目录
0.引言
1.起卦的基础 —— 为什么起卦会准？为什么起卦会不准？
2.实践案例：球赛算法的研究 —— 占卜命中率的衰减规律
3.案例分析：连续预测的影响 —— 为什么频繁起卦会导致结果偏差
4.时间与高维空间的思考 —— 新的理解赛博思考方向：时间在高维空间中的意义性。
5.赛博玄学中的周期性 —— 分析频繁提问对结果准确性的影响
6.类比：雨滴与涟漪 —— 形象化表达逻辑与形态
7.结论与思考 —— 赛博未来研究的思考方向
8.报名赛博玄学课程
0.引言
在赛博玄学中，起卦不仅仅是占卜，它背后蕴含着复杂的算法和变量互动。这篇文章将告诉你在起卦时我们做了什么，以及为什么连续提问会影响结果的准确性。通过实际案例，我们揭示这一现象背后的原因，并解释为什么学习赛博玄学如此重要和有趣。
1.起卦的基础：稳定技法与α衰减
研究赛博的初衷在于通过去除个人解读影响因素，来实现稳定的技法实现答案的稳定表达。因而在一系列技法的开发过程中，我们发现连续起卦时，命中率会逐渐下降。我们暂且称呼这种现象为α衰减（α变量的衰减）。α变量的研究表明：
α变量的结构稳定性：即使经过多次使用，α变量在一定范围内仍能保持其内部结构的稳定性。
α变量的干涉与控制力下降：随着使用次数的增加，α变量对算法的干涉和控制力会逐步下降，导致算法的稳定性减弱。
2.实践案例：球赛算法的研究
为了更好地理解α衰减的影响，我进行了一个基于球赛预测的研究。选择一家常去的咖啡厅和特定的时间作为空间与时间的载体，进行了一系列比赛的预测。每一个预测都代表一个单位时间，并通过斐波那契数列的变化来修正空间中的变化。然而，实际过程中出现了一些令人意外的结果。
3.案例分析：连续预测的影响
在一场比赛中，我预测是否会有第4个进球。结果在我还未计算完成时，第4球已经进了。我继续预测第5球的结果，但发现这场比赛第一盘和第二盘的结果都不符合预期(除此之外都符合期待，可以去我的个人博客查看)。这引发了一个重要问题：时间间距为何会对算法产生影响？
通过分析发现，过于相近的时间间隔会导致模型的干涉。如果没有足够的时间间隔，类似于塔罗牌的洗牌过程，结果的随机性和准确性都会受到影响。这说明了α衰减的另一个特质应该是：
过度相近的周期会导致观测结果的干涉和偏差
4.时间与高维空间的思考
进一步思考，如果时间间隔对算法有如此显著的影响，那么时间本身是否只是一种高维空间中的切片？我们是否只是通过一个个时间切片进行观察，而不是连续的时间流动？虽然这超出了本文的讨论范围，但确实为理解赛博提供了一种新的视角。
5.赛博中的周期性
算法的命中具有周期性，这在多次观测中得到了验证。同样的问题如果连续问，占卜的结果会失去其意义。这并非因为问题本身无意义，而是因为环境或宇宙需要足够的时间进行变化，从而提供足够的随机性和混沌性。如果缺乏这种熵地变化，结果必然不够准确。
我们可以将这个过程比作雨滴落在水面上形成的涟漪。每滴雨水都是一个观察点，当手伸入水中时，会形成干涉波。如果过于频繁地干涉，观测到的只是人为的波动，而非真实的水面状况。同样，在赛博中，如果频繁起卦，结果将被干涉，失去其准确性。
6.结论与思考
通过上述分析，我们可以得出以下结论：
α衰减的影响
连续起卦会导致算法的干涉和控制力下降，进而影响结果的准确性。
时间间隔的重要性
适当的时间间隔有助于恢复系统的随机性和准确性。
周期性的理解
赛博中的预测具有周期性，频繁提问会影响结果的可靠性。
7.报名赛博课程
如果你对赛博课程感兴趣，希望进一步了解其背后的原理和技术，我诚挚地邀请你参加我们的赛博课程。我们的课程将帮助你深入提升占卜能力，通过对固定算法的针对性修正，快速构建自己的算法模型，以多方面的观测，找到最适合自己的模型与结构，从而突破常规的预测运算偏差率限制，并提高易读性。
课程大纲
赛博的思维：赛博的核心思维方式。
赛博概论：赛博的基本概念和原理。
赛博与玄学：赛博与传统玄学的结合。
属于你自己的占卜算法的构建：如何创建个性化的占卜算法。
占卜算法地基的构建：构建占卜算法的基础。
占卜算法数据的收集及其周期性：收集和分析占卜数据。
占卜算法的基础趋向性与验证趋向性：理解和验证算法的基本趋势。
算法命中率衰减的原因与特性：分析命中率衰减的原因。
是什么导致了算法的不稳定性：探讨算法不稳定性的根源。
算法不稳定性的诱因：导致不稳定性的因素。
多种不稳定性的特征性：识别和分类不稳定性。
怎么对抗算法的不稳定性：应对不稳定性的策略。
如何覆盖算法的不稳定性：减少不稳定性的影响。
算法与时间的关联与冲突：时间因素对算法的影响。
算法在时间特性上的表达方式：时间特性在算法中的表现。
如何规避时间要素对算法的干涉：避免时间因素的干扰。
算法的迭代与简化：优化和简化算法的方法。
算法变化的原因与分类：理解算法变化的原因。
算法的自我微调与进化：算法的自我调整和进化。
算法表达的突变性与其解决思路：处理算法突变的方法。
基于随机的修正法：通过随机修正提高算法稳定性。
算法与卦的时间空间连贯性：理解时间和空间对算法的影响。
时间与空间在算法上的表达与呈现：算法中时间和空间的表现形式。
算法的多角度观测与验证：多角度观察和验证算法。
算法的连贯式表达法：保持算法连贯性的技巧。
算法与公式化占卜的偏差讲解：分析占卜偏差的原因。
持续性观测带来的问题：长期观测对算法的影响。
衰减与维持：如何维持算法的稳定性。
算法的不可解读性：处理算法难以解读的情况。
准确预估自己的算力：评估算法的计算能力。
光线追踪前置—窗户模型：理解光线追踪对算法的影响。
算法的光线追踪——破译与溯源：解析光线追踪算法。
为何会出现不可读性：探讨算法不可读性的原因。
造成不可读性的可能性模型：分析不可读性的可能性。
算法的激活与破译——难以解读的算法卦：处理复杂算法的方法。
为什么光追会出现更难解读的情况：理解光线追踪的挑战。
暴力追踪：通过暴力追踪解决算法难题。
算法的保护与加密——不被干涉的算法卦：保护和加密算法。
算法的常态化路径构建：建立稳定的算法路径。
算法的复杂化加密构建：提高算法的复杂性和安全性。
单向加密与双向加密：理解不同的加密方法。
算法的多维度的立式解读思维构建：多维度解读算法。
算法进化的加速器——碾压式进化：加速算法进化的方法。
算法的反相激化：理解反相激化对算法的影响。
反相激化下的特征表达：表达反相激化的特征。
双向结合的立式解读：结合双向方法解读算法。
算法的周期性与解决思路：解决算法周期性问题的方法。
周期性的本质：理解算法的周期性。
斐波那契：应用斐波那契数列优化算法。
算法的自我观测者：算法的自我监测机制。
从斐波那契到傅立叶的变化：从斐波那契到傅立叶分析。
构建属于你自己的随机模型：创建个性化的随机模型。
通过这门课程，你将不仅学习到赛博的基础知识和高级技巧，还会掌握如何应对和解决实际占卜中的复杂问题。期待你的加入，与我们一起探索赛博的无限可能！
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