引子  善始以为加，善终常作减，上善即如水，行水以渠成。

内生分异（易）环境梯度   确界临界跨界过界过程形式维度尺度   扰动激发强迫互馈互作协同动力动态   测度加减结构功能   语言语义     仿生仿真意向生态    元初构造文化属性  网络链路能量信息全真全息善始善终

取法于上，仅得为中，取法于中，故为其下。

   源于描述参数的缩放，尺寸效应体现微观与宏观之间的显著差异，导致微尺度结构与其宏观尺度物理行为和性质不同。通过控制比例因子和边界约束可进入宏观变形域，以区分微观和宏观变形临界，实现微尺度到宏观尺度变形的转换。

   引入剪切应变梯度后，由此产生的晶格失向，可以定量分析变形时微观结构演化与质量传输。当应变轴转换为对数尺度，所有剪切应变场可近似为随深度的指数衰减，复杂的畴模式和开关驱动，不仅通过合理化畴结构来缩小连续性与晶界的相容条件，而且在连续性的情况下，基于各组合欧拉角，达到最小应变和极化失配一致性。

    归一化应变和极化不匹配产生的大变形和大曲率，可根据旋转弯曲疲劳的强度高通量设计机器学习模型预测微观塑性行为，包括位错发射和孪晶，以至附近宏观塑性流动，已达到宏观本构和微观塑性变形的统一。而为满足塑性变形的屈服准则，需通过J积分修正位错临界剪切应力，使得本构方程能够正确描述塑性应变和应变速率引起的宏观硬化效应。

    复杂系统的迭代梯度下降对于优化能量面来说，有赖于度量学习的机器学习算法。其中训练的二元分类器可确定结构的同构性，相似度定义欧几里得距离后，与位错核心区域较低迁移能量相结合，可优化微调原子配置以降低自由能，各种跃点相关的迁移能量趋于各向同性，并接近块体能量，短程有序随着迭代体系势能降低，由应变场和弹性偶极子张量得到预测结构。不确定性传播的泛化源域引入训练空间，可准确识别出故障和安全样本，以构建准确的预测。