Ik weet mogelijk hoe het systeem van Sloot werkt

Ok ik heb dit idee al vele jaren, en heb dit al met meerdere mensen besproken, ik wou het nu met jullie delen wat mijn theorie is, weet je niet wie Jan Sloot is, lees dan eerst de wiki graag: http://nl.wikipedia.org/wiki/Jan_Sloot

Ok dit is mijn theorie, zoals jullie weten zijn getallen zoals PI volledig willekeurig wat decimalen betreft, de anekdote is dat als je de decimalen maar lang genoeg zou analyseren je vanzelf de mona lisa tegen zou komen, of wel de kans dat je bijvoorbeeld 3x achter elkaar een 9 zou tegenkomen is geheel in de verwachting van de kansberekening, van 1/10 x 1/10 x 1/10 kortom, of wel om de 1000 decimalen zul je deze frequentie zien (eigenlijk iets vaker omdat je ook aangrenzende getallen hebt, maar dat terzijde).

Maar goed, nu verder op mijn theorie, als je nu een enorme database hebt van een getal wat altijd te reproduceren is (bijvoorbeeld PI), dan zou je deze data kunnen gebruiken om data te comprimeren, kijk maar eens op: http://www.thealmightyguru.com/Pointless/PI-10000.html

Daar zie je allerlei setjes van willekeurige data, dat is handig, immers met een paar regels code kan je een enorme database opbouwen om deze data te reproduceren:

Voordeel: Koste geen osplagruimte
Nadeel: Kost CPU kracht is nodig om deze te reproduceren.

Echter naargelang CPU minder belangrijk word, en gezien Moore's law is dat zo, zal dat een minder groot probleem zijn.

Kern van mijn theorie is, dat als je bijvoorbeeld een plaatje zou opsplitsen in reekjes van decimalen, dan zou je dus kunnen gaan kijken of deze reeks ergens in PI voorkomt, als je dat nou eenmaal hebt gevonden, dan hoef je alleen de referentie naar deze reeks op te slaan om je compressie te bereiken. Nu zou je dat met alleen PI kunnen doen, maar daarmee verlaag je je kansen op een succes naar een kleine referentie, immers ga je uit van 1 te reproduceren getal (bijvoorbeeld PI), dan is die kans kleiner dat je een reeks van bijvoorbeeld 8 decimalen bij de eerste 10.000 decimalen vind. Echter gebruik je nog meer te reproduceren getallen, dan neemt die kans toe. De clue van mijn theorie is echter dat je ontzettend veel van dit getallen in een geoptimaliseerde database zet, zodat je snel kan zoeken naar gunstige referenties, het mooie is dat je voor het terug rekenen deze database niet nodig hebt, immers als je weet hoe je het getal moet genereren, is de database niet nodig.

Ook vuur maar los

Ik vergat nog iets te melden, je kan deze getallen ook nog als een soort van datacube naast elkaar zetten, waardoor je een soort van drie (of zelfs meerdere dimensies) naast elkaar hebt waardoor je expanontieel meer reeksen krijgt, zodat de kans op een "hit" toeneemt.

quote:

Op maandag 15 februari 2010 21:23 schreef blueline het volgende:
Als de compressie zo hoog is, word de CPU kracht weer belankrijker. CPU is duurder dan de hardeschijf ruimte ?

Eens, dat geef ik ook aan, maar het gaat hier puur op de theoretische winst van de opslag capaciteit en niet die van CPU power. Vergeet ook niet dat Quantum computing binnen een aantal jaren haalbaar zal zijn..

quote:

Op maandag 15 februari 2010 21:25 schreef kikoooooo het volgende:
Kijk maar uit, straks maken ze je dood.

Dit topique is mijn levensverzekering

quote:

Op maandag 15 februari 2010 21:28 schreef HenryHill het volgende:
Ja, we hebben weer een believer _{* Popcorn pakt.}

Tvp

Voor duidelijkheid, topic titel was om aandacht te treken
Ik ben zelf software engineer, en weet goed genoeg dat het real time afspelen van films op deze manier nooit snel genoeg is, echter voor simpele zaken zoals images is het denk ik best haalbaar.

quote:

Op maandag 15 februari 2010 21:37 schreef HenryHill het volgende:

[..]

...zonder theoretische kennis van datacompressie, gok ik?
[..]

Sterker nog, ik zou het al bijzonder knap vinden als je een willekeurige set van afbeeldingen allemaal tot een fractie van hun originele bestandsgrootte kan comprimeren, ongeacht of je er nu een milliseconde of een week over doet. Lossless dan he.

Ik heb enigzins kennis van datacompressie, en heb ook kritisch nagedacht over de voors en tegens, de belangrijkste tegens is dat de referentie mogelijk langer is als de data die je wilt comprimeren, daarom ook mijn idee om meerdere reeksen te gebruiken, en liefst via meerdere dimensie, voorbeeld:

Stel je hebt de volgende 3 reeksen van 9 getallen:

Reeks A: 123456789
Reeks B: 987654321
Reeks C: 123459876

Kortom dan zou je een getal als 191282 kunnen noteren als A1-C2 (puur theoretisch voorbeeld, uiteraard zijn er optimalere notaties, dit is een 2 dimensionaal voorbeeld, meerdere dimensies zijn mogelijk).

Kern van mijn theorie is dus dat je willekeurige data die je kan reproduceren door een algoritme kan inzetten voor data compressie.

quote:

Op maandag 15 februari 2010 21:45 schreef blueline het volgende:

[..]

Combineer dit eens met Cloud computing

Op me werk hebben we cloud van 64 servers, goed genoeg ?

quote:

Op maandag 15 februari 2010 21:39 schreef Blackf1re het volgende:
http://pouet.net/prod.php?which=30244

Kijk hier eens naar
180kb, maar toch aardig lange film.

Ik zit hier op vreselijk trage Laptop
Gebruiken ze daar fractal achtige technieken?

quote:

Op maandag 15 februari 2010 21:48 schreef blueline het volgende:

[..]

Zoiets ja heb je me PM nog gezien

Ja, krijg net ook een PM van ene Roel

quote:

Op maandag 15 februari 2010 21:51 schreef Blackf1re het volgende:

[..]

Roel Pieper?

Roule pomme de terre is ze nick.