态、势、感、知的偏序、全序与无序
在态势感知中,"态"、"势"、"感"和"知"可以被理解为描述不同层次的概念。而在偏序、全序和无序方面,它们可以有不同的关系,简单地说,偏序关系表示部分的可比较性,全序关系表示全面的可比较性,无序关系表示无法确定的可比较性。不同的关系适用于不同的事物和场景,用于描述事物之间的排序和关系。
1、偏序:偏序是指一种部分排序的关系,其中某些元素可以比较大小或者优先级,而其他元素之间无法进行比较。例如,有三个人A、B、C,我们可以比较他们的年龄大小关系。如果A比B年龄大,C比B年龄大,但是我们无法比较A和C的年龄大小关系,那么年龄之间的比较就是偏序关系。在态势感知中,我们可以将不同的态势按照某种标准进行排序,以反映它们的重要性或影响力。例如,对于不同的事件或数据,我们可以使用某种度量或评估指标来确定它们的相对重要性。
偏序关系是一种可以用于对集合中的元素进行排序的关系。给定一个集合S和关系R,如果关系R满足以下三个条件:反自反性(不可比较),反对称性(可比较但不完全有序)和传递性(可推导得到新的比较关系),那么R被称为S上的偏序关系。在偏序关系中,两个元素可能是不可比较的,也就是说一个元素不能确定相对于另一个元素的顺序。在态势感知中,态、势、感和知之间存在偏序关系。例如,态势感知的前提是感知到环境中的各种态势,即先有态势,然后才能进行分析和认知,即势先于感知和知识。同时,感知和知识之间也存在依赖关系,即需要通过感知获取信息后,才能形成知识。因此,态、势、感和知之间存在一定的偏序关系。
2、全序:全序是指一种完全有序的关系,其中每个元素都可以与其他元素进行比较。如有三个数字1、2、3,我们可以比较它们的大小关系,无论是1和2、2和3、1和3之间都可以比较出大小关系,那么数字之间的比较就是全序关系。在态势感知中,如果我们可以对不同的态势进行全面的排序,并确定它们之间的优先级或顺序,那么我们就可以说它们之间存在全序关系。这种情况下,我们可以更准确地了解和处理态势的发展和变化。
全序关系是一种对集合中的元素进行完全排序的关系。给定一个集合S和关系R,如果关系R满足:可比较性(任意两个元素都可以进行比较),反自反性(任意元素与自身比较结果为真),反对称性(可比较但不完全有序)和传递性(可推导得到新的比较关系),那么R被称为S上的全序关系。在全序关系中,任意两个元素均可进行比较,并且可以确定它们之间的顺序。在态势感知中,态、势、感和知之间不存在明显的全序关系,因为它们是相互依赖和互为前提的概念,无法直接进行大小的比较。
3、无序:无序表示没有明确的顺序或优先级关系。如有三个颜色红、绿、蓝,我们无法确定红、绿、蓝三种颜色之间的先后顺序,因为颜色是主观感受的结果,没有明确的大小关系,所以颜色之间的比较是无序关系。在态势感知中,某些态势可能无法准确地进行排序或确定优先级。这可能是由于缺乏足够的信息、数据不完整或态势之间关系复杂等原因造成的。在这种情况下,我们可能需要更多的研究和分析来理解和解释不同态势之间的关系。
无序关系是一种集合中元素之间没有明确顺序关系的关系。在无序关系中,元素之间不能进行比较,也不能对元素进行排序。在态势感知中,态、势、感和知之间存在一定的无序关系。例如,感知环境中的态势并不一定需要先获得势,可以同时进行,而且感知环境中的动态和静态信息也是可以同时进行的,不存在明确的先后顺序。
在军事博弈过程中,态势感知是指军事指挥者对战场态势的理解和把握。态势感知可以根据信息的数量和质量的不同,分为偏序、全序和无序三种情况。
偏序:偏序是指对战场态势的感知存在优先级或重要性的排序。举例来说,一支步兵部队正在与敌方装甲部队交战,指挥官会将装甲部队的位置、数量、火力等信息放在第一位,而其他次要的信息如敌方侦察部队的位置则被放在第二位。指挥官会根据这种优先级来制定作战计划和决策。
全序:全序是指对战场态势的感知没有明确的优先级或重要性排序,所有信息都被认为是同等重要的。例如,在一场空战中,指挥官需要同时了解多个敌方飞机的位置、速度、高度等信息,并根据这些信息来制定防御策略和出击计划。在这种情况下,所有信息都被视为同等重要,没有明确的优先级。
无序:无序是指对战场态势的感知缺乏明确的排序,无法确定信息之间的重要性。例如,在山地作战中,战场环境复杂多变,可能同时面临多个敌方的威胁。指挥官难以确定哪个威胁更为紧迫,需要根据实际情况进行权衡和判断。在这种情况下,态势感知是无序的,指挥官需要灵活应对各种威胁。
因此,军事博弈过程中的态势感知可以具有偏序、全序或无序的特点,这取决于信息的数量、质量和重要性的不同。指挥官需要根据实际情况进行判断,制定相应的战略和战术。
综上所述,态势感知是一个复杂的过程,其中涉及到多个因素和变量。在实际应用中,态、势、感、知之间的关系可能存在不同的排序方式或混合的关系,具体取决于所涉及的领域和具体问题的特点。有时,态势感知中的态、势、感和知之间存在一定的偏序关系,即势先于感知和知识,感知与知识之间存在依赖关系;同时,它们之间也存在一定的无序关系,即可以并行进行而无需明确的先后顺序。整体来说,态势感知的过程是一个动态的、相互依赖的过程。因此,在进行态势感知时,我们需要综合考虑各种因素,并灵活地运用偏序、全序和无序的概念来理解和分析态势。在态势感知的谋算(算计)过程中,可以尝试用下面四个空间来具体分析:
1、状态空间(偏序):状态空间是指一个系统或对象可以处于的各种不同状态的集合,其中的状态之间存在偏序关系,即存在部分有序关系,某些状态可能比其他状态更“大”或更“小”。
2、趋势空间(全序):趋势空间是指一个系统或对象在时间上的发展方向和变化趋势的集合,其中的趋势之间存在全序关系,即任意两个趋势都可以比较大小。
3、感觉空间(偏+全序):感觉空间是指一个系统或对象对某种刺激、感知或感受的各个方面的集合,其中的感觉之间既存在偏序关系又存在全序关系,即有些感觉可以比较大小,有些感觉只能判断大小关系的上下界。
4、知觉空间(无序):知觉空间是指一个系统或对象对外界事物的感知和认知的集合,其中的知觉之间没有明确的序关系,即无序。在知觉空间中,各种知觉之间没有明确的大小或顺序,只是提供了关于外界事物的多个不同视角或方面的信息。
相关文章:
态、势、感、知的偏序、全序与无序
在态势感知中,"态"、"势"、"感"和"知"可以被理解为描述不同层次的概念。而在偏序、全序和无序方面,它们可以有不同的关系,简单地说,偏序关系表示部分的可比较性,全序关系表示…...
【从Python基础到深度学习】 8. VIM两种状态
一、安装 sudo apt install vim 二、VIM两种模式 - 命令状态/编辑状态 1.1 进入/退出VIM 进入VIM vim 退出vim :q <enter> 2.2 根目录下添加配置文件 window下创建vimrc类型文件内容如下: set nu set cursorline set hlsearch set tabstop4 使用Wins…...
java微服务面试篇
目录 目录 SpringCloud Spring Cloud 的5大组件 服务注册 Eureka Nacos Eureka和Nacos的对比 负载均衡 负载均衡流程 Ribbon负载均衡策略 自定义负载均衡策略 熔断、降级 服务雪崩 服务降级 服务熔断 服务监控 为什么需要监控 服务监控的组件 skywalking 业务…...
OpenAI 生成视频模型 Sora 论文翻译
系列文章目录 前言 视频生成模型作为世界模拟器 本技术报告的重点是 (1) 将所有类型的视觉数据转换为统一表示,以便对生成模型进行大规模训练的方法,以及 (2) 对索拉的能力和局限性的定性评估。 该报告不包括模型和实现细节。 许多先前的工作使用各种方…...
2.13日学习打卡----初学RocketMQ(四)
2.13日学习打卡 目录: 2.13日学习打卡一.RocketMQ之Java ClassDefaultMQProducer类DefaultMQPushConsumer类Message类MessageExt类 二.RocketMQ 消费幂消费过程幂等消费速度慢的处理方式 三.RocketMQ 集群服务集群特点单master模式多master模式多master多Slave模式-…...
ZigBee学习——BDB
✨本博客参考了善学坊的教程,并总结了在实现过程中遇到的问题。 善学坊官网 文章目录 一、BDB简介二、BDB Commissioning Modes2.1 Network Steering2.2 Network Formation2.3 Finding and Binding(F & B)2.4 Touchlink 三、BDB Commissi…...
使用Docker快速部署MySQL
部署MySQL 使用Docker安装,仅仅需要一步即可,在命令行输入下面的命令 docker run -d \--name mysql \-p 3306:3306 \-e TZAsia/Shanghai \-e MYSQL_ROOT_PASSWORD123456 \mysql MySQL安装完毕!通过任意客户端工具即可连接到MySQL. 当我们执…...
力扣热题100_滑动窗口_3_无重复字符的最长子串
文章目录 题目链接解题思路解题代码 题目链接 3. 无重复字符的最长子串 给定一个字符串 s ,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。 示例 1: 输入: s “abcabcbb” 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 “abc”,所以其长度为 3。 示…...
RM电控工程讲义
HAL_CAN_RxFifo0MsgPendingCallback(CAN_HandleTypeDef *hcan) 是一个回调函数,通常在STM32的HAL库中用于处理CAN(Controller Area Network)接收FIFO 0中的消息。当CAN接口在FIFO 0中有待处理的消息时,这个函数会被调用。 HAL库C…...
论文阅读:《Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey》——Part 1:2D HPE
目录 人体姿态识别概述 论文框架 HPE分类 人体建模模型 二维单人姿态估计 回归方法 目前发展 优化 基于热图的方法 基于CNN的几个网络 利用身体结构信息提供构建HPE网络 视频序列中的人体姿态估计 2D多人姿态识别 方法 自上而下 自下而上 2D HPE 总结 数据集…...
C语言——oj刷题——杨氏矩阵
目录 1. 理解杨氏矩形的特点 2. 实现杨氏矩形查找算法 3. 编写示例代码 当我们谈到杨氏矩形时,我们指的是一种在二维数组中查找目标元素的高效算法。它是由杨氏(Yan Shi)教授提出的,因此得名为杨氏矩形。 杨氏矩形问题的场景是…...
C++ 50道面试题
1. static关键字 1.全局static变量 存储位置:静态存储区,在程序运行期间一直存在 初始化: 未手动初始化的变量自动初始化为0 作用域: 从定义之处开始,到文件结束,仅能在本文件中使用 2.局部static变量…...
寒假学习记录14:JS字符串
目录 查找字符串中的特定元素 String.indexOf() (返回索引值) 截取字符串的一部分 .substring() (不影响原数组)(不允许负值) 截取字符串的一部分 .slice() (不影响原数…...
【数学建模】【2024年】【第40届】【MCM/ICM】【C题 网球运动中的“动量”】【解题思路】
一、题目 (一) 赛题原文 2024 MCM Problem C: Momentum in Tennis In the 2023 Wimbledon Gentlemen’s final, 20-year-old Spanish rising star Carlos Alcaraz defeated 36-year-old Novak Djokovic. The loss was Djokovic’s first at Wimbledon…...
无人驾驶LQR控制算法 c++ 实现
参考博客: (1)LQR的理解与运用 第一期——理解篇 (2)线性二次型调节器(LQR)原理详解 (3)LQR控制基本原理(包括Riccati方程具体推导过程) (4)【基础…...
Karnaugh map (卡诺图)
【Leetcode】 289. Game of Life According to Wikipedia’s article: “The Game of Life, also known simply as Life, is a cellular automaton devised by the British mathematician John Horton Conway in 1970.” The board is made up of an m x n grid of cells, wh…...
C# CAD 框选pdf输出
在C#中进行AutoCAD二次开发时,实现框选(窗口选择)实体并输出这些实体到PDF文件通常涉及以下步骤: public ObjectIdCollection GetSelectedEntities() {using (var acTrans HostApplicationServices.WorkingDatabase.Transaction…...
【Linux】 Linux 小项目—— 进度条
进度条 基础知识1 \r && \n2 行缓冲区3 函数介绍 进度条实现版本 1代码实现运行效果 版本2 Thanks♪(・ω・)ノ谢谢阅读!!!下一篇文章见!!! 基础知识 1 \r &&a…...
Sora和Pika,RunwayMl,Stable Video对比!网友:Sora真王者,其他都是弟
大家好,我是木易,一个持续关注AI领域的互联网技术产品经理,国内Top2本科,美国Top10 CS研究生,MBA。我坚信AI是普通人变强的“外挂”,所以创建了“AI信息Gap”这个公众号,专注于分享AI全维度知识…...
Go内存优化与垃圾收集
Go提供了自动化的内存管理机制,但在某些情况下需要更精细的微调从而避免发生OOM错误。本文介绍了如何通过微调GOGC和GOMEMLIMIT在性能和内存效率之间取得平衡,并尽量避免OOM的产生。原文: Memory Optimization and Garbage Collector Management in Go 本…...
.Net框架,除了EF还有很多很多......
文章目录 1. 引言2. Dapper2.1 概述与设计原理2.2 核心功能与代码示例基本查询多映射查询存储过程调用 2.3 性能优化原理2.4 适用场景 3. NHibernate3.1 概述与架构设计3.2 映射配置示例Fluent映射XML映射 3.3 查询示例HQL查询Criteria APILINQ提供程序 3.4 高级特性3.5 适用场…...
【SQL学习笔记1】增删改查+多表连接全解析(内附SQL免费在线练习工具)
可以使用Sqliteviz这个网站免费编写sql语句,它能够让用户直接在浏览器内练习SQL的语法,不需要安装任何软件。 链接如下: sqliteviz 注意: 在转写SQL语法时,关键字之间有一个特定的顺序,这个顺序会影响到…...
全志A40i android7.1 调试信息打印串口由uart0改为uart3
一,概述 1. 目的 将调试信息打印串口由uart0改为uart3。 2. 版本信息 Uboot版本:2014.07; Kernel版本:Linux-3.10; 二,Uboot 1. sys_config.fex改动 使能uart3(TX:PH00 RX:PH01),并让boo…...
C++:多态机制详解
目录 一. 多态的概念 1.静态多态(编译时多态) 二.动态多态的定义及实现 1.多态的构成条件 2.虚函数 3.虚函数的重写/覆盖 4.虚函数重写的一些其他问题 1).协变 2).析构函数的重写 5.override 和 final关键字 1&#…...
Chromium 136 编译指南 Windows篇:depot_tools 配置与源码获取(二)
引言 工欲善其事,必先利其器。在完成了 Visual Studio 2022 和 Windows SDK 的安装后,我们即将接触到 Chromium 开发生态中最核心的工具——depot_tools。这个由 Google 精心打造的工具集,就像是连接开发者与 Chromium 庞大代码库的智能桥梁…...
uniapp 小程序 学习(一)
利用Hbuilder 创建项目 运行到内置浏览器看效果 下载微信小程序 安装到Hbuilder 下载地址 :开发者工具默认安装 设置服务端口号 在Hbuilder中设置微信小程序 配置 找到运行设置,将微信开发者工具放入到Hbuilder中, 打开后出现 如下 bug 解…...
数据分析六部曲?
引言 上一章我们说到了数据分析六部曲,何谓六部曲呢? 其实啊,数据分析没那么难,只要掌握了下面这六个步骤,也就是数据分析六部曲,就算你是个啥都不懂的小白,也能慢慢上手做数据分析啦。 第一…...
【Java】Ajax 技术详解
文章目录 1. Filter 过滤器1.1 Filter 概述1.2 Filter 快速入门开发步骤:1.3 Filter 执行流程1.4 Filter 拦截路径配置1.5 过滤器链2. Listener 监听器2.1 Listener 概述2.2 ServletContextListener3. Ajax 技术3.1 Ajax 概述3.2 Ajax 快速入门服务端实现:客户端实现:4. Axi…...
机器学习——随机森林算法
随机森林算法是一种强大的树集成算法,比使用单个决策树效果要好得多。 以下是生成树集成的方法:假设有一个大小为m的训练集,然后对于b1到B,所以执行B次,可以使用有放回抽样来创建一个大小为m的训练集。所以如果有10个…...
vue中ref的详解以及react的ref对比
文章目录 1. ref是什么2. ref的使用3. ref的特性4. 使用场景5. 注意事项6. 与 React 的对比7. 动态 ref8. 函数式组件中的 ref9. 组合式 API 中的 ref10. 总结 1. ref是什么 ref 被用来给元素或子组件注册引用信息。引用信息将会注册在父组件的 $refs 对象上。可以通过实例对象…...
