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首发：~第五章第章 父子对话：多元关联拟脑第2章 0版本
晚上林自强找到林久浩，问起来关于多元关联拟脑模型10版本编程的事情。
“久浩呀，你丁叔说你把10的模型写完了，你是使用python语言编写的吗？”
林自强问道。
“是呀，这是最初级的模型，运行效率不是很好，不过丁叔他们公司先用着，我这边还在继续改进”林久浩。
“你把代码给我，我抽时间看一看”林自强。
“好的，老爸，我用u盘拷贝给您，您抽时间看吧”林久浩拷贝了代码，把u盘递给林自强。
“老爸，您上回说过的多元关联拟脑20版本的模型，我还没有完全明白，您能再给我讲一下吗？”
林久浩。
“可以呀，你知道20版本最关键的部分，是使用三维坐标系来标定信息元之间的关联关系，这与10版本的网状关联关系不同”林自强。
“我看到了，您使用了三维坐标系，您为每一个信息元都设定了三维坐标系，而且三维坐标系的每一个象限都有特殊的定义”林久浩明显已经学习过模型。
“对，信息元之间的关系，不是单一的关联关系，而是分为五类十种关系，这一点你明白吗？”
林自强说。
“哪五类十种关系呀？”
林久浩继续问。
“六亲关系，即我生、我克、生我、克我，兄弟关系，这是五类关系，每一类关系又分为正向增益和负向损减的两种效果”林自强。
“那怎么有十种呀？”
林久浩。
“我生、我克、生我、克我，这是四类，正负两个方向，就是八种，兄弟关系分为比肩和劫财两类关系”林自强。
“比肩、劫财一正一负是两种，加起来是十种，对吧？”
林久浩。
“有误区，比肩、劫财虽然是正负两种影响，但是这两种影响很奇妙，就是无法判断谁是正谁是负，需要结合具体问题具体分析”林自强。
“这么复杂，那怎么对待这两种关系呢？”
林久浩。
“这两种关系本来就是预备信息元，当这些信息元没有与我元发生联系的时候，是预备关系，但是预备关系有两种趋势比肩和劫财”林自强。
“预备信息元，预备关系，不参与计算吗？”
林久浩。
“如果对我元没有影响，则不参与计算，如果对我元产生影响，那么它们会转化为我生、我克、生我、克我前八种关系之一”林自强。
“哦，就是信息元与我元没有产生关系的时候，作为预备关系具备比肩劫财趋势，发生关系的时候，比肩劫财趋势参与计算，最终归属前八种关系”林久浩。
“非常正确”林自强。
“为什么要用三维坐标系来标识呢？”
林久浩说。
“因为我们要把拟脑的信息比对转化成数学计算，所以就要建立以我元为核心信息元的三维坐标系”林自强。
“为什么要转化为数学计算方式？老爸”林久浩。
“因为数学是一切语言的基础，最通用的语言，而且数学是可以计算的，不能转化为数学的拟脑智能，无法进行计算比较，只能作为信息对比的工具”林自强。
“计算比较？卷积算法就是计算比对结果择优，实现了拟脑的数学计算过程，对吗？”
林久浩说。
“对也不对，首先卷积算法没有实现拟脑，其次，我们的多元关联拟脑技术，除了采用结果比对择优，更重要的是采用了路径比对择优，而卷积算法只是采用了结果比对择优，更严格的讲，卷积算法用的还是信息比对，还不能算是数学计算”林自强。
“这是怎么做到的？”
林久浩。
“首先，我们要先了解如何把刚才的十种关系类型，通过三维坐标系转化成数学模型”林自强。
“怎么转化？”
林久浩问道。
“三维坐标系方法，就是以我元为核心信息元，建立一个左手或右手坐标系，坐标系会出现八个象限，分别代表我生、我克、生我、克我四类八种关系，正象限为增益象限，负象限为损减象限”林自强。
“到底是左手还是右手坐标系呀？”
林久浩。
“都需要，针对不同的信息元，更多种类的坐标系都可能要用到”林自强。
“好的，我们说建立一个三维坐标系，会产生四个正象限和四个负象限，四个正象限代表增益，四个负象限代表损减，然后将相应的信息元放入象限，是吗？”
林久浩。
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