随想六随笔-廿二

2020/7/18

之前曾经提过一个论点：自相似性与尺度不变源于模型的抽象代表性。对于一种生成上述分布的模型，其往往都是在指定一种生成机制，而具体的对象对于这种生成机制实际上是附带性质的。例如对于偏好依附机制，实际上模型定义中暗含了一些特殊信息：有一种抽象主体，在可以被感知到的视野内，都是这些抽象主体，这些抽象主体个体间可以存在一种关系，我们可以度量每个主体上存在有多少个这种关系。新加入的主体可以识别到这种数量关系，并加入与更多连接的主体的关系，这种加入机制通过概率表现。

我所设想的可能是：任何模型形成机制，在很大一种尺度上，都在我所认知的这一方向上，存在一个较大的分类（这种分类可能是离散性的，可能也是量化而连续的，当然最有可能是两者性质兼具的），在其中会有一些分类，其明显表现出这样一种自相似性，原因是，这种发生机制是纯粹抽象的，其并未指定这样一种主体具体应秉持怎样一种形态，并未指定我们如何去识别这样一种主体（识别方式与具体形式往往也是紧密联系的），我们往往限定到了某些特殊的剖面、形式、指标上去观察，但作为发生复杂系统的模型机制而言，这种复杂性应该是全方位的——由于未指定生成机制，主体是抽象的，在一片空泛的“想象空间”内，所有主体都应具有这种性质，包括建立在主体间的各种关系，乃至建立在这些关系之上的关系，等等，也应具有这种性质。这里我的设想指向了一种无比深刻，无比庞大的空间，其所具有的一些尺度不变的性质应当是普遍存在的。不过，有必要指出的是，这里的自相似性是一种丰富多样的自相似性，而不是一种单调的自相似性。但这个模型并不对应现实世界，所以我添加一个修正补充：感知的存在。本模型只对模型间的相互关系做了指定，这里的指定是一种抽象而不直观、难以发掘意义的指定，而空间内的各种存在（主体或者关系，当然这种划分也是出于直观需要），其相互作用、影响、感知都不是全局性质的（全局这一次本身就是就第三方的超级的观察者而言的），都是局部的（这里的局部就是指的非全局，没有一种像我们那样几乎是任意操纵，度量场内各种因素的能力，只在自己能影响到的范围内进行各种活动），观察者也成为了局部的。