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@hoshiaoiyo 😃eigenvector Is it there due to the formation of data → variance-covariance matrix? Is it there because of the persistent actions? Can human beings tell the difference between the two?

@Dragonmaurizio 😃eigenvector Is it there due to the formation of data → variance-covariance matrix? Is it there because of the persistent actions? Can human beings tell the difference between the two?

In #QuantumMechanics stationary states are eigenvector that are solutions to the time-independent with the observer disjointed from the ( 𝒯) time function. They correspond to a phase with a single definite energy state versus the #quantum superposition.

@gvdjugmrsvllsn 主成分分析を反対側から行ってある日突然目的が達成されたのを観察するのが人間の幸せと相性が良いと思って表現してみました。

@gvdjugmrsvllsn 人工知能を構成しているモノの中にも主成分分析が使用されているみたいです。今からAIに何でも決めてもらえば管理社会が完成しやすいです。集団の固有ベクトルではなく個人の固有ベクトルを大事にする場合、つまり個人の意思や希望や個性を持って生きる場合、

@gvdjugmrsvllsn それは未来から必要なデータが揃って固有ベクトルが観察されたのか、固有ベクトルが存在すると思うから観察されたのかは人間にはわからないんじゃないかと考えています。だから最初から進みたい方向を決めればいいと自分では思っています。

@gvdjugmrsvllsn この行動が寄与率の高い固有ベクトルになろうとしているモノだと思います。 毎日その行動をやっていると必然的に固有ベクトルが時間をかけてどんどん目的の方向へ向うのですがある日突然ドンと事限を移る時が来ると思われます。

@gvdjugmrsvllsn そこで主成分分析を反対側から ④ 第1主成分と第2主成分の作成 ③ 固有値、固有ベクトルの計算 ② 分散共分散行列作成 ① データ収集 の順番でやっていくと まずX軸とY軸(第1主成分と第2主成分)を人間が自分で決めて4事限のうちどこからどこへ行きたいかきめて実際に行動します。

@gvdjugmrsvllsn 主成分分析というのがあって ①データ収集 ②分散共分散行列作成 ③固有値、固有ベクトルの計算 ④第1主成分と第2主成分の作成 の4ステップからなるそうです。 ③と④は数値やベクトルで表されるのですが、どうしても人間に名前や言葉で表現してもらわないと意味の伝わらないモノ達のようです。

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