摘要：认知皆模型，我原本想把它们整理成严密的体系，再发出来。但它们过于庞杂，以至于我整理了好几年都没成功，我甚至不确定我能否成功，但我已经迫切地想分享它们，所以我只能先把原始手稿发出来。

认知皆模型，我原本想把它们整理成严密的体系，再发出来。但它们过于庞杂，以至于我整理了好几年都没成功，我甚至不确定我能否成功，但我已经迫切地想分享它们，所以我只能先把原始手稿发出来。

现实世界可被认为是由各种各样的因果关系纠缠而成，多层嵌套的因果关系可以被图论描述。这由联系着精确的函数关系和概率问题，轨迹和系综，以及统计。

因果关系至少分为：一对一、一对多、多对一、多对多。

一对多、多对一、多对多，这三种情况的因或果会形成相关关系。

因和果之间存在延迟，并且还涉及空间中的传播（通信），由此，因果关系可以被微分方程描述，我们也可以相应的用时域和频域的不同视角去看待因果关系，这就把自动控制原理作为了看待因果问题的工具。

所以，可以称呼（因，果）→（激励，响应）

使用自动控制原理的方法，应该有助于解决经济学（也不只是经济学）中各种因果关系的“时序紊乱”。复杂系统也都应被当作耗散结构来处理。

不能指望发生一个过程，不对先前的状态产生影响。这反映了“自因果”，可以细分为：正反馈、负反馈。这进一步联系了自动控制原理。

大部分人的问题不仅在于把时间顺序当成因果关系，还在于因果倒置，相关当因果，把同时发生当成相关关系。

比如，吃完第十个包子才吃饱，难道只吃第十个包子就能吃饱吗？

已知条件的推理，是静态的。就像解方程，从方程列出的那一刻开始，结果就已经确定，所谓的解方程不过是变量之间的解耦合。

可以推演的事件，都没有任何秘密可言，一旦推演的前提条件确定，结果就已经确定了，只是结果表现的还不够明显而已。除非引入新的条件，不然不会有所进步，当然，也要防止推理过程出错。

佛教说的因果报应的困境，在于它是一个死循环。消除a的业力就同时产生了b的业力。

心想事成，真的存在。比如某些人原本觉得自己有天赋，碰上比自己更有天赋的人，就觉得自己是个废物，放弃了某个领域，然后真成了废物。

因天赋太高，缺少磨练，从来都是打人，没挨过打，反倒没成就。有点像隔行如隔山，别拿你的爱好去挑战别人的专业。但谁没遇过挫折？正因一遇挫折就否定自己，没进一步的努力，致使平平无奇。

两难的困境，遍地都是。微妙的平衡，才是最重要的思想。这或许是事后诸葛亮、马后炮、后知后觉、……的原因，“相同”的初始条件，可以分析出完全相反的结果。

现实世界是非线性系统，不同的吸引子穿插在一起，初始条件的一点点偏差，也会导致完全不同的结果。初始条件的微小偏差往往在宏观上、人脑或电脑的数据中不可分辨，小于人脑或电脑的最小分辨率，导致人们不知道初始条件有偏差。

典型的例子就是拐卖孩子判死刑究竟会不会减少人贩子？家庭暴力究竟会让孩子懦弱还是暴躁？这完全可以分析出相反的结论。

这或许也是考试做题时不会做，一看答案就秒懂的一种解释。更多的是经济学中的后知后觉。也类似于诡辩，比如脏脸博弈，究竟谁会去洗脸？怎么说，怎么有理，不管给出什么结果，都能找出一套说辞。

脏苹果不能直接吃，自来水不能直接喝，为何用自来水洗过的脏苹果可以吃？

这就是兼容性问题，或者说是非线性的一个表现：不能简单叠加。简单叠加，就会出错，现实事物时刻纠缠在一起，高度相干。

所谓的阈值思想，不就是量变和质变的关系吗？mks已经做出了总结，包括矛盾与阴阳，不就是辩证法吗？

所以，我有必要套用mks的理论，去整合这一堆团乱麻。

从空间的分与合可以看出，时间的分与合也完全不同。十段3分钟的时间，和一段30分钟的时间，效果是不一样的。所以“利用碎片时间”本身就不可行。

本质都是做一件事有基本的最小成本，小于最小成本的空间和时间都无法利用。

既要看到合的价值，也要看到分的价值。一段长时间的创作，会让大脑疲倦，胡乱应付最后的内容。分开多次创作，才能保证整体的质量。空间也是如此，大不代表好，有些多余的空间真的没法利用。

阈值的思想，真正的启示是：对付欺负你的人，要想办法把事情闹大。闹大了，就有人管了，但要注意别让自己理亏。

这种方法还有另一种解释，或是具体操作：转移矛盾。把更多的人拖下水，或是给敌人制造敌人，让自己脱身。

本文原创作者为：认知皆模型。

未经原创作者授权，任何个人与机构不得转载此文。

来源：认知皆模型