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[数据结构与算法]四维全息算法--一把动态的标准尺

尺的发展

尺的产生,最古老的基本概念就是测量长度用的一个标准性工具。
后来尺被宽泛性地理解为数理方法的标准,那么任何一个具有基本意义的算法都可以理解为尺的意义。尺也因此变得越来越复杂。
通常的数理使用方法是用这把静态的尺,来测量、比较静态或者动态的标的物,以描述标的物与“尺”(标准)的不同。
尺本身因此也可以包含一定的规律,但是这种尺却不一定是标的物本身的所有规律,它是为了适合标的物的使用产生的比对方法、适用方法,通过它来比对标的物的特征,产生的规律性描述,才是标的物的规律。
例如经纬方法(格物方法之一)、角度线之类的。角度线并不是规律本身,它是一种方法,一种尺,通过它发现的规律才是标的物的规律。
中国古代从《易经》开始,就已经开始重点关注对时序性的动态系统的描述。产生了“格物致知”的方法,那么这把数理的“尺”就是64卦。
近代数学开始把时序性系统作为重点的研究领域之一。同时“尺”也变得更复杂,甚至产生“动态的尺”,例如拓扑方法。“动态的尺”,就是不具有数学决定性或者几何决定性的尺。一个概念,可以包含n种几何结果。中国古代这种表达就是所谓的“数理兼容性”。
对于动态系统,采用动态的尺来描述,有两种可能:1、尺适当,描述的结果会简化、适合;2、尺不适当,描述的结果可以错误。
四维全息算法实际就是一种具有规则性的动态的尺。

时序性系统的间接性描述方式

我们看到的时序性数字,是时序性系统的结果。那么,如果我们想找到形成这种结果的原因,或者为形成这种结果找到时序性的影响因素,就会用到间接拟合数学方法。
古人曾利用五个动态时序影响因素来描述一个动态系统的结果,也就是五行。现代数学利用波的干涉来描述这种系统。
四维全息方法利用十条特定的时序性的动态影响因素(不同时间周期的均线)的干涉来描述、比对时序性系统结果的特征,寻找规律。
同时,这把四维全息的尺有两重数理规则:
1、简单分形规则:1/2或2倍。
2、4.5-36这四条线是一个分形吸引子,36-288是扩大一个维度的分形吸引子;288-2304是再扩大一个维度的分形吸引子;2304之上是再扩大一个维度。小于4.5是再缩小一个维度。
对于整体来说,大于2304陷入混沌或者进入更大一个维度,成为基础的1;对于每个小维度的最后数字,也会涉及这个问题。
小于4.5,是随机造成的“无序”,大于2304,是混沌造成的无序,数理原因并不同。
这就是这把尺本身就具有的数学特征。通过这样一把复杂的尺,来比对现实的时序性结果,来发现进一步的特征或者规律。

时序性系统的间接性维度的扩展

这种方法类似傅里叶函数分级的方法,仅仅是这里使用了特定的分形规则----最简单的1/2。
基于这个最简单的分形规则,会有一个特定的结果特征:
也就是仅仅利用五个这样的具有分形特征的影响因素产生的干涉结果,就能逼近、近似表达分形n趋近于无穷的分形结果。这是这种特定1/2分形规则系统的一个明显特征。也是笔者简化为四维分形的原因之一。
那么,基于这种方法,最关键的问题就是找到基础线sinx的定位。笔者经过实验、探索,采用了自然日36(交易日26)为sinx的定位基础。(可参加笔者关于葛兰碧均线拟合的文章)
这仅仅解决了这种算法模型的一个数理问题,接下来需要解决小维度、大维度陷入混沌(选择方向)的界限问题。
受到数学分岔理论的启发,利用这种理论的结果,笔者发现时序性系统在笔者特定的大、小维度的3.6分数维附近存在陷入混沌的特征。
这是这种四维全息方法与分岔理论结合发现的特征。
同时,笔者还发现小维度的特征与大维度的特征存在分形规则的近似性,这才产生全息的概念。
如果仅仅了解傅里叶函数分级,是无法了解分叉理论的这种现象的。
这也是笔者借鉴四维时空方法解决这种时序性系统特征表达的原因,四维时空方法的分数维,是系统陷入混沌、选择分维的界限附近。这是笔者的数学猜想,在应用实验中可行。
基于以上原因,笔者采用了基于“平直”部分的十条动态影响因素,作为这种动态标准尺的基线。

时序性动态影响因素的相似性比对

尺的作用之一,就是用来对比标的物结果的特征。
那么,假设我们“无视”标的物本身的存在,只考虑十个影响因素的干涉结果,那么就是对十个时序性波动影响因素的干涉的比较问题了。
那么,同时考虑十个影响因素的涨跌以及排序,就会产生代数决定性的比较结果。**强调,这种“代数决定性”的比较结果,几何决定性并不同。**因为我们并未考虑这十条均线的斜率。
那么,通过这种具有代数决定性的比对方法,产生的却是几何近似性的结果!

这一篇是对前面几篇文章的解读和总结!

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加:2022-06-04 00:05:27  更:2022-06-04 00:05:41 
 
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