メモ

• 準結晶(こちら)やら、リーマン予想と準結晶(こちら)やら、それらとゼータ関数の関係(こちら)やらを気にしている
• データ解析的にはどうなるか…
• ルールがある、ルールが制約空間に像を作る。これが準結晶(と定義してもよい)
• 準結晶に関する点集合を観察してより高次・高階空間での真の像(真のルール)を推定するのは、逆問題
• Cut & Projectという方法でルールから準結晶を作るのは順問題
• 視覚は３次元という実世界を２次元にする順問題
• 視覚情報から３次元の実像を理解するのは逆問題
• 逆問題に勇み足をしたものが錯視
• パターン認識も逆問題
• 視覚は感覚の一つであって、すべての感覚は実像を制約空間(の点集合)に縮約して処理し、実像を推定する仕組みなので、すべて順問題＋逆問題
• すべての感覚には、実世界の空間の広さや次元があって、受容情報の空間の広さや次元がある
• 錯視は錯覚の一種であって、感覚の逆問題処理の勇み足
• Dirac comb(Diracの櫛関数)は、点集合情報
• すべてのデータマイニングはDirac combとみなしても(おそらく)良い
• Dirac combのフーリエ変換はやはり離散点分布。これが「実世界の真の像」なら話は簡単(結晶構造学はそんな感じ。もちろん、本当に簡単なわけではないが…)
• 和音って、準結晶かも…