Plonky

Ta opp fag for å komme inn på indøk høres ut som sløsing av tid ved mindre du har en veldig stor drøm om å bli mellomleder med en gang du er utdannet. Det er allerede mangel på IT-ingeniører i Norge og det kommer bare til å bli verre, så godt betalt jobb får du uansett. Det finnes linjer som har bedre studenter og får bedre betalt enn indøk. Grunnen til at folk hater indøk er at enkelte studenter har opp igjen årene likt å poengtere at indøkere kommer til å bli sjefene til resten av de som studerer på Gløs. Etter min oppfatning er dette mer eller mindre useriøs erting som hovedsakelig skjer i fadderperioden.

I kvantefysikk brukes ordet målinger om alle interaksjoner der partiklene blir "målt", som gjelder alle interaksjoner der bølgefunksjonen til partiklene kollapser. Det kan være det finnes en underliggende teori, men dette er på grensen til filosofi. Fysikk handler i bunn og grunn ikke om å finne ut hvordan naturen funker, men om hvordan vi opplever naturen.

Kvantemekaniske simuleringer er basert på sannsynlighet, e.g. gjennom statistisk fysikk som beskriver fordelingen av partikler i kondenserte materie fysikk. Selv om det er mulig å simulere hvordan partiklene kan bevege seg, er det ikke mulig å forutse hvordan de beveger seg da dette er probabilistisk.

Sannsynlighet er en matematisk begrep fra sannsynlighetsteori som beskriver hvor sannsynlig noe er, og det viser seg at denne teorien er veldig praktisk til å beskrive deler av fysikken. Fra et fysikk-perspektiv skiller man ofte mellom to hovedtyper av systemer når man snakker om sannsynlighet: (i) Alle prosesser som er makroskopiske (e.g. kaste kron eller mynt) er deterministiske og resultatet kan regnes ut gitt initialbetingelser. (ii) Kvantemekaniske prosesser derimot er ikke deterministiske, der e.g. posisjonen til en partikkel er tilfeldig og beskrives ved en sannsynlighettetthetsfunksjon. Altså kan man ikke si noe om hvor partikkelen er, man kan bare si noe om hvor sannsynlig det er at partikkelen er på en gitt posisjon.

"Sample varaince" er et estimat på variansen til en fordeling regnet fra en "sample" fra fordelingen, og vil derfor ikke være lik variansen til den faktiske fordelingen. Jeg tror det du leter etter heter Bessel's correction, som er korreksjonen som gir n-1 istedenfor n i nevneren fordi gjennomsnittet til samplen er tilfeldig og en stokastisk variabel i seg selv (altså mister du en frihetsgrad). Bessel's correction dukker naturlig opp i utledningen av sample variance, som kort forklart går ut på at man regner ut forventningsverdien til variansen til samplen, og gir variansen til samplen som funksjon av variansen til den faktiske fordelingen med en korreksjon som er Bessel's correction.