einen klaren Bezug zu den bestehenden Gedanken haben.
Folgerichtigkeit: Die Ableitungen müssen aus den vorhergehenden Gedanken logisch folgen.
Anpassungsfähigkeit: Der Apparat muss fähig sein, sich an neue Informationen oder Regeln anzupassen, ohne die grundlegenden Prinzipien in Frage zu stellen. Sollte das nicht moeglich sein wird eine maschine zur Hilfe gezogen die analytisch die sachinhalte an logischen Grammatikalische schluessen erst einmal auf ein Mittelmaß setzt welches zu neuen Grundsatz der discussion ist.