第四十九章节.林久浩的胡思乱想日记（上） (第2/3页)
同时存在的点，把它们放进计算机的坐标系中，满屏幕都是。这些点是不是能够找到一组函数，如果有这组函数，那么这组函数就是这些点的分布规律，这组函数就叫分布函数组吧。
一个点也变成了满屏幕散落的点，不是只有一个点吗？怎么就变成满屏幕了，是不是电脑屏幕坏了，当然不是，因为有人把坐标系增加了一个坐标轴==时间，满屏幕的点都是那个原始点运动的影子，无规律的运动，看似无规律的运动是不是能找到一组函数，如果有这组函数，那么这组函数就是该原始点的运动规律，这组函数就叫运动函数组吧。
大部分人看到满屏幕都是离散的点，就会主观的认为它们之间没有规律，好吧，就认为没有规律，不理它了。
但是数学家看到这种现象会非常高兴，他们如获至宝一样研究这些点，最终发现这些点在沿着一条线收敛，太好了，看似没有规律的散落的点，实际上是以某函数为中心的固定偏离，找到这个函数，并算到固定的偏离值，线性回归，数学家得到了这些点的数学公式，就叫某某人函数吧。
更复杂的点阵，是三维立体的点阵，无所谓，只要收敛于一条线，哪怕这条线是三维立体的，都可以找到这些点的数学函数公式，谁找到就叫‘某某人公式’。
更复杂的点阵出现了，找不到中间收敛的函数，并不是因为没有这个收敛的函数，而是这些点的位移不具备固定偏移量，因为看不到固定的偏移量，那么也无法反向测算出中间收敛的函数。
这时有一个聪明的数学家脑子中闪了一下，这些散落的点没有固定的偏移量，那么有没有可能，它们的偏移量也是按照一个函数运行的，反复的计算和验证，聪明数学家发现了，某一些点阵是按照一个线性函数收敛，其收敛的规律是另一个线性函数，把这两个函数叠加在一起，就得到了这些点收敛的函数，还是叫‘某某人函数’吧。
怎么解决多线性函数叠加问题？或者说聪明的某某数学家也解决不了函数收敛问题，他们开始胡思乱想了，自己去设定‘某某人函数’，因为他们知道，这个宇宙物理现象与数学是相辅相成的，有数学函数公式就可以对应找到物理现象，就像。。。只能被一和自身整除的大质数，对应到宇宙中的完全由中子构成的中子星，然而，中子星也在释放能量也会坍缩，那么大质数对应的是黑洞吗？记得黑洞不是被实际发现的，而最早提出黑洞理论的，是伟大的科学家爱因斯坦，他是在数学计算中得出的这种天体现象，然后居然真的在宇宙中发现了，所以，我们还需要进一步研究理论数学。
聪明的数学家可以靠胡思乱想去发明创造函数，但是，实际问题怎么办？我们现实中看到了大量散落的点，不管是同时间存在的还是不同时间由运动产生的，我们不能胡思乱想，而且胡思乱想的函数也匹配不上，怎么办？
再聪明的数学家，他们绝大部分是单向思维方式，例如，从A到B的思维方式，可不可以从B到A去解决问题。历史上很多数学家发明了大量函数或者数列，然后把这些函数和数列的点分布在坐标系上，真好看，大家来看看，你们不知道他们的规律吧？但是我知道，因为这是我发明的函数产生的散布点阵，可得意了，可凡尔赛了，这些人才是凡尔赛本赛，但是我们把一堆散落的点给他们，‘嘿，凡尔赛本赛，你把这些点的函数规律算出来，我们需要解决实际问题’，傻了、无奈了、双手一摊，‘非本赛职责所在’，因为这是另一个方向的思维方式，不是因为聪明的数学家‘傻’，而是人类思维的弱项导致的。
现在没有聪明的‘某某数学家’，能不能用计算机来完成对分布或运动的点阵，找到它们收敛的分布函数组或者运动函数组？人的思维和计算方式与计算机的计算方式有区别吗？计算机有一种计算能力是人类的弱项，人类虽然也会，但是没有计算机做的更好，那就是穷尽计算。例如，强力破解某密钥，人类可以想到用穷尽计算的方法，把复杂的高难度计算过程，转化为极其繁琐的简单计算过程重复做，谁去做？当然不是另一个人，而是具备人工智能的计算机系统去做，可以累坏牛、累坏马、累坏计算机，不能累坏另一个人，当然，计算机也不会累坏的，适当保养一下。
那么问题来了，用最简单的例子来解释。
例如，我们假设一些散落在空间中的点或者是运动分布的点，是基于函数A以函数B为规律收敛，那么是不是可以认为，这些点是由函数A与函数B关联影响产生的O运动结果的轨迹，可以吗？当然可以，我们设定以O为核心信息元，以函数A及函数B为直接关联信息元的多元关联拟脑模型，同时函数A与函数B相互关联。
这里的函数A与函数B是未知的，而所有散落在空间的看似无规律的点，是O在函数A与函数B关联影响下的参数溢出轨迹，使用超级计算机去穷尽它，找到函数A与函数B，如何穷尽解算，O是已知的，我们可以把函数A设定为核心信息元，停，核心信息元不是O吗？这是多元关联拟脑模型的特点，任何信息元在使用者的观察角度，都可以是核心信息元，好，函数A是核心信息元，我们将现有的已知的海量的线性函数逐一代入函数A，在每一个已知函数被代入函数A的时刻，函数A就是已知量，O是已知量，去求函数B，如果没有函数B，就继续去穷尽函数A。理论上，我们可以把这些多函数叠加的规律放大到更多的线性函数叠加，ABCDEFG......N，太复杂了，啊不对，是太繁琐，很多尝试性的计算动作，需要无限次的去做，但是理论上，我们可以找到多线性函数叠加的规律。
理论是理论，穷尽就是无法穷尽，但是穷尽也是一种思路，好吧，我再说一个有用的方法，知道多元关联拟脑模型的特点吗？多元关联拟脑模型注重‘相对关系’，什么是相对关系，例如A与B有关联关系，B与C有关联关系，那么A与C会同时出现在以B为核心信息元的三维坐标系中，既然A与C同处于一个三维坐
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