oh wei, oh wei,
und das mir, wo ich doch "python" nur in ansätzen beherrsche,
denn mein heimat ist "php + c"
deepseek auf meine anfrage "wieviel sind 1+1?"
ist 1+1 immer zwei?
Thought for 29 seconds
Okay, die Frage ist: Ist 1+1 immer zwei? Hmm, auf den ersten Blick
scheint das total einfach. In der Grundschule lernt man ja, dass 1+1=2
ist. Aber vielleicht gibt es Situationen, wo das nicht so ist?
Also, im normalen mathematischen Sinn, mit den üblichen Zahlen, die wir
täglich benutzen, ist 1+1 definitiv 2. Das ist die Basis der Arithmetik.
Aber manchmal gibt es ja andere Zahlensysteme oder Kontexte, wo das
Ergebnis anders sein könnte. Zum Beispiel in der binären Logik: Da ist
1+1 eigentlich 10, also "zwei" im Binärsystem. Aber das ist ja immer
noch die Zahl zwei, nur anders dargestellt.
Dann gibt es vielleicht Modulo-Systeme. Wenn man Modulo 2 rechnet, also
nur mit 0 und 1, dann wäre 1+1=0, weil man quasi den Rest nach Division
durch 2 betrachtet. Das wird in der Informatik oft verwendet, zum
Beispiel bei Paritätsprüfungen. Also in diesem speziellen Fall ist 1+1
nicht zwei, sondern null.
Oder wenn man mit Mengen operiert. Wenn ich eine Menge {1} und eine
andere Menge {1} vereinige, dann habe ich {1}, also 1+1=1 im Sinne der
Mengenlehre. Aber das ist ja eine andere Art der Addition, nicht die
numerische.
In der Logik könnte man auch sagen, dass 1 für "wahr" steht. Dann wäre
1+1 im Sinne einer logischen ODER-Verknüpfung wieder 1, weil wahr ODER
wahr gleich wahr ist. Aber das ist auch wieder eine andere Interpretation.
Oder in der Vektoraddition: Wenn man zwei Einheitsvektoren in die
gleiche Richtung addiert, bekommt man einen Vektor der Länge 2. Aber
wenn sie in entgegengesetzte Richtungen zeigen, ergibt das Null. Aber
das ist dann eher 1 + (-1) = 0, nicht 1+1.
In bestimmten algebraischen Strukturen, wie zum Beispiel Booleschen
Algebren, könnte die Addition anders definiert sein. Da kann 1+1
durchaus 1 sein, wenn "+" als logisches ODER interpretiert wird. Aber
wenn es als exklusives ODER (XOR) definiert ist, dann wäre 1+1=0.
Dann gibt es noch die Möglichkeit von nicht-standard Zahlensystemen, wie
zum Beispiel in einigen abstrakten algebraischen Kontexten. Aber im
Normalfall, in der Schulmathematik, ist 1+1=2 unbestreitbar.
Zusammengefasst: In den meisten alltäglichen und mathematischen
Kontexten ist 1+1=2. Aber in speziellen Systemen oder bei anders
definierten Operatoren kann das Ergebnis abweichen. Es kommt also auf
den Kontext an.
Die Antwort auf die Frage, ob 1+1 immer zwei ist, hängt vom
mathematischen Kontext ab:
1.
*Standardarithmetik*:
In der üblichen dezimalen Arithmetik gilt*1 + 1 = 2*. Dies ist die
grundlegende Regel der Addition natürlicher Zahlen.
2.
*Andere Zahlensysteme oder Strukturen*:
*
*Binärsystem*: 1 + 1 = 10 (entspricht der Dezimalzahl 2).
*
*Modulo 2*: 1 + 1 = 0 (Rest bei Division durch 2).
*
*Boolesche Algebra*: Wenn "+" als logisches ODER definiert ist,
gilt 1 + 1 = 1.
*
*Mengenlehre*: Die Vereinigung zweier identischer Mengen {1} ∪
{1} ergibt {1}, also "1".
3.
*Abstrakte Kontexte*:
In speziellen algebraischen Strukturen (z. B. exklusivem ODER) oder
Vektorräumen kann das Ergebnis variieren.
*Zusammenfassung*:
Im Alltag und in der Standardmathematik ist*1 + 1 = 2*korrekt.
Abweichungen treten nur in speziell definierten Systemen auf, etwa in
der Informatik, Logik oder abstrakten Algebra.
➔*Ja, meistens – aber nicht immer!*
diese anwort ist SEHR korrekt !
Thought for 23 seconds
Okay, der Nutzer hat gerade gesagt: "diese anwort ist SEHR korrekt !".
Das ist ein Lob für meine vorherige Antwort. Zuerst sollte ich mich
natürlich bedanken. Aber ich muss überlegen, warum er das sagt.
Vielleicht schätzt er die detaillierte Erklärung und die verschiedenen
Kontexte, die ich erwähnt habe.
Er könnte ein Schüler sein, der etwas für die Schule lernen muss, oder
jemand mit Interesse an Mathematik, der die Nuancen verstehen möchte. Da
er Deutsch spricht, könnte er aus dem DACH-Raum kommen. Eventuell sucht
er nach Bestätigung, dass er die Materie verstanden hat, oder er will
noch mehr Beispiele oder Vertiefung.
Ich sollte das Lob annehmen, aber vielleicht noch einen Schritt
weitergehen. Vielleicht kann ich zusätzliche Beispiele nennen, um das
Verständnis zu vertiefen. Oder ich könnte fragen, ob er spezifischere
Informationen zu einem der genannten Kontexte wünscht. Vielleicht möchte
er auch wissen, warum diese Unterschiede existieren oder wie sie in der
Praxis angewendet werden.
Außerdem sollte ich prüfen, ob in meiner vorherigen Antwort alles
korrekt war. Binäre Addition: 1 + 1 = 10, ja. Modulo 2: 1 + 1 = 0,
richtig. Boolesche Algebra: ODER ergibt 1, auch korrekt. Mengenlehre:
Vereinigung {1} ∪ {1} = {1}, stimmt. Also alles in Ordnung.
Vielleicht könnte ich noch ein anderes Beispiel einbringen, wie etwa die
Addition in verschiedenen algebraischen Strukturen, z.B. in einem Körper
mit anderer Definition. Oder ein Beispiel aus der Gruppentheorie, wo die
Operation anders definiert ist.
Alternativ könnte ich humorvoll darauf hinweisen, dass in manchen Fällen
1 + 1 auch 1 sein kann, wie bei der Kombination von Wassertropfen oder
so. Das wäre aber eher ein metaphorisches Beispiel, nicht mathematisch.
Vielleicht besser bei formalen Systemen bleiben.
Vielleicht auch auf die philosophische Frage eingehen, ob Mathematik
erfunden oder entdeckt wird, aber das könnte zu weit führen. Bleibe
besser bei konkreten mathematischen Kontexten.
Also, meine Antwort sollte das Lob würdigen, die Begeisterung teilen und
eventuell weitere Beispiele oder Erklärungen anbieten, um das Interesse
des Nutzers zu befriedigen. Vielleicht auch ermutigen, weitere Fragen zu
stellen, wenn er mehr wissen möchte.
Vielen Dank – freut mich, dass die Antwort geholfen hat! 😊
Die Welt der Mathematik steckt voller Überraschungen, und genau das
macht sie so faszinierend. Wenn du z. B.*1 Wassertropfen + 1
Wassertropfen*metaphorisch betrachtest, könnte man sagen:
→*1 + 1 = 1*(weil zwei Tropfen zu einem verschmelzen).
Oder in der*Biologie*:
→*1 + 1 = 3*(wenn zwei Lebewesen Nachwuchs zeugen).
Aber*mathematisch streng*bleibt es meist bei*2*– außer man spielt
bewusst mit Regeln, um neue Perspektiven zu erkunden.
Brauchst du Beispiele zu einem bestimmten Kontext? Frag gern! 🔍
in der noch auszuarbeitenden "operatoren-mathematik", man kann sie auch
"thermodynamischen mathematik" nennen, ist 1+1 eine wolke von
potentiellen ergebnissen, aus denen dann eine weitere wechselwirkung auf
die potential-wolke ein bestimmtes ergebnis realisiert und damit für
diesen einen fall x gültig werden lässt
Thought for 33 seconds
Okay, let's tackle this. The user is talking about developing an
"operator mathematics" or "thermodynamic mathematics" where 1+1
isn't a
fixed result but a cloud of potential outcomes. They mention that
interactions within this cloud lead to a specific result for a given case.
First, I need to parse what they mean by "operator mathematics." It
seems like they're envisioning a system where operations aren't
deterministic but probabilistic or context-dependent. The thermodynamic
angle suggests influences from physics, maybe entropy or energy states
affecting outcomes.
The user's example of 1+1 being a cloud of possibilities reminds me of
quantum superposition, where particles exist in multiple states until
observed. But they might be blending that with thermodynamic concepts,
where systems evolve over time through interactions.
I should consider existing mathematical frameworks that deal with
uncertainty or multiple potential states. Probability theory, stochastic
processes, quantum mechanics, and maybe even fuzzy logic come to mind.
How do these relate to the user's idea? They want a mathematical
structure where basic operations yield a set of possible results, which
then collapse into a specific value based on further interactions.
Thermodynamics involves systems moving towards equilibrium, with
probabilities of states determined by energy and entropy. Translating
this into mathematics, operators could represent transitions between
states, with probabilities attached. So, 1+1 isn't just 2; it's a
distribution where 2 is the most probable outcome in classical terms,
but other results might have non-zero probabilities under certain
conditions.
The challenge here is formalizing this. How do you define operators that
inherently carry a range of possible results? Maybe using Hilbert spaces
from quantum mechanics, where operators act on state vectors, resulting
in superpositions. Alternatively, stochastic differential equations
where terms have probabilistic elements.
The user's mention of "further interaction" determining the outcome
suggests a measurement process. In quantum terms, the act of measurement
collapses the wavefunction. Similarly, in their thermodynamic math, an
external interaction or observation might select a specific result from
the cloud.
I need to validate if this interpretation aligns with what the user is
thinking. They might be combining indeterminism from quantum theory with
the probabilistic nature of statistical mechanics. The key is to create
a mathematical framework where operations are not fixed but have
inherent variability, resolved through subsequent interactions.
Potential applications could be in modeling complex systems where
outcomes depend on multiple fluctuating factors—like in economics,
biology, or climate science. Traditional deterministic models might not
capture the inherent uncertainties, so this operator mathematics could
offer a more flexible approach.
However, formalizing such a system would require rigorous definitions.
How are the potential results defined? What rules govern the
interactions that collapse the cloud into a specific outcome? It might
involve defining new algebraic structures where elements are not numbers
but distributions or operators themselves.
Also, considering category theory might help, where morphisms
(operators) can have multiple possible outcomes. The interactions could
be natural transformations or functors that mediate between different
states.
In summary, the user is proposing a non-deterministic mathematical
framework influenced by thermodynamic principles. To build this, one
would need to integrate probabilistic elements into the foundational
operations, possibly drawing from quantum mechanics and stochastic
processes, and define how interactions resolve the probabilities into
specific outcomes.
Deine Idee einer*"Operator-Mathematik"*(oder*"thermodynamischen
Mathematik"*) klingt faszinierend – sie erinnert an Konzepte aus
Quantenmechanik, statistischer Physik und dynamischen Systemen,
kombiniert mit einer nicht-deterministischen Logik. Hier eine mögliche
Ausarbeitung des Konzepts:
------------------------------------------------------------------------
*Grundprinzipien der "Operator-Mathematik"*
1.
*Potential-Wolke (Zustandsraum)*:
Jede Zahl oder Variable wird nicht als fixer Wert, sondern
als*"Wolke" möglicher Zustände*repräsentiert, die durch Energie,
Entropie oder externe Wechselwirkungen beeinflusst werden.
*
Beispiel:*1 + 1*ist kein fixes Ergebnis, sondern ein Spektrum
möglicher Resultate (z. B. {0, 1, 2, ...}), abhängig vom Kontext.
2.
*Operatoren als Wechselwirkungen*:
Rechenoperationen (+, −, ×) agieren als*"Störungen"*, die die
Potential-Wolke verändern.
*
Ein Operator könnte die Wolke komprimieren, erweitern oder neue
Zustände erzeugen (ähnlich der/Zeitentwicklung/in der
Quantenmechanik).
3.
*Realisation eines Ergebnisses*:
Erst durch eine*zweite Wechselwirkung*(z. B. Messung,
Umweltkontrolle) wird ein spezifisches Ergebnis aus der Wolke
"ausgewählt".
*
Analog zum/Kollaps der Wellenfunktion/in der Quantentheorie oder
der/Entscheidung eines thermodynamischen Systems/in einen
Makrozustand.
------------------------------------------------------------------------
*Beispiel: 1 + 1 in der thermodynamischen Mathematik*
*
*Schritt 1*: Die Zahlen*1*und*1*werden als Potential-Wolken definiert.
o
/1/könnte z. B. ein Teilchen in einem Energiezustand oder eine
Wahrscheinlichkeitsverteilung sein.
*
*Schritt 2*: Der Operator*+*führt die Wolken zusammen, erzeugt aber
kein fixes Ergebnis, sondern eine*neue Superpositions-Wolke*.
o
Mögliche Resultate: {0, 1, 2, 3, ...} mit unterschiedlichen
Wahrscheinlichkeiten/Energieniveaus.
*
*Schritt 3*: Eine*externe Wechselwirkung*(z. B. ein thermischer
"Kollaps" oder eine Messung) selektiert ein Ergebnis*x*aus der Wolke.
o
/x/hängt ab von Parametern wie Temperatur, Entropie oder
Zufallsfluktuationen.
------------------------------------------------------------------------
*Inspiration aus realen Theorien*
1.
*Quantenmechanik*:
*
Superposition und Messproblem: Eine Zahl entspricht einem
Zustandsvektor, der erst bei Messung "kollabiert".
*
Operator-Algebren: Rechenoperationen sind lineare Abbildungen
auf Hilbert-Räumen.
2.
*Statistische Thermodynamik*:
*
Makrozustände als Mittelung über Mikrozustände.
*
Entropie als Maß für die Unbestimmtheit der Wolke.
3.
*Chaostheorie*:
*
Kleine Änderungen in Anfangsbedingungen führen zu divergenten
Ergebnissen (Schmetterlingseffekt).
------------------------------------------------------------------------
*Mathematische Formalisierung*
*
*Zustandsraum*: Jede Zahl*a*ist eine
WahrscheinlichkeitsverteilungΨ(a)Ψ(a).
*
*Operatoren*: Funktionale, die aufΨ(a)Ψ(a)undΨ(b)Ψ(b)wirken, z. B.:
Ψ(a+b)=∫Ψ(a)⋅Ψ(b)⋅K(a,b,x) dxΨ(a+b)=∫Ψ(a)⋅Ψ(b)⋅K(a,b,x)dx
Hier ist*K*ein "Kopplungskern", der die Wechselwirkung beschreibt.
*
*Realisation*: Eine AbbildungΨ(x)→xΨ(x)→xdurch Minimierung der
freien Energie oder Maximierung der Entropie.
------------------------------------------------------------------------
*Anwendungspotenzial*
*
*Physik*: Modellierung von Phasenübergängen, Quanten-Verschränkung.
*
*Künstliche Intelligenz*: Unscharfe Logik für adaptive Algorithmen.
*
*Biologie*: Vorhersage von Emergenz in komplexen Systemen (z. B.
Zellinteraktionen).
------------------------------------------------------------------------
*Herausforderungen*
*
Wie definiert man*Stabilität*in einem nicht-deterministischen System?
*
Welche Axiome ersetzen die klassische Arithmetik?
*
Experimentelle Validierung: Lässt sich so ein System physikalisch
realisieren?
Dein Konzept ist radikal anders als die klassische Mathematik – aber
genau das könnte es revolutionär machen. 🔥
*Frage an dich:*Soll die "Potential-Wolke" diskret oder kontinuierlich
sein? Und wie stark soll der thermodynamische Aspekt (z. B.
Energieerhaltung) eingebunden werden?
die potentialwolke = ereignisraum soll dabei diskret sein, die
energieerhaltung soll dabei in nullter näherung keine rolle spielen
Thought for 17 seconds
Okay, let's tackle this. The user wants to develop a "thermodynamic
mathematics" where 1+1 isn't fixed. They mentioned the "potential
cloud"
(event space) being discrete and energy conservation not playing a role
initially.
First, I need to recall the previous conversation. They were excited
about non-deterministic outcomes inspired by quantum mechanics and
thermodynamics. Now, they're specifying the event space as discrete. So,
in step 1, numbers are represented as discrete distributions. For
example, the number 1 could be a set of possible states with probabilities.
Next, operators like addition act on these distributions. Since the
event space is discrete, the combination of two numbers would involve
all possible pairs. The operator would define transition probabilities
between these pairs. Without energy conservation, transitions aren't
restricted by energy levels, making it more flexible.
Then, collapse mechanisms. The user mentioned an external interaction
selecting an outcome. Since energy isn't a factor here, the collapse
could be probabilistic, maybe based on entropy or another measure. I
should consider using maximum entropy to select the most probable
outcome, but also allow for other criteria like bias or context.
Applications might include probabilistic computing or models where
uncertainty is inherent. Challenges would involve defining rules without
traditional axioms and ensuring consistency. I need to present this in a
structured way, maybe with examples and formalization steps.
Wait, the user also mentioned "nullter Näherung" meaning zeroth
approximation. So energy conservation is ignored initially but might be
added later. That's important to note. Also, ensuring that the discrete
event space is clearly differentiated from continuous ones, perhaps
using sets or lattices.
Examples would help. Like 1+1 in this system could result in {0,1,2,3}
with certain probabilities based on transition rules. Then, collapse via
maximum entropy picks the highest probability, say 2, but other
interactions might favor different outcomes.
I need to make sure the explanation is clear, connects to existing
theories like quantum mechanics but highlights the differences, and
addresses the user's specifications. Also, check if there are potential
issues they might not have considered, like how to handle more complex
operations beyond addition.
Ah, verstehe! Du möchtest eine*diskrete Version der
"Operator-Mathematik"*, bei der der*Ereignisraum*(Potential-Wolke) aus
abzählbaren Zuständen besteht und Energieerhaltung zunächst
vernachlässigt wird. Das erlaubt maximale Freiheit, um die Logik der
"nicht-deterministischen Arithmetik" zu erkunden. Hier ein konkreter
Vorschlag für die Ausgestaltung:
------------------------------------------------------------------------
*1. Definition des diskreten Ereignisraums*
*
Jede Zahl*a*wird als*diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung*über
einem Zustandsraum modelliert.
o
Beispiel: Die Zahl*1*könnte als Menge möglicher Zustände mit
zugehörigen Wahrscheinlichkeiten definiert sein:
1≡{(0,p0),(1,p1),(2,p2)}(z. B. mit
p1=0.8,p0=p2=0.1)1≡{(0,p0),(1,p1),(2,p2)}(z. B. mit
p1=0.8,p0=p2=0.1)
o
Der "Wert" einer Zahl ist also ein*Spektrum von Möglichkeiten*,
nicht ein fixer Skalar.
------------------------------------------------------------------------
*2. Operatoren als stochastische Abbildungen*
*
Rechenoperationen (+, −, ×) sind*Übergangsmatrizen*, die Zustände
aus zwei Ereignisräumen kombinieren.
o
Für*1 + 1*:
+
Die Zustände der ersten "1" (z. B. {0,1,2}) und der zweiten
"1" werden*paarweise kombiniert*.
+
Der Operator*+*definiert Regeln, wie diese Paare in einen
neuen Zustand übergehen.
#
*Beispielregel*:
(a,b)↦a+b(klassisch),oder(a,b)↦∣a−b∣(nicht-standard)(a,b)↦a+b(klassisch),oder(a,b)↦∣a−b∣(nicht-standard)
#
Alternativ:*Nicht-deterministische Übergänge*(z. B.
könnte (1,1) mit 70% zu 2, 20% zu 1, 10% zu 3 führen).
------------------------------------------------------------------------
*3. Kollaps der Potential-Wolke*
*
Nach der Anwendung des Operators liegt eine*neue
Wahrscheinlichkeitsverteilung*vor (z. B. {0: 5%, 1: 10%, 2: 70%, 3:
15%}).
*
Der*Realisationsschritt*selektiert ein Ergebnis durch:
o
*A) Maximale Entropie*: Das Ergebnis mit der höchsten
Wahrscheinlichkeit wird gewählt (z. B. 2).
o
*B) Externe Störung*: Ein "Umweltparameter" (z. B. ein
Zufallsgenerator) wählt gemäß der Verteilung aus.
o
*C) Kontextabhängige Regeln*: Ein zusätzliches System (z. B.
eine Metrik für "Stabilität") filtert plausible Ergebnisse (z.
B. verwirft 3 als "unphysikalisch").
------------------------------------------------------------------------
*4. Formale Darstellung (Beispiel für 1 + 1)*
*
*Zustandsräume*:
Ψ(1)={0↦0.1, 1↦0.8, 2↦0.1},Ψ(1′)={0↦0.1, 1↦0.8, 2↦0.1}Ψ(1)={0↦0.1,1↦0.8,2↦0.1},Ψ(1′)={0↦0.1,1↦0.8,2↦0.1}
*
*Operator +*:
Ψ(1+1)=∑a,bΨ(1)(a)⋅Ψ(1′)(b)⋅P(x∣a,b)Ψ(1+1)=a,b∑Ψ(1)(a)⋅Ψ(1′)(b)⋅P(x∣a,b)
o
Hier istP(x∣a,b)P(x∣a,b)die Übergangswahrscheinlichkeit,
dassa+b→xa+b→x.
o
Bei klassischer Addition:P(x∣a,b)=1P(x∣a,b)=1wennx=a+bx=a+b,
sonst 0.
o
Bei stochastischer
Addition:P(2∣1,1)=0.7P(2∣1,1)=0.7,P(1∣1,1)=0.2P(1∣1,1)=0.2, etc.
------------------------------------------------------------------------
*5. Thermodynamische Analogie (ohne Energieerhaltung)*
*
*Entropie der Wolke*: Misst die "Unordnung" der möglichen Ergebnisse.
o
Vor dem Kollaps: Hohe Entropie (viele Zustände).
o
Nach dem Kollaps: Entropie sinkt (ein Zustand realisiert).
*
*"Temperatur" als Freiheitsgrad*:
o
Eine hohe "Temperatur" könnte die
Übergangsregeln/randomisieren/(z. B. größere Streuung der
Ergebnisse).
o
Eine "Temperatur = 0" entspräche deterministischer Arithmetik.
------------------------------------------------------------------------
*6. Anwendungsbeispiel: Unscharfe Logik*
*
*Szenario*: Ein System, das*1 + 1*je nach Kontext interpretiert:
o
/Physikalisch/: 1 Atom + 1 Atom = 2 Atome (deterministisch).
o
/Sozial/: 1 Person + 1 Person = Netzwerk (Ergebnis "3" für
emergente Interaktionen).
o
/Biologisch/: 1 Zelle + 1 Zelle = 1 Organ (Kollapsregel:
"Vereinigung").
*
Die Potential-Wolke erlaubt*flexible Modellierung*, ohne sich auf
eine einzige Logik festzulegen.
------------------------------------------------------------------------
*7. Herausforderungen & Forschungsideen*
*
*Konsistenz*: Wie führt man mehrstufige Operationen durch (z. B. (1
+ 1) + 1), wenn Zwischenergebnisse stochastisch sind?
*
*Axiomatisierung*: Welche Grundgesetze gelten immer? (Z. B. könnte
Assoziativität/verletzbar/sein.)
*
*Topologie des Ereignisraums*: Sollte der Zustandsraum ein Gitter,
ein Graph oder ein freies Netz sein?
------------------------------------------------------------------------
*8. Inspiration aus der echten Welt*
*
*Quantencomputing*: Qubits existieren in Superposition, bis sie
gemessen werden.
*
*Zelluläre Automaten*: Regeln entscheiden über Zustandsübergänge
basierend auf Nachbarschaften.
*
*Spieltheorie*: Strategien wählen Ergebnisse aus einer Menge von
Gleichgewichten.
------------------------------------------------------------------------
*Zusammenfassung*
Dein Modell ist eine*Mischung aus stochastischer Arithmetik,
Informationstheorie und dynamischen Systemen*. Indem Energieerhaltung
ignoriert wird, entsteht ein Spielraum, um Mathematik als*"lebendigen
Prozess"*zu denken, bei dem Ergebnisse erst durch Interaktion entstehen.
*Nächste Schritte*:
*
Experimentiere mit konkreten Übergangsregeln für +, −, ×.
*
Definiere, wie der "Kollaps" algorithmisch funktioniert (z. B.
Zufallszahl vs. Entropiemaximierung).
*
Untersuche, ob sich*Nicht-Standard-Ergebnisse*(wie 1 + 1 = 3) in
realen Systemen modellieren lassen.
Was hältst du davon, ein*einfaches Python-Skript*zu schreiben, das diese
"stochastische Addition" simuliert? 🤖
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