В разнообразии, очевидно, что два или более состояний равновесия p1

Лежат в том же бассейне P2. Так как это часто случается, мы можем сделать

Более свободным, но более ярким утверждением, что равномерное изменение

Входы набора преобразователей имеют тенденцию снижать разнообразие набора.

По мере уменьшения разнообразия меняется и набор, так что все его элементы

Люди стремятся в каждый момент находиться в одном и том же состоянии. Другими словами,

Изменения на входе преобразователя приводят к тому, что система

Состояние (в данный момент) в меньшей степени зависит от показаний датчика.

Визуальное начальное состояние и многое другое зависит от конкретной последовательности

Значений параметров, используемых в качестве входных.

На тот же факт можно взглянуть с другой точки зрения. В

Только что приведенный аргумент, «набор» был взят для ясности как набор

Реплик одного преобразователя, все работают одновременно. В

Теорема в равной степени применима к одному преобразователю на серии

Случаях, при условии, что различное начальное время приведено в

138

Правильная переписка. Эта точка зрения была бы более подходящей.

Приятно, если бы мы изучали какой-нибудь очень сложный преобразователь,

Свежие эксперименты над ней каждый день. Если бы он содержал большое количество

Довольно труднодоступные части, могут возникнуть трудности с доставкой

Каждое утро возвращаться к некоторому стандартизированному состоянию, готовому к следующему

Эксперимент. Теорема гласит, что если ее вклад будет принят, то в начале

Утром, через какой-то стандартный распорядок, то чем дольше

Рутина, тем больше уверенности в том, что машину привезут,

Готов для экспериментатора, до некоторого стандартного состояния. Экспери-

Ментер не может назвать штат, но он может быть уверен

Что он имеет тенденцию воспроизводиться.

Следует отметить, что простое равенство параметра набора при

Каждого шага последовательности недостаточно; если эффект должен быть

Более чем просто номинальные (т.е. нулевые) параметры должны пройти

Фактическое, ненулевое, изменение.

Истинность теоремы никоим образом не зависит от размера

Система. Очень большие системы так же подвержены этому, как и маленькие,

И часто можно ожидать, что эффект будет более плавным и

Регулярно (по статистическому эффекту крупности). Следовательно, это может

Быть полезным для мозга, а также для социальных и экономических

Система.

Примеры, которые могут соответствовать этому процессу, очень многочисленны.

Пн. Возможно, что-то подобное происходит, когда обнаруживается, что

Несколько мальчиков с ярко выраженной индивидуальностью, прошедшие через

В той же школе, разработайте способы, которые более характерны для

Школу, в которой они учились, чем их изначальная индивидуальность. В

Степень, в которой эта тенденция к единообразию в поведении обусловлена

Это свойство преобразователей необходимо оставить для дальнейших исследований.

Необходимо какое-то название, с помощью которого можно было бы

Упомянутый. Я назову это законом опыта. Это может быть

Более ярко описано в заявлении о том, что информация, представленная

Изменение параметра имеет тенденцию уничтожать и заменять информацию

О начальном состоянии системы.

139

Т РА Н СМИССИ ОНОФ ВА Р И Е ТЫ

Глава

8

краткий отчет упоминает не менее шестнадцати основных преобразований

Через все это что-то было сохранено, хотя

Внешний вид изменился почти до неузнаваемости.

Сложность кодирования. При рассмотрении такой повторяющейся трески

Наблюдатель может легко переоценить количество вредных веществ.

Сложность, которая была введена. Нередко случается, что

Степень сложности не так велика, как первое впечатление

Сион мог бы предложить.

Простой пример, показывающий, как сложное кодирование может иметь

скрытые простоты, возникает, когда простое кодирование по принципу "один-один"