z变换拉普拉斯变换多项式方程和锻炼基本物质时空分布结构.docx

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z变换拉普拉斯变换多项式方程和锻炼基本物质时空分布结构

（1）Z变换、拉普拉斯变换、多项式方程和锻炼基本物质时空分布结构

附设六脉乃是外设先天，先天脉和实位脉处对应为极点，而其零点处于虚幻脉上，其单位圆在内太极边界，若以外为内，则其零极点恰好在单位圆内，为虚位太极相关最小相位系统，给定频谱分布的最小相位系统是唯一的，因人本属阴实，故初始立位因地，其锻炼首在虚位太极相关最小相位系统的锤炼。

而初始在相当长一段时间内物质时空分布结构满足中心之丹区乃真空零位所属，内12正经营气关乎正物质骨骼血肉结构，藏精而起亟，外卫气为弥散负物质场，卫外而为固。

乃是零藏于中，阴凝于内，阳散于外的基本格局，因万物负阴而抱阳，照理说其丹区所抱之物乃使得丹区阴阳所属为阳，但由于此区本存为阴，阴阳叠加而实为零，附设六脉之时，外为先天为阳，中为实位为阴，内辅虚幻为零乃是此基本时空分布结构的深化。

丹区中零结构乃阴阳配比两均，恰好对应拉普拉斯变换所对应s域，为果地,法无为——其全通结构的零极点分布乃关于直角坐标轴对称而互为镜像共轭——三轴结构作为基本坐标轴只有果地才存在，而其外阳内阴分布格局恰好对应Z变换所对应Z域，为因地，乃有作——在因地果地任意直线映射为等角螺旋线或同心圆

均匀场强可以看成等距平行线，所谓“始于有作人未识，及至无为众方知”。

之所以如此，乃是因地乃经典物理作用层次，其粒子粒度较大，整体规律遵循差分方程之离散可数形式，故与Z变换关系密切；而果地乃精微物理场层次，其作用精微，整体规律遵循微分方程之连续无间形式，故与拉普拉斯变换关系密切。

由于正负物质的交互作用所导致的波动性，其整体作用场至少在二阶以上，交互作用使得它们本质上都与傅立叶变换关系密切，存在Z变换和拉普拉斯变换的自然物理过程，可将差分和微分规律直接转化为有理多项式形式表达的系统函数而与多项式求根过程也建立密切联系。

在非线性系统稳定性研究理论中，平衡点的稳定性都转化为零点稳定性来讨论，则与拉格朗日点关系密切的脉轮分布于人体中轴中枢，乃对应人体之零点所在。

而穴位由于都分布于体表，且其深度都差不多，类似于奇异眼点，则对应人体的各个极点。

零极点的调整可以关涉人体系统的整体功能，所以可以调百病、决生死。

就果地来看，人体皮肤为内外分野的关键所在，不论是穴位对应的对称极点分布，还是脉轮对应的零点都在皮肤包络区域之内，恰对应零极点都在单位圆内的最小相位系统。

进一步推广到太极中，太极两眼对应两极点，类似洛仑兹吸引子那样，而中宫乃对应零点，外圆对应单位圆为电磁波的通道，因此也是最小相位系统。

在高级阶段的大练形中，应该首注重果地实位太极的最小相位系统综整。

近似对称性这一概念可以适用于视网膜，在视网膜上，靠近视野中心的细胞排列得和紧密，体型也较小，而远离中心的细胞则较大。

这种结构在旋转和缩放变换中是近似对称的。

就离散系统而言，这是接近绝对对称的结构，这种结构便于大脑对来自眼睛的信息进行加工。

无论物体的方向怎样改变，或者在近处看上去大一些，在远处看上去小一些，大脑都能把它识别出来。

大脑对外界形态的平移对称性进行加工的方式则有所不同：

大脑要求眼睛对准观察的物体，让其影像落在视野中心，以便非常清楚地看到它。

当眼睛盯着运动的物体时，整个视野也跟着物体发生平移。

因此，视网膜上的细胞的排列方式没有必要去考虑平移对称的特性。

这是一件十分幸运的事，因为离散细胞无论怎样排列，都不可能同时对三类对称性（不包括映射）做到良好的近似。

20世纪90年代中期，计算机科学家西蒙.克里平格戴尔（SimonClippingdale）、罗兰.威尔逊（RolandWilson）以及数学家彼得.梅森（Peter

Mason）经过研究后表明，虚拟的神经网络经过训练后，能够掌握生成近似对称结构的方法。

视觉皮层（大脑中接收和加工来自于眼的信息的部位）也具有对称性，但这种对称性与视网膜的对称性很不相同。

在视觉皮层中，占据压倒地位的是平移对称。

因此，我们的感觉系统必须将视网膜上的影

像投射到视觉皮层上。

这一过程需要借助一种名为“复对数”的数学变换才能完成（图68）。

这种变换将视网膜上的圆形和螺旋形转化为皮层上向不同方向伸展的直线。

螺旋线是一种常见的幻觉，经过对数映射后，它变成了一组平行线（图69）（注：

这种变换实际上类似拉普拉斯变换和Z变换的关

系，Z变换对应同心圆，则在拉普拉斯变换中对应一系列直线,若

L是复平面中的一条直线且不平行于实数或虚数轴，那么指

数函数eAz会将这些直线映像到以0

为中心的对数螺线,平行于实轴的直线映射为过原点的一条射线，平行于虚轴的直线映射为一个圆，这恰恰是s平面和Z平面的变换.虚轴映射为单位圆，与虚轴呈一定夹角的过原点射线映射为一对数螺线，所有过原点的射线映射为过实轴上1和0点的一族对数螺线，其螺旋趋向于无穷远，可能与太极s线的形成有关——不过原点的射线也对应对数螺线，其螺旋中心也不在原点。

参考）。

最早注意到这一现象的是杰克.考恩（Jack

Cowan）。

于是，我们立即明白了幻觉的形成过程；平行电波穿过大脑皮层时，就像海浪翻滚着冲上海滩一样。

我们的视觉将这种电波误认为是撞击在视网膜上的螺旋形信号。

因此，大脑在制造平行波，我们却以为看到了螺旋形图案。

现实世

界对我们大脑的影响是直接的，并不需要通过感觉系统，因而我们看到的景象与实际存在的景象有所不同

In（1+Z）这一个表达式在Z的模趋近于零时其等价于乙其在

Z的模远远大于1时相当于lnZ,而lnZ恰好是Z变换和拉普拉斯变换即s变换的映射关系式（该变换可以把同心圆或螺旋型结构映射为平行直线，在锻炼过程中多种直线结构的形成可能与此有关）。

前者暗示该表达式在极微观满足量子化和离散特征，在极宏观体现连续性的拉普拉斯变换特征，而在正常功能和状态下则满足人体一般器官的响应特征即无论视觉、听觉还是感觉的取对数的动态范围压缩特征，如对数变换、傅立叶频谱动态范围的压缩，频谱图均值的计算方法。

因此，可以推断，该公式是一个普适性公式，反映了人体乃至宇宙的某种本质性质。

（参考http:

//bI）

视网膜作为一种特殊的外周光刺激感受器，其将旋转和放缩的对称性转化为大脑皮层平移对称性的方式是从Z平面到

S平面的取对数变换，而人声感受器耳蜗的排列同样满足类似的结构，由此可以推测，其外周神经系统按照Z变换原理感受并分析刺激，符合旋转和放缩对称，而中枢神经系统而以平移对称为主处理信息，按照拉普拉斯变换原理响应——其左右为金木实轴，上下为水火虚轴。

实际上河图的基本结构乃是圆对称和螺旋型的，而洛书的基本结构则类似电荷经典平衡移动一样的平移对称性，河图过螺旋中心的螺旋线基于取对数变成洛书中的对称性，所有过原点的射线一定过Z平面原点和实轴上的1点，可将类似闪闪红星一样的光线映射为螺旋线。

或者横平的线族映射为类似闪闪红星的线——其按奇偶对应隶属于同一条直线的两条不同射线，竖直的线族映射为一个个同心圆——其按上下分别对应左右半圆。

当出现如此鉴景鉴象时，实际上当对应外周神经系统和中枢神经系统的勾连，如此恰是内外太极之勾连阶段，若内外太极之心对齐时，螺旋线、闪闪红星线和同心圆、奇偶、左右、阴阳等现象兼备，乃是正景。

旋转和放缩对称乃是周围神经系统的状态，而平移对称性乃是中枢神经系统的状态，如此将平移对称和旋转与放缩对称分离的“设计”是非常合理的，在物质演化中也是先旋转离相，然后才有所谓平移离相的过程。

而在空间6自由度物体运动研究中，三个平动自由度和三个转动自由度也是分离进行研究的，包括四元数的研究也是类似。

传统锻炼体系中，不论万字符号，还是十字形，都可看成两位太极s线的垂直正交，则根据物理原理，凡是界面处都会发生镜面效应，对于直角镜而言，其一个物像可同时对应三个镜像，这三个镜像具有共轭和镜像对称关系，如下图所示，若将其看成人体系统的系统函数的零点和极点，即左半平面对应两共轭极点，右半平面对应两共轭零点——对于人体乃将复平面逆时针旋转90度，上为零点，下为极点，都对应太极之眼——对应Z变换则全在单位圆内，也即内或外太极内,此时以圆周为镜面按照模乘积为1对称分布零点和极点。

如此构成的系统具有全通特性，即对于任意正弦波，其幅度响应维持不变，可以基于该系统无衰减地传递，但其相位响应可能会发生变化。

系统函数和频谱反映了能量场系统对于复指数波动信号的传递性能，属于的数学描述模型。

能实现全通系统，意味着人体生物场对真空零点能白噪声谱中无穷多波动成分都能平等无衰减传输，这是破译宇宙大全信息的前提条件之一。

形成全通系统是一切锻炼方法的前提和基础，其以临界区为界存在互为共轭反演的极点和零点，这自然构成了一“眼（极点）藏于内，象（零点）挂于外”的结构，所谓：

象挂於外，收天際無休之垂露；眼藏於內；益蒼穹不止之本源。

实际上，其临界区也存在极为精细的临界相结构，使得整个系统对于任何频率的波动信息都等幅传递，所谓“万物过心而心不为之所动”，但对于相位信息则会发生相移或曰错位，

恰好就是“八卦相错”原理的完美科学诠释。

注：

如果系统的幅频响应|H（j3）对所有的b均为常数，则称该系统为全通系统，相应的系统函数称为全通函数。

上文锻炼镜像例子实际上对应简单的二阶系统——高阶系统存在多对共轭对称的四元零极点组，如在全通函数研究中有二阶系统，其系统函数在左平面有一对共轭极点：

p1,2=—a土j[3,令-pl,

s2=—p2，它在右半平面上有一对共轭零点Z1=

a+j3=siZ2=a—j3=S2么系统函数的零点和极点对于j3轴是镜像对称的。

/4七

（参考

注：

因地和果地的这种Z变换和拉普拉斯变换的对应乃是人体信息处理或者说内外太极作用的最基本机制的体现，一切果地的螺旋线或圆都将转化为因地的平行直线进行处理，而大脑信息的处理的机制是由于内太极服从零场连续微分方程所决定的数理规律必须按照拉普拉斯变换进行处理所直接造成的。

也暗示了人体生命之根在于虚空——真空零点能，只有真空零点背景的规律才符合连续微分模型，而人大脑作为人体信号处理中枢按照拉普拉斯变换的规律正是人元神根于真空的直接证据,人的魂魄元神等都属于正反物质虚粒子对的真空凝聚态，对于身体状态起着关键的调控作用，自然属于连续场范畴，其与微分方程基本变化规律和拉普拉斯变换S域描述密切相关，其全通系统符合直角镜原理，故内经言：

得神者生，失神者死。

自然界的声强乃至能量变化区间巨大，要进行有效比较，一般需要取对数，这和人生理响应强度对外界刺激强度取对数的原理类似，人体的神系乃是人体场对外来刺激信号响应的系统。

事实上，宇宙真空背景场可以看成宇宙各种生化的激励和控制层面的存在系统，也是按照连续微分和拉普拉斯变换原理的，人体和宇宙的信号控制和响应基本原理是一致的，古人所谓：

人法天。

各种自然现象强度跨越区间取对数才能合理表示，正是这一原理的直接体现。

需要特别指出的是，太极外缘和光速极限的存在都是立位于因地的结果，这恰如Z平面的情况，存在以单位圆为界的稳定性判定的收敛域划分；而立位于果地，则无所谓边缘，乃是无限广大的，恰如s平面的情况，其稳定性判定以虚轴为界，故存在类似混沌矩阵的原理，其一半为全数幻演，乃对应稳定收敛域，另一半为虚妄之地，稳态一无所有。

实际上基于Z变换和拉普拉斯变换对差分方程和微分方程的变换处理，不仅仅为数学上的技巧，乃存在真实的物理过程，该过程使得可以用多项式代数方程的角度研究宇宙根本规律，也可为中国传统术数学的深层科学依据。

尤其Z变换中很多无限项累加形式在收敛域内可用简单表达式表达，也只有在收敛域内才有其恒等性质，这极类似于锻炼中特定景象的出现，由于都属于气象，乃各离散气基元的特殊积聚形象，相当于积分或累加过程，只有在特定运动条件下才能“收敛”而体现出一定范围的宏观构象，运动条件一旦发生变化，就可能不“收敛”而不出现相应景象。

通常会存在一些具有相对稳定性的构象，它们Z变换积分或累加稳定性收敛域（区间）相对比较大，收敛条件相对容易满足。

锻炼所研究的是等光速区或近光速区的规律，大大远离人类生活空间的速度区间，则如斯在非常之地自然存在诸多非常之理，道德经言：

正道若反，收缩-扩张喷管乃至超光速效应下的诸多规律都是与常理相反的。

内外太极互为镜像反演，其通过太极之眼互相锁扣，具体说来，内（外）太极的零点恰为外（内）太极的极点，且对内外太极的任何一个，其零极点互为共轭镜像，这使得整个内外太极锁扣系统构成全通系统，既符合局部空间的一般性规律，同时又与大空间规律发生密切勾连，构成非常玄妙的结构。

按照公式E*E=E0*E0+p*p*c*c,p=m*v,引入了两个质量即静止质量m0和运动造成的质量m，这恰好对应太极泰勒展开中前两阶质量，两者数值是不同的，可以推测，还存在二阶运动所附加形成的新质量即能质量乃至高阶运动所形成的各自不同的信息质量等（相对论只是给出了零阶质量和一阶质量的整体自洽和灭度约束，实际上关乎高阶质量还存在高阶灭度约束表达形式，恰对应锻炼中层层灭度之理），这样所有阶质量恰构成一离散序列，该序列可以通过Z变换研究，尤其太极内外存在正负幂次的各阶运动质量，太极内各阶质量度量基于（v/c）的负幂，太极外各阶质量度量基于（v/c）的正幕，若按照Z变换和傅立叶变换的关系，则其中Z的正幂对应顺时针旋转，负幂对应逆时针旋转角频率。

在S域中则对应平行分布质量梯度场（如太极生成时的质量梯度分布）和不同方向平行互反运动质量流（类似两平行导线作用，引力磁使得互相吸引），静而S域，动而Z域。

另外，一般物体都存在升降出入的平衡，如楞次定律和化学平衡移动规律所展现的那样，这种平衡的移动必然要通过特定的双向反馈机制来实现，只要存在反馈，其线性系统所对应的有理多项式必然有极点存在，则对应无限长单位冲激响应，其极点乃对应整个系统的“眼点”或“关窍”。

拉普拉斯变换和Z变换本身与傅立叶变换都存在密切关系，

其所对应的复数域本质上也存在了时域的整体演化信息，实际上是整体意义上的时频分析。

三种变换的长处都是信号的整体特征，因此与中国传统文化本质研究关系最为密切。

其由整体研究走向局部分析的关键工具就是小波变换，而其系统函数由单输入单输出走向阵列格局的分析过程就是状态矩阵，而在东方传统文化中则分别对应太极全息元和阵法。

人体复杂信号的解析如同微分方程的特征根所对应的各个解一样，其基本是按照指数规律变化，每一个特征解相当于一个维度，将其各特征解线性组合即得到其整体解，这是一个复杂信号分解的方式，五行信号的求解也是如此，复平面的牛顿迭代法求根分割和模式识别也与此有关。