Plitojenik WPM

Üç şey değişir; çarpımsal mantık değişmez.

Hücreler. Kesin WPM'de her hücre tek, kesinlikle pozitif bir sayıdır. Burada her hücre doğruluk (T), belirsizlik (I), yanlışlık (F) üçlüsüdür. Plitojenik veri türü kartındaki gibi bir kriter baskın kabul edilir, çelişki derecesi sıfırdır; öbür kriterlerin baskın kritere ne kadar zıt olduğu 0 ile 1 arasında bir çelişki derecesiyle verilir. Kriter ağırlıkları çelişki derecesinden ayrı, dışarıdan gelen bir girdidir.

Maliyet kriterinde tümleme, sonra çelişki ayarlaması. Kesin WPM maliyet kriterini tek bir adımda ters çevirir: sütunun en küçüğünü hücreye böler. Burada da yön aynı mantıkla, hücre düzeyinde ve erken bir adımda işlenir. Maliyet kriterinin üçlüsü önce (F, I, T) biçiminde tümlenir, ardından her hücre kendi kriterinin çelişki derecesiyle ayarlanır (doğruluk baskın kritere doğru büyür, belirsizlik ve yanlışlık aynı oranda küçülür). Bu sıra (önce tümle, sonra çelişki ayarla) DecisionMind'ın kesin WPM'in "her hücreyi doğrudan oranla" mantığını Plitojenik ailede izlediği yoldur. Aynı ailenin WISP tabanlı üyesi (Plitojenik WISP) ise maliyeti hiç tümlemez; çünkü kesin WISP de hiçbir sütunu tek başına ters çevirmez.

Toplulaştırma ve durulaştırma. Çelişki-ayarlı üçlüler, ağırlıklı bir geometrik toplama operatörüyle birleştirilir. Birleşik doğruluk Π T_j^{w_j} (çarpımsal) biçiminde, birleşik belirsizlik ve yanlışlık ise 1 − Π(1−I_j)^{w_j} ve 1 − Π(1−F_j)^{w_j} (ikisi de olasılıksal toplam biçiminde) olarak hesaplanır. Doğruluğun çarpımsal, belirsizlik ve yanlışlığın toplamsal benzeri davranması, WPM'nin zayıf kriteri affetmeyen karakterinin doğruluk bileşeninde korunduğu, belirsizlik ve yanlışlığın ise biriktiği anlamına gelir; bu, ailenin nötrosofik üyesindeki (Nötrosofik WPM) aynı toplulaştırma kuralıyla birebir örtüşür. Birleşik üçlü son adımda nötrosofik skor fonksiyonuyla (s = (1 + T − 2I − F) / 2) tek bir sayıya durulaştırılır.

DecisionMind bu uzantıda toplulaştırma kuralını ve durulaştırma skorunu sabit tutar. Ağırlıklar ve çelişki dereceleri dışarıdan alınır; yöntem kendisi ne ağırlık ne çelişki derecesi üretir.

Kesin WPM'deki gibi skor bir sıralamadır; bu seçenek kümesi içinde geçerlidir, yüzde ya da olasılık değildir.

Fark şurada: bu skorun altında hem çelişki derecesi hem de çarpımsal doğruluk toplulaştırması vardır. Plitojenik CoCoSo kartında gösterildiği gibi, bazı DecisionMind motorlarında çelişki derecesinin sonuca hiçbir etkisi kalmayabilir; bu, o motorun sütun bazlı min-max ölçeklemesinin çelişkinin ürettiği doğrusal dönüşümü yutmasından kaynaklanır. Plitojenik WPM'de ise böyle bir min-max ölçekleme adımı YOKTUR; çelişki ayarlaması doğrudan çarpımsal toplulaştırmaya girer. Bu kart için kernel doğrudan Python ile sınanmış, çelişki derecesi değiştirildiğinde skorların gerçekten değiştiği, belirli aralıklarda sıralamanın da yer değiştirdiği görülmüştür (bkz. Vaka 1 ve onay notları).

Ayrıca, doğruluğun çarpımsal birleşmesi yüzünden tek bir kriterdeki çok düşük doğruluk derecesi, o kriterin ağırlığı küçük olsa bile birleşik doğruluğu sert biçimde aşağı çeker. Bu, kesin WPM'in zayıf kriteri affetmeyen özelliğinin burada da geçerli olduğunu gösterir.

Bu nedenle:

"Plitojenik WPM'de de çelişki derecesinin sonuca bir etkisi yoktur, çünkü ailenin başka bir üyesinde böyle kanıtlanmıştı"

yerine:

"Bu motorda çelişki derecesi sonucu gerçekten değiştirir ve belirli koşullarda sıralamayı bile çevirebilir; hangi motorun bu parametreye duyarlı olduğu ailenin her üyesi için ayrı ayrı sınanmalıdır"

biçiminde yazmak doğrudur.

Kriter puanlarınız doğruluk-belirsizlik-yanlışlık üçlüsüyle verilmişse ve kriterlerin bir kısmı diğerlerine göre daha bağımsız ya da daha çelişkili bir bilgi kaynağıysa bu uzantı düşünülür; ayrıntı Plitojenik veri türü kartında anlatılır. Kesin WPM'in çıkış koşulu burada da geçerlidir: kriterlerin gerçek bir oran ölçeğinde olması beklenir ve matris tek türde olmalıdır.

Maliyet kriterinde yalnız üçlüyü tümleyip çelişki ayarlamasını atlamak (ya da tersini yapmak). Doğru sıra önce tümleme (F, I, T), sonra çelişki ayarlamasıdır; sıranın tersi ya da adımlardan birinin atlanması farklı bir sonuç üretir.

Çelişki derecesinin bu motorda da etkisiz olduğunu varsaymak. Plitojenik CoCoSo'da kanıtlanan etkisizlik, o motorun min-max ölçeklemesinden kaynaklanan bir özelliktir. Plitojenik WPM'de böyle bir ölçekleme yoktur ve çelişki derecesi burada sonucu gerçekten, hatta sıralamayı değiştirecek kadar etkiler.

Tek bir düşük doğruluk derecesinin birleşik skoru sert biçimde düşürebileceğini fark etmemek. Kernel doğrudan Python ile sınanmıştır. Öğretici örnekte tüm kriterlerde belirsizlik derecesi yüksek tutulduğunda (0,90 civarı) birleşik skor negatife dönebilmektedir; bu, kesin WPM'in "zayıf kriteri affetmeme" özelliğinin plitojenik hâlde de geçerli olduğunu gösterir.

Baskın kriteri rastgele seçmek. Çelişki derecesinin etkisi bu motorda gerçek olduğu için, hangi kriterin baskın (çelişkisi sıfır) sayılacağı kararı burada özellikle önemlidir ve raporda gerekçelendirilmelidir.

Temel ilke şudur:

Plitojenik WPM'de maliyet kriteri önce tümlenir, sonra çelişki derecesiyle ayarlanır; doğruluk bileşeni çarpımsal biçimde birleştiği için hem çelişki derecesinin hem de tek bir zayıf kriterin sonuç üzerinde gerçek, ölçülebilir bir etkisi vardır.