计算机系统可以被看成是一大片01物理开关在那里震荡吗?

花和尚鲁智深 发布于 2015/07/29 10:58
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来自外部系统(人是一种外部系统)的一个请求过来了,它首先到达我们的业务系统的展示层(红色外圈)。首先入栈的是展示层的某个入口方法,入的是我们的业务系统中的业务栈,这个栈可不是下层的栈,每一层都可以有自己的栈,每一层在本层本地的栈中的入栈出栈不算跃迁,层间的出入栈算做跃迁。这些栈可以认为是Task栈,Task栈可能又被编排规划成了棵Task树,也就是说请求到达了每一层后可以并不立即执行。

request1的task1被执行后可能不是接着执行task1.1而是转而执行request2的task2.2去了。那些处于等待状态的task在我们看来是静静的躺在栈里一动不动的,但是换个参照物如果我们行走到task栈里面去以栈顶为参照的话把我们自己当做一个task的话有可能会觉得是在绕着task所处的那一层在做椭圆圆周运动,在等待跃迁。那个看似在沿着圆周运动的task可能根本没动,也可能动了,可能确实在沿着椭圆做圆周运动,它动是因为它所处的环境变了,随着其它task的进进出出那个处在等待跃迁栈中task所处的环境变了,这个变表现起来就是这个等待状态的task在那做圆周形等待运动。圆周运动的离心力是在抵抗着什么?抵抗住了所以没动,虽然在我们看来它在圆周运动。

这些内容都不一定正确,只是可以用来联系已有知识构建体系结构,到底对不对无从知晓,只要沿着走下去遇不到走不通的路的话帮助认知未知世界的效果就达到了。如果遇到走不通的地方的话就调整模型。这些思考没有别的意义,只是寄希望一个联系紧密的知识结构体系统能够返回一个快几个数量级的思维速度。

越靠近系统的中心的task所做的椭圆圆周运动速度越快。cpu的指令集更小,更处在一层套一层的那个系统的中心,每一层的task是不同的,上层的task跃迁到下层后已经在空间上变样了,就像是咖啡豆磨碎后成了粉末失去了一个空间维度,分形成了另一种更小的颗粒单元,这些颗粒单元失去了原来的那个使它们绕着同一个空间点结合在一起的函数(关系),咖啡都不是豆了,是一片小颗粒了是粉末了。task每靠近cpu一层所处的空间尺寸就减少一个数量级。task所处的task集越来越小,task所处的task集可以认为是这个task的环境,它的环境越小环境的变化对它的影响越大,如果它所处的task集合小到只有它自己的话那么环境的变化就等于它的变化。越靠近cpu的task所做的椭圆圆周运动(运动=变化=变化是相对的)速度越大。速度最大的是那个01物理开关,它突然就由0变成1了,又突然由1变成0了。我们的整个业务系统在微观上可以被看成是一大片(或者叫一长条,或者叫一大堆,都行,看成几个维度都行,维度是随需而加减的,1维可以堆出来2维,2维也可以减到1维)01物理开关在那进行01变换,是在震荡。

它们的震荡一定是规律的,因为我们的业务系统在上层是在完成业务逻辑的,它在上层是规律的,那一大片01物理开关的震荡一定也是规律的,可是站在那一大片01物理开关的层次我们根本不可能反推出什么规律。我们只能得到一个规律:统计规律。我们能统计出给定的01物理开关在给定的时刻是1的机率是多少,因为我们有一个波动函数,但是我们永远无法准确的提前知道它在那个时刻到底是0还是1,除非它发生了我们才知道,没发生的时候根本不可能知道。因为我们知道的唯一的规律是统计规律。虽然那一大片01物理开关的起伏震荡一定是规律的因为我们的业务逻辑是规律的,但是在01元胞自动机层次我们永远不可能知道上层的规律。
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anycmd
anycmd
我们无需知道这些认知对还是不对,一致就可以了,联系密切就可以了,一个联系密切的知识结构体系统可以帮助我们飞快的理解他人的表述,即使是跨领域的知识进入这样的知识结构体后也能被飞快的肢解掉,它能帮助我们去飞快的识别别人的表述使单向沟通的速度提高一个数量级。
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花和尚鲁智深
花和尚鲁智深

昨天看到这样一段话:

然而:

  • 从函数也是值,可传参中,反推出Y Combinator,不代表你有多厉害
  • 只是站在巨人的肩膀上
  • 背下函数也是值,可传参的定律,却不知道背后的原理就是λ演算
  • 就像还没学到微积分的高中生自己开创了微积分初步
  • 自比牛顿太幼稚,微积分原理与应用衍化成耳熟能详的说辞围绕着你
  • 没有这些弱启发,买菜还在数指头
  • 数学多美妙
出处:https://github.com/Lucifier129/Lucifier129.github.io/issues/7

没什么,放胆就是了。

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robortly
robortly

路过。表示有点抽象,但是还是能理解.就感觉这东西很难在生活实践中的到应用.

花和尚鲁智深
花和尚鲁智深
这些模式和图形可以用来帮助思考,帮助预演和分析生活实践中的问题世界,它们能帮助我们建立跨领域跨学科的通用模型,有了这种模型后再去熟悉具体分枝的时候就可以往底层模式去套了,学习的速度会有很大的提升。但是由于这种基于时间和空间二次元建立起来的模式太抽象了,具体实践的时候还是需要转化为当地空间的事物。
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花和尚鲁智深
花和尚鲁智深
这里的task是借用的.NET的并行库中的task概念
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