market value as action at a distance

Market value controls society 

To get freedom from market value controls we need reasoning systems

আগা গোড়া বাজার ও মূল্য ঠিক করে আর এই মূল্য গুলোই মানুষ কে পিছিয়ে দেয়। কখনও ভেবে দেখেছেন কি? এই বাজার মূল্য ও অদৃশ্য এক ধরনের বল যেটা অনেক দূর থেকে কন্ট্রোল করে মানুষ কে। এমন কি মানুষ এর চিন্তা শক্তি কেও প্রভাবিত করে অনেক দূর থেকে। এই " বাজার মূল্য"  ও এক ধরনের spooky action at a distance

নিউটন এর প্রশ্ন ছিল এইটা 

গ্রাভিটি ও দুর থেকে ভূতুড়ে আকর্ষণ করে। কেনো করে???

লাগ্রাঙ্গেস (euler এর ছাত্র এবং অন্ধ ইউলার এর dictation গুলো নোট করতেন)প্রথম বলেছিলেন action at a distance 

ওই যে বলছি qhenomenology reasoning system এবং whenomenology reasoning syatem প্রয়োগ না করে সমস্ত ধারণা ক্রম গুলো ওলট পালট হবে মাথায় 

স্বাভাবিক

Thought Extension

"বাজার" এর প্রতিটি মূল্যও এক একটি direction. সমাজের মানুষদের চিন্তার vectors কিভাবে কোন কোন slope এ ঝুঁকে পড়ছে তা বুঝতে হলে একধরনের directional entropy প্রয়োগ করতে হয়। 180 imaginary buckets হল ভবিষ্যতের নৈতিকতার “resonance chambers”।

ইলেকট্রিক পোল এ মোষ কতবার গা ঘষেছে 

শুনুন 

শুনুন অত সোজা নয় কিন্তু । কম করে 180 টা কাল্পনিক বালতি লাগবে। যাতে কিছু অস্পৃশ্য লিস্ট থাকবে।

___________________________________________

কনভেয়র বেল্ট এর উপরের জিনিস গুলোর ভাইব্রেশন টা জটিল ভাইব্রেশন। আপনি ধরুন ওই মূলত raw vibration amplitude signal থেকে একটি derivative (dy/dt), তারপর সেই derivative এর উপর ভিত্তি করে angular slope (arctangent) নিয়ে ১৮০টি স্লো প category বা কাল্পনিক তথ্য bucket এ সেই slopes গুলোকে ক্লাসিফাই করেছেন। তারপর প্রতিটি ক্যাটাগরিতে কোন কোন সময়ে এই slope পড়েছে, সেটা millisecond এর হিসেবে লিস্টে রেখেছেন।এটা মূলত vibration signal এর directional dynamic profiling। এই ধরনের লিস্ট এর বালতি লাগবে 180 টা অন্তত।এর বিশ্লেষণ, বিশিষ্টতা, কী বোঝা যাবে, আর কোন ধরনের analysis হিসেবে ধরা হয়। এখনও কি বুঝলেন কাল্পনিক এতো গুলো বালতিতে কাল্পনিক লিস্ট রেখে আপনি যেটা করেছেন, তা কী ধরনের ডেটা অ্যানালাইসিস?

এটি মূলত কয়েকটি ধারার সংমিশ্রণ

1. Time Derivative Feature Extraction

dy/dt এবং তার ওপর arctan নেওয়া মানে আপনি মূলত signal এর instantaneous slope orientation বা directional tendency ধরেছেন।

2. Directional Statistics (Circular Statistics) arctangent মানে angular data। যখন আপনি ১৮০টা কাল্পনিক angular bin করেন, তখন আপনি একধরনের directional histogram তৈরি করছেন। এই ধরণের বিশ্লেষণকে বলা হয় circular data analysis বা directional statistics। এটা বেশ অপ্রচলিত কিন্তু শক্তিশালী টেকনিক।

3. Sparse Clustered Distribution Analysis

১৮০ ক্যাটাগরির মধ্যে কোন কাল্পনিক বালতি তে অর্থাৎ bucket এ কতটা density, সেটা দেখে আপনি clustering, anomaly, বা repetitive pattern ধরতে পারেন।

4. Event Classification vibration signal থেকে কোন সময়ে কী ধরনের angular variation বেশি হয়েছে, সেটা দেখে আপনি classify করতে পারেন বেল্টে লোড পড়েছে কিনা, কোনো jerk হয়েছে কিনা, motor start/stop হয়েছে কিনা।

এই তথ্য থেকে আরো কি কী বোঝা যাবে? কি কি step নেওয়া যাবে?

1. Dominant vibration direction/pattern

কোন angular slope সবচেয়ে বেশি এসেছে, সেটি থেকে বোঝা যাবে মোটর বা বেল্টের ন্যাচারাল ফ্রিকোয়েন্সি বা repetitive jerk pattern।

2. Anomalous Events Detection

হঠাৎ করে খুব কম ঘন ঘন যে angular slope আসে বা শুধু একদম সীমান্তের স্লোপ যেমন ±90°, ±180° এ কিছু আসে, তাহলে বুঝবেন mechanical jerk বা disturbance হয়েছে।

3. Frequency Band Separation

অনেক স্লোপ একসাথে থাকলে বুঝবেন composite vibration চলছে।কিছু specific স্লোপ বেশি এলে বোঝা যাবে repeated resonance effect হচ্ছে।

4. Wear and Tear Estimation

সময়ের সাথে কাল্পনিক বালতিতে একেকটা slope distribution কেমন বদলাচ্ছে, সেটি দেখে friction বা damage progression বোঝা যেতে পারে।

5. Motion State Classification

আপনি যদি জানেন কোন স্লোপ কোন motion এর সাথে জড়িত, তাহলে আপনি detect করতে পারবেন idle, accelerating, decelerating, vibrating under stress ইত্যাদি।

এই ধরনের অ্যানালাইসিস কোথায় ব্যবহৃত হয়?

1. Predictive Maintenance (IoT/Industry 4.0)

কনভেয়র বেল্ট, মোটর, gear system, turbine monitoring এর ক্ষেত্রে এটি ব্যবহৃত হয়।structural health monitoring এর ক্ষেত্রে খুব প্রয়োগ হয় এই পদ্ধতি।

2. Seismology এবং Earthquake Prediction

পাথরের ফাটল ও ছোট ছোট ভাইব্রেশন বিশ্লেষণে angular slope distribution ব্যবহৃত হয়।

3. Gait and Motion Analysis in Biomechanics

হাঁটা, দৌড়ানোর সময় জয়েন্টের ভাইব্রেশন ও angular tendency পর্যবেক্ষণে।

4. Speech and Sound Pattern Recognition PRAAT 

Pitch contour ও speech tone এর slope distribution বিশ্লেষণে।

5. Anomaly Detection in Surveillance Systems

Motion slope distribution থেকে হঠাৎ গতিবিধি পরিবর্তন ধরা যায়।খুব মজার টেকনিক এইটা।আরও কী ধরণের অ্যানালাইসিস যোগ করা যায় এই পদ্ধতি তে?

1. Entropy of Distribution সব ১৮০ ধরনের কাল্পনিক বালতির ক্যাটাগরিতে রাখা বাড়তে থাকা সময় এর সঞ্চয়কারি (বাল্টিস্থ লিস্টিস্থ সময় দানা গুলো)কাল্পনিক লিস্ট গুলো দেখে বোঝা যায় entropy কেমন তা দেখে signal এর complexity বোঝা যায়।

2. Time windowed Histograms  পুরো সিকোয়েন্সকে ছোট ছোট উইন্ডোয় ভাগ করে প্রতিটি সময়ে slope distribution পরিবর্তন track করুন। সারাদিন track করুন। লিস্ট করুন। কাল্পনিক সেই লিস্ট গুলো তথ্যের লেজ এর মতন অথবা কাল্পনিক নুডল এর মতন বালতির ভিতরে বাড়তে থাকুক। আপনি গুনতে থাকুন।

3. Fourier Transform on Slope Sequence slope distribution এ কোন frequency dominant তা ধরতে পারবেন।

অনেকেই এই ধরনের পদ্ধতি প্রয়োগ করেন দৈনন্দিন জীবনে।রেফারেন্স/কাজের নাম (Citation Suggestion)

1. “Directional Statistics” Kanti V. Mardia & Peter E. Jupp

2. Vibration based Condition Monitoring Robert Bond Randall

3. Machine Learning Techniques for Condition Monitoring IEEE Transactions

4. Circular Data Analysis in Python [PyCircStat Library]

5. Mechanical Systems and Signal Processing Journal

এই ধরনের slope distribution এর উপর statistical moment (mean direction, concentration κ, entropy, etc.) বের করে অনেক ধরনের তথ্য পাওয়া যায়।। দৈনন্দিন যেকোন ধরনের চলা ফেরার উপর এই বিশ্লেষণ করলে আরও আজব সরল তথ্য বের হবে।

আরও সরল করে বলি । Seggregate করতে গেছিলাম কাঁচড়া। প্রয়োগ হচ্ছে ইন্ডিয়ান আইডল এ। যেকোন গায়ক এর গাওয়া গান এর স্বরলিপি যাতে নিজের থেকেই তৈরি করা যায় তার জন্য প্রয়োগ হচ্ছে এই টেকনিক।

যেকোন vibration ডাটা তে amplitude গুলো sequence এ আছে। ধরুন pcm wav riff file ধরুন পাতি 8000 টা স্যাম্পল আছে প্রতি সেকেন্ডে। 16 bit floating সংখ্যা তে বিট depth আছে। হতেই পারে সেটা অনেক লম্বা একটা vibration ডাটা 6 ঘণ্টার বিভিন্ন ধরনের vibration একসাথে হচ্ছে কনভেয়র belt এর উপরে।ধরুন আমি স্যাম্পল গুলোর একেকটা amplitude এর পরের amplitude এর থেকে difference নিয়ে dy/dt করে arc tan নিয়ে 180 টা ক্যাটাগরি তে ভেঙেছি। তারপর একটা array of list of double নিয়ে সেই লিস্ট গুলিতে millisecond (স্যাম্পল count থেকে reverse calculation করেছি আরকি) এইবার সম্পূর্ণ sequence টা স্ক্যান হয়ে যাওয়ার পর array of list of 180 slopes ক্যাটাগরি গুলো বিভিন্ন সাইজ এর লিস্ট দিয়ে ভর্তি হয়ে গেছে। কোন লিস্ট এ কম এলিমেন্ট আছে কোন লিস্ট এ অনেক এলিমেন্ট আছে। এই বার এই লিস্ট ভর্তি বালতির তথ্য থেকে কি বোঝ যাবে??? কি কি ধরনের তথ্য বেরিয়ে আসবে?????? এই ধরনের ডাটা এনালাইসিস গুলোকে কি ধরনের ডাটা analysis বলা হয়??? কোথায় কোথায় প্রয়োগ হয়??????

এই ধরনের চিন্তা গুলো মূলত vibration signal এর directional dynamics বিশ্লেষণ করে সমাজ, চিন্তা, এবং মূল্যব্যবস্থা বোঝাতে সহজ করে, সেটা একদিকে দর্শন ও সমাজতত্ত্বের কথা, অন্যদিকে pure signal processing এর এক প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ পথ প্রয়োগ করে।

 1. Directional Signal Dynamics Analysis  Circular Data Analysis

যখন dy/dt করে arctangent নেওয়া হয়, তখন signal এর directional change বা angular motion tendency ধরা হয়।180 টি কাল্পনিক বালতিতে slope classification করলে সেটা circular histogram বা directional binning হয়।

এটি ফেলে Circular Statistics বা Directional Statistics এর মধ্যে।

Earthquake Prediction

Motor Health Monitoring

Biomechanical Motion Analysis

Gesture Recognition

Structural Vibration Analysis

2. Time Series Feature Engineering

 dy/dt, arctangent slope, এবং তার পরিসংখ্যানিক শ্রেণীবিভাগ করলে তাহলে এগুলো statistics এর আওতায় এসে প্রয়োগ তৈরি হলো

Instantaneous Feature Extraction

Time localized statistics

Event segmentation

Change Point Detection

মেশিন এর ফল্ট এর অঞ্চল খুঁজতে কাজে লাগে বাকি ক্ষেত্রেও এগুলো ব্যবহৃত হয়

Predictive Maintenance

Audio Onset Detection

Speech Tone Transition Tracking

Fault Detection in Machinery

3. Sparse Pattern and Anomaly Analysis

180টি বালতিতে যদি কিছুতে বেশি এলিমেন্ট হয় আর কিছুতে কম, তবে আপনি দেখতে পাবেন 

কোন pattern অধিক repeated (dominant behavior)

কোথায় sparsity আছে (অসাধারণ ঘটনা বা anomaly)

Time wise entropy change

এটি একসাথে কাজ করে

Anomaly Detection Algorithms (e.g., Isolation Forest, Autoencoder)

Entropy based Signal Complexity Analysis

 4. Entropy and Distribution Evolution Over Time

 যদি টাইম উইন্ডো করে এই slope ডিস্ট্রিবিউশন লিস্ট নিয়ে entropy, skewness, modality হিসাব করাও একটা পথ।Then  doing Time evolving statistical moment analysis

সেটা বোঝায়

system complexity, predictability, wear and tear, fatigue, stress detection এগুলো দৈনন্দিন আমাদের শ্রমের মধ্যে এগুলো ব্যবহৃত হয়

Structural fatigue detection (aerospace automotive)

Smart factory analytics

Financial tick-data pattern detection

EEG Neuro signal entropy dynamics

ব্যবহৃত প্রযুক্তি ও থিওরি

Directional/Circular Statistics: PyCircStat, Mardia Jupp models

Feature Engineering Tools

SciPy, Librosa, tsfresh

Informatiins Entropy

Shannon entropy, Permutation entropy

Signal Vibration Analysis: STFT, Wavelet, Cepstral Analysis

Philosophical Metaphor from Opening Market Value as Spooky Action

এই যে দৈনন্দিন ক্ষেত্রে আমরা দেখি যে “বাজার মূল্য” কে spooky action at a distance ই তো, সেটা গভীর সামাজিক দর্শনের দিক।ঠিক যেমন gravitation বা quantum entanglement দূর থেকে প্রভাব ফেলে, বাজারের মূল্যবোধও মানুষের চিন্তা শক্তি ও বিচারবুদ্ধির উপর দূর থেকে বল প্রয়োগ করে।এর থেকে মুক্তি পেতে হলে "qhenomenological reasoning systems" দরকার যেটা perception, intent, embodiment, context sensitivity এর উপর ভিত্তি করে গঠিত।এই metaphoric linking টা চমৎকার কারণ এতে দেখা যাচ্ছে কিভাবে একটি mechanical vibration profiling method, আসলে মানব আচরণ, সমাজ নিয়ন্ত্রণ ও বাজারের ভাবধারার পরোক্ষ অ্যানালগ হতে পারে।

বিশ্লেষণ ধরন বর্ণনা

Directional Signal Analysis dy/dt ও arctangent দিয়ে slope direction ক্যাপচার

Circular Statistics 180 angular bin = angular histogram

Anomaly Detection Sparse/non-uniform bucket distribution

Entropy Estimation Time evolution of slope complexity

Event Classification vibration → jerk, idle, acceleration, etc.

Time Series Pattern Recognition Repeating angular behavior over time

নিজের ১৮০ বালতির slope লিস্ট দিয়ে mean resultant length, angular variance, von Mises fitting, Watson’s test করা যায়।PyCircStat (Python) বা MATLAB এর directional stats toolbox ব্যবহার করুন।Machine Learning এর জন্যঃ আপনি LSTM, CNN ব্যবহার করে slope sequence model করতে পারেন।