===接《遠程介紹多元關聯動態模型（上）》
屏幕上，多元關聯擬腦模型中的核心信息元O的參數位置，隨著ABC的聯動一直在變化著數字。。。
“態輸出，反向態輸出，路徑行走算法。”林久浩說道。
“什麼？態輸出，反向態輸出，這是什麼？”寧老突然感興趣了，他原來試用的多元關聯擬腦模型雲提供的SaaS服務，還沒有‘態’計算這個技術概念。
“態輸出是針對這種情況，影響核心元的因素太多，而且這些因素成網狀關聯，一旦動起來就呈現無法測定的互動，所以我父親就提出了態輸出理論。”林久浩。
“你再說清楚一點？”寧老繼續盯著問。
“我現在要問一個問題，大家要想一想，如果出現了關聯因素互動的情況，我們關心的是什麼？”林久浩問道。
“參數因素是怎麼動的，不知道這些參數怎麼動，我們無法測定對核心元的影響。”終於有另一個半禿頂的工程師發言了。
“是嗎？是這個嗎？”林久浩繼續問道。
“我們關心是平衡。”寧老一句話點在重點上。
“是的，平衡，中間的參數是什麼不重要，隻要滿足合力為0，例如A=1,B=2,C=-3可以A+B+C=0，A=4,B=1,C=-5也可以A+B+C=0。。”劉工明白了。
“對，這裡的ABC是帶向量方向的力，我們需要的是核心元O的合力為0這個達成條件，所以我們需要使用態輸出的理論。”林久浩說道。
“小林，你把態輸出給我們解釋解釋，這裡很多人還糊塗著呢。”寧老說道。
“態輸出，是指在多種因素影響下，而且這些因素呈現關聯且有序，或者關聯且無序，無法測定的情況，而我們實際需要的不是這些因素，而是核心的狀態。”林久浩解釋道。
“關聯且有序，既然有序就可以測定呀。”一位工程師突然說道，打斷了林久浩的話。
“彆打斷林工。。”劉工不高興了。
“好的，我先解釋一下關聯且有序無法測定，這個劉工應該明白吧，你明明知道A是怎麼影響BCDEF的，但是，它們一旦動起來，當你測定到D的時候，由於D也影響A，A已經變化了，這時你的D值已經沒有意義了。”林久浩解釋道。
“對，這個我明白，因為A又變化了，所以D的值已經變動了，你測定的D值又無效了。。。你繼續林工。”劉工。
“我們繼續，我們需要的是核心的狀態，所以這就像照相一樣，我們對多元關聯擬腦模型照相，得到定格狀態，把這個狀態輸出。因為我們需要的是這個‘態’。”林久浩。
“這就是態輸出！我們隻要關心核心信息元O的參數狀態就可以了。”寧老補了一句。
“是的，寧老。”林久浩回答。
“林工，你說的這些我明白了，但是，這個態隻是我們看到的態，它不一定是我們要的合力為0‘態’呀，很多態，驢子倒地亂刨蹄子也是，我們還是無法確定合力為0的’態’。”劉工的腦子一直在線，跟的很緊，一般學生出現這種狀態，老師都會誇獎的。
“非常好，劉工說到重點了，態輸出有兩個方向，比如在測定領域，我們做的是定格態輸出，而在控製領域，我們做的是反向態輸出。”林久浩。
“反向態輸出，是什麼？”劉工極度好奇的問道。
“反向態輸出，就是我們設定條件，要求合力為0，然後把這個態定格還給多元關聯擬腦模型，讓擬腦模型自己按照路徑去計算。”林久浩。
“反向態輸出我們明白了，但是，機器人怎麼靠這個技術做運動？又怎麼能在運動中達到動平衡？”劉工繼續發問。
“運動的過程，一定是從一個平衡態到另一個平衡態，比如機器人需要抬腿，那麼抬腿這個動作會打破現有的平衡，導致合力不為0，那麼你先預設抬腿這個動作，在打破合力為0態後的那個態裡麵，對核心元強行設定合力為0條件參數，然後重新計算，我們把它叫預設態，完成預設態合力為0計算後，才能做抬腿這個動作。”林久浩。
“林工，預設態是破壞了合力為0的態，改變條件參數可以，不過，怎麼計算出預設態合力為0？”劉工緊跟著發問。
“各位領導，大家一定要記住，多元關聯擬腦模型的執行腦，這是關鍵點，就是思維是在信息元中行走而成的，以形成閉環為終結。”林久浩加大了聲音。
“執行腦？行走？”劉工又疑惑了。
“對，反向態輸出，預設態設定條件為合力為0，然後向【動平衡多元關聯擬腦模型】的影子腦，發送全路徑行走思維指令，然後核心信息元會向所有直接【力關聯信息元】發出思維行走指令。”林久浩比剛才要嚴肅多了。
“影子腦是什麼？”劉工繼續緊跟著問道。
“當我們建立了關於動平衡的多元關聯擬腦模型後，我們會對這個模型現在的狀態中的力及力臂關聯模型複製一個模型，所有預設態計算在複製的腦模型中執行，複製的腦模型就是動平衡腦模型的影子腦。”林久浩解釋道。
“影子腦，全部複製嗎？”劉工繼續問。
“不是，不用全部複製，隻需要複製‘力’影響的關聯部分信息元就可以了。”林久浩。
“那，向所有的信息元發出行走，這是什麼？”劉工問道。
“不是，是以核心元O為出發點發出，向直接【力關聯信息元】行走，這個直接關聯元再向它的直接【力關聯信息元】行走，不走回頭路，到達核心元的時候，最終會出現三種情況。”林久浩繼續嚴肅而認真的說道。
“哪三種情況？”寧老的思維明顯高於劉工，劉工高於其他工程師，其他工程師高於正在走神兒的丁琪琪。
“第一種，形成【符合合力為0條件】的閉環，第二種形成【不符合合力為0條件】的閉環，第三種路徑發散了，沒有形成閉環的路徑行走，隻有這三種。”林久浩依然嚴肅。
“明白了，全明白了，第一種提取，第二種放棄，第三種不管他了。”寧老先明白了。
“對，第一種【符合合力為0條件】，如果出現多個閉環，以路徑比對擇優先到先被選擇，第二種拋棄，第三種在選路完成後停止時，自動湮滅掉。”林久浩。
那邊一直低頭裝貓的。。。“老哥，你自己也說自動湮滅，是終止思維行走進程。”丁琪琪被教訓過，所以記清楚了，小聲嘟囔了一句，還好，大家都沒有注意。
“知道了，隻要符合條件的第一種閉環，執行中不管是什麼動作，都是最佳的平衡態，我們可以把機器人的動作設定啟動點和終止點，然後切割為小過程。”劉工說道。
看到沒有人接話，劉工繼續說“在小過程運動中，不斷的通過反向態輸出，達到所有運動過程的動平衡，而且是最佳的”。
大家都看著劉工。。。。
“小劉，你繼續。。”寧老說道。
“我說完了，林工，你說是不是這麼回事？”劉工。
“實際情況可以舉例，執行腦模擬一個小過程命名為b，由向量力A的發起者A1部件進行動作，產生A=5給核心元O，核心元O發出預設態合力為0的條件閉環要求，並傳導-5給直接【力關聯信息元】B，B原值為2，則出現了B=2-5=-3的結果，-3傳導給C=1產生C=1-3=-2的結果，-2傳導給D=2產生D=2-2=0的結果，並到達核心元O，這樣就產生了一個符合核心元條件的閉環，這個閉環是ABCD，我們剛才舉例用了數字參數，實際是向量力還有角度參數同理計算，而ABCD把計算好的參數返回到【生我】象限，產生力的部件去驅動部件做動作。”林久浩。
“然後由部件執行，就可以實現這些部件的力及角度的改變。”劉工。
“是的，劉工。”林久浩。
“我問一下。”又一個半禿頂工程師問道：“這些力在開始的時刻，不是都為0嗎，怎麼會有數值？”
“小王，你糊塗呀，都為0的狀態是關機狀態，當一個機器人啟動處於平衡態的時候，它的各個力不可能都為0，是合力為0。。。不過林工，但是，也會有為0的力信息元怎麼辦？”劉工先解釋後問。
“確實，也有直連【力關聯信息元】為0，例如，機器人在平衡中，腿部的力由於站立不為0，而胳膊部分，由於不動所以力為0，不過，這並不影響計算呀。”林久浩。
“為什麼0不影響計算，是不是一直為0，不能動了？”劉工。
“不是，我們還是按照剛才的例子，假設C到D之間還插入一個E=0，C=-2，-2傳給E=0-2=-2，E要參與計算，這樣E就變成-2了，也要動的。”林久浩解釋。
“明白了，那麼其他的路徑呢？”劉工繼續問道。