Wie können Perzeptronen entfernte permanente Objekte (Reflexonen oder Perzeptronen) wahrnehmen? Mit dem Wahrnehmen eines Objektes meinen wir, diesem in konsistenter Weise eine momentane Zeit und einen entsprechenden Ort zuzuordnen. Wir statten Perzeptronen, die einem einfachen Lebewesen nachempfunden sind, mit einem Sehvermögen aus, das sich an der Sehvorstellung der alten Griechen orientiert: Das Perzeptron sendet Photonen (Lichtteilchen) aus und vermag reflektierte Photonen wahrzunehmen.
Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu diesem Inhalt zu erhalten
Die Beschränkung auf eine einzige Dimension beeinträchtigt die zentralen relativistischen Phänomene wie etwa Zeitdilatation und Längenkontraktion nicht, sie führt aber zu einer segensreichen Verminderung des Aufwandes im rechnerisch formalen Bereich und damit zu vermehrter Transparenz.
Der Terminus Perzeptron geht auf Frank Rosenblatt (1928–1971) zurück und bezeichnet künstliche neuronale Netze, die bei der Musterklassifikation eingesetzt werden können. Im einfachsten Fall ordnet ein solches neuronales Netz einem Eingabevektor
\((x_1 | x_2)\) einen Ausgabevektor
\((y_1|y_2)\) zu, wobei dessen Koordinaten
\(y_i\) vermittels gewichteter Summen
\(y_i = \sum _{j = 1}^{2}a_{ij}\cdot x_j \) der Messwerte
\(x_j\) ermittelt werden. Weil bei Bondibezugssystemen ebenfalls gewichtete Summen auftreten
ist deren Bezeichnung als
Perzeptronen gerechtfertigt.
Wenn man lediglich die Konstanz der Zweiweg-Lichtgeschwindigkeit voraussetzt, sind auch andere Orts- und Zeitzuweisungen für entfernte Ereignisse denkbar, siehe beispielsweise (Jammer 2006, S. 177).
Aus der strengen Monotonie der Perzeptionsfunktion
\(\mathcal {T}\) und wegen
\(T(\beta ^{*}) = \frac{\mathcal {T}(\gamma ) + \mathcal {T}(\alpha )}{2}\) folgt, dass
\(\mathcal {T}(\alpha ) \mapsto T(\beta ^{*})\) streng monoton wachsend ist und damit die Parametrisierung einer Weltlinie nach
\(T(\beta ^{*})\) möglich ist.
