2006年8月17日
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Building a Geodatabas笔记
1概述
谈网络，网络对现实世界的描述。在使用普通的GIS建立模型时，大多是在几何层次上的描述。但是在流域、电力等建模过程中还涉及到了网络。网络其实可看作是源、流、汇组成的。源表示网络中的一个起点；汇表示网络中的一个终点；而流则是网络中流与汇的连接路径。在几何上源和汇可以抽象为点，比如泵站、开关等。而流则可以抽象为线。在源流汇中，是存在拓扑关系的。并且在对流的描述中还存在方向问题。
l 网络其实一种基于拓扑关系的模型。
l 在一个网络中主要有两种要素边和连接点。
l 现实网络中大多都是有方向的，我们在网络中要对其进行建模。
在ArcGIS网络模型中存在两种网络，一种是几何上的网络，一种是逻辑上的网络。地理网络实际上是由feature class的集合组成。逻辑网络是网络连接无力层次上的。每一个逻辑网络里的element与地理网络中的一个feature关联。在ArcMap和ArcCatalog中用一种特殊的方法来处理地理网络。在地理网络中编辑和绘图，管理网络中的feature都由ArcGIS自动控制了。
地理网络由边界特征（edge network features）和连接特征（junction network feature）组成。地理网络中的边界特征和逻辑网络中的一个边界元素关联；地理网络中的连接特征和逻辑网络中的一个连接元素关联。地理网络中的一个Simple edge feature和逻辑网络中的一个edge element关联。Simple edge feature由两个Junction feature连接而成。如果一个Simple edge feature中添加一个Junction feature，则这个Simple edge feature在地理网络中被封为了两个新的Simple edge feature。
地理网络中的一个Complex edge feature与逻辑网络中的一个或者多个edge element关联。Complex edge feature至少由两个Junction feature组成，但是在边界上可添加Junction feature。如果在一个Complex edge feature上添加一个Junction feature ，Complex edge feature不会被分为两个，而在逻辑上被封为了两个edge element。一个Complex junction feature在逻辑层次上可以与多个逻辑的Junction feature关联。
2基本概念
2.1源——流——汇
网络通常用来模拟现实世界。而在现实世界中网络总是具有运动方向的。例如电力网的电流方向，从发电站到用户。在水网中，水流方向不是像电流一样，但是水流可能是从一个泵站流到用户再进入水处理厂的。
从这个意义上来说网络可以分为有方向网络和无方向网络。
网络中的流向是根据一系列的源（Sources）和汇（Sinks）计算出来的。在上面的例子中电流和水流是由一系列的源与汇来驱动的。流总是从源（Sources）开始向汇（Sinks）流动。
Junction feature在地理网络中可以作为源（Sources）或者流（Sinks）。在ArcGIS中建立一个Junction feature class时可以指定是源还是汇，或者什么都不是。如果指定为源或者流，一个新的字段Ancillary Role被建立用来记录该特征是源还是汇。在当在ArcMap中计算流向时，流向根据网络中的源与汇计算出来的。
在编辑过程中可能对一个Junction feature的AncillaryRole进行修改，比如闸的开关，这是流向要重新进行计算。
2.2可用和不可用
在地理网络中的edge feature和junction feature在逻辑网络中都可以设置为可用（Enable）或者不可用（Disable）。一个feature如果在逻辑网络中设置为Disable那么在网络中则是扮演栅栏（barriers）的角色。流在碰到任何网络中的Barrier就会停止。
每个feature的Enable和Disable都被保存在Enabled的属性字段中。此字段为逻辑型，其值为True或False。当由一个Simple feature class建立网络时，Enable字段被自动加入到feature class中。当使用ArcCatalog建立网络时，Enable是一个必须字段。
网络中存储了Weight 、Ancillary Roll 和Enable字段，这些都是用户可以在逻辑网络中看到的状态。当分析与网络特则相反时，这些字段的值不直接决定enabled 、ancillary role 和权重。这些状态描述属性存储在逻辑网络中。
2.3权重
网络可以有一系列权重关联。权重可逻辑上以视为流动的消耗。权重是基于特征属性（attribute）计算得出的。一个网络可以具有任意数量的权重。网络中的每个feature class可以有几个权重或者全部权重或者没有与属性关联的权重。每个特征的权重由这个特征的属性决定。每个权重可以和一个或者多个属性关联，就是说可以同时和几个属性关联。
在地理网络中的edge feature和junction feature在逻辑网络中都可以设置为可用（Enable）或者不可用（Disable）。一个feature如果在逻辑网络中设置为Disable那么在网络中则是扮演栅栏（barriers）的角色。流在碰到任何网络中的Barrier就会停止。
每个feature的Enable和Disable都被保存在Enabled的属性字段中。此字段为逻辑型，其值为True或False。当由一个Simple feature class建立网络时，Enable字段被自动加入到feature class中。当使用ArcCatalog建立网络时，Enable是一个必须字段。
网络中存储了Weight 、Ancillary Roll 和Enable字段，这些都是用户可以在逻辑网络中看到的状态。当分析与网络特则相反时，这些字段的值不直接决定enabled 、ancillary role 和权重。这些状态描述属性存储在逻辑网络中。
3网络建立
3.1介绍
一个地理网络必须建立在一个feature dataset中。地理网络是由Dataset中的feature class组成的一个拓扑关系。
最基本的做法是要先确定哪些feature class要参与到网络中。在ArcGIS中面feature是不能建立网络的。确定了哪些图层来组建网络后，就可以来确定网络中的权重。最后可以设置一些别的参数，如Disable和AncillaryRole等。
有两种方法来建立地理网络。一种是建立一个空的地理网络，第二种是在已有的feature classes的基础上的网络。
一、建立一个空的地理网络
可以用ArcCatalog建立一个地理网络。也可以使用ArcMap中的编辑工具来建立网络。当然可以采用VB、VBA或C++代码将feature加入到网络中。
建立一个空的网络有以下几个步骤：
1、使用ArcCatalog来建立一个feature dataset用来装载地理网络和网络的feature class。
2、使用ArcCatalog在feature dataset中建立一个空的地理网络。
3、使用ArcCatalog在feature dataset中建立新的feature classes做为地理网络中的元素。
4、使用ArcCatalog建立逻辑网络中元素的connectivity rules。
5、使用用户定义的脚本语言或者ArcMap编辑工具加入feature。
二、使用存在的数据建立地理网络
在ArcCatalog和ArcTools中有工具可以实现用现存数据建立地理网络。当然前提是你要这些数据并且这些数据要作为网络中的的一个角色。
3.2网络如何建立
通过现存的数据建立网络是一个大的操作，要考虑花费时间和消耗的系统资源。这些主要由输入的特征的多少来决定。如果这些特征请求了吸附（snapping）操作，则建立网络所花的时间主要是在特征吸附上。网络建立过程有以下几个步骤：
1、如果选择吸附，吸附简单特征（simple feature）；
2、如果选择吸附，吸附复杂特征（complex feature）；
3、建立一个空的逻辑网络；
4、在Geodatabase中建立网络模式（network schema）；
5、从输入的特征类中选择属性用来计算权重；
6、建立拓扑关系；
7、根据需要建立孤立连接（orphan junctions），在逻辑网络中加入连接特征（junction features），并初始化连接特征的Enable值；
8、给连接元素（junction features）设置权重；
9、在逻辑网络中加入边（edge）；
10、设置边元素（edge elements）的权重；
11、在Geodatabase中建立必要的索引；
3.3关于吸附
明智的选择是在建立网络之前要保证数据的纯净（clean）。纯净数据在这里是指所有在网络中连接的特征在几何必须保证其一致性。就是说，没有悬挂弧段和伪节点等。然而在现实中很难做到这样，那么数据就要在网络建立过程中可能进行吸附操作。
了解基于吸附的连接在建立网络时如何实现和特征的几何特征是如何调整来建立连接是非常重要的。
按照前面说的吸附可以分为以下几种来处理：简单边界吸附、复杂边界吸附、节点簇、自连接、重合连接点。
3.3.1简单边界吸附
依靠简单边特征构成的连接只能在边特征的端点上，在中间的部分即使有节点存在也不能建立连接。
3.3.2复杂边界吸附
对于依赖复杂边的连接建立可以在边的两端或者在其中间，如果中间没有节点，那么会在连接处新建一个节点。当吸附到复杂边时，连接特征必须是一个端点。当一个中间部分和中间部分在一起时是不会建立连接的。
3.3.3节点簇
两个对象吸附时，如果一个中有多个节点在容差范围内，那么我们称这些节点为节点簇。与一个节点簇吸附时，会与其中的一个节点吸附，但不一定是最近节点。
3.3.4自连接
一个对象自身的两个节点在容差范围内这种连接不会建立。如果建立则是自连接。这种连接就是环流，在实际中不存在，或者可以用多条流来代替。
3.3.5特征调整
在建立网络过程中吸附过程中，要了解在吸附过程中几何特征是如何调整的。在用向导建立地理网络时部分或者全部的特征类被指定为可以调整的，这些是可以进行调整的。那些在不能调整的特征类中的特征在网络建立过程中固定不变。
在吸附调整中，所有特征类中的所有特征都具有相同的权重。这就是说，要同时调整一个吸附过程中的所有特征，且他们都移动相等的距离来相互吸附。如果其中有一个特征是不可调整特征，这只能调整可调整特征。
3.3.6模式锁定(Schema loaking)
建立网络时，所有输入的特征类都需要有排外锁定。如果输入的特征类是共享锁定，那么网络就不能建立。
2006年8月14日
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一、空间参考的概念
空间参考是要素类（Feature class）或者要素集（Feature dataset）的属性，对于独立的要素类（stand-alone feature class）和要素集（feature dataset）都是必需的。空间参考的概念包含以下三个属性：
• 坐标系统（Coordinate system）
所有的空间信息的量算都是基于某个坐标系统来的。坐标系统包含了起算原点、以及计算单位等参数。坐标系统分为两大类：
其一为球面坐标系统，以经度/纬度来量算球体（或近似球体）表面的距离。
另一类为笛卡尔坐标系统，量算的是平面的表面距离。通常纸质地图就使用了笛卡尔坐标系统。
• 投影（Projection）
投影是用于将球面坐标系统转换到笛卡尔坐标系统的数学方法。投影可以将经度/纬度量算单位转换为米这样的制图人员更容易接受的数值单位。由于经纬度数值在不同纬度（从赤道到南北极点）下代表了不同的距离，并不能够准确量算距离或面积，因此投影在很多应用中是极其需要的。
• 精度（Precision）和空间域（spatial domain）
精度，是Geodatabase中表现数据存储的一个无量纲的单位。精度决定了两个坐标之间最小的距离（注意：精度本身不是计量单位。两个坐标的最小距离，是由精度的数值和地图单位综合得到的）。此时，小于这个最小距离的坐标值将会捕捉到一起。这个距离越小，对于几何存储空间的需求越大。
空间域是Geodatabase数据存储的坐标空间域，当指定一个要素类（集）的坐标空间域以后，不在此空间域内的几何数据将无法存储到这一要素类中。
二、空间参考属性的再分析
数据的坐标系统和投影是由坐标值决定的，用于准确的地理定位。在创建数据的时候，就应该为数据准确定义坐标系统和投影这两个属性。这样，数据便可以和其他坐标系统和投影互相转换。在创建数据或之后使用数据的任一时刻，都可以修改坐标系统和投影，这样的操作不影响数据的几何坐标值存储。例如在某些数据格式转换后，转换后的数据经常带有默认的坐标系统和投影信息，并不能反应真实的坐标属性，应该及时将这些属性改正。
精度和空间域只能在Geodatabase创建的时候指定，如果需要修改，必须重新创建要素类，并指定Geodatabase的精度和空间域。
上图为坐标系统参数
上图为坐标与和精度值参数
三、空间域和精度值的确定
1、整型存储
在Geodatabase的内部坐标存储中，使用整数来存储坐标值。使用整数存储坐标值有以下优点：加快处理速度；数据高效压缩；高效支持Geodatabase拓扑（Geodatabase拓扑使用几何重合的机制来维护拓扑关系）。
在内部的坐标存储中，Geodatabase将坐标数值四舍五入转换为整型；在客户端显示中，Geodatabase将其转换为原浮点型数据。Geodatabase使用精度（Precision）参数来放大原始坐标值，这样在四舍五入转换时保证数据原有坐标值的精确度（accuracy），不会丢失几何数据信息。精度值的选择需要恰当。
精度值是在创建数据的时候指定的，选择小的精度值会导致几何信息损失，选择大的精度值则会使原始坐标值放大过多（即保留了不需要存储的数值），浪费了存储空间，而使得数据库存储效率下降，性能降低。
精度值为1：
X：2322794.15456903 * 1＝ 2322794
Y：720434.057424851 * 1 ＝ 720434
精度值为100：
X：2322794.15456903 * 100＝ 232279415
Y：720434.053424851 * 100 ＝ 72043405
使用精度值的结果会使图形坐标值变大
将直接影响要素类的存储空间开销
如上例中，若知道数据的小数点后两位为有效数值，则Precision应该选择100；选择1会导致有效数值丢失，选择10000（大于100）则保留多余的数据。
2、空间域
一般情况下，Geodatabase使用最大32个bit来存储正型数值。其中一个bit位用于存储符号，另外31个bit用于存储数值。也就是说，如果Geodatabase的最小值为0，那么最大值为2的31次方。
Geodatabase中所有的要素类（要素集）都存在坐标空间域，由minx，miny，maxx，maxy四个参数确定，这四个参数制定的是Geodatabase的空间域范围，而不是地图的数据范围！地图数据必须落入这个范围内，才能够存储于该空间域中。
3、空间域参数x/y和precision的关系
空间域中的参数minx，miny，maxx，maxy，precision存在这样的计算关系：
(maxx – minx) * Precision 小于或约等于 2的31次方
(maxy – miny) * Precision 小于或约等于 2的31次方
因此，在设置空间域参数的时候，只需要确定minx、miny、precision，maxx和maxy便会自动算出。
4、Geodatabase内部的坐标存储
X_storage = 四舍五入 [(X – minx) * Precision + 0.5]
Y_storage = 四舍五入 [(Y – miny) * Precision + 0.5]
其中，X_storage和Y_storage表示x、y的内部存储数值；X和Y表示原始坐标数值；minx和miny表示Geodatabase空间域的最小值；Precision为精度值。为了避免临界值出现，在四舍五入之前，系统自动添加0.5，保证四舍五入后为至少是1的正整数。
四、空间参考使用不当与导致的情况
1、 坐标系统
A、 错误的坐标系统元数据信息将使数据无法得到准确的显示，不能与其他的数据进行动态投影转换
B、 不推荐使用无坐标系统，会导致数据在显示过程中，显示比例尺失效；或空间查询中，度量值失效等现象
2、 坐标域和精度设置
A、 minx、miny、maxx、maxy不足以容纳要素坐标数值，出现数据越界无法存储的情况
B、 过低的精度值，导致几何信息丢失
C、 过高的精度值，导致存储效率降低
注意：
A、在数据转换为Geodatabase的过程中，默认的参数使用过高的精度。这样的使用会导致ArcSDE中的数据大幅增长。
B、M、Z坐标域的原理同X/Y坐标域。
案例
若知道：地图数据的范围为x1、y1、x2、y2，地图单位为米。数据的准确度到达小数点后3位。
则精度和坐标域的设置为：
精度值 = 1000
minx = x2（x2 < x1）
miny = y2（y2 < y1）
Maxx和maxy自动算出即可。
注：x2越接近x1、y2越接近y1，效率越好。
文章来源：GIS信息网
2006年8月7日
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Subtypes and attribute domains
NOTE：不能在ArcView® 授权模式下新建一个Subtypes；但是可以在ArcView 下读取classes with subtypes.
地理数据库(geodatabase)是以组件(objects)的方式储存每个地理数据。这些组件可能呈现的是真实世界的非空间性数据；也可以呈现这真实世界的空间数据，ex：水管的网络分布。每个组件又可以分成2种不同的形式储存于地理数据库中：
1.Feature classes：储存空间的数据。
2.Tables：储存非空间性的属性数据。
这些组件不管是在feature class 或是table 中被组织成subtypes ，而且彼此间都有一定的规则关联。ArcInfo™就是依据这些关联来帮助我们维护整个地理数据库获取到有用的组件。
Subtypes and validation rules (Limited in ArcView)
Tables 和 feature classes 都是储存同一个类型的objects，换句话说，objects 都具有相同的behavior 和属性( attributes )。举例来说：一个自来水管线的feature class 就是储存有关于自来水管相关类型的图，但是全部的有关自来水管的图都会具有相同的behavior以及属性数据(ReferenceID、深度、材料、地质、大小尺寸)
When to use subtypes (ArcInfo and ArcEditor only)
一个好的地理数据库设计决定在于是否我们有正确的再适当的地方使用subtypes 或着在适当的地方增加一个feature classes 。当我们想要尝试去区别objects 藉由其基本的值、attribute domains,、connectivity rules和 relationship rules，最好的办法是为每一个单独的feature class or table新增可以区隔的subtypes。当我们想要区隔 objects 根据不同的behaviors、attributes、access privileges，我们必须新增一个feature classes。
Attribute domains
Attribute domains 是用来限制(constrain) 在any particular attribute for a table, feature class, or subtype被允许的值(values)。任何一个feature class 或者table 都会具有一组attribute domains 用在不同的attributes 和(或者) subtypes。这些attribute domains 可以在地理数据库中不同的feature classes 和 tables中被分享。Attribute domains 没有权利去允许或者不允许在具有关系型的字段(associated field)有空的值(null values)。当我们再地理数据库中建立一个table 或着 feature class 的时候，就应该要决定是否要给予Null Value的权限。所以当我们遇到没有Null Value权限的字段时，我们就必许输入数据，因为Null Value将是为数据的一部分。
attribute domains有两种不同的类型:
lRange domains
range domain 是对于一个数值型属性(numeric attribute)给定一个范围(a valid range of values) 。
在自来水管的范例中，假如水管管线所能承受的压力在50到75磅之间，那我们在给定range domain时，就要遵照这个范围(50到75磅)之间来给定适当的值。
lCoded value domain
coded value domain 可以被应用在不同类型的属性里，ex：text、 numeric、 date…….等。
简单的来说就是「给定代码」，可能根据不同的属性特性，给定不同的代码来代表各个属性特性。
Ex：在土地利用的数据中，可能用1来代表农耕地；2代表建筑用地….等。
Splitting and merging features
当我们在编辑数据时，我们常常会将一个feature数据分割成两个feature，或着把两个feature数据做结合或成一个feature数据。
举例来说，在土地利用图中，我们可能依据不同的分区特性分割成两个或多个分区；同样地，我们也可以将两个或多个邻近相同的分区特性merge成一个。对属性里面的值而言，当我们在做Split动作时，是被一个Split policy所控制的；相对而言，当我们在做Merge的动作时，也是被一个Merge policy所控制。每一个 attribute domain 都会具有split policy 和merge policy。当我们对feature做split或着merge的动作时，就会依循着这些policies来决定哪些值应该分到某个特别的地方去(determine what values the resulting feature(s) have for a particular attribute)。
Split policies
在做Split动作时，不管对任何一个table、feature class或着subtype而言，都会具备以下三个policies的一个，来控制输出object的属性值。
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Default value： 对产生出来的属性值给定一个默认值(default value )。
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Duplicate： 对产生出来的属性值给定一个与原本相同的值(copy of the original object’s attribute value)。
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Geometry ratio： 对产生出来的属性值依据某个比例来计算，给定一个值(a ratio of the original feature’s value )。这个比例是依据在分割时所给的比例而定的
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ex：若我们以平分的方式分割，那么所出来的属性值 就会评分原本的值。但是使用Geometry ratio的方式有一个限制，attribute domain必须是为数字型(numeric field types )。
Merge policies
当有两个features 要merge 成一个feature 时， merge policies 控制了新的feature里面的属性值(the value of attributes)。
Merge policies有以下三个：
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Default value：对merge后的feature给定一个默认值。这是惟一一个对不是数字型态的字段(non-numeric fields)和 coded value domains的merge policy。
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Sum values：对merge后feature的属性值，是为原本属性值的加总(the sum of the values from the original features’ attribute)。
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Geometry weighted：对merge后feature的属性值，是衡量其权重大小来计算给定的值(the weighted average of the values of the attribute from the original features)。
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Schema locking
当我们在对subtypes、default values 和 attribute domains作修改的动作时，如果别人同时在读取相同的数据，将会不能读取。
必须等到我们修改的动作完成后方才能读取数据。想要知道更多有关Schema locking 的信息，请参照Geodatabase items。
参考文献：Building a Geodatabase
年轻人坐在一个教学大厅时，一面看着瑜伽课程，一面等着和瑜伽老师谈话，她是
个叫做维琪·克夫特太太的人，是名单上的第二个人名。如同他的第一个老师一样，克
夫特太太一听到中国老人，就十分热诚地希望能跟年轻人见面。
下课后，学生们跟老师道过别，就陆续解散了，留下年轻人和克夫特太太。年轻人向克
夫特太太走去，并自我介绍。
"很高兴能见到你，"克夫特太太带着微笑说："是一个中国老人建议你来找我的？"
"是的。"年轻人答道："可是我连他的名字都不知道呢！"
"我自己也只见过他一次，"克夫特太太说："那是好多年前的事了，我永远不会忘记。"
"为什么？"年轻人问道。
"因为他救了我一命。"
年轻人惊异地说："他救了你一命？真的吗？"
"我那时受着慢性气喘病的折磨，这个病从我小时候起一直恶化下来，那时我呼吸得很辛
苦，非常痛苦而困难，我得用呼吸器的辅助才能把症状控制住。日子过下来，气喘病却
越来越严重，我对呼吸器的仰赖更迫切了，上楼梯也会让我喘个不休。
有一天，我在追赶公车之后狠狠地发作了一次，我推开周围的人，想要呼吸空气，我把
呼吸器拿出来，可是它竟然失效了，里面的化学药剂都用完了，那一刻，我真的以为自
己就要死了。
之后我只记得，一个矮小的中国老人把他的手放在我背上，突然间，我的痛苦消失了。
真是太奇怪了，我感觉到一股强大的精力涌上来，然后就能够呼吸了。我以前从没有过
那种经验，那种轻松的效果甚至比使用呼吸器还好。我问他为我做了什么，他说，他只
是把挤压在我上背部的一股气体放出去罢了。
我其实并不完会了解他所说的意思，可是我知道他对我做的是一个神奇的经验。我不知
道他的名字，也没有再碰到过他，可是他却是我的救命恩人。
他那天坐在旁边的椅子上，我恢复了之后，他告诉我有关健康的法则，而这就是我克服
气喘病的方法。"
"你是怎么克服气喘病的？"年轻人问。
"我完全改变了生活方式，从吃的食物，到舒解压力的方法，还有运动的数量和形态。健
康的秘密有十条法则，每一条都很重要，可是其中对我最重要的就是--呼吸的秘密。"
"那到底是什么？"年轻人问道。
"生和死的差别，就是存在于我们的一呼一吸之间。深呼吸对我们的健康有关键性的影响
，如果我们要追寻健康，我们必须先学会正确的呼吸。"
"可是怎样才是'正确'的呼吸？"年轻人问："我们不是靠着本能呼吸吗？"
"是的，呼吸是本能的，而且它是完全自然的过程，可是许多人都失去了这项本能。当你
成天坐着，拘禁在空调办公室中；做一点点运动，或甚至不运动；很快地，你的横隔膜
和胸肌都变得虚弱了，这就使你实际上无法正确的呼吸。"
"为什么呼吸正确这么重要呢？"年轻人问。
"呼吸是维持生命的必需品。身体可以一星期没有食物，几天没有水而仍可能存活，可是
没有了氧气，人体不消几分钟就没办法活了。
这个道理太简单，而且人人都懂得，因此很少有人会把它拿来认真的思考，然而不可否
认，这却是健康和自然疗法的最根本关键。你看，当你呼吸的时候，你实际上是在帮助
身体获得滋养，因为氧气是运送养分的交通工具，它把你吃下去的食物及养分往身其他
部分运送。你可以吃世界上最好的食物，吞下最昂贵最有效的维他命、矿物质等辅助品
，可是在它们被送到全身的每一个细胞里之前，这些都是没用的东西。而为了能够有效
地发挥运输效果，你必须好好地呼吸。"
"同时，呼吸还有另外的好处，"克夫特太太说："我们吸入的氧气，事实上可以创造出精
力的。"
"这是什么意思？"年轻人问。
"嗯，你看过大火没有？"
"当然有。"
"你对着大火吹气，会发生什么情况？"
"火焰会增大。"
"而且……"
"火会烧得更旺。"
"对！"克夫特太太说"火会烧得更旺！我们身体里也会发生同样的情况，当细胸正燃烧热
量时，氧气会让热量烧得更旺盛，这不就创造了精力！"
"我明白了，所以呼吸运送养分到欠的身体各部位，并且帮助我们的身体创造精力。"
"对了！你抓了重点了。不过还有其他的，呼吸不但控制全身的氧气运输，还控制着身的
淋巴液运输。"
"淋巴液？"年轻人不解地问。
"淋巴液是一种类似血液的液体，包含着血血球，可以保护我们的身体，抵抗细菌和病毒
。在我们体内有许多淋巴液，事实上，淋巴液比血液多四倍以上。淋巴液在我们的身体
里循环，而基本上，它是我们身体的污水处理系统。"
"它是这么运作的：自液从心脏压出来，从动脉流到细小的毛细管中，血液把充满养分的
氧气送到毛细管中，而在这毛细管中，养分和氧气被散布到细胞周围的淋巴液。你身体
的细胞知道自己需要什么，取走了健康所需的养和氧气，并排出毒素。有些毒素依自己
的方法回到毛细管，而大多数像死细胞、血蛋白和其他有毒物质，就会被淋巴系统除掉
。"
"原来是这样，"年轻人说："可是，又是什么让淋巴系统运作呢？"
"问得很好。身体中的淋巴系统主要由两种方法来使其活化--运动和深呼吸。其实，研究
报告显示，适当的身体运动配合深呼吸运动，可以使淋巴的排泄速度增加15倍。对了！
光靠简单的深呼吸和适量运动，就可以有百分之一千五百的进展。"
年轻人觉得惊讶，因为怕忘掉，他赶紧埋头记下自己刚刚听到的。
"身体细胞仰赖淋巴液，把过剩和有毒的物质排除出去，"克夫特太太解释说："如果这些
有毒废物没有排送出去它们会在身体内累积。你能想象，如果你家的垃圾筒没有定期倾
倒干净的话，会有什么后果？"
"那一定会发出怪味道来。"
"没错。因为微生物和真菌会长出来，老鼠和蟑螂也会出现。"
年轻人点点头。
"所以，若我们体内的有毒物质没被排除的话，也会发生一样的情况--细菌繁殖起来、寄
生虫长出来、病毒侵入。这也是为什么运动员比一般人较少罹患慢性恶性疾病，譬如癌
证、心脏病和糖尿病等的原因。其实，根据一项最近的医学研究显示，非运动员比运动
员更容易罹患这些疾病的比例是7倍。"
年轻人在笔记本上记下更多重点。
克夫特太太继续说："呼吸的技巧对于控制疼痛也有效果，所以越来越多的孕妇，开始学
习一种特别的呼吸方法，以帮助减轻分娩的疼痛。"
"学习正确的呼吸还有另外一个非常重要益处，"她说："就是对我们情绪上的影响。深呼
吸可以舒缓胸部的肌肉，同时，对神经系统也有镇静效果。"
"所以每当人们感到紧张或激动的时候，就会被建议深呼吸几口气来放松，道理就是在此
，是吗？"年轻人问。
"完全正确，"他的老师说："我在教授瑜伽的时候经常会很紧张，然而当我做一些深呼吸
，我马就感觉平静而放松多了。再看看抽烟的人，不是香烟使他们放松，而是深呼吸。
可惜抽烟会还来大问题，香烟中的毒素会毁坏我们的肺，让肺部充血。"
"这些听起来都挺有道理的。"年轻人说道："可是，我要怎么学习正确的呼吸呢？"
"这个问题很好。"老师说："答案也很简单，你必须重新教导你的肺如何呼吸。在加州曾
经举行一个临床研究，就是把一个摄影机放入人体内，然后观察记录哪一种深呼吸对淋
巴和血液循环，有最好的正面效果。结果发现最能有效活化身体，刺激淋巴循环的运动
，是这种呼吸方法。
试着依照这种频率呼吸：用一拍吸气，停四拍，然后两拍吐气。因此，如果你花4秒吸气
，你必须憋住那口气16秒之久，然后花8秒吐气。用这种比率做10次呼吸--一拍吸气、停
四折、两拍吐气。不要勉强自己，从三四秒的吸气开始，再慢慢增加。从腹部呼吸，想
像你的胸部像个真空吸尘器，正把所有毒物吸出你的身体。"
"我了解，"年轻人说："可是为什么呼气必须比吸气多两倍时间？"
"因为在你吐气的时候，正是淋巴系统清除毒物的时候。"
"那又是为什么，我必须比吸气多四倍的时间来憋住气？"
"因为那是血液完全氧化，而淋巴系统充分活化的时候。"
"这个运动要多久做一次？"年轻人问。
"至少要一天三次，早上、中午、晚上各一次，渐渐地，不用特别想着，你的肺就自然而
然可以深呼吸。正确、深沉，横隔膜式的呼吸会再度成为你的本能。"
"只要试着做这种简单的运动，10天之内，你的精力就会增加，而感觉自己像换了个人似
的。"
"我会的，谢谢你！这真的是很棒的一次谈话。"年轻人愉快地说。
"随时欢迎你，"克夫特太太说："把我所学会的教给别人，总是让我很开心，也同时使我
的健康有很大的进展。"
当天晚上，年轻人仔细读自己的笔记。
健康的第二个秘密--呼吸的力量
生与死的差别，只在一呼一吸之间。深呼呼：
要以帮助克服疾病，帮助血液和淋巴液的循环。
可以放松神经系统；协助我们创造精力，郐缓精神和情绪上的压力。
可以丰富、清洁、放松我们整个身体，并使心灵平静。
早上、中午、晚上请按照下面指示练习：
尽可能舒服地吸气，
吸住气停止四倍的时间，
以两倍的时间吐气，
重复十次。
2006年4月26日
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以下发生于四月八日！
睁开眼……（迷忽了几分钟）起床，这个小地方有两张床，好像没有别的东西了，恩什么都没有了，只有两张床。
出去看了一下，还有十几个人也住在这，都是做土地调查的。这个估计就是我们在这个镇做调查的基地了。
昨晚上给我们安排睡觉的地方的那个姓魏的人看我们起来了，过来对我们说：早晨自己去吃饭，每天早饭补贴三元！
他说话的声音简直是个公公，不象个爷们！（以下简称魏公公）
于是和邵公和我去吃饭。我们走过一个细长的走道，然后看到一条冷清的小街道。街上没有什么店，也没有什么人。魏公公走过来告诉我们往西走，然后会看到一个比较大的街，那条街上有吃早饭的地方。我和邵公就走了过去。
过去之后，果然看到了那条比较大的街道（还没有六洞前面的那条路宽）。
感觉那条街道人不多，有两家早点摊子。我们挑了一家，进去，一个人过来问我们吃什么？我听明白了，邵公没有听明白，和那个人沟通了半天才点了一个鸡蛋汤和几个包子。而我早就吃上面条了。说道面条我就浪费点口水了，那个面条我没有敢吃荤的，我要的是素面。那个素面上漂着一些白肉，有点呕吐的冲动！那个面条是那种黄黄的颜色，就是便便的那种颜色！我决得闭上眼镜吃，那个一入口，那个味道，太咸了。忍住，一口一口的吞了下去，哇，受不了了。
我实在是受不了了叫了邵公敢紧的走了。再看邵公，他早就受不了。买单，走！
一路回去，发现这个小镇就两条街，我们住的那条和吃早饭（不能称为早饭，简直是……）的那条，都不长一两白米左右。
回到睡觉的地方，魏公公叫我们跟着他们下去走一下，我们就跟着一位叫左的高手下去。
那位姓左的，一个大肚皮，看样子肚里有货。
于是我们去了一个小村，没有什么好说的，很多的狗，很多的牛屎。没有什么好路，回去一看鞋子已经寿终正寝。
中午是他们安排在一个农户家吃得饭。吃的是什么个水塘里长的某未知名字的野草。还有个什么蚕豆叶子的汤，满碗的清味，没法入口。还有个什么蒜苗。都没有办法吃！忍，吞了一点饭！
妈的，忍不住了，骂一句！
吃完饭回去睡了一下。然后在小店里面和那些人日了一下白。
知道了不少东西。那些人都是本地人，但都是做土地调查的职业选手。很多人都有很丰富的经验！虽然他们的理论并不怎么高，但是大量的实地工作经验弥补这点不足。
日了一下午，累！邵公睡了一下午。
晚饭是在我们休息的地方吃的。也就是在基地的旁边的一个农民家吃的。本以为能吃些好的，结果和中午在外面吃东西都一样。估计这个地方的人一般都是吃这些东西。
靠，吞。没有吃饱，已经好久没有听到吃饱的那个声音了。
吃完，去房间用冷水随便搞了一下当做洗了。没有电视，联收音机也没有。
唯一的电产品是一个三十瓦的灯。
当然还有我们的手机。
睡觉了……，本来还想去买鞋子的，太累了不想动了，妈的，困觉…
以下发生在四月七日。
早晨：六点起床。邵公把我搞醒的，狠他一生一世。古时候有人说过：一日之什么在于早晨。我理解为：一天中只有早晨睡好了，这一天才有精神做事！恩，和古人理解的应该八九不离十吧。
上午：
……
吃饭
……
上课
……
（不多说了，和昨天一样的）
中午：
吃饭。田同志要我们晚上跟别人一杯起到荆州然后由江临县的某某（早晨起得太早，没有休息好，导致今天一天记忆力减退）人接我们到江临。
中午没有怎么休息收拾了一下东西。
下午：
…（太困，不多说，和昨天一般，没有想法）
晚上：
吃过饭后回到麻雀楼拿了东西就上车去荆州某单位去的等人接我们去江临。
……
（脑细胞罢工）
……
七点二十多到指定地点，被人扔下车。
……
（等待一江临人氏）
……
这时我们将东西放在单位的门位那，在门位值班室苦苦等待！值班室后有一超级帅的大狼狗，把邵公吓得宁可在外冻着也不在值班室待着。当时温度非常的低。（希望邵公看到不会砍我）
……很长，相当，非长，…的时间过后，来了一辆车把我们拉到什么地方（当时不知道）。
开了一个多小时后在一条小路边停下。
下车后，看四周围黑洞洞，静悄悄地，没有一点声音（本能进入一级戒备状态）。那位江临人把我们带到路旁边唯一有灯光的一间房前。此时我才看清他的样子，高，老，瘦，有种很精干的感觉！他在前面带路，进门后，走过一段很长的过道，没有灯光。转了一个小弯看到了几束灯光，听到了几个人的说笑声。（解除戒备）
一位姓魏的人给我们安排了一个睡觉的地方，叫我们早点休息！
我太累了，主要是早上没有休息好，加上刚才的一惊一咋，躺在床上就睡着了。
半夜发现身上好痒，没有注意，接着睡。
未完待续…
以下发生在二00六年四月六日早晨六点半！
睁开眼睛，揉了一下，呓，这是什么地方？哦，原来是这样阿（祥情见四月五日）！
叮叮咚咚，洗脸刷牙穿衣服的声音，然后走过一条街，吃了一碗面，当作吃了早饭！早饭没有学校食堂的好，只有面条和烧饼（没有华农门口那个师傅作的好）。水土不服的症状之一！
田同志（四月五日中的田中年妇女）带我们去听讲座！很近，到了之后和邵公找了一个靠窗户的位置座下来准备听课！四周围都是一坨一坨的人用非普通话进行一些沟通，我完全的听不懂，搞得我就不象银河系的人！巨郁闷！水土不服症状之二，沟通障碍！
八点三十分上课，八点二十左右来了一个老同志，后来知道这人是王老头。此人衣着老土，一服没有睡醒的样子，估计从来没有梳过头发，要梳也就是用手捣腾一下！此人的出现证明了老子说的：大隐隐于市！王老头是一位超级技术强人！
讲课都是一些关于如何做土地更新调查的，主要是外业的调查方面的东西。听课的人都是村一级的地方技术人员，王老头根据这一实际情况，结合他多年的工作经验，把课讲得通俗易懂，生动幽默！害得我抄了一堆笔记，打读上研究生就没有这么认真的的写笔记！
具体讲的什么东西就不多废话了！主要是有以下的一些提高：
一，这些学校里面学不到的东西和以往在学校学习的理论结合，进一步了解了如何将理论结合，实际操作中如何体现技术含量，理论和实践中存在的冲突，如何根据实际情况解决这些矛盾。
二，间接的知道了一些在地方上开展工作时要注意的一些当地默认的东西。
三，知道了国标中规定的一些东西在实际工作中不能开始时要根据地方特色做一定调整，这也是工作中体现的地方特色。
上午11 :30就下课，然后突然的田同志叫我们一起吃饭！靠，听课还有工作餐吃！
饭菜不错，就是荤的太少了，吃饭的时候一堆人不知道在说些什么东西！我可什么都不管，吃不好，我还是要吃饱的吧。咕咕……，吃饭的声音，持续分钟后，肚子塞满了，嗓子里发出吃饱的消息后，决定罢口！准备给接头人田同志说了一声就回到五脏具全麻雀楼休息一下。田同志告诉我们下午两点半上课！
挺着塞满大米的肚子躺在床上，一秒后睡着了。
…………
邵公把我迷迷糊糊的整到了上课的地方，我又抄了一坨笔记！有一点想法！就是感觉讲的东西实用性，操作性特强，不需要什么理论基础，具有很强的地方特色！脑袋好像有坨脑细胞不想听了，但是大多数的脑细胞还是没有罢工的，一直坚持到五点半！
下课，吃工作餐，菜有点变化，但还是没有肉。填塞肚子直到发出塞满的信号声。
回到麻雀楼，对着镜子看了看，发现廋了。（主观感觉，应该没有这快的，才两天而以）
…………
（洗头，洗脚丫子，……）
…………
（估计已经睡着了，没有和邵公日白）
下午座车到松滋培训，关于土地利用更新调查的。3 点半在宏基上车，具不太可靠消息要到晚上才能到目地地。一路无话，值得说明的是到荆州一带后有一奇怪现象：路两边的树上鸟窝特别多！
到晚上七点半到松滋的一个加油站，当时风雨大作，我给邵公掩护，让他在路旁给一个接头人联系（邵公打了一个电话，具体内容不祥……一级内部基密……），得到消息去一个我们从来没有去过的地方！在路边和邵公等阿等阿，若干分钟（或小时）过后，和邵公发现一taxi经过，那个当时是相当and极其高兴阿，众所周知的是希望越…，失望越…。在衣服上蹭了一下眼睛片上的液体，不好，车上有人！心情沉默，愤怒中…
n（时间单位）后终于发现了一没有多于人的taxi，那个心情是一个字：爽！敢紧的上了车。上车后邵公和那开车的人JJYY……（当时太困没有注意，也听不懂）。然后又过了……（大概就是这么长时间），又转了……（大概有这么多的弯），到了一个大屋前面，哇，我的眼睛睁不开了，那个眩阿，就不说了！
然后找到那个接头人，是一中年妇女，从各个方面来说都是刚级格的那种。然后她带我们从那个超眩的房子旁边走过去，还往里面走了N远，转了N个弯到达一个找不到招牌的私人小旅馆。虽然门或面小，但是里到是五脏具全，不要瞎猜，里面还是蛮干净的！
洗了个猫脸，擦了了一下眼镜。然后随那位姓田的中年妇女去吃东西，菜就不多说了两个字：清淡！但我还是吃了不少饭的，人饿了什么都吃！吃饭的时候才知道那位田妇女的名字及其职务工作单位（对故事没有太大影响，保护他人隐私就不说太多）！
重点说道我们明天要在当地进行三天的土地调查的培训！平静…吃完了就回到那个五脏具全楼！一路无话。
到后洗了一下牙齿和脚丫子就在床上和邵公日了一下白，畅想明天没有的未来，………………………，睡觉中！其间酣声如驴，口水四益（猜测）！
注一：本小说有真实人物，时间，事件，地点购成，如有累同，恭喜你答对了那个郎子就是我。
注二：因本小说有其真实的背景，受到故事发生地域的影像，本故事中不会有超级美女或超级帅哥的出现，希望大家不要太失望！
2005年9月1日
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这篇寓言的作者把博弈论的一些基本的理论要素表现在这篇精悍的文章中，
写得的确非常精妙，大家不妨耐心品位以下！
那蚂蚁一直在旁边袖手微笑，待到此时，方才向狐狸说道：“狐兄豪气干云，小弟十分
敬佩，倒想领略一番。”
狐狸笑道：“不知蚁兄是要下里巴人还是要阳春白雪？”
蚂蚁奇道：“下里巴人又如何？阳春白雪又如何？”
狐狸缓缓说道：“下里巴人，至俗也，便是那乡间七旬老母，犹能听得手舞足蹈，击节
而歌。却可惜譬如那山溪之水，来势汹汹，去也匆匆，入骨不过三分矣。”
“那阳春白雪，又当如何？”
狐狸道：“夫阳春白雪也，一望无垠，恰似大海潮生，初时广袤沉静，星光点点，不觉
有异。然细心听处，远方隐隐似有天籁之音，像那闷雷滚过，却又悠扬有如长笛呜咽。
待到听得更是真切之时，又有冰河破碎，清泉下流，入小河，汇大江，浩浩荡荡，终归
大海，成了万丈涛声，千年不绝。” 蚂蚁叹道：“怎信世间能有如此神奇之学问。你且先让我们听听那下里巴人罢！”
狐狸道：“博弈便是赌博。” 绛仙不满道：“我说不准赌博的！”
蚂蚁摇手道：“姑娘莫恼，刚才既是我说要下里巴人，才有赌博这些鄙陋之事，须不要
怪狐兄。” 狐狸宛尔笑道：“姑娘也可把它看作打架。博弈之要义，先要知你是谁，要看你出手，
然后我的还手必要是最有利自己。此为最基本也。”
“然高手过招，赢在料敌机先。纵然彼先出手，但既知我是谁，故出手后，必要想以我
之能，当如何还手。彼出招与我还招，构成一个局面，非但可定我之生死，亦可以定彼
之生死。彼必要选择对其最有利的局面为先着。是故彼未出手，我已知其意矣。”
“那也未必！”绛仙插嘴道，“我可以用对方从来没有见过的天山折梅手，对方防不胜
防，便无从计算得失了。” “姑娘莫急，”狐狸道，“博弈论中，什么样的人用哪些招数，都是事先假定好的，也
是大家各方都知道的，而且大家都知道大家知道的，却不允许你弄些稀奇古怪的旁门左
道来捣乱。” “狐兄之意我已知之，”蚂蚁沉吟道，“于我方，最想知道的是对方如何出手，只要确
定对方的招数，我便可以在此前提下选择于自己最有利的应对措施，得到一个我的盈利
函数。然而对方也能想象到我盈利函数最大化下的出招，并因此计算他自己的所得。对
方所出招必定是能使他盈利最大的招数。”
“所以我便可知对方如何出招，对方也知我会如何应对。我若不如此应对，必定吃亏；
对方若不如此出招，必定不能使其利益最大。”
“Nod，”狐狸点头，“这些招数的组合，便成为了一条均衡路径。”
“但凡事总要未雨绸缪，难保中途哪个出错，出了一个对他自己不利的臭招，你下一招
也得针对新情况，解决新问题。”
“所以，对于局中人任何招数，无论香臭也罢，如果真的发生了，我们就要根据前面蚁
兄说的原则重新计算出招和应招。但是我们只朝前看，不算旧帐。”
“如果每一个回合的每一招（无论这一招的出现如何愚蠢）我们都想好了其后的最佳出
招和应招，即任何招数的出现，其后都有均衡路径；而最长的那条均衡路径，为整个博
弈的均衡路径。那么，我们就算完事大吉，高枕无忧了。”
但文书还是不服气：“你这个总是分了出招的先后顺序，所以别人出后你可以悠然地选
择自己最优的。倘若你们都是同时出招，你看到对手出招时，你的剑也已经刺出，变不
了招，岂非全都乱了套？” 狐狸笑道：“文书想的周到。不过这个虽原理与前无异，倒也不好用话来说，且先等它
一等。”“狐兄总是这么刚愎自用，”绛仙幽幽地叹口气，“俗话说，画虎画皮难画骨、知人知
面不知心。你怎么就一定知道对方是什么人？” 狐狸的心不觉颤了一下，因为很久以前自己也曾这般叹过，故而听来分外熟悉。不过这好比微风吹起的一丝涟漪，很快就从水面的这边，掠过水面的那边，然后就消失
了。狐狸道：“按博弈论的要求，我们即便不知道对方一定是什么人，但却知道他属于哪一
类人的概率。譬如是好人的概率是2/3，坏人的概率是1/3。能够知道这个，我们也可以
作出选择了。” “但是......”绛仙欲言又止，因为她想到了1/3的那种可能，所以她并不满意狐狸的这
个回答。但是她知道这已经是最好的回答。所以也不再问。
狐狸笑着把眼睛从她身上扫过。
“先前我们知道博弈中每个人是什么类型，然后我们可以算出每个人的盈利函数，每个
人的决策，便是根据这盈利函数来的。现在我们只知道每个人属于哪个类型的概率，也
还是一样按照刚才的步骤进行，只不过盈利函数成为数学期望值罢了。无论先出招还是
后出招，都是一样希望自己的盈利期望最大。” 文书嚅嗫道：“这个数学期望......”
狐狸乐了：“大二数学便有这些东东，文书缘何记不得了？譬如你有1/3的可能得到9元
钱，有2/3的可能得到18元钱，那你可能得到钱的数学期望便是9*1/3+18*2/3=15元。一
个量乘以自身的概率，便是数学期望。”
说到这里，狐狸不觉朝蚂蚁望了一下：“现在所说，虽力图下里巴人，但......”
蚂蚁已知其意，挥手道：“下里巴人也不应是文书这样的幼儿园水平，概率的起码意义要懂！”
“换言之，”蚂蚁笑道，“即便国人素质低，狐兄要说的，也至多是阳春白雪，未可算
是艳阳高照。在下还听的懂，尽管放心的说下去。”
狐狸摇头道：“我要说的，就要说完了。现在我们在每个局中人的类型、每种类型局中
人的各个招数上，都各假设一个概率，这些概率假设可全用符号来表示未知量，它们可
以代表小数，也可以代表0，也可以代表1。”
“但是引入这些符号之时，便要这些符号之间满足概率上的约束，譬如归一化约束。作
为代数式，这种约束是可以满足的。”
“此时，局中人选择策略，实质上便是计算概率。概率为0，便不选此策略；概率为1，
便一定选此策略，概率若为小数，则为混合策略。”
“令μa，μb，μc......为A，B，C......决策顺序中局中人所属类型的概率向量（各个
决策顺序的局中人可同可不同，但我们只把顺序作为区分标准），βa，βb，βc...... 为分布在相应局中人各招数上的概率向量。注意，这儿μa，βa等都是向量，譬如μa=( μa1，μa2，......μan)。”
“由此可以列出依照A，B，C......的先后次序决策时，各人的盈利代数式：
Ua=fa(μa，μb，μc......；βa，βb，βc......βn)
Ub=fb(μa，μb，μc......；βa，βb，βc......βn)
......
Un=fn(μa，μb，μc......；βa，βb，βc......βn)”
“现在先不考虑出招较早的那些人，首先考虑最后一个决策者，他当取βn*使得
Un*=maxfn(μa，μb，μc......；βa，βb，βc......βn)的βn*策略。此时，βn* βn
可以表示为μa，μb，μc......；βa，βb，βc......βn-1的函数式。因此可得（n-1）个决策者的盈利式为：
Un-1*=maxfb1(μa，μb，μc......；βa，βb，βc......βn-1) βn-1
同样又确定βn-1*，并消掉βn-1变量，依次类推。最后确定μa*后，把μa*的数值代入
其它所有人的策略代数式，即可求得依先后顺序计算的所有局中人均衡策略。此时，各
人的盈利函数为代数方程，自变量概率向量在0－1区间又是连续的，因此完全可用解方
程的办法来求极值。” “博弈论的全部内容，我便已说完了。”
文书呆了一呆，并不相信自己的耳朵，急忙从包里抱出本5、600页厚的《博弈论》，嘴
里嚷嚷道：“打死我都不信，那博弈论里面有什么完全信息、不完全信息、静态动态、
占优弱劣、多重性、贝叶斯、有限、无限、颤抖手、序贯......那么多花样，你却拿这
几句话来打发我，而且还是夹杂在童话故事中间！” “文书说得有一定道理，”蚂蚁也接口道，“倘若有如此简单，这些经济学家也不成其为经济学家了。狐兄终究是年少，须知武学一道，总是要循序渐进，不好来半点浮躁的。”
“我也如此说过他好多次了，他总是不听。”绛仙看了狐狸一眼，眼神中倒有一大半是怨色。
不过狐狸最受不了这种温柔的责备，因为这个时候还招也罢，不还招也罢，大约都是显得自己愚蠢。
“当真是没有这么简单，”狐狸暗自思忖，“譬如此时我便计算不出最优策略。”
但是文书看到大家都支持他，狐狸又没有作声，顿时感到自己把天底下最充分的理由都
占全了。于是打开书本，按书上的条目一条一条的问狐狸问题：
“譬如你就没有说什么是完全信息！”
“这个区分重要么？”
“不重要么？”
狐狸火了：“本公子不知道什么是完全信息一样可以搞定！”
“哈哈哈哈，”文书大乐，“狐兄开什么玩笑？什么是完全信息这种最基本的东东都不
懂，还要搞定？”它便笑着边转动脑袋望着蚂蚁和绛仙。
不过蚂蚁和绛仙都没有笑。绛仙有点担心的望着狐狸。这使得文书很扫兴。
蚂蚁镇静地道：“不妨等狐兄说完搞定的办法。”
狐狸朝蚂蚁投去感激的一眼，转向文书：“你说说什么是完全信息，看我能否搞定？”
文书便照着书本念了：“完全信息是指自然不首先行动或自然的初始行动被所有参与人
准确观察到的情况，即没有事前的不确定性......”
“Too simple！too naive！”狐狸不等文书说完就打断了，“你所说的完全信息便是我
以上方程中μa，μb，μc......均事先确定为0或1的情况！”
文书不料被如此打断，脸上一红，急忙又翻过一页：“那完美信息呢？”
“拜托！”狐狸微笑中夹杂一丝嘲讽，“每次你说一个东东，请随即念它的书本定义，好节省大家的时间！”
文书有点恼羞成怒，但是它克制住了自己：“完美信息，便是指你对别人究竟是什么人
和他曾经采取了什么具体行动都一清二楚，没有半点含糊！”
狐狸两眼朝天，懒懒地说：“就是μa，μb......βa，βb......都是0或者1。”
“纳什均衡：给定别人不动，没有人有兴趣动？”
“每个人盈利函数对于自己策略β的偏导小等于0。注意啊，这儿是偏导，可不是全导！
全导可是要好多人都可能调整策略了。” 狐狸答得太快了，文书决定把刚才蚂蚁的那个重磅炸弹扔出来：
“怎么解决静态均衡的问题，你还一直没有说过呢！” “Sigh!”狐狸啐了一声。
“你一样列出各人盈利函数多项式；然后对个人赢利函数取对自己策略的偏导为零得出
方程式，每个人都有自己的方程式。把这些方程式联解的解，就是静态博弈之均衡。”
文书急忙去翻下页，嘴里叽里咕哝的，想是十分的不满意。 它头也不抬：“子博弈精炼纳什均衡？”不过狐狸也不含糊：“μa，μb......βa，βb......都是0或者1时得出的均衡就是子博弈精炼纳什均衡！”
“不完全信息博弈？” “μa，μb......都是小数！”
“贝叶斯纳什均衡？” “只要我那代数式成立便是贝叶斯纳什均衡！”
“海萨尼转换？” “这是废话，不需要！你把μ换成β便是，符号变一变，计算上没有什么大不了的改进，画蛇添足！”
“不完全信息静态......” “什么静态都跟我刚才说的方法一样！”
“精炼贝叶斯均衡......” “停停！怎么个精炼法？”
“哼哼，”文书感觉大是欣喜。它骄傲地说：“听好了！精炼贝叶斯均衡就是......修改后验概率。”
它念了十分钟。蚂蚁和绛仙都糊涂了。“Robbish！”狐狸不耐烦地道，“莫不是知道某β已经发生，来确定某μ是否合理？” “你按我那式子计算出来的均衡策略解集中，倘若没有某β，岂不就μ出了矛盾？当然
是要修改μ，此时便需要进一步精炼；倘若解集中就有某β，则此均衡就没有问题，就
是那精炼贝叶斯均衡吧？说起来不过就是以前μ已知，求β；变为β已知，求μ而已！何必再安些名词出来？”
“那，不完美信息博弈的精炼贝叶斯均衡......” “同上！”
文书的脸色有些难看：“序贯均衡？”
“呵呵，你那序贯均衡无非是不想让人们在非均衡路径上乱来，所以想着任何零概率事
件都赋予正的小概率，好利用条件概率的性质到所有决策上是么？我那代数表达式在所
有策略上都有概率符号，不管它是零概率也好还是其它什么也好，保证在哪儿都不会乱
来！岂非不就是序贯均衡？”
“颤抖手均衡呢？” “只要第一步用代数式来表达，就也是颤抖手均衡！绝对没有那些乱七八糟的怪现象出现！”
文书语气开始有些软了。
“你能说说显示原理么？”
“不就是所谓的纳什均衡么？给定每个人的性质，可以设计出一个纳什均衡。要是其中
有一个人谎报自己的情况，便是单独偏离了此均衡，故结果定然对他不利。所以他的唯
一选择就是说实话。” “我便不信！”绛仙叫道，“你根本不了解别人的情况，居然就能让别人说实话！”
“是啊，这个显示原理也有个前提，就是其它所有人都说的是实话的前提下，单个人不
会偏离均衡而说谎。倘若其它多数人都是说谎，便不是单个人偏离均衡，而是多数人偏
离均衡了，此时谁能保证偏离不会得到更大的利益呢？所以社会环境的确是重要啊！”
“无名氏定理又是怎么回事？”
“这个是无限次重复博弈中的东东。一般说来，博弈中双方合作时得益最大，但若一方
不遵守合作约定，必定是另一方老好人吃亏。所以便引入惩罚机制：谁TMD违约，以后就
要处罚他，使他不敢违约。这便是无名氏定理的要义。”
“处罚的方式有很多，譬如既然已经违约，这个人是不值得相信的了，别人也决计不会
再想和他合作，所以便可能选择一个对这个人最不利的纳什均衡策略，使得此人受损—
—你知道，在无限重复博弈中，倘若损失不考虑时间贴现，则违约人因此受到的损失当
是无穷大；如果时间贴现为0，则违约人不会因惩罚而受到任何损失，所以必有一个贴现
值居于中间，使得凡大于此贴现时的损失，超过违约人一次违约的利益。”
“当然了，其它人倒未必一定要永远处罚下去，只要一段时期损失累计大于违约利益后
，大家又可以合作，倘若再违约，再开始一段时期的处罚。所以违约必亏，大家便永远合作了。”
文书黯然把书合上了。狐狸笑道：“还有么？”
2005年7月5日
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摘要: 看struct Edge { int v, w; Edge(int v = -1, int w = -1) : v(v), w(w) { } }; Edge(int v = -1, int w = -1) : v(v), w(w) { }这一句什么意思呢？？？见过几次了，只晓得是类似初始化的东西。到底是什么回事呢？？？显然，冒号后面要对数据成员的构造函数进行调用。就是成员初始化列表，用来初始化构...
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