リソースとノイズ

限界があることで創造性は試される

何が言いたいか、というと「人間は限界があることで創造性が発揮できるのではないか？」ということである。

時間は決して“制限”なのではなく、自分の創造性を引き出すためのポジティブな付加条件である、と。

第一章 数学する身体 脳から漏れ出す

物理世界の中を必死で生き残ろうとするシステムにとっては、まさにWhateverWorks、うまくいくなら何でもありなのである。

設計者のいない、ボトムアップの進化の過程では、使えるものは、見境なくなんでも使われる。結果として、リソースは身体や環境に散らばり、ノイズとの区別が曖昧になる。どこまでが問題解決をしている主体で、どこからがその環境なのかということが、判然としないまま雑じりあう。

環境における制約は、進歩にとっては障害だが、進化にとってはリソースである

via オレ

In signal processing, noise is a general term for unwanted (and, in general, unknown) modifications that a signal may suffer during capture, storage, transmission, processing, or conversion.

信号処理では、ノイズは、キャプチャ、保存、送信、処理、または変換中に信号が受ける可能性のある不要な（一般に未知の）変更の一般的な用語です。

Sometimes the word is also used to mean signals that are random (unpredictable) and carry no useful information; even if they are not interfering with other signals or may have been introduced intentionally, as in comfort noise.

この単語は、ランダム（予測不可能）で有用な情報を持たない信号を意味するためにも使用されることがあります。 他の信号に干渉していない場合や、コンフォートノイズのように意図的に導入された場合でも。

Noise reduction, the recovery of the original signal from the noise-corrupted one, is a very common goal in the design of signal processing systems, especially filters. The mathematical limits for noise removal are set by information theory, namely the Nyquist–Shannon sampling theorem.

ノイズリダクション、つまりノイズが破損した信号から元の信号を回復することは、信号処理システム、特にフィルターの設計において非常に一般的な目標です。 ノイズ除去の数学的限界は、情報理論、つまりナイキスト-シャノンサンプリング定理によって設定されます。