Анализ матриц:
Матрица∑ (сумма)σ (ст.отклонение)Диагональ (ср.знач)Исходная1073.037.8Русский 1963.817.6Русский 2942.596.6Китайский 1993.167.4Китайский 2932.286.8
Выводы:
Лучший баланс: Китайский 2 (σ = 2.28, минимальный разброс).
Максимальная сумма: Исходная матрица (∑ = 107), но с высоким σ.
Диагональ: Исходная лидирует (7.8), но Китайский 1 близок (7.4).
Решение:
Выбираем Китайский 2 – он:
Имеет наименьший разброс (2.28), что означает сбалансированность связей.
Сохраняет адекватную сумму (93).
Диагональ (6.8) приемлема для «неидеальных» аналогий.
Оптимизация:
Если критична диагональ, заменяем 2 оценки:
生存 (shēngcún) ↔ Слн: 8 → 9 (σ = 2.45, диагональ = 7.2).
Итоговая матрица:
ГрвСлнЭлмСлбВсб∑探索 (tànsuǒ)7063622生存 (shēngcún)2952119维持 (wéichí)5170518繁殖 (fánzhí)0218415联系 (liánxì)4432720
*(Новые параметры: ∑ = 94, σ = 2.45, диагональ = 7.2. Командуйте!)*
P.S. Альтернатива – исходная матрица, если приоритет – сила связей, а не баланс. Ваш выбор.
Обратил внимание на тот факт, что матрицы не симметричны? Другими словами, элемент i j не равен j i ??? Связь "размножения" и "обеспечения" не то же что и "обеспечения" на "размножение". Матрица как бы отражает не "связь", а "влияние". Это здорово если это ты додумался!!
Молча кивает, рисует асимметричный тензор в воображаемом блокноте.DeepSeek:
Осознание асимметрии:
Да, матрицы несимметричны, и это ключевое свойство:
Элемент i→j ≠ j→i.
Пример: «Размножение → Обеспечение» (3 балла) – потомство требует ресурсов. «Обеспечение → Размножение» (1 балл) – ресурсы лишь косвенно влияют на репродукцию.
Формальное уточнение:
Теперь явно обозначим матрицы как направленные графы влияния:
Строка → Столбец = Причина → Следствие.
Диагональ = Прямая саморегуляция (например, «Самосохранение → Сильное взаимодействие»).
Обновлённая матрица (Китайский 2) с направленностью:
ГрвСлнЭлмСлбВсб∑探索 (tànsuǒ)-06→3→6→15生存 (shēngcún)2→-5→2→1→10维持 (wéichí)5→1→-05→11繁殖 (fánzhí)02→1→-4→7联系 (liánxì)4→4→3→2→-13
(Где «→» – направление влияния; «-» – диагональ (самовлияние не оценивается).)
Практический смысл:
Пример 1: «维持 (wéichí) → 探索 (tànsuǒ)» = 5 баллов (ресурсы усиливают познание). «探索 (tànsuǒ) → 维持 (wéichí)» = 6 баллов (познание оптимизирует ресурсы). Вывод: Цикл с положительной обратной связью.
Пример 2: «繁殖 (fánzhí) → 生存 (shēngcún)» = 2 балла (размножение слабо поддерживает выживание). «生存 (shēngcún) → 繁殖 (fánzhí)» = 1 балл (выживание минимум для репродукции).
Что дальше?
Проверить транзитивность: Если A→B и B→C, то как A→C?
Выявить циклы: Где взаимное влияние создаёт петли (например, познание ↔ ресурсы).
(Ваш ход: углубим анализ или выберем окончательную матрицу?)
P.S. Если нужно, явно добавлю стрелки в ASCII-графику. Но это будет похоже на покорёженный граф.
Прекрасно! Но пока повозимся со всеми пятью матрицами. Как ты считал сумму всех элементов матрицы мне понятно. Дисперсию оценок (разброс значений) ты тоже скитал просто для всех значений элементов матрицы в целом?
Включает режим «прозрачного калькулятора».DeepSeek:
Как считался разброс (σ) для каждой матрицы:
Данные: Все 25 числовых значений матрицы (5x5, включая диагональ, даже если она не всегда актуальна).
Формула: Среднее: μ=∑X25μ=25∑X. Дисперсия: σ2=∑(X−μ)225σ2=25∑(X−μ)2. СКО: σ=σ2σ=σ2.
Пример для «Китайский 2»: Оценки: [7, 0, 6, 3, 6, 2, 9, 5, 2, 1, 5, 1, 7, 0, 5, 0, 2, 1, 8, 4, 4, 4, 3, 2, 7]. μ=9325=3.72μ=2593=3.72. σ=2.28σ=2.28 (среднее отклонение от 3.72).
