第九节 数据逻辑学

1.9.1数据逻辑

一、数据逻辑

前面论述了逻辑场、逻辑网络、修改传递这些理论，逻辑场产生相互作用的数据逻辑，逻辑网络传播数据逻辑，修改传递体现数据逻辑对逻辑结构的影响，什么是数据逻辑，就是逻辑结构的一切相互作用，这里提出数据逻辑的统一形式，包括数据逻辑类和其他逻辑类：

数据逻辑=描述集+属性运算集+功能运算集

描述集是对数据逻辑的情况描述，比如数据的多态，其他逻辑的逻辑含义，属性运算集存放决定属性的方程组，某些变量的变化会影响属性，功能运算集存放决定功能的方程组，某些变量的变化会影响功能。

二、数据逻辑类

    数据逻辑类专指表达数据的数据逻辑，一种赋予逻辑意义的类，这种类包括描述集、属性运算集、功能运算集，与传统的裸数据的不同之处在于他的类形式，数据逻辑类的各种统计、运算、处理可以针对描述、属性、功能三个字段的记录的操作，数据逻辑类可以有简略形式，比如只有描述，省略属性和功能，这就和裸数据一样了，数据逻辑类即为逻辑结构学的数据。

三、数据逻辑类群

    一类相关的数据逻辑类在一起组成数据逻辑类群，简称类群，比如一个班的各个学生档案，又比如广州全市每辆机动车的登记，数据逻辑类群是一种新型数据库或新型数据仓库，由于逻辑结构学和人工智能都要创新数据学，要求废除传统数据库和传统数据学，所以这里不提数据库和数据仓库，提出数据逻辑类群的概念。

四、数据逻辑类群互涉

数据逻辑类群互涉简称互涉。

互涉研究是逻辑分析和逻辑挖掘的高级阶段，互涉研究需要互涉研究方法甚至公式，方法和公式怎么来，首先要将互涉双方的对象集合合成一个集合一个整体，根据这个集合整体的规律来寻找方法和公式，比如香港疫情和深圳疫情是两个对象数据集合，要研究两地疫情互涉则应该合并两地对象数据集合寻找共同的疫情数据属性或变化公式，再比如池塘水质的数据集合与各种水产的数据集合的互涉研究，仍然两个集合合并，合并后的集合的元素应该是每个水产元素增加水质影响这个限制条件，互涉研究可以用各种复杂高级的数据库技术和数学工具，如复杂统计，复杂筛选，赋值，矩阵运算。

数据逻辑类也简称数据类。

数据类群互涉研究即两个或更多的数据类群合成一个，算加法，我至少提出了两种加法，比如香港和深圳疫情互涉研究，因为两个集合数据性质一样，简单集合合并即可，一个鱼塘的水质数据类集合与水产数据类集合互涉研究，需要将水质数据类集合分别加入水产数据类集合的每个元素里，还可以探索其他加法，还可以探索数据类群之间的其他运算和这个运算的意义，互涉是逻辑分析和逻辑挖掘的高级阶段，研究过程中要结合研究对象存在的社会规律或自然规律

对于数据类连接和数据类群互涉的研究可以充分运用离散数学的各种理论成果。研究数据类连接和数据类群互涉需要运用群论的很多理论的。

举一个社会规律的例子，有这几个数据类群，房价数据类群，菜篮子数据类群，就业数据类群，收入数据类群，股价数据类群，人民满意度数据类群，不知他们的互涉规律，建立一个数据类群连接整体集合，集合数据类用上述数据类群的某种计算得到的指数，观察这些指数的实时变化和互涉情况，找出互涉规律，再用互涉规律设计新的运算连接整体集合数据类，则可以用这个数据类集合监控社会经济政治的发展状况了，还能研究核心逻辑量人民满意度的改造方法
        再举一个自然规律的例子，一样的方法，建立各种影响大气温度的数据类群的指数连接成的整体集合数据类，研究数据类群的互涉规律，找到规律再设计连接数据类群的运算，再建立一个新的整体集合数据类，用这个整体集合数据类观察监控互涉情况，研究改造大气温度这个核心逻辑量的方法
        数据类群互涉研究，建模，前景对人类有很重要的意义，可以引入各种高级数学工具，创造人类高度智能的生产生活环境

数据类群的互涉运算至少有两种情况，一种情况，设计一种运算将各个数据类群连接成整体集合，通过实时变量引起的数据类群整体集合的动态变化寻找互涉规律，一种情况，知道互涉规律，根据互涉规律设计连接运算，将各个数据类群连接成一个整体集合，观察监控重点逻辑数据的动态变化，掌握有关的社会或自然动态发展。

五、分布式数据原生态

    长期以来计算机软件领域用数据库统计、加工、处理数据，发展处传统数据学，但要看到宇宙中的自然数据和社会数据都是分布的，数据常常依附于对象，现在的大平台比如导航系统用传统方法建立数据库以后还得以分布形式输出给使用者，这给我们一个启示，研究逻辑结构学和人工智能都要用分布式数据代替数据库，要研究依附型数据代替库数据，数据逻辑、数据逻辑类、数据逻辑类群、类群互涉都是依附型、分布式，是当前最好的数据逻辑学。

1.9.2初级结构的数据逻辑

    初级结构的数据逻辑类存放在元素记忆集，可以形成数据逻辑类群和类群互涉，这种数据逻辑类是依附型和分布式，依附元素，数据逻辑类的通讯通过元素的信箱，数据逻辑类的统计、运算、处理、编辑通过自带属性运算集和功能运算集，数据逻辑类群可以整合属性集和功能集，产生代替数据库的效果，数据逻辑类的逻辑作用通过给各种逻辑方程的变量的赋值改变元素的逻辑结构。

1.9.3中级结构的数据逻辑

    中级结构的数据逻辑分两个层次，一个层次包括初级结构的数据逻辑，另一个层次是中级结构自己的数据逻辑，数据逻辑类存储在组织器官的存储器。可以形成类群和类群互涉，对组织器官有依附性，分布式，对存储器的数据逻辑类、类群、类群互涉的编辑可以用数据逻辑类的描述集、属性集、功能集和各自的集成，对组织器官的逻辑作用是赋值给各种逻辑方程，通过造成变量值的变化影响组织器官，组织器官的存储器可以与元素的记忆集通讯，产生分布式规律。

1.9.4高级结构的数据逻辑

    高级结构的数据逻辑分三个层次，第一层和第二层包括初级结构的数据逻辑和中级结构的数据逻辑，高级结构自己的数据逻辑类存放于脑记忆，脑记忆的规模大于组织器官的存储器，组织器官的存储器大于元素的记忆集，脑记忆可以存在大规模数据逻辑类群和大规模类群互涉，编辑方法可以用描述集、属性集、功能集大规模集成，对逻辑结构的逻辑作用也是赋值脑中的逻辑方程，可以大规模，即思想，脑记忆通过神经和感官与外界通讯，即学习，脑记忆通过神经与组织器官存储器和元素记忆集都能实现通讯，实现分布式规律。

1.9,5数据逻辑学对人工智能的意义

    逻辑结构学的数据逻辑学探索了一条发展依附型和分布式数据学的道路，应该看到宇宙的自然数据和社会数据都是依附在对象上的，都是类的特点，都是逻辑类的特点，传统的数据库只是站在传统工业的角度看数据，发展人工智能科技必须依附地分布地发展数据学，这正好与数据逻辑学吻合。