1. The long chain of cause and effect
Science often encounters problems, not only to know what the cause of this thing is, but also to know the cause of the cause, and it can be traced back indefinitely, which constitutes a long chain of cause and effect
Therefore, the study of causal long chains must be determined by an appropriate scale
2. Probabilistic causality
Classical causality holds that any cause must lead to a certain cause and effect. In fact, the connection between many things in nature is random, and the cause A does not necessarily cause the effect B. For example, tossing a coin has a 50% chance of being heads and tails, but tossing once, the result can only be one of them.
Therefore, when the correlation is small, the impact on the system can be ignored
If a cause doesn't necessarily produce an effect, then even if there is a God who knows all the factors, he doesn't necessarily know everyone's fate - maybe fate, like amino acids on earth now, is the result of some mixed selection of necessity and chance . --Douban whitrave n
3. Self-Causal
Less solar radiation creates icebergs which in turn reflect sunlight, although icebergs are the result of being cold, the result in turn affects the cause
4. Mutual cause and effect
When analyzing the economic structure, the lack of electricity and coal is the reason why the machinery factory cannot produce steel and machinery, and the lack of coal mining machinery is one of the reasons for the lack of coal.
When analyzing the relationship of mutual causation or self-causality, the interaction of various factors forms a ring. The ring is an unprovoked structure, so if we want to trace the ultimate cause, we can find that its infinity exists in the system. internal. In such a system, the ultimate cause of the development of things can fundamentally not be traced back to factors outside the system, and the internal interaction of things determines the development and changes of things. In fact, when we study the long chain of cause and effect, we will always find Closing the causal chain. A causal chain that does not close does not exist in nature.
5. Causal Networks
The complexity of many problems in science is also reflected in the interaction between many variables. In the causal chain there will be some complex intersections. These intersections imply that an event may be the result of many causes working together, and that this event may also cause or be involved in causing many outcomes.
6. Build System
According to the above analysis, when building a system
6.1 To ignore factors with little correlation
6.2 A mutually causal network that is self-closing as much as possible
6.3根据研究目的,确定时间尺度和范围尺度
7.控制变量法的局限
忽视了互为因果,自为因果的现象,没有考虑到因果的复杂性,许多情况下不适用
8.如何分析互为因果的系统?
系统论控制论
9.系统的稳态结构
互为因果的系统,可能有多个稳态(保持稳定的状态),当其中一个因素变化时,可能推动整个系统进入到另外一个稳态,系统在多个稳态之间转化,但转化的方向也是随机性的。
系统的变化很复杂,但是稳态结构是有限的,利用稳态结构,可以预见复杂系统的变化过程,比如地质学家运用"稳态结构"来找寻石油。
利用稳态结构的时候,要注意: 把所有可能的稳态结构找出来,进行分析,比较哪个更稳定
系统总是自动趋向稳态
10.周期性震荡
系统处于周期性震荡状态是作为系统稳态的一种补充状态
11.系统状态的转变
12.超稳定系统
超稳定系统靠不稳定来维持稳定,为什么呢?
因为系统本身的变化时一种不可抗拒的趋势,实际上维持系统长期不变是做不到的,唯一的办法是系统变化时,修复系统
超稳定系统比稳定系统增加了一层,这一层是通过对不稳定的修复实现的
13.可能性空间
对象所有的可能性的集合,比如一个游戏中的人物可以左右移动,有且只有这2种移动方式
但是对象具体发展成可能性中间的哪个状态,要看条件而定,当事物发展成一个新状态时,又面临新的可能性空间
14.控制过程的几点规律
- 对象要有多种发展的可能性,这样才能控制,否则就无所谓控制了,比如光速恒定,你就不能控制
- 人们能够在对象的多种可能性中进行选择
15.控制过程的3个环节
- 事物的可能性空间是什么
- 在可能性空间中选择一部分作为目标
- 控制条件,使事物向既定目标转化
16.随机控制
最开始的时候,人们没有比较好的方法,只能随机性的筛选,不断缩小可能性空间。
17.不断改变搜索空间
如果一开始可能性空间就定义的很小,那就很难找到最佳的控制方式。因此在随机控制中,不断的扩大和改变搜索范围是很重要的
18.控制条件改变了事物可能性空间的要尽量延迟测试
比如一个重症病人,有2种治疗方法,其中一种无风险但成功率低,另外一种有致死可能但成功率很高,这时要先尝试无风险的方法,后尝试高风险的方法,因为后一种方法缩小了可能性空间,病人的状态一旦变成死亡,就无法挽回。
19.共轭控制
20.负反馈的2个环节
- 系统一旦出现误差,自动出现减少目标差的反应
- 减少目标差的调节要一次次地发挥作用,使得对目标的逼近能够积累起来
负反馈如此有效是因为它可以把有限的控制能力积累起来,不断缩小可能性空间
21.信息的储存
- B本身不一定是A,可以使跟A完全不同的东西,但B的可辨认状态一定要具有稳定性,能保存比A更长的时间(照镜子也包括某种变换,但不具有稳定性)
- B通常只反映了A的某个侧面,假定A是个橘子,它有一定的形状,颜色,气味,实际上的可辨认变量有无穷多个,但B只包含它有限的几个状态
21.质变的2种方式
- 飞跃:水结冰
- 渐变:水分子扩散到空气中,变成水蒸气
如果质变过程中的中间过渡态是稳定的,那么就是渐变
如果质变过程中的中间过渡态是不稳定的,那么就是飞跃
22.事物为什么具有确定的性质?
木头受到内外应力的干扰,为什么没有在压力下变成碎片?
事物不断的受到外界干扰,在干扰的条件下,只有稳态结构能够存在,实际上,任何一种物质都是一个系统,物质表现出的性质必须是系统稳态结构所决定的性质。
23.物质的稳定性
第一类含义:当事物受到一个比较大的干扰时,状态改变很小
第二类含义:事物受到干扰时,偏离原来状态后,还能缓慢恢复到原来的状态
第三类含义:事物自动发生或者容易发生的总趋势
24.稳定机制
对任何一种稳定结构,系统内各子系统的互相作用与调节是保持它稳定的机制。不论哪一种稳定机制,我们都可以用动态图和可能性空间势函数洼表示
物理学认为,自然界存在的任何物质从能量上讲必须具有稳定性,如果氢原子的势能比邻近结构高,那么任何一点干扰,都会使氢原子发生变化。所以氢原子之间的距离最终将趋于势能曲线洼的最低部,达到稳定态。
25.势函数洼
用势函数洼来表示稳定机制不但非常形象,而且可以非常清晰的阐明事物质变的过程
26.条件与突变关系图
AB表示飞跃,CD表示渐变。
突变不是固定的电,当外部条件U,V变化时,飞跃曲线也随之改变
AB曲线,阴影上任何一点都可能发生飞跃,外接干扰越大,飞跃越早
27.极端共存
事物的部分以一种质态存在,另外一部分以另一种质态存在。 例如水的气液共存
28.黑箱认识论
任何一种方法论都对应着它的认识论,与控制论独特的方法对应的是黑箱认识论
控制论将人们认识和改造的对象看做黑箱
有2种认识黑箱的方法,一种是不打开黑箱,一种是打开黑箱
只对黑箱外部输入和输出进行分析,得出的假定结论,在控制论中称为模型,模型只是一种假设,不表示黑箱内部的真实结构。
打开黑箱只是对事物的认识加深了一个层次,控制力更强了,但是随之而来的是更多的黑箱,永远也不会有终结
29.人类认识事物的过程
30.可控制变量和可控制变量的限制
可观察变量和可控制变量反应了人类实践活动的深度和广度。人类掌握的可观察变量越多,表明对自然界的了解越多,掌握的可控制变量越多,表明人们改造世界的能力越大。人类认识真理,首先跟这2类变量相关。
在一定时期内,不管实验者的才能多高,经过多少次实验,都不能超出这个时代所决定的可观察变量和可控制变量的限制。
31.理论的清晰性
要使模型不断逼近目标,模型本身要具有清晰性,就是说理论要给出一定的信息量,理论要有可证伪性。
32.模型逼近客观真理的速度
要知道梨子的味道,就亲口尝一尝,但是前提条件是梨子的味道能够保持一定的时间。因此反馈调节的速度必须快于对象变化的速度
33.反馈过度
反馈过度的情况下,都会从一个逐渐逼近目标的过程转化为震荡过程
34.可判定条件
实践结果和理论之间的误差必须能够反映理论和真理之间的接近程度
35.人类对规律普遍程度的认识取决于其变革世界的能力,随着人类控制自然能力的增加,其认识规律的普遍性增加。
36.随着科学的发展,普遍规律逐渐变成特殊规律,比如19世纪,能量守恒定律被认为是最普遍的规律,相对论出现后,它变为低速运动中的特殊规律,而代替它的是质能转化规律。