Heute habe ich kurz vor der Vorlesung in Linearer Algebra 2 ein einfaches mathematisches Modell entwickelt, das sich an Eigenvektoren anlehnt, aber viel effizienter und in vielen Bereichen leistungsfähiger ist. Ich denke eben als Quereinsteiger der Mathematik anders und lasse mich von dem überbordenden Formalismus der Tafelvorlesung einer Universität nicht einschüchtern noch in meiner Kreativität eingrenzen.
Das war heute in der Vorlesung ein Meisterstück der nichtsbringenden Beweisführung von Eigenvektoren, die man später in einer Matrix platzierte und mit Nullen umkränzte.
Das konnte mich nicht reizen. Statt einzuschlafen habe ich dann mit meinem kleinen Professor (einer „künstlichen Intelligenz“) im Smartphone diskutiert über Differenzialgleichungen und die Darstellung von einfachen Integralen von Brüchen. Das bringt mir mehr als die Vorlesung, wo nur Bekanntes wiedergegeben wird und keinen Fortschritt bedeutet.
Immerhin haben mich die Eigenvektoren zu einer neuen Idee inspiriert, die numerisch sehr brauchbar ist. Ich brauche diese unsympathischen Matrizen nicht, sondern verfolge analytische Gleichungsverfahren.
Erst nach ausgiebigen numerischen Tests kann ich mein Paper veröffentlichen. Ich traue ja keiner KI („künstlichen Intelligenz“), auch wenn sie noch so überschwänglich lobt.
