Dr. Jekyll e Sr. Hyde. Significado, origem, exemplos do uso de unidades fraseológicas

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Dr. Jekyll e Sr. Hyde

Robert Louis Stevenson

Fraseologismo: Dr. Jekyll e Sr. Hyde.

Significado: Sobre uma pessoa estranha e complexa fazendo coisas contraditórias.

Origem: Personagens da fantástica história do escritor inglês Robert Louis Stevenson (1850-1894) "O Estranho Caso do Dr. Jekyll e do Sr. Hyde" (1886). O respeitável Dr. Jekyll é atormentado por sua natureza controversa. Para encontrar a paz de espírito, ele cria seu duplo, dota-o de todas as suas más qualidades e assim se liberta delas. Mas o problema é que este duplo - Mr. Hyde - começa a viver de forma independente e, guiado por todos os lados sombrios da alma do Dr. Jekyll, comete muitos atos vis e até assassinato.

Fraseologia aleatória:

Meu copo não é grande, mas eu bebo do meu copo.

Significado:

É citado quando querem enfatizar a independência criativa, a individualidade.

Origem:

Da dedicatória poética (a Alfred Tatte) que o poeta francês Alfred de Musset (1810-1857) prefaciou o seu poema dramático "A Taça e a Boca" ("La coupe et les levres", 1832). O poema de Musset é uma confissão lírica de um poeta que rejeita as censuras de que ele imita Byron. O poeta escreveu a frase acima para enfatizar sua originalidade criativa. O poeta do tempo de Pushkin Pyotr Vyazemsky ("Memórias", cap. 12): "Vou começar procurando o meu próprio, indígena, genérico, não adotei nada, não segui servilmente ninguém. dizer com um francês: meu copo é pequeno, mas eu bebo do meu copo, e que meu copo não está vazio, Pushkin é uma testemunha.

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Dificuldade de medição 27.12.2020

Foi desenvolvido um algoritmo para quantificar a complexidade das estruturas. É capaz de trabalhar não só com sistemas físicos até quânticos, mas também com imagens, vídeo e até música.

Uma compreensão intuitiva da complexidade dos sistemas e processos é inerente a qualquer pessoa. Por exemplo, pode-se distinguir facilmente a complexidade de dois desenhos com base na diferença de seus elementos entre si e no número de detalhes diferentes. Esta é a informação chave para o cérebro humano distinguir entre objetos de aproximadamente o mesmo tamanho e forma. Mas como digitalizar uma ideia da complexidade de um objeto e expressá-la matematicamente? Afinal, a necessidade de uma descrição matemática que reflita adequadamente a complexidade das estruturas hierárquicas não aleatórias existe em muitos campos da ciência, da física e geologia às ciências sociais.

Uma equipe internacional de cientistas desenvolveu um algoritmo de máquina universal que pode quantificar, com um único número, a complexidade de qualquer sistema XNUMXD ou XNUMXD. Eles aplicaram com sucesso o método para detectar com precisão as transições de fase de materiais magnéticos variando a complexidade dos estados inicial e final. No entanto, o algoritmo também é capaz de trabalhar com imagens, vídeo, música, sistemas quânticos, algoritmos de rede neural para reconhecimento de padrões e outros sistemas. Os autores argumentam que o esquema proposto é muito mais simples e barato do que os métodos padrão baseados no cálculo de funções de correlação ou usando métodos de aprendizado de máquina. Eles relataram isso no jornal da Academia Nacional de Ciências dos EUA (PNAS).

O método de cálculo da complexidade é baseado na divisão passo a passo da estrutura em blocos e a subsequente média de uma determinada característica dentro deles. A cada passo, o algoritmo compara a estrutura média ("fuzzy") com a original e fixa o grau de mudança na forma de um coeficiente numérico. Por exemplo, se o sistema analisa uma imagem, os pixels nela são divididos em blocos, em cada um dos quais é calculada a média por cor. Assim, se a imagem consistir em muitos pequenos detalhes, eles desaparecerão, o que aumentará a diferença entre a estrutura "borrada" e a original. Ao mesmo tempo, o coeficiente numérico que expressa a complexidade da imagem também aumenta. A mesma operação é repetida com a imagem "borrada". Como resultado, o algoritmo calcula um coeficiente numérico que caracteriza o grau de complexidade da imagem.

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