Двойственная природа P (Avoidable) в GL4

1. P как вероятность факта (до реализации)

Суть:
P представляет неопределённость или вероятность самого факта, пока он не стал истиной (D) или ложью (C). Это "открытый вопрос", где исход ещё не определён.

Примеры:

• Монета в воздухе: «Выпадет орёл?» — P = 50% вероятность.
• Прогноз погоды: «Завтра будет дождь?» — P = 70% вероятность.
• Неизвестный объект: «На столе книга?» — P = 30% вероятность (пока не проверили).

Формально:

json{ "P": { "Семантика": "Вероятность факта до его реализации", "Формально": "P = {событие | 0% < P < 100%, исход не определён}", "Пример": "«Завтра дождь» (неизвестно)" } }

2. P как вероятность причины (после реализации)

Суть:
После определения факта (D/C) P трансформируется в метку, объясняющую причину, по которой факт стал истиной/ложью. Теперь P описывает, почему событие могло бы быть иным.

Примеры:

• D (PT): «Вчера шёл дождь» — 100% истина.
  P: Причина (например, циклонический фронт) могла не возникнуть — дождя могло не быть.
• C (PF): «На столе энциклопедия» — 100% ложь (если там учебник).
  P: Причина (мой выбор книги) могла быть иной — энциклопедия могла бы лежать.

3. Списки для наглядности

A. Примеры P (Avoidable):

1. До реализации:
   «Завтра будет дождь» (вероятность 70%).
   «Книга на столе» (не проверено).
2. После реализации:
   «Дождь был вчера» (причина — погодные условия могли быть иными).
   «Монета упала орлом» (причина — случайность броска).

B. Ключевые свойства D (PT):

• Всегда 100% истина.
• Причина факта — случайность, вероятность, возможность.

Пример: - Утверждение: «Дональд Трамп избран президентом» (истина).
P: Выборы могли закончиться иначе (причина вероятностна).

C. Ключевые свойства C (PF):

• Всегда 100% ложь.
• Причина лжи — условия, которые могли изменить исход.

Пример: Утверждение: «Аристотель — ученик Диогена» (ложь).
P: Исторический контекст мог сложиться иначе (причина вероятностна).

4. Аналогия с квантовой системой

1. До коллапса волновой функции (P):
   Частица в суперпозиции (орёл и решка одновременно).
2. После измерения (D/C):
   Частица в определённом состоянии (орёл или решка), но P сохраняется как объяснение почему результат мог быть иным.

5. Критически важные уточнения

1. P ≠ вероятность после факта.
   После реализации события P не исчезает, но меняет роль:
   До: «Будет ли дождь?» → P = 60%.
   После: «Дождь был» → P объясняет, почему его могло не быть.
2. D/C — не «частичные» истина/ложь.
   Они полноценные 100% факты, но их существование обусловлено P:
   D (PT): «Ани был столицей» — истина, но выбор города случаен (P).
   C (PF): «Гюмри — не столица» — ложь, но исторический выбор мог быть иным (P).
3. Пример трансформации P:
   До: «Поеду ли я в командировку?» → P = 50%.
   После: «Я поехал» (D/PT) → P объясняет, почему командировку могли отменить.

Заключение

• P в GL4 — это двойственная категория:
  До реализации — вероятность факта.
  После реализации — вероятность причины.
• D/C — не просто истина/ложь, а факты с историей, где P объясняет их альтернативные сценарии.
• GL4 позволяет анализировать не только что произошло, но и почему это не было неизбежным.

Martirosyan Hovhannes