高度联系的系统的运作：网络，模式：概率网络
图论用于网络结构，是利用其拓扑性质，博弈论，实际上是一种彼此往复的相互作用，其有一定的收敛半径（我知道你知道……）
网络的层次之间最重要的是耦合或整合，在同一维度的蜷缩，在多维度的表达
颗粒度，层次作为粒子存在反应，可以引进物理的统计力学的概念
平衡是一种必然的趋势，这实际上是一种信息的传递过程，由于传递有一定的延搁，局部的不平衡也是存在的，这在更大尺度满足了平衡与不平衡的分布
连通性，微积分的概念的引入：路径积分，微分方程，曲面积分
局域性与流通速度相关，速度的增大使得少数的高质量信息输出的比重下降，其实是赋予每个低连接的小节点成为高连通的中心节点的可能性
网络的复杂性体现于概率的多变性和现实选择性表达的多样性，一切都是概率表达，在足够长的时间维度，可能发生的必然会发生（墨菲定律），好的发生了我们视为理所当然，坏的发生却大惊失色，这是不合理的，但人类的进步就体现在趋利避害，即尽可能地提高好的发生的概率，但坏的一定会发生
网络的层次分解，单一属性的连接（不同评价标准），一阶的易于理解。联系是多维度的，有种类，强度等等网络式的结构
网络的物理性质决定其必须有能量分布，即连接度的分布，有中心节点和一般节点，数目和连接度成反比，实际上可以看作是局部的粒子，中心节点是核，周围的一般节点是电子，形成一个收敛亚层。他们之间的联系是存在的，就像是分子之间的关系。而电子，可以使用波函数来表示，其有无限的可能性，具体的联系是其表达
性质在整体的表达，这就需要设定一个阈值使得我们做出一定的判定，有百分之多少的可能性认为xx假设是存在的，如可视化使得人类的头脑做出一定的判断
网络的动力学，即连接的变化，如粒子的碰撞，布朗运动，这些连接实际上是波函数。当两个中心节点的连接超过一定的比例时可以视为原子形成分子（这时连接数等价于能量）。连接的形成组成了各个层次的通路，其路径积分为0。通路内部有各种正负反馈，这是动态平衡的内部化
网络个体的行为是基于网络结构和动力学的概率表达，我们可以在整体上使用概率来理解，实际上个体的行为是网络整体行为的一个涨落，没有完全独立的个体。只有把其视为所在的层次圈子的耦合，其一般的行为可以视为周期性的
不同规模的层次的性质不同是其选择性表达的结果，因为其需求只有不断的在层次上升才能满足集体的需要（个体求温饱，集体求发展）
六度分隔，是一整体的平均值或本征值，这是连接的可能，而信息的传递，还需要考虑连接的强度，这样就可以去除低质量的数据，提高剩余数据的质量
网络。的性质作为整体是相对确定的，但个体是其本征的涨落，我们要看到，任何效率的提高都是牺牲其它部分网络的可能性的结果
纳什均衡是普遍的趋势，是整体的不动点层次
成为领导者，富者愈富，这是因为新节点倾向于与高连通点连接，这是正反馈
封闭的社区再到社会的传染，这是网络结构的变形。实际上也是层次分类
整体的性质源于信息组合的预期即本征，单个个体的多向连接在整体络
距离，方向，强度，是连接小世界现象函数的变量，强连接是结构式的核，弱连接是与外界沟通的边界，即波函数的电子。在大规模的选择性表达看似与边界有关，实际上只是与可能性相关
个体的性质可以发散成一定的网络，不同的序列组合可以形成不同的网络
一切变化都是在概率层次：两个节点有共同节点时其连接的可能性就会提高，则聚度的可能性可以同样构建网络，这同样是通路的耦合机制，概率性逻辑连接
可能性导致的运动，多个小可能性作为触角，当其遇到的环境使得其选择性表达的强度足够大，形成新中心节点
通路即层次，路径最短是能量分布的一种倾向，闭包也是
结构平衡，多种力量（1/0）的分布和比例，这是通过亚层的形成实现的，即粒子式的团体
三角关系中，全+或只有一个+是平衡关系。而在整体中，大多数是平衡的，少部分是不平衡的，这同样是一种分布。固定区和可变区，使得表达的可能是无限的
平衡定理是两个团体（内部互相关系）的对立（政治站队是绝对的才能达到平衡），而现实中是杂合的，多维度使得分层不可能。这取决于划分的标准。经过博弈的个体选择的性质偏向，根据比例的信息传递关系的选择性表达，形成阴阳对立。由于其是动态的，也有阴阳互根
纳什均衡，个体在变化的环境中利益相对最大化最保守的选择，是整体的本征层次
中值定理与不动点定理说明了本征层次的存在，也是纳什均衡的结果
网络的单位是通路，其每一步都是概率性连接的。不同通路的耦合形成新的维度耦合，使得新的选择性表达（也是一种通路）成为可能
卷积，多重积分，乘法都是加法的不同层次的简化，使得结果是在一个维度，我们能够理解的
网络动力学，
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