因果序列舉例? 數集最根本的屬性就序，元素之間有大小的順序，但是複數集合中沒有大小通常有大小序的集合就可以求導、有梯度，相當于自然客觀事物，運動起來有能量，就相當于物質有運動；從而集合中的元素，天然存在一個聯系，一個規則，一個“底層運算”，接下來我們就來聊聊關于因果序列舉例?以下内容大家不妨參考一二希望能幫到您!

因果序列舉例

數集最根本的屬性就序，元素之間有大小的順序，但是複數集合中沒有大小。通常有大小序的集合就可以求導、有梯度，相當于自然客觀事物，運動起來有能量，就相當于物質有運動；從而集合中的元素，天然存在一個聯系，一個規則，一個“底層運算”。

人類抽象思維的産物，許多是沒有序的性質，或者說，沒有像數集的這種序，隻具有抽象的、“編碼序”。也就是說，人類的邏輯産物已沒有數集的“底層運算”，抽象思維集中的元素之間的聯系，是靠邏輯---因果進行聯系的。

你不是問過事物之間都是因果聯系嗎？局部講，或者說，從子集關系上講，可以沒有因果聯系，主要看範圍、看域的大小。全域上講，宇宙中的各個元素，也就是他的拓撲子集之間，都是有邏輯聯系的，都算因果聯系，隻是因果強弱性不同罷了；你像父子關系、兄弟關系，這因果聯系就屬于絕對的強，基本沒得改；但宇宙天體觀測，宇宙天體測量，這種因果關系就弱得多，你天天上街見到的人的事件，這因果性也弱，但比宇宙觀測事件強；似乎事件的因果性強弱與“時空尺度”成正比。

為啥世上存在騙子、神棍、《三體》作品，就是因為這些家夥挑戰世界的因果聯系性，或者說，挑戰人類的認知邏輯底線。

人類是“活在”認知邏輯之上、因果聯系之中，因果邏輯聯系是客觀事物的“底層序”或叫“底層運算”，就像數集元素之間的底層聯系，或叫“底層運算”就是序、數之間的大小的序。

人類，或者說，世間所有事物都是活在信息中或信息上，包括騙子、神棍腦瓜子中的物質和産物，其實就是集合中元素之間的聯系。人類信息集是邏輯編碼集，用邏輯編碼的；而自然客觀事物的運動、變化的信息集是講究力的大小、動量的大小、能量的梯度的，是數集上的大小序聯系。

因此，人工智能的應用的“底層邏輯”，就是如何把人類信息集中的底層因果聯系、因果邏輯，“改造”成數集上的序關系。

你比如說，圍棋上的一個模式，其意義的大小和價值，是如何聯系到整盤棋，至少是局部來談，這就關系到把某個模式關聯到全局或局部，将其轉化為數集上的大小序。

人工智能，目前都是在數集中，搜索數集中的一個序關系過程，即在某個數集（或說空間）上，搜到一個函數關系，我們稱其為數據挖掘；而人類思維過程是在客觀事物集中，搜索其的一個邏輯關系，一個因果邏輯聯系的過程，我們稱其為知識挖掘。

說白了，人工智能應用的最關鍵問題，就在于如何将知識挖掘，變換到數據挖掘；如何将因果邏輯關系，轉換，或叫一一映射到數的序關系上。如果你能很熟練地完成這種轉換，你就是人工智能上的大行家！理論上講，你可以讓人工智能幫你做任何你想做的事。

當然，人類的計算機程序，或者說，計算機語言也不斷改進，試圖在抽象集合中引進序關系，說白了，就是想将因果邏輯關系變成簡單的數的序關系。比如說，C語言中的結構體數據格式、指針數據格式等，但是，C程序依然是簡單的數理邏輯流，沒有數集上的序。

人類的大腦神經網絡，為什麼是量子神經網絡呢，其思維過程是量子過程呢？因為量子世界是複數運算，量子幹涉方式傳遞或叫變換信息流；複數集上沒有數的大小序關系，所謂複變函數、複數空間、希爾伯特空間，都是人們在複域上引進序後才有。量子過程隻講究事件發生的幾率大小後的、量子隧穿的，信息傳遞和變換過程，雖然幾率也有大小序，在通常情是如此，但在特殊情況下，小概事件一定要發生；關鍵是人類習得的經驗就是這種事件發生概率的運算或累積方式。即因果聯系或因果邏輯的運算，很可能就是量子邏輯、量子幹涉“運算”。

以上給你提供一個思考方向。下面說點實際的。

人工智能搜索買股票。首先，你要把股票的走勢模式“編碼”了，這裡需要進行模式分類，可能有不同維度的模式，這時，你的“編碼”數據格式就得是一個數表，矩陣（或張量形式）。股票時分析就是一個典型的時間序列分析，而且是非平穩随機過程，類似量子過程；小概事件一定發生，類似量子隧穿過程。

其次，你得把股票模式空間（非平穩随機過程空間）按照其相關函數進行學習，将其模式的序由相關函數表達進行搜索、尋優。由于股票的非平穩随機性，所以還需對其平穩性的修正學習；這是更高級的學習機制，以後慢慢研究。

人工神經網絡可以說是一種函數變換，是張量空間上的高斯函數變換；利用函數的梯度作為“學習驅動力”，實現對目标系統的函數解構。

量子神經網絡是把複函數（空間）引入到神經網絡中，相當于把目标系統解構在希爾伯特空間上，隻不過還是引進了幾率序，仍然沒有引進“因果聯系序”。

其實，你應該看出來了，通常我們求解的目标系統都是n維空間，其集合中的元素都是一個向量，說白了，就是一個可以用n維線性空間解構的n維非線性空間。所以說，人工智能的基本數據結構，就是數組，然後在數組基礎上形成類似結構體、類這樣的數據結構。通常在抽象數學裡，集合的元素，可以通過類似“加括号”方式生成，例如，設集合X＝｛a，b｝則可這樣操作生成一個X的拓撲撲η（x）＝｛a，b，（a，b），（a，（a，b））…｝。

當然，這是非常不嚴謹的，隻是為了說明“加括号”操作方式。實際上，計算機中的結構體，就是這麼一種“加括号”生成的數據結構！這裡的結構元素的“聯系”（序），已經有點因果聯系的雛形了。目前主要是“動力問題”，“因果動力”，或“因果力”問題；就是引進數集上的梯度概念或形式；也就是我給你說的，因果強弱序關系。目前隻知道，因果強弱與時空尺度正成比；你可以思考一下，給出一個抽象而優美的其他因素關系。可能還與運動強度（能量）相關；還可能與時空上的狀态幾率相關。

現在已有在幾率空間上構造梯度函數；在抽象的測度集上構造梯度；就差在因果關系上構造梯度的；編碼集上，碼元之間有距離，但還沒序關系，但也有人在利用碼距做梯度的。模糊數學其實就是嘗試做信息，或叫“邏輯序”，以此引入多值邏輯。

總之，計算機上的結構體、類等數據結構，是一種“邏輯單元”，“非數序”數據結構。如果用其做神經元，則需巧妙構建。

熟練應用好人工智能，關鍵在于将因果邏輯空間映射到一個線性空間上。其實就是構造出“學習梯度（函數）”。

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