Důkaz, který si vyžádaly teorie SUSY a GUT.

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Důkaz, který si vyžádaly teorie SUSY a GUT."

Transkript

1 Gravitace: SUSY a GUT Petr Neudek 1 Důkaz, který si vyžádaly teorie SUSY a GUT. V souvislosti s rozvojem kosmologie došli vědci k poznání, že vesmír se pravděpodobně zrodil tak jak popisuje teorie velkého třesku, tedy nejspíš jako jediná všepojímající singularita, která se začala z nějakého důvodu rozpínat, tedy zvětšovat geometrické rozměry a začala se kvalitativně proměňovat. Není podstatné, zda to byla jediná singularita, nebo více různých pro časoprostor. Známe takovou podobu v našem reálu jako vývojová stádia hvězd. Takže se vlastně jedná jen o to, zda existují jiné časoprostory, nebo ne. To nás ale zajímat nemusí. Ten náš vznikl z jedné unikátní singularity. I kdyby existovaly jiné časoprostory, mohly by asi koexistovat s tím naším, ale bez aktuální interakce a závislostí. Teorie SYSY a GUT se váží úzce na teorii velkého třesku. Zabývají se vlastně tím, že vesmír nabýval překvapivě dost protikladné podoby v raných stádiích svého vývoje. Jde o sjednocování a rozdělování se na stejné a později nestejné elementy. Hierarchie vypadá asi jako jediná koule, která se rozdrobila na velmi mnoho stejných nejmenších zlomků, které se následně zase sjednotily a utvořili elementy vyššího řádu a tak dál až k molekulám hélia. Každá jednotlivá fáze po sobě zanechala určitou část příslušných struktur (do vyšší formy přestoupily jen některé ze všech stejných původních forem). Jde tedy o projev určitého pulzování směrem do a ven ze singularity. Později se shluky hmoty již také tak podobně formovaly, ale s tím rozdílem, že to nebylo synchronizované. Čas jednotlivých uspořádání už nebyl jednotný. Právě takové nějaké kolísání a následný zrod jiné kvality je pro vesmír typický od samého počátku. Jako pozůstatky původního primárního vývoje (použiji výraz rozvoje) zde máme reliktní záření, různé částice subatomární hmoty, až vlastní molekuly chemických prvků, ale do stejného popisu patří uspořádání kosmologických objektů včetně galaxií a mlhovin. Mají jedno společné. Jsou totiž určitými úrovněmi rozvoje. U exkluzivního výrazu rozvoj nerozlišujeme pozitivní a negativní, protože oba typy jsou v každém reálném rozvoji zastoupeny stejně, jde jen o to, jak jsou zastoupeny ve zjevných podobách, což souvisí s výkladem zjevných a nezjevných uspořádání k-tic. Tuto problematiku navozuje Teorie pravděpodobnosti v kapitole Rozvoj přirozené množiny. Rozvoj přirozené množiny jako předobraz vesmírů vzniklých z velkých třesků. Rozvoj přirozené množiny nebyl původně vytvořen pro tento účel. Byla to prozaická potřeba vytvářet schemata výpočtu pro Bernoulliho distribuce jevů pravděpodobnosti. Úplně primitivní základ sestává z konstantní množiny prvků (V tomto stádiu prvků matematických z oboru čísel N, což znamená, že jsou si prvky rovny, jsou netotožné a jejich počet je konstantní. Mimo toho jsou neidentické nejsou označeny). Tyto matematické prvky mají schopnost interakce aniž by se nějak změnily. Jde tedy o množinu rozvíjených prvků typu K, které vytváří k-tice. Tato uspořádání mají schopnost libovolné rekombinace. Pro výpočty je potřeba znát pouze různá uspořádání prvků, což je vlastně podoba. Teorie Rozvoj přirozené množiny hledá unikátní postup jak se dopracovat k podobám modifikacím každé množiny K. Dík tomu byly nalezeny určité souvislosti zásadního charakteru. Jde zejména o to, že v každém typu rozvoje jsou stejně zastoupeny jak rozvoje pozitivní, tak i negativní. Každý pokus o eliminaci nepreferovaného rozvoje vede ke kolapsu systému. Rozdíl mezi pozitivním a negativním rozvojem sice existuje, ale jde jen o to, jak jsou jednotlivé rozvoje uloženy v systému, tedy zjevně, nebo nezjevně. Jsou si obecně zcela rovny. A to samo už asi stačí k pochopení proč existují skoky v jinak perfektně lineárním vývoji. Tedy něco, co platí nejen pro Darwinovu Evoluční teorii, ale také pro matematiku, logiku, kosmologii a mnoho dalších vědních oborů. Rozvoj přirozené množiny se zabývá důkazem o zdánlivě neexistujícím systému prvků

2 Gravitace: SUSY a GUT Petr Neudek 2 množiny N. Dovozujeme, že těchto prvků je maximálně N = K 2. Naproti tomu Bernoulliho schemata mají množinu N dánu jako nosnou, a množina K je definována jako výběr z množiny N. Lze tedy snadno tyto nesoulady v pojetí množin prostě přeskočit. To můžeme udělat ze dvou důvodů. Jednak proto, že můžeme každý jednotlivý případ rozvoje vypočítat jako samostatnou množinu Bernoulliho schematu, a jednak proto, že i u Bernoulliho schemat platí v rámci existence kauzální neprůkaznost prvků typu p 0, tedy všech těch, které náleží v daném současném okamžiku ke zbytku rozdílu N-K. Pomocí dedukce logiky současné existence jsou si všechny prázdné prvky množiny N rovny ve všech systémech a časech. Mají jen hodnotu, nikoliv velikost. Takže každý systém modifikací množiny K je vlastně podobný tomu, co popisuje jako podivné teorie SUSY a GUT. Ta podivnost je zejména v tom, že se na začátku muselo vytvořit mnoho stejných částic. Ty se pak zase synchronizovaně sbíhaly a rozdělovaly až došlo k rozložení synchronizace, následnému rozpadu na různě početné - tedy velké uspořádání s vlastním rytmem pulzování. Vysvětlení těchto podivností je předmětem této kapitoly. Rozvoj to ve své intuitivní podobě vyjadřuje jako podoby s krajními (extrémními) stavy. Tedy první extrém je sloučení do jediného uspořádání, a opačný extrém je úplné rozdělení na jednotlivé prvky. Všechny ostatní podoby jsou mezi nimi. To zase tak úplně neodpovídá popisu SUSY a GUT. Jenže pokud jsou změny cyklické, je zřejmě jakýkoliv rozvoj realizovatelný v kruhu. Pak už si představíme snadno, že oba extrémy vlastně mohou ležet vedle sebe. A lze nalézt také jiné důvody. Mnohem pochopitelnější je celá záležitost až když použijeme kvantifikační výpočty. Tyto provedeme pomocí Bernoulliho schemat. Hned první výpočty ukazují, že extrémy mohou ležet vedle sebe právě kvůli svému statistickému pořadí absolutní četnosti. Čím je množina mohutnější, tím více má modifikací, a tím blíže mají extrémy k sobě. Při dostatečně mohutné množině prvků je přímo nemyslitelné, aby se všechny modifikace v součtu menší nežli průměr daly vsadit mezi střední hodnoty. Jednoduše lze dokázat, že extrémně mohutné množiny musí projít extrémními polohami v začátku svých vývojů. Je to proto, že by systém musel obdržet větší změnu, nežli je ta, která ho vytvořila. (Viz: Důkaz stability komentované přílohy) Narážíme hned na počátku na určitou problematiku vyjádření. Co to je střední hodnota? Statisticky jich rozlišujeme více. Jednoduše lze problematiku shrnout do několika pojmů, konkrétně aritmetický, nebo geometrický průměr. Nebo snad medián? A co modus? Podle Rozvoje přirozených množin by středními hodnotami měly být všechny takové, které nejsou krajními, tedy extrémy. Ale extrémní tedy krajní hodnota je v každém systému jiná. To podle toho jaké jsou přípustné (existující) modifikace systému viz numerický příklad Teorie pravděpodobnosti. Podle statistické velikosti například modusu by šlo o extrém, zatímco v rámci Rozvoje PM jde o ryze střední hodnotu. Já jsem tuto problematiku postavil tak, aby každá šetřená množina obsahovala všechny varianty uspořádání prvků množiny K. Důkaz lze tedy provádět v základní poloze na systémech N = K 2. To má zase tu nevýhodu, že vlastně počítáme náhradní systémy jako již existující rozvinuté vesmíry. Ale máme variantu relevantní, tedy s počátkem od Adama. Tu nám dává Pascalův trojúhelník. Pro každou množinu K je to 2 K množin. Pro pochopení je nutno znát nejméně numerické příklady, Pascalův trojúhelník a Kombinatorický strom z Teorie pravděpodobnosti. Z toho zpětně dovodíme, že kombinace v rámci třídy Pascalova trojúhelníku má své místo a počet, o kterém nepochybujeme, že je skalární. Proto v případě množiny K platí 2 K = všech tříd kombinací pro n = k 2, při k (od 0,..1,..až do k 2 ). Nyní už bude dost jasné, že systémy kombinací v rámci třídy Pascalova trojúhelníku taktují statisticky hodnotový žebříček jednotlivých množin K. Systémy kombinací typu n=k 2 při k=k. Jsou

3 Gravitace: SUSY a GUT Petr Neudek 3 hranicemi středních a krajních hodnot. Proto v rámci jedné třídy Pascalova trojúhelníku je počet středních systémů dán mezi n=k 2 pro k=k až k = n-k. Například pro k=4, je n=16, a středními systémy jsou všechny od C(n=16, k=4)...c(n=16, k=5)..až do systému C(n=16, k=12). Potom statistický modus třídy Pascalova trojúhelníku je systém C(n=16, k=8), a je mediánem Rozvoje PM M K = 4. Podobnou architekturu použijeme v jednotlivých systémech kombinací tedy v určení pořadí modifikací. To ale prakticky znamená určit nějaký průměr. Podle předchozí logiky by to měla být hodnota například odmocniny z kombinačního čísla, nebo nějaký poměr z identifikace středních a krajních hodnot. Dobře nám však poslouží také starý známý aritmetický a geometrický průměr. Nezmínil jsem se ještě o harmonickém průměru. Ten zatratím spolu s geometrickým průměrem. Je to proto, že oba průměry dávají příliš mnoho středních hodnot. Geometrický průměr dává uspokojivé výsledky pro relativně malé systémy. Lze ho ještě použít v systému C(n=100;k=10), ale nehodí se pro celou třídu Relativně dobře funguje pouze aritmetický průměr. Problém průměru jsem byl nakonec nucen řešit i jinak. Jako střední hodnoty jsem byl nucen určit absolutní velikosti modifikací za hranicí stability v daném systému. Došel jsem k velice logickému závěru. Střední hodnota velkých systémů je čitelná pouze jako redukovaný počet aritmetického průměru. Vodítkem se ukázal být diferenciál mezi absolutními četnostmi. U mohutných množin je diference jednotlivých modifikací velmi malá, ale větší nežli součet všech extrémů. Ukázalo se, že čím mohutnější systém, tím více početně stejných modifikací. Napadlo mne, že to by mohl být důvod proč se rozvoj může odehrávat fatálně nekonečně s reálně již neexistujícími extrémy vývoje jako počátkem (počátek i konec už se staly na začátku). To je přesně to, co popisují teorie SUSY a GUT. Napůl tím už také odpovídám na to, proč se vesmír rozvíjí limitním způsobem, nebo proč je ve vesmíru tolik hmoty, kolik jí je. Hmotu si intuitivně vyjádříme jako zakonzervovanou etapu rozvoje. Hmota je tak stabilizovaná do jiné úrovně, a nelze na ni přes několik kvalitativních stupňů dosáhnout z této aktuální úrovně. Ukážeme si to jak matematicky, tak geometricky. Důkaz 1.

4 Gravitace: SUSY a GUT Petr Neudek 4 Podobnost rozvoje přirozené množiny a raných vývojových stádií vesmíru po velkém třesku. p.č. Podoba modifikace Podobnost p.č. Podoba modifikace Podobnost 1 10 Zahuštěný vesmír Sjednocené velikosti Sjednocené velikosti Rozepnutý vesmír Záhadou podle kosmologů bylo to, proč se mladý vesmír sjednocoval a rozděloval na stejné entity (kvanta a prvky). Mně to připadalo jako úplně samozřejmé pro všechny případy, kdy se prvky mohly nezávisle dotýkat - tedy interagovat. Tabulka 1: Intuitivní podobnost mezi BB a RPM (velkým třeskem a rozvojem přirozené množiny) Tabulka 1. nám ukazuje to, co mne původně motivovalo ke srovnání. Úvaha se opírala o konstantní počet kvant. Tedy nejmenších dílů. Bylo potřeba dokázat, proč by se specificky sjednocené modifikace vyskytovaly velice blízko sebe na počátku Velkého třesku. Jednou logickou úvahou bylo kruhové střídání modifikací. Tedy 42! možností, které by se nutně musely nějak opakovat v případě, že by bylo použito náhradní schema podle relace Tabulky č. 1. Tedy například bezprostředně za sebou podle čísel pořadí rozvoje, ale také všemi ostatními způsoby. Logicky by byly extrémy od sebe průměrně 21 cyklů. Zatím tedy uvažujeme lineárně, tedy že jsou si modifikace náhradního schematu rovny. Další úvaha již zahrnovala rozměrnost každé modifikace. Řekněme, že modifikace je množinou K a je v nějakém vztahu k množině N, kde N K. Výpočet se pak řídí kombinačním číslem, nebo lépe Bernoulliho schematem. Podle této úvahy je množina N daná a neměnná co do velikosti. Jediné správné (plné) vyjádření je v systému rozděleném ideálně, tedy N sestává z k podmnožin, které jsou navzájem vyloučené, a každá potenciálně obsahuje k prvků. Tedy konkrétně systém limitní množiny C(n=10x10, k=10) z Pascalova vyjádření C(n=10x10, k=0 až 100).

5 Gravitace: SUSY a GUT Petr Neudek 5 Gravitace : důkaz pořadím podle statistické absolutní četnosti v systému rozvoje přirozené množiny. sl.1 sl.2 sl.3 sl.4 sl.5 sl.6 sl.7 sl.8 sl.9 sl.10 sl.11 sl.12 sl.13 sl.14 sl.15 sl.16 sl.17 Pořadí Systém 100p rozdělený na 10n = 10p Výpočet z řádku (kvantifikace modelu) Pořadí podle sloupců výpočtu Podle rozvoje 10p 10p 10p 10p 10p 10p 10p 10p 10p 10p Váha Součin n-tic Π sl.12*sl.13 Podle sl. 12 Podle sl. 13 Podle sl Tabulka 2: Výpočet pořadí podle Bernoulliho schematu n=100(10x10) při k=10 Tabulka 2. uvádí relaci výpočtu modifikací množiny K=10 v ideálním systému. Barevné značení ve sloupcích 12., 13., a 14. ukazuje příslušnost k použitému průměru. Bílá barva není součástí harmonického průměru sloupce (je menší nežli harmonický průměr), žlutá barva je součástí harmonického průměru, ale není součástí geometrického průměru (je větší nežli harmonický, ale menší nežli geometrický průměr). Modrá barva ukazuje příslušnost jen ke geometrickému průměru, modrá barva tedy znamená hodnoty větší nežli geometrický průměr, ale menší nežli aritmetický průměr. Zelená barva znamená velikost nad aritmetickým průměrem. Ve sloupcích 15., 16., a 17., je pořadí podle sloupce výpočtu. Sledujeme, zda bude mít zásadní rozhodující vliv základní výpočet, nebo váha, a nebo jejich součin. Můžeme se totiž domnívat, že váha jako opakování má vliv na stabilitu (upřednostnění změny podoby modifikací). Vlastní výpočet jako součin ukazuje vysokou podobnost na vzorec výpočtu síly, kterou na sebe působí dvě tělesa (a více) ve vesmíru. Jde o podmínku současnosti v řádku, ze které bychom zase vyvodili například upřednostnění všech interakcí v rámci stejné modifikace (nadřazené pravidlo nad střídáním podob modifikací).

6 Gravitace: SUSY a GUT Petr Neudek 6 Plný výpočet v porovnání pořadí sloupce 17. ukazuje kompromis, tedy to co je typické zejména pro intuitivní rozvoj přirozené množiny. Takže tabulka 2. nám ukazuje toto: Gravitace : důkaz pořadím podle statistické absolutní četnosti v systému rozvoje přirozené množiny. sl.1 sl.2 sl.3 sl.4 sl.5 sl.6 sl.7 sl.8 sl.9 sl.10 sl.11 sl.12 sl.13 sl.14 sl.15 sl.16 sl.17 Pořadí Systém 100p rozdělený na 10n = 10p Výpočet z řádku (kvantifikace modelu) Pořadí podle sloupců výpočtu Podle rozvoje 10p 10p 10p 10p 10p 10p 10p 10p 10p 10p Váha Součin n-tic Π sl.12*sl.13 Podle sl. 12 Podle sl. 13 Podle sl Součet za specificky stejné k-tice (extrémy) Celkový součet za systém C(n=10x10; k=10) Relativní poměr z celku 0, , , , , , Orientační ukazatele Relativní poměr z množství Relativní poměr z pořadí Aritmetický průměr celku 4x/42 (4 položky ze 42) 8797, Porovnání extrémů s aritmetickými průměry 0,04 5,13 0,03 0,17 0,98 0,62 Tabulka 3: Výsledné ukazatele pro tabulku číslo 2. Tabulka 3. nás dostává do relace (nebo chcete li do názoru) co by mohlo být vodítkem, nebo také preferencí systémů málo závislých. Jsou li extrémy v relaci s teoriemi SUSE a GUT, musí být preferován celkový výpočet jako součin váhy a n tic, tedy obecně počet různých stavů. Extrém (extrémy) jsou totiž proti ostatním výrazně nejmenší, a proto je nejméně pravděpodobný. Pokud by měl být realizován, bude to na začátku rozvoje, kde je N přibližně rovno K. To zase naznačuje něco jiného v relaci RPM. Začátek by byl zřejmě negativním rozvojem (restrikcí celku na části). A to by mohlo být ono, protože tento začátek je jediný myslitelný pro ryze kontinuální množiny, a takový vesmír asi opravdu byl v okamžiku t = 0. Majoritní sloupec je sloupec součinu n-tic (k tic). V porovnání k průměru je dokonce 5x větší, nebo také podle pořadí odpovídá téměř přesně aritmetickému průměru. Ale to by zase znamenalo, že přednostní vyčerpání všech variant jedné modifikace tuto modifikaci navždy vyloučí. I když je to intuitivní tvrzení uvedeme si, že postup výpočtu roznásobením n-tic například pro řádek 13 je dán takto : C(n=10; k=5) 2 *C(n=10; k=0) 8 = C(n=10; k=5)*c(n=10; k=5)*1 8, tedy Podobně fyzika definuje vzájemné působení dvou hmotných těles m 1 *m 2 =m 2 pro stejné hmoty. V obou případech se jedná o současnost. V případě fyziky je to klidová hmotnost, v případě RPM stejná modifikace. Samozřejmě, že porovnávat fyzikální hmotu proti teoretické podmnožině je silná káva, ale ta podobnost je relevantní. Vesmír se rozpíná, kdyby měla převahu hmota, zavíral by se do sebe. Znamená to nepřímo, že vesmír by preferoval změnu modifikace před vyčerpáním jejích vnitřních variant. A taková je zjevně také skutečnost. Gravitace je jako by slabší, nežli rozpínání. Takže když porovnáváme dva parametry statistické proti dvěma fyzikálním, můžeme položit přibližně rovnítko mezi výrazy: hmota = preference variant v rámci stejné modifikace, ostatní energie = preference změny modifikace před jejím vypotřebováním. To nám umožňuje zabývat se logikou preference změny podoby. Modifikace náhradního schematu systému C(10 z celku 10x10) se vyčerpávají po jedné. Tedy M1 má 10 variant. Po každé jedné této variantě musí přijít jiná. Dejme tomu 2. pak 3. a tak dál. Každá modifikace by měla dejme tomu po prvním opakování všech různých již jen x-1 variant. Takže naše modifikace M1 vydrží 10x42 cyklů. Nežli je vyčerpána. Ale názorně by to asi vypadalo jinak. Mějme dvě podmnožiny a přečerpávejme jednice z jedné do druhé.

7 Gravitace: SUSY a GUT Petr Neudek 7 n 1 =10 n 2 =10 10p 1 0p 1 9p 1 1p 1 8p 1 2p 1 7p 1 3p 1 6p 1 4p 1 5p 1 5p 1 4p 1 6p 1 3p 1 7p 1 2p 1 8p 1 1p 1 9p 1 0p 1 10p 1 Tabulka 4: Změna v rámci jedné modifikace (M1) Tabulka 4. nám ukazuje velice jednoduchou věc. Aby došlo k vyčerpání 2 případů stejné modifikace (M1) musí být 4 jiné modifikace vyčerpány 2x a jednou jiná modifikace. No a to je podstata preference změny modifikace před jejím vyčerpáním. Ještě obtížnější představa je u negativního rozvoje. 1. restrikcí získáme 2 díly (dejme tomu poloviny). Druhou restrikcí získáme již díly tři, nebo 4, což je třeba nastudovat viz: Rozvoj přirozené množiny negativní, spojitá množina. Musí dojít ke sloučení aby se pomocí negativního rozvoje dostala celá M K z n 1 do n 2. K tomu si přidáme pravděpodobnost. Pokud systém nepreferuje vytvoření nové další podmnožiny tak nemůže dojít k vyčerpání všech možností. (Použití názorného výpočtového schematu podle tabulky 4. je velice zásadní záležitost. Ačkoliv řešíme názorně pouze přelévání prvků mezi dvěma podmnožinami, platí výpočet pro jedinou podmnožinu s tím, že například n 1 reprezentuje stav existující, zatímco n 2 reprezentuje stav neexistující. Je to tedy nadřazené kombinatorické schema Pascalova trojúhelníku. Tabulku 4. můžeme zjednodušeně vyjádřit jako To samo o sobě dává rozměr každému výpočtu. Podrobněji se rozšíříme v kapitole Čas.) Všechno vede k saturaci systému na rozvoj všech různých podob a vyrovnání počtu na počet kombinací. Při tom nejde spoléhat na linearitu. Celý problém určitě souvisí se změnou. To co donutí množinu změnit se je velice zásadní. Je otázkou, zda je změna konstantní, tak aby to bylo příznivé pro naše výpočty. Když jsem začal změnu hledat, zjistil jsem, že je nepolapitelně různorodá ve všech systémech sebe víc závislých. Je to prostě kluzké těleso. Viz důkaz tříděním Teorie pravděpodobnosti. Právě při hledání závislostí a nezávislostí jsem se dostal k poznání, že tyto parametry musí být rovnocenné, aby systém setrval a nezanikl. Zopakujeme si, že závislost je v Teorii pravděpodobnosti definována jako následné opakování se stejného prvku ve výběru k. Nezávislost je opakem tohoto jevu. Jestliže se mají změnit všechny prvky M K pak největší změna je podvojně dána jako přemístění 2M K. (Původní prvky se změnily z p 1 na prvky p 0, a místo nich musely jiné vykonat obrácený proces.) Je to celkem pochopitelné jako povrch tělesa. Dejme tomu, že 4 prvky tvoří prostorový útvar čtyřstěn. Nejvíc můžeme změnit naráz pozici všech čtyřech. Je li změna větší, musí dojít k něčemu jinému nežli je výměna pozice prvků. Přestanou být původním uspořádáním a nejspíš se jeden, nebo více prvků odcizí své původní množině. Další možností je přechod na variační princip postupu změny čas. Tohle ale platí i pro povrchy obrovských těles. Je - li k výběrem který značí povrch, pak tento povrch nemůžeme zasáhnout více, nežli činí plocha původního povrchu. Pokud se nám to i podaří, tak by změnu vykonalo více prvků, nežli byl počet původních ve výběru. Povrch by se asi zvětšil, ale klesla by hustota dost podobné popisu exploze, nebo mírnému pulzování že?

8 Gravitace: SUSY a GUT Petr Neudek 8 Proč si dovoluji takové asociace? No jednoduše proto, že kauzálně změna znamená přechod mezi budoucností, současností a minulostí. V minulosti jsou všechny prvky kauzálního k stejně velké. Zásah velikostí může nastat jen v současnosti, ale dozní v minulosti. Má li systém změnu přestát a zůstat tím samým systémem, musí být změna menší, nebo rovná limitní hodnotě k, což je počet prvků výběru. Předpokládejme, že fyzikální změna může zasáhnout jen kauzálně existující prvky typu k. Současně je může zasáhnout jen extrémně výjimečně v jediném okamžiku (kombinatorický princip). Kam se změní tyto prvky když ne do jiného prostředí? Když tedy dojde k určitému rozptýlení, co udělá další změna? Nyní už musíme asociace upřesnit. Změnou může být přechod mezi úrovněmi stability. Dostane li prvek větší impulz, nežli je schopen absorbovat, přejde do jiné kvality. Při tom vlastní absorpce bez vnitřních rozměrů znamená jen změnu vnějších (nyní už souřadnic). Dejme tomu, že jde o změny mezi hmotou a energií. Nyní našich 10p 1 = M K, může přecházet volně z hmoty na jiný druh energie. To nám ukáže Třída Pascalova trojúhelníku. Nyní použijeme výpočet podobný tabulce 4. Doufám, že bude tato interpretace správně pochopena. Energie celkem Asociační výpočet Celkem Limitní hodnoty > průměr Hmota Pohyb Hmota Pohyb Výsledek Pravděpodobn součin hmoty geometrický aritmetický ost n 1 =10 n 2 =10 vzorec vzorec hmota pohyb a pohybu průměr průměr 10p 1 0p 1 C(10 z 10) C(0 z 10) ,000541% 9p 1 1p 1 C(9 z 10) C(1 z 10) ,054125% 100 8p 1 2p 1 C(8 z 10) C(2 z 10) ,096040% p 1 3p 1 C(7 z 10) C(3 z 10) ,794064% p 1 4p 1 C(6 z 10) C(4 z 10) ,869320% p 1 5p 1 C(5 z 10) C(5 z 10) ,371820% p 1 6p 1 C(4 z 10) C(6 z 10) ,869320% p 1 7p 1 C(3 z 10) C(7 z 10) ,794064% p 1 8p 1 C(2 z 10) C(8 z 10) ,096040% p 1 9p 1 C(1 z 10) C(9 z 10) ,054125% 100 0p 1 10p 1 C(0 z 10) C(10 z 10) ,000541% Celkově Celkově ,00% Výpočet podle Bernoulliho schematu zahrnuje dvě stejné třídy Pascalova trojúhelníku Třída 2 10 Třída 2 10 Aritmetický průměr ,090909% 82,11% Nadřazený výpočtový model C(10 z 20) Geometrický průměr 1004,46 0,543723% 99,998917% Tabulka 5: Asociační výpočet poměru hmoty a ostatní energie Tabulka 5. ukazuje asociační výpočet hmoty. Platí zde sice výpočet podle plné třídy Pascalova trojúhelníku (tedy červené sloupce), ale to vytváří dojem, že se hmota vypařuje do ničeho. To není pravda. Takže pokud neexistuje energie jako hmota, mění se na obecný pohyb, byť by to byla forma tepla a podobně. Výpočet může pokládat za orientační v relaci decilů. Proč tomu tak je uvádí zase Teorie pravděpodobnosti nejlépe v rámci D/K převodů v pravidle schemat číslo 2, 3. a tak dál. Velmi důležitou úlohu zde hraje pochopení existence. Volně interpretováno: Neexistuje li část energie jako hmota, existuje jako jiná podoba energie. Množství energie je konstantní a mění jen svou zjevnou podobu. Červený sloupec, který nám v 5. Tabulce znázorňuje hmotu je samostatně definován jako potenciál Každá jednotlivá položka tabulky tohoto sloupce (ale i vedlejšího) reprezentuje množinu kombinací určité třídy z celku 10. Z toho vyplývá jednoduchá závislost. Existence jakékoliv podoby uspořádání hmoty je přímo závislé na její neexistující podmnožině. Tato možná velice samozřejmá skutečnost znamená přímo vyjádření definice setrvačnosti systému. Je li systém závislý na své konstantní velikosti, je vystaven systémové setrvačnosti. Je to jednoduché. Definovaná třída existujících kombinací je taktována sigmaaditivně dopočítanou neexistující třídou kombinací. Aby například existovala 10. třída kombinací celku 10, musí neexistovat nultá třída z celku možných = 10. Stejně tak existuje li 9. třída ze všech možných = 10, musí neexistovat první třída z celku všech možných = 10. Při tom každý součin prvků (i podmnožin) existujících modifikací musí být roven 1 celá. Součet obou navzájem vyloučených podob modifikací musí být roven 1 celá. Potom na

9 Gravitace: SUSY a GUT Petr Neudek 9 neexistující součást zbývá jen velikost nula. Právě v tom je skryt ten existenční význam. Existuje li prvek, podmnožina, nebo množina v určitém okamžiku, musí neexistovat jeho sigmaaditivní podoba. Toto je zpracováno v teorii pravděpodobnosti jako vyloučení kombinace, nebo také variace s opakováním: - stejný prvek nemůže v jediném okamžiku stát sám vedle sebe. Také je problematika zpracována na úrovni speciálních rozborů. Speciální rozbory dávají součet kombinací pro každou podmnožinu samostatně. Takže má li systém kombinací n;k například počet možných n rozdělen do r podmnožin, je součet speciálních rozborů dán r(kombinace k té třídy z n celku možných). Samozřejmě už jednoduchým nahlédnutím do tabulky číslo 5 shledáváme, že každý ze dvou sloupců má samostatně součet celé třídy Pascalova trojúhelníku. To má poměrně důležitý význam. Sigmaaditivní princip dopočítávání Energie celkemp 1 Energie celkem p (1;0) H o d n o t a V e l i k o s t ukazuje dvojnásobnou podvojnost Hmota p 1 Pohyb p 1 Hmota p 1 Pohyb p 0 Vzorec výpočtu okamžitého stavu Vyjádření velikosti je stavů. n 1 =10 n 2 =10 výraz výraz pomocí hodnot prvků (součin) součet velikostí prvků Stav 1 (=11) 10p 1 0p 1 10p 1 0p 0 (p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 ) Σp 1 = 10 Σp 0 = 0 Stav 2 (=10) 9p 1 1p 1 9p 1 1p 0 (p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 0 ) Σp 1 = 9 Σp 0 = 0 Stav 3 (= 9) 8p 1 2p 1 8p 1 2p 0 (p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 0 )*(p 0 ) Σp 1 = 8 Σp 0 = 0 Stav 4 (= 8) 7p 1 3p 1 7p 1 3p 0 (p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 ) Σp 1 = 7 Σp 0 = 0 Stav 5 (=7) 6p 1 4p 1 6p 1 4p 0 (p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 ) Σp 1 = 6 Σp 0 = 0 Stav 6 (=6) 5p 1 5p 1 5p 1 5p 0 (p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 ) Σp 1 = 5 Σp 0 = 0 Stav 7 (= 5) 4p 1 6p 1 4p 1 6p 0 (p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 ) Σp 1 = 4 Σp 0 = 0 Stav 8 (= 4) 3p 1 7p 1 3p 1 7p 0 (p 1 )*(p 1 )*(p 1 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 ) Σp 1 = 3 Σp 0 = 0 Stav 9 (= 3) 2p 1 8p 1 2p 1 8p 0 (p 1 )*(p 1 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 ) Σp 1 = 2 Σp 0 = 0 Stav 10 (= 2) 1p 1 9p 1 1p 1 9p 0 (p 1 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 ) Σp 1 = 1 Σp 0 = 0 Stav 11 (= 1) 0p 1 10p 1 0p 1 10p 0 (p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 )*(p 0 ) Σp 1 = 0 Σp 0 = 0 Výpočet podle Bernoulliho schematu Podstatné je zjištění, že Celkově Celkově Hodnotové výrazy patří mezi logické 55 0 zahrnuje dvě stejné třídy Pascalova sigmaaditivní opaky jsou trojúhelníku Třída 2 10 Třída 2 10 tvary, které vycházejí ze současné Velikost vyjadřuje reálnou nesoučasné. Nadřazený výpočtový model C(10 z 20) neexistence formálního etalonu. současnost buď p 1, nebo p 0. Tabulka popisuje matematicky (statistickými prostředky) dvojjedinou realitu existence. Existuje li kontinuální systém, jsou jeho součástmi neexistující prvky a podmnožiny. Fyzikální skutečnost je stejná jako naše vnímání prostoru kolem sebe. Kauzálně vidíme jen část reálu, která není odvrácená. Tedy asi tak jako když vidíme povrch hrací kostky. Nejvíc 3 strany ze šesti. Přes to víme, že jich je 6. Fyzikální význam je v tom, že realita je skutečně odtržena v prostoru a čase. Možná nejzávažnějším zjištěním je, že takto existuje nulový potenciál energie. Tabulka 6: Fyzikální význam Pascalova trojúhelníku a kombinatoriky Z toho vyplývá také určitá úroveň pochopení. Fyzikální fenomény jsou průměrné. Tak trochu reálné, a také nereálné objekty popisují veškerý vesmír. Možná, že nejlepším vysvětlením je popis, že kauzálně existuje jen to, co máme okamžitě ve svém zorném úhlu. Reál se může překlopit do polohy, v níž neexistoval a to co existovalo se stalo nereálně existujícím. Existuje to pravděpodobně stále, ale v jiné dimenzi. Pokud nyní pochybujete, zda jde o filozofii, nebo o fyziku popsanou matematicky, zamyslete se nad tím, zda na pravé straně rovnice může být dvojnásobek, nebo vícenásobek výrazu z levé strany. Je to stejné. Každý jednotlivý řádek (modifikace) musí dávat stejný součet prvků aby byl systém stále stejný (setrvává systém). Takže chceme li dospět k pravdivé matici, musíme akceptovat v našem případě (ale i ve všech ostatních případech), že existuje v průměrné poloze. Každý systém je sice staticky množina, ale její vývoj je změna mezi kauzální existencí a neexistencí v některé rovině. Je to vlastně pohyb, který pro současnost znamená jediné průměrně ano i ne. Takto také definujeme současnost, jako průnik budoucnosti s minulostí. Fyzikálně potom musíme pochopit, že trvající změna (bez bližší specifikace) je motor pohybu a kauzální existence. Poněkud složitější je pochopení existence v současnosti. Tabulka číslo 6 popisuje většinu různých stavů jako existenční jednice. Avšak existuje výjimka. Střed tabulky, tedy statistický i optický střed je podvojný v současné existenci. Význam takového vyjádření je poměrně zásadní. Připomeneme si, že takto vypadající střed existuje jen u množin sudých. Lichý počet prvků tuto paradoxní skupinu nemá. Avšak právě tento typ středních

10 Gravitace: SUSY a GUT Petr Neudek 10 hodnot na početně sudých množinách připouští současnost. Ostatní případy současnost přímo vylučují. (Například existující třída kombinace 3 z 10 má neexistující sigmaaditivní odpočet jako protiklad setrvání systému 7 z 10. Avšak začne li tento protiklad existovat, je to v jiné modifikaci, tedy v jiné časové sekvenci, a pak tuto modifikaci vyvažuje neexistující potenciál 3 z 10. Obě doplňující se modifikace mají vyloučenou možnost současné existence.) Každý systém může existovat v neomezené současnosti (nyní již v reálném čase) pouze jako naprosto souměrná sigmaaditivita. Jde tedy o podobu systému, který na rozdíl od svých bratříčků může existovat stále i při změnách (výměnách) stavů. Je to tedy obdoba matematické pasti. Ostatní typy forem systému totiž zaručují nutnost následné změny, aby byl systém zachován. Naprosto souměrný systém ke své existenci změnu své charakteristiky nepotřebuje. Mění pouze stavy své existenční množiny. Tato matematická podoba stereometrické singularity je podstatou veškeré existence fyzikálního typu. Jedná se například o základ fyzikální setrvačnosti hmoty, tedy to co hmotu unikátně odlišuje od ostatních forem energie. Vyjádření vzorcem má následující varianty: A. Vynucené následné stavy nerovnovážných podob systému: Jsou to všechny takové, které se odlišují od vztahu K = 1/2N. Proto systém v nerovnovážné pozici svého povrchu (K = kombinatoricky výběr, nebo také viditelný povrch ) musí svou existenci obhájit následným překlopením se do svého opaku. Příklad 7. třídy Pascalova trojúhelníku. Ten sestává z 8 kombinačních množin od C(k=0; n=7) až po množinu C(k=7; n=7). Když pochopíme nultou třídu ukáže se, že ve středu jsou hned dvě opačné modifikace. Ty se musí stát součástí jediného stavu a to popisujeme variačním principem ,78% Ex ,69% ,78% Ex ,00% Nerovnovážný systém setrvá pouze pokud za každým stavem K 1 přijde stav K 2 = N K 1. Tato skutečnost je reprezentativním typem VARIAČNÍ podstaty existence. Znamená to, že jednotlivý stav nerovnovážného systému je dán variací (viz Kombinatorický strom Teorie pravděpodobnosti). Existenční vyjádření sigmaaditivních tříd Pascalova trojúhelníku pomocí kombinatoricky variačního principu. Třída p 1 M K p 1 M (N-K) p 1 M K p 1 M (N-K) velikost třídy p 1 hodnota třídy = 1 Podmínky existence Sigmaaditivní třídy 0 a N 0. třída N. třída 0p 1 Np 1 Np 1 0p 1 0p 1 + 0p 1 0p 1 + 0p 1 Np 1 0p 1 0p 1 Np 1 p 1 = 0 p 1 = N p 1 = 0 p 1 = N Kombinace 0-té třídy z 0 Kombinace N-té třídy z N Np 1 + Np 1 Np 1 + Np 1 Sigmaaditivní třídy 1 a N-1 1. třída N-1. třída (N-1)p 1 1p 1 p 1 = N-1 p 1 Kombinace (N-1)té třídy z (N- 1p 1 + 1p 1 = N-1 1p 1 (N-1)p 1 1) (N-1)p 1 + (N-1)p 1 1p 1 (N-1)p 1 1p 1 + 1p 1 (N-1)p 1 1p 1 p 1 = 1 p 1 = 1 Kombinace 1 třídy z 1 (N-1)p 1 + (N-1)p 1 Sigmaaditivní třídy 2 a N-2 2. třída N-2. třída (N-2)p 1 2p 1 p 1 = N-2 p 1 Kombinace (N-2)té třídy z (N- 2p 1 + 2p 1 = N-2 2p 1 (N-2)p 1 2) (N-2)p 1 + (N-2)p 1 2p 1 (N-2)p 1 2p 1 + 2p 1 (N-2)p 1 2p 1 p 1 = 2 p 1 = 2 Kombinace2-té třídy z 2 (N-2)p 1 + (N-2)p 1 Pro pochopení variačního principu je nutno prostudovat kapitolu Kombinatorický strom teorie pravděpodobnosti Tabulka 7: Existence jako logický důsledek obecné sigmaaditivity

11 Gravitace: SUSY a GUT Petr Neudek 11 Tabulka číslo 7 ukazuje zdánlivý paradox. Ve stejném řádku se objevuje navzájem neslučitelné výrazy. Například ( 0p 1 a v sousedním políčku Np 1 ). V tom samém řádku je ale výraz ( 0p 1 + 0p 1 ). Zatímco výraz prvý znamená součin ( 0p 1 )*( Np 1 ), výraz druhý vyjadřuje součet. Součin znamená okamžitou současnost, součet znamená rozfázovanou a variačně posunutou skutečnost. Příslušná kapitola z teorie nazvané Kombinatorický strom říká, že kombinační princip je dán naráz jako výběr k z n (tedy kombinace k-té třídy z celku n). Naproti tomu princip variační je dán postupně jako variace (n)*(n-1)*(n-2)*..(n-k). Mezi kombinací a variací stejné třídy je vztah počtu možností s velikostí permutace k, tedy (k!). Konkrétně C(k z n)*(k!)=v(k z n). Prakticky to znamená, že jednotlivý stav množiny variace je fragmentován na počet kroků Σp 1. V případě jakékoliv množiny je to pro existenční výroky množství (2!). Skutečnost je průměrná což vyjadřuje právě jen variační princip. Takže pro existenci potenciálně musí existovat každý prvek v obou svých podobách binární existence. To lze vyjádřit pouze jako nesoučasnost takto ( 0p 1 )*( 0p 0 ). Existuje li prvek v současnosti, musí být průměrně existující svou vlastní velikostí a také hodnotou neexistence v současnosti. Při tom výraz nula prvků je místopisem v množině, kde sdělujeme, že prvek potenciálně existuje, ale není ve výběru množiny. Množina je prázdná, proto nemůže obsahovat potenciálně existující element. Musí zde však existovat vyvažující neexistující kombinatorický opak to aby byl systém stále tím samým (k z n). Sigmaaditivní množina (jako jediná zachovává tentýž systém) je pak dána formálně takto: S (C;V) (Δt) 1 pro k n; při Σp (0;1) = n (Σp (0;1) >0) -S (C;V) (Δt) 1 při n (Σp (0;1) = 0) S (C;V) * -S (C;V) = 1; při S (C;V) + -S (C;V) = 1 To znamená z pohledu existence jen jedinou jednoduchou záležitost. Je li systém konstantní, má stále stejnou množinu řídícího modelu. Má tedy stále stejné k a n v každém jednotlivém stavu. Co však mít konstantně nemusí, je vlastní velikost prvků, pokud je preferován systém v logické hodnotě. Znamená to, že doslova stejný počet prvků výběru může dávat různé součty existujících velikostí, nyní už řekneme, že energetického množství. Vyrovnává se prostě potenciálem. Pokud je systém konstantní okamžitou současnou velikostí zjevné energie, bude mít proměnné velikosti k (součet současně existujících prvků). Ovšem pokud je vesmír nejméně závislou množinou, zachovává průměrně jak velikost, tak hodnotu. Nebo také jinak. Prvky ze kterých je složen jsou průměrně závislé a nezávislé. Každý prvek proto musí chvíli existovat v současnosti a projevovat svou velikost, a pak také musí být ve formě neexistence. Samozřejmě docházíme k tomu, že obecná existence má mnoho rozměrů. To lze vyjádřit jako různou negaci, ale zejména řetězení existenčních predikcí. Pro pochopení filozoficky to znamená, že má li něco existovat v budoucnu, musí to kauzálně neexistovat v současnosti. Jestliže to bude aktuálně současné (existující), je to také rozměrné vlastní velikostí. Jakmile se existence ukončí v současnosti, musí existovat jako potenciál. Tedy nesoučasně s pofidérní velikostí. Pokud nebyla vlastní velikost vyčerpána prvou současnou existencí, bude vyčerpána pravděpodobnostně v další potenciální současné existencí. Realita se z mnoha důvodů odehrává na úrovni průměru. Nejlépe to jde množinám se sudým počtem prvků (mají lichý počet modifikací). Střední modifikace pak má unikátní poměr mezi existencí a neexistencí přesně půl na půl v každém různém stavu. Ostatní uspořádání takové pěkné podmínky pro trvalou existenci nemají. Jenže právě proto se mění, až dojdou k nějaké rovnováze. (Lichá množina se zvětší o část nulového potenciálu a chová se jako sudá, což jsem se snažil vyjádřit v tabulce 8.) Konkrétně časoprostor se vyrovnává ještě ohromným počtem fluktuujících prvků. Rovnovážné

12 Gravitace: SUSY a GUT Petr Neudek 12 stavy existují jen jako střední hodnota. Celý vesmír je opravdu řízen statisticky. Mechanizmus je dán kombinatorickým modelem (náhradní schema). Ukážeme si to v této kapitole, ale nejprve je potřeba pochopit průměr jako příčinu i důsledek. Konvergence na střed je správný výraz pro vyjádření chování časoprostoru. Gravitace jako síla je dána jako součet zakonzervované energie zjevně uzavřené v singulární pasti. Je to součet, tedy velikost bez současnosti existence. Jako taková je průměrována různými mechanizmy. Nejdříve si ale ukážeme základní úvahy, které nás vedou k průměru. Tabulka 8: Vyjádření relativní existence matematicko - fyzikálního nulového potenciálu. Podstata nulového potenciálu matematických množin a systémů. vzorec čitatel C(0 z n) (n) C(1 z n) (n-0) C(2 z n) (n-1) C(3 z n) (n-2) C(4 z n) (n-3) C(5 z n) (n-4) C(k z n) (n-k) C(n z n) (n n) = 0 jmenovatel k (k=n) = n výsledek 1 >1 >1 >1 >1 >1 >1 1(?!?) Výraz C(k=0..n z celku možných n) = třída Pascalova trojúhelníku 2 n Vyjadřuje jedinou skutečnost, že totiž existují třídy kombinací od nulté do n-té, a jejich součet je pro každé n = 2 n Pro variace stejného n platí konstantní (k!) a tak můžeme snadno dovodit, že to co platí pro kombinace, platí i pro variace. Modré a žluté podklady jsou zdánlivě nesmyslné. V(0 z n) V(1 z n) V(2 z n) V(3 z n) V(4 z n) V(5 z n) V(k z n) V(n z n) vzorec čitatel 0*(n) 1*(n-0) 2*(n-1) 3*(n-2) 4*(n-3) 5*(n-4) k(n-k) n(n-n) = 0 jmenovatel k (k=n) = n výsledek (n)(?!?) (n) (n-1) (n-2) (n-3) (n-4) (n-k) 0 (?!?) Z toho plyne zase poměrně jednoduchá zásada sigmaaditivních systémů. Každý subsystém v rámci stejné třídy Pascalova trojúhelníku je dán pro shodné n jako k a k němu sigmaaditivní (n-k). Podobné je to pro variace, které už nejsou zlomkem. Modré sloupce můžeme poměrně dobře vysvětlit zejména pro kombinace. Prostě existenci nulté třídy definuje Pascalův trojúhelník. Proč ale nemůže stoupat rozdíl v součinu (podílu) na hodnotu 0? On tento rozdíl může nabývat nulové hodnoty, ale jen za předpokladu, že existuje. Vybavíme li každý člen logickým existenčním výrokem, vzorec platí. Logický výraz exist ( ) má jak velikostní tak hodnotový parametr. Pro hodnoty je to součin a pro velikost součet, což vyjadřujeme zkráceně jako x (0;1). Potom zjistíme, že se realita překlápí přímo do pozice naprosto odvrácené. Neznamená to však, že když neexistuje v jedné relaci (viditelné - povrch) nemůže existovat její velikost v relaci neviditelné (vnitřní, nebo odvrácený povrch). Pro bližší objasnění Základy teorie pravděpodobnosti. třída Výraz C(k=0..n z celku možných n=7) = třída Pascalova trojúhelníku 2 7 variace a kombinace Nultá třída ( 7 1 ; 0 1 )( 6 0 ; 1 0 )( 5 0 ; 2 0 )( 4 0 ; 3 0 )( 3 0 ; 4 0 )( 2 0 ; 5 0 )( 1 0 ; 6 0 ) První třída ( 7 1 ; 0 1 )( 6 1 ; 1 1 ) ( 7 0 ; 0 0 )( 6 0 ; 1 0 )( 5 1 ; 2 1 )( 4 1 ; 3 1 )( 3 1 ; 4 1 )( 2 1 ; 5 1 ) Druhá třída ( 7 1 ; 0 1 )( 6 1 ; 1 1 )( 5 1 ; 2 1 ) ( 7 0 ; 0 0 )( 6 0 ; 1 0 )( 5 0 ; 2 0 )( 4 1 ; 3 1 )( 3 1 ; 4 1 ) Třetí třída ( 7 1 ; 0 1 )( 6 1 ; 1 1 )( 5 1 ; 2 1 )( 4 1 ; 3 1 ) ( 7 0 ; 0 0 )( 6 0 ; 1 0 )( 5 0 ; 2 0 )( 4 0 ; 3 0 ) Čtvrtá třída ( 7 1 ; 0 1 )( 6 1 ; 1 1 )( 5 1 ; 2 1 )( 4 1 ; 3 1 )( 3 1 ; 4 1 ) ( 7 0 ; 0 0 )( 6 0 ; 1 0 )( 5 0 ; 2 0 ) Pátá třída ( 7 1 ; 0 1 )( 6 1 ; 1 1 )( 5 1 ; 2 1 )( 4 1 ; 3 1 )( 3 1 ; 4 1 )( 2 1 ; 5 1 ) ( 7 0 ; 0 0 )( 6 0 ; 1 0 ) Šestá třída ( 7 1 ; 0 1 )( 6 1 ; 1 1 )( 5 1 ; 2 1 )( 4 1 ; 3 1 )( 3 1 ; 4 1 )( 2 1 ; 5 1 )( 1 1 ; 6 1 ) Z této relace plyne několik dalších věcí. To co neexistuje přímo jako hodnota, existuje potenciálně jako velikost, nebo opačně. Takže například střední vyvážený stav (liché množiny normálně neexistuje) má variantu existující negace p 0 a tak podobně. Pro prvkově lichou množinu potřebujeme přidat jeden prvek aby množina byla sudá a měla rovnovážný stav. Dostaneme jakýsi numerický průměr. Pak jsou každá dvě sousední čísla ne Euklidově ose stejná. Ta nula je kauzální. Fyzikální množiny se nemohou reálně chovat jako sudé a liché. Je zde však podstata existence nulového potenciálu. Znamená to doslova, že potenciál má velikost a nemá hodnotu současnosti existence (graficky je v singulární pasti). Nás bude zajímat pravděpodobnost. Může li se volně přeměňovat energie v rámci svých různých forem, je vysoce pravděpodobné, že to bude někde okolo hodnot aritmetického průměru, který obsahuje 82% všech možností ve třech modifikacích. Tedy nejspíš jako poměr 6 dílů hmoty na 4 díly pohybu (c 2 ), nebo stejně 5 ku pěti, nebo 4 díly hmoty a 6 dílů pohybu. To je ovšem velice hrubý rastr. Proto použiji ještě výpočet ze sta prvků. Jde také o to, že druhá odmocnina z celku 10 není celé číslo. Při první pohledu na tabulku nás musí napadnout, že modifikace 3+7 jsou velice blízko aritmetického průměru, a měly by být zařazeny k těm pravděpodobnějším variantám. Množina 100 prvků už má celočíselnou odmocninu, a na té si ukážeme pravděpodobnosti lépe.

13 Gravitace: SUSY a GUT Petr Neudek 13 To už bude jen výběr z jedné třídy Pascalova trojúhelníku, protože nadřazený model správně C(100 z celku 200) už není pro naše vnímání čitelný co do množství modifikací, tak jejich velikostí a pravděpodobností. Také už dochází k zaokrouhlování při výpočtu standardním programem, proto je obtížná kontrola a tak dál. Také upozorňuji na sigmaaditivitu výpočtu. Každá hodnota mimo modusu (50+50) je zde dvakrát, proto stačí jen polovina (první řádek = poslednímu.). Celý výpočet systému už je zpracován jako příloha. Uvádím jen výběr v tabulce 11, který dostatečně reprezentuje obsah sdělení výpočtem. B. Následné stavy rovnovážných podob systému: Jsou to všechny takové, které se rovnají vztahu K = 1/2N, a všechny symetricky střední modifikace sudých systémů (už víme, že tuto potíž umí obejít také lichý systém). Systém v nerovnovážné pozici se musí vyrovnávat systémem variace s podobou : dt( a 1 *b 0 + a 0 *b 1 ) 1 při součinu = 1 a stejně tak při součtu. Avšak a 1 je současné. To znamená také to, že má vlastní velikost různou od jedné, což nám zkomplikuje život až když budeme porovnávat dva současně existující různé prvky. V jednoprvkové množině (což je každý RS jako ideální binární množina) je b 0 opačnou hodnotou a 1. Oba stavy jsou sice navzájem vyloučené, ale současné, protože jsou mimo jiné také průměrné. To, co je předmětem výroku neexistence jsou potom velikosti a hodnoty opačné ke stavu. a 0 vlastně neguje historickou hodnotu 1 spolu s vlastní velikostí pro stav b 0. Právě tím reflektujeme na určitou podvojnost. Ukážeme si její význam na dvou záležitostech. Jednou z těch záležitostí je právě střední modifikace sudých systémů. Za sudý můžeme považovat každý střední z třídy Pascalova trojúhelníku. Jsou to všechny systémy sudých n s poměrem k = ½ n. Lepší je popis tabulkou která důvod dvojité podvojnosti ukáže v barvách ,00% Ex ,00% Ex ,50% Ex ,25% Ex ,00% Ex ,00% ,00% ,00% Ex ,50% ,50% Ex ,25% Ex 2 100,00% 4 100,00% 8 100,00% ,00% ,13% Ex ,56% Ex ,78% Ex ,39% Ex ,50% ,25% ,69% ,34% ,13% Ex ,56% Ex ,78% Ex ,39% Ex ,00% ,00% ,00% ,00% Tabulka 9: Podvojnosti jako projev sigmaaditivity obecných matematických množin Vidíme, že lichá n vytváří dvě sigmaaditivní modifikace (žluté podklady). Vždy následující systém Pascalovy třídy má jen jedinou střední modifikaci a má ji stejně pravděpodobnou. Například 2 3

14 Gravitace: SUSY a GUT Petr Neudek 14 75% a následující systém (2 4 ) 37,5% pro jedinou. Znamená to, že tato třída je podvojná sama v sobě. Proti každé k tici stojí jediná sigmaaditivní. U lichých je tomu jinak. Například pro třídu 2 4 můžeme vyjádřit proti každé kombinaci druhé třídy z celku 4 jinou kombinaci téže třídy, ale v hodnotovém vyjádření prázdných prvků. Teprve současná existence všech 4 prvků dává punc existenci konstantního systému. Například konkrétně: Podvojnost symetrické množiny dvojic z celku 4 + = systém 1 a 1 b c 0 d 0 = C(2 ze 4) 4p (0;1) 2 a 1 c b 0 d 0 = C(2 ze 4) 4p (0;1) 3 a 1 d b 0 c 0 = C(2 ze 4) 4p (0;1) 4 b 1 c a 0 d 0 = C(2 ze 4) 4p (0;1) 5 b 1 d a 0 c 0 = C(2 ze 4) 4p (0;1) 6 c 1 d a 0 b 0 = C(2 ze 4) 4p (0;1) p 1 + p 0 = 2. třída kombinace celku 4 Tabulka 10: Příklad sudé symetrie v relaci vlastní velikosti. Vidíme, že systém kombinací 2. třídy existuje kontinuálně v každém jediném stavu množiny. Právě proto, že se tak děje v každém různém stavu současně, mluvíme o kombinačním principu existence. Děje se tak pomocí sigmaaditivních dvojic. Už ale každá jiná třída kombinace stejné třídy Pascalova vyjádření se musí vyrovnávat bezprostředně následujícími sigmaaditivními opaky modifikací. Například aby byl systém konstantně zachován, musí se každá modifikace jednoho existujícího prvku vyrovnávat existující trojicí (například proti a se musí vyrovnat sigmaaditivně bcd ). To je podstata vynucených změn střídání extrémů na počátku reálných rozvojů přirozených množin. (Je to vlastně zdůvodnění také toho, co bylo postaveno jako moto kapitoly SUSE a GUT, ale existují ještě další.) K problematice existence ještě dodáme, že podstatou je vyjádření množin, takže operátory chápeme v tomto smyslu. Důležité je pochopit dvojitou podvojnost existenčních výrazů. Tabulka 10 není v tomto smyslu korektní, protože každý jednotlivý stav musí být nesoučasný s jiným. Existuje li takto naráz jde o výpis všech možných, tedy etalon, který má buď charakter historického výpisu všech možných, nebo ještě neexistujícího potenciálu všech možných. Snad je pochopitelné proč uvádím takovou formu a ne objektivní. Před tím, než budeme pokračovat v hlavní linii teorie připomeneme si, že budeme sledovat jen hmotu. Její jednotkové prvky budeme z praktických důvodů přímo zaměňovat za procenta. Tyto manipulace je možné provádět efektivně na základě znalostí Teorie pravděpodobnosti. Takže při pochybnostech o postupech doporučuji schematické výpočty Teorie pravděpodobnosti (nikoliv numerické příklady). Znamená to, že pomineme prázdné prvky typu p 0. Následující tabulkou sice vyjadřujeme sloupec těchto prvků, ale je vybarven šedě. Je to kvůli tomu, aby čitatel měl stále na očích souvislost s Pascalovým řádem kombinací. Zopakujeme si zejména to, že každá třída 2 n. Je dána jakou součet všech tříd kombinací pro n, které vyjadřuje tuto třídu Pascalova schematu. V tomto schematu je ale každá třída kombinací stejného základu jen 1x. Znamená to, že šetříme jen jeden ze dvou vyjádřených rozměrů. Buď množinu všech současně existujících p 1, což není korektní k dané výrokové formě, nebo korektní množinu prvků p 0, tedy množinu historicky již (nebo ještě) neexistujících. Tento určitý axiomatický problém vysvětlujeme právě průměrností prvků. Neměli bychom ale zapomínat, že správně by k vyjádřenému schematu měly být přidána část neexistující. Tuto neexistující část chápeme jako nulový potenciál. Podstatou nulového potenciálu je vlastně komplexní složka numericky vyjádřených stavů. To

15 Gravitace: SUSY a GUT Petr Neudek 15 však vyžaduje jiný typ výkladu, nežli je tento. Základní relace stability vesmíru podle obsahu hmoty (pravděpodobnost stability vesmíru) Pořadí m c 2 Statistický výpočet Bernoulliho schematy v relaci V RPM p 1 p 0 absolutní relativní geometrický aritmetický Sqrt(2 100 ) Poznámka 13. ř ,05E+015 8,27E % hmoty nedává stabilní vesmír 14. ř ,11E+015 5,60E ,11E % až 87% hmoty je na hranici stabilního vesmíru 21. ř ,36E+020 4,22E-010 5,36E ,36E % až 80% hmoty je stabilní podle G průměru 41. ř ,37E+028 1,08E-002 1,37E+028 1,37E+028 1,37E ř ,01E+028 1,58E-002 2,01E+028 2,01E+028 2,01E ř ,83E+028 2,23E-002 2,83E+028 2,83E+028 2,83E ř ,81E+028 3,00E-002 3,81E+028 3,81E+028 3,81E ř ,94E+028 3,89E-002 4,94E+028 4,94E+028 4,94E ř ,14E+028 4,84E-002 6,14E+028 6,14E+028 6,14E ř ,35E+028 5,79E-002 7,35E+028 7,35E+028 7,35E ř ,44E+028 6,65E-002 8,44E+028 8,44E+028 8,44E ř ,32E+028 7,34E-002 9,32E+028 9,32E+028 9,32E ř ,89E+028 7,79E-002 9,89E+028 9,89E+028 9,89E ř ,01E+029 7,94E-002 1,01E+029 1,01E+029 1,01E ř ,89E+028 7,79E-002 9,89E+028 9,89E+028 9,89E ř ,32E+028 7,34E-002 9,32E+028 9,32E+028 9,32E ř ,44E+028 6,65E-002 8,44E+028 8,44E+028 8,44E ř ,35E+028 5,79E-002 7,35E+028 7,35E+028 7,35E ř ,14E+028 4,84E-002 6,14E+028 6,14E+028 6,14E ř ,94E+028 3,89E-002 4,94E+028 4,94E+028 4,94E ř ,81E+028 3,00E-002 3,81E+028 3,81E+028 3,81E ř ,83E+028 2,23E-002 2,83E+028 2,83E+028 2,83E ř ,01E+028 1,58E-002 2,01E+028 2,01E+028 2,01E ř ,37E+028 1,08E-002 1,37E+028 1,37E+028 1,37E % až 60%hmoty a více je stabilizováno v relaci aritmetického průměru. Při tom je to jen 21% modifikací z celkového počtu 101 podob. Relace množství podle Bernoulliho schematu je ale 96% všech možných případů. Vzhledem k tomu, že největší změna může nastat jako polovina ze všech možných, může být hmoty jen mezi 40 50% v nejhorším případě. (Ale relace výpočtu na 100% ukazuje, že s růstem množství, se také mění množství podle RPM, které by v tomto případě reprezentovalo nejširší okruh stability. Ať už budeme používat pravidlo o ideální podmnožině jakkoliv například počet podmnožin, nebo celkový počet stavů ap., dochází ke zvětšování také rozsahu aritmetického průměru. Průměry se ve finále navzájem blíží s růstem počtu prvků. Všechny nestabilní modifikace jsou již na tomto modelu 100p v relaci 4%, zatímco u modelu s 10p to bylo asi 18%. Právě z toho důvodu pokládám za limitní hodnotu pro vesmír ekvivalent sqrt(mc 2 ). Jedině tato hodnota je stabilní na každý pád. Předpokládám totiž, že aritmetický průměr bude menší, nežli druhá odmocnina pro množství blížící se nekonečnu.) 81. ř ,36E+020 4,22E-010 5,36E ,36E % až 80% hmoty je stabilní podle G průměru 88. ř ,11E+015 5,60E ,11E % až 87% hmoty je na hranici stabilního vesmíru 89. ř ,05E+015 8,27E % -100% hmoty nedává stabilní vesmír Celkem sloupec 1,27E ,27E+030 1,22E+030 1,27E+030 Aritmetický průměr vymezí 21 z celkového počtu 101 modifikací které dohromady obsahují 96% všech případů z celku Tabulka 11: Stabilita vesmíru podle poměru obsahu hmoty - první úvaha Nyní už je tendenčnost statistických výpočtů zřejmá. Jestliže se vesmír (časoprostor) chová jako málo závislá matematická množina, je analýza pomocí dynamických rovnic mimo realitu. Tedy ne že by nebyla správná v tom hrubém měřítku Newtonovské mechaniky. Platí totiž také pravidlo o tom, že čím blíž a nebo detailněji pozorujeme povrch tělesa, tím méně chápeme jeho celý tvar. Tato teorie umí vysvětlit, proč může být vesmír stabilní, a dokonce umí ukázat, proč je hmoty jakoby méně. Používané fyzikální vztahy a z nich plynoucí popisy jsou popisem důsledku, z nichž nelze dovodit příčinu. Množství hmoty souvisí s relativním pojmem změny. Přes to je velmi pravděpodobně celková energie vesmíru rozdělena mezi hmotu a to ostatní úplně stejně. Dá se souhlasit s teorií GUT v tom smyslu, že vznikem hmoty na počátku času vznikla bariérová stabilita a změna se roznáší na všechny formy existence, které vznikly později. Hmota vznikla při slučování původních energetických kvant. Tedy v okamžiku, kdy byl nastartován pozitivní rozvoj přirozené množiny. Tato první plazmatická hmota měla jen charakter energetických zlomků. S hmotou jak ji známe klasicky měla společné jen hodnotové velikosti. Tato část výkladu je provedena samostatně. Pro představu uvádím, že se jedná vlastně o interferencí vzniklá kvanta. Dozajista byla různě veliká pokud vznikla ve stejném okamžiku s jinými kvanty, a měla proto jen a jen historickou hodnotu. To zase znamená, že vznikem hodnoty přešla do historie a přišla o velikost. Další popis provedu v jiné kapitole, kde si vysvětlíme kvantovou povahu různých částic.

16 Gravitace: SUSY a GUT Petr Neudek 16 Souhrn a vývod 1. důkazu. To je samozřejmě asi poměrně líbivá teorie a zdůvodnění poměru hmoty a ostatní energie. Není to ale zatím nic ve vztahu ke gravitaci. Gravitační síla a hmota spolu nepochybně souvisí. V tomto prvém důkazu jsem vlastně chtěl vysvětlit svou inspiraci pro vysvětlení gravitace. Shrnu to asi nejlépe tím, že k napsání této teorie mne inspirovala populárně vědecká kniha Vesmírná zastavení od Jiřího Grygara, ISBN , vydaná roku Ale vlastní názor na tyto věci jsem měl již dříve. Velice pravděpodobně i tam byl stejný autor dík televiznímu seriálu (už si přesně nevzpomínám, ale bylo to dost dlouho před vydáním uvedené knihy za kterou jsem velmi vděčný). Dovolím si stejně jako pan Grygar užít moto knihy od Leona Ledermana: Naším cílem je vysvětlit celý vesmír pomocí jediné formule, kterou byste mohli nosit vytištěnou na tričku. Takže pokud bylo do této doby nepochopitelné, proč prošel vesmír jakýmisi cykly restrikce a opětovného sloučení stejných kvant, bylo to proto, že generující zdroj vytvořil kaskádu kvant s různou velikostí potenciálu. Každé další nově vzniklé kvantum bylo o něco málo energeticky slabší. Tím, že se každé kvantum uzavřelo ve svém vlastním čase (vlastní singularita), došlo k vyrovnání počtu a nesoučasné velikosti. Prostě kvanta dostávala čím dál tím menší počáteční energii, kterou zpracovala v singularitě (viz stejnojmenná kapitola). Singularity byly nuceny k chaotickému pohybu, který můžeme přirovnat pohybu Brownových částic. Zákonitě došlo k průměrnému spořádání do mřížky, která je nejvíce podobná tekutinám. Znamená to, že byl vytvořen velmi pravidelný a z nynějšího pohledu hustý chomáč kvant. Tento prvý chomáč (zahuštění) ještě neměl vnější ani vnitřní síly. Prostě to bylo jen průměrně pravidelné rozložení energie. Vše bylo reprezentováno jen historickými singularitami. Srazit se mohly jen 4 singularity. To plně postačuje, protože méně se srazit natrvalo nemůže (nevytvoří singulární past), a pět stejných, či více už zase nemůže docílit trvalého spojení, protože jej pravá singularita srážkou rozloží. Přes to všechny typy srážek mohou existovat po nějaký čas. Pochopit musíme také singularitu jako zdroj ekvipotenciálních terčů kterých vznikne mezi čtyřmi působišti hned 6. Proto prvý chomáč kvant byl jen vlnovými entitami na plochách ekvipotenciálních terčů. Jestliže je každý terč dvojrozměrný, měla kvanta prvního chomáče 12 rozměrů. Unikátnost získala kontinuální kvanta dík ztrátě jednoho, nebo více geometrických rozměrů, ale toto je předmětem úvahy v kapitole Prvky, kvanta, struny a ostatní částice. Co však si mohly entity předávat, byly vnější trajektorie. Srážkami se zprůměrovaly a vytvořily homogenní množinu s průměrně konstantní teplotou. Což je vlastně pohyb po vynucených a zprůměrovaných trajektoriích. Vysvětlení lze nalézt také v popisu ekvipotenciálních terčů zvlněných z vícero směrů kapitola Singularity. Tam kde došlo nenáhodně a zákonitě ke srážce entit do singulární pasti, došlo ke sjednocení vlastních vnitřních velikostí. Singularita jako výsledek kontrakce sečetla vnitřní energii a rozdíly vlastních velikostí vytvořily rotace + vnější zbytkovou trajektorii (z původního 4 vektorového rozměru se vytvořil trojrozměrný popis v kapitole singularity). Byla vytvořena 1. stabilizační úroveň vesmíru. Nyní již existovaly částice v třírozměrném (3D+v) časoprostoru. Vnější trajektorie těchto prvých částic již byla omezena geometrickou reflexí, což je také vysvětleno v singularitách. Byly tedy relativně pomalejší a centricky menší. Srážka s původním kvantem už nehrozila. Tyto sekundární singulární pasti se vlivem postupné přeměny také zahušťovaly, a úměrně s tím ubývalo původních kvant. Skutečností napovídajících, že současně vznikala různá kvanta se zabývá například 2. příloha této kapitoly.

17 Gravitace: SUSY a GUT Petr Neudek 17 Následně muselo dojít také ke srážkám sekundárních singularit. Nejprve si předaly vnější trajektorie a když byly dost zprůměrované, muselo dojít k opětovnému sčítání v terciárních singularitách. Tyto singularity již zřejmě nemusely úplně sjednotit sražené potenciály. Část energie se mohla neomezeně zbortit do singularity, ale většinou se oddělily aktivní koncentrické části od středových (sféricky vyrovnaných) a vznikly volné excentrické zbytky (směrové opaky koncentrických součtů) jako fotony, nebo struny. Také popis tohoto jevu je například v kapitole Singularity, nebo Prvky, kvanta, struny a ostatní částice. Nyní se začal vesmír rozpínat. Singularity tohoto typu existovaly současně na různých vnějších trajektoriích. Běžel jim však čas od počátku poslední vlastní singulární kontrakce (restrikce). Srážkou se v singularitě projeví vlastní velikost, která je do té doby zakonzervovaná. Jakmile se uvolní, je nejslabší potenciál pohlcen zcela a tak dál. Takže může nastat případů několik podle toho, jak vnitřně silné se srazily singularity. Pokud byly v okamžiku srážky přibližně stejné, mohla se singularita zhroutit zcela. Pokud však neměla stejně silné předkontrakční potenciály, došlo k restrikci těch původních. Je pravděpodobné, že nové částice mohly mít součtovou zakonzervovanou vlastní velikost menší, nežli odvržené části původních kvant. Lze proto předpokládat existenci mimořádně silných reliktů původních kontrakcí, které nemají příliš šanci přistát v singulární pasti, protože kontrakční úroveň je příliš řídká. Totéž platí o všech extrémních podobách. Jsou nesmírně řídké jako jevy pravděpodobnosti umožňující radikální změny. Jednoduchou logikou se dopracujeme k tomu, že poměr různých podob musí být v nějakém poměru. Například je li schopná kontrakce plná polovina všech entit (všechny se nemohou dostat do singulárních pastí, ale potřebujeme většinový poměr), vznikne ½ původní formy + ¼ z poloviny absolvující kontrakci jako jiný typ úrovně. V této řadě pokračuje také následující stabilizační úroveň. Takže získáme ½ původní nulté úrovně, 1/8 první následné úrovně a 1/32 a tak dál. Zjevně se potom projevuje množina jako součet 89,29% + 11,6% + 0,17% a tak dál. Přestože těch 89,29 relativních procent zjevných je vlastně 50% původní energie. Podobně je na tom relativních 11,6%. Je to vlastně polovina z původní poloviny 4x zmenšená. Totéž zbylých 0,17% relativních procent. Také zde vidíme už reálně to, že množiny tohoto typu podléhají logicky řadám 2 x, tedy třídám Pascalova trojúhelníku. Jde totiž o fundamentální poloviny tedy podíl dvojkou, který vyjadřuje matematicky existující stabilitu. Statisticky jde o popis hustoty 89,29 / 50 = 1,79, nebo podobně 25/11,6 = 1,79 a tak dál. Jde sice o hru číselných řad, ale vidíme podstatu vzniku konstant. Samozřejmě nebudeme rozebírat co by to mohlo znamenat, a snad se mi podaří zpracovat v budoucnu nějaký text na toto téma. Uvedeme si jen, že takto pochopený rozvoj přirozené množiny je závislý jen průměrně sám na sobě, a že konstanty prostupují jakoby z relativní úrovně do absolutní. Další takovou do absolutního stavu měnitelnou záležitostí je průměr. Na místě je otázka jaký průměr. Statisticky jich známe mnoho, ale z intuitivní opatrnosti zvolíme ten, který dá největší hodnotu položce. Tím je pouze průměr aritmetický. Nemá ale vesmír ještě nějaký jiný větší průměr? Klidně může mít hodnotu průměru v závislosti na velikosti (ta je možná z celku energie a v neexistující současnosti). To však nemůžeme s jistotou vyjádřit. Musela by existovat možnost skokem naráz uvolnit celou energii vesmíru, což se zatím ukazuje jako zhola nemožné. Právě tuto možnost vesmír zakonzervoval v mnoha různých úrovních. Vesmír je totiž stabilizován počtem. Tak jak nám ukazuje tabulka číslo 9 s počtem modifikací klesá poměrná četnost nestabilních extrémů. Tento fakt si můžete ověřit vlastním výpočtem podle vzorových příkladů jak je Vám libo. Jednoduše si vytvořte výpočtové schema nějaké mohutné třídy

18 Gravitace: SUSY a GUT Petr Neudek 18 Pascalova trojúhelníku nejprve menší nežli 2 100, a pak i větší. Sečtěte všechny hodnoty modifikací menší nežli aritmetický průměr a dostanete se k tomu, že klesá absolutní počet (pravděpodobnost) všech nestabilních (menších od aritmetického průměru). Tento relativní počet klesající pravděpodobností se zvětšujícím se počtem prvků n Pascalovy třídy se projevuje poměrným nárůstem na počtu modifikací podle měřítka aritmetického průměru, nejen na jejich klesající velikosti. (U měřítka podle druhé odmocniny je tomu jinak klesá počet extrémních modifikací i jejich velikost, což je problematika určení správného měřítka ). Tato kapitola se zabývá ale zejména velmi mladým vesmírem. Už jsme si ukázali, že každá třída Pascalova schematu obsahuje součet tříd všech kombinací stejného n. Můžeme si také předložit výpočet všech těchto tříd v různě rozděleném systému n. Dostaneme se k tomu, co nám také jinak sděluje 4. numerický příklad Teorie pravděpodobnosti. U stejného řídícího systému k z n dochází k různému výskytu k-tic. Například systém kombinací 50 z celku 100 patří mezi neotřesitelně stabilní, ale jeho projevy podle k tic mohou být od jediné k tice = 50p 1 až do 50 ti k-tic = 1p 1, což jsou zase jen extrémní podoby systému. Mezi tím je nepřeberně různých uspořádání n do skupinek, nebo jinak vyjádřeno do navzájem vyloučených, ale současných podmnožin. Každé takové uspořádání modifikací N má jednotlivě průnik se všemi různými modifikacemi K = 50. (Viz důkaz numerickými příklady 1. až 4. Teorie pravděpodobnosti.) Sestává li systém z jediné podmnožiny n. Jsou jeho jednotlivé stavy definované jako nejvíce vnitřně závislé. Sestává li systém jen z počtu podmnožin = počtu prvků p 0, Obsahuje pouze nezávislé jednice. Průměrný systém tedy bude mít rozdělení svého n průměrné, tedy výskyt různých k tic od k=0; až po k=k. Předpokládáme li vývoj vesmíru podle kombinatorických pravidel, potřebujeme zdůvodnit, proč zde zřejmě hrály úlohu konstanty typu řad 1/2+1/3+1/4... Modelově si můžeme vyjádřit podstatu vzniku singularit jako n rozdělené po 4 prvcích. Takže výpočtovým schematem je výpočet redistribuce K ( od 0p 1 do np 1 ) v N (25 x 4p 0 ). Za nestabilní můžeme považovat řádek 21 výpočtového schematu podle tabulky č. 9. Ten reprezentuje 20p 1 z celku 100p 0, a taktéž jeho sigmaaditivní opak, který je reprezentován 80p 1 z celku 100p 0. Rozpracování je v přílohách 2. a 3. nekomentované. Ten prvý případ je samozřejmě postaven na hmotnou množinu. Když s tímto modelem budeme vyšetřovat nejranější fáze dostáváme součty typu =1, protože jde v podstatě o součiny, protože nastávají plná sjednocení. Přes to jsem tento případ spočítal, a zjistil, že 20% potenciálu hmoty vytvoří jen 0,125 % do podoby sloučených čtyř prvků stabilních singulárních uspořádání, která mají pouze časovou identitu a neexistující velikost = 1. Do trojic se uzavře 2,32% veškeré energie, 15,31% veškeré energie se uzavře do dvojic, dále 41,91% energie zůstane v původní jednicové formě, a 40,34% vznikne jako prázdný prvek, což je jakýsi prazáklad prostoru a nulových potenciálů. Výpočet nám ukazuje, že scénář vývoje vesmíru mohl být také takový, že zůstala celá polovina prvků v původní podobě. Což jsme intuitivně předpokládali, ale nyní víme, že toto limitní množství dané aritmetickým průměrem vlastně místo výrazného zahuštění, provedlo výrazné rozředění. Nicméně je to spolu se svou sigmaaditivní podobou (80 ze 100) prvá nestabilní množina podle aritmetického průměru. (Viz nekomentovaná příloha číslo 2. a 3.) Pro přestup fáze vesmíru musíme předpokládat získání většinové podoby do stabilních singularit, které vyjádříme jako podmnožiny s počtem 4p 0 z celku 100p 0. Sigmaaditivní podoba, tedy model 80p 1 z celku 100p 0 má přesně opačný speciální rozbor, což nám ukazuje 3. příloha.

19 Gravitace: SUSY a GUT Petr Neudek 19 Znamená to, že 40,34 % energie se uzavře do čtveřic, 41,91% se uzavře do trojic, 15,31% energie se uzavře do dvojic, 2,32% zůstane ve své původní podobě a 0,125% zůstane jako podoba prázdných entit. Takže jde vlastně o velice hustý vesmír, který ale stále nemá naprostou převahu stabilizujících singularit, tedy čtveřic. Z toho plyne zjištění, že pokud existuje potřeba vytvořit většinový počet stabilních singularit, mohlo k tomu dojít jen u extrémnějších variant vývoje nežli je redistribuce pod aritmetickým průměrem. (Opakujeme že stabilní forma by podle aritmetického průměru měla být mezi 21 až 79 procenty hmoty z celkového počtu 100). Předkontrakční poměr podle aritmetického průměru ještě neumožňuje vznik stabilní verze nové vyšší úrovně. Měřítkem pravděpodobně aritmetický průměr nebude. Může jím být ale jiný průměr. Zejména by to byl asi průměr geometrický. Geometrický průměr přímo vyjadřuje zprůměrování velikostí nekontrakčními interakcemi entit, tedy přenášením reliktních trajektorií. V tom je také zádrhel. Zřejmě by dominantním efektem vesmírných procesů bylo rozpínání vlivem tepla. To jaksi nevyhovuje tomu, co známe z praxe. Ale připouštíme to pro fázi SUSE a zejména GUT. Každý průměr, který používá statistika má své opodstatnění, ale v různých souvislostech. Podle kapitoly Rozvoj přirozené množiny známe ještě obdobu pojmu průměr jako druhou odmocninu, což je přímo míra stability v poměru mezi sqrt(n) až n-sqrt(n). Taktéž takto vyjádříme oblast nestability jako 0 až sqrt(n) a její sigmaaditivní opak n-sqrt(n) až n. Výhodou je zejména to, že takto interpretované měřítko odpovídá jak hodnotovým, tak velikostním parametrům. Podle měřítka druhé odmocniny standardně platí pravidlo absolutního poklesu extrémů závisle na růstu množství entit. Znamená to, že s rostoucím počtem klesá počet modifikací zahrnutých do množiny extrémních, a klesá také relativní počet stavů na extrémní modifikaci. Také vzniká určité vyjádření kauzální velikosti pro množinu prvků prázdných jako rozdíl všech prvků potenciálních p (0;1) p 1. Prázdné prvky existující jsou všechny prvky p 0 M (n k). Přirozená množina má maximálně p 0 = ( p 1 ) 2 - p 1. Ostatní existenční verze současných prvků kauzálně neexistují. Přes to už chápeme, že potenciálně je všech prvků nejméně dvakrát tolik (nulový potenciál). A o to jde. Každá úroveň stability vesmíru je uzavřena buď v současnosti, což znamená jak běžící minulost, tak i běžící budoucnost, a naproti tomu historicky uzavřenou minulost (minulé, nebo původní úrovně). Při přechodu dochází k následnému vyrovnání potenciálů variačním způsobem, a pak již současnost běží stejně jako minulost kombinačním způsobem, tedy naprosto odtrženě. Minulost má navždy jen hodnotu, ale současnost má navíc velikost. Potenciál budoucnosti se skládá jen z potenciální velikosti a jeho protikladem je hodnota minulosti. Ta je už uzavřena absolutně, ale je také určitou sigmaaditivní veličinou k budoucnosti. Lze to nejlépe vyjádřit polynomicky. Současnost je zlomek s potenciálem velikosti v čitateli a potenciálem hodnot ve jmenovateli. V čitateli tedy může být vlastní velikost stejně jako vlastní hodnota, ale ve jmenovateli může být jen součin logických hodnot. Takže to je interpretace logických matematických prostředků které skutečně řídí vesmír. Známe je však také jako formu popisu. Forma popisu je binární skutečností. Je buď správná, nebo špatná. Správně vyjádřený popis je také skutečným regulačním, řídícím akčním systémem, který je zcela nezávislým zvenčí. Závislost matematických vztahů je jen vnitřní, a souvisí s jediným parametrem. Tímto parametrem je stálost zachování se, tedy kontinuita své vlastní existence (musí být unárně pravdivá). Vesmír tak skutečně funguje. Není potřeba víc, nežli znát skutečnost, že existujeme v současnosti. Pokud tomu tak je, můžeme matematicky ošetřit úplně vše. Pokud tomu tak není, tak se Vám tento výrok nemohl objevit, Vy jste jej nemohli číst, ale zároveň já jsem ho nemohl ani napsat. Myslíte si,

20 Gravitace: SUSY a GUT Petr Neudek 20 že tento výrok může někdo pravdivě zpochybnit, nebo negovat? Závěr kapitoly SUSY a GUT. Kapitolu zakončím zjištěním, že vesmír musel na svém počátku vytvořit téměř homogenní polévku kvant vzniklou v 12 ti rozměrném prostoru. Ztrátou jednoho, nebo více rozměru vznikla energetická kvanta, která měla tendenci se zprůměrovat, co do velikosti nekontrakčními interakcemi (srážkami s redistribucí vnějších souřadnic). Jakmile byla v takovém pravidelném uspořádání, vznikaly singulární kontrakce, které nejprve dokázaly pohltit celé kontrakční entity. Vytvořil se předpoklad s podobou prázdných prvků. Další zprůměrování nekontrakčními srážkami vedl k pravidelnému (nejspíš už makro singulárnímu) uspořádání, kde znovu docházelo k elementárním singulárním kontrakcím. Ty už ale na rozdíl od předchozích úrovní stability nepohlcovaly celé kontrakční potenciály, způsobovaly restrikci při současné kontrakci a otevřel se prostor 3D + v. Dál už je vývoj znám pod názvem EW ( elektro - slabá epocha vývoje vesmíru ). Je to už vlastně o částicích. Ne snad, že by bylo vše uspokojivě zmapováno a vysvětleno, ale máme možnosti zkoumat svět částic různými prostředky. Já osobně tuto epochu také popisuji v kapitole Prvky, kvanta, struny a ostatní částice, ale nemyslím si, že bych nějak zásadně změnil tuto oblast. Podle již dříve uvedených postupů a filozofie by myslím dokázala většina čitatelů dovodit proč ta která částice je taková a nebo maková. Poměrně důležitou záležitostí je funkčnost gravitace. Názorný popis je zřejmě potřeba pro pochopení podstaty vzniku gravitace, ale není úplně zřejmé, proč funguje v makroskopickém měřítku tak jak ji známe. Proto je vypracováno hned několik různých pasáží. Takže když jsem tuto kapitolu vzal jako úvodní, vysvětlím stručnou podstatu zpracování těch ostatních. Důvodem je právě to, že tato kapitola vlastně nic o gravitaci neříká. Připravuje pouze půdu pro vyjádření této skutečnosti. Tato kapitola se zabývá dosti úzce důkazem, proč mladý vesmír jako rozvoj přirozené množiny na svém počátku vyčerpal všechny své extrémní podoby, čímž se stabilizoval a vyloučil svůj další extrémní vývoj. Důležitou kapitolou k pochopení tohoto principu je také kapitola Modus = Medián. Popisuje totiž vesmír jako statisticky zákonitou množinu. Doslova to znamená, že vesmír je jen statistický. V rámci této kapitoly uvádím ještě přílohy. Ty se zabývají mechanickými výpočty a mají ukázat, proč se vlastně na začátku vesmír překlápěl v extrémech. Je to proto, aby udržel relaci existence stejného systému, a proto vynuceně musel variačně střídat protikladné extrémy. To ukazuje na třídách Pascalova vyjádření sigmaaditivita (nadmnožina všech tříd kombinací stejného základu n). Ustálit se mohl teprve na úrovni symetrické množiny. Ta se dále rozvíjela podle zákonitostí popsaných Bernoulliho schematy distribuce jevů pravděpodobnosti. To už chápeme jako zakonzervování etapy vývoje proti vzniku různých systémů vlivem fluktuace prvků M K (p 1 ). Rozvoj podle Bernoulliho schemat jevů pravděpodobnosti popisuji jako průnik modifikací N ( p 0;1 ) a modifikací K ( p 1 ). Tyto rozvoje jsou typicky dané velkým množstvím různých průniků. Navíc mají různé modifikace stejného systému shodnou výpočtovou četnost (pravděpodobnost). Extrémní podoby jsou vyloučeny pravděpodobností. Zřejmě extrémy jsou společné různým třídám Pascalova vyjádření. Nastane li extrém, převrátí se systém zákonitě do jiné své formy a rozvíjí se dál v tomto systému, až do okamžiku kdy přijde opačný extrém. To nakonec skončí jako zákonitá matematická past z průměru. Extrémy se vyčerpávají principem vynucené variace smyslem od počátku rozvoje, a vedou do symetrické množiny středních hodnot, kde může nastávat změna podob stavů bez vynucení jiného

Kombinatorický předpis

Kombinatorický předpis Gravitace : Kombinatorický předpis Petr Neudek 1 Kombinatorický předpis Kombinatorický předpis je rozšířením Teorie pravděpodobnosti kapitola Kombinatorický strom. Její praktický význam je zřejmý právě

Více

Základy teorie pravděpodobnosti Kapitola: Numerické výpočty příklad 2. Stránka v kapitole 1. Příklad 2. Modifikace M systému k=6p.

Základy teorie pravděpodobnosti Kapitola: Numerické výpočty příklad 2. Stránka v kapitole 1. Příklad 2. Modifikace M systému k=6p. Základy teorie pravděpodobnosti Kapitola: Numerické výpočty příklad 2. Stránka v kapitole 1 Příklad 2. Výpočet pomocí rozšířeného Bernoulliho schematu. Příklad řeší výpočtem rozložení prvků losovaných

Více

Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady Předmět: Náplň: Třída: Počet hodin: Pomůcky: Matematika Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady 4. ročník a oktáva 3 hodiny týdně PC a dataprojektor, učebnice

Více

Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady Předmět: Náplň: Třída: Počet hodin: Pomůcky: Matematika Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady 4. ročník 3 hodiny týdně PC a dataprojektor Kombinatorika Řeší jednoduché úlohy

Více

Základy teorie pravděpodobnosti Kapitola: SPP (statistická pracovní plocha). Stránka v kapitole 1

Základy teorie pravděpodobnosti Kapitola: SPP (statistická pracovní plocha). Stránka v kapitole 1 Základy teorie pravděpodobnosti Kapitola: SPP (statistická pracovní plocha). Stránka v kapitole 1 Statistická pracovní plocha Statistická pracovní plocha (SPP) je podstatou průsečíkový graf ploch do kterého

Více

Dodatek č. 3 ke školnímu vzdělávacímu programu. Strojírenství. (platné znění k 1. 9. 2009)

Dodatek č. 3 ke školnímu vzdělávacímu programu. Strojírenství. (platné znění k 1. 9. 2009) Střední průmyslová škola Jihlava tř. Legionářů 1572/3, Jihlava Dodatek č. 3 ke školnímu vzdělávacímu programu Strojírenství (platné znění k 1. 9. 09) Tento dodatek nabývá platnosti dne 1. 9. 13 (počínaje

Více

Základy teorie pravděpodobnosti Kapitola: Numerické výpočty příklad 1. Stránka v kapitole 1

Základy teorie pravděpodobnosti Kapitola: Numerické výpočty příklad 1. Stránka v kapitole 1 Základy teorie pravděpodobnosti Kapitola: Numerické výpočty příklad 1. Stránka v kapitole 1 Příklad 1. Výpočet pomocí rozšířeného Bernoulliho schematu. Příklad řeší výpočtem rozložení prvků losovaných

Více

Komentáře Schema 2 Vlastní provedení. Příklad 2.

Komentáře Schema 2 Vlastní provedení. Příklad 2. Příklad 2. Popíšeme předpoklady výpočtu pravděpodobnost výsledků hodu několika kostkami. Příklad prvého schematu ukázal, že rostoucím počtem mincí se mění relativní četnosti jednotlivých tvarů. Nyní tuto

Více

37 MOLEKULY. Molekuly s iontovou vazbou Molekuly s kovalentní vazbou Molekulová spektra

37 MOLEKULY. Molekuly s iontovou vazbou Molekuly s kovalentní vazbou Molekulová spektra 445 37 MOLEKULY Molekuly s iontovou vazbou Molekuly s kovalentní vazbou Molekulová spektra Soustava stabilně vázaných atomů tvoří molekulu. Podle počtu atomů hovoříme o dvoj-, troj- a více atomových molekulách.

Více

KOMPLEXNÍ ČÍSLA INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky

KOMPLEXNÍ ČÍSLA INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ. Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky KOMPLEXNÍ ČÍSLA Gymnázium Jiřího Wolkera v Prostějově Výukové materiály z matematiky pro vyšší gymnázia Autoři projektu Student na prahu 21. století - využití ICT ve vyučování matematiky na gymnáziu INVESTICE

Více

Maturitní témata profilová část

Maturitní témata profilová část Seznam témat Výroková logika, úsudky a operace s množinami Základní pojmy výrokové logiky, logické spojky a kvantifikátory, složené výroky (konjunkce, disjunkce, implikace, ekvivalence), pravdivostní tabulky,

Více

Tento text je stručným shrnutím těch tvrzení Ramseyovy teorie, která zazněla

Tento text je stručným shrnutím těch tvrzení Ramseyovy teorie, která zazněla Ramseyovy věty Martin Mareš Tento text je stručným shrnutím těch tvrzení Ramseyovy teorie, která zazněla na mé letošní přednášce z Kombinatoriky a grafů I Předpokládá, že čtenář se již seznámil se základní

Více

(Auto)korelační funkce. 2. 11. 2015 Statistické vyhodnocování exp. dat M. Čada www.fzu.cz/ ~ cada

(Auto)korelační funkce. 2. 11. 2015 Statistické vyhodnocování exp. dat M. Čada www.fzu.cz/ ~ cada (Auto)korelační funkce 1 Náhodné procesy Korelace mezi náhodnými proměnnými má široké uplatnění v elektrotechnické praxi, kde se snažíme o porovnávání dvou signálů, které by měly být stejné. Příkladem

Více

Drsná matematika IV 7. přednáška Jak na statistiku?

Drsná matematika IV 7. přednáška Jak na statistiku? Drsná matematika IV 7. přednáška Jak na statistiku? Jan Slovák Masarykova univerzita Fakulta informatiky 2. 4. 2012 Obsah přednášky 1 Literatura 2 Co je statistika? 3 Popisná statistika Míry polohy statistických

Více

Clemův motor vs. zákon zachování energie

Clemův motor vs. zákon zachování energie Clemův motor vs. zákon zachování energie (c) Ing. Ladislav Kopecký, 2009 V učebnicích fyziky se traduje, že energii nelze ani získat z ničeho, ani ji zničit, pouze ji lze přeměnit na jiný druh. Z této

Více

Matematická statistika

Matematická statistika Matematická statistika Daniel Husek Gymnázium Rožnov pod Radhoštěm, 8. A8 Dne 12. 12. 2010 v Rožnově pod Radhoštěm Osnova Strana 1) Úvod 3 2) Historie matematické statistiky 4 3) Základní pojmy matematické

Více

Matice se v některých publikacích uvádějí v hranatých závorkách, v jiných v kulatých závorkách. My se budeme držet zápisu s kulatými závorkami.

Matice se v některých publikacích uvádějí v hranatých závorkách, v jiných v kulatých závorkách. My se budeme držet zápisu s kulatými závorkami. Maticové operace Definice Skalár Představme si nějakou množinu, jejíž prvky lze sčítat a násobit. Pěkným vzorem jsou čísla, která už známe od mala. Prvky takové množiny nazýváme skaláry. Matice Matice

Více

MINISTERSTVO ŠKOLSTVÍ, MLÁDEŽE A TĚLOVÝCHOVY. Učební osnova předmětu MATEMATIKA. pro studijní obory SOŠ a SOU (13 15 hodin týdně celkem)

MINISTERSTVO ŠKOLSTVÍ, MLÁDEŽE A TĚLOVÝCHOVY. Učební osnova předmětu MATEMATIKA. pro studijní obory SOŠ a SOU (13 15 hodin týdně celkem) MINISTERSTVO ŠKOLSTVÍ, MLÁDEŽE A TĚLOVÝCHOVY Učební osnova předmětu MATEMATIKA pro studijní obory SOŠ a SOU (13 15 hodin týdně celkem) Schválilo Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy dne 14.června

Více

MATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY

MATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY MATURITNÍ TÉMATA Z MATEMATIKY 1. Základní poznatky z logiky a teorie množin Pojem konstanty a proměnné. Obor proměnné. Pojem výroku a jeho pravdivostní hodnota. Operace s výroky, složené výroky, logické

Více

Determinant. Definice determinantu. Permutace. Permutace, vlastnosti. Definice: Necht A = (a i,j ) R n,n je čtvercová matice.

Determinant. Definice determinantu. Permutace. Permutace, vlastnosti. Definice: Necht A = (a i,j ) R n,n je čtvercová matice. [] Definice determinantu BI-LIN, determinant, 9, P Olšák [2] Determinant je číslo jistým způsobem charakterizující čtvercovou matici det A 0 pro singulární matici, det A 0 pro regulární matici používá

Více

Kombinatorika. Michael Krbek. 1. Základní pojmy. Kombinatorika pracuje se spočitatelnými (tedy obvykle

Kombinatorika. Michael Krbek. 1. Základní pojmy. Kombinatorika pracuje se spočitatelnými (tedy obvykle Kombinatorika Michael Krbek. Základní pojmy. Kombinatorika pracuje se spočitatelnými (tedy obvykle konečnými) strukturami a patří kvůli tomu mezi nejstarší oblasti matematiky. Je těžké podat přesný výčet

Více

zejména Dijkstrův algoritmus pro hledání minimální cesty a hladový algoritmus pro hledání minimální kostry.

zejména Dijkstrův algoritmus pro hledání minimální cesty a hladový algoritmus pro hledání minimální kostry. Kapitola Ohodnocené grafy V praktických aplikacích teorie grafů zpravidla graf slouží jako nástroj k popisu nějaké struktury. Jednotlivé prvky této struktury mají často přiřazeny nějaké hodnoty (může jít

Více

Teoretická rozdělení

Teoretická rozdělení Teoretická rozdělení Diskrétní rozdělení Obsah kapitoly Studijní cíle Doba potřebná ke studiu Pojmy k zapamatování Úvod Některá teoretická rozdělení diskrétních veličin: Alternativní rozdělení Binomické

Více

Seminář z matematiky. jednoletý volitelný předmět

Seminář z matematiky. jednoletý volitelný předmět Název předmětu: Zařazení v učebním plánu: Seminář z matematiky O8A, C4A, jednoletý volitelný předmět Cíle předmětu Obsah předmětu je koncipován pro přípravu studentů k úspěšnému zvládnutí profilové (školní)

Více

Součin matice A a čísla α definujeme jako matici αa = (d ij ) typu m n, kde d ij = αa ij pro libovolné indexy i, j.

Součin matice A a čísla α definujeme jako matici αa = (d ij ) typu m n, kde d ij = αa ij pro libovolné indexy i, j. Kapitola 3 Počítání s maticemi Matice stejného typu můžeme sčítat a násobit reálným číslem podobně jako vektory téže dimenze. Definice 3.1 Jsou-li A (a ij ) a B (b ij ) dvě matice stejného typu m n, pak

Více

P ř e d m ě t : M A T E M A T I K A

P ř e d m ě t : M A T E M A T I K A 04-ŠVP-Matematika-P,S,T,K strana 1 (celkem 11) 1. 9. 2014 P ř e d m ě t : M A T E M A T I K A Charakteristika předmětu: Matematika vytváří postupným osvojováním matematických pojmů, útvarů, algoritmů a

Více

Ten objekt (veličina), který se může svobodně měnit se nazývá nezávislý.

Ten objekt (veličina), který se může svobodně měnit se nazývá nezávislý. @001 1. Základní pojmy Funkce funkční? Oč jde? Třeba: jak moc se oblečeme, závisí na venkovní teplotě, jak moc se oblečeme, závisí na našem mládí (stáří) jak jsme staří, závisí na čase jak moc zaplatíme

Více

Základní škola Moravský Beroun, okres Olomouc

Základní škola Moravský Beroun, okres Olomouc Charakteristika vyučovacího předmětu matematika Vyučovací předmět má časovou dotaci čtyři hodiny týdně v prvním ročníku, pět hodin týdně ve druhém až pátém ročníku, pět hodin týdně v šestém ročníku a čtyři

Více

Maturitní otázky z předmětu MATEMATIKA

Maturitní otázky z předmětu MATEMATIKA Wichterlovo gymnázium, Ostrava-Poruba, příspěvková organizace Maturitní otázky z předmětu MATEMATIKA 1. Výrazy a jejich úpravy vzorce (a+b)2,(a+b)3,a2-b2,a3+b3, dělení mnohočlenů, mocniny, odmocniny, vlastnosti

Více

VODA S ENERGIÍ Univerzita odhalila tajemství vody Objev hexagonální vody

VODA S ENERGIÍ Univerzita odhalila tajemství vody Objev hexagonální vody VODA S ENERGIÍ Univerzita odhalila tajemství vody Objev hexagonální vody Čtvrté skupenství vody: Hexagonální voda: Na univerzitě ve Washingtonu bylo objeveno čtvrté skupenství vody, což může vysvětlit

Více

4. Lineární nerovnice a jejich soustavy

4. Lineární nerovnice a jejich soustavy 4. Lineární nerovnice a jejich soustavy 9. ročník 4. Lineární nerovnice a jejich soustavy 5 > 0 ostrá nerovnost 5.0 50 neostrá nerovnost ( používáme pouze čísla) ZNAKY NEROVNOSTI: > je větší než < je menší

Více

9. Úvod do teorie PDR

9. Úvod do teorie PDR 9. Úvod do teorie PDR A. Základní poznatky o soustavách ODR1 Diferenciální rovnici nazveme parciální, jestliže neznámá funkce závisí na dvou či více proměnných (příslušná rovnice tedy obsahuje parciální

Více

Gymnázium Jiřího Ortena, Kutná Hora

Gymnázium Jiřího Ortena, Kutná Hora Předmět: Náplň: Cvičení z matematiky geometrie (CZMg) Systematizace a prohloubení učiva matematiky Planimetrie, Stereometrie, Analytická geometrie, Kombinatorika, Pravděpodobnost a statistika Třída: 4.

Více

Gymnázium Jiřího Ortena, Kutná Hora

Gymnázium Jiřího Ortena, Kutná Hora Předmět: Cvičení z matematiky Náplň: Systematizace a prohloubení učiva matematiky Třída: 4. ročník Počet hodin: 2 Pomůcky: Učebna s dataprojektorem, PC, grafický program, tabulkový procesor Číselné obory

Více

6. T e s t o v á n í h y p o t é z

6. T e s t o v á n í h y p o t é z 6. T e s t o v á n í h y p o t é z Na základě hodnot z realizace náhodného výběru činíme rozhodnutí o platnosti hypotézy o hodnotách parametrů rozdělení nebo o jeho vlastnostech. Používáme k tomu vhodně

Více

Gymnázium, Brno. Matice. Závěrečná maturitní práce. Jakub Juránek 4.A Školní rok 2010/11

Gymnázium, Brno. Matice. Závěrečná maturitní práce. Jakub Juránek 4.A Školní rok 2010/11 Gymnázium, Brno Matice Závěrečná maturitní práce Jakub Juránek 4.A Školní rok 2010/11 Konzultant: Mgr. Aleš Kobza Ph.D. Brno, 2011 Prohlášení Prohlašuji, že jsem předloženou práci zpracoval samostatně

Více

Systematizace a prohloubení učiva matematiky. Učebna s dataprojektorem, PC, grafický program, tabulkový procesor. Gymnázium Jiřího Ortena, Kutná Hora

Systematizace a prohloubení učiva matematiky. Učebna s dataprojektorem, PC, grafický program, tabulkový procesor. Gymnázium Jiřího Ortena, Kutná Hora Předmět: Náplň: Třída: Počet hodin: Pomůcky: Cvičení z matematiky Systematizace a prohloubení učiva matematiky 4. ročník 2 hodiny Učebna s dataprojektorem, PC, grafický program, tabulkový procesor Číselné

Více

Jak pracovat s absolutními hodnotami

Jak pracovat s absolutními hodnotami Jak pracovat s absolutními hodnotami Petr Matyáš 1 Co to je absolutní hodnota Absolutní hodnota čísla a, dále ji budeme označovat výrazem a, je jeho vzdálenost od nuly na ose x, tedy je to vždy číslo kladné.

Více

Učební plán 4. letého studia předmětu matematiky. Učební plán 6. letého studia předmětu matematiky

Učební plán 4. letého studia předmětu matematiky. Učební plán 6. letého studia předmětu matematiky Učební plán 4. letého studia předmětu matematiky Ročník I II III IV Dotace 3 3+1 2+1 2+2 Povinnost povinný povinný povinný povinný Učební plán 6. letého studia předmětu matematiky Ročník 1 2 3 4 5 6 Dotace

Více

Skalární součin je nástroj, jak měřit velikost vektorů a úhly mezi vektory v reálných a komplexních vektorových prostorech.

Skalární součin je nástroj, jak měřit velikost vektorů a úhly mezi vektory v reálných a komplexních vektorových prostorech. Kapitola 9 Skalární součin Skalární součin je nástroj, jak měřit velikost vektorů a úhly mezi vektory v reálných a komplexních vektorových prostorech. Definice 9.1 Je-li x = (x 1,..., x n ) T R n 1 reálný

Více

Hammingův odhad. perfektní kódy. koule, objem koule perfektní kód. triviální, Hammingův, Golayův váhový polynom. výpočet. příklad

Hammingův odhad. perfektní kódy. koule, objem koule perfektní kód. triviální, Hammingův, Golayův váhový polynom. výpočet. příklad Hammingův odhad koule, objem koule perfektní kód perfektní kódy triviální, Hammingův, Golayův váhový polynom výpočet Hammingův kód H 3 Golayův kód G 23 obecně příklad ternární kód Tvrzení: Dán binární

Více

Mgr. Ladislav Zemánek Maturitní okruhy Matematika 2013-2014. 1. Obor reálných čísel

Mgr. Ladislav Zemánek Maturitní okruhy Matematika 2013-2014. 1. Obor reálných čísel Mgr. Ladislav Zemánek Maturitní okruhy Matematika 2013-2014 1. Obor reálných čísel - obor přirozených, celých, racionálních a reálných čísel - vlastnosti operací (sčítání, odčítání, násobení, dělení) -

Více

Matematika PRŮŘEZOVÁ TÉMATA

Matematika PRŮŘEZOVÁ TÉMATA Matematika ročník TÉMA 1-4 Operace s čísly a - provádí aritmetické operace v množině reálných čísel - používá různé zápisy reálného čísla - používá absolutní hodnotu, zapíše a znázorní interval, provádí

Více

Teorie. Kombinatorika

Teorie. Kombinatorika Teorie Kombinatorika Kombinatorika Jak obecně vybrat k prvkové množiny z n prvkové množiny? Dvě možnosti: prvky se v množině neopakují bez opakování. prvky se v množině opakují s opakováním. prvky jsou

Více

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice

Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice Vektorové podprostory, lineární nezávislost, báze, dimenze a souřadnice Vektorové podprostory K množina reálných nebo komplexních čísel, U vektorový prostor nad K. Lineární kombinace vektorů u 1, u 2,...,u

Více

Funkce zadané implicitně

Funkce zadané implicitně Kapitola 8 Funkce zadané implicitně Začneme několika příklady. Prvním je známá rovnice pro jednotkovou kružnici x 2 + y 2 1 = 0. Tato rovnice popisuje křivku, kterou si však nelze představit jako graf

Více

Lenka Zalabová. Ústav matematiky a biomatematiky, Přírodovědecká fakulta, Jihočeská univerzita. zima 2012

Lenka Zalabová. Ústav matematiky a biomatematiky, Přírodovědecká fakulta, Jihočeská univerzita. zima 2012 Algebra - třetí díl Lenka Zalabová Ústav matematiky a biomatematiky, Přírodovědecká fakulta, Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích zima 2012 Obsah 1 Dělitelnost 2 Grupy zbytkových tříd 3 Jedna z

Více

Skalár- veličina určená jedním číselným údajem čas, hmotnost (porovnej životní úroveň, hospodaření firmy, naše poloha podle GPS )

Skalár- veličina určená jedním číselným údajem čas, hmotnost (porovnej životní úroveň, hospodaření firmy, naše poloha podle GPS ) LINEÁRNÍ ALGEBRA Úvod vektor Skalár- veličina určená jedním číselným údajem čas, hmotnost (porovnej životní úroveň, hospodaření firmy, naše poloha podle GPS ) Kartézský souřadnicový systém -je taková soustava

Více

Teorie informace a kódování (KMI/TIK)

Teorie informace a kódování (KMI/TIK) Teorie informace a kódování (KMI/TIK) Bezpečnostní kódy Lukáš Havrlant Univerzita Palackého 13. listopadu 2012 Konzultace V pracovně 5.076. Každý čtvrtek 9.00 11.00. Emaily: lukas@havrlant.cz lukas.havrlant@upol.cz

Více

Předmět: Technická fyzika III.- Jaderná fyzika. Název semestrální práce: OBECNÁ A SPECIÁLNÍ TEORIE RELATIVITY. Obor:MVT Ročník:II.

Předmět: Technická fyzika III.- Jaderná fyzika. Název semestrální práce: OBECNÁ A SPECIÁLNÍ TEORIE RELATIVITY. Obor:MVT Ročník:II. Předmět: Technická fyzika III.- Jaderná fyzika Název semestrální práce: OBECNÁ A SPECIÁLNÍ TEORIE RELATIVITY Jméno:Martin Fiala Obor:MVT Ročník:II. Datum:16.5.2003 OBECNÁ TEORIE RELATIVITY Ekvivalence

Více

. Určete hodnotu neznámé x tak, aby

. Určete hodnotu neznámé x tak, aby Fakulta informačních technologií ČVUT v Praze Přijímací zkouška z matematiky 015 Kód uchazeče ID:.................. Varianta: 1 1. Původní cena knihy byla 50 Kč. Pak byla zdražena o 15 %. Jelikož nešla

Více

Jak je důležité být fuzzy

Jak je důležité být fuzzy 100 vědců do SŠ 1. intenzivní škola Olomouc, 21. 22. 6. 2012 Jak je důležité být fuzzy Libor Běhounek Ústav informatiky AV ČR 1. Úvod Klasická logika Logika se zabývá pravdivostí výroků a jejím přenášením

Více

METODICKÉ LISTY Z MATEMATIKY pro gymnázia a základní vzdělávání

METODICKÉ LISTY Z MATEMATIKY pro gymnázia a základní vzdělávání METODICKÉ LISTY Z MATEMATIKY pro gymnázia a základní vzdělávání Jaroslav Švrček a kolektiv Rámcový vzdělávací program pro gymnázia Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace Tematický okruh: Práce s

Více

Požadavky na konkrétní dovednosti a znalosti z jednotlivých tematických celků

Požadavky na konkrétní dovednosti a znalosti z jednotlivých tematických celků Maturitní zkouška z matematiky 2012 požadované znalosti Zkouška z matematiky ověřuje matematické základy formou didaktického testu. Test obsahuje uzavřené i otevřené úlohy. V uzavřených úlohách je vždy

Více

Vícekriteriální hodnocení variant metody

Vícekriteriální hodnocení variant metody Katedra aplikované matematiky a informatiky Jihočeská Univerzita v Českých Budějovicích, Ekonomická fakulta 2010 Metody vícekriteriální hodnocení variant (VHV) Jak jsme již zmiňovali, VHV obecně neposkytuje

Více

MATEMATIKA Maturitní témata společná část MZ základní úroveň (vychází z Katalogu požadavků MŠMT)

MATEMATIKA Maturitní témata společná část MZ základní úroveň (vychází z Katalogu požadavků MŠMT) MATEMATIKA Maturitní témata společná část MZ základní úroveň (vychází z Katalogu požadavků MŠMT) 1. Číselné obory 1.1 Přirozená čísla provádět aritmetické operace s přirozenými čísly rozlišit prvočíslo

Více

Rozptyl. Pozn.: rozptyl je nezávislý na posunu hustoty pravděpodobnosti na ose x, protože Var(X) mi určuje jen šířku rozdělení.

Rozptyl. Pozn.: rozptyl je nezávislý na posunu hustoty pravděpodobnosti na ose x, protože Var(X) mi určuje jen šířku rozdělení. Rozptyl Základní vlastnosti disperze Var(konst) = 0 Var(X+Y) = Var(X) + Var(Y) (nezávislé proměnné) Lineární změna jednotek Y = rx + s, například z C na F. Jak vypočítám střední hodnotu a rozptyl? Pozn.:

Více

JčU - Cvičení z matematiky pro zemědělské obory (doc. RNDr. Nýdl, CSc & spol.) Minitest MT1

JčU - Cvičení z matematiky pro zemědělské obory (doc. RNDr. Nýdl, CSc & spol.) Minitest MT1 ŘEŠENÍ MINITESTŮ JčU - Cvičení z matematiky pro zemědělské obory (doc. RNDr. Nýdl, CSc & spol.) Minitest MT1 1. Porovnejte mezi sebou normy zadaných vektorů p =(1,-3), q =(2,-2,2), r =(0,1,2,2). (A) p

Více

Utajené vynálezy Nemrtvá kočka

Utajené vynálezy Nemrtvá kočka Nemrtvá kočka Od zveřejnění teorie relativity se uskutečnily tisíce pokusů, které ji měly dokázat nebo vyvrátit. Zatím vždy se ukázala být pevná jako skála. Přesto jsou v ní slabší místa, z nichž na některá

Více

České vysoké učení technické v Praze Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská. Matematika ve starověké Babylónii

České vysoké učení technické v Praze Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská. Matematika ve starověké Babylónii České vysoké učení technické v Praze Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská Matematika ve starověké Babylónii Vít Heřman Praha, 22.2.2008 Obsah: 1. Úvod 2. Historický kontext 3. Dostupné historické zdroje

Více

Práce, energie a další mechanické veličiny

Práce, energie a další mechanické veličiny Práce, energie a další mechanické veličiny Úvod V předchozích přednáškách jsme zavedli základní mechanické veličiny (rychlost, zrychlení, síla, ) Popis fyzikálních dějů usnadňuje zavedení dalších fyzikálních

Více

Gravitace : Komentáře Petr Neudek 1. Cesta k průměru.

Gravitace : Komentáře Petr Neudek 1. Cesta k průměru. Gravitace : Komentáře Petr Neudek 1 Cesta k průměru. Jedná se o určité zamyšlení nad tím, co je to průměr, nebo střední hodnota. Obecně je problematika brána z mnoha pohledů, a lze narazit v každé kapitole

Více

KOMBINATORIKA. 1. cvičení

KOMBINATORIKA. 1. cvičení KOMBINATORIKA 1. cvičení Co to je kombinatorika Kombinatorika je vstupní branou do teorie pravděpodobnosti. Zabývá se různými způsoby výběru prvků z daného souboru. 2011 Ing. Janurová Kateřina, FEI VŠB-TU

Více

13. Třídící algoritmy a násobení matic

13. Třídící algoritmy a násobení matic 13. Třídící algoritmy a násobení matic Minulou přednášku jsme probírali QuickSort, jeden z historicky prvních třídících algoritmů, které překonaly kvadratickou složitost aspoň v průměrném případě. Proč

Více

GRAFY A GRAFOVÉ ALGORITMY

GRAFY A GRAFOVÉ ALGORITMY KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO GRAFY A GRAFOVÉ ALGORITMY ARNOŠT VEČERKA VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM A STÁTNÍM ROZPOČTEM ČESKÉ

Více

+ ω y = 0 pohybová rovnice tlumených kmitů. r dr dt. B m. k m. Tlumené kmity

+ ω y = 0 pohybová rovnice tlumených kmitů. r dr dt. B m. k m. Tlumené kmity Tlumené kmit V praxi téměř vžd brání pohbu nějaká brzdicí síla, jejíž původ je v třecích silách mezi reálnými těles. Matematický popis těchto sil bývá dosti komplikovaný. Velmi často se vsktuje tzv. viskózní

Více

V praxi pracujeme s daty nominálními (nabývají pouze dvou hodnot), kategoriálními (nabývají více

V praxi pracujeme s daty nominálními (nabývají pouze dvou hodnot), kategoriálními (nabývají více 9 Vícerozměrná data a jejich zpracování 9.1 Vícerozměrná data a vícerozměrná rozdělení Při zpracování vícerozměrných dat, hledáme souvislosti mezi dvěmi, případně více náhodnými veličinami. V praxi pracujeme

Více

Přehled učiva matematiky 7. ročník ZŠ

Přehled učiva matematiky 7. ročník ZŠ Přehled učiva matematiky 7. ročník ZŠ I. ARITMETIKA 1. Zlomky a racionální čísla Jestliže rozdělíme něco (= celek) na několik stejných dílů, nazývá se každá část celku zlomkem. Zlomek tři čtvrtiny = tři

Více

Pravděpodobnost a statistika

Pravděpodobnost a statistika Pravděpodobnost a statistika Diskrétní rozdělení Vilém Vychodil KMI/PRAS, Přednáška 6 Vytvořeno v rámci projektu 2963/2011 FRVŠ V. Vychodil (KMI/PRAS, Přednáška 6) Diskrétní rozdělení Pravděpodobnost a

Více

Lineární algebra : Báze a dimenze

Lineární algebra : Báze a dimenze Lineární algebra : Báze a dimenze (5. přednáška) František Štampach, Karel Klouda LS 2013/2014 vytvořeno: 9. dubna 2014, 13:33 1 2 5.1 Báze lineárního prostoru Definice 1. O množině vektorů M z LP V řekneme,

Více

Při mapování symboliky číselné řady se tímto 13. dílem dostáváme až k symbolu 4. Tento symbol jakoby nám uzavíral jednu stranu rovnice BYTÍ.

Při mapování symboliky číselné řady se tímto 13. dílem dostáváme až k symbolu 4. Tento symbol jakoby nám uzavíral jednu stranu rovnice BYTÍ. Při mapování symboliky číselné řady se tímto 13. dílem dostáváme až k symbolu 4. Tento symbol jakoby nám uzavíral jednu stranu rovnice BYTÍ. (??) Počkejte, já Vám nerozumím. Jaké rovnice BYTÍ? Máme číselnou

Více

UNIVERSITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA. KATEDRA MATEMATICKÉ ANALÝZY A APLIKACÍ MATEMATIKY školní rok 2009/2010 BAKALÁŘSKÁ PRÁCE

UNIVERSITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA. KATEDRA MATEMATICKÉ ANALÝZY A APLIKACÍ MATEMATIKY školní rok 2009/2010 BAKALÁŘSKÁ PRÁCE UNIVERSITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA KATEDRA MATEMATICKÉ ANALÝZY A APLIKACÍ MATEMATIKY školní rok 2009/2010 BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Testy dobré shody Vedoucí diplomové práce: RNDr. PhDr. Ivo

Více

Komentáře Schema 3 Vlastní provedení. Příklad 3.

Komentáře Schema 3 Vlastní provedení. Příklad 3. Příklad 3. Určování řídících systémů úvod do kombinatorických problematik. V předcházejícím příkladu jsme popisovali mimo jiné také problematiku kombinatorických pojmů výrokem, že kombinatorické pojmy

Více

Y36BEZ Bezpečnost přenosu a zpracování dat. Úvod. Róbert Lórencz. http://service.felk.cvut.cz/courses/y36bez lorencz@fel.cvut.cz

Y36BEZ Bezpečnost přenosu a zpracování dat. Úvod. Róbert Lórencz. http://service.felk.cvut.cz/courses/y36bez lorencz@fel.cvut.cz Y36BEZ Bezpečnost přenosu a zpracování dat Róbert Lórencz 1. přednáška Úvod http://service.felk.cvut.cz/courses/y36bez lorencz@fel.cvut.cz Róbert Lórencz (ČVUT FEL, 2007) Y36BEZ Bezpečnost přenosu a zpracování

Více

Jazyk matematiky. 2.1. Matematická logika. 2.2. Množinové operace. 2.3. Zobrazení. 2.4. Rozšířená číslená osa

Jazyk matematiky. 2.1. Matematická logika. 2.2. Množinové operace. 2.3. Zobrazení. 2.4. Rozšířená číslená osa 2. Jazyk matematiky 2.1. Matematická logika 2.2. Množinové operace 2.3. Zobrazení 2.4. Rozšířená číslená osa 1 2.1 Matematická logika 2.1.1 Výrokový počet logická operace zapisujeme čteme česky negace

Více

3. Matice a determinanty

3. Matice a determinanty . Matice a determinanty Teorie matic a determinantů představuje úvod do lineární algebry. Nejrozsáhlejší aplikace mají matice a determinanty při řešení systémů lineárních rovnic. Pojem determinantu zavedl

Více

Matematika kr sy. 5. kapitola. V hoda pr ce s grupami

Matematika kr sy. 5. kapitola. V hoda pr ce s grupami 5. kapitola Matematika kr sy V hoda pr ce s grupami Původním úkolem geometrie byl popis různých objektů a vztahů, pozorovaných v okolním světě. Zrakem vnímáme nejen struktury tvaru objektů, všímáme si

Více

Maturitní témata z matematiky

Maturitní témata z matematiky Maturitní témata z matematiky 1. Lineární rovnice a nerovnice a) Rovnice a nerovnice s absolutní hodnotou absolutní hodnota reálného čísla definice, geometrický význam, srovnání řešení rovnic s abs. hodnotou

Více

Matematické symboly a značky

Matematické symboly a značky Matematické symboly a značky Z Wikipedie, otevřené encyklopedie Matematický symbol je libovolný znak, používaný v. Může to být znaménko pro označení operace s množinami, jejich prvky, čísly či jinými objekty,

Více

Inženýrská statistika pak představuje soubor postupů a aplikací teoretických principů v oblasti inženýrské činnosti.

Inženýrská statistika pak představuje soubor postupů a aplikací teoretických principů v oblasti inženýrské činnosti. Přednáška č. 1 Úvod do statistiky a počtu pravděpodobnosti Statistika Statistika je věda a postup jak rozvíjet lidské znalosti použitím empirických dat. Je založena na matematické statistice, která je

Více

Řešení problému batohu dynamickým programováním, metodou větví a hranic a aproximativním algoritmem

Řešení problému batohu dynamickým programováním, metodou větví a hranic a aproximativním algoritmem 2. 1. 213 MI-PAA úkol č. 2 Antonín Daněk Řešení problému batohu dynamickým programováním, metodou větví a hranic a aproximativním algoritmem 1 SPECIFIKACE ÚLOHY Cílem tohoto úkolu bylo naprogramovat řešení

Více

Mária Sadloňová. Fajn MATIKA. 150 řešených příkladů (vzorek)

Mária Sadloňová. Fajn MATIKA. 150 řešených příkladů (vzorek) Mária adloňová Fajn MATIKA (nejen) na přijímačky 50 řešených příkladů (vorek) 0 Mgr. Mária adloňová FajnMATIKA (nejen) na přijímačky 50 řešených příkladů (reklamní vorek) Mgr. Mária adloňová, 0 Vydavatel

Více

Naše zkušenost z denního života, technické praxe a samozřejmě i pokusy. částečná přeměna celkové energie ve vnitřní energii okolí [2, s. 162].

Naše zkušenost z denního života, technické praxe a samozřejmě i pokusy. částečná přeměna celkové energie ve vnitřní energii okolí [2, s. 162]. Nevratné procesy pro žáky základních škol LIBUŠE ŠVECOVÁ ERIKA MECHLOVÁ Přírodovědecká fakulta, Ostravská univerzita v Ostravě Naše zkušenost z denního života, technické praxe a samozřejmě i pokusy ukazují,

Více

Termojaderná syntéza. A neb jak je to s pohonem sluncí.

Termojaderná syntéza. A neb jak je to s pohonem sluncí. Gravitace : Termojaderná syntéza Petr Neudek 1 Termojaderná syntéza. A neb jak je to s pohonem sluncí. Pohon slunce má příčinu v setrvávání systému. Systém sluneční soustavy je vysoce závislý jak uvnitř

Více

Pavel Cejnar. pavel.cejnar @ mff.cuni.cz. Ústav částicové a jaderné fyziky Matematicko-fyzikální fakulta University Karlovy v Praze

Pavel Cejnar. pavel.cejnar @ mff.cuni.cz. Ústav částicové a jaderné fyziky Matematicko-fyzikální fakulta University Karlovy v Praze Podivuhodná říše kvant Pavel Cejnar pavel.cejnar @ mff.cuni.cz Ústav částicové a jaderné fyziky Matematicko-fyzikální fakulta University Karlovy v Praze Hvězdárna a planetárium Brno, 22. 1. 2015 Podivuhodná

Více

5. Náhodná veličina. 2. Házíme hrací kostkou dokud nepadne šestka. Náhodná veličina nabývá hodnot z posloupnosti {1, 2, 3,...}.

5. Náhodná veličina. 2. Házíme hrací kostkou dokud nepadne šestka. Náhodná veličina nabývá hodnot z posloupnosti {1, 2, 3,...}. 5. Náhodná veličina Poznámka: Pro popis náhodného pokusu jsme zavedli pojem jevového pole S jako množiny všech možných výsledků a pravděpodobnost náhodných jevů P jako míru výskytů jednotlivých výsledků.

Více

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

1 Linearní prostory nad komplexními čísly 1 Linearní prostory nad komplexními čísly V této přednášce budeme hledat kořeny polynomů, které se dále budou moci vyskytovat jako složky vektorů nebo matic Vzhledem k tomu, že kořeny polynomu (i reálného)

Více

Petr Chvosta. vlevo, bude pravděpodobnost toho, že se tyč na počátku intervalu τ B nachází nad vpravo

Petr Chvosta. vlevo, bude pravděpodobnost toho, že se tyč na počátku intervalu τ B nachází nad vpravo MOLEKULÁRNÍ MOTORY Petr Chvosta. Automobil v krupobití aneb brzděním k pohybu Uvažme automobil stojící na mírném svahu a bombardovaný rovnoměrně ze všech stran obrovskými kroupami. Svah stoupá směrem doprava

Více

Kirchhoffovy zákony. Kirchhoffovy zákony

Kirchhoffovy zákony. Kirchhoffovy zákony Kirchhoffovy zákony 1. Kirchhoffův zákon zákon o zachování elektrických nábojů uzel, větev obvodu... Algebraický součet všech proudů v uzlu se rovná nule Kirchhoffovy zákony 2. Kirchhoffův zákon zákon

Více

MATEMATIKA Charakteristika vyučovacího předmětu 2. stupeň

MATEMATIKA Charakteristika vyučovacího předmětu 2. stupeň MATEMATIKA Charakteristika vyučovacího předmětu 2. stupeň Obsahové, časové a organizační vymezení Předmět Matematika se vyučuje jako samostatný předmět v 6. až 8. ročníku 4 hodiny týdně, v 9. ročníku 3

Více

Náhodný pokus každá opakovatelná činnost, prováděná za stejných nebo přibližně stejných podmínek, jejíž výsledek je nejistý a závisí na náhodě.

Náhodný pokus každá opakovatelná činnost, prováděná za stejných nebo přibližně stejných podmínek, jejíž výsledek je nejistý a závisí na náhodě. Základy teorie pravděpodobnosti Náhodný pokus každá opakovatelná činnost, prováděná za stejných nebo přibližně stejných podmínek, jejíž výsledek je nejistý a závisí na náhodě. Náhodný jev jakékoli tvrzení

Více

Kapka kapaliny na hladině kapaliny

Kapka kapaliny na hladině kapaliny JEVY NA ROZHRANÍ TŘÍ PROSTŘEDÍ Kapka kapaliny na hladině kapaliny Na hladinu (viz obr. 11) kapaliny (1), nad níž je plynné prostředí (3), kápneme kapku jiné kapaliny (2). Vzniklé tři povrchové vrstvy (kapalina

Více

Maturitní okruhy z matematiky - školní rok 2007/2008

Maturitní okruhy z matematiky - školní rok 2007/2008 Maturitní okruhy z matematiky - školní rok 2007/2008 1. Některé základní poznatky z elementární matematiky: Číselné obory, dělitelnost přirozených čísel, prvočísla a čísla složená, největší společný dělitel,

Více

E L O G O S ELECTRONIC JOURNAL FOR PHILOSOPHY/2006 ISSN 1211-0442

E L O G O S ELECTRONIC JOURNAL FOR PHILOSOPHY/2006 ISSN 1211-0442 E L O G O S ELECTRONIC JOURNAL FOR PHILOSOPHY/2006 ISSN 1211-0442 Existují morální zákony á priori, nebo jsou pouze vyjádřením soudobých názorů ve společnosti? Ondřej Bečev 1) Vysvětlivky K použitým písmům

Více

ZÁKLADY ŘÍZENÍ ENERGETICKÝCH STROJŮ

ZÁKLADY ŘÍZENÍ ENERGETICKÝCH STROJŮ INOVACE ODBORNÉHO VZDĚLÁVÁNÍ NA STŘEDNÍCH ŠKOLÁCH ZAMĚŘENÉ NA VYUŽÍVÁNÍ ENERGETICKÝCH ZDROJŮ PRO 1. STOLETÍ A NA JEJICH DOPAD NA ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ CZ.1.07/1.1.00/08.0010 ZÁKLADY ŘÍZENÍ ENERGETICKÝCH STROJŮ

Více

DISKRÉTNÍ MATEMATIKA PRO INFORMATIKY I

DISKRÉTNÍ MATEMATIKA PRO INFORMATIKY I KATEDRA INFORMATIKY PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA UNIVERZITA PALACKÉHO DISKRÉTNÍ MATEMATIKA PRO INFORMATIKY I RADIM BĚLOHLÁVEK, VILÉM VYCHODIL VÝVOJ TOHOTO UČEBNÍHO TEXTU JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM

Více

Geometrie zakřiveného prostoru aplikace s fyzikální tématikou

Geometrie zakřiveného prostoru aplikace s fyzikální tématikou Gymnázium Přírodní škola, o p s Geometrie zakřiveného prostoru aplikace s fyzikální tématikou Jan Pokorný Petr Martiška, Vojtěch Žák 1 11 2012 Obsah 1 Úvod 3 2 Teoretické základy a použité metody 4 21

Více

Euklidovský prostor Stručnější verze

Euklidovský prostor Stručnější verze [1] Euklidovský prostor Stručnější verze definice Eulidovského prostoru kartézský souřadnicový systém vektorový součin v E 3 vlastnosti přímek a rovin v E 3 a) eprostor-v2, 16, b) P. Olšák, FEL ČVUT, c)

Více

Edita Kolářová ÚSTAV MATEMATIKY

Edita Kolářová ÚSTAV MATEMATIKY Přípravný kurs z matematik Edita Kolářová ÚSTAV MATEMATIKY Přípravný kurs z matematik 1 Obsah 1 Přehled použité smbolik 3 Základní pojm matematické logik a teorie množin 4.1 Element matematické logik.........................

Více

Pokročilé úvahy na téma Modus = medián.

Pokročilé úvahy na téma Modus = medián. TG : Matematická stabilita : Modus = medián Petr Neudek 1 Pokročilé úvahy na téma Modus = medián. Teorie pravděpodobnosti obsahovala původně všechny důkazy tohoto typu, ale vzhledem k tomu, že byly námětově

Více