多样性、创新和马尔可夫模型

为解决问题建模:采取某个行动a,该行动的价值F(a)。如何想出更好的解决方案a?Diversity多样性和Recombination重组。

多样性和重组的力量来自于团队或个人的维度:不同的视角perspectives和启发式heuristics。门捷列夫通过原子量组织元素周期表,牛顿的引力理论,即是一种视角。

好的视角没有太多的局部最优点Local Optima(an action, a , such that neighboring actions have lower values, a peak on the landscape)。

启发式即如何在视角内进行搜索。除非我们对问题有所了解,否则没有哪种启发式比其他更好——no free lunch theorem。但如果我们对问题有了了解,就可以找到更好的启发式。

Teams will be better than the individuals in it because of the perspectives and heuristics. 且团队的局部最优是个体局部最优的交集。

创新来自于看待问题的不同方式及寻找解决方案的不同方式,perspective和heuristic。

Recombinant Growth,把组合重新组合,创造更多的增长。现代大学、印刷术和科学传播等等的兴起,使思想得以从一个地方和一个人转移到另一个地方,所以有了技术革命。因为我们可以分享想法,然后重新组合它们。

Markov Model:1)一组状态a set of states; 2) 转移概率transition probabilities
马尔可夫收敛定理,在Markov Transition Matrix中,只要满足一定的假设,Markov processes收敛于一个均衡。

Equilibrium Point: Nothing changes平衡点:啥都没变
Statistical Equilibrium: The world keeps churning but the distribution of types stays the same. 统计均衡:世界在不断变化,但类型的分布保持不变。

是否就说明历史不重要、干预不重要、初始条件不重要?从马尔可夫模型的收敛角度可能是的,但是对于模型里的数据对象个体,答案会不一样。就好比虽然人均不过百年,蝇营狗苟偷生和光明磊落的丰富还是有区别的。对于个体组合而成的群体亦然,所以才有“一脉相承”“文脉绵长”这样的事情。

另一个Perspective的应用了。