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GEFLÜGELTE WÖRTER, PHRASEOLOGISCHE EINHEITEN
Verzeichnis / Geflügelte Wörter, sprachliche Einheiten / Prokrustes Bett

Geflügelte Wörter, sprachliche Einheiten. Bedeutung, Entstehungsgeschichte, Anwendungsbeispiele

Geflügelte Wörter, sprachliche Einheiten

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Prokrustes Bett

Antike griechische und römische Mythologie
Antike griechische und römische Mythologie

Phraseologismus: Prokrustesbett.

Bedeutung: Ein Maß, an das sie sich gewaltsam anzupassen suchen, um anzupassen, was ihr nicht passt.

Herkunft: Aus antiken griechischen Mythen. Procrustes (griechisch für „strecken“) ist der Spitzname eines Räubers namens Polypemon. Er lebte an der Straße und lockte Reisende in sein Haus. Dann legte er sie auf sein Bett, und für diejenigen, für die es kurz war, hackte er die Beine ab, und für diejenigen, die groß waren, verlängerte er seine Beine - entlang der Länge dieses Bettes. Procrustes selbst musste auf diesem Bett liegen - Polypemon: Der Held der antiken griechischen Mythen, Theseus, der Procrustes besiegt hatte, handelte mit ihm genauso wie mit seinen Gefangenen ... Zum ersten Mal ist die Geschichte von Procrustes gefunden im antiken griechischen Historiker Diodorus Siculus (I Jahrhundert v. Chr. e.).

Zufällige Phraseologie:

Trittkeil mit einem Keil.

Bedeutung:

Zerstören Sie die Ergebnisse von Aktionen oder Zuständen mit denselben Mitteln, mit denen sie aufgerufen wurden.

Herkunft:

Das Sprichwort ist mit dem Hacken von Brennholz verbunden, bei dem die Stämme gespalten werden, indem ein Keil in einen mit einer Axt hergestellten Schlitz getrieben wird. Bleibt der Keil im Holz stecken, ohne es zu spalten, dann kann er nur mit einem zweiten, dickeren Keil herausgeschlagen (und gleichzeitig das Holz gespalten) werden. Diese alltägliche Beobachtung, wie auch das darauf basierende Sprichwort, reicht bis in die Antike zurück.

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Zufällige Neuigkeiten aus dem Archiv

Messschwierigkeit 27.12.2020

Ein Algorithmus zur Quantifizierung der Komplexität von Strukturen wurde entwickelt. Es kann nicht nur mit physikalischen Systemen bis hin zu Quantensystemen arbeiten, sondern auch mit Bildern, Videos und sogar Musik.

Ein intuitives Verständnis für die Komplexität von Systemen und Prozessen ist jedem Menschen inhärent. Beispielsweise kann man die Komplexität zweier Zeichnungen leicht anhand der Unähnlichkeit ihrer Elemente zueinander und der Anzahl unterschiedlicher Details unterscheiden. Dies ist eine Schlüsselinformation für das menschliche Gehirn, um Objekte von ungefähr gleicher Größe und Form zu unterscheiden. Aber wie kann man eine Vorstellung von der Komplexität eines Objekts digitalisieren und mathematisch ausdrücken? Schließlich besteht in vielen Bereichen der Wissenschaft, von der Physik über die Geologie bis hin zu den Sozialwissenschaften, Bedarf an einer mathematischen Beschreibung, die die Komplexität hierarchischer, nicht zufälliger Strukturen angemessen widerspiegelt.

Ein internationales Team von Wissenschaftlern hat einen universellen Maschinenalgorithmus entwickelt, der mit einer einzigen Zahl die Komplexität jedes zwei- oder dreidimensionalen Systems quantifizieren kann. Sie wandten die Methode erfolgreich an, um die Phasenübergänge magnetischer Materialien genau zu erfassen, indem sie die Komplexität der Anfangs- und Endzustände variierten. Der Algorithmus ist jedoch auch in der Lage, mit Bildern, Videos, Musik, Quantensystemen, neuronalen Netzwerkalgorithmen zur Mustererkennung und anderen Systemen zu arbeiten. Die Autoren argumentieren, dass das vorgeschlagene Schema viel einfacher und billiger ist als Standardmethoden, die auf der Berechnung von Korrelationsfunktionen oder der Verwendung von Methoden des maschinellen Lernens basieren. Das berichteten sie im Journal der US National Academy of Sciences (PNAS).

Die Methode zur Berechnung der Komplexität basiert auf der schrittweisen Aufteilung der Struktur in Blöcke und der anschließenden Mittelung einer bestimmten Eigenschaft innerhalb dieser. Bei jedem Schritt vergleicht der Algorithmus die gemittelte ("unscharfe") Struktur mit der ursprünglichen und legt den Grad der Änderung in Form eines numerischen Koeffizienten fest. Wenn das System beispielsweise ein Bild analysiert, werden die darin enthaltenen Pixel in Blöcke unterteilt, in denen sie jeweils farblich gemittelt werden. Wenn das Bild also aus vielen kleinen Details besteht, verschwinden diese, was den Unterschied zwischen der "unscharfen" und der ursprünglichen Struktur erhöht. Gleichzeitig steigt auch der numerische Koeffizient, der die Komplexität des Bildes ausdrückt. Derselbe Vorgang wird mit dem "verschwommenen" Bild wiederholt. Als Ergebnis berechnet der Algorithmus einen numerischen Koeffizienten, der den Komplexitätsgrad des Bildes charakterisiert.

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