プログラマの雑談部屋 ★376 (408ﾚｽ)
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296(1): 11/18(火)00:54 AAS
# === 思考実験プログラムの断片 ===

# 隠れた変数による初期設定 (古典的決定論)
#

# ノード属性 (A) の三値評価
# - 負荷が低い: +1
# - 負荷が高い: -1
# - 負荷が測定されていない/中立: 0
NODE_ATTRIBUTES = {'A1': 1, 'B2': 0, 'C3': -1, 'D4': 1}

# 経路相関 (P) の三値評価
# - AとBの相関が強い: +1
# - AとBの相関がない: 0
# - AとBの相関が強い逆相関: -1
PATH_CORRELATIONS = {'A1_to_B2': 0, 'B2_to_C3': -1, 'A1_to_D4': 1}

def Evaluate_Node_Ternary(node_id, attribute_key, path_correlation_key):
"""
特定のノードの最終評価値 (E_node) を計算する。
特殊乗算により、0の状態でも情報が失われないことを利用。
"""

A = NODE_ATTRIBUTES.get(attribute_key, 0) # ノードの負荷情報
P = PATH_CORRELATIONS.get(path_correlation_key, 0) # 経路の相関情報

# ノードと経路の情報を統合する（特殊なもつれ/相関の計算）
# 特殊な古典論では、これが非古典的な重ね合わせを代替する
E_integration = Special_Multiply(A, P)

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299(1): 11/18(火)00:58 AAS
この論理は0×0=1 0÷0=1 0×b=b 0÷b=bという計算を可能とした場合で
[ 1 0 -1 ] の3つの三値を使ってプログラミングするというものです
半導体の設計もこんな感じに改良するんです
この考えを人工知能に思考実験させて仮のプログラムを書いてもらった結果が>>296 297です

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