A→B+C

假如有一個粒子A，這個粒子的衰變產物是粒子B和C，并且粒子A的衰變周期是0.也就意味著無論什么時候去測量粒子A，得到的結果都是粒子B和C的混合。

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是否可能有這樣的粒子？比如人無論在任何時刻都是在同步的走向過去和未來，就像我們在時間維度里被分裂成兩部分。如果將過去和未來粒子化。

現在→過去+未來

假設粒子現在分裂成粒子過去和粒子未來的衰變時間為0，就可以讓過去和未來平滑的連貫起來。如果認為時間也是可以衰變的，現在讓C14訓練集和時間分類。

（c14，時間）---m*n*2---(1,0)(0,1)

也就是判斷C14是否有時間屬性。經過大概871年以后這個體系里C：N=9：1.現在用C14測試集去判斷這個網絡的性能，因為對這個網絡來說C：N的比為9：1才符合訓練集的判斷條件，因此用這個網絡的（1，0）位來分類C14的分類準確率為90%。

對于一個二分類的神經網絡總有這個規律，如果p10-1的分類準確率為0.9，則總有0.1的訓練集被錯誤分類。顯然在這個例子中這0.1就是N。C14被時間微擾產生的時間組分。

那現在的問題就是用（0，1）位去分類時間，這個是什么意思？

比如p01-1的分類準確率是0.95，p01-0的分類準確率是0.05。如果承認時間也是可以衰變的那這錯誤分類的0.05就是時間被物質微擾產生的物質組分。也就是假設物質和環境都會衰變，衰變是相互的。

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現在把這個網絡一般化

(A，B)---m*n*2---(1,0)(0,1)

用這個網絡分類兩個對象A和B，就可以被理解為被概率密度表達的粒子A和B彼此互為粒子和環境，在相互作用中被彼此微擾產生衰變，衰變產物是A的B組分和B的A組分，網絡的分類準確率是兩個粒子分類準確率的平均值。

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總結

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