预测的系统

       对于集中的大量数据来说,如何从中提取出特征性较强的数据并进行归类,是有一个值得思考的问题.一般而言,对于一组数据,我们不知道它的变化规律是否是函数可表达的,可以考虑采取黑箱式处理.从某种角度来说,数据变化,在一些视角下会表现不出特色,而在另一些视角下会表现出令人惊讶的特征,比如一座山,横看有横看的象,竖看有竖画的象,两本不同色彩的书,如果从事物材质分类的角度来说,它们都是纸做的,不会有更多的区别性的特征出现,但如果是从它的色彩角度来观察,就会发现它们具有不同的色彩.
      理论上,对任何一组数据,包括已知及未知都有无限种分类方式,类别细化到一定的程度,类别就将成为具体的对象特征,那么它就可以成为对象的描述了.
      对象的属性,到数据层面上面,固定的时空之下有固定的数据出现,可以假设有一个唯一的运算方式,可以等价于唯一存在的对象并能对该对象进行详细的描述.如果假设,在固定的时间情况下,针对一个具体的对象,输入一个值,它一定会产出另一个值,那么时间序列式的预测就是完全可行了的.但实际上,它的效果其实并不理想.
      原因应该来是来自于空间上的,考虑时空模式,在指定的时空中,输入指定的值,一会产生另一个值,听起来也是很好,但有一个比较令人郁闷的问题就是,类似于股票,金融这样的数据,它是在一个统一的面板上发布的,大多数发布的地方的数据都是几乎一致的,它的空间特性体现在了哪里?这些数据来源于对原始数据的采集,然后经过金融机构进行整理,统一发布,类似于这样的信息,如何定性它的时空?
      翻了一些哲学方面的资料后,发现一个问题,空间与时间也许并不是连续的,也就是说,上一秒与下一秒之间,对于我们来说,也许只是过了一秒钟这样的长度,但对于不同的事物来说,它自身也许过了相对原来的时空下的十秒或是一百秒,它的变化也不会是渐进的,所以会有突发的情况出现.针对时空有可能产生不连续性,似乎没有什么更好的办法来处理?
      以古代的占卜而言,有一系列完整的体系,在真实的运用中,效果也还理想,它典型的有一种模式一样是认为时间具有非连续性,它的占测,从式法类术数上来说,用的是时刻式占法,一个时刻,为一个触发点,当求测者来问事或预测者需要占卜时,多取用当前的时刻.有时偶尔会出现一种奇怪的现象,那就是错卦正断,比如取时取错了,但占卜时,发现吻合得不可思议.不过,通常情况下,一般卦错了或是时间错了,预测是会出现问题的,需要进行纠正.这是一个让人迷惑的问题,我曾思考过种种方法都觉得不是很理想的解答,
      古术数是通常是不使用连续时间的,也许古人明白了时间真正的奥秘了吧,它只强调在某一时空下的行为特质与外界的造成影响.换而言之,时间并不是一个圆,而是太阳火鸟或是涡轮状的外散结构,我们只不过是恰好在这个轮子靠中的位置而已,每一个时刻都有固定的行为激发,而事物的连续性就在展现在每一个时刻再次激发之下的.从这种视角来说,每次的激发必然又要合乎下一个时刻的变化,从而形成了一个螺旋循环的结构.