就简单多了。
同时间分布的点或者运动分布的点,在我们的多元关联拟脑模型中都是一样的,我们可以把‘空间散落分布点’看做是‘某一个原始点的运动轨迹’,也可以把‘某一个原始点的运动轨迹’在含有时间坐标的坐标系中,看做是‘空间散落分布点’,怎么计算方便就怎么做,反正多元关联拟脑模型都支持。
这就是多元关联计算能够解决的问题,而多元关联拟脑模型是支持多元关联计算的人工智能计算模型。
这样有意义吗?不就是计算出一些点的分布函数组和运动函数组吗?有意义吗?人生要做很多有意义的事情,这种计算的意义是什么?
小到粒子运动。。。大到宇宙星辰,中间所有的问题都可以用多元关联计算来解决,扩大了‘可计算概念’的范围,这就是‘它’的意义。
小到量子纠缠,熵增现象,越无序那么熵增越大,真的是无序吗?还是没有聪明的数学家去发现它们的分布函数组和运动函数组,聪明的数学家也找不出来规律,所以就给个定义‘无序’,也是一种对‘能力有限的无奈’,现在多元关联拟脑模型给出了一种人工智能算法模型,聪明的数学家加上人工智能算法模型,你们一定可以解决一些‘能力有限的无奈’,去发现‘无序’的规律,然后是不是就可以发现‘熵增’的规律,好吧,聪明的数学家拿着多元关联拟脑模型去解决问题吧,看好你们呦。
大到宇宙,宇宙中所有的星星就像是散落的点阵,是不是可以发现它们也是由多重线性函数叠加而形成的,星星的散落分布是有规律的,如果发现了这个规律,是不是就成为了。。。不可能的,宇宙之大。。。
好了,不要胡思乱想了,我们要解决的是从量子到宇宙之间的那些与人类命运息息相关的问题,放过宇宙吧。
很好,现在回到多元关联计算的话题,我们找到了把复杂问题简单化的
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