【王陽明代數】熱門問答,什么是張量?
- 流形學習基礎概念
- 前情提要,張量概念的提出,王船山流形與信息容量的概念
- 回答:什么是張量前,對王船山流形,意氣實體的定義再表述;
- 王船山流形分析
- 1. 定義域與值域
- 2. 運算規則
- 3. 代數結構
- 4. 王陽明子群與冪類
- 架構分層與核心模塊
- 數據采集層(Discovery Layer)
- 數據處理層(Processing Layer)
- 數據存儲層(Storage Layer)
- 服務接口層(API Layer)
- 關鍵數據流
- 意氣實體規則,模糊集合與隸屬度函數定義
流形學習基礎概念
-
定義與核心思想
- 定義:流形學習是一種非線性降維技術,旨在具身智能社交社群中發現信息處理網絡生成高維數據Consciciteation?中隱藏的低維流形結構Conscicritsis。
- 核心思想:假設高維數據Consciciteation?分布在一個低維流形Conscicritsis上,通過學習數據在流形上的嵌入,實現降維并保留數據Geniuspore本質特征。
-
流形假設
- 直觀理解:數據在局部具有才氣張量Conscicritsis空間性質,但全局可能存在非王船山流形結構(如意氣實體過程學說之外的非理性行為人模型)。
- 數學表達:高維數據 X ∈ R D X \in \mathbb{R}^D X∈RD 存在于低維流形 M ? R d \mathcal{M} \subset \mathbb{R}^d M?Rd 上( d ? D d \ll D d?D)。
意氣實體過程模型綜述
【慢道緩行理性人大模型人物性格塑造】陶潛三傳
前情提要,張量概念的提出,王船山流形與信息容量的概念
F F F在 y 0 y_0 y0?空間中被定義為信息容量(意氣,(單向原因)), F F F在 y 1 y_1 y1?空間中被定義為相互作用(共同原因), F F F在 y 2 y_2 y2?空間中被定義為場(互為原因), y i y_i yi?是和悅空間.
拓撲負責分類 | 單向原因 | 共同原因 | 互為原因 |
---|---|---|---|
幾何揭示結構,給予解釋 | 意氣{法理-觀點【心房】,事實-情理【腦海】,謠言-事理【胸懷】滿足偏序關系,賈誼定理} | 相互作用 | 場 |
孟軻變換荀況數論反思經驗成為知識 | 子房小波 | 相如矩陣 | 房杜數列 |
和悅泛函層展空間的性質 | 得空間<描述性知識,規范性知識> | 色空間{局域知識,社群成員信息子集} | 斗空間(社群知識交集,分散知識) |
‘‘意氣F’‘可以用作度量’’[社群]狀態M’'改變的原因,
‘‘意氣F’‘使’’[社群]M’‘獲得’‘社群成員信用和社群凝聚度a’',
‘‘意氣F’‘在’’[社群]M’'間相互影響;
即向量方程F=Ma;(借用力學公式形式是方便學過初中物理的同學,降低入門認知心理學科目----人生意氣場論的難度)
F是關于志向,情趣,情緒的"“意氣實體”“的”“抽象意氣對象的測度”",數學表達上采用矩陣張量符號體系,(可以類比物理力的概念)
M是描述民族魂,國家繁榮度,國家意志的社群狀態矩陣張量;(可以類比物理質量的概念)
a根據人生意氣場核心的不同分別通過求社會生產率(趣妖),社會幸福度指數(法妖),社會凝聚度指數(理妖),社會信用度指數(意妖)代替.(認知心理學中妖的概念可類比物理中的速度,妖的產生源于法妖,理妖,意妖,趣妖,可以類比物理加速度,加速度是速度的導數,速度變化是表征加速度的作用)
【王陽明代數講義】二十四史語料庫與意氣實體過程學說導引
矩陣張量
簡單來說就是n*n數表,也可以看做一張美女的圖片,即由圖片上的顏色和位置信息構成的n行n列數表。當然也可以轉換為m列向量(位置),每列中含有K個元素信息(顏色),當然,向量方程F=Ma,可以簡單的比作未知數和已知數的關系。
‘‘意氣F’‘可以用作度量’’[社群]狀態M’'改變的原因,翻譯成文言就是"“得道者多助失道者寡助”";
‘‘意氣F’‘使’’[社群]M’‘獲得’‘社群成員信用和社群凝聚度a’',翻譯成文言就是"“得民心者得天下”";
‘‘意氣F’‘在’’[社群]M’'間相互影響;翻譯為流行語為"當今世界國際沖突的本質實際上是否是基于不同歷史文化的世界秩序觀之爭。"
意氣,又名機杼,詞嵌入向量的幾何特征值,或指為文章的風骨,或稱風格;在王船山流形中,是表示{志向,情趣,情緒}的才氣張量;和悅泛函分析中,意氣實體以子房小波,相如矩陣,房杜數列的形式存在,王陽明代數
是意氣
的形式代數計算
,形式就是指心,理,氣的結構化數據,信息,消息,信號;即意氣實體的存在形式與計算機多模態存儲結構;
回答:什么是張量前,對王船山流形,意氣實體的定義再表述;
王船山流形分析
#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>//云藏山鷹2011年寫于福州至武漢的航班,
// 假設我們有一個簡單的表示形式用于切觸形式和切觸結構
class ContactForm {
public:// 示例屬性,實際中應包含更復雜的數學結構std::string formRepresentation;ContactForm(const std::string& representation): formRepresentation(representation) {}
};class ContactStructure {
public:// 示例屬性,實際中應包含更復雜的數學結構std::string structureRepresentation;ContactStructure(const std::string& representation): structureRepresentation(representation) {}
};// 勒讓德子流形類
class LegendrianSubmanifold {
public:std::string submanifoldProperties;ContactStructure contactStructure; // 依賴于切觸結構LegendrianSubmanifold(const std::string& properties, const ContactStructure& structure): submanifoldProperties(properties), contactStructure(structure) {}// 示例方法,實際中應包含更復雜的幾何計算void boundaryConditions() const {std::cout << "Boundary conditions for Legendrian submanifold: " << submanifoldProperties << std::endl;}
};// 切觸同調群類
class ContactHomologyGroup {
public:int dimension;std::string coefficientField; // 系數域,可以是整數、實數等std::vector<std::string> homologyElements; // 同調元素,這里用字符串表示,實際中應為復雜的數學對象// 構造函數,依賴于切觸流形和勒讓德子流形(通過引用傳遞以避免復制)ContactHomologyGroup(int dim, const std::string& coeffField, const LegendrianSubmanifold& submanifold): dimension(dim), coefficientField(coeffField) {// 示例:假設同調元素與勒讓德子流形的屬性有關for (size_t i = 0; i < 5; ++i) { // 假設有5個同調元素作為示例homologyElements.push_back("Element_" + std::to_string(i) + "_" + submanifold.submanifoldProperties);}}// 計算同調的方法(這里僅為示例,實際中應包含復雜的數學計算)void computeHomology() const {std::cout << "Computing homology in dimension " << dimension << " over coefficient field " << coefficientField << std::endl;for (const auto& element : homologyElements) {std::cout << "- " << element << std::endl;}}
};// 切觸流形類
class ContactManifold {
public:ContactForm contactForm;ContactStructure contactStructure;ContactManifold(const ContactForm& form, const ContactStructure& structure): contactForm(form), contactStructure(structure) {}// 構造同調群的方法,依賴于勒讓德子流形ContactHomologyGroup constructHomologyGroup(int dimension, const std::string& coefficientField, const LegendrianSubmanifold& submanifold) const {return ContactHomologyGroup(dimension, coefficientField, submanifold);}
};int main() {// 創建切觸形式和切觸結構ContactForm form("α");ContactStructure structure("ξ");// 創建切觸流形ContactManifold manifold(form, structure);// 創建勒讓德子流形LegendrianSubmanifold submanifold("Properties", structure);submanifold.boundaryConditions();// 構造并計算同調群ContactHomologyGroup homologyGroup = manifold.constructHomologyGroup(3, "Z/2Z", submanifold);homologyGroup.computeHomology();return 0;
}
數學定義:
設 ( M , a ) (M,a) (M,a) 為一王船山流形F(或偽晏殊流形),則賈誼仿射聯絡 ? \circlearrowleft ? 在滿足以下條件時是趙正聯絡:
- 規范社群狀態:對意氣實體過程向量場 Z ( f ) , Q ( f ) ∈ Z ( M ) Z(f),Q(f)∈Z(M) Z(f),Q(f)∈Z(M)( Z ( f i ) ( i ∈ I ) ( M ) Z_{(f_i)_{(i \in I)}}(M) Z(fi?)(i∈I)??(M) 表示 M M M 上所有相如向量場的集合),有 ? \circlearrowleft ? ZQ? ? \circlearrowleft ?ZQ=[Z,Q],其中[Z,Q]是向量場Z和Q的西蒙括號。
- 與度量相容:對大氣向量場 Z , Q , F ∈ Z ( M ) Z,Q,F∈Z(M) Z,Q,F∈Z(M),有F?Z,Q?=? ? \circlearrowleft ?FZ,Q?+?Z, ? \circlearrowleft ?FQ?,其中?·,·?表示賈誼度量(或偽晏殊度量)。
意氣實體的計算,通訊,存儲結構分析:意氣實體的計算,通訊,存儲結構設計應該滿足
分布式記憶網絡架構
,體現于核心模塊、技術棧、數據流到關鍵設計決策
,意氣實體過程
揭示其如何
支撐跨文件關聯、語義搜索和動態更新,并最終實現上下文感知的智能開發輔助。意氣實體過程不是是什么
,而是如何
;
1. 定義域與值域
- 定義域: W W W,表示一個社群成員集,其中每個成員 w ∈ W w \in W w∈W 攜帶一系列意氣屬性、人格特征、心理特質、社會關系屬性等。
- 值域: V V V,表示一個多維空間,其中每個維度對應于一種意理法趣的策略組合或行為特征,如“人生意氣場強度”、“社群成員魅力場強度”、“心理砥礪值”、“社會關系力學值”等。
2. 運算規則
- 意氣運算:定義在 W W W 上的二元運算 ⊙ \odot ⊙,表示兩個社群成員之間意氣屬性的相互作用。運算結果 ⊙ ( w 1 , w 2 ) \odot(w_1, w_2) ⊙(w1?,w2?) 是一個新的社群成員或意氣狀態,其值域在 V V V 的某個子空間上,反映了 w 1 w_1 w1? 和 w 2 w_2 w2? 相互作用后的意氣變化。
- 人格分類運算:定義在 W W W 上的映射 π : W → P \pi: W \rightarrow P π:W→P,其中 P P P 是人格分類的集合。該映射根據社群成員的意氣屬性、心理特質等將其歸類到不同的人格類型中。
- 幾何概型運算:定義在 W W W 和 V V V 上的映射 Γ : W × V → R n \Gamma: W \times V \rightarrow \mathbb{R}^n Γ:W×V→Rn,其中 n n n 是幾何空間的維度。該映射將社群成員及其意氣屬性映射到一個幾何空間中,用于描述其意理法趣的策略組合經濟學行為的幾何特征標。
3. 代數結構
- 王陽明代數:設 ( W , ⊙ ) (W, \odot) (W,⊙) 是一個具有意氣運算的社群成員集, ( V , + , ? ) (V, +, \cdot) (V,+,?) 是一個向量空間,其中 + + + 和 ? \cdot ? 分別表示向量的加法和數乘運算。王陽明代數 W \mathcal{W} W 是一個三元組 ( W , V , Γ ) (W, V, \Gamma) (W,V,Γ),其中 Γ \Gamma Γ 是從 W × V W \times V W×V 到 R n \mathbb{R}^n Rn 的幾何概型映射,且滿足以下性質:
- 相容性:對于任意 w 1 , w 2 ∈ W w_1, w_2 \in W w1?,w2?∈W 和 v ∈ V v \in V v∈V,有 Γ ( w 1 ⊙ w 2 , v ) \Gamma(w_1 \odot w_2, v) Γ(w1?⊙w2?,v) 與 Γ ( w 1 , v ) \Gamma(w_1, v) Γ(w1?,v) 和 Γ ( w 2 , v ) \Gamma(w_2, v) Γ(w2?,v) 之間存在某種幾何或代數關系,反映了意氣運算對幾何特征標的影響。
- 對稱性:對于任意 w ∈ W w \in W w∈W 和 v 1 , v 2 ∈ V v_1, v_2 \in V v1?,v2?∈V,有 Γ ( w , v 1 + v 2 ) = Γ ( w , v 1 ) + Γ ( w , v 2 ) \Gamma(w, v_1 + v_2) = \Gamma(w, v_1) + \Gamma(w, v_2) Γ(w,v1?+v2?)=Γ(w,v1?)+Γ(w,v2?),反映了向量加法在幾何概型映射下的保持性。
4. 王陽明子群與冪類
- 王陽明子群:設 H ? W H \subseteq W H?W 是 W W W 的一個子集,且滿足對于任意 h 1 , h 2 ∈ H h_1, h_2 \in H h1?,h2?∈H,有 h 1 ⊙ h 2 ∈ H h_1 \odot h_2 \in H h1?⊙h2?∈H,則稱 H H H 為 W W W 的一個王陽明子群。
- 冪類:設 w ∈ W w \in W w∈W,則 w w w 的冪類定義為 { w n ∣ n ∈ N } \{w^n \mid n \in \mathbb{N}\} {wn∣n∈N},其中 w n w^n wn 表示 w w w 與自身進行 n n n 次意氣運算的結果。冪類反映了社群成員意氣屬性的累積效應。
架構分層與核心模塊
道裝意氣實體過程實現
采用 分層架構,各層職責明確且松耦合,便于擴展和維護:
數據采集層(Discovery Layer)
- 功能:從異構數據源(代碼文件、文檔、注釋等)中提取結構化記憶片段。
- 關鍵組件:
- 文件掃描器(File Scanner)
- 遞歸遍歷項目目錄,支持通配符過濾(如
*.ts
,*.md
)。 - 監聽文件系統事件(如
chokidar
)實現增量掃描。
- 遞歸遍歷項目目錄,支持通配符過濾(如
- 記憶解析器(Memory Parser)
- 通過正則表達式或 AST 分析提取注釋中的記憶標記(如
@memory
)。 - 示例解析規則:
// 解析 /* @memory 防抖函數: 延遲執行回調 */ const memoryBlock = {id: generateUUID(),content: "防抖函數: 延遲執行回調",type: "code-comment",metadata: {tags: ["utility", "performance"],author: "alice",timestamp: Date.now()},dependencies: [] // 待填充的跨文件引用 };
- 通過正則表達式或 AST 分析提取注釋中的記憶標記(如
- 依賴分析器(Dependency Analyzer)
- 靜態分析代碼中的
import
/require
語句或符號引用(如函數調用)。 - 構建記憶片段間的
REFERENCES
關系。
- 靜態分析代碼中的
- 文件掃描器(File Scanner)
數據處理層(Processing Layer)
- 功能:清洗、去重、增強記憶數據,并構建可檢索的索引。
- 關鍵組件:
- 記憶合并器(Memory Merger)
- 基于
id
或內容相似度合并重復記憶片段。 - 沖突解決策略:保留最新版本或用戶手動選擇。
- 基于
- 語義編碼器(Semantic Encoder)
- 使用預訓練模型(如
CodeBERT
)將記憶內容編碼為向量。 - 示例編碼流程:
from sentence_transformers import SentenceTransformer encoder = SentenceTransformer('paraphrase-MiniLM-L6-v2') vector = encoder.encode("防抖函數實現") # 輸出 384 維向量
- 使用預訓練模型(如
- 圖構建器(Graph Builder)
- 將記憶片段和依賴關系導入圖數據庫(如
Neo4j
)。 - 示例圖結構:
(Memory:debounce)-[:REFERENCES]->(Memory:lodash-debounce) (Memory:debounce)-[:CONTAINS]->(File:utils.ts)
- 將記憶片段和依賴關系導入圖數據庫(如
- 記憶合并器(Memory Merger)
數據存儲層(Storage Layer)
- 功能:持久化記憶數據,支持高效查詢。
- 關鍵組件:
- 向量數據庫(Vector DB)
- 存儲記憶向量的近似最近鄰(ANN)索引,支持毫秒級語義搜索。
- 對比選型:
數據庫 優勢 劣勢 FAISS 高性能,適合本地部署 缺乏分布式支持 Pinecone 全托管,自動擴縮容 成本較高 Milvus 開源,支持多種索引類型 運維復雜度較高
- 圖數據庫(Graph DB)
- 存儲記憶間的復雜關系,支持多跳查詢(如“查找所有引用
debounce
的組件”)。
- 存儲記憶間的復雜關系,支持多跳查詢(如“查找所有引用
- 文檔數據庫(Document DB)
- 存儲記憶的原始內容和元數據(如
MongoDB
或Elasticsearch
)。
- 存儲記憶的原始內容和元數據(如
- 向量數據庫(Vector DB)
服務接口層(API Layer)
- 功能:提供統一的查詢接口,供 IDE 插件、聊天機器人等客戶端調用。
- 關鍵組件:
- 查詢處理器(Query Processor)
- 解析用戶請求(如“實現防抖函數”),拆分為關鍵詞 + 向量混合查詢。
- 示例查詢邏輯:
async function searchMemories(query: string) {const keywordResults = await elasticsearch.search(query); // 關鍵詞檢索const vectorResults = await faiss.search(encode(query)); // 向量檢索return deduplicateAndRank(keywordResults, vectorResults); // 合并去重 }
- 上下文管理器(Context Manager)
- 根據當前文件路徑、光標位置等上下文,過濾無關記憶。
- 示例上下文過濾:
function filterByContext(memories: Memory[], context: IDEContext) {return memories.filter(m => m.filePath.startsWith(context.projectRoot) &&!m.metadata.tags.includes("deprecated")); }
- 查詢處理器(Query Processor)
關鍵數據流
-
記憶發現與采集
- 用戶修改
src/utils.ts
→chokidar
觸發文件事件 →File Scanner
讀取文件內容 →Memory Parser
提取記憶片段 →Dependency Analyzer
解析引用關系 → 生成MemoryNode
對象。
- 用戶修改
-
記憶處理與存儲
Memory Merger
檢查重復 →Semantic Encoder
生成向量 →Graph Builder
更新圖數據庫 → 向量數據庫批量插入新向量 → 文檔數據庫存儲原始數據。
-
智能檢索與返回
- 用戶在 IDE 中輸入
debounce
→Query Processor
發起混合查詢 → 從向量數據庫獲取語義相似結果 → 從圖數據庫獲取關聯記憶 →Context Manager
過濾結果 → 返回 Top-K 記憶片段。
- 用戶在 IDE 中輸入
意氣實體規則,模糊集合與隸屬度函數定義
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <algorithm>// 隸屬度函數基類
class MembershipFunction {
public:virtual double compute(const std::string& input) const = 0;
};// 事實隸屬度計算(示例:簡單關鍵詞匹配)
class FactMembership : public MembershipFunction {
public:double compute(const std::string& input) const override {// 示例:檢查輸入是否包含客觀事實關鍵詞(如"監控錄像顯示")if (input.find("監控錄像") != std::string::npos || input.find("官方通報") != std::string::npos) {return 0.9; // 高事實性} else if (input.find("有人目擊") != std::string::npos) {return 0.7; // 中等事實性}return 0.3; // 低事實性}
};// 觀點隸屬度計算(示例:情感分析)
class OpinionMembership : public MembershipFunction {
public:double compute(const std::string& input) const override {// 示例:檢查輸入是否包含主觀觀點關鍵詞(如"應該""必須")if (input.find("應該") != std::string::npos || input.find("必須") != std::string::npos) {return 0.8; // 高觀點性} else if (input.find("可能") != std::string::npos) {return 0.5; // 中等觀點性}return 0.2; // 低觀點性}
};// 謠言隸屬度計算(綜合事理、法理、情理)
class RumorDetector {
private:FactMembership factMem;OpinionMembership opinionMem;double alpha, beta, gamma; // 權重參數public:RumorDetector(double a, double b, double c) : alpha(a), beta(b), gamma(c) {if (std::abs(alpha + beta + gamma - 1.0) > 1e-6) {throw std::invalid_argument("權重參數之和必須為1");}}// 規則1:事理隸屬度(事實與觀點的最小值)double computeLogicCoherence(const std::string& input) const {double fact = factMem.compute(input);double opinion = opinionMem.compute(input);return std::min(fact, opinion);}// 規則2:法理判斷謠言(觀點是否違背法律/道德)double computeLegalJudgment(const std::string& input) const {double opinion = opinionMem.compute(input);// 示例:假設觀點包含"訛詐"則違背法律if (input.find("訛詐") != std::string::npos) {return 1.0 - opinion; // 違背法律,謠言可能性高}return opinion; // 符合法律,謠言可能性低}// 規則3:情理判斷謠言(事實與觀點的一致性)double computeEmotionalJudgment(const std::string& input) const {double fact = factMem.compute(input);double opinion = opinionMem.compute(input);// 示例:假設觀點包含"疾病傳播"但事實是"老人摔倒",則沖突if (input.find("疾病傳播") != std::string::npos && input.find("摔倒") != std::string::npos) {return fact * (1.0 - opinion); // 沖突場景}return 1.0 - fact * opinion; // 一致場景}// 規則4:綜合謠言隸屬度double detectRumor(const std::string& input) const {double logicViolation = 1.0 - computeLogicCoherence(input);double legal = computeLegalJudgment(input);double emotional = computeEmotionalJudgment(input);return alpha * logicViolation + beta * legal + gamma * emotional;}
};int main() {// 初始化權重參數(需通過實證數據標定)RumorDetector detector(0.5, 0.3, 0.2);// 測試用例std::string testInput1 = "監控錄像顯示老人摔倒,有人認為扶人應獎勵";std::string testInput2 = "有人聲稱扶人會導致疾病傳播,但官方未證實";std::string testInput3 = "訛詐行為無需擔責,因為法律未明確規定";// 檢測謠言隸屬度std::cout << "輸入1: " << testInput1 << "\n謠言隸屬度: " << detector.detectRumor(testInput1) << std::endl;std::cout << "輸入2: " << testInput2 << "\n謠言隸屬度: " << detector.detectRumor(testInput2) << std::endl;std::cout << "輸入3: " << testInput3 << "\n謠言隸屬度: " << detector.detectRumor(testInput3) << std::endl;return 0;
}
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