势枢生势场,势场藏64象
势场 (Shìchǎng) = 由势枢(三维编织)涌现的配置空间场域
64势场区域不是设计蓝图,是观测结果。它们不是容器,而是涌现的模式。
| 特性 | 先验分类 | 势场范式 |
|---|---|---|
| 起源 | 人为设计 | 自然涌现 |
| 数量 | 固定64 | 动态发现(目标64) |
| 边界 | 刚性 | 模糊/流动 |
| 演化 | 需人工调整 | 自动适应(每周重测绘) |
C = (用, 扩, 衍, 益) 其中: - 用 (Utility): 实用得分,0-100(百分位) - 扩 (Expansion): 开放度得分,0-100 - 衍 (Derivation): 衍生性得分,0-100 - 益 (Benefit): 增益性得分,0-100
from sklearn.manifold import TSNE
tsne = TSNE(
n_components=2, # 降至2D
perplexity=30, # 局部vs全局平衡
learning_rate='auto',
n_iter=1000
)
X_reduced = tsne.fit_transform(X_config)
from sklearn.cluster import DBSCAN
dbscan = DBSCAN(
eps=3.5, # 邻域半径
min_samples=5 # 核心点最小邻居数
)
labels = dbscan.fit_predict(X_reduced)
{
"epoch": 1699209600,
"shi_field_mapping": {
"region_01": {
"traditional_name": "乾",
"center": {"用": 88, "扩": 85, "衍": 78, "益": 82},
"member_count": 28,
"description": "本周观测到的全面领先型势场区域"
},
"region_44": {
"traditional_name": "姤",
"center": {"用": 75, "扩": 92, "衍": 85, "益": 68},
"member_count": 22,
"description": "本周观测到的高开放高衍生型势场区域"
}
},
"merkle_root": "0x..."
}
获取所有资产的4维配置 → assets.json
t-SNE降至2D → 势场坐标
DBSCAN聚类 → 区域标签
计算中心特征,匹配传统卦名 → 区域描述
计算Merkle Root,生成ZK proof → 提交到合约
region_id: region_01 observation_epoch: 1699209600 traditional_name: 乾 matching_confidence: 0.87 center_features: 用: 88 扩: 85 衍: 78 益: 82 observed_description: | 本周在势场的高用-高扩-高衍-高益区域发现聚集。 该区域资产呈现全面领先的特征。 类比传统《易经》乾卦"天行健"之意,命名为"乾"。 ⚠️ 这是本周观测结果,下周该区域特征可能完全不同。
势场 = 模式类型(64种)
势位 = 该模式内的位置(六爻)
两者结合 = 完整状态描述