«Piranesi» одновременно продолжение магических историй Сюзанны Кларк и независимая книга.
Прямой связи с миром английской магии из «Джонатан Стрендж и мистер Норрелл» нет. При большом желании связь можно найти и даже сказать, что мир один и тот же, только в разные времена: события «Piranesi» происходят в начале 2000-ых. Но автор не дала никаких намёков на это. Поэтому я пока считаю, что миры разные.
При этом Сюзанна продолжает очень упорно и результативно копать даже не в сторону анимизма, как основы мировосприятия, а в сторону крайне холистического взгляда на мир, в противовес доминирующему нынче редукционизму.
И от последнего, меня как технаря (а значит интуитивного редукциониста в виду профессиональной деформации), жуть как штырит. Читая «Джонатана Стренджа» и «Piranesi» я ощущал как Кларк, аки Пётр Первый, рубит мне в мозгу окно в другую картину мира, иное мировосприятие. И это прекрасно.
Кстати, не путайте холистику со, скажем, инженерным взглядом на мир, а-ля системной инженерией или даже наукой. Последние про декомпозицию реальности на составные части с чёткими границами и синтез из них «чистых» моделей мира, в то время как холистика про то, что у частей нет чётких границ и они проникают друг в друга.
Но это моя интерпретация, есть интерапретации когда холистика — просто альтернативное название системного мышления/взгляда — сейчас туго с литературой на эту тему, поэтому мне сложно сказать где правда.
Итак, «Piranesi».
Открыл для себя новые направления для мониторинга.
Авторам минус за тавтологию. Есть вычислительная механика, которая занимается численным моделированием механических процессов и про неё есть статься на вики. Этот пост не про неё.
Этот пост про computational mechanics, которая изучает абстракции сложных процессов: как эмерджентное поведения возникает из суммарного поведения / статистики низкоуровневых процессов. Например, почему стабильно Большое Красное Пятно на Юпитере, или, почему результат вычислений процессора не зависит от свойств каждого электрона в нём.
Концепт устройства, которое может существовать в конечном множестве состояний и может предсказывать своё будущее состояние (или распределения состояний?) на основе текущего.
Computational mechanics позволяет (или должно позволять) представить сложные системы как иерархию ε-machine. Тем самым появляется формальный язык для описания сложных систем и эмерджентного поведения.
Для примера, наш мозг можно представить как ε-machine. Формально, состояние мозга никогда не повторяется (напряжения на нейронах, позиции молекул нейромедиаторов, etc), но существует огромное количество ситуаций, когда мы делаем одно и то же в одних и тех же условиях.
Научно-популярное изложение: https://www.quantamagazine.org/the-new-math-of-how-large-scale-order-emerges-20240610/
P.S. Попробую копнуть в научные статьи. Расскажу, если найду что-нибудь интересное и прикладное. P.P.S. Давно думаю в сторону похожей штуки. К сожалению, повороты жизненного пути не позволяет серьёзно копать в науку и математику. Всегда радуюсь, когда сталкиваюсь с результатами копания других людей.
Это вторая книга Ха-Джун Чан, которую я прочитал. Первая — Злые самаритяне — оставила хорошие впечатление, плюс о ней позитивно отозвался Тим О’Рейли в книге WTF?. Поэтому «Как устроена экономика» прописалась в моей очереди на прочтение и вот я наконец до неё добрался.
По словам Чан, книга задумывалась как «введение в экономическую теорию, понятное самой широкой аудитории» (страница 299) и это хорошо отражает её суть. Я бы только добавил, с позиции моего пост-советсткого образования, что это скорее не «введение в теорию», а ммм… обзор многообразия и сложности экономики, разбавленный введением в теорию.
В книге нет математических формул и зубодробительной статистики, только конкретные факты. Зато есть набор призм, через которые можно и нужно смотреть на экономику, чтобы примерно понимать, что происходит.
По сути, Чан даёт набор точек зрения, через которые можно смотреть на экономические процессы, описывает их преимущества и недостатки, сопровождает всё это примерами, историческми справками и фактами.
Поскольку книга — своего рода учебник, я не буду пытаться её пересказывать — это привело бы к попытке повторить книгу в паре страниц, а я определённо не в состоянии это сделать. Ограничусь описанием взгляда автора на экономику в целом, как я его понял.
Рекомендую эссе Paul Graham: Superlinear returns.
Что мне нравится в текстах Paul Graham так это опережение моих писательских планов. Пол периодически пишет про то, что я давно хочу написать, но пока не могу — ещё не Paul Graham :-D
Конкретно на тему нелинейных изменений я уже лет 10 хочу написать эссе да побольше. Но если бы я сел его писать сейчас, то это был бы длиннопост со странными графиками и терминами и без таких интересных примеров как у Пола. Поэтому приходится давать ссылки на его эссе.
Дальше, в общем-то, можете мой пост не читать. Главное оригинальное эссе прочтите. Но оставлю пару заметок для истории, которые лучше читать после оригинального эссе.
Юля — моя половинка, сейчас учится на курсах переподготовки Института Биоинформатики.
За прошлый семестр у неё получился хороший конспект по статистике, которым и делимся.
Осторожно, долго грузится.