гуманоидной триады "Материя - Энергия - Аура". гуманоидной триады "Материя-Энергия-Аура". эксклюзивный контент от Протоистория с Николаем Субботиным, подпишись и получи доступ первым! посмотреть текст работы "Теория пространственных аномалий". скачать работу "Теория пространственных аномалий" (презентация). Group Stalker Modding: Группа Вконтакте: Оцениваем и комментируем! -- - Всем удачи, всем пока. Моя партнерская программа VSP Group.
Пространственный анализ: как смотреть на данные и видеть больше
В остальном эта теория во многом схожа с эволюционной, за исключением утверждения об определенной программе развития человечества. Последние записи:.
При благоприятных условиях это ведет к возникновению жизни, то есть гуманоидного разума. В остальном эта теория во многом схожа с эволюционной, за исключением утверждения об определенной программе развития человечества. Последние записи:.
Гены долголетия человека. Механистическая картина мира. Теория эволюции Дарвина. Сдвиг интереса от физики в сторону биологии.
Квантовая механика. Теория относительности. Сбор фактических данных. Создание гипотез или моделей. Составные части гипотезы, процесс элиминации. Проверка гипотезы путем спланированного лабораторного эксперимента. Роль сравнительного метода в эволюционных исследованиях. Прогнозирование развития популяции. Определение стационарных значений численности популяций хищников и жертв.
Определение начальных условий, при которых возможно вымирание популяции. Конвергенция и параллелизм в эволюции животных, характеристика типа моллюсков, особенности их строения и образ жизни. Факторы изменения климата планет. Информированность как важное свойство самоорганизации. Процессы возникновения биосферы, химической эволюции преджизненных форм. Математическое моделирование биологической эволюции. Использование эволюционной парадигмы в биологии в качестве методической основы под влиянием теории Ч. Развитие эволюционных концепций в последарвиновский период. Создание синтетической теории эволюции.
Точки Point data и анализ точечных паттернов Point pattern analysis Точечные данные представляют собой отдельные географические объекты или события, которые происходят в определённых географических точках. Используются для анализа распределения объектов в пространстве и определения плотности распределения. Анализ точечных паттернов Ключевой вопрос, на который можно ответить при изучении точечных данных, заключается в том, является ли распределение конкретных объектов в пространстве например, магазинов или событий например, угонов автомобилей случайным, рассеянным или кластерным?
Почему этот вопрос ключевой? Допустим, что у нас есть информация о местах преступлений, тогда очень важно, случайны ли эти места или в их расположении есть какая-то закономерность. Если точки распределены не случайно, то, возможно, они группируются в кластеры, и поэтому в одних местах больше шансов встретить новые точки, чем в других.
Придя к выводу, что некоторые точки объединены в кластеры, разумно задаться вопросом, почему это так. Отсюда вытекает необходимость дальнейшего исследования с целью понять причины и отреагировать на события. На этот вопрос можно ответить с применением методов анализа точечных паттернов.
Эти методы определяют, расположение точек случайно или в нём есть какая-то закономерность? Если распределение точек не случайное, то есть два варианта: Точки образуют кластер. Если точки сгруппированы ближе, чем можно было бы ожидать при случайном распределении, то говорят, что они образуют кластер.
Это может указывать на наличие некоторого фактора, влияющего на расположение точек. Например, случаи заболевания сосредоточены в определенных географических местоположениях, что может указывать на наличие источника инфекции или особенности окружающей среды, способствующей распространению болезни. Точки рассеяны.
Если точки расположены дальше друг от друга, чем при случайном распределении, распределение считается рассеянным. Это может означать, что между точками существует конкуренция. Например, в местах, где растения конкурируют за свет и питательные вещества, деревья могут расти дальше друг от друга, чтобы увеличить доступ к ресурсам.
Глобальный паттерн. Обнаружение кластеризации или рассеянности точек может указывать на наличие глобального паттерна в данных. Например, изучение распределения звезд в галактике может показать глобальные паттерны, такие как спиральные рукава галактик.
Или распределение землетрясений по земному шару показывает глобальные паттерны, связанные с тектоническими плитами. Локальный паттерн. После определения структуры в данных, следующим шагом является определение местоположения интересующих кластеров.
Локальные кластеры или «горячие точки» могут представлять собой области повышенной активности или концентрации объектов. Определение этих областей важно для понимания процессов, формирующих точечные паттерны. Например, в урбанистике, локальные кластеры могут представлять собой районы с высокой плотностью населения или коммерческой активностью.
Определение этих кластеров помогает оптимизировать городскую инфраструктуру и услуги. Анализ точечных паттернов изучает распределение точек в пространстве, помогая выявить кластеры и аномалии. Терминология анализа структуры точек имеет некоторые особенности по сравнению со стандартной статистической терминологией.
В зависимости от исследуемой области и доступных данных анализ точечных паттернов может применять различные методы и подходы. Этот метод служит для оценки пространственной однородности точек внутри некоторой территории. В основном используется для анализа того, распределены ли события точки случайным образом, или есть участки с повышенной концентрацией кластеризация или участки с пониженной концентрацией регулярность.
Метод Монте-Карло. Моделирование методом Монте-Карло использует случайные выборки для получения численных результатов и позволяет анализировать и интерпретировать модели сложных физических явлений и процессов, основанных на вероятностных рассуждениях. Часто используется для проверки гипотез о случайности точечных паттернов путем сравнения наблюдаемого распределения с ожидаемыми.
Метод ближайших соседей Nearest Neighbour Analysis. Метод анализа ближайшего соседа направлен на оценку степени случайности пространственного распределения объектов, обычно путем сравнения реальных расстояний между соседними объектами с ожидаемыми расстояниями при случайном распределении. Метод наименьших квадратов Quadrat Analysis.
Делит исследуемую область на равные квадраты или другую форму и анализирует количество точек в каждом квадрате для выявления статистически значимых паттернов. Индекс Морана. Измеряет степень пространственной автокорреляции между наблюдениями во всем пространственном наборе данных.
Используется для выявления общих паттернов распределения — например, для проверки гипотезы о случайности распределения атрибутивных значений по всему пространственному массиву. Также анализирует пространственную автокорреляцию, но чаще используется для выявления локальных паттернов. Может быть использован для выявления степени схожести значений между близлежащими локациями.
Идентификация географических областей, где наблюдается статистически значимая локальная пространственная кластеризация определенных значений. Определение «горячих точек» и «холодных точек» на карте — областей, где наблюдается высокий или низкий уровень какого-либо параметра. Визуализация локальной пространственной ассоциации, предоставляет графическое представление взаимосвязи между переменной и пространственным лагом этой переменной.
Методы пространственного моделирования для анализа точечных паттернов: Модели Пуассона однородные и неоднородные, многомерные. Анализ пространственных точечных паттернов и моделирование интенсивности событий в пространстве. Пространственные регрессионные модели.
Оценка взаимосвязей между пространственно распределенными переменными, учитывая пространственную зависимость и структуру данных. Применяется для анализа взаимосвязи пространственно-распределенных явлений, в экономике — для исследования влияния пространственных факторов на экономические показатели. Распространённые примеры использования точечных паттернов в разных областях: Ландшафтная экология и лесное хозяйство изучение распределения различных биологических видов, анализ структуры и динамики лесов, выявление зон повышенного риска при пожарах и др.
Астрономия изучение распределения звёзд, галактик и других космических объектов, анализ структуры и формирования звёздных скоплений Криминология определение местоположения преступлений и ДТП для выявления криминогенных и опасных зон, анализ паттернов различных типов преступлений Здравоохранение исследование местоположения людей с разными заболеваниями для выявления эпидемиологических закономерностей, анализ распространения инфекционных болезней и факторов риска Экономическая география анализ местоположения промышленных объектов и изучение агломераций производственных предприятий, исследование пространственных паттернов экономической активности и торговли. Антропология анализ мест поселений для изучения миграционных трендов и культурных особенностей, исследование распределения археологических находок и древних поселений Археология анализ мест находок при раскопках с использованием точечных моделей для изучения истории и культуры древних цивилизаций, выявление паттернов расположения археологических объектов для реконструкции исторического ландшафта. Поверхности Surfaces и пространственная интерполяция Spatial interpolation Данные поверхности моделируют непрерывные явления, такие как температура, качество воздуха или атмосферное давление, и представляются в виде полигонов.
Часто у нас есть данные измерений только в определенных точках исследуемой области. Например, датчики качества воздуха размещены всего в нескольких точках в районе, а мы хотим определить качество воздуха во всём районе. Что делать, если требуется получить результаты измерений не только в тех точках, где установлены датчики, но еще и там, где датчики не установлены?
Это и есть ключевой вопрос — как определить значения в тех точках, в которых не были сделаны измерения? Или он может быть сформулирован еще более общими словами: как использовать дискретные данные измерения в отдельных точках , чтобы сделать их непрерывными измерениями на заданной поверхности? Для ответа на него применяется пространственная интерполяция — техника оценивания значений в точках, для которых нет измерений.
Пространственная интерполяция — это метод, который используется для оценки значений переменной в локациях, где нет измерений, на основе значений этой же переменной в тех локациях, где измерения выполнены. Пространственная интерполяция нужна, когда необходимо изучать явления, характеризующиеся непрерывностью в пространстве, например, температура, атмосферное давление, качество воздуха, высота над уровнем моря, уровень осадков, концентрация химических веществ, уровень шума и подобные. Разные методы пространственной интерполяции используются в большинстве современных ГИС.
Измерение пространственной автокорреляции данных с целью определения, как зависимость данных меняется на различных расстояниях. Эти инструменты в основном используются в геостатистике. Вариограммы и ковариограммы часто применяются в задачах интерполяции, например, в методе кригинга, для определения структуры пространственной зависимости и прогнозирования значений в неизвестных местоположениях.
Оценка плотности распределения точечных данных на площади. Используется для создания поверхностей плотности из географически «разбросанных» точек, что может помочь в выявлении «горячих точек» или областей с наибольшей концентрацией событий. Например, для определения областей с наивысшим уровнем преступности или зон наибольшей биологической активности.
Полигоны Тиссена Thiessen Polygons.
Возникновение аномалий
| Новости разработок #4 | Пространственная аномалия | STALKER | НОВЫЙ ПРОЕКТ! | Теории: Эволюционная Креационизм Внешнего вмешательства Пространственных аномалий. |
| Теория пятимерного пространства | Есть различные свидетельства существования аномальных зон с так называемыми пространственно-временными аномалиями. |
Современные учения о происхождении и эволюции человека
Теория пространственных аномалий (в дальнейшем ТПА) предполагает, что мироздание – это система, состоящая не из двух, а из трёх первичных элементов: материя, энергия и аура. При низкой оригинальности работы "Теория пространственных аномалий", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%. Это редчайший вид пространственно-временной аномалии, стоящий особняком от прочих пространственных или хрональных аномалий. При низкой оригинальности работы "Теория пространственных аномалий", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%. Основные положения теории эволюции Ч. Дарвина. Теория пространственных аномалий плюсы и минусы.
Причина пространственно-временных аномалий. Примеры Чернобыля и Хиросимы
Определение этих кластеров помогает оптимизировать городскую инфраструктуру и услуги. Анализ точечных паттернов изучает распределение точек в пространстве, помогая выявить кластеры и аномалии. Терминология анализа структуры точек имеет некоторые особенности по сравнению со стандартной статистической терминологией. В зависимости от исследуемой области и доступных данных анализ точечных паттернов может применять различные методы и подходы. Этот метод служит для оценки пространственной однородности точек внутри некоторой территории. В основном используется для анализа того, распределены ли события точки случайным образом, или есть участки с повышенной концентрацией кластеризация или участки с пониженной концентрацией регулярность. Метод Монте-Карло. Моделирование методом Монте-Карло использует случайные выборки для получения численных результатов и позволяет анализировать и интерпретировать модели сложных физических явлений и процессов, основанных на вероятностных рассуждениях. Часто используется для проверки гипотез о случайности точечных паттернов путем сравнения наблюдаемого распределения с ожидаемыми. Метод ближайших соседей Nearest Neighbour Analysis. Метод анализа ближайшего соседа направлен на оценку степени случайности пространственного распределения объектов, обычно путем сравнения реальных расстояний между соседними объектами с ожидаемыми расстояниями при случайном распределении.
Метод наименьших квадратов Quadrat Analysis. Делит исследуемую область на равные квадраты или другую форму и анализирует количество точек в каждом квадрате для выявления статистически значимых паттернов. Индекс Морана. Измеряет степень пространственной автокорреляции между наблюдениями во всем пространственном наборе данных. Используется для выявления общих паттернов распределения — например, для проверки гипотезы о случайности распределения атрибутивных значений по всему пространственному массиву. Также анализирует пространственную автокорреляцию, но чаще используется для выявления локальных паттернов. Может быть использован для выявления степени схожести значений между близлежащими локациями. Идентификация географических областей, где наблюдается статистически значимая локальная пространственная кластеризация определенных значений. Определение «горячих точек» и «холодных точек» на карте — областей, где наблюдается высокий или низкий уровень какого-либо параметра. Визуализация локальной пространственной ассоциации, предоставляет графическое представление взаимосвязи между переменной и пространственным лагом этой переменной.
Методы пространственного моделирования для анализа точечных паттернов: Модели Пуассона однородные и неоднородные, многомерные. Анализ пространственных точечных паттернов и моделирование интенсивности событий в пространстве. Пространственные регрессионные модели. Оценка взаимосвязей между пространственно распределенными переменными, учитывая пространственную зависимость и структуру данных. Применяется для анализа взаимосвязи пространственно-распределенных явлений, в экономике — для исследования влияния пространственных факторов на экономические показатели. Распространённые примеры использования точечных паттернов в разных областях: Ландшафтная экология и лесное хозяйство изучение распределения различных биологических видов, анализ структуры и динамики лесов, выявление зон повышенного риска при пожарах и др. Астрономия изучение распределения звёзд, галактик и других космических объектов, анализ структуры и формирования звёздных скоплений Криминология определение местоположения преступлений и ДТП для выявления криминогенных и опасных зон, анализ паттернов различных типов преступлений Здравоохранение исследование местоположения людей с разными заболеваниями для выявления эпидемиологических закономерностей, анализ распространения инфекционных болезней и факторов риска Экономическая география анализ местоположения промышленных объектов и изучение агломераций производственных предприятий, исследование пространственных паттернов экономической активности и торговли. Антропология анализ мест поселений для изучения миграционных трендов и культурных особенностей, исследование распределения археологических находок и древних поселений Археология анализ мест находок при раскопках с использованием точечных моделей для изучения истории и культуры древних цивилизаций, выявление паттернов расположения археологических объектов для реконструкции исторического ландшафта. Поверхности Surfaces и пространственная интерполяция Spatial interpolation Данные поверхности моделируют непрерывные явления, такие как температура, качество воздуха или атмосферное давление, и представляются в виде полигонов. Часто у нас есть данные измерений только в определенных точках исследуемой области.
Например, датчики качества воздуха размещены всего в нескольких точках в районе, а мы хотим определить качество воздуха во всём районе. Что делать, если требуется получить результаты измерений не только в тех точках, где установлены датчики, но еще и там, где датчики не установлены? Это и есть ключевой вопрос — как определить значения в тех точках, в которых не были сделаны измерения? Или он может быть сформулирован еще более общими словами: как использовать дискретные данные измерения в отдельных точках , чтобы сделать их непрерывными измерениями на заданной поверхности? Для ответа на него применяется пространственная интерполяция — техника оценивания значений в точках, для которых нет измерений. Пространственная интерполяция — это метод, который используется для оценки значений переменной в локациях, где нет измерений, на основе значений этой же переменной в тех локациях, где измерения выполнены. Пространственная интерполяция нужна, когда необходимо изучать явления, характеризующиеся непрерывностью в пространстве, например, температура, атмосферное давление, качество воздуха, высота над уровнем моря, уровень осадков, концентрация химических веществ, уровень шума и подобные. Разные методы пространственной интерполяции используются в большинстве современных ГИС. Измерение пространственной автокорреляции данных с целью определения, как зависимость данных меняется на различных расстояниях. Эти инструменты в основном используются в геостатистике.
Вариограммы и ковариограммы часто применяются в задачах интерполяции, например, в методе кригинга, для определения структуры пространственной зависимости и прогнозирования значений в неизвестных местоположениях. Оценка плотности распределения точечных данных на площади. Используется для создания поверхностей плотности из географически «разбросанных» точек, что может помочь в выявлении «горячих точек» или областей с наибольшей концентрацией событий. Например, для определения областей с наивысшим уровнем преступности или зон наибольшей биологической активности. Полигоны Тиссена Thiessen Polygons. Создание полигонов, в которых каждая точка внутри полигона ближе к центральной точке этого полигона, чем к любой другой центральной точке соседних полигонов. Используется для автоматического разделения пространства на зоны на основе набора точек. Такие полигоны могут применяться в географии, гидрологии и метеорологии для оценки показателей в пространстве, например, для определения зоны охвата метеорологических станций. Методы пространственного моделирования: Trend Surface Models. Анализ и визуализация общих пространственных трендов в данных.
Используются для выделения и объяснения глобальных пространственных паттернов в данных, а также могут служить в качестве первого шага в многоуровневом пространственном анализе например, выделение локальных аномалий или выделение остаточных компонентов для дальнейшего анализа. Пространственное прогнозирование и кригинг Spatial Prediction and Kriging. Прогнозирование значений пространственного поля в тех локациях, где не были проведены измерения, на основе известных значений в соседних локациях. Кригинг часто используется в геостатистике и геологии для интерполяции минералогических данных, качества почв, уровней загрязнения и других континуум-подобных процессов, основываясь на статистической зависимости измеренных точек. Пространственное линейное моделирование Spatial General Linear Modelling. Моделирование зависимости между пространственными переменными, учитывая пространственную зависимость данных. Используется для создания моделей, описывающих связь между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными, с учетом пространственных эффектов например, пространственной автокорреляции. Сети Network data и сетевой анализ Network analysis Сетевые данные моделируют системы, состоящие из узлов например, перекрестков и рёбер дорог , и используются для анализа доступности и оптимизации маршрутов. Типовыми примерами сетевого анализа являются поиск кратчайшего пути и определение области охвата. Применяются для изучения потоков, взаимодействий и связей между различными пространственными единицами, включая перемещения людей, транспорта и информации между различными точками или областями.
Подробно данные этого типа и особенности их анализа описаны в нашем блоге. Например, визуализация транспортных потоков между городами с использованием карт. Выявление иерархической структуры Hierarchical Structure Identification. Определение уровней взаимосвязей и кластеров в данных потоков. Например, кластеризация городов на основе объемов пассажирских перевозок между ними. Методы моделирования для анализа данных сетей Пространственные модели взаимодействия Spatial Interaction Models. Прогнозирование и оптимизация потоков и взаимодействий между пространственными единицами. Например, гравитационная модель для прогнозирования миграционных потоков между странами. Модели распределения локаций Location-allocation models. Выбор оптимальных локаций, учитывая пространственные взаимодействия.
Например, определение оптимальных местоположений новых магазинов, учитывая транспортную доступность. Модели выбора и поиска Spatial choice and search models.
По их взглядам, а точнее, по дошедшим до нас древним рукописям, в мире властвовал триумвират — Шива, Кришна и Вишну, которые и положили начало человечеству.
У древних инков, ацтеков, дагонов, скандинавов были свои версии, которые в главном совпадали: человек — творения Высшего разума или попросту Бога. Христианские взгляды на происхождение человека Наиболее распространены в мире христианские взгляды на сотворение мира и человека в нем, связанные с божественным творением Иеговы Яхве - единственного Бога во Вселенной, проявляющего себя в трех лицах: Бог-отец, Бог-сын Иисус Христос и Бог-Святой Дух. Область исследований, направленных на поиск научных доказательств этой версии, называется креационизмом.
Современные креационисты подтверждают тексты Библии точными расчетами. В частности, они доказывают, что Ноев ковчег мог вместить всех тварей по паре — если учесть, что рыбам и другим водным животным место в ковчеге не нужно, а остальных позвоночных животных — около 20 тыс. Если умножить это количество на два в ковчег были взяты самец и самка , получится примерно 40 тыс.
Средней величины автофургон для перевозки овец вмещает 240 животных. Значит, нужно было бы 146 таких фургонов. А ковчег длиной 300, шириной 50 и высотой 30 локтей вместил бы 522 таких фургона.
Значит, место для всех животных нашлось и еще осталось — для корма и людей. Тем более что Бог, как утверждает Томас Хайнц из Института креационных исследований, наверняка догадался бы взять маленьких и молодых животных, чтоб они и места занимали меньше, и размножались активнее. Креационисты в большинстве своем отвергают эволюцию, приводя при этом неоспоримые факты в свою пользу.
К примеру, сообщается о том, что эксперты по вычислительной технике зашли в тупик в попытке воспроизвести человеческое зрение. Они вынуждены были признать, что невозможно искусственным путем воспроизвести человеческий глаз, в особенности сетчатку с ее 100 миллионами палочек и колбочек, а также нейронные слои, выполняющие, по меньшей мере, 10 миллиардов вычислительных операций в секунду. Даже Дарвин признавал: «Предположение, чтобы глаз… мог быть выработан естественным отбором, может показаться, сознаюсь в том откровенно, в высшей степени нелепым».
Критика теории эволюции Теория эволюции подвергается креационистами критике, в основном, по трем направлениям. Палеонтологическая летопись обнаруживает скорее структуру эволюционных скачков, а не постепенные преобразования. Гены — мощный стабилизирующий механизм, главная задача которого заключается в том, чтобы предотвратить развития новых форм.
Случайные, возникающие друг за другом мутации на молекулярном уровне не являются объяснением высокой организованности и растущей сложности живых организмов. Согласно эволюционной теории от палеонтологической летописи следовало бы ожидать постепенного появления простейших форм жизни, постепенного преобразования простых форм в более сложные, множество промежуточных «звеньев» между разными видами, зачатки новых признаков организма, например, конечностей, костей и органов. На самом деле палеонтологи представляют доказательства внезапного появления сложных форм жизни, размножения сложных форм жизни «по роду их» по биологическим семействам , не исключающее вариаций, отсутствие промежуточных «звеньев» между разными биологическими семействами, отсутствие частично развитых признаков, то есть полную законченность всех частей тела.
Резкой критике подвергается теория происхождения человека от обезьяны. Обращается внимание общественности на то, что «пилтдаунский человек», которого считали «недостающим звеном» в течение 40 лет, на деле оказался подделкой: в 1953 году выяснили, что на самом деле части челюсти и зубов орангутанга были соединены с частями человеческого черепа. Не лучшим образом обстоят дела и у рамапитека.
Как можно было рамапитека, реконструированного по одним лишь только зубам и челюстям — без информации о тазе, конечностях или черепе — назвать «первым представителем человеческого рода»? Со слов креационистов, все большее число ученых убеждается, что и австралопитек не был нашим прародителем. Тщательные исследования его черепа показали, что он гораздо более похож на черепа нынешних обезьян, а не человека А вот неандерталец, считают креационисты, несомненно, относится к человеческому роду.
Лишь в 1859 г. Дарвин в конце своего труда "Происхождение человека"отметил, что «свет будет пролит на происхождение человека и его историю». Одна эта фраза вызвала и взрыв негодования церковнослужителей, и первые по настоящему научные исследования эволюции человека. За последние 100 лет после Ч. Дарвина антропогенез усиленно изучали. Детально исследовали анатомию ныне живущих обезьян, и нашли многочисленные ископаемые останки предполагаемых предков человека. Вроде бы родословная рода Homo стала известна в деталях. Однако многие предлагаемые доказательства оказались неточными и ошибочными. Лишь во второй половине 20 века в изучении происхождения человека, произошла настоящая революция.
Идеальное пространство не содержит ни материи, ни энергии и состоит из проточастиц, находящихся в равновесном состоянии. Нарушение этого равновесия ведет к возникновению элементарных частиц, находящихся в энергетическом взаимодействии между собой. Однако ТПА предполагает, что мироздание — это система, состояшая не из двух, а из трех первичных элементов. Помимо материи и энергии уществует третья субстанция — аура. Аура — это информационный элемент мироздания. Она способна оказывать влияние на материю и энергию, но и сама зависит от них, то есть здесь тоже наблюдается взаимодействие.
Аура — это не божество и не вселенский разум. Она больше похожа на компьютер, хранящий и обрабатывающий информацию и просчитывающий план развития материального мира на несколько шагов вперед. Впрочем, один из создателей теории пространственных аномалий, Сандомир Хлодвиг, полагает, что развитие человеческой цивилизации, а может быть, и других цивилизаций Вселенной, делает ауру все более похожей именно на вселенский разум и даже на Божество, возможности которого возрастают по мере развития и распространения разума во Вселенной.
Результат поиска
| Теория пространственных аномалий. | В некоторых современных теологических течениях рассматривается вариация эволюционной теории с поправкой на то, что первый человек на Земле появился от обезьяны, но по воле Бога. Теория пространственной аномалии. |
| Telegram: Contact @planetaze | Group Stalker Modding: Группа Вконтакте: Оцениваем и комментируем! -- - Всем удачи, всем пока. Моя партнерская программа VSP Group. |
Причина пространственно-временных аномалий. Примеры Чернобыля и Хиросимы
ТПА объясняет этот следующим образом. В стремлении усложнения жизненных форм Аура просчитывает на несколько шагов вперёд перспективы каждого возникшего вида. Высокоспециализированные и поэтому бесперспективные вымирают, а тем видам, у которых имеются перспективы развития, помогает приобретать изменения в заданном направлении. То есть, жизнь обусловлена не только биохимическими процессами, но и особыми волновыми явлениями на субстратном уровне. Иначе говоря, эти явления могут быть материальным эхом Ауры, а может быть и сомой Аурой.
После определения структуры в данных, следующим шагом является определение местоположения интересующих кластеров. Локальные кластеры или «горячие точки» могут представлять собой области повышенной активности или концентрации объектов. Определение этих областей важно для понимания процессов, формирующих точечные паттерны. Например, в урбанистике, локальные кластеры могут представлять собой районы с высокой плотностью населения или коммерческой активностью. Определение этих кластеров помогает оптимизировать городскую инфраструктуру и услуги. Анализ точечных паттернов изучает распределение точек в пространстве, помогая выявить кластеры и аномалии.
Терминология анализа структуры точек имеет некоторые особенности по сравнению со стандартной статистической терминологией. В зависимости от исследуемой области и доступных данных анализ точечных паттернов может применять различные методы и подходы. Этот метод служит для оценки пространственной однородности точек внутри некоторой территории. В основном используется для анализа того, распределены ли события точки случайным образом, или есть участки с повышенной концентрацией кластеризация или участки с пониженной концентрацией регулярность. Метод Монте-Карло. Моделирование методом Монте-Карло использует случайные выборки для получения численных результатов и позволяет анализировать и интерпретировать модели сложных физических явлений и процессов, основанных на вероятностных рассуждениях. Часто используется для проверки гипотез о случайности точечных паттернов путем сравнения наблюдаемого распределения с ожидаемыми. Метод ближайших соседей Nearest Neighbour Analysis. Метод анализа ближайшего соседа направлен на оценку степени случайности пространственного распределения объектов, обычно путем сравнения реальных расстояний между соседними объектами с ожидаемыми расстояниями при случайном распределении. Метод наименьших квадратов Quadrat Analysis.
Делит исследуемую область на равные квадраты или другую форму и анализирует количество точек в каждом квадрате для выявления статистически значимых паттернов. Индекс Морана. Измеряет степень пространственной автокорреляции между наблюдениями во всем пространственном наборе данных. Используется для выявления общих паттернов распределения — например, для проверки гипотезы о случайности распределения атрибутивных значений по всему пространственному массиву. Также анализирует пространственную автокорреляцию, но чаще используется для выявления локальных паттернов. Может быть использован для выявления степени схожести значений между близлежащими локациями. Идентификация географических областей, где наблюдается статистически значимая локальная пространственная кластеризация определенных значений. Определение «горячих точек» и «холодных точек» на карте — областей, где наблюдается высокий или низкий уровень какого-либо параметра. Визуализация локальной пространственной ассоциации, предоставляет графическое представление взаимосвязи между переменной и пространственным лагом этой переменной. Методы пространственного моделирования для анализа точечных паттернов: Модели Пуассона однородные и неоднородные, многомерные.
Анализ пространственных точечных паттернов и моделирование интенсивности событий в пространстве. Пространственные регрессионные модели. Оценка взаимосвязей между пространственно распределенными переменными, учитывая пространственную зависимость и структуру данных. Применяется для анализа взаимосвязи пространственно-распределенных явлений, в экономике — для исследования влияния пространственных факторов на экономические показатели. Распространённые примеры использования точечных паттернов в разных областях: Ландшафтная экология и лесное хозяйство изучение распределения различных биологических видов, анализ структуры и динамики лесов, выявление зон повышенного риска при пожарах и др. Астрономия изучение распределения звёзд, галактик и других космических объектов, анализ структуры и формирования звёздных скоплений Криминология определение местоположения преступлений и ДТП для выявления криминогенных и опасных зон, анализ паттернов различных типов преступлений Здравоохранение исследование местоположения людей с разными заболеваниями для выявления эпидемиологических закономерностей, анализ распространения инфекционных болезней и факторов риска Экономическая география анализ местоположения промышленных объектов и изучение агломераций производственных предприятий, исследование пространственных паттернов экономической активности и торговли. Антропология анализ мест поселений для изучения миграционных трендов и культурных особенностей, исследование распределения археологических находок и древних поселений Археология анализ мест находок при раскопках с использованием точечных моделей для изучения истории и культуры древних цивилизаций, выявление паттернов расположения археологических объектов для реконструкции исторического ландшафта. Поверхности Surfaces и пространственная интерполяция Spatial interpolation Данные поверхности моделируют непрерывные явления, такие как температура, качество воздуха или атмосферное давление, и представляются в виде полигонов. Часто у нас есть данные измерений только в определенных точках исследуемой области. Например, датчики качества воздуха размещены всего в нескольких точках в районе, а мы хотим определить качество воздуха во всём районе.
Что делать, если требуется получить результаты измерений не только в тех точках, где установлены датчики, но еще и там, где датчики не установлены? Это и есть ключевой вопрос — как определить значения в тех точках, в которых не были сделаны измерения? Или он может быть сформулирован еще более общими словами: как использовать дискретные данные измерения в отдельных точках , чтобы сделать их непрерывными измерениями на заданной поверхности? Для ответа на него применяется пространственная интерполяция — техника оценивания значений в точках, для которых нет измерений. Пространственная интерполяция — это метод, который используется для оценки значений переменной в локациях, где нет измерений, на основе значений этой же переменной в тех локациях, где измерения выполнены. Пространственная интерполяция нужна, когда необходимо изучать явления, характеризующиеся непрерывностью в пространстве, например, температура, атмосферное давление, качество воздуха, высота над уровнем моря, уровень осадков, концентрация химических веществ, уровень шума и подобные. Разные методы пространственной интерполяции используются в большинстве современных ГИС. Измерение пространственной автокорреляции данных с целью определения, как зависимость данных меняется на различных расстояниях. Эти инструменты в основном используются в геостатистике. Вариограммы и ковариограммы часто применяются в задачах интерполяции, например, в методе кригинга, для определения структуры пространственной зависимости и прогнозирования значений в неизвестных местоположениях.
Оценка плотности распределения точечных данных на площади. Используется для создания поверхностей плотности из географически «разбросанных» точек, что может помочь в выявлении «горячих точек» или областей с наибольшей концентрацией событий. Например, для определения областей с наивысшим уровнем преступности или зон наибольшей биологической активности. Полигоны Тиссена Thiessen Polygons. Создание полигонов, в которых каждая точка внутри полигона ближе к центральной точке этого полигона, чем к любой другой центральной точке соседних полигонов. Используется для автоматического разделения пространства на зоны на основе набора точек. Такие полигоны могут применяться в географии, гидрологии и метеорологии для оценки показателей в пространстве, например, для определения зоны охвата метеорологических станций. Методы пространственного моделирования: Trend Surface Models. Анализ и визуализация общих пространственных трендов в данных. Используются для выделения и объяснения глобальных пространственных паттернов в данных, а также могут служить в качестве первого шага в многоуровневом пространственном анализе например, выделение локальных аномалий или выделение остаточных компонентов для дальнейшего анализа.
Пространственное прогнозирование и кригинг Spatial Prediction and Kriging. Прогнозирование значений пространственного поля в тех локациях, где не были проведены измерения, на основе известных значений в соседних локациях. Кригинг часто используется в геостатистике и геологии для интерполяции минералогических данных, качества почв, уровней загрязнения и других континуум-подобных процессов, основываясь на статистической зависимости измеренных точек. Пространственное линейное моделирование Spatial General Linear Modelling. Моделирование зависимости между пространственными переменными, учитывая пространственную зависимость данных. Используется для создания моделей, описывающих связь между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными, с учетом пространственных эффектов например, пространственной автокорреляции. Сети Network data и сетевой анализ Network analysis Сетевые данные моделируют системы, состоящие из узлов например, перекрестков и рёбер дорог , и используются для анализа доступности и оптимизации маршрутов. Типовыми примерами сетевого анализа являются поиск кратчайшего пути и определение области охвата. Применяются для изучения потоков, взаимодействий и связей между различными пространственными единицами, включая перемещения людей, транспорта и информации между различными точками или областями. Подробно данные этого типа и особенности их анализа описаны в нашем блоге.
Например, визуализация транспортных потоков между городами с использованием карт. Выявление иерархической структуры Hierarchical Structure Identification. Определение уровней взаимосвязей и кластеров в данных потоков. Например, кластеризация городов на основе объемов пассажирских перевозок между ними. Методы моделирования для анализа данных сетей Пространственные модели взаимодействия Spatial Interaction Models. Прогнозирование и оптимизация потоков и взаимодействий между пространственными единицами. Например, гравитационная модель для прогнозирования миграционных потоков между странами.
Человек тоже является частью биосферы, его деятельность превосходит многие природные процессы и, как сказал В. Вернадский: «Человек становится могучей геологической силой». Границы биосферы Верхняя граница в атмосфере: 15—20 км. Она определяется озоновым слоем, задерживающим коротковолновое ультрафиолетовое излучение, губительное для живых организмов. Нижняя граница в литосфере: 3,5—7,5 км. Она определяется температурой перехода воды в пар и температурой денатурации белков, однако в основном распространение живых организмов ограничивается вглубь несколькими метрами. Граница между атмосферой и литосферой в гидросфере: 10—11 км. Определяется дном Мирового Океана, включая донные отложения. Структура Биосферы:[2]: Живое вещество — вся совокупность тел живых организмов, населяющих Землю, физико-химически едина, вне зависимости от их систематической принадлежности. Но это одна «из самых могущественных геохимических сил нашей планеты», поскольку живые организмы не просто населяют земную кору, а преобразуют облик Земли. Живые организмы населяют земную поверхность очень неравномерно. Их распространение зависит от географической широты. Биогенное вещество — вещество, создаваемое и перерабатываемое живым организмом. На протяжении органической эволюции живые организмы тысячекратно пропустили через свои органы, ткани, клетки, кровь большую часть атмосферы, весь объём мирового океана, огромную массу минеральных веществ. Эту геологическую роль живого вещества можно представить себе по месторождениям угля, нефти, карбонатных пород и т. Косное вещество — продукты, образующиеся без участия живых организмов. Биокосное вещество - вещество, которое создается одновременно живыми организмами и косными процессами, представляя динамически равновесные системы тех и других. Таковы почва, ил, кора выветривания и т. Организмы в них играют ведущую роль. Вещество, находящееся в радиоактивном распаде. Рассеянные атомы, непрерывно создающиеся из всякого рода земного вещества под влиянием космических излучений. Вещество космического происхождения. Термин впервые предложил немецкий биолог Эрнст Геккель в 1866 году в книге «Общая морфология организмов» «Generelle Morphologie der Organismen». Сложности определения экологии Неопределённость границ дисциплины и взаимоотношения со смежными дисциплинами Неустоявшиеся представления о структуре дисциплины.
Если материя является производной сознания, - естественно такое творчество, - способность к трансформации в материю принадлежит к чудесному свойству одного чистого сознания... Так же, как материя является формой существования энергии, так и сознание является формой проявления Информации. С древних эпох это понятие называют судьбой, например в Индии ее отождествляют с Кармой, а в греческих мифах связывают с деятельностью Мойр, трех сестер, плетущих нити судьбы. В круге, олицетворяющем бесконечность, и разделенном плавной линией на две разноцветные половины, - ИНЬ,- темное, означающее материальное начало, и ЯНЬ, - светлое, духовное и сознательное,- присутствуют еще два малых контрастных круга. В черной, иньской половине- белый кружок; в белой, яньской половине- черный кружок. Эти маленькие кружки,- символы, изображающие присутствие информации о противоположном начале,- прообраз грядущих перемен закон Дао. Этот закон перемен, грозный, вечно давлеющий над сознанием, в ожидании новых событий возникающих ниоткуда, ставящих перед фактом уже свершившегося во все времена занимал людей. Вера в существование особенной сознательной силы, по разному влияющей на жизнь человека возникла на самых ранних стадиях появления мышления. Древние считали, что эти силы пребывают в потустороннем иномире, и оттуда могут оказывать влияние на объекты живой и неживой природы. Поэтому их называли "духами-хозяевами", считая что у каждого объекта или явления окружающей природы, будь то гора или река, дерево или камень, птица или зверь, гром или дождь и т. Такое мировосприятие являлось очень важной вехой в становлении воображения, развитие которого стимулировало мышление и осознание человеком своего места в природе. После удачной охоты ее участники делились опытом с соплеменниками, обучали подрастающее поколение навыкам выживания, рассказывали как им удалось отыскать и добыть пропитание. Повторение действий, передаваемых от опытного "учителя" к "ученику" из поколения в поколения являлось условием выживания. Это повторение, как воспроизведение навыков касалось мельчайших деталей по изготовлению каменных, костяных и деревянных орудий для добычи пропитания, способам разжигания и сохранения огня и всех премудростей существования. Но вот о конкретных событиях на охоте руками не покажешь, а вторая сигнальная система - речь еще была несовершенна. Самым наглядным способом передачи всех перипетий охоты, была пантомима, театральное представление, в котором одни участники играли роль добычи, другие охотников, а третьи опасных хищников. Исполнение озвучивали напевами и клекотом встревоженных птиц, ворчанием и рыком животных, встреченных на пути охотников. У зрителей такое представление стимулировало не только способность к обучению но и сознательному приспособлению к новой ситуации. В ходе таких представлений развивалась память, как прием и обработка зрительной, слуховой и другой информации. Развивалось воображение как способность представлять себе различные предметы и формы в пространстве, способность к рассуждению, быстрота восприятия сходств или различий между объектами и их описанием. Закон борьбы за существование диктовал правило, что важные поступки и действия требуют готовности для преодоления опасностей, и могут сопровождаться трагическими потерями. Поэтому был сделан простой вывод, что если окружающие духи ведут непрерывное наблюдение за своим "хозяйством", они вполне могут оказать содействие человеку, если делать все правильно, то есть соблюдать законы. Поэтому всесильным духам нужно всего лишь объяснить намерения людей. Как отображение желания получить добычу на охоте служила наскальная живопись. Для упрощения " понимания" разыгрывались театральные представления со сценами намерений. Наряду с объяснением намерений требовалось привлечь и заранее отблагодарить духов. Предваряя закон неизбежных потерь и воплощая его в действие люди под руководством шаманов стали приносить жертвы, с призывами к духам о помощи. Каждое удачное завершение охоты имело схожий сюжет и со временем рассказ - пантомима стал церемониальным действием, ритуалом выполняемым в преддверии охоты, но с положительным для участников исходом. Этот обряд-представление со сценами намерений, являлся призывом "подобное к подобному". Синхронно-ритмичные движения участников под аккомпанемент ударных инструментов вводили как артистов, так и зрителей в состояние экстаза. Для вхождение в это измененное состояние сознания использовались особые грибы и растения. Их возжигали на костре, вокруг которого совершался обряд. Дым окутывал участников ритуала, и тревога и страх перед походом в неизвестность отступала. Темп движений ускорялся по мере приближения к завершающему акту представления и заканчивался неистовым всплеском радости. Этими церемониальными действиями руководили люди с особенной восприимчивостью, прозорливостью, способностью входить в состояние транса, запредельное для обычного сознания зону восприятия. Для поисков ответов на задаваемые вопросы и с призывом о помощи шаманы отправлялись в воображаемое путешествия для общения духами предков и животных. По возвращении из путешествия шаманы рассказывали о встречах с духами предков, и древними существами, живущими в другом мире, мире прошлого. Их рассказы передавались из поколение в поколение, воспроизводились в древнейших ритуалах - мистериях, стремились отобразить в ритмах музыки. Собственно именно из повествований формировалось мировозрение, отображаемое в мифах. Самые древние мифы рассказывают о сюжетах путешествий героев в мир богов, и получении от них знаний. Каким бы не был образованным, талантливым человек современного мира, его воображение не способно создать что-либо новое или подобное мифическим сюжетам и образам , возникших у истоков человеческой цивилизации. На протяжении тысячелетий мастера живописи, музыки, литературы и театра черпали свое вдохновение из этих древних источников,- медиаторов творческой энергии. Можно сделать вывод, что до появления современных религиозных мировозрений, и тем более естественно научной теории антропогенеза существовали довольно глубокие знания о происхождении разумной жизни, изложенные в мифах совершенно разных народов древних цивилизаций. Что это, догадки древних мудрецов, в последствии изложенные в аллегорической форме , или знания получены каким то образом из другого мира? Говоря о представлениях древних, сегодня становится очевидным тот факт, что в мифах гораздо больше правды, чем вымысла... Поэтому и «Бог» не миф, но миф изъясняет Бога в человеке.. В нем нет ничего, что было бы нам неизвестно, в нем нет ничего сверхъестественного, кроме того обстоятельства внезапности, с которой оно приходит к нам и налагает на нас определенные обязательства. Оно — не в нашей воле. Назвав это вдохновением, мы тоже мало что объясним. Мы знаем, что эта «странная мысль» — не результат нашего умствования, но явилась извне, «с другой стороны». И если нам случалось видеть вещий сон, разве можно приписать его своему разумению? Мы ведь часто даже не знаем, что есть этот сон — предвидение или некое отдаленное знание.
Теория пятимерного пространства
„Откриване на пространствена аномалия в сензорни мрежи. Последователи данной теории трактуют антропогенез, как элемент развития устойчивой пространственной аномалии. Последователи данной теории трактуют антропогенез, как элемент развития устойчивой пространственной аномалии. Это редчайший вид пространственно-временной аномалии, стоящий особняком от прочих пространственных или хрональных аномалий.
Кто появился на земле. Как появился человек: теории. Теория пространственных аномалий
В связи с этим существует целый ряд различных теорий, объясняющих возникновения человека на Земле, но основные из них следующие: o Эволюционная теория; o Теория творения; o Теория внешнего вмешательства; o Теория пространственных аномалий. В связи с этим существует целый ряд различных теорий, объясняющих возникновения человека на Земле, но основные из них следующие: o Эволюционная теория; o Теория творения; o Теория внешнего вмешательства; o Теория пространственных аномалий. гуманоидной триады "Материя - Энергия - Аура". Если детально рассмотреть теорию Дарвина, уже из названия можно сделать вывод, что это всего лишь версия происхождения человека. раскрытие тайн и загадок прошлого. Анализируются теория антропогенеза, эволюционная теория, теория творения, теория внешнего вмешательства, теория пространственных аномалий, а также новые исследования, подтверждающие идею о множественном происхождении человека в разных регионах Африки.
Теория палеоконтакта древние пришельцы. Теория палеоконтакта
это система состоящая не из двух, а из трёх первичных элементов, основным из которых является аура. Ученые сделали беспрецедентное открытие о темной материи, изучив аномалии в участках искривленного пространства-времени в миллиардах световых лет от Земли, сообщает новое исследование. Последователи данной теории трактуют антропогенез, как элемент развития устойчивой пространственной аномалии. Теория пространственных аномалий предполагает, что биосфера на пригодных для жизни планетах развивается по одинаковому сценарию, написанному на уровне информационной субстанции — Ауры.
Теория аномалий пространства
4 Теория пространственных аномалий. Последователи данной теории трактуют антропогенез, как элемент развития устойчивой пространственной аномалии – гуманоидной триады «Материя–Энергия–Аура». Теория аномалий пространства происхождения человека. Гипотеза пространственных аномалий. Общепринятой теории времени или даже описания, которое устраивало бы всех, до сих пор нет. Теория аномалий предполагает, что во Вселенной миллионы планет с аналогичными биосферами, которые создавались единой информационной субстанцией.