合核心元条件的闭环，这个闭环是ABCD，我们刚才举例用了数字参数，实际是向量力还有角度参数同理计算，而ABCD把计算好的参数返回到【生我】象限，产生力的部件去驱动部件做动作。”林久浩。

    “然后由部件执行，就可以实现这些部件的力及角度的改变。”刘工。

    “是的，刘工。”林久浩。

    “我问一下。”又一个半秃顶工程师问道：“这些力在开始的时刻，不是都为0吗，怎么会有数值？”

    “小王，你糊涂呀，都为0的状态是关机状态，当一个机器人启动处于平衡态的时候，它的各个力不可能都为0，是合力为0。。。不过林工，但是，也会有为0的力信息元怎么办？”刘工先解释后问。

    “确实，也有直连【力关联信息元】为0，例如，机器人在平衡中，腿部的力由于站立不为0，而胳膊部分，由于不动所以力为0，不过，这并不影响计算呀。”林久浩。

    “为什么0不影响计算，是不是一直为0，不能动了？”刘工。

    “不是，我们还是按照刚才的例子，假设C到D之间还插入一个E=0，C=-2，-2传给E=0-2=-2，E要参与计算，这样E就变成-2了，也要动的。”林久浩解释。

    “明白了，那么其他的路径呢？”刘工继续问道。

    “发散路径由于无法返回核心元，所以对核心元不产生影响，自动湮灭掉。”林久浩。

    “不符合合力为0的闭环呢？因为你的这些信息元行走，必然也会产生不符合为0的回路，例如，核心元与C有连接，ABC后，C同样向核心元延展产生闭环连接，形成ABC的闭环，但是，这个闭环计算结果不为0，不会影响核心元及动平衡吗？”刘工问道。

    “丢弃呀，我们是在影子脑中做的预设态计算，并没有真实行动，所以不符合合力为0的闭环不采用就可以，不会影响机器人现有的动平衡模型的状态。我们从影子脑模型中，提取出合力为0的闭环，将这条闭环反向输出给动平衡脑模型，这条闭环上的信息元，直接改变参数就可以，不用从A-B-C-D传导。”林久浩。

    “这样直接改变参数，那么其他很多关联元的数值是不是也随着改变，他们之间互相影响的。”刘工继续追问。

    “湮灭的路径不计算，不符合闭环条件的丢弃，从现在这个平衡态到达另一个平衡态，只需要调整符合条件闭环上的力信息元，其他不在闭环上的信息元不参与行动，默认不受影响不传导参数，机器人最终得到的是另一个平衡态。。。解释起来相对简单，而实际操作会很复杂的，也需要机器人动平衡容忍度参与计算。”林久浩。

    “哦，明白了，不过林工，你这是一个小过程b，我们要完成从平衡态甲到平衡态乙的完整动作，怎么办？”刘工追问。

    “执行脑规定一个动作组【b1、b2、bn】，到达平衡态乙。”林久浩解释。

    刚解释完，“这不还是要规定动作吗？我们现在从平衡态甲到平衡态乙，就是采用规定的动作呀。”还是刚才那个半秃顶的工程师发言。

    “不一样，你原来的动作，小过程b是规定了平衡态，这个平衡态是你们测量后定义出来的，而多元拟脑的b平衡态是计算出来的，差别很大的。”林久浩继续解释。

    “差别在哪里？”半秃顶工程师继续追问。

    “至少三种，可能还有很多，第一，执行脑可以无级变化【b】过程工作，例如角度和力度，只要达到动平衡就可以执行；第二，受外力影响的时候，也可以计算出动平衡继续执行；第三，针对【b】过程，可以通过函数定义，从而形成多连续函数叠加模型。。。。。。不好意思，刘工，我好像说多了，函数模式是我自己胡思乱想的，不一定适用。”林久浩说的时候，突然发现-->>

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