第18章 分布阶流【2 / 4】

【末期】：在末期被容纳态下，时空阶层只会逐渐扩大整体拉伸，直至细散到几乎消弭(一种烟雾消失在天空直至虚无的状态)。此时我们可以感知到多个时空阶层的小片段展现。值得注意的是，阶段开头近原点自身永远不会被纳容，但其两个始末阶段点所囊括的信息会消弭，并被其当时显知层自主主导显知流所纳容及被叠加其上。

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图14． 分布阶上信息流的显隐指数。可用逆时针的径向角度为120度的向外盘旋延伸拓展的对数螺旋，盘旋一周可嵌入一个正六边形（内角为120度）。见下文分布阶信息组合举例：x公式介绍。此为分布阶平面几何感像，是信息体由显现状态到隐匿状态的平面图像。

90度与直角三角形、矩形、正方形相关；45度关联等腰直角三角形、正八边形；120度涉及正六边形内角，13751度黄金螺线、135度与等腰梯形、正八边形相关；60度用于等边三角形、扇形角度、正六边形；180度与半圆、扇形有关；30度应用于特殊直角三角形、正六边形，36度常用于正十边形内角。视觉平面几何背景感像，是位于意念层(意向层)的角度值自发随机变化的结果。实际上从视几何上分析，螺线的径向角度则是随机的，并不是每次固定的，但只是当时意念意向所在的层次的信息才会被注意并感知到的。这可能是视觉几何背景产生的数学原因，意念意向层改变一回就会重新扫描一次，会更换一次视几何背景。猜的。

分布阶段各代信息（包括枝末代）均可在下意识层的自发游离线的上下浮动流状体（该流状体内记录可显层的显知信息及其下隐匿的支持信息及时间戳）上显现，只是不易察觉各信息体其来源及所依附主体及丛属关系。根据其信息显隐度，这些信息一般在上显知层及下隐层两层浮动流动运作。

【信息绪愫】：信息绪愫是信息三层结构中的最底层。它控制着信息的各种作用，如两点映射等。当作为分布主体时，信息绪愫成为分布阶段的控制体，携带信息运作方式、方法以及运行方向的固化控制类内核信息。

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图 5． 绪愫（生长控制程序）和情愫合成时的分布阶分代扩展．

分布阶二代时对原一代信息内容赋予情愫后，会产生一个情感趋向段落。会成以后代的信息运行时与后续情感生长平台。

分布阶层下载情愫和上载信息显隐度从深到浅依次为：

本能欲望、情感流与内情愫流、空间想象与外情愫流、内感知及情愫流、思维联想与逻辑、语言交流。

外感知波符合韦伯定律的对数波的波段。内感知波符合是一段傅立叶级数的波段。

分布阶发散时此代节点会自发引发潜意识级的信息关联与信息合成操作。此代节点实为映射呈现点（后点）其前点是上代节点。

可形成意象级独立原情愫（如过去几年前的奇怪感受成像及梦中感受成像），其弥散扩展结构方式和分布阶发散结构类似。

【信息树】信息树状的枝末的叶子（或者说末那级）是信息点增长点。类似于倍周期叉：会在每代代头和代末进行关联分叉。

【信息树】分布阶代终时每个细微枝末，其信息情愫必须遵从初始本原点。每个末梢联合在一起，形成一种本原体的情愫扩展放大态。

【信息树】末那级（信息树的枝末增长点）趋势运行之动力因：此处运行空间极限小，此时在极点处会断，断后有些重点会升级为近原点持续运行即生成新的目的因。

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图片名称：作用呈现点（形式因）

【信息树】末那级表现呈现点与作用呈现点，求同存异后形成新的共同体（共相）及其附属物（殊相）。

宇宙的根本，对称与不对称 对称 不对称性5 播放 · 0 赞同视频

从信息角度观察，宇宙最开始高度对称，之后至少发生了7次对称破缺，这就是宇宙大爆炸的整个框架。标度定律表明，只需知晓其中一部分，就能借助标度关系了解整体结构。我们也可通过直接观察对应的螺旋线来体会标度对称性。类似的还有分形几何，像科赫曲线、谢尔宾斯基三角形就体现了相关特性。标度对称性，简单来讲（不那么严格地说）就是经缩放能保持不变，有时伴随一定旋转和位移，因此也称作标度不变性，部分物理系统具备该性质。而标度不变性进一步推广就成了共形不变性，此时倍率关系转变为函数关系。

分布阶分为近原分布阶和返原分布阶（失败的，无增量的信息体）两大类。几何表达：返原就是圆，返原点就是失败的原点，参数 b = 0，a = r(半径)，r 从几厘米到几十厘米，可能是机械齿轮幻觉（齿数几个至几十个，旋转方向有顺时针也有逆时针）产生的原因；近原类似于向外盘旋的对数螺线。

数学规律、自然法则与美学极致：神奇的黄金螺线。对数螺线4 播放 · 0 赞同视频

无极层模式举例：a，逆时针向内盘旋对数螺线，径向角度90，b参数为-（1\/2），一周外弧弧长与一周内弧弧长比值为e(π\/4)，a为1。

注：这可能也是感觉感知运行模式，五感主要是视（80）听（15）两者信息的自行分解模式，目的形成多层卷积神经网络网络，让该信息找到能与其它体的层次关联聚类关联吧。

分解的目的是为了识别和最后的激活呀。谈一谈相关的深度学习神经网络的激活函数。知识乱入了。

1sigmoid函数是一种常见的激活函数，数学表达式为f(x)=\\frac{1}{1 + e{-x}}。它能将输入的任意实数映射到区间(0, 1)内，输出可看作是一种概率值，在早期神经网络用于二分类问题时很常用，比如判断图像是猫或不是猫这类情况。不过它存在梯度消失问题，在深层网络中可能导致训练效果不佳，现在常被用在一些输出需要表示概率的特定场景中。

sigmoid函数接近0时，这可能是幻视黑洞产生的原因，植物人的无极层可困灵魂于梦中寻寻觅觅，可能象征着某些抑制性神经递质占主导，或者神经元接收到的抑制性信号很强，导致其激活的概率极低，就好像神经回路中一个“关闭”或者“休眠”的状态，在一些如睡眠阶段或者大脑对无关刺激进行抑制过滤时可能会出现类似情况。

sigmoid函数处于05时，兴奋性和抑制性信号达到一种相对平衡。在大脑处理复杂的感知信息或者进行思考决策时，神经元往往需要权衡多种信号，这种中间状态可能意味着神经元还在对输入的信号进行整合和评估，尚未产生明确的激活（如发放动作电位）或者抑制反应，就像大脑在对一个模糊的视觉或听觉刺激进行初步分析，还没确定是否要做出强烈反应时神经元所处的状态。

sigmoid函数接近1。这可以被理解为神经元处于高度激活状态。在神经模型中，这可能代表神经元对某种强刺激（如强烈的感觉输入或者高度相关的神经信号汇聚）产生了几乎饱和的响应，就好像神经元在传递一个非常强烈的“肯定”信号，例如在对记忆提取有强烈线索提示时，相关神经元可能会出现这种高激活状态。

2双曲正切函数\\tanh(x)的完整数学表达式是\\tanh(x)=\\frac{e{x}-e{-x}}{e{x}+e{-x}}。它具有以下一些特点： 值域特性：能将任意实数x映射到区间(-1,1)内，输出值是以0为中心的，和sigmoid函数类似但输出范围更大，这使得它在一些场景中更有利于梯度的传播。

应用场景：常用于需要输出值在-1和1之间的情况，比如在回归问题里，还有循环神经网络的隐藏层等地方常常会用到它作为激活函数，以帮助网络更好地进行学习和对数据特征进行提取等。tanh优缺点总结。优点。1原点对称，故比sigmoid收敛速度快。2相比sigmoid，梯度消失问题有所缓解。缺点。1梯度消失问题并未解决。2计算指数exp比较耗时。

3relu（rectified linear unit，修正线性单元）是一种常用的激活函数，具有以下特点： 表达式：f(x)=\\max(0,x)，也就是当x\\geq0时，f(x)=x；当x＜0时，f(x)=0。 优势： - 计算效率高：计算过程简单，相较于如sigmoid函数等涉及复杂指数运算的激活函数，relu只需简单的比较和线性运算，能加快神经网络的训练和运算速度。 - 一定程度缓解梯度消失：在正区间其导数为1，这使得在反向传播时不会出现像sigmoid函数那样随着网络加深梯度趋近于0的情况，有助于深层网络的有效训练。 - 稀疏性：它会使得部分神经元输出为0，让网络具有一定的稀疏性，可减少参数间的相互依存关系，提升模型的泛化能力。 缺点： - 神经元死亡问题：如果在训练过程中，某个神经元的输入始终是负数，那它对应的relu单元的输出就一直为0，后续其权重就没办法再更新了，这个神经元就相当于“死亡”了，可能影响网络性能。 relu激活函数在深度学习的诸多领域，像卷积神经网络（cnn）用于图像识别等任务中被广泛应用。

分布阶信息组合举例：x，逆时针向外盘旋对数螺线，径向角度90，b参数为1\/2，一周外弧弧长与一周内弧弧长比值为e(-π\/4)，a为1。

大脑存在着不同的功能区：形象思维、空间感知、图像识别、语言、逻辑分析、数学运算等作用。

分解螺线一般用于图像分解，声音分解，价值分解，词汇分解，记忆分解等特异性的信息的分解。在人工智能中这些都是卷积神经网络干的话。分解螺线是顺时针螺线与逆时针螺线是同时产生。

组合螺线的顺时针螺线与逆时针螺线是同时产生，组合途中个别难共溶信息体会产生信息体分解螺线，他们经过平移，旋转，折叠，镜相对称处理后，是能完美重合叠加的。在逻辑上信息内容和信息情愫底层运动结构(含有相同时间戳及同一个绪控流进度结构)一一对应的且完全映射的关系，只不过两者作用及功能不同。

真实运行时不是二维的对数螺线，是旋绕z轴三维对数螺旋体。

记录原话 【时间尺度】分布阶时间长度．一代：05至1秒、 二代：20-40秒左右、三代 ：一两天左右、四代：二十天至一个月、五代：半年多至一年、六代 ：五至十年、七代：五十至九十年(推测)、？代：？．这个有规律可遵丛，有可具体化的理论倍增数字，前边说的只是生活中大概历程时间．有些人死亡前会给七代及六代等划终代符，就是回现儿时形成此阶一代及二代的状态．

上述内容是基于生活中的大概感受。这一分布阶理论以常数 k 作为倍增因子。鉴于分布阶属于近原运动的范畴，采用平面黄金螺旋模型来进行表达：呈现为在黄金螺线时，其 360度的外弧弧长与360度的内弧弧长的比值在 24 至 28 之间，参数，a = +1或-1，b为+1或-1，径向角度多少度递减，这样能确保所有近原点与原点在x轴正半轴。

此段按k为24计算【时间尺度】从感觉上分布阶段时间长度如下：如果05hz的脑电波，那一代周期为2秒，二代约为48秒，三代约为192分左右，四代约为768小时，一般一天内能完成，若分布阶被睡觉被关闭，次日会继续流动。五代约为12-13天（睡觉会关闭流），六代约为大约290天（睡觉会关闭流），七代大约19年（存在存疑）。猜测有些人在临终前会回顾儿时形成的一代及二代的状态时的上载事件。

分布阶中在信念后映点自发显现时，三至六代阶段流体正在重复出现，睡着后分布阶脑电信号会暂停，醒后会恢复。分布阶的信息感知建立在能够感知潜意识流信息并会分析其映点显现及信息体关联的基础上。个人认为，十岁左右时，一代脑电波振幅最为强烈！

猜测一下能干扰到意识系统噪音来源：一，精分中的潜意识在白天醒觉时也能通过梦境编辑（极限组合）创作出如梦如幻的声音图像及各种念头等，如幻听幻视幻感；二，神经元间的错误联系及信息体之间同时且同频无关的胡乱关联；三，分子级的布朗运动，以及钾、钠、氯离子及神经递质的风暴。猜测这种会只会导致七代的信息流因受到信噪的淹没而逐渐难以感知。我认为根本没有七代。

在8至12岁人格建立时，信念（即完全相信的信息条段）会在潜记忆中以分布阶段为生长模式。实际上，35岁之前都存在这种模式。若以普通信息（非信念的）为一代，则与显知信息关联交互信号没有那么强烈。再加上分布阶一代低于06hz，若不仔细注意，不被注意并放大，就很难再感知到二代的信息流。但是，三四五代的信息流总是能够被感知到，因为它们的频率在可感知的范围内。

信念是指100相信并坚持执行的命令级信息。这里的“100”就意味着它每次出现都会指导人的思想和行动的方向。

一代出现规律：1 当重大信念出现或改变时；2 潜意识层需要时时过滤当前的显知信息，自发地重复涌现当前的各种一代信念信息体，会反复检验筛选当前显知信息，从而产生隐匿思维及可显待用思维，纠正外感信息原偏向，调整其趋利避害向，以适应当前的自我人格、性格、情感、情绪等。