現実の問題を解決するために、その情報をどのように利用するか?そして、問題を解決するだけでなく、考え方や問題への取り組み方に自信を深めるために、その情報をどのように利用するかを考えます。

過去の知識を使って現実の問題を解決する方法

前世の想起では、前世を思い出すためのフレームワークと、そのフレームワークを他の人の人生や経験の研究に応用するための方法論を紹介しています。前世回想法は、人々が過去の人生にアクセスし、それを利用する様々な方法についての興味深い考察です。過去に存在することが示唆されている記憶の種類を検証します。そして、これまでに発表された理論や証拠を検証し、前世回帰療法を実践し支援してきた経験を活かしています。前世などの過去の人生経験に基づいた記憶や、前世、信念、前世の記憶などの信念に基づいた記憶にアクセスする方法を示しています。

問題解決における自信の役割

自分の能力に自信を持つことで、問題解決能力が向上することがわかっています。自信を持つには3つの方法があります。

他の人が持っている情報に触れること、個人が意思決定をしているところを観察されること、他の人が提供した真実と思われる情報に触れること、自信は、自分の能力を個人的に評価することでも得られます。

他の人が、ある人が決断したり、問題を解決したりするのを見たとき、その人の自信のレベルではなく、その人の能力に起因すると考えるのが普通です。しかし、自信のある人が問題を解決した場合、自信のない人に比べて、より早く解決するだけでなく、より複雑な問題でも高い精度で正確に解決することができます。

問題を解決するために「限界」という概念を使う

限界という概念は、問題解決能力を向上させるために役立つものです。

私たちの多くは、限界という概念をかなり直感的に理解しています。私たちは限界を「有効性の限界」や「有効性の境界」の一種として考え、問題解決を阻む一種の「制限要因」として直感的に捉えているのかもしれません。

ヒトには限られた時間と資源があり（現実にはそのような資源はないかもしれません）、問題解決のためのソリューションを考え出さなければなりません。

問題解決のために慎重になる方法

“Practicality “と “Practicality “は相反するものではありません。実用性とは知識を最大限に活用することで得られる全ての現実です。

ある高さに到達する水の量を計算したいとします。まず、空を基準にして水の高さをプロットします。これは、極限を使って解く簡単な問題の良い例です。水の高さが空の高さのちょうど2倍になるようにします。これを計算するには、次のように尋ねます。

高さ = 高さ(x) x2 = 高さ(x-空)

この問題を2回解きたい場合には，少し異なる関数を使わなければならない．

高さ = 高さ(x) x2 = 高さ(x-sky) + 高さ(x-sky) / 高さ(x-sky)

x2はxの平方根なので、1つの引数しか取らない関数でこの問題を解くことができます。

高さ = (y-sky)-高さ(x)

また、この問題を解くための素敵なショートカットも見つかりました。

height = height(x) height = x2 + x height = height(x+sky)

もっと具体的な例を挙げてみましょう。

ある丘に積もる雪の量の最大値は？

この問題は、極限を使って解くことができます。

maxsnow = maxsnow(x)

これは、スペースも必要とせず、また簡単で便利なショートカットです。

問題解決を改善するために “限界 “の概念をどのように使うか？

「限界」の目的は、決定をより管理しやすくすることです。私たちは通常、自分の決断を制限すると言いますが、一般的には、自分がどのように決断するかによって、世の中でどのように行動するかを制限していることになります。

“Limiting “とは、世界での行動を制限することです。物事が起こる方法を制限するというよりも、私たちが世界でどのように行動するかを制限しているのです。

問題解決におけるフィードバックの役割

脳における心の理論を目指して。社会的行動の神経計算のモデル

社会行動の神経基盤を研究する過程で、私たちは脳が白紙の状態ではないことを発見しました。私たちの脳は、複雑でユニークな方法で相互作用して世界の経験を生み出すノードのネットワークとして表現できないほど単純ではありません。社会的行動を理解する鍵は、そのようなノードのネットワークがどのようにして社会的行動の経験を生み出すのかを理解することにあります。

神経計算研究所（I1NC）の神経工学者であるデビッド・M・デロングは、この考えに基づいて、斬新な要素を数多く取り入れた社会的行動のモデルを開発しました。このモデルでは、一連のノードが接続されて全体が創発的に形成されます。

自分の考え方や問題への取り組み方に自信を持つためのフィードバックの使い方

小説の読み方

アルゴリズムの良い出発点は何ですか？

コンセプトの証明と完成品の違いは何ですか？

本の執筆についての質問

データ解析のアルゴリズムについての質問

確率変数の集合と、確率変数の何らかの性質によって異なる確率変数の集合の違いは何ですか？

グラフはどのようにして作成するのですか？

難しい問題の解決を依頼され、数分の余裕があります。あなたは何をすべきでしょうか？

解決策を見つけるために使われるアルゴリズムの複雑さについての質問です。

関数の値を計算する方法。

このアルゴリズムは正しいですか？なぜ間違った答えが返ってくるのでしょうか？

任意の正の実数の分数として表すことができる，0より小さい最大の数の値は何ですか？

関数f(n)の最大値と最小値の差についての問題です．

アルゴリズムが正しいことを示す書き方とは？

アルゴリズムを理解していない人にどのように説明するか？

コンピュータ・プログラムを使って問題の解決策を見つける方法。

数個の数字しか必要としない簡単な問題の近似解を求めるには？

解答を計算する前に，いくつかの変数の値がわかっていなければならない問題の解答を求める方法について教えてください。

回答

有限時間内に解を求めることができない一般的なケースは2つあります。1）問題が、解を計算する前にいくつかの変数の値を知っておく必要がある場合、（2）問題の解が解けず、解を計算する前に知っておくべき変数の値の関数として解関数が定義されている場合です。いずれの場合も、解を計算する前に知っておくべき変数の値の関数として、解の関数は無限小であることが知られている。

解が計算される前に知られるべき変数が有限時間で知られていない場合、解関数は、解が計算される前に知られるべき変数の値の関数として定義される。

非有限時間の場合の解関数は次のように定義される。

(1)

有限時間の場合の解関数は

(define (finite-time (fn)) (if (eq? (ffn fn) (car ffn)) (fn ‘()) (fn ‘()) (fn ‘()) (fn ‘())

無限時間の場合の解答関数 isiru

(define (infinite-time (fn)) (if (equal? (ffn fn) (car ffn)) (fn ‘()) (fn ‘()) (fn ‘())

どちらの場合も、初期状態は次の状態の関数となっています。有限の場合、それは常に前の状態の関数であり、無限の場合、それは常に次の状態の関数です。たとえば、(set! foo (finite-time (x 3)))は3という値を返しますが、(set! foo (infinit-time (x 3)))は4という値を返します。

この解答では、全く複素数ではありません。しかし、2つ目の式を1つ目の式に代入することで複素数を得ることもでき、式2の解を得ることができます。これは、両方のタイプの方程式の解を求める簡単な方法です。

次の状況では、両方の方程式に正確な解があり、その解は複素数です。いずれの場合も、解が複素数であるかどうかを判断する必要があります。このケースでは、解は複素数です。

脳最適化は自分の可能性だけでなく、身につけたスキルも過去の知識の問題点も、それが空気中に消えてしまう傾向があることです。

問題なのは、この宇宙が存在していることでも、我々や我々以外が存在していることではないのです。