做一个可以和时空分类的神经网络

(x,时空)---m*n*2---(1,0)(0,1)

假设时空可以用一个数学方法来表达，然后让一个对象x和时空去分类，这个网络是什么意思？

(x,空间)---m*n*2---(1,0)(0,1)

假设时空可以分解成空间和时间两个独立的部分来讨论，先让x和空间分类。假如这个网络的分类结果是50%，50%，也就是说x与空间没有区别，空间和x也没有区别，表明x和空间是同一个对象，也就是x等概率的分布在整个空间中。

假如分类准确率是一个显著的大于50%的数，表明x与空间之间有明显的区别。也就是x在空间中的分布的概率密度并不均匀，比如可能有一个有限的体积。

(x,时间)---m*n*2---(1,0)(0,1)

同样让x和时间分类，如果分类准确率是50%，50%，表明x等概率密度的分布在整个时间当中。如果分类准确率是一个显著大于50%的数，表明x有一个明确的存在时限。

(x,时空)---m*n*2---(1,0)(0,1)

所以如果x和时空分类的结果是一个大于50%的数，表明x有一个有限的体积和一个有限的衰变周期。

(x,y)---m*n*2---(1,0)(0,1)

现在将时空替换成y，然后让x和y是两个可以成键的原子，比如H和O。让x代表H，让y代表O，如果所谓空间表达的仅仅是物质运动的方式，那有理由认为对于H来说空间的形状完全取决于与O的相互作用，所以如果用神经网络来分类两个原子，表达的不就是在某一定态两个原子在彼此的空间中分布的概率密度吗？

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