Без заголовка

Упомянутые правила являются частью современной математической логики, хотя и привязаны к классической. Эта бинарная логика безусловно полна ограничений, и по мнению Александра Александровича Зиновьева, в двадцатом веке логика ушла от богатства логических работ девятнадцатого века, но бинарной "классической" логике нельзя не отдавать должного. Поэтому перебегая от метода к методу, я в итоге решил плотно ознакомиться с бинарной, и только после переходить ко многозначной логике, выдерживая в русле математической логики, ибо оная предполагает возможность переложить рассуждения в компьютерную модель. Я не знаю что такое байесова логика, в голову приходит теорема Байеса из теории вероятности, и можно предположить, что байесова логика является подвидом многозначной логики, в которой (1) ложь-истина вычисляется "вероятностью" от 0 до 1 и (2) оценка вероятности/истинности одной утверждения может повлияеть на вероятность/истинность другого утверждения. При этом, предполагая участие теоремы Байеса в этих вычислениях, эти выводы/вычисления должны проходить в рамках заранее сформулированных понятий со связями между оными. И если понятий со связями нет, то ни байесова вывода, ни формального не получится. Я как-то интересовался выводом пользуясь статистическими методами, значимой частью которого является проверка статистических гипотез. На правах ознакомления пришлю неполную схему, которая с формальной точки зрения проста, но использование в большой работе требует валидации и уточнений по каждому элементу и связи, что, в зависимости от уровня теоретической и методологической подготовки человека, уйдёт от нескольких человекомесяцев до нескольких человеколет. Статистику и теорию вероятности тоже можно переводить в компьютерные модели, но до проработанной символической логики требуется проделать гигантское количество работы, и я не уверен, что она под силу одному человеку вне зависимости от остроты ума, широты познаний и количества чугуния пятой точки. Возвращаясь к питону через GPU. На мой взгляд, показать ограниченность питона можно и в рамках формальной логики. Сейчас же позиция такова. Мой текущий длинный проект может потребовать больших вычислений в режиме реального времени, как минимум часть которых потребует большого количества одинаковых операций, а значит перевод в GPU может стать верным архитектурным решением. Учитывая сомнительность поспешной оптимизации, микросервисную архитектуру, потребность в вычислениям можно будет удовлетворить в том числе оптимизацией кода (на питоне) или размножением контейнеров. И только если методы "родной" питоновской экосистемы станут недостаточными, если Питон действительно не может сам в GPU (я пока видел обратные примеры), часть микросервисов можно будет переписывать на другом языке, например, Julia.