Владимир Кучин - Волновая диетология

• Название: Волновая диетология
• Автор: Владимир Кучин
• Жанр: Руководства
• ISBN: 978-5-4474-2397-1

Автор предлагает свой неординарный подход к диетологии, он изучает калорийности продуктов, дает простые и лаконичные формулы питания, объясняет, как по цвету продукта узнать его состав и содержащиеся в нем микроэлементы, составляет рейтинги 56 каждодневных, 21 необходимого и 7 самых важных продуктов. Книга рассчитана на широкий круг читателей.

---

Волновая диетология Алгоритмы цифровой вселенной Владимир Кучин

© Владимир Кучин, 2015

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero.ru

От автора

Эта научно-популярная работа по волновой диетологии посвящена интересным фактам, которые обнаружил автор, фактам мимо которых пройти невозможно – прямым числовым совпадениям в огромном массиве знаний, накопленном в диетологии, как науке о здоровом питании человека, с числами естественного математического ряда, открытого в 2008 году автором. Показанные закономерности – это следствие волнового энергосберегающего алгоритма, который отрабатывается в окружающем нас мире при создании любых масс, в том числе и тех, которые человек относит к продуктам своего питания. Автор предлагает свои подходы к вопросу диетологии, которые в сжатом виде даны в виде «формул», коротко и доступно освещает вопросы калорийности, потребности человека в группах продуктов питания, в микроэлементах, представляет рейтинг из 56 обязательных продуктов и рейтинг из 21-го самого необходимого для человека продукта. «Волновая диетология» предназначена для широкого круга читателей.

Глава 1. Алгоритмы цифровой Вселенной, теория

Прежде всего, вспомним (или увидим впервые) числа естественного ряда. Этот аддитивный числовой ряд устанавливает гармонические соотношения и пропорции в цифровой и числовой форме, но в основном мы будем применять его непосредственно, – «прямо в цифрах и числах».

1.1 Естественный ряд чисел Еn

Естественный ряд чисел.

Здесь n – порядковый номер числа ряда, а Еn – значение этого числа ряда.

Например, Е7=31, а Е14=898.

1.2 Формула расчета массы по потенции и времени при образовании элемента Вселенной

Масса любого элемента нашей Вселенной, в частности и биомасса, образуются при волновой темпералогической (термин «темпералогический» здесь и далее означает – имеющий свойства первичности по времени) реакции, при и этом формула количества образуемой массы, предложена и доказана автором в ходе своих исследований.

М=Р²Т²/ при S

Здесь М – масса, Р – потенция в зоне образования массы, Т – время. Реакция идет «при S», т. е. ее ведет поле S.

В этой формуле под термином «масса» понимается некое обобщенное понятие, это может быть любой элемент Вселенной, в том числе социальный и культурный, примеры подобных элементов широко развернуты в одной из книг автора в виде волновых (длинное слово «темпералогических» автор далее не применяет, а оставляет только термин «волновых», для упрощения изложения) карт. В частности автором предлагалась волновая карта «фастфуда», а в предлагаемой книге автор с волновых позиций определит подходы к здоровому питанию человека в целом. Формула для массы нами в этой книге применяться не будет, автор просто показывает, что если естественный ряд хорошо «работает» при формировании Вселенной в других случаях – то он обязан хорошо работать и в данном конкретном случае.

Завершим короткую теоретическую часть и перейдем к предмету книги – Волновой диетологии как алгоритму цифровой Вселенной.

Глава 2. Алгоритмы цифровой Вселенной, Калорийность

Первое, что автор хочет обсудить – калорийность продуктов питания. И начнем с хорошей новости – общепринятые единицы – «килокалории на 100 грамм продукта» – прекрасно соответствуют числам естественного ряда, ни о каком масштабе думать не потребуется. Большинство продуктов по своим калорийностям попадают в группы, образованные по числам ряда. Мы так их и будем называть – «группа 2 килокалории», «группа 81 килокалория», …. «группа 555 килокалорий». Т. к. нас интересует совпадение калорийности продукта с числами ряда как энергетический процесс, – деления по видам продуктов в наших группах не произведено.

Где найдены калорийности? Некоторые значения автор сам прочитал на наклейках продуктов, другие взял из открытых источников. На основе собранных данных о калорийности составим группы в виде таблиц и затем обсудим результаты.

2.1 Группа 2 килокалории Где на 100 грамм продукта, Е2 = 2

Группа 2 килокалории.

Конечно, продуктов с 2 килокалориями очень мало.

2.2 Группа 7 килокалорий на 100 грамм продукта, Е4 = 7

Группа 7 килокалорий.

Больше автор не нашел продуктов в эту группу

2.3 Группа 12 килокалорий на 100 грамм продукта, Е5 =12

Группа 12 килокалорий.

2.4 Группа 19 килокалорий на 100 грамм продукта, Е6 =19

Группа 19 килокалорий.

В этой группе и продуктов больше и есть попадания прямо в 19 килокалорий и отклонение небольшое.

2.5 Группа 31 килокалория на 100 грамм продукта, Е7 = 31

Группа 31 килокалория.

Еще больше попаданий, еще меньше отклонение.

2.6 Группа 50 килокалорий на 100 грамм продукта, Е8=50

Группа 50 килокалорий.

2.7 Группа 81 килокалория на 100 грамм продукта, Е9=81

Группа 81 килокалория.

2.8 Группа 131 килокалория на 100 грамм продукта, Е10=131

Группа 131 килокалория.

Телятина отварная и икра минтая точно по числу ряда.

2.9 Группа 212 килокалорий на 100 грамм продукта, Е11=212

Группа 212 килокалорий.

Курица и картофель подошли вплотную к числу 212, процент отклонения неплохой.

2.10 Группа 343 килокалории на 100 грамм продукта, Е12=343

Группа 343 килокалории.

В 343 килокалории попали колбаса печеночная и каша ячневая, отклонение отличное 0,4 %!

2.11 Группа 555 килокалорий на 100 грамм продукта, Е13=555

Группа 555 килокалорий.

Пирожное с кремом точно попало в число группы, отклонение очень хорошее.

2.12 Группа 898 килокалорий на 100 грамм продукта, Е14=898

Группа 898 килокалорий.

Точно в число группы попало масло оливковое, подсолнечное и кукурузное отклонились на 1 килокалорию, если бы не сало процент был бы замечательный, но без сала картина не полная.

Почти все распространенные продукты соответствуют группам калорийности по числам естественного ряда, но имеются «родственные» группы, одна это, условно говоря, – «плоды», а вторая продукты на основе плодов. Первая группа имеет калорийность, удвоенную по отношению к группе 19 килокалорий, вторая группа имеет калорийность, удвоенную по отношению к группе 212 килокалорий.

Алгоритмическое объяснение образования удвоенных групп состоит в удвоении природой энергетических запасов у плодов, т. к. они предназначены для создания новых растений, а вторая группа – это следствие первой.

2.13 Группа 38 килокалорий на 100 грамм продукта, Е6 х Е2 =38

Группа 38 килокалорий.

В дополнительной группе три точных попадания в удвоенное число ряда, процент неплохой

2.14 Группа 424 килокалории на 100 грамм продукта, Е11 х Е2 =424

Группа 424 килокалории.

Грецкий орех почти попал в удвоенное число ряда, в целом процент отклонения хороший.

2.15 Выводы по соответствию калорийности продуктов числам естественного ряда

Всего было проверено на соответствие 196 продуктов.

Один продукт – орех кедровый 270 килокалорий не попадает никуда. Один продукт – хлеб ржаной попадает относительно плохо. 21 продукт попадают в дополнительные группы, чему, как считает автор, есть энергетическое объяснение. 175 продуктов попадают в группы калорийности по числам естественного ряда без каких-либо натяжек и вопросов.

Выводы по главе 2

Калорийность основных продуктов питания очень близка по группам к числам естественного ряда от 2 до 898.