이전에 "생선대가리" 라는 사용자 고정별칭값으로 경제학의 수요와 공급의 법칙에 대해서 수익의 위치에서 정량적인 형식화를 수행했고,
그 뒤에 "재밌는게없음" 라는 사용자 고정별칭값을 변경하기 전 쯤에 아무래도 기억이 잘 나지는 않지만,
기후위기의 영향값에 대한 임펙트 수준의 심각도에 대한 정량계수식을 써놓았는데요?
최근에 수학적 사고력에 대한 기본기량이 갖춰져서 좀더 정량적인 관점에서 계수정량값에 대한 논의를 뒤늦게나마 덧붙입니다..!
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(논의)
결국에 기후위기의 영향값에 대한 임펙트 이전과 이후의 사이통계에 대해 정량화가 확률적으로 기후통계값이 지구라는 닫힌 계에서
부정적인 Scenario 에서 가장 크게는 기후계의 온도의 상승에 의해서 열역학적 철학에 의해서,
통계값이 기후에 대해서 적용이 되는 거의 모든 현상들이 기후계 속에 있을때, 운동량의 증가에 대한 거시계의 전역적인 활발도에 근거하여
기후계의 현상들의 총체에 대해 자정작용의 크기가 기후계의 급변속도를 따라가지를 못한다는 가정 하에서,
확률적인 기후의 변질성이 변화의 수준에 대한 크기가 거시계 내부의 국소부분의 전체에 있어서 기후계의 온도가 다양한 환경인자들에 엮여서,
기후계의 환경인자들 각각의 Temper 에 대한 운동량이 결국의 시야에서는 지속적으로 증분을 일으켜서 기후계의 온도가 전혀 떨어지지를 않는다는 사실에
의거해볼때,
기후환경의 인자들이 독립일때 기후계의 급변을 일으키고 그것이 다시 환경의 인자들의 합에 영향을 끼치는 것이 거시계 수준에서 유의미한 속도의 환경변경을
만들어내는 것이 사실이라는 것이 해석을 굳이 하자면 분량적 표준계의 의미로 보입니다.
그래서,
어려운 것이 경제적인 수준에서 거시계의 기후가 떨어지지 않는 계의 온도전체의 각각을 관리하기가 어려워서 환경에 부정인자가 되는 것들의
분량적 변화만을 따져보는 것이 그래도,
인자의 부분들의 총체를 생각을 해볼때 확실히 옳은 판단이기는 한데요?
그 부분에 대해서 통계적인 직관에 대해 보충설명을 통해서 부연적인 판단을 가하자면요..?
Result Function 이 결론에 실재한다고 가정을 하면,
통계적 수준의 범위에 대해 이전의 수준과 이후의 수준에 대해 부정인자들의 합이 결과적으로 영향의 범위를 만들어냅니다.
그래서 운동량의 선형적인 증가를 조금 고려해보면,
통계값에 대해 이전의 수준과 이후의 수준에 대해 가장 커다란 영향의 범위의 세기가 MAXIMUM 일때,
통계값 전체의 갱신이 y=x 의 형태로 나타나죠..
그래서 부정인자에 대해 그것의 부정의 변량의 총합은 결국에는 그러한 단계이전의 구간에서 볼때 일단은 MAXIMUM 에 대해서는 1이라고 놓을 수 있습니다.
그렇다면 분량적 변화의 계수적 위치의 량을 1 이라고 보면요..?
그 이하의 정도는 소수값 0.XXX.... 으로 볼 수가 있고 이상적인 최대의 급변값이 1이니까 현실의 상황에서는 1의 값은 없습니다.
그래서,
통계적인 근사가 필요로 하는 것이 단계이전의 구간을 일단 잡아서요?..
환경요소에 대한 부정인자가 아닌 '긍정인자' 를 고려를 해보면, 1의 값에서 '긍정인자'의 분량만큼을 y 라고 두면 부정인자의 분량은 1-y 입니다.
그래서 사건의 총합이라는 것이 긍정사건과 부정사건을 임의적으로 도입을 하면 거시계의 하위 계로써 Normal 한 사건들의 총합에서
ab-Normal 한 사건들의 총합이 주관없는 계의 하나의 것으로 취급이 가능합니다.
객관적으로 사건의 총합을 모두 구할 수는 없지만
0.XXX.... 으로 구간 내의 확률진동이 있다고 볼 수가 있는 것이 갱신통계값의 1의 무조건 증가에 대해서 있다고 보면요..
기후계의 정상조건들을 구하고 그로 인한 정상기후의 량이 있다고 가정을 합니다.
그렇다면 Indexer 가 되는 정상계들이 있겠죠... 이를테면 북극의 붕괴되지 않았던 빙하들 전체와 같은 것이 예시입니다..
이에 대해 기후계의 정상조건들로 부터 정상징후들에 대한 MAP 을 구합니다.
그렇다면 부정인자는 1-y 이니까,
확률진동은 이러한 MAP 의 불변성의 분량이 되는 y 값만큼 줄어듭니다.
그렇다면 이러한 y 를 기준계로 보아서요...?
MAP 의 각 Indexer 들에 대해 정상조건에서 벗어나는 사건들의 총합을 반 정상인자들로 보면 그 무게가 나옵니다.
이것을 M 이라고 하면 근사적 합 SUM 의 관점에서 영향의 분량에 대한 Q_k 가 있어서 M×Q_k 가 부정인자의 영향도가 됩니다.
그런데 이를 0.XXX.... 으로 되는 소수값으로 취급을 해볼 수 있으니까,
Q_k 는 0.XXX..../M 으로 관점의 Fix 가 가능하죠..
결국에 두 번째 1 이하의 소수값에 대해 이는 다시 부정인자가 됩니다.
그래서 M×'부정인자' / M 으로 표기가 가능하고 이는 다시 해석을 하자면,
정상조건 하의 Indexer 들에 대해 Map 이 존재한다는 가정 하에서 정상조건 하의 현상계에 대해 정상현상에 대한 이전 수준과의 차이에 대한
부정영향도의 반감비례값이 됩니다.
그래서 가장 정상적이어야 하는 현상계에 대해 비정상 현상들의 총합만큼 기후위기의 상황에 대한 주입적 관점을 취하면,
그 갯수만큼 확률적 갱신통계값의 선형적 변화가 되는 최대극한에 대한 정도의 차이라는 관점을 대강짐작할 수가 있습니다.
그래서 결국에 기후계 내에서 지구의 대강의 정상수준에 대해 부정인자로 취급이 되는 비 환경적 인자들을 어떻게 취급을 해야하는 가? 에 대해서는
일단 간단하게는,
가장 정상이 되어야 하는 현상계에 대해서 기후온난화로 대표되는 극악환경의 위험에 대해 그 비 환경적 인자들이
갱신통계값에 대해 비정상 현상들의 총계를 내어서 그것들 사이가 어떠한 비례위험을 가지는 지를 고려를 해본다면 산업적인 수준에서
그나마의 관리가 위험관리에 대해서는 가능하다고 결론지어지게 됩니다.
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