随想六随笔-十三

2020/6/15

我们所采用的基本元胞，其上是允许作为不同关系的组成部分而存在的。即使是同一种形式上的关系，比如一个四方块关系（当然，这种归纳并不好，是一种主观性的观察），在一个元胞上也可以多个其他元胞存在这样一种关系。这是一种技术细节，我称之为允许关系成分耦合的关系识别。这是一种技术方面的问题，跟要讨论的问题实质无关。

如果要根据客观性的关系变化来查看的话，必须就讨论关系中的动态变化因素来认识图案形变。

这里尝试一点新的可能：我们称对于一个图案情形，当它在我们所定义的规则往下一步变换时，我们称这种变化过程为“形流”。

我们同时定义：

如果C是由A和B的直接关系构成，比如A和B通过D为承载建立的这种联系，我们称C超然于A和B且该种超然关系于D上成立，这里可以不只适用于单主体，可以适用于集合C 超然于{Ai}(i = 1,2,3,…)。对于人类社会，人们间建立的网络上交互关系，现实中的社会关系（主要藉由经济生活，政治生活，风俗生活来表现）等，都可以为这里的集合C。

超然实质是超然一次，对任意关系，可以有超然N次。同时也可以定义亚然，为亚然一次，允许亚然N次。这两个词只是用来定义两个事物在关系层次上的一种关系，暂无实质意义。

之前提到的虚拟世界的观念。其实强调的是一个独立环境和自我感知出发。

图案是个技术性且主观性强的概念，而形流则是个与变换规则无关的角度，是非技术性的。之前基于静态角度识别和生成图案固然是传统方案易于理解的。

直观的是美的，也是难以追究本质的。

针对之前提出的形流问题。容易知道，形流有一种动态意义，其只关注于某些结构的维持或消散，只对这种变化作记录。其由于摆脱规则而失去了直观性，因此也许获得某种抽象能力。以前的笔记中感悟出的重要一点就是：只关注结构或形状彼此间的效应，而不从局外人的视角看，局外人所获取的所有回答、局外人所施加的所有引导，都必须藉由系统内部成分来实现，并返回给答案。

先考虑回到传统路线。我们为了获取大量分析样本，认为可以通过图案间的各种拼凑或产生随机图形成一种“图案群系统”，而我们的目的是应用之，则必须考虑选定图群中已有的图案或指定新图案对原图案进行外部干涉（可以考虑的是，基于客观世界的随机性，需要设置可能的随机冲击方案），我们可以有简单的研究：即分类出多种不同图群并研究指定图案在不同图群中的作用（当然是根据感受器而得到的），这就是一个体力活，可以充分发挥到项目组成员的作用。这里的干涉和感受，是不同的收发端。实质上，其对应于项目书里提到过的干涉器和求解器。

现在有必要重新解读图案对象化这一设想了。图案是允许重合即共用元胞的，这意味着从任意点出发都要考察能否满足图案关系（这很低效，所以暂时这么提）图案应该定义为一组顺序抽象关系，这种关系是旋转不变和对称不变的，应在编程中予以体现。关于操作对象化，我认为要允许分区异步识别或推演，这也才是真正地将操作视为一个个的对象，可孤立的。这里还有图案识别和图案推演关系。对于图案推演关系计算显示是容易的，不过要考虑的是如何让两个彼此有上下游推演关系的图案迅速找到对方？对于图案构成关系就涉及到图案互作问题。不过现在可以设立多数据池：1.简单构成关系网络，只强调存在某个子结构，但这也是需要节省空间的，当图案巨大时即使是最大的子结构也非常多样，可以考虑对于巨型图案不采用简单池；2.等价类构成关系网络，由于思路混乱暂不定义。以上两个操作分别形成对应的数据池。通过对池中数据的调用和归纳，可以形成统计结论。

我们需要实现多层次的系统，这要求我们具有多层次的感受器接收发生的信息，具有多层次的干涉器引导向我们所需要的系统相。分区异步的设置，实质上允许我们进行分区分步执行不同操作，从更大的某个意义来说，我们可以按照功能区块来区分不同的图块，对这个图块实际我们可以单独提取出来描述并考虑其性质，这要求它是有较好的正交性的，在我们所测度的方面。我想一个足够复杂的系统内部总会在许多方面出现明显的正交性，我们必须考虑这些方面并记录下来，但并不能靠这些来理解整个系统。之前提到的用图案表示变量，这可能要修改为用一组收发器和数个图案群系统模块的连接来实现对变量的表示。

在整个系统设计时，我们必须充分重视随机性的影响，但如何表达出随机性？可以有数种途径。首先就是对单个元胞的重新定义，比如单个元胞也视为一种图案，其内部大体上符合S2/3规则但某些时候会发展出不同结果，这种不同结果实际上是将随机性包含在规则中了，是一种简单的实现随机性的途径，这种随机性的赋予充分使整个系统尤其是那些较小的基元性质的图案的演变有较多影响。该种实现是一种系统基层上的不确定性，应适当引入。但同时要考虑，就如前文所提到的，对图案群系统指定的方向和位置上发射和放置随机图案以干涉，不同于上一种，对于系统来说，对于其干涉产生影响的某些视角而言，这是一种外部性的影响，符合Open的CGS的需要。我们同时需要考虑系统自发地发展出来的对外部随机干涉进行利用和处理的实现方式：不同模块的形式和排布。同样地，不同模块也不只单纯作为一个组分而存在的，亦从自身感应和处理不同外界随机干涉。而当外界随机干涉也是异质化时，容易想到，系统整体会以多种方式适应环境的不同方面，成为一个耗散结构，扩张和精确收集外界影响。

从一个更深的意义上来说，我们需要靠随机性来摆脱人们固有的设计上的局限性，毕竟传统系统研究模型都凭借行业研究者的已有知识下的归纳并稍作创新。可以通过引入随机性代替不只是元胞，乃至模块，进行抽象表达，这将是缩小数据量和提升抽象能力的关键，将数据包含在模型中。