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认知构造与创新涌现论环境梯度多样性说非线性假设系统之临界通路权属谈自组织仿生与模糊仿真控制无概率条件分布述评全息可逆映射

已有 112 次阅读 2022-5-19 11:57 |系统分类:观点评述

引子  复杂性   还原论  实践  认知   整体  


从未来走向过去之溯源已知体验

       思想困境来源于同质化的自相似性与异质化的悖论性,一定程度上体现出科学与人文分离的本质。逻辑经验论、证伪主义和范式学说均致力于一起预测科学向未来的走向。同时也充分体现了基本结构建立前后的科学技术发展不可混为一谈。而复杂系统的层级组织,在微观相互作用对系统约束下,使得并非所有自由度均对等,也如对称性破缺、分岔和涌现,形成概率或势能系统,跨越尺度得到复杂系统的层级组织,而跨尺度的非平衡和流框架有助于更底层层级组织的回溯和涌现。

分类分区分级分时之体系治理

       不同尺度规律和涌现的基本构件体现为几何/拓扑结构的流(通量),如概率和概率流用以量化熵和熵流以及信息和信息流。同时引力也具有熵或热力学渊源,以达到统一功能实现。不动点周围的局部稳定性分析,在于线性定律的相关概率的确定性演化,在系统和流共同决定的动力学基础上,流的旋转特性趋向于让系统稳定在具有较高概率或较低势能的状态。在要素梯度和流旋度的共同驱动下,状态之间量化的主要路径,通过权重路径积分,在流的旋转下,非平衡过渡态偏离鞍点。起始状态和非平衡过渡态之间的有效势垒决定了一种状态到另一种状态的动力学速率,由此产生关键功能分化,环路的调控动力学可以用相应的常微分方程描述,以此量化相应随机性的稳态概率分布,并据此量化分化系统。从初始状态到分化状态,以及从分化状态重编程回到初始状态,由于导致分叉或非平衡相变,到达分化态,但分化路径有可能偏离原本预期的梯度路径。而分类分区分级分时之调控网络在于发现突变形成和可能的逆转路径,以提供适应度治理新策略和新途径。 

自然问题与模型代数之符号美学泛性

      科学真实依赖于受控实验的自我迭代,而普遍可重复的受控实验在于最基本的内核及数学表达,在此时,运算的深层结构中,思想与之的关系,远远大于科学内部经验和符号的关系。由于测度变化和混沌性质,其整体存在不可预测。而开发定量方法和工具(统计力学)来探索和理解复杂系统,需凭借概念以指导理解,理解世界在基元介观和宏观尺度上的工作方式,特别是生命的运作,使得层级化组织结构,结构动力学的跨尺度,非平衡系统的演化与流的实验量化(稳定亲和力与特异性状态权重),以至能量景观和功能层级结构(为折叠与扭结组织提供原则)变得美不胜收和妙不可言。



附记:自组织全息映照之未知同步与创新无为



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