Funzione incrementale per i concetti autologici un'osservazione ricorsiva che determina il momento che si relaziona all'insieme che appare indeterminato e che si determina nell'osservazione che unifica lo schema nella narrazione e della percezione del sé nel continuum tra il prima e il dopo come movimento dell'input e del output attraverso i due lati dello zero, punto di equilibrio tra gli estremi duali del dipolo inferente.
\[ f_{\text{autologicaIncrementale}}(n, \text{insiemeIndeterminato}, \text{input}, \text{output}) = \begin{cases} \text{Se } n = 0, & \frac{\text{input} + \text{output}}{2} \\ \text{Se } n \neq 0, & \frac{\text{input} + \text{output}}{2} + \frac{n}{|n|} \end{cases} \]
Osservazione ricorsiva che determina il momento che si relaziona all'insieme che appare indeterminato e che si determina nell'osservazione
\[
f_{\text{autologicaIncrementale}}(n, \text{insiemeIndeterminato}, \text{input}, \text{output}) =
\begin{cases}
\text{Se } n = 0, & \frac{\text{input} + \text{output}}{2} \\
\text{Se } n \neq 0, & \frac{\text{input} + \text{output}}{2} + \frac{n}{|n|}
\end{cases}
\]
Dove:
- \( n \) è il momento corrente, che può essere positivo, negativo o zero.
- \( \text{insiemeIndeterminato} \) è l'insieme di elementi o circostanze che appare indeterminato.
- \( \text{input} \) e \( \text{output} \) rappresentano i dati in entrata e in uscita, rispettivamente.
La funzione calcola la percezione del sé come la media tra input e output. Successivamente, determina il punto di equilibrio tra gli estremi duali del dipolo inferente, che è modulato dal momento \( n \). Infine, l'insieme indeterminato viene determinato attraverso questa osservazione, unificando lo schema nella narrazione e nella percezione del sé.
Questa funzione serve come un modello per l'osservazione autologica incrementale, permettendo di esplorare come il sé percepisce e interagisce con il suo ambiente in un continuum temporale.
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Extended Equation with All Dynamics 0410
\[ f = \Lambda [ N_{\Theta} \Theta (\delta(t) (\alpha f_{1}(D, S, R) + \beta f_{2}(D, S, R)) + (1 - \delta(t)) (\gamma f_{3}(D, S, R))) + N_{\Phi} \Phi(t) (S + P_{\text{min}}) + \Xi(D, A, Z) + \Psi(R, C, V) ] \]
#### Added and Modified Components
- \( \Lambda \): Overall coefficient.
- \( N_{\Theta}, N_{\Phi} \): Normalization coefficients for \( \Theta \) and \( \Phi \).
- \( \Xi(D, A, Z) \): Function for observed dynamics between points A and Z.
- \( \Psi(…
Regola Generale Unificata per la Dinamica Assiomatica Estesa 0410
\[ G(D, C, P, \Phi) = \Lambda \left[ \Theta \left( V(D), F_{\text{filter}}(D), \Pi(P) \right), O(R, \Phi), I(F, O) \right] \]
#### Dettagli delle Funzioni
- \( \Lambda \) è una funzione di integrazione come somma pesata o una funzione di ottimizzazione multi-obiettivo.
\[
\Lambda(a, b, c) = \alpha \cdot a + \beta \cdot b + \gamma \cdot c
\]
Regola Generale Unificata per la Dinamica Assiomatica Estesa
\[ G(D, C, P, \Phi) = \Lambda \left[ \Theta \left( V(D), F_{\text{filter}}(D), \Pi(P) \right), O(R, \Phi), I(F, O) \right] \]
Questa regola integra vari aspetti come dipoli assonanti, contesto, possibilità, e una curva di Possibilità e…
Dove: - \( G \) è la funzione generale che rappresenta la dinamica assiomatica estesa.
- \( D \) è un dipolo assonante.
- \( C \) è il contesto in cui il dipolo è valutato.
- \( P \) è la possibilità.
- \( \Phi \) è la curva di Possibilità e Potenziale.…