Søren in Norwegen

Im ersten Nachtrag zu dieser Reihe sprach ich ueber Guppies. Dies als Beispiel um darauf aufmerksam zu machen, dass es fuer die gesamte Population gesehen vermutlich grøszere negative als positive Konsequenzen haben wird, wenn wir die Gene des Menschen nur mit dem Blick auf Intelligenz modifizieren wuerden.

Dort erwaehnte ich auch (mal wieder) die Ashkenazi Juden und wie diese sich in einem natuerlichen „Experiment“ in Richtung (durchschnittlich) erhøhter Intelligenz entwickelt haben und dass dies auch mit (genetischen) Nachteilen einher ging.

Nun stolperte ich vor kurzem ueber einen Artikel von Cochran, G., Hardy, J. und Harpending, H. im Journal of Biosocial Science, 38 (5), 2006 , pp. 659 — 693 in dem es (mal wieder) um diese Gruppe und deren „besonderen Eigenschaften“ ging. Der Titel des Artikels ist „Natural History of Ashkenazi Intelligence“ … *hust*.

Aber ich will im Speziellen gar nicht darauf hinaus, sondern dort wird ein Textbuch zitiert auf welches ich leider keinen Zugriff habe. Deswegen zitiere ich das Zitat ausnahsmweise ungeprueft:

„[…] selection for a metric character that is not fitness itself must reduce mean fitness unless the character and genes controlling it are completely neutral […].“

Das ist die Verallgemeinerung des beim letzten Mal beispielhaft angefuehrten Prinzips: wenn man die Vermehrung von Lebewesen nur aufgrund einer bestimmten Eigenschaft erlaubt, wenn man also eine spezifische Sache (bspw. IQ) selektiert, dann wir das _immer_ die allgemeine Ueberlebenswahrscheinlichkeit dieser Lebewesen (als Spezies) vermindern … und ja das gilt im Wesentlichen, auch beim IQ (siehe das Beispiel der Ashkenazi Juden).

Oder anders: mal wieder ein Verweis auf diesen Beitrag.

Dieser Vogel Dinosaurier hier …

Quelle, Fotograf: Quartl, Lizenz: CC BY-SA 3.0

… wirkt erstmal ganz fluffig. Aber wenn man sich dessen Fuesze mal (aus sicherem Abstand) genauer anschaut …

Quelle, Fotograf: Dezidor, Lizenz: CC BY 3.0

… dann wirkt das gar nicht mehr fluffig.

Beim Guardian stiesz ich auf ein Video, welches dieses Wesen im Attackmodus zeigt. Also ich haette keine Chance gegen diesen eindeutigen Nachfahren fleischfressender Dinosaurier.

„Vogel“ … my ass!

Das wird ein etwas merkwuerdiger Artikel, denn ich werde etwas bereits Bekanntes und Verworfenes nochmals aufgreifen, um dies dann schon wieder zu verwerfen. Aber der Reihe nach.

Alles fing damit an, dass ich beim letzten Mal erwaehnte, dass ich nochmal auf etwas zurueck kommen werde. Dies fuehrte dazu, dass ich mir mal das Verhaeltnis der totalen Links zu den Selbstreferenzen (pro Linklevel) anschaute. Das Ergebnis ist die rote Kurve in diesem Diagramm:

Eine aehnliche „Operation“ fuehrte ich bereits beim vorletzten Mal fuer die neuen Links aus und das dortige Resultat packte ich hier nochmals als graue Kurve dazu. Man beachte, dass jeweils _nur_ die linke Ordinate fuer die rote und _nur_ die rechte Ordinate fuer die graue Kurve gelten. Die horizontalen Linien sind die Mittelwerte der (beim vorletzten Mal erkannten, diskutierten und wieder verworfenen) „Abschnitte“ der grauen Kurve.

Auf den ersten, fluechtigen Blick scheint man in beiden Faellen ungefaehr die gleiche Anzahl an totalen Links (pro Linklevel und relativ zur gemessenen Grøsze) zu haben … ja 40 ist ungefaehr 100. Das ist natuerlich Quatsch, denn das Resultat beim letzten Mal war ja bereits, dass man im Durchschnitt (deutlich) weniger als 10 Selbstreferenzen pro Linklevel hat. Des Raetsels Løsung liegt in der Skalierung der linken Ordinate. Da steht „Millionen“ in Klammern. Die Zahlen auf der linken Seite muessen also alle mit eine Million multipliziert werden.

Wie beim letzten Mal vermutet, sieht man am Anfang der roten Kurve (bis LL₅), dass die Anzahl der totalen Links viel schneller zunimmt, als die Anzahl der Selbstreferenzen. Somit ist die dortige Erklaerung fuer das relativ breite Maximum der zugrundeliegenden Verteilung als plausibel anzusehen.

Zu meiner Ueberraschung kann man ab ca. LL₂₂ durchaus einen konstanten Wert fuer das Verhaeltnis dieser beiden Grøszen annehmen. Ich haette erwartet, dass das stetig abnimmt. Es gibt keinen Grund, warum eine Seite bspw. 60 Linklevel nach dem Ursprung noch besagten Ursprung zitieren sollte.
Andererseits sind wir hier in einem Bereich, wo die Anzahl der Selbstreferenzen sowieso nur ein paar hundert und darunter (zum Ende hin eine ganze Grøszenordnung darunter) liegt. Bei immer noch ueber 10 Milliarden totalen Links (ueber alle Linknetzwerke aller Seiten). Das ist also so ’ne Art „Grundzustand“ bzw. erklaerte ich bereits beim letzten Mal, wie das ausfuehrlich besprochene Artefakt zu einem „Grundbeitrag an Selbstreferenzen“ zum Ende hin fuehrt.

Wenn ich aber diesen „Grundzustand“ als richtig annehme, dann sehe ich in der roten Kurve einen Bereich von LL₅ bis LL₉, der definitiv darueber liegt. Dieser Bereich faellt mit dem ersten Abschnitt der grauen Kurve zusammen. Danach befinde ich mich zwar im Bereich des „Zappelns um den Grundwert“, aber bis ungefaehr LL₂₂ zappelt das nur wenig und es scheint vielmehr stetig nach unten zu gehen; als ob da ein Mechanismus ueber den zufaelligen Schwankungen liegt.

Um Letzteres zu veranschaulichen, denke man sich eine Ente, einen Elefanten, einen Tyrannosaurus welcher im Zickzack ueber einen Fluss ohne Strømung schwimmt … auch wenn ein Flusz ohne Strømung mglw. kein Fluss mehr ist:

In diesem (hier idealisierten) Fall benutzt der Tyrannosaurus gleich viel Kraft um abwechselnd nach links und dann wieder nach rechts zu schwimmen. Das ist das Ruhesystem der Kønigsechse. Im hier gedachten Fall faellt dieses zusammen mit dem Ruhesystem des Flussufers und eine derartige Bewegung bedeutet, dass die Position des Tyrannosaurus um die graue, gestrichelte Linie schwankt.
Im obigen Diagramm entspricht das im Wesentlichen der Situation ab ca. LL₂₅.
Es sei zu erwaehnen, dass sich der Echsenkønig in seinem eigenen Ruhesystem natuerlich ueberhaupt nicht bewegt. Deswegen zog ich den Kraftaufwand (beim Schwimmen in eine bestimmte Richtung) dazu, um zu zeigen, dass dennoch etwas passiert in Tyrannosaurusruhesystem … tihihi … es wuerde mich nicht wundern, wenn ich der erste Mensch bin, der dieses Wort geschrieben hat.

Es sei auch zu erwaehnen, dass ich die Vorwaertsbewegung hier nicht weiter betrachte, denn diese nehme ich als unveraendert auch fuer den naechsten Fall an, in dem eine Strømung dazu kommt:

Der Kønig der Echsen benutzt immer noch gleich viel Kraft um nach links bzw. nach rechts zu schwimmen. Somit bleibt in diesem Ruhesystem alles gleich. Vom Flussufer aus gesehen ist die Situation vøllig anders. Bewegungen nach links sind deutlich staerker und Bewegungen nach rechts schwaecher. Letztere gleichen Erstere im Mittel nicht mehr aus und es findet somit eine Bewegung nach links statt. Diese kommt aber NICHT durch den Kraftaufwand des Tyrannosaurus zustande sondern durch den „darunter“ liegenden Mechanismus der Strømung.

Ich weisz nicht, was dies fuer ein Mechanismus sein kønnte, der die Werte zwischen LL₉ und LL₂₂ im obigen Diagramm „nach unten treibt“. So wie weder Echsenkønig noch Flussufer eine konzeptuelle Vorstellung von der Strømung haben muessen und die Bewegung nach links trotzdem passiert.
Dieser Bereich zwischen LL₉ und LL₂₂ faellt nun aber erstaunlich gut mit dem zweiten Abschnitt der grauen Kurve zusammen. Der „Ueberlapp“ ist nicht perfekt. Dies kønnte daran liegen, dass ich die Grenzen des besagten zweiten Abschnitts beim ersten Mal falsch einschaetzte. Weil das in beiden Faellen zu einem „Grundzustand“ hingeht um den nur noch alles zappelt, habe ich nicht viel mit dem ich arbeiten kann, eben weil die Werte doch recht stark um besagten „Grundzustand“ zappeln.

Andererseits sind auch in diesem Fall die „Messwerte“ im „Strømungsbereich“ nicht all zu verschieden vom Grundzustandsmittelwert. Es ist somit auch hier wieder mindestens genauso plausibel, dass da ueberhaupt nix ist und ich Muster erkenne, die es gar nicht gibt.
Deswegen verwerfe ich auch in diesem Fall die „Beobachtung“ von individuellen Abschnitten bzw. Bereichen in den Meszgrøszen, die durch unterschiedliche Mechanismen zustande kommen (kønnten). Ich kann das aus den vorhandenen Daten einfach nicht klar genug „herausschaelen“.

Ich erwaehnte die Bereiche/Abschnitte aber nochmals so detailliert, weil diese trotz zwei methodisch unterschiedlicher „Messungen“ (scheinbar) zu erkennen sind. Unterschiedliche „Messungen“ deswegen, weil neue Links und Selbstreferenzen nix miteinander zu tun haben sollten. (Mit dem Unterschied natuerlich, dass die jeweilige (totale) Anzahl dieser Messgrøszen mit der Anzahl aller Links auf einem Linklevel (mehr oder weniger) korrelliert.)
Wenn aber etwas bei zwei unterschiedlichen Untersuchungen auftritt, dann ist da ja vielleicht doch was dran. Ich denke weiterhin nicht, dass dem so ist. Meine Sicherheit diesbezueglich ist aber etwas verringert durch diese Resultate. Und so ist das ja oft in der Wissenschaft … manchmal „jagt man Gespenster“ und manchmal stellen „Geister“ sich als echt heraus und pløtzlich lernt man was urst Cooles. Ich behalte das also im Hinterkopf.

Aber wie schon beim vorletzten Mal gesagt: sollte ich nix weiter in diese Richtung finden, dann erwaehne ich das still und heimlich einfach nicht mehr.

Selbstzitierungen … habe ich urspruenglich als Selbstreferenzen bezeichnet und dabei bleibe ich auch … konnte mir die Benutzung des anderen Wortes (mit gleicher Bedeutung) aber aufgrund der zeitlichen Naehe zu dieser Miniserie nicht verkneifen.

Wieauchimmer, mit Selbstreferenzen sind alle Links gemeint, die auf den Ursprung (also die Seite dessen Linknetzwerk ich gerade untersuche) (zurueck) verweisen. Das Konzept ist ja recht einfach zu verstehen.
Nach dieser kurzen Auffrischung bereits bekannter Dinge steige (wie immer) als Erstes ein mit der Summe aller Selbstreferenzen ueber alle Seiten pro Linklevel. Es ist die rote Kurve im linken Diagramm in diesem Bild:

Zum Vergleich habe ich wieder die gleiche Grøsze fuer die totalen Links in schwarz dazu gepackt. Wie zu erwarten ist die Anzahl der Links die zum Ursprung zurueck gehen massiv kleiner als die Anzahl aller Links auf einem Linklevel.

Interessant ist, dass das Maximum augenblicklich auf LL₁ erreicht wird. Das das schnell hoch geht ist jetzt  nicht soooo ueberraschend, denn die Anzahl der Selbstreferenzen ist natuerlich eine Funktion der Anzahl der totalen Links. Je mehr ich von Letzteren habe um so mehr Selbstreferenzen sollten (naiv angenommen) auftauchen. Aber dass diese Aussage dann nur noch bedingt gilt, die Anzahl der totalen Links nimmt weiter zu, die der Selbstreferenzen aber nicht, ist aber (wie gesagt) interessant.
Auszerdem ist das Maximum doppelt so breit im Vergleich mit allen anderen Verteilungen und zieht sich von LL₁ bis LL₄. Wieder: da die Anzahl der totalen Links weiter zu nimmt, wuerde das darauf hindeuten, dass die relative Anzahl der Selbstreferenzen ebenso schnell abnehmen muss. Ich komme darauf beim naechsten Mal zurueck.

Ansonsten ist die Form und der Verlauf der Kurve keine Ueberraschung und folgt im Wesentlichen der ausfuehrlich besprochenen Kurve der totalen Links.
Zu erwaehnen sei, dass die ca. 80k Selbstreferenzen auf LL₀ Artefakte sind. Das sind Seiten, die Links zu anderen Abschnitten auf der selben Seite haben. Die haetten rausgeschmissen werden sollen und ich liesz mich darueber bereits an anderer Stelle aus.

Im linken Diagramm habe ich (wieder) die rote Kurve grob auf 6 Millionen Seiten normiert, denn ich wollte (wieder) mal wissen, wie vielen Selbstreferenzen ich im Durchschnitt pro Linklevel begegne.
An dieser normierten Kurve kann man ein paar Sachen deutlicher sehen, als an den absoluten Zahlen der vorher besprochenen Summe der Selbstreferenzen … normierte Daten haben das oft so an sich, dass man Sachen besser sieht; deswegen ist Normierung ja sehr oft auch das Erste was ich mit Daten mache.

Wieauchimmer, man sieht bei LL₀, dass nur ca. 1 von 100 Seiten zu Sektionen auf der selben Seite (also sich selbst verweisen). Das ist zwar ein Artefakt, aber es ist gut zu wissen, wie grosz der Einfluss ist und dieses Resultat bestaetigt mein hier ausgedruecktes Bauchgefuehl, dass ich das „in den Fehler druecken“ kann.
Danach habe ich dann von LL₁ bis LL₄, im Durchschnitt 6 Selbstreferenzen. Da haette ich auf LL₁ (deutlich) mehr erwartet; dies aus dem Grund, weil ich dachte, dass es mehr hin-und-wieder-zurueck-Linkschleifen gibt.
Bei „mittleren“ Linkleveln um ca. LL₃₀ kann ich eine Selbstreferenz nur noch bei zwei von hunderttausend Seiten erwarten. Das scheint sinnvoll zu sein, denn so weit weg vom Ursprung, sollte eine (neue) Seite rein gar nix mehr mit dem Anfang zu tun haben. Weswegen sollte diese dann aber auf eben jenen verweisen?

Das Ende der Kurve ruehrt (immer noch) von dem ausfuehrlich besprochenen Artefakt her und Selbiges erklaert auch die Werte. Ich erinnere daran, dass besagtes Artefakt die Saisons eines suedamerikanischen Fuszballklubs sind. Desweiteren lande ich am Ende immer auf den selben Seiten; eben jene Saisons. Ich kann mir durchaus vorstellen, dass im Durchschnitt bei jeder dieser Saisonseiten fuer fuenf Urspruenge (andere Saisons, Fuszballspieler oder (andere) -klubs) eine Selbstreferenz erscheint. Das wuerde zu ca. 100 Seiten im Dunstkreis dieses Fuszballklubs fuehren … diese Abschaetzung scheint plausibel.

Nun ja, das soll genug sein. Wie bei den neuen Links werde ich auch diese Zahlen durch die (relevanten) Auswertungen schicken. Ich denke nicht, dass ich dabei was Neues entdecken werde.
Beim naechsten Mal normiere ich dann aber zunaechst diese Summe der Selbstrefernzen auf die Anzahl der totalen Links (pro Linklevel) … denn das habe ich ja oben bereits (indirekt) angekuendigt.

Ich wollte diese Miniserie abschlieszen, deswegen folgt schon heute die Besprechung der Zitierungen, welche mein (dritter) Artikel mit dem Titel „In-Situ Strain Measurements in Large Volumes of Hardening Epoxy Using Optical Backscatter Reflectometry“ erhalten hat.

Das geht schnell, denn derer sind es nur vier und eine ist ’ne Selbstzitierung.

Ehemalige Kollegen haben „Novel in-situ residual strain measurements in additive manufacturing specimens by using the Optical Backscatter Reflectometry“ geschrieben und das zaehlt zwar, aber irgendwie auch nicht so richtig.
Den ersten Autor kenne ich nicht und insgesamt faellt der Artikel negativ auf. Er schreibt meinen Namen falsch. Zwar wird das richtige „ø“ verwendet aber es folgt ein Punkt nach dem „S“ und vor dem Rest meines Vornamens. Da frage ich mich natuerlich, wie sowas passieren kann. Das ist eine rhetorische Frage, denn ich weisz die Antwort: nicht genug Interesse auch Details ordentlich zu machen. Oft genug ein Erkennungszeichen fuer Forschung die ich beim letzten Mal „unbedeutend“ nannte.
Schlimmer ist aber, dass nicht verstanden wurde, wie eine meiner wichtigen Methoden funktioniert … bereits beim letzten Mal erwaehnte ich, dass „unbedeutend“ eigentlich besser durch den englischen Begriff „mediocre“ ersetzt werden sollte.

Die letzten zwei Artikel die mich zitieren sind „richtige“ Artikel:
– „Real-time monitoring for the CFRP/aluminium-alloy bonding structure during curing process using encapsulated fiber Bragg grating sensor“ … *hust* … und
– „Interaction of horizontally aligned coplanar 3D penny cracks under compression“ … *hust*.

In beiden werde ich im richtigen Zusammenhang zitiert. Bei Ersterem werde ich im Sinne von „andere haben das auch gemacht“ und bei Letzterem als Quelle fuer eine (generelle und richtige) Behauptung zitiert. Das ist OK fuer mich, insb. wenn ich bedenke, wie „schlimm“ es haette sein kønnen.

Ich denke nicht, dass da noch viel mehr Zitierungen dazu kommen. Es sind bald vier Jahre vergangen seitdem meine Artikel verøffentlich wurden und nur wirklich gute Forschung (mit Einschraenkungen) wird nach 5 Jahren noch zitiert.

Damit endet die Nabelschau. Ich dachte urspruenglich, dass es nur ein langer (Geburtstags)Beitrag wird, aber nun sind drei draus geworden.

Mein zweiter Artikel hat den Titel „A Practical Approach for Data Gathering for Polymer Cure Simulations“ und gleich die beiden ersten Zitate zeigen, wie wichtig das ist offen und auf englisch zu publizieren.

Die erste Zitierung ist auf (ich nehme an) russisch (und der Link ist scheinbar (!) suspekt, CyberLeninka ist aber echt und gut) mit dem Titel „МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ОТВЕРЖДЕНИЯ ПОЛИМЕРНОГО СВЯЗУЮЩЕГО И ИЗМЕНЕНИЯ МИКРОТВЕРДОСТИ В ЕГО ОБЪЕМЕ„. Uebersetzt ist das „Modeling of the Curing Process of a Polymer Resin and Changes in Microhardness in its Volume“. Mein Artikel wird da zunaechst nur als eins unter mehreren genannt und weil ich das nicht lesen kann, hatte ich zunaechst den Eindruck, dass wieder nur die Literaturliste aufgepeppt werden sollte. Aber wenn ich mir die Diagramme (und den Titel) anschaue scheinen die tatsaechlich etwas Aehnliches zu machen wie ich, da wurde ich also mglw. im richtigen Zusammenhang und zurecht zitiert.

Das zweite Zitat ist in einer (mich duenkt) Masterarbeit mit dem spanischen Titel „Caracterización de biomasa mediante uso y aplicación de calorimetría diferencial de barrido„. Das kann ich auch nicht lesen und muss das somit wieder via der Bilder einschaetzen und auch hier scheint alles OK zu sein.

Ich habe ein bisschen den Eindruck, dass mein Artikel diese Wissenschaftler mglw. nie „erreicht“ haette, wenn diese nicht offen gewesen waere. Es ist aber schade, dass diese beiden Publikationen nicht auf englisch sind, denn dadurch kønnen viele andere Menschen nur wenig damit anfangen :( .

Als naechstes folgen zwei Konferenz/Proceedings-artikel (und zu dieser Publikationsform sagte ich ja beim letzten Mal was):
– „An Approach to Modelling the Manufacturing Process of Thermoset Composite Reinforced with 3D Woven“ und
– „The Curing Simulation And Prediction Of Shape Distortion Of Thermoset Composite Reinforced With 3d Woven“ … *hust*

Diese beiden Publikationen illustrieren uebrigens eine heutzutage weitlaeufig in der Wissenschaft verbreitete Praxis: unbedeutende Forschung erzeugt unbedeutende Forschung erzeugt unbedeutende Forschung …
Das soll jetzt nicht falsch verstanden werden und war bestimmt ohnehin schon immer so. Die Forschung an sich ist vermutlich ziemlich gut (so wie meine), aber sie ist auch ziemlich standard (wie auch meine) und wird niemals von irgendwem wirklich gelesen werden (so wie vermutlich meine eigenen Artikel) … deswegen unbedeutend … und ja, das ist immer ein bisschen schwer fuer mich das zuzugeben :( .

Im Folgenden nur noch echte wissenschaftliche Artikel. „Echt“ in dem Sinne, dass diese in „peer-reviewed“ Journalen erschienen.
Weil ich diesen Beitrag nicht wieder mit Aerger abschlieszen møchte, zunaechst die Artikel die mich geraergert haben.

Es geht los mit „Numerical Simulation of HTPB Resin Curing Process Using OpenFOAM and Study the Effect of Different Conditions on its Curing Time“ … *hust*.
OKOK, ich gebe zu, dass es schon cool ist in einem Journal mit dem Titel „Propellant, Explosives, Pyrotechnics“ zitiert zu werden. Aber die Autoren haben sich bei meinem Artikel anscheinend nur die Bilder angeschaut (was leider auch normal ist) und daraus falsche Schlussfolgerungen geschlossen.

Bei den naechsten zwei …

– „Curing kinetics of a siloxane pre-ceramic prepreg resin“ … *hust*
– „Kinetics of carbon nanotube-loaded epoxy curing: Rheometry, differential scanning calorimetry, and radio frequency heating“ … *hust*

… werde ich zwar durchaus im richtigen Kontext zitiert, aber die Autoren attribuieren eine Gleichung (und somit ein ganzes Theoriegebaeude) mit meinem Artikel! Original ist das von wem anders und ich habe den auch nicht direkt gefunden. Fuer mich war das ein Grund Zeit damit zu verbringen, Originalquellen zu finden und dann auch zu lesen, zu verstehen und auf mein Thema anzuwenden! DAS ist nach meinem Verstaendnis die korrekte wissenschaftliche Arbeitsweise.
Nicht nur wegen „Ehre wem Ehre gebuehert“, sondern auch weil sich Fehler und falsche Interpreationen einschleichen. Je laenger die Kette von Zitierungen umso grøszer die Wahrscheinlichkeit. Allein schon deswegen sollte man immer die Originale zitieren, damit man sich sicher sein kann, dass man das richtig interpretiert.
Klar finde ich das toll, dass ich zitiert werde, aber letztlich ist oben erwaehnte Arbeitsweise das was ich mit „unbedeutend“ (oder besser auf englisch: „mediocre“) meine … *seufz*

Aber den Vogel schieszt „A Method to Derive the Characteristic and Kinetic Parameters of 1,1-Bis(tert-butylperoxy)cyclohexane from DSC Measurements“ ab. Zum Einen behaupten die (indirekt eben durch die Zitierung im Kontext), dass ich nur eine Messung machen musste. Das ist total falsch, denn der Ansatz den ich benutze funktioniert ueberhaupt nicht mit nur einer Messung.
Aber vøllig krass ist, dass die Autoren mir die Benutzung einer Methode andichten, die ich weder benutzt habe, noch jemals erwaehne (ich hatte von der noch nicht mal gehørt) … *doppelseufz*

Die letzten vier Zitierungen sind OK in dem Sinne, dass ich erwaehnt werde a la „Wir [die Autoren] ziehen uns das nicht aus der Nase, andere haben das auch schon gemacht“ und an den Artikeln hab ich nix weiter auszusetzen:
– „Method for residual strain modeling taking into account mold and distribution of heat transfer coefficients for thermoset composite material parts„,
– „Formation of fiber composites with an epoxy matrix: state-of-the-art and future development“ … (konnte das nicht in freier Form finden),
– „Optimization of a commercial epoxy curing cycle via DSC data kinetics modelling and TTT plot construction“ … *hust*
– „Real-time monitoring for the CFRP/aluminium-alloy bonding structure during curing process using encapsulated fiber Bragg grating sensor“ … *hust*

Die Autoren des letzten Artikels bekommen ein Bienchen, denn die benutzen das richtige „ø“ in meinem Namen … tihihihi … (auch wenn man’s nur im PDF sehen kann).

Das war’s fuer heute. Bleibt nur noch einer meiner Artikel uebrig fuer’s naechstes Mal.

Ich sage ja oft, dass in der Wissenschaft laengst nicht nur die reine Wahrheit gesprochen wird, dass sich die Wahrheit aber letztlich durchsetzt. Diese ist aber mglw. nicht von Anfang an erkennbar (und natuerlich passieren auch Fehler). Detailliert besprochen wurde dies z.B. ich in dieser Miniserie.

Aber dann ist da noch Plancks Prinzip:

A new scientific truth does not triumph by convincing its opponents and making them see the light, but rather because its opponents eventually die and a new generation grows up that is familiar with it […]

Dem wuerde ich nicht absolut zustimmen, aber da ist durchaus was dran. Und natuerlich kann ich auch eine ganz konkrete Untersuchung dazu vorzeigen: „Persistence of Contradicted Claims in the Literature“ in JAMA, 2007, 298 (21), pp. 2517–2526 von Tatsioni, A., Bonitsis, N. G. und Ioannidis, J. P. A. (ja, genau der!). In diesem Artikel haben die drei Autoren mal geschaut, wie sehr ehemals in der Medizin vielzitierte und wichtige Studien auch dann noch zitiert wurden, nachdem diese sich als nicht richtig herausgestellt hatten.

Das Ergebnis: es kuemmert keinen, wenn Ergebnisse nicht repliziert werden kønnen.
OKOK, ich gebe zu, dass das jetzt sehr provozierend formuliert war. Die Autoren druecken das besser aus:

Sometimes investigator beliefs in scientific circles may have similar psychological characteristics as the nonscientific beliefs observed in other areas of society.

Oder anders: wenn jemand eine Karriere darauf aufbaut, dass die Ergebnisse von wem anders richtig sind, so ist dieser jemand letztlich auch nur ein Mensch. Deswegen werden trotz gegenteiliger Resultate besagte urspruengliche Untersuchungen auch weiterhin oft und in positiven Kontexten zitiert und es dauert dann eben ca. 10 Jahre bevor dem nicht mehr so ist.

10 Jahre sind nun aber kein Lebensalter und noch nicht mal die Dauer einer Karriere. Andererseits werden junge Menschen die (im guten Glauben Vertrauen an die Richtigkeit der originalen Studien) versuchen ihr Ergebnis auf unwahren Resultaten aufzubauen keine Karriere haben … das ist dann auch so eine Art „Aussterben der Gegner“.

Aber auch wenn es eine Weile dauern mag, letztendlich setzt sich das durch, was die Realitaet besser beschreibt. So ist das nunmal in der Wissenschaft.

Beim letzten Mal bemerkte ich, dass es so aussieht, als ob die individuellen Verteilungen der totalen bzw. der neuen Links mglw. um einen konstanten Faktor „springen“.

Deswegen schaute ich mir mal das Verhaeltnis aus der Anzahl der totalen und der neuen Links an:

An diesem Bild ueberraschte mich zunaechst, dass meine Vermutung sogar richtig war. Desweiteren ueberraschte mich wie grosz das Verhaeltnis ist. Auf den ersten Blick haette ich aus den erwaehnten Spruengen so Pi-mal-Daumen einen Faktor zehn vermutet. Bei genauerem Hinschauen wuerde ich aber sagen zwischen ca. 10 und 100. Und das ist ja auch das was man hier sieht.

Von Anfang und Ende abgesehen, wuerde ich den Grafen prinzipiell in drei Abschnitte einteilen. Die roten horizontalen Linien stellen den Mittelwert dieser Abschnitte dar.
Als Erklaerung fuer den ersten Abschnitt wuerden wieder vielzitierte Seiten mit vielen Links herhalten. Weil diese oft zitiert werden, tragen sie sehr stark zur Anzahl der totalen Links bei. Aber aus dem selben Grund tragen sie nicht zu den neuen Links bei, denn oft geschieht deren Zitierung schon auf den allerersten Linkleveln.
Der zweite Abschnitt kønnte durch „mittelhaeufig“ zitierte Seiten zustande kommen, wird aber immer noch durch die vielzitierten Seiten beeinflusst. Diese mittelhaeufig zitierten Seiten haben weniger totale Links und das Verhaeltniss geht runter. Dafuer gibt es davon mehr und der Bereich zieht sich auf der Abszisse laenger hin. Prinzipiell kønnte „mittelhaeufig“ durch grosze, weitschweifende, sich ueber viele Seiten verteilende, aber nicht super wichtige Themengebiete zustande kommen. Ein Beispiel waere Skisport oder Wissenschaft.
Im dritten Abschnitt dann haben wir mehr oder weniger obskure Seiten die selten zitiert werden und mit wenigen totalen Links. Die Ursachen der ersten beiden Abschnitte wirken natuerlich auch hier noch mit rein.

Andererseits sind die Unterschiede in den durchschnittlichen Verhaeltnissen dieser Abschnitte jetzt auch nicht sooooo grosz; nicht mal ein Faktor zwei. Auszerdem habe ich mit dem Ausdenken zu den Ursachen von visuellen Abschnitten schonmal gehørig daneben gegriffen. Deswegen bilde ich mal nur den Durchschnitt ueber alle drei dieser Abschnitte und erhalte einen (durchschnittlichen) konstanten Faktor von ca. 44.
Das bedeutet, dass ich, nach dem „explosiven“ Anfang, im Durchschnitt schon 44 Links gesehen habe, bevor ich auf einen treffe, der neu ist. Auch wenn mir das jetzt ziemlich viel vorkommt, so wundert es mich auch nicht so richtig. Denn die vielzitierte Seiten mit vielen Links dominieren das Linknetzwerk gerade ganz zu Anfang komplett … aber das wurde ja bereits mehrfach diskutiert.

Wieauchimmer, ich habe mal die Anzahl der neuen Links per Linklevel mit diesem konstanten Durchschnittsfaktor multipliziert. Das ist die rote Kurve in dieser Abbildung:

Der visuelle Vergleich mit der schwarzen Kurve, welche die schon so oft gezeigte Summe der totalen Links per Linklevel darstellt, ist erstaunlich gut.

Fuer die blaue Kurve (rechte Ordinate) sah ich die Summe der totalen Links als „wahren“ Wert an. Dann bildete ich die Differenz der beiden zuerst erwaehnten Kurven und setzte diese Differenz mit dem „wahren“ Wert ins Verhaeltnis. Dieser Wert ist dann die prozentuale Abweichung der Abschaetzung vom wahren Wert.
Wie man sieht, ist die Abschaetzung gar nicht mal so uebel und die Abweichung liegt ueber weite Bereiche um 20 %. Nur 20 % Abweichung ist bei Daten aus der echten Welt, sehr groben Vereinfachungen und aeuszerst simplen Annahmen durchaus gut. Zu beachten ist auch, dass selbst eine Abweichung von 100 % nur einem Faktor (der nichts mit dem konstanten Faktor zu tun hat) von zwei  entspricht.
Ganz am Anfang ist die Abschaetzung natuerlich deutlich schlechter. Das liegt daran, dass dort im Wesentlichen die Anzahl der neuen Links der Anzahl der totalen Links entspricht. Dies mit einem konstanten Faktor zu multiplizieren fuehrt natuerlich zu Quark.

Abschlieszend sei zu sagen, dass es mitnichten haette so sein muessen, dass die eine Grøsze aus der anderen mithilfe eines konstanten Faktors berechnet werden kann. Genausogut haette der Faktor auch stetig (im Sinne von Differenzierbarkeit) abnehmen kønnen. Eine unstetige Abnahme wird so’n bisschen durch die erwaehnten drei Abschnitten suggeriert. Aber ich bin, wie gesagt, diesmal lieber etwas vorsichtiger mich da festzulegen.
Spaeter komme ich unter Umstaenden aber vielleicht doch nochmal auf die drei Abschnitte zurueck. Die hier im Detail erklaerte Messgrøsze kønnte mir mglw. erlauben solche Gruppen zu erkennen. Wenn dem aber nicht so ist, werde ich das still und schweigend einfach nicht mehr erwaehnen :P

Damit bin ich mit den neuen Links durch. Beim naechsten Mal geht’s dann mit den Selbstzitierungen los.

Neulich stolperte ich ueber einen Artikel in dem der Autor Systeme vorstellte, die ueberraschend Turing-vollstaendig sind. Einige davon waren extrem technische Sachen (wie zum Beispiel das geschickte Rumschieben von Arbeitsspeicher). Andere Beispiele sind (mehr oder weniger) weithin bekannt (bspw. Computerspiele wie Minecraft oder Dwarf Fortress oder natuerlich die meisten (aber nicht alle) Programmiersprachen).
Und dann waren da ein paar Beispiele die ich so cool fand, dass ich die Idee dieses Artikels klaue als Inspiration nehme und daraus eine Miniserie mache.

Heute aber nur eine Einfuehrung, denn mich duenkt ich sollte wenigstens kurz darauf eingehen, was Turing-Vollstaendigkeit eigentlich bedeutet.

In kurz ist ein System Turing-vollstaendig, wenn die Regeln dieses Systems benutzt werden kønnen um jeden beliebigen Computeralgorithmus zu implementieren. Das wichtige an einem Computeralgorithmus ist, dass dieser eine endliche Anzahl von Instruktionen hat um eine Eingabe zu bearbeiten.

Nebenbemerkung: eine endliche Anzahl von Instruktionen bedeutet NICHT, dass besagter Algorithmus jemals endet — unendliche Schleifen møgen dies verhindern. Das ist das sogenannte Halteproblem … eines der der ersten Probleme die im allgemeinen Fall als unentscheidbar erkannt wurden. Aus gegebenem Algorithmus und Eingabe kann man im allgemeinen NICHT erkennen, ob das Programm jemals zum Ende kommt.
In vielen konkreten Faellen kann man das aber sehr wohl entscheiden. In Faellen wo es wichtig ist, dass eine Berechnung terminiert, werden sogar Programmiersprachen benutzt die bspw. unendliche Schleifen automatisch beenden, Solche Programmiersprachen sind dann aber meines Wissens nach meist NICHT Turing-vollstaendig (denn sie kønnen ja nicht jeden Computeralgorithmus ausfuehren).

Wenn ein System Turing-vollstaendig ist, so bedeutet das auch, dass dieses System jedes beliebige andere Turing-vollstaendige System emulieren kann … oder leichter einzupraegen: Can it run DOOM? … und die Antwort ist vermutlich: Yes, it can.

Aber Achtung! Turing-Vollstaendigkeit heiszt NICHT dass oben erwaehnte Emulierung einfach zu implementieren ist oder schnell laeuft oder konkret (wenn auch theoretisch) møglich ist. Die ersten beiden Einschraenkungen sind intuitiv zu verstehen. Die Letzte folgt daraus, dass Turing-Vollstaendigkeit eigentlich unendlich viel Arbeitsspeicher voraussetzt. Fuer alle praktischen Belange wird das ignoriert. Es kann dann aber doch der Grund sein, warum eine konkrete Emulierung nicht zu implementieren ist. Oder anders: DOOM laeuft heutzutage auf echt vielen Geraeten, das bedeutet aber nicht, dass man auf den selben Geraeten auch ein vollstaendiges Linux mit Multimedia- und Internetanwendungen laufen lassen kønnte.

So, das war jetzt alles aus der Welt der Computer. Dies deswegen, weil die Eigenschaft der Turing-Vollstaendigkeit dort „erfunden“ wurde und am einfachsten zu verstehen ist. In dieser Miniserie werde ich aber auch aus der Computerwelt heraus treten. Damit verbleibe ich bis zum naechsten Mal.

Wenn man Simon Stålenhags Bilder sieht, so kommen einem diese vertraut vor. Dies liegt zum Einen daran, dass vertraute Dinge zu sehen sind — ein Auto aus den 90’ern oder ein Wald wie am gegenueberliegenden Ende des Dorfackers. Zum Anderen liegt es aber auch daran, dass viele seiner Bilder urspruenglich im Internet verfuegbar waren. Dort wurden besagte Bilder irgendwie populaer, denn diese beinhalten auch nicht-familiaere Elemente wie Roboter oder futuristisch aussehende Maschinen und letztere beruehren Themen, die fuer den (mehr oder weniger) typischen Netizen in den Nullerjahren durchaus von Interesse waren.

Alles was beruehmt wird findet frueher oder spaeter den Weg in die klassischen Informationsverbreitungstechnologien und so wurde ein Buch draus:

Viele Jahre schlich ich drumherum und dann kaufte ich es neulich endlich.

Ich muss sagen, dass es mir sehr gut gefallen hat.
Am Interessantesten war aber die Stimmung, die von den kurzen Texten, und noch viel mehr von den Bildern selber, vermittelt wird. Irgendwie vertraut, irgendwie komisch, als ob man am Rande eines verwunschenen Waldes lebt. Das Unbekannte und Mysteriøse im Alltaeglichen … voll toll gemacht.