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一：追求。理论上一切男女都可以配对，只是概率可能会不一样。
对于线性思维来说，要在宏观层次保持一定的倾向需要局部提供动力。就我的理解，追求可以抽象为这样的数学模型:女孩首先假设其存在一个理想的对象，这可以作为一种边界的约束。然后一个男孩来追求女孩了，此时女孩不知道男孩是不是其理想的对象，于是就会从多方面来考察，如各种考验，各种了解，这本质上是消除信息不对称带来的不确定性，如同香农熵的定义，信息是对确定性的度量，是对不确定性的度量的运算。而且女孩还面临一个博弈:在这个过程中可能会逼走理想对象，但不这样做可能招来烂桃花。我们观测到的社会层次的各种情况可以视为一种遍历，其最终达成的结果对我们的均衡达成有一定的指导意义，毕竟总有一部分的人采取优势策略达成的均衡是理想情况。当然，这是统计层次成立的，就个体而言可能是多次不同概率的集合，即总有倒霉蛋。这个可以以马尔科夫序列理解。
于是我们假定男孩的信息未知，女孩只有在一次次的试探中才能得到一定的信息，而这个过程不能无限进行，理论上应该在有限次结束，这视为一种收敛。这个过程，我们就以贝叶斯公式运算:首先根据大体的信息了解赋予男孩一个前验概率，这个与男孩的各种条件相关，理论上高富帅的前验概率比较高。假设男孩是理想的对象，其做出a事件的概率是多少，然后代入贝叶斯公式就可以得出在这次观测中，男孩是理想对象的概率，即后验概率。这就是我们经常说的加分或者减分，只是以贝叶斯公式来计算可能更具科学性，当然不绝对。在这里的运算中，理想对象干a事件的概率则是通过统计得出的，当然也可以根据个人的喜好来定义，不过我现在偏向于构造统计层次，个体的独特运算之后再考虑。这里就涉及到学习的算法了，我理想的是神经网络算法对这些宏观的概率的处理。
经过一次观测，即运算后，可以观测到男孩是理想对象的概率会发生改变。当我们进行多次运算，即日久见人心的数学表述，我们会发现这个概率是会变化的，有时候男孩干了一定的事情使得女孩十分感动，此时男孩是理想对象的概率可能飙升到95％以上；或者干了什么猥琐的事情使得女孩十分厌恶从而急剧降低其概率。
我们的意见是，不能根据有限的运算就做出决定，即感动的不要不要的时候就头脑发热答应什么，而是根据长期的这些概率的分布情况来做决定，如果能够比较稳定地维持比较高的水平，就有比较高的置信度/概率真的是理想对象（比较低的概率就真的是遇到会演戏的渣男，当然这就需要更多的考验，使得其出于成本考虑不得不暴露。这种情况使得一般的博弈的成本提高了，于是可能的理想对象也会退出，这就需要更高维度的博弈来统合了，这也是构建个体独特性的运算，如同二项式展开，不同的个体的不同项的系数不同，这有助于指导独特个体的决策。由于优质资源的有限性最后在一定程度看运气，即概率）
也就是说，通过数据分析，挖掘出男孩的本性和与自己的匹配度。当然不是说高匹配度就可以一直幸福美满地生活下去，这只是一种对男女追求交往的建模，都是概率性的行为。我们所确信的是任何美好都需要努力，不是等白马王子来吻醒睡美人，也不是天上掉下一个林妹妹，感情还是相互的，一方主动无法长久下去。
现在就要结合游戏中的一个重要概念，反馈了。我们把追求这种行为视为一种游戏，而游戏使人沉迷的一个原因在于一种操控感，能够对自己的动作产生的效应有比较好的预期，这就是反馈的魅力。我们可以把以上的运算过程映射为一定的进度条（理论上应该是多层次的），这样可以使得男孩在追求女孩的过程中能够得到一定的反馈，从而不断完善自己，当然也更有动力坚持下去。追求不仅仅是一种体力活，重要的是女孩的心思很难猜，这样的反馈效果就不好，这样的结果就如同玩游戏的时候画面不停地卡来卡去，人们很快就会放弃。理论上这种行为可以使得女孩连自己想要什么都不清楚的时候有个大体的框架。理论上我觉得女孩的心思应该可以以马尔科夫过程理解，不过这个可能性太大，矩阵的运算也很困难。
进度条的精髓在于反馈不仅可以使人坚持，而且可以使人改善（坚持不了或者不愿意改善的人就被淘汰，这是一种筛选机制）如男孩天天送花，可以看到进度条明显上升就会更有动力送花。但时间一长，女孩就习惯了，如脱敏一样，再继续就不会上升，而是可能下降。此时通过进度条的变化男孩就知道应该有所改变了。理论上这是男孩通过各种途径才能理解的，现在简化为进度条的变化无疑是降低了信息成本，男孩就不会被认为是不解风情了。当然这进度条可能是激烈变化的，这是就可以从统计层次来挖掘一定的模式，如考试，月经的影响。只要能够维持在比较高的水平，我们就可以认为这段关系达成的可能性会比较大。这种模式可以运用到其他层次，如结婚等等重大的决定。
根据这个想法，我们或
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