假设一个半衰期为0的对象
A→B+C
假如有一个粒子A，这个粒子的衰变产物是粒子B和C，并且粒子A的衰变周期是0.也就意味着无论什么时候去测量粒子A，得到的结果都是粒子B和C的混合。
是否可能有这样的粒子？比如人无论在任何时刻都是在同步的走向过去和未来，就像我们在时间维度里被分裂成两部分。如果将过去和未来粒子化。
现在→过去+未来
假设粒子现在分裂成粒子过去和粒子未来的衰变时间为0，就可以让过去和未来平滑的连贯起来。如果认为时间也是可以衰变的，现在让C14训练集和时间分类。
（c14，时间）---m*n*2---(1,0)(0,1)
也就是判断C14是否有时间属性。经过大概871年以后这个体系里C：N=9：1.现在用C14测试集去判断这个网络的性能，因为对这个网络来说C：N的比为9：1才符合训练集的判断条件，因此用这个网络的（1，0）位来分类C14的分类准确率为90%。
对于一个二分类的神经网络总有这个规律，如果p10-1的分类准确率为0.9，则总有0.1的训练集被错误分类。显然在这个例子中这0.1就是N。C14被时间微扰产生的时间组分。
那现在的问题就是用（0，1）位去分类时间，这个是什么意思？
比如p01-1的分类准确率是0.95，p01-0的分类准确率是0.05。如果承认时间也是可以衰变的那这错误分类的0.05就是时间被物质微扰产生的物质组分。也就是假设物质和环境都会衰变，衰变是相互的。
现在把这个网络一般化
(A，B)---m*n*2---(1,0)(0,1)
用这个网络分类两个对象A和B，就可以被理解为被概率密度表达的粒子A和B彼此互为粒子和环境，在相互作用中被彼此微扰产生衰变，衰变产物是A的B组分和B的A组分，网络的分类准确率是两个粒子分类准确率的平均值。
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