兰晨峻“超越学科的认知基础”课程主页

“超越学科的认知基础”学习规划

Logic Model (兰晨峻“超越学科的认知基础”学习规划) Template:LogicModel 10 29, 2021
Abstract Specification Context 兰晨峻 2021年秋 学习背景 Goal 1、学习使用PKC；[1] 2、学习一套独立而正确的认知辩证方法，以及学习检验与采集辩证过程数据的理论与相关工具； 3、进行跨越学科的学习，建立跨越学科的认知。 Success Criteria 1、熟练掌握维基的语法规则；[2] 2、利用维基对课程的学习心得进行总结整理； 3、建立跨越学科的认知基础。
Concrete Implementation Given Inputs When Process is executed... Then, we get Outputs 1、《科学革命的结构》这本书会使我对学科的发展有新的认知； 2、在课程中所学习的新的概念和新的思维方式也将会使我对跨越学科的问题有新的认知。 1、每周阅读一定章节的《科学革命的结构》，随时记录阅读心得，撰写《科学革命的结构》读后感。 2、上课时认真记录重点内容，课后进行总结提炼，撰写“超越学科的认知基础”课程学习总结。 3、对于课堂上没有细讲的内容，在课后查阅相关资料自主学习，详见参考文献。 1、设计个人主页。 2、仔细阅读《科学革命的结构》，总结阅读后的心得体会，撰写《科学革命的结构》读后感。 3、撰写课程报告：超导物理学史。
Boundary/Safety Conditions of 兰晨峻“超越学科的认知基础”学习规划 1、有时课堂上所学的一些概念难以在短时间内准确理解； 2、有时难以看懂老师提供的英文资料，很难明白想要表达的意思。

兰晨峻-“超越学科的认知基础”课程学习总结

第1周 对称性

    本周主题：基于编码对称性的一个基础。

第2周 命名空间

    本周主题：命名空间的管理。
    数字化转型是将制度化的含义与一组离散的名称联系起来的一种蓄意行为。通用数据抽象和统一数据抽象可以提高认知效率。键值数据类型是一种通用抽象。键值对抽象了复杂系统的本质，为快速检索和定位知识提供了一种结构。它们各自命名空间中的研究和交流是流畅和明确的。科学革命的实质是通过名称空间的重构、整合和完善，构建新的范式。

域映射	键值对	例子
数据/数据	输入/输出	字典/表格数据
结构/结构	算法/源代码	逻辑结构/软件库中的函数
语言/语言	规范/实现	源代码/可执行二进制文件

第3周 复杂系统

    本周主题：复杂系统：从生物、数学、物理到社会。
    这节课要探究的问题是：有没有研究系统复杂性的范例？如果系统的复杂性相当，那么，复杂性的衡量标准是什么？库恩在《科学革命的结构》中提到：“他们已经有了一个范式来指导整个团队的研究工作。”那么复杂系统研究领域是否存在这一条件呢？
    在这节课的开始，老师向我们展示了从单细胞到多细胞的生长过程。对于生命的起源，从个体的角度来看，巨大的生命是通过受精卵细胞的发育完成的；就漫长的进化过程而言，所有生命的起源都是单细胞生物。是否有研究系统复杂性的范式，以及我们可以用什么来衡量系统的复杂性。一个复杂的系统将由一些小东西组成，它们相互作用形成一个大的复杂系统。我们相信没有好的数量来衡量每个系统的复杂性，所以不同的系统是不可通约的。复杂的事物往往由简单的事物组成，这为我们提供了最基本但迄今为止最有效的研究范式或研究框架——将复杂的问题划分为简单的单元。
    这可以导致对量变和质变之间关系的讨论。在发现反常的过程中，它通常被认为不是一件大事，而反常被认为与传统科学的益智游戏没有本质区别。但是，当这种异常积累发生时，就会在某一时刻发生质的变化，就是科学革命。具有相同本质的小单位在聚合后本质上会发生变化。也就是说，复杂事物虽然是由简单事物构成的，但复杂事物不是简单事物的积累，而是产生一些不同的性质。然而，科学研究需要经验数据，因此复杂系统应该有一个范式来指导整个学科的研究。

第4周 叙事结构

    本周主题：叙事结构（Story Telling）：箭头、类比/比喻、反差机制、与故事或神话的本质。
    三种箭头分别是：函数（Function）、函子（Functor）和自然转换（Natural Transformation）。函数比较或联系两个角色或对象；函子比较两个系统的结构；自然转换比较比较的方法。以三国演义为例：
    （1）假设：$A$为阿斗，$B$为刘备
         关系：$f(A->B)$
         举例：$f=$刘备把皇位传给刘禅。
    （2）假设：$S$为孙吴，$T$为曹魏。
         关系：$F(S->T)$，其中 $S=f(A->B)$，$T=g(C->D)$
         举例：$F=$孙吴想要攻打曹魏。
    （3）假设：$S$为创业，$T$为统一大业。
         关系：$n(F->G)$，其中 $F(S->T)$，$G(S->T)$
         举例：$F=$创业后通过战争打败敌人从而完成统一大业，$G=$创业后通过吞并把敌人变为朋友从而完成统一大业，$n=$从战争转变为吞并。
    研究范畴是试图用“公理化”方法把握各种相关“数学结构”的共同特征，并将这些结构与结构之间的“结构保持函数”联系起来。因此，对范畴理论的系统研究将使任何关于这种数学结构的一般结论都能被范畴公理所证明。范畴理论不再关注具有特定结构的单个对象（如组），而是关注这些对象的态射（结构保持映射）；通过研究这些态射，我们可以了解更多关于这些对象的结构。以群为例，它的态射是群同态。两个群之间的群同态将严格地“保持群结构”，这是一种将一个群中的结构信息传递给另一个群的方法，因此该群可以被视为另一个群的“过程”。因此，群同态的研究为研究群的一般性质和群公理的推论提供了工具。类似的研究也出现在许多其他数学理论中，如拓扑学中拓扑空间连续映射的研究，流形光滑函数的研究。

第5周 知识传承

    本周主题：文字、会计法则、对称性、与认知能力的演进。
    知识的传承建立在可表达性之上，其中最主要的就是“可靠性”和“完备性”。文字、账目明细、可比对的结构或数据创造了可重复表达现象的条件。数据的验证方法取决于数据内容的差异性和内容的不可篡改性，也就是取决于最“小”的信息单位，即量子。枚举系统结构的方法决定了命名空间的计量方式。复式记账、会计平衡公式、逻辑结构的复合与拆解、近代数学与科学方法之间有着极大的相似性。系统科学的人机界面也影响着知识的表达和传播。
    科学研究有三个焦点：一是范式所揭示的事物之本质：二是虽普遍但较少的事实判定，也就是边界条件；三是与实证数据相匹配的范式。常规科学就是解谜，而这个解谜过程取决于选择问题的标准、规则的抽象化和解答谜题所需的空间与时间。科学范式具有“优先性”，所有的物理现象均有时序，箭头的组合构成了偏序集，所有的数据结构均为偏序集。
    目前，许多学科都可以用相应的箭头来描述，从而构建相应的框架。我们可以利用等式和箭头，建立会计学与物理学之间的联系。
    在会计学中：
                         $A$（资产）$=L$（负债）$+SE$（所有者权益）
    而在物理学中：
                         $H$（哈密顿量）$=T$（动能）$+V$（势能）
    物理学是研究物质最一般的运动规律和物质基本结构的学科。作为自然科学的带头学科，物理学研究大至宇宙，小至基本粒子等一切物质最基本的运动形式和规律，因此成为其他各自然科学学科的研究基础。物理学是一门实验科学，也是一门崇尚理性、重视逻辑推理的科学。物理学充分用数学作为自己的工作语言，它是当今最精密的一门自然科学学科。会计学是一门实践性很强的学科，它既研究会计的原理、原则，探求那些能揭示会计发展规律的理论体系与概念结构，又研究会计原理和原则的具体应用，提出科学的指标体系和反映与控制的方法技术。会计学从理论和方法两个方面为会计实践服务，成为人们改进会计工作、完善会计系统的指南。本质上，物理学和会计学都是实验科学，他们从客观现象或实验出发，寻找和总结普遍规律或规则，然后应用这些规律或规则解释或预测更多的现象或实验，从而实现我们对客观现实的理解，创造巨大的应用价值。

第6周 知识表达

    本周主题：知识表达。
    逻辑模型分为抽象规范和遏具体实施两部分。抽象规范的背景是认知活动可以在“名称空间”中管理，目标是使知识可计算，而标准则是符合数学见解、直观的人类识别和利用最新技术。具体实施的输出是在具有表达能力的移动设备上渲染结果，进程是在“链接空间”中计算，输入是范畴论命名法、类比作为普遍结构和使用物联网的数字工作流。他们的边界条件是不熟悉名称空间、范畴理论/计算科学术语。
    所有的数据类型均为偏序集，偏序集由有向关系所构成，所有数据结构均为偏序集，所有数据类型均为“格”。知识的可表达性要求通过系统拆分和系统整合，将安全性和活性相结合，以产生正确的知识表达。函子是一种可以穿透多层次系统的数据映射机制。将系统的行为或特征信息，转化为可标示的系统特征数据。将系统特征数据，转化为可被后续工作搜索，对比的决策参考数据。
    系统治理是科学还是艺术？系统工程是治理多层次关系的实用技术，系统知识是可被客观标示的多层次关系，系统代数是组织多层次关系的自洽计算方法。系统工程的挑战在于决策难，即跨领域的知识管理与决策博弈；精度差，即模型的复杂度过高或不足；定调早，即过早限定假设，屏蔽后发机会。