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Kundenrezension

29 von 37 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
2.0 von 5 Sternen Careful!, 21. Dezember 2003
Rezension bezieht sich auf: A New Kind of Science (Gebundene Ausgabe)
There's a danger in confusing two different things together. One can use affine fractals to draw pictures of mountain landscapes, but the rules of fractal construction teach you absolutely nothing about the physics or geology of mountain formation. Likewise, you will learn nothing about leopards simply from constructing patterns that look like leopard spots. Computational universality is very powerful: you can compute any computable number or function, but the way that those numbers and functions appear empirically in nature will remain not explained. To believe that nature is like a ca says nothing unless the program is specified. where did the program come from? I recommend instead the chapters on symmetry as the basis of physical law in Wigner's Symmetries and Reflections, a very beautiful book.
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1-2 von 2 Diskussionsbeiträgen
Ersteintrag: 18.06.2009 20:39:07 GMT+02:00
I wonder how quantum mechanics can be implemented in an algorithmic framework.
Algorithms, by there definition, always lead to fully determined outcomes.

Antwort auf einen früheren Beitrag vom 06.03.2012 10:02:41 GMT+01:00
Zuletzt vom Autor geändert am 06.03.2012 10:04:54 GMT+01:00
Stefan Zapf meint:
An interesting post!

However, there are algorithms that do not fully determine the outcomes on a given input variable. Take machine learning algorithms. Their output often varies on the same input over time. Another example are hashing functions for data storage. Their collision resolution techniques will produce two different datasets if the on the same input values depending on the order of insertion. Another example are computer games. A lot of the outcomes are based on randomization like the shuffling of cards in Solitaire.

In each of these examples (and there are more) algorithms produce different outcomes based on variables outside of their control. In the computer game example, the input variation is a probailitic variable. So there's nothing in the definition of an algorithm that precludes variable outcomes based on static rules.

It's pretty much the same for phyiscal laws. The probabilistic formulas of Quantum mechanics are static but the results may vary depdening on chance or unobservable phenomenon.
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