第五章.丁琪琪被弹脑嘣儿了
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某日，“哥，别老弹我脑嘣儿了，我知道我笨。”丁琪琪不高兴了。
“我弹你的脑嘣儿，是为了你好，你到今天还不理解什么是生克关系的三维坐标系，以及这种分类方法的实用意义，你的论文都用到态计算理论了。。。”林久浩放下手。
“论文是你帮我改的，我就写了。。。不是，画了一堆画。”丁琪琪还有道理了。
“你理解态计算理论了吗？尤其是态代入算法，如果有人问你论文里面的技术，你怎么回答呀？。。。说话呀，态代入技术是什么？”林久浩考察丁琪琪。
“就是，就是，一个独立的条件环境态，哎，抓住。”丁琪琪用手在空中抓了一把空气，然后又扔给另一只手，继续说道：“加入到另一个条件环境态的三维坐标系中，通过拟合计算完成。。。完成。。。完成什么来着？”。
“完成什么来着？你这叫理解了？还完成~什~么~来~着~，怎么拟合呀？独立条件环境态中的信息元怎么放进另一个条件环境态的三维坐标系空间中呀？是用什么方法什么过程完成的？你倒好，一句话就完成拟合计算了。”林久浩。
“哥，事实上就这么简单呀，反正你按几个功能按钮，就把独立态放到另一个态中拟合计算了。”丁琪琪边说边又要用手抓空气，扔。。。
“好了，那是因为多元科技把功能都开发好了，所以你点击几个按键就能完成，原理是什么？到时候人家问你原理，你就抓空气，是吧？”林久浩。
“哥，态计算技术理论太~太~变态了，我真的还没有完全理解，就更别说给其他人讲了。如果有人问我，我就把话题引到容易的技术上去。”丁琪琪说话的时候，还眨了眨眼睛。
“你要岔开话题？那，比态计算理论容易的技术，你有会的吗？”林久浩追问。
尬住一会儿，丁琪琪。。。。。。
“有，就是以核心信息元为起点的思维行走过程中，任何信息元不能出现两次，这样就避免了在思维行走过程中，形成中间过程的无效闭环循环，因为。。。因为。。。艾久三号曾经也是这样，转圈圈。”丁琪琪。
“谢天谢地，你还记得艾久三号因为路由问题转圈圈，还有吗？”林久浩继续。
“没有，我到现在还不知道路径湮灭是什么大神的技术呢？就知道自动湮灭，全自动的湮灭掉了。”丁琪琪又用手比划。
“你，这是最基本的，那是对不懂技术的人，不能讲太多，就告诉他们自动湮灭了，哪有自动湮灭呀？”林久浩又弹了丁琪琪一下脑嘣儿。
“不是说，得到可执行闭环，其他路径就自动湮灭吗？”丁琪琪还躲闪。
“别再自动湮灭，是在得到可执行闭环的时候，把其他还在思维行走的进程组关闭掉，我们做程序的可不能真的认为自动湮灭呀。”林久浩。
“哥，关闭掉不就好了，以后我不说自动湮灭了，我说关闭掉。”丁琪琪。
“关闭掉是在得到可执行闭环的前提下，在没得到的时候呢？大量的路径发散消耗算力怎么办？”林久浩。
“啊，哥，你说吧，你都弹脑嘣儿了，就给我讲清楚吧。”丁琪琪这是在做交易。
“在拟脑模型中思维行走，是由执行脑的思维行走函数发起的，不是什么大神。。。但是由于多元关联拟脑库规模的大小不等，在大型拟脑库中，如果发起思维行走，会产生很多分叉路径，这就是路径发散问题，这种问题会消耗大量的计算力。”林久浩。
“果然是大神呀，这样发散是不是很快算力就消耗光了？”丁琪琪。
“是呀，所以，爸提出来的，在针对大型拟脑库思维行走的时候，思维行走函数使用了令牌进程方法。”林久浩。
“令牌进程方法，不是全路径行走了？”丁琪琪。
“全路径行走分叉扩散很难控制的，所以通过释放令牌，可以有效控制路径发散带来的算力消耗指数级增长。”林久浩。
“就是，有令牌的分叉路径才能行走，没有令牌的不能走，是吧？”丁琪琪。
“是的，例如思维行走函数参数为十个令牌，那么同时最多的思维行走进程就是十个，而其他的分叉路径在队列里面排队等待令牌，而思维行走函数还会规定令牌行走深度，例如五十步丢弃等，那么令牌要么返回闭环，要么超过步数丢弃返回，队列中的其他分叉思维行走进程拿到令牌继续，这就是令牌法。”林久浩。
“全路径行走是什么？还需要令牌吗？”丁琪琪。
“全路径行走也是思维行走的一种模式，应用于小规模库，例如，对了，就是你那个论文里面的动平衡的库，那个库内部的信息元数量有限，就可以发起全路径思维行走，而且全路径思维行走也可以定义思维深度，优化思维行走减少算力消耗，你明白了吗？”林久浩。
“明白了，减少消耗。”丁琪琪。
“唉，你这样怎么糊弄过关呀，你以为别人都是傻子，到时候继续问你，问的你底都掉没了。。。你还知道什么容易的技术？”林久浩。
“知道，令牌法思维行走，全路径思维行走，深度设定。。。”丁琪琪。
“啊~~~，你真会偷懒，容易的~~~？，哎~，你至少把‘向上集合类定义，搜寻归纳及归并路径，多元关联拟脑是如何把信息分析转化成数学计算的’这个概念搞清楚，否则别人问你，你都没有子弹堵别人的嘴。”林久浩又举起了手。
“啊~别弹脑嘣儿，我不想听，我不想听了，我找林爸去问。”丁琪琪跑了。
那边客厅里，林自强正坐着喝茶。。。
“林爸，什么是向上集合类搜寻呀？”丁琪琪果然去找林自强问问题了。
“就是，例如，你属于女孩，女孩属于女人，女人属于人，人属于哺乳类动物，当然这个定义是不对的，人就是人道的众生，不属于哺乳类动物，但是，没办法。。。”林自强。
“我知道，没办法，现在就是这么定义的，但是，为什么这么定义呀？”丁琪琪。
“因为，有话语权定义的那个，它就是旁生道的呗，也可以说它的文明没有出现人道思想，所以就如实定义了自己为哺乳动物呗。。。”林自强用开玩笑的方式解释着。
“哦，然后，我们也滥用。”丁琪琪。
“是呀，我们也滥用，其实很多概念是错误的，都被滥用了。”林自强。
“知道了，谢谢林爸，我的问题问完了。”丁琪琪说完就要走了。
“琪琪，你给我回来，你的问题是生物学问题吗？”林自强也有点二乎，丁琪琪到底是要问什么问题。
“啊~~，向上集合类定义，搜寻归纳及归并路径，多元关联拟脑是如何把信息分析转化成数学计算的，我哥不教我。”丁琪琪先倒打一耙。
“这，久浩。。。。。。没关系，我告诉你。”林自强。
“谢谢，我认真听讲。”丁琪琪。
“这些集合类信息，如果不采用多元关联拟脑模型，就是通过关键字比对，并通过程序定义实现集合定义，对不对？”林自强。
“这一点肯定是，这个我就可以肯定，而且这种信息比对，需要程序编写很多代码的。”丁琪琪自己也会编程。
“我们现在分析一下，在多元管理拟脑模型中是怎么做的，首先，我们知道集合类信息元的关系，我们定义一个【女孩】为核心信息元，那么在它的【生我正】象限不但有父母衣食住行医疗等信息元，而且也有向上集合类信息元，【女人】，而以【女人】为核心信息元的三维坐标系的【生我正】象限，又有集合类信息元【人】，而在【人】为核心信息元的三维坐标系中的【生我正】象限，又有集合类信息元【生物】，因为人也具备生物特征，在我们的多元关联拟脑中，我直接把【人】从动物行列中提取出来了，不能让历史错误一直错着。”林自强。
“林爸，我知道了，就是。。。像。。。俄罗斯的套娃。”丁琪琪想到的比喻。
“差不多吧，那么我们现在看一下，如果我们向上搜寻集合类，并且决定使用哪一层集合，我们怎么做？”林自强。
“林爸，怎么做？您说的转化为数学计算，肯定不会用信息比对择优方式。”丁琪琪。
“对，我们定义思维行走函数，并在执行脑部分填写思维行走函数运行的参数，因为这类集合类信息元都在【生我正】象限，所以思维行走函数的象限定义是【+++】，如果需要寻找向上的集合类信息元，那么就要按照关联关系定义，设定第二个参数。”林自强。
“林爸，关联关系定义不是距离角度和权重参数吗？”丁琪琪问道。
“对，在这些关联关系定义中，有特定参数定义，例如，向上集合类信息元的关联关系是被定义的特定参数，所以我们在发起行走的时候，第二个参数，例如X=k，这就定义了思维行走，只按照权重参数为k的路径延伸。”林自强继续讲解。
“后来呢。。。后来怎么样？”丁琪琪不像是听技术，倒像是听故事，不过，也不错。
“第三个参数是思维行走的步骤深度，例如自然数是深度步数，特定参数j是寻找到最大集合类信息元，那么就出现了第三个参数，Y=j。”林自强也继续讲解。
“还有第四个参数吗？我知道思维行走函数的参数有很多。”丁琪琪也不是毫无基础，至少把大量的基本定义，都死记硬背在脑子里。
“很好，其实思维行走函数可以带很多参数，这些参数根据实际环境选择使用，我们这个例子就用第四个参数，Z=1，这个含义就是不管Y=j有多少层，但是，我只使用第一个信息元形成可执行闭环。”林自强。
“为什么，如果就使用第一个信息元作为可执行闭环中的信息元，为什么还要行走到集合类信息元的顶部。”丁琪琪问。
“因为，例如，我们以前的案例，治疗感冒的医疗方法属于流行病医疗方法。。。。。。医疗服务信息元，而在【人】这个抽象信息元为核心信息元的三维坐标系中，没有感冒治疗方法，但是有医疗服务信息元，如果要形成闭环，感冒治疗方法要经历很多没有必要的集合类信息元，但是，不经过这些集合类信息元，又无法到达【人】这个信息元，所以，我们的目的就是既能够到达【人】，而又要用感冒治疗方法直接构成闭环。”林自强。
“明白了，就是我们能看到的是最大的套娃，而我们实际要用的是最小的套娃，但是没有一层一层的套娃，我们也无法得到最小的套娃，而得到最小的套娃以后，直接使用就可以了，也没有必要再套回去。。。对吧，爸。”丁琪琪嘴很乖巧的。
“你是不是最近跟俄罗斯套娃有联系呀？”林自强反问一句。
“狙击手柳德米拉姐姐，送给我一组套娃。。。对了，爸，为什么不能把治疗方法直接作用到‘虚拟人’信息元呀，这样就不用向上集合归纳了。”丁琪琪又把问题拉回来了。
“也可以，在已经成熟的特定领域，例如我们刚才举例的医疗，可以把治疗方法直接作用到‘虚拟人’信息元，不过，这样会导致在‘人’【生我正】象限出现大量的直接关联信息元，粒度太细不利于维护，所以采用集合分类归纳法方法，把直接连接变成分类的间接连接，具体怎么做根据具体问题决定。但是，向上搜寻归纳及归并路径这是通用的技术，在很多领域都要用到，你应该学会。”林自强。
“知道了，套娃理论，我记住套娃就记住搜寻归纳及归并路径了。”丁琪琪用艾久三号转圈圈记住了路由循环问题，现在用俄罗斯套娃记住了向上集合搜寻归纳及归并路径技术。
“哦，知道了？你的意思差不多明白了，是吗？。。。好，现在要你写一下这个计算公式，你能写出来吗？”林自强问丁琪琪。
“嗯~~，嗯~~~，执行脑函数调用=【信息元编码，+++，X=k，Y=j，Z=1】，其中k是集合类信息元特定的权重参数，j是要求思维行走函数，一直走到最大集合类信息元，1是采用第一个信息元作为构建闭环的信息元。。。爸，对吗？”丁琪琪。
“+++是什么？”林自强问丁琪琪。
“象限呀，我们的多元关联拟脑模型，是按照象限做的信息分类，来约定思维行走的方向的，+++是【生我正】象限呀~~”丁琪琪。
“这里有一个小的概念问题，我们在这里填写的+++是转化后的象限，而在初始定义思维行走时，我们定义的方向是六亲关系，由于六亲关系在不同三维坐标系中的象限对应不一样，所以这里是做过转化后，才会出现具体象限定义。”林自强。
“好复杂，+++不是【生我正】象限吗？”丁琪琪。
“不一定是，三维坐标系不但有正旋转反旋转，还有多种分类，在这些分类坐标系中，【生我正】未必是+++象限，需要提取信息元核心信息中的标识符号，确定三维坐标系类型，然后根据三维坐标系类型做转化对应。”林自强。
“老爸，啊不，师~父~呀~~~，我们用什么来区别，信息元是集合概念类定义的信息元呀？只是信息元核心信息中的标签吗？路径怎么定义呀？”丁琪琪继续问，这就叫知其然还要知其所以然。。
“路径，我们现有的模型是用权重定义了集合类概念，包括固定集合概念及特定集合概念。。。。。。例如，我们给权重一个域1~10000，为可变动权重域，那么10001可以定义为固定集合概念权重，而10002为特定集合概念权重。”林自强。
“固定的集合概念我知道，就是‘女人’的集合概念是‘人’，什么是特定集合概念呀？”丁琪琪。
“特定集合概念是完成某一个具体工作，所涉及的多个条件环节，例如，你做一个菜叫宫保鸡丁，那么配料中就有‘鸡丁、花生米、大葱段。。。’等，我们把这些作为完成宫保鸡丁的特定集合，集合内部的信息元可以是子闭环的起点，当多元关联拟脑技术发起宫保鸡丁的思维时，上层闭环相对简单，而特定集合类内部的信息元发起可执行闭环嵌套子闭环。”林自强比喻着，道理虽然简单，实际操作要复杂一些。
“老爸，多闭环拟合，是不是，就是嵌套子闭环呀？”丁琪琪又问。
“多闭环拟合与嵌套子闭环解决了相同的问题，就是当一个任务，需要多条闭环达成时，形成的多条闭环不是择优，而是拟合在一起统一执行，而嵌套子闭环，是给条件集合一个特定集合类概念信息元。。。。。。这两种技术应用场景不同，多元关联拟脑模型都提供支持。”林自强看着丁琪琪认真学习，也很满意。
“老爸，下一个问题又来了，在特定集合概念元中，产生嵌套子闭环的终点，还是发起思维行走的子信息元吗？”丁琪琪开始开窍了。
“不是，嵌套子闭环的终点不是自己，而是当闭环达成之后，回到上级特定集合信息元位置重置参数，当所有嵌套子闭环完成后，最终完成宫保鸡丁的制作。”林自强。
“老爸，这样是不是看起来，第一层闭环会相对简单一些，在我的观点里面，简单就是王道。”丁琪琪喜欢简单的思维方式。
“琪琪，你开窍了，你说出了一个重要的点，我们的拟脑不只是为了做‘宫保鸡丁’，而是要解决海量的问题，怎么解决？像现在的大语言技术一样吗？。。。。。。我们提供了一个新的方法，就是用概念类信息元直接做概念计算，因为我们为信息元定义了定长编码方式，那么，定长编码可以部署到多元关联拟脑模型中直接计算，同时概念集合类信息元可以独立完成闭环计算，然后再逐步深入精确，所以，多元关联拟脑技术与大语言技术配合使用，会有更好的效果。”林自强。
“师父呀~~~~~~。老爸，这种集合概念是不是特别重要？”丁琪琪继续问道
“很重要的，信息处理中针对概念计算的最最重要的技术理念之一，例如，你将来毕业后，要到多元科技工作，理解了这些理念，就可以去信息分类多元关联拟脑模型部门工作。”林自强回答。
“三多的部门？”丁琪琪问。
“不是，三多在动态库模型研发部门，想进入三多的部门，需要对动态库及态计算理论非常。。。”林自强还没说完。
“老爸，概念计算，是不是就是我们说的，把信息处理转化成数学计算？”丁琪琪又回到前面的话题。
“对呀，我们的多元关联拟脑技术，就是要把信息处理转化为数学计算，即使是大分类集合概念，也可以直接参与计算输出闭环。。。对，刚才写的公式，你自己都清楚了吗？”林自强也回到开始的话题。
“知道了，老爸，啊不，师父，您就说，我写的公式对不对吧？”丁琪琪。
“对。。。对呀。。。。。。而且，你现在看一下，这是信息比对择优，还是数学计算公式。”林自强。
“数学计算公式，确实是，爸讲解的就是比哥讲解的更清楚，他老弹我脑嘣儿。”丁琪琪一边拍马屁，一边抱怨着。
“琪琪，也就是说，你哥还是教你的，是你不愿意被弹脑嘣儿，所以才来找我问问题，对吗？”林自强知道了。
“谢谢，爸，再见。”丁琪琪又又跑了。
下一章节===《第六章.政务系统是多元关联关系模型》
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“我弹你的脑嘣儿，是为了你好，你到今天还不理解什么是生克关系的三维坐标系，以及这种分类方法的实用意义，你的论文都用到态计算理论了。。。”林久浩放下手。
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“你理解态计算理论了吗？尤其是态代入算法，如果有人问你论文里面的技术，你怎么回答呀？。。。说话呀，态代入技术是什么？”林久浩考察丁琪琪。
“就是，就是，一个独立的条件环境态，哎，抓住。”丁琪琪用手在空中抓了一把空气，然后又扔给另一只手，继续说道：“加入到另一个条件环境态的三维坐标系中，通过拟合计算完成。。。完成。。。完成什么来着？”。
“完成什么来着？你这叫理解了？还完成~什~么~来~着~，怎么拟合呀？独立条件环境态中的信息元怎么放进另一个条件环境态的三维坐标系空间中呀？是用什么方法什么过程完成的？你倒好，一句话就完成拟合计算了。”林久浩。
“哥，事实上就这么简单呀，反正你按几个功能按钮，就把独立态放到另一个态中拟合计算了。”丁琪琪边说边又要用手抓空气，扔。。。
“好了，那是因为多元科技把功能都开发好了，所以你点击几个按键就能完成，原理是什么？到时候人家问你原理，你就抓空气，是吧？”林久浩。
“哥，态计算技术理论太~太~变态了，我真的还没有完全理解，就更别说给其他人讲了。如果有人问我，我就把话题引到容易的技术上去。”丁琪琪说话的时候，还眨了眨眼睛。
“你要岔开话题？那，比态计算理论容易的技术，你有会的吗？”林久浩追问。
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“有，就是以核心信息元为起点的思维行走过程中，任何信息元不能出现两次，这样就避免了在思维行走过程中，形成中间过程的无效闭环循环，因为。。。因为。。。艾久三号曾经也是这样，转圈圈。”丁琪琪。
“谢天谢地，你还记得艾久三号因为路由问题转圈圈，还有吗？”林久浩继续。
“没有，我到现在还不知道路径湮灭是什么大神的技术呢？就知道自动湮灭，全自动的湮灭掉了。”丁琪琪又用手比划。
“你，这是最基本的，那是对不懂技术的人，不能讲太多，就告诉他们自动湮灭了，哪有自动湮灭呀？”林久浩又弹了丁琪琪一下脑嘣儿。
“不是说，得到可执行闭环，其他路径就自动湮灭吗？”丁琪琪还躲闪。
“别再自动湮灭，是在得到可执行闭环的时候，把其他还在思维行走的进程组关闭掉，我们做程序的可不能真的认为自动湮灭呀。”林久浩。
“哥，关闭掉不就好了，以后我不说自动湮灭了，我说关闭掉。”丁琪琪。
“关闭掉是在得到可执行闭环的前提下，在没得到的时候呢？大量的路径发散消耗算力怎么办？”林久浩。
“啊，哥，你说吧，你都弹脑嘣儿了，就给我讲清楚吧。”丁琪琪这是在做交易。
“在拟脑模型中思维行走，是由执行脑的思维行走函数发起的，不是什么大神。。。但是由于多元关联拟脑库规模的大小不等，在大型拟脑库中，如果发起思维行走，会产生很多分叉路径，这就是路径发散问题，这种问题会消耗大量的计算力。”林久浩。
“果然是大神呀，这样发散是不是很快算力就消耗光了？”丁琪琪。
“是呀，所以，爸提出来的，在针对大型拟脑库思维行走的时候，思维行走函数使用了令牌进程方法。”林久浩。
“令牌进程方法，不是全路径行走了？”丁琪琪。
“全路径行走分叉扩散很难控制的，所以通过释放令牌，可以有效控制路径发散带来的算力消耗指数级增长。”林久浩。
“就是，有令牌的分叉路径才能行走，没有令牌的不能走，是吧？”丁琪琪。
“是的，例如思维行走函数参数为十个令牌，那么同时最多的思维行走进程就是十个，而其他的分叉路径在队列里面排队等待令牌，而思维行走函数还会规定令牌行走深度，例如五十步丢弃等，那么令牌要么返回闭环，要么超过步数丢弃返回，队列中的其他分叉思维行走进程拿到令牌继续，这就是令牌法。”林久浩。
“全路径行走是什么？还需要令牌吗？”丁琪琪。
“全路径行走也是思维行走的一种模式，应用于小规模库，例如，对了，就是你那个论文里面的动平衡的库，那个库内部的信息元数量有限，就可以发起全路径思维行走，而且全路径思维行走也可以定义思维深度，优化思维行走减少算力消耗，你明白了吗？”林久浩。
“明白了，减少消耗。”丁琪琪。
“唉，你这样怎么糊弄过关呀，你以为别人都是傻子，到时候继续问你，问的你底都掉没了。。。你还知道什么容易的技术？”林久浩。
“知道，令牌法思维行走，全路径思维行走，深度设定。。。”丁琪琪。
“啊~~~，你真会偷懒，容易的~~~？，哎~，你至少把‘向上集合类定义，搜寻归纳及归并路径，多元关联拟脑是如何把信息分析转化成数学计算的’这个概念搞清楚，否则别人问你，你都没有子弹堵别人的嘴。”林久浩又举起了手。
“啊~别弹脑嘣儿，我不想听，我不想听了，我找林爸去问。”丁琪琪跑了。
那边客厅里，林自强正坐着喝茶。。。
“林爸，什么是向上集合类搜寻呀？”丁琪琪果然去找林自强问问题了。
“就是，例如，你属于女孩，女孩属于女人，女人属于人，人属于哺乳类动物，当然这个定义是不对的，人就是人道的众生，不属于哺乳类动物，但是，没办法。。。”林自强。
“我知道，没办法，现在就是这么定义的，但是，为什么这么定义呀？”丁琪琪。
“因为，有话语权定义的那个，它就是旁生道的呗，也可以说它的文明没有出现人道思想，所以就如实定义了自己为哺乳动物呗。。。”林自强用开玩笑的方式解释着。
“哦，然后，我们也滥用。”丁琪琪。
“是呀，我们也滥用，其实很多概念是错误的，都被滥用了。”林自强。
“知道了，谢谢林爸，我的问题问完了。”丁琪琪说完就要走了。
“琪琪，你给我回来，你的问题是生物学问题吗？”林自强也有点二乎，丁琪琪到底是要问什么问题。
“啊~~，向上集合类定义，搜寻归纳及归并路径，多元关联拟脑是如何把信息分析转化成数学计算的，我哥不教我。”丁琪琪先倒打一耙。
“这，久浩。。。。。。没关系，我告诉你。”林自强。
“谢谢，我认真听讲。”丁琪琪。
“这些集合类信息，如果不采用多元关联拟脑模型，就是通过关键字比对，并通过程序定义实现集合定义，对不对？”林自强。
“这一点肯定是，这个我就可以肯定，而且这种信息比对，需要程序编写很多代码的。”丁琪琪自己也会编程。
“我们现在分析一下，在多元管理拟脑模型中是怎么做的，首先，我们知道集合类信息元的关系，我们定义一个【女孩】为核心信息元，那么在它的【生我正】象限不但有父母衣食住行医疗等信息元，而且也有向上集合类信息元，【女人】，而以【女人】为核心信息元的三维坐标系的【生我正】象限，又有集合类信息元【人】，而在【人】为核心信息元的三维坐标系中的【生我正】象限，又有集合类信息元【生物】，因为人也具备生物特征，在我们的多元关联拟脑中，我直接把【人】从动物行列中提取出来了，不能让历史错误一直错着。”林自强。
“林爸，我知道了，就是。。。像。。。俄罗斯的套娃。”丁琪琪想到的比喻。
“差不多吧，那么我们现在看一下，如果我们向上搜寻集合类，并且决定使用哪一层集合，我们怎么做？”林自强。
“林爸，怎么做？您说的转化为数学计算，肯定不会用信息比对择优方式。”丁琪琪。
“对，我们定义思维行走函数，并在执行脑部分填写思维行走函数运行的参数，因为这类集合类信息元都在【生我正】象限，所以思维行走函数的象限定义是【+++】，如果需要寻找向上的集合类信息元，那么就要按照关联关系定义，设定第二个参数。”林自强。
“林爸，关联关系定义不是距离角度和权重参数吗？”丁琪琪问道。
“对，在这些关联关系定义中，有特定参数定义，例如，向上集合类信息元的关联关系是被定义的特定参数，所以我们在发起行走的时候，第二个参数，例如X=k，这就定义了思维行走，只按照权重参数为k的路径延伸。”林自强继续讲解。
“后来呢。。。后来怎么样？”丁琪琪不像是听技术，倒像是听故事，不过，也不错。
“第三个参数是思维行走的步骤深度，例如自然数是深度步数，特定参数j是寻找到最大集合类信息元，那么就出现了第三个参数，Y=j。”林自强也继续讲解。
“还有第四个参数吗？我知道思维行走函数的参数有很多。”丁琪琪也不是毫无基础，至少把大量的基本定义，都死记硬背在脑子里。
“很好，其实思维行走函数可以带很多参数，这些参数根据实际环境选择使用，我们这个例子就用第四个参数，Z=1，这个含义就是不管Y=j有多少层，但是，我只使用第一个信息元形成可执行闭环。”林自强。
“为什么，如果就使用第一个信息元作为可执行闭环中的信息元，为什么还要行走到集合类信息元的顶部。”丁琪琪问。
“因为，例如，我们以前的案例，治疗感冒的医疗方法属于流行病医疗方法。。。。。。医疗服务信息元，而在【人】这个抽象信息元为核心信息元的三维坐标系中，没有感冒治疗方法，但是有医疗服务信息元，如果要形成闭环，感冒治疗方法要经历很多没有必要的集合类信息元，但是，不经过这些集合类信息元，又无法到达【人】这个信息元，所以，我们的目的就是既能够到达【人】，而又要用感冒治疗方法直接构成闭环。”林自强。
“明白了，就是我们能看到的是最大的套娃，而我们实际要用的是最小的套娃，但是没有一层一层的套娃，我们也无法得到最小的套娃，而得到最小的套娃以后，直接使用就可以了，也没有必要再套回去。。。对吧，爸。”丁琪琪嘴很乖巧的。
“你是不是最近跟俄罗斯套娃有联系呀？”林自强反问一句。
“狙击手柳德米拉姐姐，送给我一组套娃。。。对了，爸，为什么不能把治疗方法直接作用到‘虚拟人’信息元呀，这样就不用向上集合归纳了。”丁琪琪又把问题拉回来了。
“也可以，在已经成熟的特定领域，例如我们刚才举例的医疗，可以把治疗方法直接作用到‘虚拟人’信息元，不过，这样会导致在‘人’【生我正】象限出现大量的直接关联信息元，粒度太细不利于维护，所以采用集合分类归纳法方法，把直接连接变成分类的间接连接，具体怎么做根据具体问题决定。但是，向上搜寻归纳及归并路径这是通用的技术，在很多领域都要用到，你应该学会。”林自强。
“知道了，套娃理论，我记住套娃就记住搜寻归纳及归并路径了。”丁琪琪用艾久三号转圈圈记住了路由循环问题，现在用俄罗斯套娃记住了向上集合搜寻归纳及归并路径技术。
“哦，知道了？你的意思差不多明白了，是吗？。。。好，现在要你写一下这个计算公式，你能写出来吗？”林自强问丁琪琪。
“嗯~~，嗯~~~，执行脑函数调用=【信息元编码，+++，X=k，Y=j，Z=1】，其中k是集合类信息元特定的权重参数，j是要求思维行走函数，一直走到最大集合类信息元，1是采用第一个信息元作为构建闭环的信息元。。。爸，对吗？”丁琪琪。
“+++是什么？”林自强问丁琪琪。
“象限呀，我们的多元关联拟脑模型，是按照象限做的信息分类，来约定思维行走的方向的，+++是【生我正】象限呀~~”丁琪琪。
“这里有一个小的概念问题，我们在这里填写的+++是转化后的象限，而在初始定义思维行走时，我们定义的方向是六亲关系，由于六亲关系在不同三维坐标系中的象限对应不一样，所以这里是做过转化后，才会出现具体象限定义。”林自强。
“好复杂，+++不是【生我正】象限吗？”丁琪琪。
“不一定是，三维坐标系不但有正旋转反旋转，还有多种分类，在这些分类坐标系中，【生我正】未必是+++象限，需要提取信息元核心信息中的标识符号，确定三维坐标系类型，然后根据三维坐标系类型做转化对应。”林自强。
“老爸，啊不，师~父~呀~~~，我们用什么来区别，信息元是集合概念类定义的信息元呀？只是信息元核心信息中的标签吗？路径怎么定义呀？”丁琪琪继续问，这就叫知其然还要知其所以然。。
“路径，我们现有的模型是用权重定义了集合类概念，包括固定集合概念及特定集合概念。。。。。。例如，我们给权重一个域1~10000，为可变动权重域，那么10001可以定义为固定集合概念权重，而10002为特定集合概念权重。”林自强。
“固定的集合概念我知道，就是‘女人’的集合概念是‘人’，什么是特定集合概念呀？”丁琪琪。
“特定集合概念是完成某一个具体工作，所涉及的多个条件环节，例如，你做一个菜叫宫保鸡丁，那么配料中就有‘鸡丁、花生米、大葱段。。。’等，我们把这些作为完成宫保鸡丁的特定集合，集合内部的信息元可以是子闭环的起点，当多元关联拟脑技术发起宫保鸡丁的思维时，上层闭环相对简单，而特定集合类内部的信息元发起可执行闭环嵌套子闭环。”林自强比喻着，道理虽然简单，实际操作要复杂一些。
“老爸，多闭环拟合，是不是，就是嵌套子闭环呀？”丁琪琪又问。
“多闭环拟合与嵌套子闭环解决了相同的问题，就是当一个任务，需要多条闭环达成时，形成的多条闭环不是择优，而是拟合在一起统一执行，而嵌套子闭环，是给条件集合一个特定集合类概念信息元。。。。。。这两种技术应用场景不同，多元关联拟脑模型都提供支持。”林自强看着丁琪琪认真学习，也很满意。
“老爸，下一个问题又来了，在特定集合概念元中，产生嵌套子闭环的终点，还是发起思维行走的子信息元吗？”丁琪琪开始开窍了。
“不是，嵌套子闭环的终点不是自己，而是当闭环达成之后，回到上级特定集合信息元位置重置参数，当所有嵌套子闭环完成后，最终完成宫保鸡丁的制作。”林自强。
“老爸，这样是不是看起来，第一层闭环会相对简单一些，在我的观点里面，简单就是王道。”丁琪琪喜欢简单的思维方式。
“琪琪，你开窍了，你说出了一个重要的点，我们的拟脑不只是为了做‘宫保鸡丁’，而是要解决海量的问题，怎么解决？像现在的大语言技术一样吗？。。。。。。我们提供了一个新的方法，就是用概念类信息元直接做概念计算，因为我们为信息元定义了定长编码方式，那么，定长编码可以部署到多元关联拟脑模型中直接计算，同时概念集合类信息元可以独立完成闭环计算，然后再逐步深入精确，所以，多元关联拟脑技术与大语言技术配合使用，会有更好的效果。”林自强。
“师父呀~~~~~~。老爸，这种集合概念是不是特别重要？”丁琪琪继续问道
“很重要的，信息处理中针对概念计算的最最重要的技术理念之一，例如，你将来毕业后，要到多元科技工作，理解了这些理念，就可以去信息分类多元关联拟脑模型部门工作。”林自强回答。
“三多的部门？”丁琪琪问。
“不是，三多在动态库模型研发部门，想进入三多的部门，需要对动态库及态计算理论非常。。。”林自强还没说完。
“老爸，概念计算，是不是就是我们说的，把信息处理转化成数学计算？”丁琪琪又回到前面的话题。
“对呀，我们的多元关联拟脑技术，就是要把信息处理转化为数学计算，即使是大分类集合概念，也可以直接参与计算输出闭环。。。对，刚才写的公式，你自己都清楚了吗？”林自强也回到开始的话题。
“知道了，老爸，啊不，师父，您就说，我写的公式对不对吧？”丁琪琪。
“对。。。对呀。。。。。。而且，你现在看一下，这是信息比对择优，还是数学计算公式。”林自强。
“数学计算公式，确实是，爸讲解的就是比哥讲解的更清楚，他老弹我脑嘣儿。”丁琪琪一边拍马屁，一边抱怨着。
“琪琪，也就是说，你哥还是教你的，是你不愿意被弹脑嘣儿，所以才来找我问问题，对吗？”林自强知道了。
“谢谢，爸，再见。”丁琪琪又又跑了。
下一章节===《第六章.政务系统是多元关联关系模型》
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