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标签(tags)是很有趣的东西，分两方面，认识别人和标识自己。
提取特征、归类、总结共同属性。这是认知世界的必然手段，用在给人群打tags上无可厚非。对，社会和媒体常常为你代劳了大量归纳工作，但你被代劳的事多了去了。由于各种缺失，根据tags来断言一个个体的具体行为特征是常常出问题的，但用以推测群体的统计性行为还算靠谱。因此其常常被用作初识的第一印象，若日后有深入交往，再在此基础上进行修改——典型的贝叶斯学派。
其次是标识自己。人毕竟是社会性动物，总有抱团的倾向，需要寻找身份认同。抛开国家民族这种巨大的tags不谈，各种小标签也常起影响。网络平台上的各种看别人黑、自黑，黑来黑去往往是自己真成了那样的人。而信星座的人更像星座所预言的那样，强有力的论证了除去tag真实具有的特征关联外，耳濡目染的增强是不可忽视的。
至此又导出两个问题：
- 由于被贴tag的人会单纯因被贴了tag而向此发展，所以根据tag来判断人的正确性实际是提高了
- 是否要主动抵制这种趋势(至少对自己)？毕竟要自己内心强大、自己对自己的行为和情感负责而不是推卸到自己所处的群体上、脱离舒适区，这些道理也是听了无数遍了。继续思考会触及到什么是个人(是否包含亦或是只包含个体与各种集体的关系)、什么是自己的想法(除去自出生以来受到的全部外界影响的结果外是否还有它物)等等哲学思考，最后无可奈何的解决方案一般就是顺其自然。
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灵感源于极值问题中的拟牛顿方法(quasi-Newton Method)，方法的基本思想为：通过牛顿法寻找函数的极值需要每步计算函数的二阶偏导数矩阵，计算量之巨大让人难以接受；而拟牛顿法每步仅计算一个近似矩阵，并且把这个矩阵传递给下一步以改善这个近似矩阵，从而达到加速计算的目的。
这很容易往人生上做类比。设想人生是一个寻求某种意义上最优（人生目标）的一个过程，一个个阶段构成一个迭代序列。每个阶段中尽可能的掌握当前最有用的工具（学问、技能、资金、地位等等），如同精确的计算出此处的二阶偏导数，尽管可以使这一个迭代步得到高的加速，但代价未必也太高了。知道利用之前的结果，并且根据当前情况做适当的改善，便能用单步代价较小而步数较多的迭代序列，得到更好的结果。
另外，博文本来就可以作为 life sequence 的一个解释。
当然，上面这段话可以引出不少问题来：
- 极值问题中，目标函数是在一个实数集中取值的，而人生目标的实现，其取值集合能构成一个偏序集么？更进一步的，这个函数与历史有关么？在这样的疑问下，类比的适用性就值得怀疑了
- 前面我提到了一句“适当的改善”，这个适当性也值得咀嚼。花费多大的精力去优化工具叫做适当？当前步的结果和之前的历史按多大比例结合算适当？在极值问题的研究中，第二个问题有各种形式的自适应公式作为回答，而第一个没有太多人去管。我觉得吧，这个“适当”不妨也作为每一步中需要进行适当优化的参数（你说我递归了？我们不妨假定这个递归列是收敛的）
- 由此可见，拟牛顿方法可以类比到的方面从大到小，相当广泛。在我的个人想法中，人工智能只怕也是遵循相同的思路。
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\(f(z)=\sqrt{z}\ln z\)的部分黎曼面
去看了一下你写在物竞吧的竞赛生涯回忆，感慨万千。主要感受就是整个进度比我早了一年，完成质量总体比我高~
生活难道真有通向最优的极值路径吗？我不知道，并且实在怀疑。我感受最大的却是，生活的可能性太多，不断地追求最优，头脑里不断填充的思想都是来自于外界评估最优之后的结果，反而没有空间发出自己的声音，做出自己的举动，慢慢忘记了内心的想法和感受。
我可没说个人目标是“外界评估最优”哈。事实上我上面写的这些东西留的余地还是蛮大的，毕竟物理上讲任何哈密顿系统都能用极值原理表述【尽管这两个极值的形式又有不同
著名的物理小学家曹则贤有一篇类似的讨论 http://www.wuli.ac.cn/CN/abstract/abstract53225.shtml ，当然里面鬼扯成分也不少。
而且，追求极值的想法，似乎隐含了同时也要以当下能够预见到的信息，能力，条件为基础。然而抱着这样的想法，是不是也会多多少少对大脑接受生活的不确定性造成一定的阻碍，使人不能更直接地接受随机事件给予的更多的条件，和可能达到的更优的结果。
这一点我自己在上面也讨论了，即“更进一步的，这个函数与历史有关么？”一句。