'''计算力学(Computational Mechanics)'''是从自然和人工之物的多维视角入手,在相对安全和部分抽象的理论时空上,研究事物和斑图形成的原因,投射为理论框架内反映事物特有结构的内禀属性,并能使用相应计算软件及设备解析或生成斑图的一套方案。计算软件和设备各层级将经历不断地迭代升级,运算效能,通用性,生产力都不断得到提高,逐渐逼近理想的<math>\epsilon-machine</math>。而自然和人工之物的内禀属性,也将理想化到因果态(Causal States)。达到理想化的因果态的同时,解析和生成新的斑图的因果力就成为了广大志愿者的期待,是什么驱动<math>\mathcal{S}_i \to \mathcal{S}_j</math>发生转换,为保持活力,这些转换有多大概率发生,他们的分布如何,在理论框架<math>\{ \mathbfcal{S} = \{\epsilon(\overset{\gets}{s})\}, T \}</math>内都提供了充足的讨论空间。 | '''计算力学(Computational Mechanics)'''是从自然和人工之物的多维视角入手,在相对安全和部分抽象的理论时空上,研究事物和斑图形成的原因,投射为理论框架内反映事物特有结构的内禀属性,并能使用相应计算软件及设备解析或生成斑图的一套方案。计算软件和设备各层级将经历不断地迭代升级,运算效能,通用性,生产力都不断得到提高,逐渐逼近理想的<math>\epsilon-machine</math>。而自然和人工之物的内禀属性,也将理想化到因果态(Causal States)。达到理想化的因果态的同时,解析和生成新的斑图的因果力就成为了广大志愿者的期待,是什么驱动<math>\mathcal{S}_i \to \mathcal{S}_j</math>发生转换,为保持活力,这些转换有多大概率发生,他们的分布如何,在理论框架<math>\{ \mathbfcal{S} = \{\epsilon(\overset{\gets}{s})\}, T \}</math>内都提供了充足的讨论空间。 |