论聚群心理学的公理化及在单向时间轴上的应用

本文介绍了聚群心理学的公理化方法,并探讨了其在单向时间轴的应用,提出了针对混沌现象的矫正规则,为预测人类行为及其对未来的影响提供了理论依据。

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下文是一篇翻译,原译者为Isaac C. Asimov,希望各位喜欢。

论聚群心理学的公理化及在单向时间轴上的应用
——关于心灵和历史的关系(注1)

Hari Seldon,Helicon,Symposia of Decennial Convention,12020


简介:
本文介绍了聚群心理学的公理化,然后引入了矫正规则,并探讨了其在单向时间轴方
面的应用。
本文可应用于研讨人类心灵对于未来的影响。

关键词:聚群心理学 混沌 自我矫正 无穷计算


一、背景介绍
一直以来,如何预测未来的变化就一直是研究的热点。在自然科学领域,环境预报、
生物进化预报等都可以相当的准确性,而在社会科学领域,仍然具有大量的不准确性,
虽然有大量的近似模型被提出,但仍然无法得到数学上满意的结果,这方面的情况以经济
学、政治学更为普遍。
目前社会科学领域较为普遍使用的分析方法是聚群心理学[1],此方法是将人类划分
成大量的小群,假设一个小群内的人具有同样的行为方式,后来这一方法又被改进到动态
聚群,即小群之间是可以动态调整的。
聚群心理学已经在教育、经济、军事等多个方面得到了成功的应用[2][3][4],但是
它仍然具有显著的缺陷,具体如下:
1、由于个体的不可测性,当群过小时,每一个群的不可测性大大提高,从而使得混
沌现象加剧;
2、当群过大时,内部复杂度上升,无法依靠统计参数来衡量一个群的行为,而且对
于运算量的要求大大增加;
3、当时间较长,混沌效应就很难避免,很难精确预测突发性的事件;
而更根本的问题在于聚群心理学是由社会科学领域发展而来的,缺乏严谨的公理化基
础。
本文首先公理化了原有的聚群心理学,然后引入了矫正规则,对于自我矫正引起的循
环现象通过无穷计算理论加以解决,并在此基础上得出了理论上可能的有限影响解,然后
简要讨论了该理论在单向时间轴上的应用,我将其称为“心灵历史学”。
由于条件限制,该理论目前很难得到实践的验证,并且仍然需要进一步的完善,但初
步的估计在类似于银河帝国的社会规模情况下,该理论可以达到百年以上的精度。

[1]关于聚群心理学的定义最初由K.A.Abel提出,并由J.Deng、KAWAYI OTAKU等大批学
者于9000-10000代纪逐步扩充成型。这方面的文献可以参考wiki百科全书条目:聚
群心理学。
[2]《基于聚群心理学的婴儿早期教育》,9341,J.Deng
[3]《第三波》,9507,KAWAYI OTAKU
[4]《一人之军》,9348,Anonymous


译者注:
1、副标题是译者为了便于读者理解而加上的

二、定义
1、定义一:对于一个给定的命题P,(α,β,γ)为Abel值,称P(α,β,γ)为一个群,{α*α+β*β+γ*γ=1|P(α,β,γ)}为基于命题P的群划,记为M(P)。
2、定义二:对于两个给定的命题P和Q,若基于命题P的群划M(P)和基于命题Q的群划M(Q)存在映射关系F,即对任意α,β,γ,α*α+β*β+γ*γ=1,存在α',β',γ',α'*α'+β'*β'+γ'*γ'=1,使得P(α,β,γ)=Q(α',β',γ'),(α',β',γ')=F(α,β,γ),记为M(Q)=F(M(P))
3.定义三:对于一个给定的群划M(P),称∫(α,β,γ)为M(P)的势能,记为E(M(P))
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/9e7ef05254f8 行列式是线性代数的核心概念,在求解线性方程组、分析矩阵特性以及几何计算中都极为关键。本教程将讲解如何用C++实现行列式的计算,重点在于如何输出分数形式的结果。 行列式定义如下:对于n阶方阵A=(a_ij),其行列式由主对角线元素的乘积,按行或列的奇偶性赋予正负号后求和得到,记作det(A)。例如,2×2矩阵的行列式为det(A)=a11×a22-a12×a21,而更高阶矩阵的行列式可通过Laplace展开或Sarrus规则递归计算。 在C++中实现行列式计算时,首先需定义矩阵类或结构体,用二维数组存储矩阵元素,并实现初始化、加法、乘法、转置等操作。为支持分数形式输出,需引入分数类,包含分子和分母两个整数,并提供与整数、浮点数的转换以及加、减、乘、除等运算。C++中可借助std::pair表示分数,或自定义结构体并重载运算符。 计算行列式的函数实现上,3×3及以下矩阵可直接按定义计算,更大矩阵可采用Laplace展开或高斯 - 约旦消元法。Laplace展开是沿某行或列展开,将矩阵分解为多个小矩阵的行列式乘积,再递归计算。在处理分数输出时,需注意避免无限循环和除零错误,如在分数运算前先约简,确保分子分母互质,且所有计算基于整数进行,最后再转为浮点数,以避免浮点数误差。 为提升代码可读性和可维护性,建议采用面向对象编程,将矩阵类和分数类封装,每个类有明确功能和接口,便于后续扩展如矩阵求逆、计算特征值等功能。 总结C++实现行列式计算的关键步骤:一是定义矩阵类和分数类;二是实现矩阵基本操作;三是设计行列式计算函数;四是用分数类处理精确计算;五是编写测试用例验证程序正确性。通过这些步骤,可构建一个高效准确的行列式计算程序,支持分数形式计算,为C++编程和线性代数应用奠定基础。
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