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数值v是数值空间中的一点
当数值空间是1维实数空间中的一个点时,该数值的大小表明:原位置空间中分布的数值属性是缺少了,还是多出,还是没有。是缺少了多少,或者多出了多少。
如果数值v是一个复数,则表示在原位置空间中某个几何点上分布的数值属性具有2个方面的子属性:实属性和势属性。即:v = a + b i。描述这个数值空间可以用一个复平面:
这个复平面表示的是数值v在数值空间中的位置,是对原位置空间中某位置点的数值属性的描述。表达原位置空间中分布的数值属性的实与势是缺少了,还是多出,还是没有。实与势分别缺少了多少,或者多出了多少。
对数值空间的逻辑化压缩
不管是一维的实数数值空间,还是由两维实数数值空间表示的复数空间,描述的都是数值本身的属性,表明原位置空间中的某点的分布量的特性如下:
1.是多出分布了吗?多出分布了多少?
2.是没有分布吗?
3.是缺少分布吗?缺少分布了多少?
如果我们不关心上述特性中的2个细节的特性:多出地分布了多少,缺少地分布了多少的话,也就是,如果我们只需要表达如下信息的话:
1.是多出分布了吗?
2.是没有分布吗?
3.是缺少分布吗?
我们就不需要一个连续大范围的数值空间了,我们需要的数值空间变为仅仅是:
原来位置空间中分布的任何数值,在经过这样的逻辑化压缩后,成为一个逻辑数值,压缩后的数值空间,就是逻辑数值空间。原来的位置空间成为逻辑数值的分布空间。
如果原来的位置空间是多维的
那么,当位置空间中分布的数值是逻辑数值的时候,这样的位置空间,就成为立体的逻辑数值分布空间。
逻辑数值的种类如下:
布尔逻辑:只有0,1的逻辑状态的逻辑;
三态逻辑:有-1,0,1三种状态的逻辑;
复逻辑:只用0,1来描述实与势的逻辑状态的逻辑;
全逻辑: 有-1,0,1三种状态 来描述实与势的逻辑状态的逻辑;
1维位置空间中分布不同种类逻辑数值的空间是该种类逻辑数的1维逻辑空间;
2维位置空间中分布不同种类逻辑数值的空间是该种类逻辑数的2维逻辑空间,称逻辑平面;
3维位置空间中分布不同种类逻辑数值的空间是该种类逻辑数的3维逻辑空间,称立体逻辑空间;
3维以上 位置空间中分布不同种类逻辑数值的空间是该种类逻辑数的高维逻辑空间。
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