“‘态’输出，这就是我父亲在A国那边，被扣押的时期想到的，态输出问题，关联且有序，关联且无序，无法测定。”林久浩。

    “你父亲被A国扣押了，还能想到这么厉害的技术。。。他被扣押了？抱歉，我是不是不应该问你这个问题。”柳德米拉歉意的说道。

    “回来了，已经回来了，庭外和解，我们继续，态输出的问题。”林久浩。

    “哦，感谢上帝，好人有好报。。。我们继续。”柳德米拉说道。

    “态输出，就是影响核心元的因素有很多，例如ABCDEFG，这些因素本身又构成了相互影响的关联关系，我们可以把任意因素作为起点，例如A，当A启动的时候，触发影响了B-C-D。。这样就出现了永动态。”林久浩。

    “对的，而且它们之间互相影响，我们知道它们关联，也知道关联的秩序，但是。。。没有意义。”柳德米拉耸了耸肩膀。

    “对，A-B-C-D-E-F-G，然后中间，C-A-B-C-D-E-F，然后D-A-B。。。。一旦某个因素动起来，所有的因素都动，这些因素一动，导致这种运动停不下来。”林久浩。

    “是的，就是这样，所以我们无法去测定每一个因素的状态，也就无法推算出核心元的状态。”柳德米拉。

    “你为什么无法推算出核心元的状态？”林久浩问道。

    “因为我们在做分叉算法的时候，当A影响B-C我们可以测算，但是C又影响了A，这时候B就变化了，我们测算的C也变化了，前一个计算值没有意义了。”柳德米拉。

    “你需要知道ABCDEFG吗？他们只是因素，你需要的是ABCDEFG对核心元O的状态的影响，对不对？”林久浩。

    “是的，但是我们用分叉算法无法跟踪测定，也无法准确知道ABCDEFG这些因素，就无法知道对核心元的影响。”柳德米拉。

    “为什么不试一试多元关联拟脑模型算法？把所有的参数输入到多元关联拟脑坐标系中，让这些关联的因素自己动，关联且有序的运动，并且，在运动的过程中，传导参数给关联信息元。”林久浩。

    “那，我怎么得到我想要的东西，它们自己在动，我怎么办。”柳德米拉。

    “‘态’输出，你需要的其实是某个时间点，被你关注的环境对象的状态，你不需要具体的因素参数的变化规律，因为这种规律是关联且有序的动态，无法测定，你需要的是核心信息元的状态。”林久浩。

    “确实，它们怎么动其实不是我关心的，我关心的是核心信息元的状态，怎么得到它的状态？”柳德米拉问道。

    “态输出，这时就像照相机定格一样，不管它们怎么变动，在一个定格里你会得到它们现在的态，以及你需要的核心元的态，定格把这个态输出来。”林久浩。

    “定格？怎么定格，多元关联拟脑模型可以定格吗？”柳德米拉。

    “可以，多元关联拟脑技术已经升级几个版本了，现在的多元关联拟脑模型，提供两大类多种参数调节定格方式，一类是轮训定格，即所有关联元行走遍历一次定格；一类是时间快门定格，在规定的时间内拍照定格，没来得及影响的关联元不做计算，直接输出态，而这个态是完整的态，如果只需要核心信息元的态，那么你直接在核心元的参数上取值就可以了。”林久浩解释了一下。

    “我明白了，这个功能分叉算法做不到，但是，多元关联拟脑模型可以，因为多元关联拟脑模型，模拟了这些因素的变动及对核心元的影响，我想要的时候就给它照个相，定格输出就解决了，对吗？”柳德米拉理解能力很强。

    “正确，所以你应该多考虑使用多元关联拟脑模型，它是最好的支持多元关联计算的算法模型，能解-->>

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