非合作博弈是层次的竞争遵循的数学原则,这是网络的运算;纳什均衡的达成就是化学平衡的稳定状态,其是变化速度的收敛
交易,交流,交换,序列匹配
记忆是前验概率的改变
博弈在于交换,信息决定损耗度,即往返反复的次数,理想情况就是如同超导的低电阻;信息与转换的阻力相关i=logr;不完全博弈是信息的局部扩散速度的结构,只能根据局部信息作出一定的选择,当个体的这个性质上升到整体水平,可以呈现一定的性质如物理的整体协作
子层次的均衡与高维层次的均衡的矛盾和选择性表达
动态博弈是网络的选择性表达,是各种限制条件的局部最优,或多层次的均衡,不同方向的曲线的耦合,其相交点是一个最大值
博弈提供逻辑运算最基本的动力
序列的博弈=n人博弈,寻找均衡点:不动点原理和中值定理
因果循环与网络的路径坍缩是等价的
由于高维结构的均衡,即使提供一定的改变破坏破坏,产生波动,产生的势差会很快就弥补回来,重新形成平衡。这是经济学的原理:天下没有免费的午餐,一切变化都会在概率网络达成平衡(利润不是空穴来风,而是转移,不够是一种高效的利用资源的方法,可以收集量子层次的利润及概率,不断累积到阈值)
动态的均衡,不同选择在天平的摇摆
概率的分布,多层次的耦合形成正态分布
博弈的耦合,高维层次:阴阳流转是流动的层次
脑-机接口技术,即记录、解读脑的电信号,通过脑的信号来控制机器,这是通过信息的多层次解码
基本理论:网络科学和概率网络系统,多层次的耦合形成的微分方程(长路径的分维耦合),通过统计络的结构就是网络的运算,如反馈机制就是中心节点和一般节点的分布的动态关系,进一步则是周期性的震荡系统,新增功能区是量变引发质变的过程(原有联系的网络内部的复杂度不断上升,达到一定阈值后分离),局部和整体的关系(序列匹配的局部最优和全局最优的耦合),序列的模块作为本征是网络的涌现(多层次的耦合(序列本身和不同序列),可以通过震荡模拟自然选择使得概率坍缩,最终形成通路),层次的相似性,高级功能是遍历(只是路径,可以扩散成为网络),层次的彼此依赖和代偿(不同模块是本征,可以扩散还原成为网络),其组合式的激活和抑制形成高维网络,层次的范围收敛(是节点增加的模式),风险的选择,即层次的博弈,会达到纳什均衡点(这是耦合的结构,有多层次的多样性使得网络稳定),适应性和敏感性是网络的选择性表达,序列的表达是隐马尔科夫模型进行的,多序列的相互匹配使得序列之间形成网络。偶然是概率网络的选择性表达,根据大数定律在足够大的尺度下是必然的表达;网络的新增节点倾向于与高连通性的中心节点连接(这是优势积累的现象);作用在群体的扩散,相关性产生的联系在大规模的数据下产生的联系被认为是因果关系(一个因素变化,引发次级因素变化,次级因素变化可以继续产生影响,这是扩散的过程,由于层次的收敛性和相似性,最后形成一定的通路,同时也有反馈机制,同时也有衰减);交换是源动力,而边界的确定是高层次的交换的基础;序列连接的方向是概率性决定的(单向性决定整体的协作);平均的路径长度(层次的收敛,六度分隔),是概率的分布;退火是各种选择的遍历的最后的概率坍缩,其形成的路径也是一种模式,这也有概率的分布;层次的收敛和影响的衰减(弱连接是信息扩散,强连接是施加影响);连接是作为组合的源动力,根据自然选择能够产生模式的发展
网络的高级层次与社会层次的相似性;网络的流通速度越快,平均距离越短,但有一个极限;影响的扩散都是概率性,如个体对整体的影响;整体的连接形成的网络坍缩的路径的整体性质,如社会层次的行为源于连接;网络的模仿行为;幂律定律和分布;寻找层次竞争的平衡,即纳什均衡点,同时同类相聚的相似性匹配使得我们倾向于聚类,这是影响扩散的原理;通过改变反馈方程的参数可以有正负反馈;组合的包容性,连接在理论上是可以随意形成的,但现实是由于各种限制条件(层次的衰减)速度连接以一定的模式形成关系;网络的聚类使得个体失去一部分的自由从而形成一个整体(如同原子形成分子要释放一部分能量);博弈是一种序列内部进行运算的结果,序列本身就是一个图灵机;六度分隔本质上是一种优化模式,往相关性更高的方向传递使得概率超过阈值;影响是多层次的加和;放大是信息传递的结果;幂律分化可以使得稳态更易达到,因为网络是多层次的,而且只有富集才能产生效应;边界的形成和打破都是发展;一切都是相对的,(天圆地方—地心说—日心说—都是尺度的不断放大)
牛顿定律的公式是基本的作用,以一定的量之间的关系构建量子层次的连接f=g2/r^2,而其高维层次就是网络,
基本原理:本征的本征,是高阶导;序列的
6个研究得出了6种不同的结果,只是网络的选择性表达,按照不同的路径坍缩
独立神经元组成的阵列与复杂行为相关联
单一
喜欢学医路漫漫请大家收藏:(m.66dshu.com),66读书网更新速度最快。