52、思维与命题:深度剖析思考的机制与本质

思维与命题:深度剖析思考的机制与本质

思维,作为人类认知世界、解决问题的核心能力,一直以来都是哲学、心理学等领域探讨的重要话题。本文将围绕如何思考命题“p”、思考的机制以及思维的本质等问题展开深入探讨。

思考命题“p”的困惑与错误提问

当我们思考如何思考命题“p”,以及如何期待、相信或希望“p”会成为现实时,往往会陷入一种对思维机制的困惑。这种困惑源于对“思考”一词语法的不理解,以及将其视为一个复杂机械过程的心理误解。

我们常常会受到误导,提出诸如“如何思考命题 p,如何期待这样或那样的事情发生”这类问题。这种提问方式就如同询问“思想是如何运作的,它是如何利用其表达方式的”,并将其类比为“图案织机是如何工作的,它是如何利用穿孔卡片的”。我们感觉在“我相信 p 是事实”这个句子中,真正的相信过程只是被暗示了,认为必须用对某种机制的描述来取代这种暗示,就像在图案织机的描述中穿孔卡片的出现那样。然而,这种想法是错误的。无论这种描述包含什么,对我们来说都是毫无价值的,除了命题“p”及其语法。语法可以说是命题所嵌入的真正机制。

为了更好地理解这一点,我们可以将相信与说出一个句子进行比较。当我们说出一个句子时,喉咙的肌肉和神经等会发生非常复杂的过程,但我们真正感兴趣的只是作为演算一部分的句子,而不是这些复杂的生理过程。

句子的表征与思维的错觉

当被问到“句子是如何进行表征的”时,答案其实很简单:“你真的不知道吗?当你使用它时,你就看到了。”因为并没有什么是隐藏的。然而,我们往往会觉得“一切都在流动”阻碍了我们表达真理,就好像我们无法把握它,因为它从我们身边溜走了。但实际上,这并没有阻碍我们表达。我们知道想要在描述中抓住稍纵即逝的

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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