3.逻辑方程结构图创造的逻辑数据学

3.1提出新的数据学

运用逻辑方程结构图提出新的数据学和新型数据，新的数据学称作逻辑数据学，新型数据称作逻辑数据，关键是用类数据代替裸数据，实现人工智能数据学代替工业时代数据学，运用人工智能允许冗余的特点，用冗余节省算力，用冗余节省数据，同时用类数据发展人工智能时代的数据安全和数据法治。

3.2逻辑数据的标准形式

逻辑数据的标准单位是逻辑方程结构图，是一种类数据，包括三个组成部分，分别是描述集、属性集、功能集。

3.2.1多模态

    一个事物能够被人类感知的信息都叫模态，有多种信息呈现就叫一个事物的多模态，比如一个故事可以有文本叙述、语音讲述、画图描述、视频演绎等等，人的触觉、味觉、狗的嗅觉，未来新设备感知的新信息都叫模态、多模态。

描述集

3.2.2描述集（我是谁）

描述集回答哲学问题：我是谁，描述集用集合的形式表示，集合的元素是这个逻辑方程结构图的多模态，每个模态表达的根据是这个逻辑方程结构图所有常数和变量赋值组成的整体要表达的信息，当这里的变量赋值离散变化则逻辑方程结构图可以表达成文本图像，当这里的变量赋值连续变化则逻辑方程结构图可以表达成声音或视频，变量赋值的来源一个是通讯获得新的赋值，一个是其它变量改变或方程改变对这个变量的赋值。

3.2.3宿主

用人类国家管理户籍的方法给逻辑方程结构图留下宿主记录，出生于什么更大的逻辑方程结构图，到现在为止呆过哪些重要的逻辑方程结构图，这里的宿主是逻辑方程结构图，宿主的变量也是逻辑方程结构图，逻辑方程结构图的复杂形式有逻辑方程结构文件，逻辑方程结构图的简化形式有逻辑方程组、逻辑方程、变量、常数等。

3.2.4属性集

属性集回答哲学问题：我从哪里来，将逻辑方程结构图的所有宿主用与运算符号连接起来就是逻辑方程的属性集，如逻辑方程结构图出生于A1，依次呆过A2、A3、…、An,则这个逻辑方程结构图的属性集是：

A1ΛA2ΛA3Λ…ΛAn.

这样，网络中的数据都有了档案，结合法律，智能违法可以大大避免。

3.2.4功能集

回答哲学问题：我到哪里去，一个逻辑方程结构图包含的功能是它可以决定多少变量，即它的功能就是逻辑方程组，逻辑方程组用与运算符号连接所有方程，有向路径连接的方程组用或运算符号连接，以此构成功能集，如一个逻辑方程结构图有两个方程组a1、a2、a3和b1、b2，第一个方程组决定第二个，则功能集是：

a1Λa2Λa3Vb1Λb2

3.3逻辑数据的其它形式

复杂的逻辑方程结构图可以写成逻辑方程结构文件，这时，宿主都是逻辑方程结构文件，仍然用与运算连接，功能集仍然是逻辑方程组用与运算连接，有向路径用或运算连接。

逻辑方程可以简单成逻辑方程组、逻辑方程、变量、常数，宿主都是逻辑方程结构图，属性集仍然用与运算连接宿主，但属性集可以简写甚至省略，功能集列出它决定的变量，可以用方程、变量等，用或运算符号连接。

3.4逻辑数据的最小形式

逻辑方程结构图有逻辑方程组，逻辑方程组有逻辑方程，逻辑方程有变量，变量有变量集，变量集存放着逻辑数据的最小形式常数，这些常数都是逻辑类，都有描述集、属性集、功能集，用于构造整个逻辑方程结构图的描述集、属性集、功能集，构造的方法是求出别的变量。

3.5逻辑数据包括静态和动态

与传统裸数据只有静态不同，逻辑类数据包括静态和动态，因为逻辑方程结构图的描述集的多模态、属性集的宿主可以存放动态、功能集的方程可以动态变化，决定了逻辑数据包括动态。

3.6建立与身份识别相关的逻辑方程结构图

为了数据安全和人工智能技术合法，要像传统社会建立公民户籍一样建立每个公民的逻辑方程结构图或结构文件，作为每个公民的出生宿主，登记宿主的多模态，动态记录每个公民的重大宿主，这样，公民数据用于任何场合都必须属性集为真，否则就是非法使用公民信息，人工智能时代的法治就可以建立起来了。

3.7创新数据运算和管理

逻辑数据的标准单位是逻辑方程结构图，是一种类数据，包括三个组成部分，分别是描述集、属性集、功能集，创新数据运算和管理指对逻辑方程结构图作运算和管理。

3.7.1以描述集作关键字

    这里指对逻辑方程结构图的描述集的各种模态作运算管理，一般对种类一样的模态，类似图书馆或书店管理多媒体。

3.7.2以属性集作关键字

这里指对逻辑方程结构图的属性集的宿主作运算管理，类似人类社会的户籍管理和应用。

3.7.3以功能集作关键字

    逻辑方程结构图的功能集是应用逻辑方程求变量的能力，一种是逻辑方程组求变量，逻辑方程用与运算连接，一种是有向路径求变量，逻辑方程用或运算连接，以功能集作关键字的运算管理是创新数据运算和管理的核心。

3.7.3.1数据逻辑类群

    根据逻辑方程结构图功能集求变量的特点，一类相关的逻辑数据在一起组成逻辑数据类群，简称类群，数据类群是一种新型数据库或新型数据仓库。

3.7.3.2 数据类群互涉

数据类群互涉简称互涉，是通过逻辑方程结构图的功能集求变量的特点，由一群赋值变量求另一群变量。

互涉研究需要互涉研究方法，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，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，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技术和数学工具。

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。

3.7.5以逻辑数据整体做关键字

数据类即逻辑方程结构图的各种统计、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，

    以逻辑数据整体做关键字，用逻辑方程结构图整体作关键字可以模拟社会对人的运算管理模式，一个人可以有户籍管理、单位管理、家庭管理等等。

3.8创造新的数据学

3.8.1分布式数据原生态

本数据学的目标为模拟动植物和人类生命活动表现的数据学，建立有生命、自带、依附、分布的新型数据学，将数据分析发展成对象分析和群分析，将数据监管由数据库房监管变成对法人附属数据的监管，脱离工业社会的集中统一的数据库形式，脱离机器数据的时代，发明人工智能时代的生命数据，发明更适合人的天性的数据学。

3.8.2对象分析

    用对象分析代替数据分析，分析依据为对应的逻辑方程，对象分析包括大规模复杂分析，比如人口普查的数据分析是将每个人的数据统计起来，统一集中分析，再将新的人口政策落实到每个人，路径是对象、数据库、对象，数据逻辑学将数据库改为对象群，对象分析就代替了数据分析，而且对象群的形式可以通过研究简化成比数据库更简单，实现人工智能的优势。

注意，以上为我刘海东一个人原创首创的研究