数集最根本的属性就序，元素之间有大小的顺序，但是复数集合中没有大小通常有大小序的集合就可以求导、有梯度，相当于自然客观事物，运动起来有能量，就相当于物质有运动；从而集合中的元素，天然存在一个联系，一个规则，一个“底层运算”，接下来我们就来聊聊关于因果序列举例?以下内容大家不妨参考一二希望能帮到您!
因果序列举例
数集最根本的属性就序，元素之间有大小的顺序，但是复数集合中没有大小。通常有大小序的集合就可以求导、有梯度，相当于自然客观事物，运动起来有能量，就相当于物质有运动；从而集合中的元素，天然存在一个联系，一个规则，一个“底层运算”。
人类抽象思维的产物，许多是没有序的性质，或者说，没有像数集的这种序，只具有抽象的、“编码序”。也就是说，人类的逻辑产物已没有数集的“底层运算”，抽象思维集中的元素之间的联系，是靠逻辑---因果进行联系的。
你不是问过事物之间都是因果联系吗？局部讲，或者说，从子集关系上讲，可以没有因果联系，主要看范围、看域的大小。全域上讲，宇宙中的各个元素，也就是他的拓扑子集之间，都是有逻辑联系的，都算因果联系，只是因果强弱性不同罢了；你像父子关系、兄弟关系，这因果联系就属于绝对的强，基本没得改；但宇宙天体观测，宇宙天体测量，这种因果关系就弱得多，你天天上街见到的人的事件，这因果性也弱，但比宇宙观测事件强；似乎事件的因果性强弱与“时空尺度”成正比。
为啥世上存在骗子、神棍、《三体》作品，就是因为这些家伙挑战世界的因果联系性，或者说，挑战人类的认知逻辑底线。
人类是“活在”认知逻辑之上、因果联系之中，因果逻辑联系是客观事物的“底层序”或叫“底层运算”，就像数集元素之间的底层联系，或叫“底层运算”就是序、数之间的大小的序。
人类，或者说，世间所有事物都是活在信息中或信息上，包括骗子、神棍脑瓜子中的物质和产物，其实就是集合中元素之间的联系。人类信息集是逻辑编码集，用逻辑编码的；而自然客观事物的运动、变化的信息集是讲究力的大小、动量的大小、能量的梯度的，是数集上的大小序联系。
因此，人工智能的应用的“底层逻辑”，就是如何把人类信息集中的底层因果联系、因果逻辑，“改造”成数集上的序关系。
你比如说，围棋上的一个模式，其意义的大小和价值，是如何联系到整盘棋，至少是局部来谈，这就关系到把某个模式关联到全局或局部，将其转化为数集上的大小序。
人工智能，目前都是在数集中，搜索数集中的一个序关系过程，即在某个数集（或说空间）上，搜到一个函数关系，我们称其为数据挖掘；而人类思维过程是在客观事物集中，搜索其的一个逻辑关系，一个因果逻辑联系的过程，我们称其为知识挖掘。
说白了，人工智能应用的最关键问题，就在于如何将知识挖掘，变换到数据挖掘；如何将因果逻辑关系，转换，或叫一一映射到数的序关系上。如果你能很熟练地完成这种转换，你就是人工智能上的大行家！理论上讲，你可以让人工智能帮你做任何你想做的事。
当然，人类的计算机程序，或者说，计算机语言也不断改进，试图在抽象集合中引进序关系，说白了，就是想将因果逻辑关系变成简单的数的序关系。比如说，C语言中的结构体数据格式、指针数据格式等，但是，C程序依然是简单的数理逻辑流，没有数集上的序。
人类的大脑神经网络，为什么是量子神经网络呢，其思维过程是量子过程呢？因为量子世界是复数运算，量子干涉方式传递或叫变换信息流；复数集上没有数的大小序关系，所谓复变函数、复数空间、希尔伯特空间，都是人们在复域上引进序后才有。量子过程只讲究事件发生的几率大小后的、量子隧穿的，信息传递和变换过程，虽然几率也有大小序，在通常情是如此，但在特殊情况下，小概事件一定要发生；关键是人类习得的经验就是这种事件发生概率的运算或累积方式。即因果联系或因果逻辑的运算，很可能就是量子逻辑、量子干涉“运算”。
以上给你提供一个思考方向。下面说点实际的。
人工智能搜索买股票。首先，你要把股票的走势模式“编码”了，这里需要进行模式分类，可能有不同维度的模式，这时，你的“编码”数据格式就得是一个数表，矩阵（或张量形式）。股票时分析就是一个典型的时间序列分析，而且是非平稳随机过程，类似量子过程；小概事件一定发生，类似量子隧穿过程。
其次，你得把股票模式空间（非平稳随机过程空间）按照其相关函数进行学习，将其模式的序由相关函数表达进行搜索、寻优。由于股票的非平稳随机性，所以还需对其平稳性的修正学习；这是更高级的学习机制，以后慢慢研究。
人工神经网络可以说是一种函数变换，是张量空间上的高斯函数变换；利用函数的梯度作为“学习驱动力”，实现对目标系统的函数解构。
量子神经网络是把复函数（空间）引入到神经网络中，相当于把目标系统解构在希尔伯特空间上，只不过还是引进了几率序，仍然没有引进“因果联系序”。
其实，你应该看出来了，通常我们求解的目标系统都是n维空间，其集合中的元素都是一个向量，说白了，就是一个可以用n维线性空间解构的n维非线性空间。所以说，人工智能的基本数据结构，就是数组，然后在数组基础上形成类似结构体、类这样的数据结构。通常在抽象数学里，集合的元素，可以通过类似“加括号”方式生成，例如，设集合X＝｛a，b｝则可这样操作生成一个X的拓扑扑η（x）＝｛a，b，（a，b），（a，（a，b））…｝。
当然，这是非常不严谨的，只是为了说明“加括号”操作方式。实际上，计算机中的结构体，就是这么一种“加括号”生成的数据结构！这里的结构元素的“联系”（序），已经有点因果联系的雏形了。目前主要是“动力问题”，“因果动力”，或“因果力”问题；就是引进数集上的梯度概念或形式；也就是我给你说的，因果强弱序关系。目前只知道，因果强弱与时空尺度正成比；你可以思考一下，给出一个抽象而优美的其他因素关系。可能还与运动强度（能量）相关；还可能与时空上的状态几率相关。
现在已有在几率空间上构造梯度函数；在抽象的测度集上构造梯度；就差在因果关系上构造梯度的；编码集上，码元之间有距离，但还没序关系，但也有人在利用码距做梯度的。模糊数学其实就是尝试做信息，或叫“逻辑序”，以此引入多值逻辑。
总之，计算机上的结构体、类等数据结构，是一种“逻辑单元”，“非数序”数据结构。如果用其做神经元，则需巧妙构建。
熟练应用好人工智能，关键在于将因果逻辑空间映射到一个线性空间上。其实就是构造出“学习梯度（函数）”。
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