21、检索的通用语法：认知与张量的递归构建

检索的通用语法：认知与张量的递归构建

引言

在认知与网络的研究中，理解信息的检索和组合机制是至关重要的。本文将探讨网络中的认知句法原子和分子，以及如何通过递归语法规则对它们进行组合，同时分析在这个过程中出现的各种歧义及其处理方法。

网络与格式塔

在恐惧格式塔的例子中，最具响应性的网络往往是最通用的网络，它们表明恐惧格式塔成员的激活。格式塔的边界并非固定不变，因为未来可能会遇到新的可怕经历。对于网络 NA，生成格式塔 SA 对应于 Tsien 范式中的微观或细胞级条形码。我们假设的适当格式塔可以被视为超越细胞条形码完整团所涵盖的最通用层次的下一步。

认知句法原子

我们的研究领域中的基本单位是 b 网络在特定时间的 firing 模式。这些模式是基本 firing 模式的叠加，叠加系数与相关共 firing 子集在网络处于该叠加状态或 firing 模式时被“观察”到的概率相关。“观察”的方式有多种，例如 NMR 设备记录网络的 fMRI，也可能是网络所有者的“意识”。

一些 firing 模式具有认知意义，即那些是动力学本征态的模式，可能是因为它们具有时间稳定性。由于我们必须将认知意义赋予叠加态（因为它们可以表现为本征态），所以最小的句法原子应该是一般的叠加 firing 模式。尽管从数学角度看，基本 firing 模式是更原始的句法原子，但在认知上似乎无法区分一般叠加 firing 模式和基本 firing 模式。因此，我们暂时采用一般叠加 firing 模式作为认知句法原子。

句法组合与变量隐藏

我们使用 ⊗ 和 ∧ 来句法组合认知原子，并在适当的时候进行叠加。一个 firing 模式本