复杂的迭代和嵌套，能够进行递回式的运算，能够同时遍历所有的可能性，但又并非实际往搜索，而是如同的r函数的盘算，能够构建和高维的复杂运算等价的低维简略运算，从而能够能够以较低的盘算资源来来得到最后的最优解，如同量子盘算同时考虑所有可能性然后退火.如同函数的结构，是神经网络算法参数的收敛。

世界限只有一条，固然理论上会存在多种可能性，如同平行空间，是在盘算中需要考虑的对象，实际上，最后收敛的成果可以视为其选择性表达（平行世界不断创生，但同时也不断压缩，重点在于特定的节点会产生更大的影响）。

世界限的收束，这是一个动态的过程，如同决策树的决策，不同的决策序列可能导致肢体的决策树结构产生变更，如同参数的调剂，这可能是一个贝叶斯过程，可以说算法并非固定，而是能够随着数据的输进而进行参数的调剂，使得雷同的输进在不同的时间产生的输出不同。

在盘算的领域里，没有时间空间的分隔，一切都是等价的，因此未来产生的事情可能会影响到过往，持续性实在是一种假象，我们已经进行很多离散式的重复迭代嵌套了。

因此不同的决策带来的可能性的收敛使得最后的逻辑链是比较固定的，即我们所能够懂得的因果循环。

这种悖论式的存在实在是一种循环运算的结构，最后需要量子盘算机供给的壮大运算能力收敛，从而映射到现实。

或者在这个层次，我们所谓的宇宙就是一个盘算能力超强的图灵机。我们可以懂得为一切都是概率的表达，是哥德尔不完备定律在现实的利用：在一个情势化的公理系统中，总存在既不能证实或者证伪的命题。

这些不讲道理的存在使得我们可以演绎的公理系统的存在成为可能，如同冰山一角，海水使得我们的知识冰山得以浮于海平面，并不断提升在海平面之上的冰山总量，即人类对宇宙的认知领域不断扩大。

在这个基础上才有我们习认为常的逻辑，常识，情绪，等等对象。那么问题来了，我们如何利用这种思想来编写实现这种算法呢？

不知道
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