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第二章帮助柳德米拉解决问题（第3页）

“是的，就是这样，所以我们无法去测定每一个因素的状态，也就无法推算出核心元的状态。”柳德米拉。

“你为什么无法推算出核心元的状态？”林久浩问道。

“因为我们在做分叉算法的时候，当A影响B-C我们可以测算，但是C又影响了A，这时候B就变化了，我们测算的C也变化了，前一个计算值没有意义了。”柳德米拉。

“你需要知道ABCDEFG吗？他们只是因素，你需要的是ABCDEFG对核心元O的状态的影响，对不对？”林久浩。

“是的，但是我们用分叉算法无法跟踪测定，也无法准确知道ABCDEFG这些因素，就无法知道对核心元的影响。”柳德米拉。

“为什么不试一试多元关联拟脑模型算法？把所有的参数输入到多元关联拟脑坐标系中，让这些关联的因素自己动，关联且有序的运动，并且，在运动的过程中，传导参数给关联信息元。”林久浩。

“那，我怎么得到我想要的东西，它们自己在动，我怎么办。”柳德米拉。

“‘态’输出，你需要的其实是某个时间点，被你关注的环境对象的状态，你不需要具体的因素参数的变化规律，因为这种规律是关联且有序的动态，无法测定，你需要的是核心信息元的状态。”林久浩。

“确实，它们怎么动其实不是我关心的，我关心的是核心信息元的状态，怎么得到它的状态？”柳德米拉问道。

“态输出，这时就像照相机定格一样，不管它们怎么变动，在一个定格里你会得到它们现在的态，以及你需要的核心元的态，定格把这个态输出来。”林久浩。

“定格？怎么定格，多元关联拟脑模型可以定格吗？”柳德米拉。

“可以，多元关联拟脑技术已经升级几个版本了，现在的多元关联拟脑模型，提供两大类多种参数调节定格方式，一类是轮训定格，即所有关联元行走遍历一次定格；一类是时间快门定格，在规定的时间内拍照定格，没来得及影响的关联元不做计算，直接输出态，而这个态是完整的态，如果只需要核心信息元的态，那么你直接在核心元的参数上取值就可以了。”林久浩解释了一下。

“我明白了，这个功能分叉算法做不到，但是，多元关联拟脑模型可以，因为多元关联拟脑模型，模拟了这些因素的变动及对核心元的影响，我想要的时候就给它照个相，定格输出就解决了，对吗？”柳德米拉理解能力很强。

“正确，所以你应该多考虑使用多元关联拟脑模型，它是最好的支持多元关联计算的算法模型，能解决很多分叉计算和择优算法解决不了的问题。”林久浩。

“林，你说这些真的永远无法测定吗？上帝说过，上帝从不玩掷骰子游戏，说明没有随机这个东西，所以真的有无法测定的情况吗？”柳德米拉问道。

“无法测定不是不能测定，上帝说从不玩掷骰子游戏，佛陀也说过，一切法因缘汇聚而生，如是因如是果，不可能出现非法的现象。我们无法测定主要有两种情况。”林久浩。

“哪两种情况？”柳德米拉问道。

“第一种情况，你知道他们的关联关系，关联且有序，一旦一个因素改变，就形成网状关系变动，又相互影响，如果要去追踪这些因素变动的细节，那么就会陷在永动态里面，所以，无法测定。”林久浩。

“第二种呢？为什么无法测定？局限性吗？”柳德米拉。

“对，例如井底的青蛙，当天下雨的时候，它无法测定到底有多少水流入井里，因为很多因素在它的认知范围外。”林久浩。

“对，不过，青蛙可以通过测算当下有多少水流进来，而且流进来的速度变化，来预测趋势。”柳德米拉。

“是这样的，不能了知一切因缘及变化，无法测定，但是，我们可以观察当下‘态’及‘态’变化的趋势。”林久浩。

“多元关联拟脑算法可以完全替代分叉判断算法吗？”柳德米拉问道。

“多元关联拟脑算法，不可以完全替代分叉判断算法的所有工作，这就像人们有了‘汽车’这件工具，并不是不需要‘走步’一样。但是多元关联拟脑算法，可以完成更高级别的计算功能，例如‘态’输出这样的情况。所以多元关联拟脑算法是一个算法的革命，不能用简单的替代来理解这两种算法逻辑。”林久浩。

“我明白，在某些问题上分叉判断算法可以更便捷的完成工作。”柳德米拉。

“对，各有优势，在某些领域的问题，只能用多元关联拟脑算法，尤其是碰到态输出的问题，分叉算法很难实现。”林久浩。

“对了，林，你刚才说什么是非法的现象？”柳德米拉。

“非法就是，例如小狗生小狗，不会生出鲸鱼，因为因缘是狗的因缘，所以果也是狗的这个现象，除非改变了因缘。”林久浩。

。。。。。。一阵沉默。

“我太感谢你了，林，非常，真的，你父亲很伟大，他是怎么想到的这些，并想到了解决的方法，多元关联拟脑模型。”柳德米拉。

“我奶奶说，一切众生由一念无明而生，无明缘行，行缘识，一旦无明生起，十二因缘生起，轮回就生起，种种取舍皆是轮回，众生的妄想就是多种因素相互关联的永动机，构成永动的状态。”林久浩。

“很高深，林，永动机，无有休止。”柳德米拉。

“奶奶说，无始无终，但是把握当下，就是当下这个态，你能定住，看到它的本来面目，就可以入道，无始无终，时时是开始，时时也是终止。”林久浩。

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