第八章.远程介绍多元关联模型（下） (第1/2页)

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===接《远程介绍多元关联动态模型（上）》

屏幕上，多元关联拟脑模型中的核心信息元O的参数位置，随着ABC的联动一直在变化着数字。。。

“态输出，反向态输出，路径行走算法。”林久浩说道。

“什么？态输出，反向态输出，这是什么？”宁老突然感兴趣了，他原来试用的多元关联拟脑模型云提供的SaaS服务，还没有‘态’计算这个技术概念。

“态输出是针对这种情况，影响核心元的因素太多，而且这些因素成网状关联，一旦动起来就呈现无法测定的互动，所以我父亲就提出了态输出理论。”林久浩。

“你再说清楚一点？”宁老继续盯着问。

“我现在要问一个问题，大家要想一想，如果出现了关联因素互动的情况，我们关心的是什么？”林久浩问道。

“参数因素是怎么动的，不知道这些参数怎么动，我们无法测定对核心元的影响。”终于有另一个半秃顶的工程师发言了。

“是吗？是这个吗？”林久浩继续问道。

“我们关心是平衡。”宁老一句话点在重点上。

“是的，平衡，中间的参数是什么不重要，只要满足合力为0，例如A=1,B=2,C=-3可以A+B+C=0，A=4,B=1,C=-5也可以A+B+C=0。。”刘工明白了。

“对，这里的ABC是带向量方向的力，我们需要的是核心元O的合力为0这个达成条件，所以我们需要使用态输出的理论。”林久浩说道。

“小林，你把态输出给我们解释解释，这里很多人还糊涂着呢。”宁老说道。

“态输出，是指在多种因素影响下，而且这些因素呈现关联且有序，或者关联且无序，无法测定的情况，而我们实际需要的不是这些因素，而是核心的状态。”林久浩解释道。

“关联且有序，既然有序就可以测定呀。”一位工程师突然说道，打断了林久浩的话。

“别打断林工。。”刘工不高兴了。

“好的，我先解释一下关联且有序无法测定，这个刘工应该明白吧，你明明知道A是怎么影响BCDEF的，但是，它们一旦动起来，当你测定到D的时候，由于D也影响A，A已经变化了，这时你的D值已经没有意义了。”林久浩解释道。

“对，这个我明白，因为A又变化了，所以D的值已经变动了，你测定的D值又无效了。。。你继续林工。”刘工。

“我们继续，我们需要的是核心的状态，所以这就像照相一样，我们对多元关联拟脑模型照相，得到定格状态，把这个状态输出。因为我们需要的是这个‘态’。”林久浩。

“这就是态输出！我们只要关心核心信息元O的参数状态就可以了。”宁老补了一句。

“是的，宁老。”林久浩回答。

“林工，你说的这些我明白了，但是，这个态只是我们看到的态，它不一定是我们要的合力为0‘态’呀，很多态，驴子倒地乱刨蹄子也是，我们还是无法确定合力为0的’态’。”刘工的脑子一直在线，跟的很紧，一般学生出现这种状态，老师都会夸奖的。

“非常好，刘工说到重点了，态输出有两个方向，比如在测定领域，我们做的是定格态输出，而在控制领域，我们做的是反向态输出。”林久浩。

“反向态输出，是什么？”刘工极度好奇的问道。

“反向态输出，就是我们设定条件，要求合力为0，然后把这个态定格还给多元关联拟脑模型，让拟脑模型自己按照路径去计算。”林久浩。

“反向态输出我们明白了，但是，机器人怎么靠这个技术做运动？又怎么能在运动中达到动平衡？”刘工继续发问。

“运动的过程，一定是从一个平衡态到另一个平衡态，比如机器人需要抬腿，那么抬腿这个动作会打破现有的平衡，导致合力不为0，那么你先预设抬腿这个动作，在打破合力为0态后的那个态里面，对核心元强行设定合力为0条件参数，然后重新计算，我们把它叫预设态，完成预设态合力为0计算后，才能做抬腿这个动作。”林久浩。

“林工，预设态是破坏了合力为0的态，改变条件参数可以，不过，怎么计算出预设态合力为0？”刘工紧跟着发问。

“各位领导，大家一定要记住，多元关联拟脑模型的执行脑，这是关键点，就是思维是在信息元中行走而成的，以形成闭环为终结。”林久浩加大了声音。

“执行脑？行走？”刘工又疑惑了。

“对，反向态输出，预设态设定条件为合力为0，然后向【动平衡多元关联拟脑模型】的影子脑，发送全路径行走思维指令，然后核心信息元会向所有直接【力关联信息元】发出思维行走指令。”林久浩比刚才要严肃多了。

“影子脑是什么？”刘工继续紧跟着问道。

“当我们建立了关于动平衡的多元关联拟脑模型后，我们会对这个模型现在的状态中的力及力臂关联模型复制一个模型，所有预设态计算在复制的脑模型中执行，复制的脑模型就是动平衡脑模型的影子脑。”林久浩解释道。

“影子脑，全部复制吗？”刘工继续问。

“不是，不用全部复制，只需要复制‘力’影响的关联部分信息元就可以了。”林久浩。

“那，向所有的信息元发出行走，这是什么？”刘工问道。

“不是，是以核心元O为出发点发出，向直接【力关联信息元】行走，这个直接关联元再向它的直接【力关联信息元】行走，不走回头路，到达核心元的时候，最终会出现三种情况。”林久浩继续严肃而认真的说道。

“哪三种情况？”宁老的思维明显高于刘工，刘工高于其他工程师，其他工程师高于正在走神儿的丁琪琪。

“第一种，形成【符合合力为0条件】的闭环，第二种形成【不符合合力为0条件】的闭环，第三种路径发散了，没有形成闭环的路径行走，只有这三种。”林久浩依然严肃。

“明白了，全明白了，第一种提取，第二种放弃，第三种不管他了。”宁老先明白了。

“对，第一种【符合合力为0条件】，如果出现多个闭环，以路径比对择优先到先被选择，第二种抛弃，第三种在选路完成后停止时，自动湮灭掉。”林久浩。

那边一直低头装猫的。。。“老哥，你自己也说自动湮灭，是终止思维行走进程。”丁琪琪被教训过，所以记清楚了，小声嘟囔了一句，还好，大家都没有注意。

“知道了，只要符合条件的第一种闭环，执行中不管是什么动作，都是最佳的平衡态，我们可以把机器人的动作设定启动点和终止点，然后切割为小过程。”刘工说道。

看到没有人接话，刘工继续说“在小过程运动中，不断的通过反向态输出，达到所有运动过程的动平衡，而且是最佳的”。

大家都看着刘工。。。。

“小刘，你继续。。”宁老说道。

“我说完了，林工，你说是不是这么回事？”刘工。

“实际情况可以举例，执行脑模拟一个小过程命名为b，由向量力A的发起者A1部件进行动作，产生A=5给核心元O，核心元O发出预设态合力为0的条件闭环要求，并传导-5给直接【力关联信息元】B，B原值为2，则出现了B=2-5=-3的结果，-3传导给C=1产生C=1-3=-2的结果，-2传导给D=2产生D=2-2=0的结果，并到达核心元O，这样就产生了一个符合核心元条件的闭环，这个闭环是ABCD，我们刚才举例用了数字参数，实际是向量力还有角度参数同理计算，而ABCD把计算好的参数返回到【生我】象限，产生力的部件去驱动部件做动作。”林久浩。

“然后由部件执行，就可以实现这些部件的力及角度的改变。”刘工。

“是的，刘工。”林久浩。

“我问一下。”又一个半秃顶工程师问道：“这些力在开始的时刻，不是都为0吗，怎么会有数值？”

“小王，你糊涂呀，都为0的状态是关机状态，当一个机器人启动处于平衡态的时候，它的各个力不可能都为0，是合力为0。。。不过林工，但是，也会有为0的力信息元怎么办？”刘工先解释后问。

“确实，也有直连【力关联信息元】为0，例如，机器人在平衡中，腿部的力由于站立不为0，而胳膊部分，由于不动所以力为0，不过，这并不影响计算呀。”林久浩。

“为什么0不影响计算，是不是一直为0，不能动了？”刘工。

“不是，我们还是按照刚才的例子，假设C到D之间还插入一个E=0，C=-2，-2传给E=0-2=-2，E要参与计算，这样E就变成-2了，也要动的。”林久浩解释。

“明白了，那么其他的路径呢？”刘工继续问道。