你未看此花时,此花与汝同归于寂;你来看此花时,则此花颜色一时明白起来。

本文介绍了明代哲学家王阳明的心学思想,探讨了“心即理”、“知行合一”的理念及其与朱熹理学的区别。通过对《传习录》的解读,展示了王阳明如何将心学应用于对世界的认知。

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你未看此花时,此花与汝同归于寂;你来看此花时,则此花颜色一时明白起来。



——王阳明



王阳明,名守仁,字伯安,浙江余姚人。因晚年爱越城东南二十里之会稽山阳明洞,筑室以居,自号阳明子,学者乃称阳明先生。王阳明继承了陆九渊的“心学”思想,并发扬光大,成为中国哲学史上一颗璀璨的明珠。其代表作是以其语录和论学书信为主要内容的《传习录》

王阳明继承了程颢和陆九渊的心学传统,并在陆九渊的基础上进一步批判了朱熹的理学。《传习录》中的思想明显地表现了这些立场和观点。王阳明批评朱熹的修养方法是去心外求理、求外事外物之合天理与至善。王阳明认为“至善是心之本体”,“心即理也,此心无私欲之蔽,即是天理,不须外面添一分。”他对《大学》的解释与朱熹迥异。朱子认为《大学》之“格物致知”是要求学子通过认识外物最终明了人心之“全体大用”。王阳明认为“格物”之“格”是“去其心之不正,以全其本体之正”。“意之本体便是知,意之所在便是物”。“知”是人心本有的,不是认识了外物才有的。这个知是“良知”。他说:“所谓致知格物者,致吾心之良知于事事物物也。吾心之良知即所谓天理也。致吾心良知之天理于事事物物,则事事物物皆得其理矣。致吾心之良知者,致知也。”

上面这句名言出自《传习录》。据说一次王阳明与朋友同游南镇,友人指着岩中花树问道:“天下无心外之物,如此花树在深山中自开自落,于我心亦何相关?”王阳明回答说:“你未看此花时,此花与汝同归于寂;你既来看此花,则此花颜色一时明白起来,便知此花不在你心外。”


散文家余秋雨在《王阳明法书集》的序言中写道:“倘若把中国历史上集大成式的哲学家缩小到最低限度,也一定少不了王阳明(守仁)的名字。由于他的哲学思想高超、警策、简明,又由于他的人生经历曲折、奇特、宏富,他在中国文化领域的知名度是其他许多哲学家无法比拟的。“中国古代哲学,发展到宋明理学,叠起一座高峰,比之汉唐绎学的理论思辩方面,达到了一个更高的境界,而阳明之学则是中国儒家的最后一个高峰,并成为近世启蒙思想的先导。梁启超称王阳明“是一个豪杰之士”,是因为他在程朱理学笼罩一统天下,以极大的勇气,挺身而出,用“心即理”的学说之与抗衡,以“知行合一”理论戳穿了那些道貌岸然的理学家。他的新说,对当时社会,“像打一药针一般,令人兴奋”,“吐出很大光芒”。

王阳明的这一观点像极了上面贝克莱的观点——存在即被感知。看见花时,感觉到了,花就存在;没有看见时,感觉不到,花就不存在。但是,两个人还是有所区别的:贝克莱是要通过“存在即被感知”这句名言解决认识论问题,到最后,为了保证物的存在,贝克莱还不得不搬出了上帝来保证外物的存在。王阳明不同,其“心外无物”说的是意义问题,和维特根斯坦的“世界的意义在世界之外”近似。也就是说,“心外无物”是指心乃生发意义的源泉,不致“良知”,外在世界尽管五彩缤纷,但对我毫无意义可言。就当你未见到那个美丽的女子时,在你心中那个人便根本不存在,只有你见到她,那美丽才会呈现于你眼前,于你而言才会具有意义。先生说致良知,良知在于我们的本心,与龙场悟道一样,你未见龙场之时,世界于你只是狭小的周围一圈,当你来到深山自然之中,心会变得与自然一样广阔,便能窥见更多的真理。

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资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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