人类智能中包含了不同态、势、感、知的混合微积分。在混合微积分中，不同态代表了人类在不同的状态下对问题的思考和处理能力，势代表了人类在不同的动机和目标驱动下的行为表现，感代表了人类对问题的感觉和理解反应，知代表了人类对问题的知识和信息的联系和运用能力。

混合微积分的基本思想是将人类的感直觉、意图、动机、知觉、知识等因素与微积分方法相结合，以提高问题解决的效率和准确性。例如，在解决数学问题时，人类的知觉状态和动机会影响到思考的深度和关注的重点，直觉和感觉会帮助我们快速捕捉到问题的关键点，知识和信息的理解和运用能力则是解决问题的基础。混合微积分的实际应用也可以涉及到各个领域，比如在工程领域中，人类的感觉和直觉可以帮助我们找到最优的设计方案，知识和信息的运用能力可以帮助我们分析问题的复杂性和解决难题。在医学领域中，混合微积分可以结合人类的情绪状态和直觉来辅助诊断和治疗，结合知识和信息的运用能力来优化治疗方案。人类智能将不同的态、势、感、知进行混合微积分的过程可以简要概括为以下几个步骤：

感知：人类通过感官（如视觉、听觉、触觉等）获取外部世界的信息，并通过感知过程将这些信息转化为可理解的形式。

分析和抽象：人类智能将感知到的信息进行分析和抽象，提取出其中的关键特征和模式。这一步骤涉及到对信息的筛选、分类、比较、归纳等思维过程。通过这些分析和抽象，人类可以从复杂的感知中找到规律和结构。

表征和建模：人类将抽象的信息进行进一步的表征和建模，将其转化为数学形式或其他形式，以便进行更精确的处理和计算。

计算和推理：在建立好模型后，人类智能可以通过计算和推理的方式进行混合微积分。计算包括对模型中的方程或函数进行求导、求积分等数学运算，以推导出关于系统的性质和变化的信息。

综合和决策：人类智能将不同来源的信息进行综合，综合的方式可能是通过权衡不同信息的重要性和可靠性，也可能是通过制定适当的规则和策略来进行决策。

需要强调的是，以上过程是一个简化的描述，实际的人类智能会涉及到更复杂的认知和情感等方面，如上面态势感知秩序可以颠倒成势态知感，可以先综合决策、计算推理、表征建模、分析抽象，然后再进行针对性的感知等等。

混合不同态（即混合了离散态和连续态）、势、感和知的混合微积分模型可以用于研究随机应变现象。这种模型将离散化的离散态和连续态结合起来，将势、感和知考虑在内，可以更好地描述现实世界中的各种复杂现象。

在模型中，势表示系统的潜在变化趋势，可以通过势函数来描述；感表示系统对外部刺激的感知能力，可以通过感函数来描述；知表示系统的知识、信息或记忆，可以通过知函数来描述。随机应变现象是指在给定初始状态和外部刺激的情况下，系统的响应可能出现不确定性和随机性的现象。通过混合微积分模型，可以考虑到势、感和知的影响，从而更准确地描述随机应变现象的发生。具体地说，混合微积分模型可以通过偏微分方程或差分方程来描述系统的演化过程。该模型考虑到了整数态和连续态之间的相互作用，势、感和知对系统演化的影响。通过数值方法，可以模拟出系统的随机应变现象，得到不同时间和空间点上的应变情况。混合微积分模型的应用范围广泛，可以用于研究自然界中的随机应变现象，如地震、气候变化等，也可以用于金融市场、社会系统等领域的研究。通过混合微积分模型，我们可以更好地理解和预测随机应变现象的发生，为相应的决策和控制提供科学依据。

人机协同系统的演化过程可以使用偏微分方程或差分方程来描述，其中包括态、势、感和知的混合微积分模型。偏微分方程或差分方程可以描述系统的状态和势能随时间和空间的变化情况，以及人的感知和知识的更新过程。具体描述人机协同系统演化过程的方程形式将根据具体情况而有所不同，以下是一些常见的方程形式：

1. 状态方程：描述系统中各个组成部分的状态随时间和空间的变化情况。常见的状态方程包括物理方程、动力学方程等。例如，描述机器人运动的牛顿第二定律可以使用偏微分方程或差分方程来表示。

2. 势能方程：描述系统中存在的势能随时间和空间的变化情况。势能方程可以根据具体情况而定，例如描述机器人与环境之间的相互作用力可以使用势能方程来描述。

3. 感知方程：描述人对机器人和环境的感知过程。感知方程可以使用偏微分方程或差分方程来表示，例如描述人的感知决策过程可以使用状态方程或概率模型来描述。

4. 知识方程：描述人的知识更新过程，包括学习、记忆和推理等。知识方程可以使用偏微分方程或差分方程来表示，例如描述人的学习过程可以使用差分方程表示。

这些方程可以相互耦合，形成一个综合的人机协同系统模型，从而描述系统的演化过程。方程的具体形式和参数可以根据具体问题和实际情况进行调节和优化。