Технология осознания. Управление временем

В этот раз мы не будем лезть к космические дебри и научные теории, мы немного изучим то, как человек пользуется законами времени, а так же оценим ситуации, в которых время играет самую значимую роль, чтобы найти простые и понятные способы проконтролировать исход, относительно затраченного на его достижения времени.

Учимся пронозу через работу с временем. Наиболее благоприятные, и наиболее реалистичные исходы - это то, что определяет ваши возможности и способности установленными в некоторые временные рамки. Другими словами, не вы решаете, когда что-то совпадет или станет вам доступным, но то, как вы пользуетесь законами времени.

Давайте взглянем на все это со стороны.

Вот вы оказались на стоянке машин. Вы ждете машину вашего друга, но на этой стоянке не предусмотрено места, где мог бы расположится пешеход.

Проблема. Потому что стоянка активна, в нее постоянно будут заезжать машины, и ее постоянно будут покидать машины. Все этов  сумме будет вызывать у вас дискомфорт, потому что у вас не получится стоять на 1 месте долго. И это лишь означает, что вы должны оказать в конкретном месте, в конкретное время, чтобы вас не подвинули обстоятельства. Звучит не сложно верно.

Если вы начинаете сначала, и видите поступление машин, которые въезжают на стоянку, и выстраиваются по порядку, вы можете запросто встать в конце очереди, тем самым обеспечив себе предельные условия стабильности, независимости от времени.

Но человек часто находит себя вне учета, т.е попадает в середину уже запущенного процесса. Некоторые машины уже стоят в ожидании владельца, некоторе машины уже собираются покидать стоянку, а другие, напротив, готовятся в нее заехать.
Таким образом, мы не в состоянии определить идеальные для себя условия, место, где можно было бы просто встать в ожидании нужной машины.
Однако, мы всегда можем встать рядом с той машиной, которая придет последней в списке. Потому что к моменту, когда в нее вернется владелец, многие другие машины уже пройдут ротацию, заменятся новыми машинами или освободят место на стоянке.
Но мы так же понимаем, что в лучшем случае нам дается 1 час, на то, чтобы выбрать новое место, на которое придется передвинуться, чтобы не мешать текучке машин перемещающихся по стоянке. Мы знаем примерный интервал, под который придется подстроится, это 60 минут. За 60 минут нам предстоит отследить следующий, близкий к нам безопасный участок.

Конечно, эта симуляция на первый взгляд кажется надуманной. Подумаешь на стоянке, подумаешь мешаем. А что если за каждый раз, как вы помешаете, с вас будут брать штраф. Эдакий мир антиутопия. Гипотетически.

В этом случае, очень важно уметь верно прогнозировать каждый шаг из ближайших 10. Видеть на 5 шагов вперед, и не делять поспешных выводов о происходящем.
А что если мы чуточку усложним условия. Нам нужно сделать предельно 100 перемещений, и на 100 раз оказаться там, где с 80% вероятностью окажется наш друг, которого мы ждем. Для чего? Чтобы уметь работать с шахматами, матрицей.

Представим, что каждый свободный участок стоянки, это переменная матрицы.

Если она заполняется в некотором строгом порядке, то мы с легкостью определим 100 шаг, и будем знать куда стоит встать, чтобы оказаться там же, где и наш друг окажется. Мы знаем, что он не сможет подъехать туда, где уже стоит машина.
Это все упрощает. Но проблема в том, что мы оказывемся в середине наполовину заполненной матрицы, где порядок формируется 2-3 системами сортировки.

Можно лишь приблизительно оценить условия в которых мы оказались, исходя из того, что меняется в матрице за ближайших 60 минут. Исход из этого выделить исход, который с наибольшей вероятностью устроит как нас, так и нашего друга.
При этом напомню, нужно выбирать такие места, где мы сталкиваемся с наименьшим сопротивлением по отношению к другим переменчивым элементам стоянки.

Сложно. Но интересно.

 

Матрица всегда решается диагонально. Это значит, что оказавшись в любых усложненных условиях, нужно понять, какой элемент сформиует диагональ, оказавшись в пределах этой диагонали, мы окажемся на 80% шанса приблеженным к конечному решению.

Представим то, как время работает для нас и против нас.
Вы идете по улице, и ищите спокойный участок, чтобы ответить на смс.
Но чем дальше вы идете, тем выше вероятность того, что вас отвлекут.

Так же, как если бы вы шли мимо подъездов со страхом, что кто-то резко откроет дверь, создав с вами коллизию. Это работает на том же принципе.
Чем вы дальше находитесь от начала временной прямой, тем выше шанс создать конфликтную ситуацию в системе.

Но чтобы не стать причиной коллизии, необходимо выбрать верный момент времени, когда вы находитесь на границе, или на той самой диагонали.

 

Например увидив, что машина перед вами только встала на парковку, вы так же знаете, что это место не будет вас тревожить, если хозяин машины пойдет по делам.
Но мы не забываем про пешеходов, которые тоже способны мешать, внося свои условия в систему.

 

Так вот. Прогноз определяется тем, насколькь мы далеко отошли от начала процесса.

Сколько времени прошло с точки зрения отрезков и расстояния от начала координат.

Чем дальше мы от начала, тем сложнее найти безопасное условие, чем мы ближе к концу, завершению - тем проще определить положительный исход. Глядя на переменные, которые меньше всего подвергались изменениям.

 

Однако. В конце мы уже не можем повлиять на любую систему, поэтому требуется уметь работать с прогнозом.

Как же на основе этого научится управлять временем.
Если мы представим время только расстоянием, то мы можем поделить время на равные отрезки, а шаг (который мы сделаем), будет представлять из себя момент запуска и прекращение процесса. Например, нам нужно дойти до кухни и поставить чайник.

Запуск чйника будет означать начало запещенного процесса. Но помимо этого есть и некий путь определяющий начало. Этот путь нужно пройти.
Но мы можем представить себя на пол пути к кухне, и оценить все факторы влияющие на возможность продолжение, начало следующего шага. Оказавшись в коридоре ведущему к кухне, мы чайнк еще не поставим, мы лишь находимся в состояни подготовки, оценки дальнейшего расстояния до цели. Мы лишь знаем, что 50% пути мы прошли, но это не означает выполнения самой задачи.

Потому что задача запускается при условии прохождения всего расстояния, и так же завершается, при тех же условиях. А разом пройти расстояние невозможно, потому что его определяют отрезки, которые определяют ваши шаги.

 

Это позволит вам изучить время с точки зрения дистанции, а не минут.

И дистанцию нам проще применить к матричному полю, оценить со стороны так, чтобы придти или определить максимально выгодный для себя исход.
Но на путь, как и на матрицы, постоянно будут влиять случайно возникающие факторы.
Поэтому важно оказаться на диагонали, от которой можно увидеть больше, чем если бы вы сделали несколько шагов, и сразу перескочили к выполнению самой задачи.

 

Идеалом будет начать сначала с 0 шага, но увы, все в мире запущено без нас, мы всегда оказываемся посередине процесса. Но даже при этом мы можем учится прогнозировать шахматный матч, который определит исход в нашу пользу.

В матрице исходов всегда несколько. Самый благоприятный, это тогда, когда можно за счет всех переменных вычислить любую из ближайших переменных. Но бывает матрица неопределенного вида, когда каждый элемент образуется своим условием, и не может формировать новые прогнозируемые элементы, тогда мы сами определяем условия, которые станут для нас наиболее близки.

К примеру. Вы находитесь рядом с рестораном, но так как число мест там ограничено, вы можете встать в очередь и пока вы ждете, сделать пару кругов на машине. Но вы голодны. Решением матрицы будет попасть в ресторан, но наиболее доступным решением станет любое другое место общепита, который попадется вам по пути и будет иметь более доступные условия.

Благодарю за ознакомление.