社会因果律（权重概率）

1。物理学因果律，这个自不必说。

物理世界：A→B→C→D→E→F。

2。社会因果律应该是这样。

从时间维度‬

物理世界：A→B→C→D→E→F。

社会事件，A→B（aA）→C（aA+bB）→D（aA+bB+cC）→E（aA+bB+cC+dD+m）→F（aA+bB+cC+dD+eE+n）

其中abcde是概率。ABCDE是各个时期，按照顺序的事件。

其实，应该在加一个常数就更完美了例如mn。mn是个其他的次要因素综合。

3。解释社会因果律，下一次事件的发生的概率，应该是前面几个重要事件的权重的叠加。

例如法国大革命极大可能发生的概率=（aX是上几年国王的腐化+bX上层阶级的固化+cX理性精神的回归+m）

其中，abc是相关性概率。m是个其他的次要因素综合。

4。不仅仅时间维度可以用权重的概率解释，空间维度一样。

社会事件，A→B（aA）→C（aA+bB）→D（aA+bB+cC）→E（aA+bB+cC+dD+m）→F（aA+bB+cC+dD+eE+n）

其中abcde是概率。ABCDE是各个地方的事件。

总之，可以考虑时空所有事件因素。

5。然后，这个公式延展，这不就是深度学习网络.....

明明我在解释历史的因果律（权重概率），我发现和深度学习网络一样....

就是少解释一个激活函数，和反向传播....

并且，直观的解释了，为啥要残差连接。我现在懂了为啥要残差连接了，其实就像，法国大革命，和古希腊的理性主义有相关性是一个道理....