ФОРМУЛА ВОСХОЖДЕНИЯ, ГОСПОДСТВА
(алгебра жизни)
КОМПРОМИС + СОЗНАНИЕ + ДЕЙСТВИЕ = РОЖДЕНИЕ
ИДЕЯ + ИНИЦИАТИВА + ЭНЕРГИЯ = НАЧАЛО
РОЖДЕНИЕ + НАЧАЛО = СТАРТ
ВРЕМЯ + СКОРОСТЬ + РАСТОЯНИЕ = ДВИЖЕНИЕ
ВРЕМЯ + СКОРОСТЬ + ЦЕЛЬ = СТРЕМЛЕНИЕ
ДВИЖЕНИЕ + СТРЕМЛЕНИЕ = ПРОГРЕСС
ВНИМАНИЕ + ЗНАНИЕ + ПРАКТИКА = ТОЧНОСТЬ
УСИЛИЯ + РЕСУРСЫ + УСЛОВИЯ = РЕЗУЛЬТАТ
ТОЧНОСТЬ + РЕЗУЛЬТАТ = ЭФФЕКТИВНОСТЬ
ИНФОРМАЦИЯ + ОСОЗНАНИЕ + ОПЫТ = МУДРОСТЬ
ЗНАНИЕ + ТВОРЧЕСТВО + ДЕЙСТВИЕ = ИННОВАЦИЯ
МУДРОСТЬ + ИННОВАЦИЯ = ЭВОЛЮЦИЯ
ЭФФЕКТИВНОСТЬ + ПРОГРЕСС + ЭВОЛЮЦИЯ = СОВЕРШЕНСТВО
ИННОВАЦИЯ + АУТЕНТИЧНОСТЬ + НЕПОВТОРИМОСТЬ = УНИКАЛЬНОСТЬ
НАДЁЖНОСТЬ + АДАПТАЦИЯ + ПОВТОРЯЕМОСТЬ = УСТОЙЧИВОСТЬ
СОВЕРШЕНСТВО + УСТОЙЧИВОСТЬ + УНИКАЛЬНОСТЬ = ПРЕВОСХОДСТВО
ПРЕВОСХОДСТВО + ОСОЗНАННОСТЬ + ОТВЕТСТВЕННОСТЬ = ЛИДЕРСТВО
ЛИДЕРСТВО + ЦЕЛОСТНОСТЬ + СЛУЖЕНИЕ = ВЛИЯНИЕ
КОНФЛИКТ + НЕПРЕДСКАЗУЕМОСТЬ + ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ = РАЗВИТИЕ СИСТЕМЫ
АВТОРИТЕТ + РЕСУРСЫ + ВОЗДЕЙСТВИЕ = ВЛАСТЬ
НАБЛЮДЕНИЕ + УПРАВЛЕНИЕ + СОБЛЮДЕНИЕ = КОНТРОЛЬ
ГОСПОДСТВО = РАЗВИТИЕ СИСТЕМЫ + ВЛАСТЬ + КОНТРОЛЬ
ГОСПОДСТВО = ∑(∏ᵢ₌₁ⁿ Xᵢ)
ГОСПОДСТВО — это концептуальное понятие, которое обычно относится к власти, контролю или превосходству в каком-либо контексте.
∑ — знак суммы, означающий сложение всех членов, которые следуют за ним.
∏ᵢ₌₁ⁿ Xᵢ — это знак произведения, где ∏ означает умножение всех членов от i=1 до n, а Xᵢ — это переменные или факторы, которые умножаются.
Если интерпретировать эту формулу, она может означать, что "господство" является результатом суммы произведений различных факторов (Xᵢ), каждый из которых умножается на себя для всех значений от 1 до n. Это можно понять, как совокупный эффект множественных факторов, каждый из которых вносит свой вклад в достижение господства.
Это всего лишь метафорическая карта развития, где каждый шаг логически вытекает из предыдущего, далее реальное пояснение на примере математической формулы, как способ достижения конечной цели.
Математическое описание «Формулы Восхождения, Господства»:
Где:
R(t) — уровень восхождения (результат) в момент времени t.
A(s) — усилия (Action) в момент s.
E(s) — эффективность (Efficacité) усилий в момент s.
F(s) — сила препятствий (Frictions) в момент s.
L(s) — скорость обучения (Learning) в момент s.
(1 - F(s)) - "чистая" доля успеха после преодоления препятствий
- фактор забывания/дисконтирования знаний
ds - бесконечно малый элемент времени
Суть в том, что формула учитывает динамическую природу процесса - действия, и их эффективность, адаптивность и эволюцию во времени, а не постоянными значением.
Альтернативная формула (дискретная версия)
Если рассматривать процесс как последовательность шагов:
Где:
Rn — текущий уровень восхождения.
Значение: Текущее состояние или результат на шаге n.
Пример: Уровень навыка, высота подъема, степень достижения цели.
Δt — временной интервал.
Значение: Время, прошедшее между шагами n и n+1.
Пример: День, неделя, месяц.
An — Усилия (Action)
Значение: Вклад энергии, ресурсов или действий на шаге n.
Пример: Количество часов обучения, инвестированные средства, физические усилия.
En— Эффективность (Efficacité)
Значение: Качество усилий, то есть насколько правильно и продуктивно они применяются.
Пример: Если усилия направлены в правильном направлении,
En близок к 1. Если нет — En меньше 1.
Fn — Препятствия (Frictions)
Значение: Внешние или внутренние факторы, тормозящие прогресс.
Пример: Усталость, недостаток ресурсов, внешние барьеры. Если Fn = 0.3, это означает, что 30% усилий теряются из-за препятствий.
Ln— Скорость обучения (Learning)
Значение: Способность адаптироваться и улучшать эффективность с каждым шагом.
Пример: Если Ln = 0.1, это означает, что с каждым шагом эффективность увеличивается на 10% благодаря опыту.
— Экспоненциальный рост от обучения
Значение: Кумулятивный эффект обучения. Чем выше Ln и Δt, тем сильнее ускоряется прогресс.
Пример: Если Ln=0.1 и Δt=1, то 
≈1.105, что означает 10.5% ускорения за каждый шаг.
Возможные области применения:
Обучение с подкреплением (reinforcement learning)
Адаптивное управление
Моделирование процессов обучения человека и роботизированных человекоподобных машин
Экономические модели с обучением агентов
Источники направления формулы:
Современная модификация классических формул RL для специфических задач
Авторская разработка для конкретного исследования в области адаптивного обучения
Междисциплинарная модель на стыке RL, когнитивной психологии и теории организационного обучения
Философский смысл:
Формула показывает, что восхождение — это результат:
Усилий (без них ничего не происходит),
Эффективности (усилия должны быть направлены правильно),
Минимизации препятствий (они неизбежны, но их можно уменьшить),
Обучение (оно ускоряет прогресс экспоненциально).
Основоположники теории и обучения с подкреплением:
Ричард Беллман (Richard Bellman) - создатель динамического программирования и уравнения Беллмана (1950-е).
Ричард Саттон и Эндрю Барто (Sutton & Barto) - авторы фундаментального учебника "Reinforcement Learning: An Introduction" (1998, переизд. 2018).
Кристофер Уоткинс (Christopher Watkins) - создатель Q-learning (1989).
Авторы концепции "восхождения" в философии и психологии, связано с работами таких мыслителей, как:
Абрахам Маслоу (иерархия потребностей и самоактуализация).
Карл Юнг (индивидуация и духовный рост).
Фридрих Ницше (концепция "Übermensch" — человека, преодолевающего себя).
23.07.2025
Автор и разработчик идеи © Артур Геннадьевич Довгуль, FR