计算结构论（CST）是我提出的与模态信息论对应的一个方法论。如果只考虑经典信息，这是没问题的。可是由于有了量子信息的出现，计算结构论就不能应对了。因为它对应的不仅是模态信息论，更牵扯到邵雍的先天易图。因此我提出的邵雍-莱布尼茨-布尔纲领恰好无法处理量子信息。现在进人我的视野的有算法逻辑（ATF），计算结构论与它之间有一种什么样的关系？这里还是要强调一下二者的区别。

计算结构论是我针对模态信息论而提出一种理论，它们不可分割。没有模态信息论，计算结构论似乎就没什么大的意思，因为已有人提出这个理论。毕竟模态信息论是本体论层面的理论，它可以覆盖经典信息和量子信息。计算结构论只能对二进制数进行操作，所以还是有一定的局限性。为什么有局限？因为先天易图与布尔代数同构，可是布尔代数只能对经典信息有效。对希尔伯特空间的量子信息就没用了，这是我在思考的一个问题。总之，我提出的计算结构论与已有的理论的不同之处，在于它不仅和模态信息论相对应，而且还与先天易图有牵扯。

我的思路是从斯通布尔代数表达法在理论上插入希尔伯特空间，这样是没问题的，因为斯通布尔代数表达式在希尔伯特空间内构成成两条非常重要的定理。不过这个进路能否成立，目前没有把握。而且真要把其中的关系理清楚还需假以时日。心里实在没数。

同时在编程上采用特殊的逻辑门Fredkin和Toffoli量子逻辑门来接续。这是没有问题的。但它们属于实操方面的概念，与我的计算结构论又不那么对等，我也不大满意。

算法逻辑同样在编程领域中起着至关重要的作用，它毫无疑问地占据着核心地位。可以说，算法逻辑是编程的坚实基石，就如同大厦的根基一般重要。它在很大程度上决定了程序在面对各种特定问题时究竟该如何去解决，同时也决定了程序执行任务的具体方式。不同的算法逻辑会引导程序走向不同的解决路径，产生截然不同的效果。

我突然发现为何不直接把算法逻辑作为我计算机构论的一个子集来考虑呢？这样就无需在行而上学领域和方法论领域同时动作。关键是算法逻辑的量子算法是未来算法发展的一个重要方向。量子计算机具有超强的计算能力，能够在短时间内解决传统计算机难以解决的问题。例如，量子算法在密码学、化学模拟等领域具有潜在的应用价值。这样再辅以Fredkin和Toffoli量子逻辑门，似乎就更加有意义。

实际上ATF更强调的是逻辑，而计算结构论更强调的算法。那么在逻辑学家那里可能更强调逻辑，在信息哲学这边则更强调是算法侧重点有所不同。无论如何，我不能本末倒置，只考虑算法逻辑而非抛开算法去谈逻辑。只能将其处理为计算结构论的一个子集。

这样考虑的一个目的对我而言还是省了不少事情。算法逻辑的成果直接拿来应用即可，让它去处理量子计算那部分内容。而计算结构论则在经典信息的操作上。固定一边，调整另一边，是个不错的选择。