Kontrollierte Loops: Schleifen und Ebenen
Schleifen (Loops) in gestaffelten Ebenen Kontrollierte Loops ermöglichen es, Loops miteinander zu verbinden, wodurch komplexe Systeme organisiert werden können. Abb. 1: Steuerung der Schilddrüsenhormone (T3/T4) über Hypothalamus (H-Th), Hypophyse (H-Ph), Schilddrüse (SD) bis zur Wirkung an den Körperorganen. Die Hormone (Steuersignale) sind gelb, die Organe (Steuerstationen) sind blau markiert. Siehe auch Vorbeitrag. Die Verknüpfungen (steuerrnde und gesteuerte Organe) verbinden Steuerebenen, die eine eigene innere Dynamik - einen eigenen Signalfluss - haben, aber trotzdem miteinander verbunden sind. Der Datenfluss erfolgt über die drei Hormonarten (gelb markiert). Die Hormone werden über die reglierenden Organe (blau markiert) gesteuert und tauschen über die hierarchisch verbundenen
Kombinierte Loops
Loops kontrollieren Loops In der Realität existieren keine isolierten Loops. Alles, was existiert, ist mit anderen Dingen verbunden. Wenn A und B in ein Loop-Verhältnis treten, isolieren sie sich von der Umgebung, doch niemals (ausser in simplen Computerprogrammen) so, dass sie sich ganz von ihr isolieren. Ausserhalb der Computerprogramme, also in Psychologie, Soziologie und Physik, sind Loops immer mit der Umgebung verbunden. Allerdings ist diese Verbindung unterschiedlich stark und gelegentlich sehr komplex. Typisch für solche komplexen Umgebungen ist der kontrollierte Loop: Abb. 1: Der Loop zwischen A und B wird durch S gesteuert. Loops (A-B) mit einer kontrollierenden Steuerfunktion S sind
Lineare Folgen
Loops und lineare Folgen Loops: Ein Loop ist ein geschlossener Kreisprozess: Abb 1: Loop - der Ausgang A wird erneut erreicht, die Schleife ist geschlossen Die einzelnen Buchstaben in Abb. 1 sind Anweisungen, z.B in einem Computerprogramm oder im Ablauf eines mathematischen Beweises. Eine solche Anweisung kann z.B. den Wert einer Variablen verändern. Anschliessend folgt die nächste Anweisung: Wenn Anweisung A fertig ausgeführt ist, folgt B, usw. Die Pfeile zeigen die Reihenfolge der Ausführung. Ein Loop wie in Abb. 1 kehrt an seinen Ausgangsort zurück und lässt so eine logische Schleife entstehen. Dadurch entsteht eine heikle Situation bezüglich der logischen
Loops und ihr Kontext
Isolierte und offene Loops In der Realität existieren keine isolierten Loops. Alles, was real existiert, ist mit anderen Dingen verbunden. Wenn nun zwei modifizierende Aktionen A und B in ein enges Loop-Verhältnis treten, isolieren sie sich zunehmend von der Umgebung, doch niemals - ausser in simplen Computerprogrammen und Gedankenspielen - so komplett, dass sie sich ganz von der Aussenwelt abkapseln. In der Realwelt sind zwei Geschehnisse niemals so eng miteinander verbunden, dass keine weiteren Geschehnisse von aussen auf sie Einfluss nehmen könnten. Ein realer Loop ist nach aussen offen und das Aussen (der Kontext) entscheidet, ob und wie der Loop
Einfache Loops
Loops gibt es nicht nur bei der Programmierung Jeder Programmierer hat schon Loops angetroffen, genauso wie jeder Verliebte und jeder Kriegsherr. Loops sind überall. Die einfachsten Loops haben die Form: If A ↝ Then B If B ↝ Then A oder visuell ausgedrückt: Was ein einfacher Loop bedeutet Diese Situation führt dazu, dass A und B sich in der Folge gegenseitig aufrufen. Bei einem einfachen Loop isolieren sich A und B und verlieren den Kontakt mit ihrer Umgebung. A ↝ B ↝ A ↝ B (usw.) Ein typisches Beispiel für einen einfachen Loop ist der Programmierfehler, bei dem der Zustand
Loops in Logic (logische Schleifen)
Loops sind überall Wo immer Informationsflüsse vorkommen, spielen Loops (Schleifen) eine unverzichtbare Rolle. Physik, Biologie und Psychologie sind ohne Loops undenkbar. Das Problem dabei ist: Loops sind heikel bezüglich Logik. Loops tendieren dazu, Algorithmen und Absichten zu zerstören. Loops (Schleifen) sind andererseits ausserordentlich interessant bei der Beschreibung von komplexen Situationen, z.B. bei der Analyse von Denkvorgängen oder Beschreibungen in Psychologie und Soziologie. Es lohnt sich deshalb, sich mit ihnen zu beschäftigen. Die bekannten einfachen Schleifen sind nur ein Einstieg dazu. Interessanter und für komplexe Situation nützlicher wird es, wenn wir komplexe Loops in Betracht ziehen, insbesondere kontrollierte Loops auf mehreren
Information hat immer zwei Orte
Korrekte Information soll sagen, was ist - am besten in allen Details. Leider ist das nicht erreichbar. Denn das Objekt der Betrachtung, über das die Information etwas aussagen soll, ist nicht die Information, sondern das Objekt. Wenn die Information alle Details des Objekt enthalten sollte, müsste sie eine Kopie des Objekts sein. Wenn jemand alle Informationen über ein Auto oder einen Baum in seinem Computer speichern möchte, müsste sein Computer auf seiner Festplatte oder sonstwo, einen Baum rekonstruieren oder ein Auto. Abb. 1: Kann die Realität 1:1 kopiert werden? Das Ideal einer perfekten Information ist verständlich, aber unerreichbar. Es
Informationsreduktion (Übersicht)
Wollen wir möglichst wenig wissen? Natürlich nicht, je mehr wir wissen, umso besser, werden Sie denken. Doch so ganz möchte ich Ihnen nicht zustimmen. Es gibt Details, die mich nicht interessieren und in meinem Kopf ist nicht unbeschränkt Platz. Also muss ich haushalten. Dazu ist eine Reduktion der verfügbaren Informationsmenge hilfreich. Je kleiner sie ist, umso mehr Platz ist für weiteres Wissen und umso schneller wird der Denkvorgang. Schon aus diesem Grund ist das Thema Informationsreduktion bedenkenswert. Bei näherem Hinsehen erweist sich der Gedanke, die Informationsmenge zu reduzieren, nicht nur als nützlich in der Praxis, sondern überraschenderweise als Schlüssel dafür,
Bäume und Netze
Effizienz oder Details? Das Dilemma Die Informationsökonomie ist eine Herausforderung für die Informationsverarbeitung. Je mehr Informationen ich zur Hand habe, umso präziser wird mein System. Je mehr Informationen ich aber berücksichtigen muss, umso langsamer wird mein System auch. In diesem Dilemma befinden wir uns immer. Wir können natürlich Rechenkapazität und die Speichermöglichkeit unserer Systeme hochschrauben, und auf eine logische Verbesserungen unserer Algorithmen verzichten, doch letztlich ist genau dies immer sinnvoll: Die logische Struktur verbessern. Denn je effizienter ich die Struktur meiner Daten halte, umso präziser und gleichzeitig schneller gelange ich zu meinen Ergebnissen. Doch ist der klassische Baum die richtige Struktur?
Die Form der Unterscheidung nach Spencer-Brown und Shannon’s Bit (LOF24)
Die Unterscheidung (Distinction) nach Spencer Brown Das Bit nach Claude E. Shannon ist uns in Theorie und Praxis geläufig. Weniger bekannt ist die "Distinction", d.h. die Unterscheidung nach George Spencer-Brown. Beide Elemente, das Bit und die Unterscheidung, können als Grundbausteine der Informationsverarbeitung gesehen werden. The Spencer-Brown Society und LOF24 Am 9. August 2024 hatte ich die Gelegenheit, an der LOF24, der diesjährigen Konferenz der Spencer-Brown Society zu sprechen. George Spencer-Brown und Kurt Gödel Die Spencer-Brown Society hält das Erbe von Georg Spencer-Brown hoch, jenes weitherum verkannten Mathematikers und Logikers, der über die Unvollständigkeitssätzen Kurt Gödel nachgedacht und die logische
