神经网络学习笔记

  两块相同的冰，一块融化成“1”的形状,一块融化成“2”的形状，这两个过程熵的变化是一样的吗？

 运动是三维的，而温度是一维的。为什么可以用一维的量去描述三维的热运动？是因为假设粒子在平衡位置随机运动，向三个方向上的概率都一致，因此运动可以用1个维度去描述。但是如果粒子在三个维度上运动的概率不一致，怎么才能用一个维度的温度去度量3个维度的运动？

如果温度是一个一维的变量，则无论参照物是什么，物体的温度的排序都是一致的。但如果温度是一个多维的变量，那物体的温度排序则可能是可变的。

比如在树林里随机的挑选5棵树，以第1棵树为原点统计其他4棵树到第1棵树的距离并排序。然后再以第2棵树为原点统计其余4棵树到第2棵树的距离并排序。 第3，4，5棵树的顺序在这两个排序中大概率是不一致的。

比如两块冰同一个位置的水分子融化后，一个运动到（0，2）点，另一个运动到（2，0）点，设温度是二维的，如果以（0，0）为原点则这两个分子的温度是相同的。因为他们到（0，0）的距离相同。但如果以（1，0）为原点则显然（0，2）的温度要高些，因为（0，2）到（1，0）的距离更远。这时他们的温度的排序发生了改变。所以如果温度是多维的则改变温度的原点，温度的排序不是唯一的，是相对的。

如果可以用温度去度量熵，那假设熵也是一个多维的变量，则熵的排序也不会是唯一的。

	8	6	1	9	3	4	2	7	5
0	27905.1	25605.5	23558.5	13346.8	12572.2	11983.1	8358.6	7822.01	5402.95
	1	2	9	7	8	4	0	5	6
3	35671.2	33389.6	19919.6	17331.4	17015.7	15199.5	12572.2	11703.1	8136.27
	2	9	3	0	1	6	7	8	5
4	19984.9	18523.7	15199.5	11983.1	9577.51	9020.96	7572.7	6106.35	5689.27
	9	3	2	1	6	5	0	4	8
7	20211.5	17331.4	12555.6	9568.94	8983.45	8617.16	7822.01	7572.7	7073.43

所以假设熵是多维的。则可以解释形态数轴上排序的不一致问题。并与迭代次数与熵成反比的假设相协调。

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力的作用与形态的分类

(分子A,分子B)---m*n*k---(1,0)(0,1)

分子与分子之间的相互作用是一种力的作用，但分子与分子之间的相互作用也有一个形态的外部表象，所以分子与分子之间的相互作用同样也是形态与形态之间的相互作用。

(地球,月球)---m*n*k---(1,0)(0,1)

地球与月球之间的相互作用也是一种力的相互作用，而地球和月球都有一个特征的外部形态，因此地球与月球之间基于引力的相互作用同样也是一种形态与形态之间的相互作用。

(mnist 0 ,mnist 1)---m*n*k---(1,0)(0,1)

现在用网络分类mnist的0和1，这就产生了第三种形态与形态之间的相互作用，那如果第一种是基于电磁力的形态相互作用，第二种是基于引力的形态相互作用，那第三种也是一种力的相互作用吗？

这个判断应该取决于分类的结果，如果两个分子形成了一个新的稳定的结构变成了一个新的分子,这就应该是一种电磁力的相互作用。而如果两个分子无限的靠近并最终压缩成了一个小型的黑洞，这个相互作用应该就是引力的相互作用。

所以针对第三种情况，如果分类的结果是0和1构成了一个新的稳定的形态，这个就可能是电磁力的相互作用，而如果分类的结果是0和1最终无法分开，这个就应该是引力的相互作用，因只有引力是单向的。

所以分类的结果表达的是力的作用类型，因此可以通过控制分类的结果去构造力的作用环境。因此这个类比似乎表明，力产生的真正原因是差异，而这差异之所以有电磁力，引力等不同的表象，是因为有不同的外部环境。所谓力就是差异对环境的响应。