分类的本质,在数学中,其实就是用一条线,将空间中不同点的分布,分隔开.
这就是线性代数,一切物质现象最本源的原理. 为什么是最本源呢? 因为一切现象,最终都是几何空间问题,化学式是几何结构,不同的几何就有不同的物理功能. 而人的思维,其实也是如此.



那如果是这样的,阁下当如何应对?

答案是,划多条线,也就是曲线

划一条线,就可以解决问题的,其实就是一个神经元. 而需要划多条线,才能解决问题的,其实就是神经网络.
在最底层上,其实思维的原理就是这样子的.
然后,就是线性代数中最为重要的维度概念了, 维度在数学中是无限的,可以表达任何属性. 例如,人脑是如何理解语言中的一个词呢? 这就是词向量, 这些分布点,就不在是二维的了, 而是在一个高维空间中的分布,同样,复杂的神经网络去描述和理解这个词的时候, 也是在高维空间中的一条曲线,分割了这个词与其它的词,一切问题的本源,也就是在高维几何空间中的切割划分. 一个词的词向量,大概就可以分出上万个维度,不同的维度,代表了这个词在不同维度的特怔.
而时间,也只是空间的一个维度. 统称为域, 比如时域,频域,时间被人的主观加工理解后,才被附加了时间这一维度的概念,而本质来说,它就是高一维的空间. 同样的,在高维的平行空间中,还有一种变化,本质上也是空间,这就是不同的选择,同一时刻,不同事物都有着无数种演进方向,这也是一个维度.