現代易學﹕執兩用中、止於至善 - System Optimization

更新日期:2000年06月23日


現代易學﹕執兩用中、止於至善 - System Optimization



執兩用中、止於至善的數學方程式的 Formalization

...........................................
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..............|.日.|....|......|..|.日.|...
.......(d/dt).|....|..=.|..兩..|..|....|...
..............|.月.|....|......|..|.月.|...
...........................................
...........................................
..........至善..=..中_max.(.日.﹐.月.).....

...........................................
..........至善..=..中_min.(.日.﹐.月.).....



以圖示意﹕

....................................^.......
...................................^........
..................................^.........
.....值..............................^......
........A....................至.^...........
........|....................善^......^.....
........|....................$^........^....
........|.....^............^.$..........^...
........|....^.^.^.......^...$...........^..
........|..^....中.^...^.....$..............
........|.^..........^.......$..............
........|....................$............月
........|____________________$__________>...
......../..@.................$..............
......./......@..............@..............
....../.........@......止..@................
...../.......執.兩.....@...@................
..../.......................................
.日↙.......................................



打一個比方﹕

台灣地形是“中”函數﹔
但是你只能開車(止)在中橫公路(執兩)上﹔
你在中橫公路上﹐找最高點﹐就是止於“至善”

雖然台灣最高點是玉山﹔但是你開車開不到玉山最高點﹐
你只能開到最靠近你能開到的位置﹔
就這樣環繞台灣的大山﹐每座山你開開看﹐
你總可找出你能開車開到的最高點 - 至善點﹔
當然你不用在台北市街上開車去找台灣最高點﹐那是純粹浪費時間...

這就是止於至善的“具象”化﹔
所不同的是﹐“止於至善”是在“數理模型空間”內操作
控制參數(日﹐月)在“執兩”的中橫道上尋求“中函數”的最大值而已。



執者﹕執著﹐固執﹐

兩者﹕“下兩成儀”的兩﹔為STATE VARIABLE (日,月)的STATE Matrix
   所形成的 STATE Equations

執兩﹕在STATE EQUATION 兩的CONSTRAINTS 限制約束下﹔

中﹕ “正中目的”的“中的”也﹐ Object function也

“用中”﹕ 以 “目標函數 - 中”為“目標導向”
      即“中庸”之道是 System Optimization 的方法論

“止”﹕ ┴├也﹔為“兩”程式的運轉操作也

“至善”﹕ 中函數的目標值﹕ 最大值 中_max (或 最小值 中_min)


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