第八章.远程介绍多元关联模型（下） (第1/3页)

===接《远程介绍多元关联动态模型（上）》

屏幕上，多元关联拟脑模型中的核心信息元o的参数位置，随着abc的联动一直在变化着数字。。。

“态输出，反向态输出，路径行走算法。”林久浩说道。

“什么？态输出，反向态输出，这是什么？”宁老突然感兴趣了，他原来试用的多元关联拟脑模型云提供的saas服务，还没有‘态’计算这个技术概念。

“态输出是针对这种情况，影响核心元的因素太多，而且这些因素成网状关联，一旦动起来就呈现无法测定的互动，所以我父亲就提出了态输出理论。”林久浩。

“你再说清楚一点？”宁老继续盯着问。

“我现在要问一个问题，大家要想一想，如果出现了关联因素互动的情况，我们关心的是什么？”林久浩问道。

“参数因素是怎么动的，不知道这些参数怎么动，我们无法测定对核心元的影响。”终于有另一个半秃顶的工程师发言了。

“是吗？是这个吗？”林久浩继续问道。

“我们关心是平衡。”宁老一句话点在重点上。

“是的，平衡，中间的参数是什么不重要，只要满足合力为0，例如a=1,b=2,c=-3可以a+b+c=0，a=4,b=1,c=-5也可以a+b+c=0。。”刘工明白了。

“对，这里的abc是带向量方向的力，我们需要的是核心元o的合力为0这个达成条件，所以我们需要使用态输出的理论。”林久浩说道。

“小林，你把态输出给我们解释解释，这里很多人还糊涂着呢。”宁老说道。

“态输出，是指在多种因素影响下，而且这些因素呈现关联且有序，或者关联且无序，无法测定的情况，而我们实际需要的不是这些因素，而是核心的状态。”林久浩解释道。

“关联且有序，既然有序就可以测定呀。”一位工程师突然说道，打断了林久浩的话。

“别打断林工。。”刘工不高兴了。

“好的，我先解释一下关联且有序无法测定，这个刘工应该明白吧，你明明知道a是怎么影响bcdef的，但是，它们一旦动起来，当你测定到d的时候，由于d也影响a，a已经变化了，这时你的d值已经没有意义了。”林久浩解释道。

“对，这个我明白，因为a又变化了，所以d的值已经变动了，你测定的d值又无效了。。。你继续林工。”刘工。

“我们继续，我们需要的是核心的状态，所以这就像照相一样，我们对多元关联拟脑模型照相，得到定格状态，把这个状态输出。因为我们需要的是这个‘态’。”林久浩。

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