"В.Н.Щеглов. Теория смыслов Налимова" - читать интересную книгу автора

этого алгоритма, детальное описание и множество примеров приведено в [6].
В исходном массиве действительных чисел или чисел k-значной логики)
Х(n+1, m), где n - число переменных (столбцов в Х) и m - число состояний t
(ситуаций, строк), записанных в порядке течения времени t, выделяется один
или несколько столбцов Y, для которых Y = f(X). В дальнейшем для краткости
этот массив будем записывать как (Х, Y, t), где t - время. Значения Y
разбиваются на k частей (обычно на 2 по медиане), и эти значения кодируются,
например, Z = 0, 1, ... Далее каждое состояние (строки в Х), которому задано
определенное целевое значение Z, сравнивается со всей своей окрестностью не
целевых состояний, начиная с ближайших и строятся конъюнкции К малого числа
открытых интервалов dx значений переменных для целевого состояния (в
пределе, для весьма больших m, dx непрерывно, континуально). Эти К (по всем
целевым состояниям) вычисляются таким образом, чтобы К были бы простыми
импликациями (истинными формулами для Z, например: "если К, то Z = 1").
Аналогичные операции совершаются и в отношении не целевых состояний. Далее
вычисляются оценки Г для каждой К (число состояний, где встречается данная
К). Затем строятся тупиковые дизъюнктивные формы для каждого из Z = 0, 1,
... в отдельности. Начиная с наибольшей Г отбираются К и объединяются
логической связкой "или"; предварительно отбрасываются те из них, множества
состояний которых ("покрытия") уже входят в ранее выбранные К. В некоторых
случаях требуется построение вероятностной модели. Для этого все пересечения
двух или более К обозначаются как новые К, оставшиеся множества и эти новые
К вновь упорядочиваются по их Г, переиндексируются и подсчитываются итоговые
Г и Г/m. Эти частоты в сумме дают единицу.
После вычисления модели обычно проводится ее интерпретация (обычно с
помощью подходящих информационно-поисковых систем) - сопоставление с уже
известными более общими теориями, в которые К входят как подмножества (поиск
"мажоранты", "наводящих соображений", "пояснений" [8]). Иногда вычисляется
также контекст отдельных наиболее интересных итоговых К, входящих в
тупиковую форму (т. е. в модель). Это замкнутые интервалы значений всех
переменных, не включенных в данную К, для покрытия с ее оценкой Г.
Интерпретация контекста (вместе с К) соответствует возможному "объяснению"
функций Z, также и несущественных переменных. При необходимости
аналитического отображения логической модели производится аппроксимация
подмножеств значений (х , у) для каждого К обобщенными рядами Эрмита [6, 7].
На первом этапе исследования будем считать, что мы потенциально имеем
возможность отслеживать и сохранять в памяти компьютеров весьма большие, но
конечные массивы числовой информации.
Приведем далее список возможных семантических соглашений, которые в
итоге приписывают параметрам модели (записанной в общем виде) и функционалам
К, Г их определенные смысловые значения в различных ситуациях согласно
теории смыслов Налимова. Эти соглашения могут изменяться по мере накопления
новых сведений о применении и дальнейшей разработке этой теории.

Интерпретация теории смыслов с точки зрения теории и практики
использования АМКЛ

Сравним теперь АМКЛ с основными положениями последней статьи [4]
Налимова, отображающей, согласно автору, спонтанность сознания,
вероятностную теорию смыслов и смысловую архитектонику личности. Эта работа