Separating Space and Time for Dimensional Analysis and Euclidean Relational Modeling
Notice bibliographique
Résumé
The theory of relativity links space and time to account for observed events in four-dimensional space. In this article we describe an alternative static state causal discrete time modeling system using an omniscient viewpoint of dynamical systems that can express object relations in the moment(s) they are observed. To do this, three key components are required, including the introduction of independent object-relative dimensional metrics, a zero-dimensional frame of reference, and application of Euclidean geometry for modeling. Procedures separate planes of matter, extensions of space (relational distance) and time (duration) using object-oriented dimensional quantities. Quantities are converted into base units using symmetry for space (Dihedral360), time (Dihedral12), rotation (Dihedral24), and scale (Dihedral10). Geometric elements construct static state outputs in discrete time models rather than continuous time using calculus, thereby using dimensional and positional natural number numerals that can visually encode complex data instead of using abstraction and irrationals. Static state Euclidean geometric models of object relations are both measured and expressed in the state they are observed in zero-time as defined by a signal. The frame can include multiple observer frames of reference where each origin, point, is the location of a distinct privileged point of reference. Two broad and diverse applications are presented: a one-dimensional spatiotemporal orbital model, and a thought experiment related to a physical theory beyond Planck limits. We suggest that expanding methodologies and continued formalization, novel tools for physics can be considered along with applications for computational discrete geometric modeling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».