咋没人理我，好寂寞

咋没人理我啊。。。。。

人脑和计算机都没被完全开发

老师好，工艺函数法在原子级别的计算量很大，所以要采用均值近似，但是均值近似我又想不出来具体该如何操作。感觉虽然原子级别计算量大，那是不是可以限制原子数目，用少量原子微型加工来进行计算，比如本来是一亿个原子的，现在只将尺度限制在一万个原子上，一万的原子组成的零件尺寸肯定是比一亿个原子要小很多，但一万个原子也应该可以出现多晶组织结构，这种结构有可能和一亿个原子类似。
那么是不是可以将加工者也缩小成几万个原子，找到加工路径后再将设备，物料，人员等比例放大，如果放大后的的晶体组织和放大前有一定相似性，那么这种放大也许是可以的，我记得VASP计算的时候会让晶胞放大，放大到一定程度平均能量收敛就不再放大了，这种方式是不是也可以用在工艺函数法中？
感觉不是所有的晶体结构都可以放大啊，放大应该会有一定的限制。
放大只能针对能够放大收敛的结构。
但实际上会存在放大不收敛的情况。
是不是可以这样，计算机也用工艺函数法设计，要求设计出来的计算机计算能力有所提升，同时设计出的零部件可以放大收敛，然后计算能力提升了之后就可以计算规模更大的粒子体系，同样要求这些粒子体系能够放大收敛，然后用设计出来的计算机去计算以更高的计算能力为设计目标的计算机工艺函数。
放大收敛的意思是仿照VASP的做法，就是同样的加工函数，对于放大前和放大后的粒子体系都可以获得一样的性能。
感觉不太行，原材料不一定是可以放大收敛的，是不是应该在工艺函数加入测量手段，要求测量到能够实现放大收敛的原材料。
测量到能够实现放大收敛的原材料的话，那么原材料也就可以用少量的粒子来表示了。

感觉不太对啊，虽然可以要求对于同一种加工工艺而言，粒子数目的增多只会带来体积和质量的增加，而其他性质的统计分布趋于稳定。但这个现象离不开合适的原材料场，而原材料场该如何检测出来是随着粒子数增多，其性质统计分布趋于稳定，如果原材料场不具备收敛的潜质，那么也就无法用少量的粒子来表示原材料场了，这该怎么办啊？

理论上可以计算晶粒体积为a下，各种检测手段的测量值，但问题是晶粒体积为a的一万倍的话，因为计算量过大可能算不出各种检测手段的测量值，这样似乎不能通过验证测量值来确定晶粒体积。
好像可以对原材料用均值近似法，a的一万倍可以几个指数次方扩大体积来获得，但是确定了具体晶粒体积后，如果体积是a的一万倍该如何处理？似乎也没法计算啊，是不是可以用体积a的晶粒来代替，因为体积大了，那么晶粒数目就少，假设原材料是三个随机分布的晶粒扩胞而来，而晶粒的体积是a的一万倍，那么可以用3个体积为a的晶粒来作为扩胞的基本单元，并要求加工工艺随着a的增大（粒子数增加）而收敛

老师好，如果已经有设计图的话，我感觉可以找一些人，每个人拆掉设计图上的一个零件，并把这个零件从设计图上去除，然后将去除零件的设计图传给下一个人，然后下一个人也拆一个零件，再传给下一个人，这样就可以实现流水线。
但问题是设计图是如何出来的，以前没有电脑，工艺函数法不好实现啊

是不是画设计图的时候可以试探，比如要在某个位置装个收音机，却发现装不下，那么就有两种方案，一种是要求厂家改变收音机形状，一种是要求更改前面的设计图，给出装收音机的空间，而更改设计图可以逐层传递，即设计收音机的人要求留出这么大的空间，那么上一层设计者必须无条件遵守这个要求，同时提出实现自己的设计目的必须要求自己的上一层设计者满足何种条件，这样逐层逆向传递，然后传到最上层之后，最上层如果无法满足条件，则找一个最接近的方案，给下一层提出要求，逐层向下传递，就这样来回传递迭代最后实现要求，这样是不是可行？

感觉这种方法可以设计多个齿轮运动机械，在没有对工艺函数法的计算能力的时候可以使用，比如要设计四个齿轮控制一个齿轮运动的话，可以先设计两组。每一组三个齿轮，其中两个齿轮控制一个齿轮。这样两组就是四个齿轮控制两个齿轮，然后再设计一组，让被控制的两个齿轮控制一个齿轮，就实现了，四个齿轮控制一个齿轮。
如果要让四个齿轮统一协调运动，则可以让被控制的两个齿轮直接耦合

比如两个设计者给出了两组齿轮设计，然后输出给第三个设计者的是这两组齿轮设计的输入和输出，中间过程不输入，不然第三个设计者把握不住，然后第三个设计者设计两组齿轮的连接，如果发现连接不起来则要求更改前两个设计者的映射，把要求传递给前两个设计者

总感觉不对啊，如果中间某位设计者对上位设计者提出一个对空间的需求，也就是在哪些位置需要多少空间，但上位设计者即使释放自己拥有的全部空间也无法满足需求，这个时候该如何继续向上位的上位传递需求？
是不是上位设计者需要对它的所有上位占据的总空间需要有把握，然后对其上位给出总空间的要求？
第10个设计者给出了自己这个模块的空间分布，并要求前9个设计者总空间应该是多大的，然后第9个设计者给出了自己的空间，并要求前8个设计者的总空间。但是到了第8个设计者发现总空间太少，因此第8个设计者给出了自身模块空间分布和前7个设计者的总空间，并反馈给第9个设计者。此时前8个设计者的总空间并不能满足第9个设计者的要求，但是告诉第9个设计者，这是目前的最优解。第9个设计者没办法，也只能给出在这个基础上的最优方案，并跟第10个设计者商量能不能接受，如果第10个设计者无法接受则应该给一个新的要求让第9个设计者往前传递。
对于某部件裸露在外的要求则要求其表面必须和人员空间或者外部空间接触，不管逆推还是正推，只要发现不接触，则罚掉整条正推或者逆推路径
如果是连续函数则罚的效率太低，所以建议再给个罚将搜寻范围局限在某些位置

对于某部件裸露在外的要求则要求其表面必须和人员空间或者外部空间接触，不管逆推还是正推，只要发现不接触，则罚掉整条正推或者逆推路径
如果是连续函数则罚的效率太低，所以建议再给个罚将搜寻范围局限在某些位置
是不是可以跳着推啊，就是允许一个更改节点读取前面节点一定程度的信息，然后这个更改节点的模块插入到前面几十个节点前的替换节点的模块旁边或者交换位置，比如这个节点的模块要挤到前面几十个节点的模块中间，那么前面几十个节点的模块都会有所变动，但是因为这个更改节点看到的信息有限，所以只能模糊地提供对前面几十个节点的大致更改。
然后保持前面几十个节点模块大致位置不变，跳到被调整的最前面的节点处往后推，如果能推到更改节点则问题不大可以继续往后，但是如果推不动，则说明这个更改有问题。需要找一个新的更改方式。同时这种更改是在一个节点发生的，因此可以很容易就进行罚。
先从里内部零件到外部零件顺推，再发现推完后整体体积过大，则从外部零件向内部零件里逆推，压缩整体空间的同时压缩各个节点的零件体积，当发现内部预留给未逆推的内部零件的总空间小于原先从前端开始到顺推到此节点的所有内部零件总体的二分之一的时候，再顺推，并且要求内部体积膨胀到未压缩的样子，然后顺推到结尾，并且顺推过程中各个节点采用的零件体积为原先逆推时压缩的零件体积，这样推到结尾，然后结尾的的机械体积会比第一次顺推得到的机械体积小一些，这是显然的，这时候再压缩一点总体积后逆推，同样逆推到内部零件预留空间是原先顺推空间的二分之一，再使得内部零件体积膨胀后顺推，这时候的逆推会比原先的逆推多推几个节点再膨胀，就这样反复

如果顺推时遇到模块需要依赖其他模块则可以先检索前面的节点是否存在被依赖模块，若不存在则将被依赖模块一起加上。

老师好，用机器学习神经网络进行拟合是不是可以更进一步，就是直接定义数学基本运算，比如1+1=3，因为对电脑而言，加法运算也只是数据之间的映射，就像罚函数限制级数展开的阶数范围一样，对数学基本运算规则也进行限制和拓展，而1+1=3在计算电路中是很好实现的