물리학에서 바라본 세상

함수와 캐릭터의 천이7

22-10-05 hanaloum 73

                                                         


함수(function) f 는 특정된 사람이다. 

이 특정된 사람은 감각을 통해서 입력(input)으로 (1) 정상 상태 입력과 (2) 불안 상태 입력을 받는다.

이 입력이 함수, 즉 특정된 사람에게 이 두 입력이 입력되면, 출력(output)은 (1) 정상 상태 출력과 (2) 불안 상태 출력이 나타난다.


예로서, 다중인격 장애가 있다. 

다중인격 장애는 입력에 따라 여러명의 인격(캐랙터)이 출력으로 나타난다. 정상 캐릭터는 A 인격을 출력으로 표시하지만, 불안 상태입력에서는 B 인격이 출력으로 나타날 수 있다. 


따라서 나의 인격인 정상 상태 출력은  특정된 입력에 종속된 캐릭터로 볼 수 있다.


이 둘의 캐릭터는 일반적으로 서로 간섭을 하지 않으며 서로를 인식하지 못한다.

이것은 영화의 주제이기도 하다.


참조: https://url.kr/91a2rp


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아래는 입력이 '0 상태'에서 '1 상태'로 천이(이동)할 때 3개의 출력의 모습을 보여준다. 예로, 스위치에 의한 'off 상태'에서 'on 상태'로 이동하는 모습일 수 있다.

하지만 아패의 그림에서 정상 상태 출력, 즉  캐리터에서는 '0상태'이고

불안 상태 출력에 의한 캐릭터는 '1상태'로 볼 수도 있다..


아래의 상태의 천이는 자연에서 일어나는 대부분의 상태 천이에 적용할 수 있는 보편 현상이다. 


이 경우, 출력은, 감쇄 상수(damping coefficient)에 의해,

  (a), (b) 또는 (c)로 보인다.


여기서, 감쇄 상수는 마찰 등의 요인에 의한 함수(또는 시스템)의 초기 조건이다.

감쇄가 없으면, 탄성출돌이고 감쇄와 같은 감소 현상이 발생하지 않는다.

빨간색의 초기에 사이파가 감소하지 않고 계속 나타난다. 즉 충격이 주기적으로 지속된다.


만일 감쇄가 작으면, 즉 아래 그림의 빨간색으로  '1상태'로 안정화될 동안 엄청 큰 파동이 발생한다.

이런 천이의 초기에는 엄청난 충격 또는 쇼크를 받을 수 있다. 이 상태는 빨간색으로 보여준다.

아래의 그림에서 감쇄가 가장 큰 초록색은 천이 과정에서 쇼크가 거의 없다. 이경우 천이할 때 아무런 충격 없이 다른 상태로 천이가 가능하다.


아래의 출력은  '0상태'에서 (a), (b) 또는 (c)의 감쇄 상수를 가진 함수에서 '1상태'로 천이할 때의 출력 모습을 보여준다.


                                System response with different damping ratios. System (a) with high damping ratio, System (b) with low damping ratio, and System (c) with nonlinear damping ratio.


입력이 '0 상태'  --> '1 상태'로 이동할 때 감쇄, 즉 마찰 등의 요인으로 '1 상태'의 출력이 위 그림과 같이 달라진다.

여기서, 입력은,

    -   '0 상태'인 경우 정상 상태이고, 

    -   '1 상태'인 경우 불안 상태로 볼 수 있다. 


나는 현재 불안 상태라고 말한다. 다시 말하면, '1 상태'라고 말하는 것이다.

그러면 나는 누구인가?


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나의 캐릭터는 물리화학적으로는 나의 뇌의 다수의 신경세포들의 연결 상태 또는 신경 호르몬들의 흐름/작용이 나다.

따라서 이중 인격이나 불안상태는 내 뇌의 신경세포의 연결 상태의 변동(또는 천이) 또는 신경 호르몬의 변경을 의미한다.


따라서 내 캐릭터는 단지 안정 상태에 있는 것에 불과하고 영원 불변의 것은 아니다.

사실 공부라는 것도 신경 세포의 가소성(신경 세포의 연결이 변하는 성질)을 이용한 것이다.


  • 22-10-07 hanaloum
    비탄성충돌에 의한 감쇄 부분이 비전공자에겐 어렵군요.. 제 생각엔 이 부분이 당연하게 보이지만...
  • 22-10-08 hanaloum
    함수는 입력(의 집합)과 출력(의 집합)을 연결합니다. 입력의 집합은 정의역(domain)이라하고 이 입력에 대응하는 출력의 집합을 치역(range)이라 하죠..

    이 말을 다시 풀어쓴다면, 머신러닝이 무엇인지를 보여줍니다.
    이것은 다수의 입력과 이에 대한 출력의 연결관계를 통한 학습을 통해서 입력과 출력을 연결하는 함수를 추출하는 기술입니다.
  • 22-10-11 원정
    이 부분은 힘드네요.^^
  • 22-10-11 hanaloum
    함수는 일반적으로 알려지지 않고 모른 것이고, 그런데 이 함수에 입력을 하면, 출력이 나옵니다.

    어느 한 사람의 캐릭터가 시간에 따라 아래와 같이 두개로 나타납니다.
    1) 캐릭터1은 평상시의 정상 입력일 때 나타나는 캐릭터이고요,
    2) 캐릭터2는 불안 또는 공황 입력일 때 나타나는 캐릭터일 경우,

    나는 누구일까요?

    이것이 현재 저의 상태입니다.
    현재 캐릭터2가 갑자기 튀어 나왔다가 그후 다시 캐릭터1으로 다시 거의 돌아왔습니다.
    나는 캐릭터1이 편하지만, 잠시나마 캐릭터2가 제 옷과 같이 딱 맞은 적도 있습니다.

    나는 고정된 캐릭터가 아니라 변동하는 캐릭터입니다. 정상 상태입력과 불안 상태입력 상태에서 캐릭터의 천이 현상을 보고 나 자신을 다시 한번 생각해보았습니다.
  • 22-10-11 원정
    불교적 관점에서는 캐릭터 1도 캐릭터 2도 착각이라고 합니다.
    분별하여 집착하는 과정에서 생성된 착각....
  • 22-10-11 hanaloum
    아하..!
  • 22-10-12 hanaloum
    나는 어제부터 정상상태 입력으로 돌아왔다. 즉 정상상태 입력의 캐릭터로 돌아왔다.

    하지만 불안상태 입력에서 나타난 캐릭터도 이제 사용할 수 있다. 이 캐릭터도 어색하지는 않다.
    즉 이제 두 캐릭터를 선택할 수 있다. 물론 정상상태 입력의 캐릭터가 더 편하지만..
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