复杂
最新书摘：
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海若2019-05-14Needless to say, I was the second kind of student, even though I shared the confusion of the first kind of student.
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海若2019-05-14当初我也有些糊涂,不过我还是喜欢上了这些...
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红色有角F叔2015-07-26为什么进化喜欢具有小世界特性的大脑网络呢？弹性可能是一个重要的原因：我们知道神经元会不断死去，但幸运的事，大脑仍能正常运转。大脑的中心节点则是另外一回事，比如海马区，如果受到打击或者疾病侵袭，后果将是毁灭性的。如果每个神经元或者是所有功能区相互之间都有连接，在这些连接上传递信号所耗费的能量将大得惊人。进化可能选择了能效更高的结构。连接度无尺度分布、集群性和存在中心节点是共同的主题；这些特点使得网络具有小世界的通讯能力，并且在随机删除节点时具有稳健性。网络中的连锁失效（cascade failure）是这样一个过程：假设网络中每个节点都负责执行某项工作，如果某个节点失效了，它的工作会转移到其它节点。这有可能会让其它节点负荷过重而失效，又将它们的工作传递到其他还未失效的节点，这样不断发展。随着我们的社会越来越依赖计算机网络、网络投票机、导弹防御系统、电子银行，等等，连锁失效的情况也越来越常见，威胁也越来越大。
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平方2013-08-09同许多其他精彩的思想一样，元胞自动机也是由冯诺依曼发明的，他在二十世纪四十年代受他的一位同事——数学家乌拉姆——的启发提出了这个思想（为了与冯诺依曼体系结构相区别，元胞自动机经常被成为非冯诺依曼体系结构，这是计算机科学的一大笑话。）
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小牵2013-02-05对于任何能产生混沌的R值，只要初始值有不确定性，不管精确到小数点后多少位，最终都会在t大于某个值时变得无法预测。
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小牵2013-02-05逻辑斯蒂映射极为简单，并且完全是确定性。然而得到的混沌轨道看上去却非常随机。因此表面上的随机可以来自非常简单的确定性系统。
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小牵2013-02-05混沌指的是一些系统——混沌系统——对于其初始位置和动量的测量如果有极其微小的不精确，也会导致对其的常期预测产生巨大的误差。也就是常说的“对初始条件的敏感依赖性”。
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海若2019-05-14当然，在通用图灵机U中，将M的代码置于U的带子的“程序”部分，将M置于带子的“输入”部分，U就能在M上运行M。
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神的孩子全是M2019-05-03·看似混沌的行为有可能来自确定性系统，无须外部的随机源·一些简单的确定性系统的长期变化，由于对初始条件的敏感依赖性，即使在原则上也无法预测。·虽然混沌系统的具体变化无法预测，在大量混沌系统的普适共性中确有一些“混沌中的秩序”，例如通往混沌的倍周期之路，以及费根鲍姆常数。因此虽然在细节上“预测变得不可能”，但在更高的层面上混沌系统确实可以预测的。