Nexa 的演算法

符號定義F 是事實處理，Z 是結構計算，E 是依據，A 是解釋；V 代表所用版本，U 代表不確定性。箭頭表示處理順序，不是因果效力的證明。

適用條件AI 不應自行補算曆法或改寫已記錄的起卦結果。

符號定義x 是原始輸入；F(x;v_c) 是事實變換；Z 是結構計算；E、U 是依據與不確定性；q 是你的問題。v_c、v_r、v_m 分別是曆法、規則與語言模型版本；θ 是內部參數。

適用條件公式描述資料與計算之間的依賴關係。AI 的解釋應以 E 中的依據為基礎，不能改動其中的計算事實。

符號定義trace 是追溯紀錄；v_c、v_r、v_m 是曆法、規則、語言模型版本；v_θ 與 theta_version 都表示參數版本；e 與 evidence_ids 都表示依據項目的識別碼。

適用條件版本名稱與識別碼不能取代實際紀錄。能否重算，還取決於原始資料、各版本及必要的生成紀錄是否被保留並可存取。

符號定義x_i 是第 i 個分量的比例；S⁴ 表示五個分量、四個自由維度的單純形。這裡用其各分量嚴格為正的內部，供後續對數計算。

適用條件原始資料若有零值，需要先依明確且可追溯的規則處理，不能直接取對數。

符號定義g 是幾何平均；clr 是中心對數比；ln 是自然對數；d_A 是 Aitchison 距離；‖·‖₂ 是歐氏範數；x、y 是兩個組成。

適用條件x、y 的每個分量都必須大於零。距離大表示比例結構差異大，不能直接解讀成好或壞；零值替換與數值精度需要另外記錄。

符號定義x^(r) 是第 r 個來源；w_r 是其權重；乘積與次方逐分量計算；C 是閉合或正規化操作；z 是尚未閉合的向量。

適用條件來源分量須符合正值要求；閉合分母必須大於零。權重需有版本與依據；融合公式本身不能決定哪個來源更可信。

符號定義H 是熵；ln5 是五個分量平均分布時的最大熵；current、background 分別是目前與背景狀態；d_A 沿用前一組距離。

適用條件比例需正且總和為一；零值下的熵可用極限處理，但 Aitchison 距離仍需正值。集中度在 0 到 1 之間，集中或位移較大都不等於吉凶分數。

符號定義z 是待判斷的結構；k 是結構類別；P_k 是必要條件的布林判定；g_k 是通過條件後的程度函數；θ 是其參數。

適用條件P_k 的定義取決於採用的來源、流派與版本，不能由分數高低反推。score 是內部結構量，並非事件發生機率。

符號定義G 是圖；這裡的 V 是節點集合，並非前文的版本；E_generate、E_control 是生與克的邊；A_ij 是 i 對 j 的作用強度；z_i、z_j 是參與分量。

適用條件A 不必對稱；相反方向的訊號可以同時存在，不能自動互相抵消。

符號定義R 是關係紀錄；n、d、c、s、v 依序是參與者、方向、條件、來源、版本；c(z) 與 path_exists(z) 都是布林判定；∧ 表示兩項同時為真。

適用條件配對、完整成員集合與作用路徑可能需要不同規則。這個共同介面不能抹去它們的差異；觸發與未觸發情況都需要可核對的樣例。

符號定義I_t 是目前區間，s_t 是其起點；J_j 是與它重疊的其他週期；duration 是時長；w_tj 是覆蓋權重；lcm 是最小公倍數。60 日與 7 日週期的最小公倍數為 420 日。

適用條件I_t 時長需大於零，J_j 必須無重無漏地覆蓋它，權重總和才為一。時區與節氣邊界要先統一。

符號定義x_t 是第 t 期組成；c_t 是其 clr；v_t 是位移向量；a_t 是位移長度；cos 是兩向量的餘弦相似度；turn_t 是轉向指標。

適用條件clr 要求正分量；任一位移為零向量時，餘弦相似度沒有定義，需標示無法判定或依明確的處理規則處理。轉向門檻需經過校準。

符號定義effect_r(t) 是第 r 種作用在 t 時刻的量；direction_r 是其方向向量；m_t 是絕對值總和；d_t 是方向合成。

適用條件各作用需有一致的量尺與方向定義。d_t 接近零不表示沒有作用；m_t 與 d_t 都不是事件發生機率。

符號定義μ_k(x) 是輸入 x 對狀態 k 的隸屬度；c 是候選項；state_k 是第 k 種狀態；score 是該狀態下的內部分數。

適用條件總和為一是這裡的融合約定，並非所有模糊集合自動具備。隸屬度不是事件機率，也不能新增原規則沒有的判斷；函數形狀仍需版本與校準。

符號定義f 是排序函數；ε_b 是第 b 次擾動；D_η 是允許誤差的分布；B 是重算次數；K 是保留名次數；1[·] 在條件成立時為一，否則為零；S_c 是穩定率。

適用條件B 須為正整數，K 需在候選數量內，擾動後資料仍須合法。S_c 取決於選定誤差模型，不是職業成功率、事件機率或命理準確率。

符號定義此處 q 是依據完整程度，不是使用者問題；s_raw 是原始內部分，s₀ 是中性參考，s_display 是展示值。

適用條件完整程度與中性點需有明確定義，分數量尺需一致。q 低不表示職業或關係不適合；嚴重缺資料時，可以不給精細排名。

符號定義N 是樣本數，p_i 是第 i 個事件的預測機率，y_i 是實際結果 0 或 1。L_i 是第 i 個樣本在預測機率下的對數似然；Log Loss 是這些值的負平均。

適用條件N 必須大於零；直接計算對數時要求 0<p_i<1，端點需用極限或有紀錄的數值處理。評估需獨立留出資料，並看校準曲線；罕見事件另報基準率、precision、recall、PR-AUC。高準確率不能替代校準，內部分數也不能直接改名為機率。

符號定義I 是內部爻值集合；ρ_t 是第 t 步密度矩陣；P_i 是狀態 i 的投影算子；Tr 是矩陣的跡；p_t(i) 是相應機率；≽0 表示半正定。

適用條件半正定是 Hermitian 矩陣的整體性質，不是每個元素都大於等於零。投影需構成完備且互斥的狀態集合。這裡採用量子機率的數學表示，不要求使用量子硬體。

符號定義i、j 是前後狀態；T_t 是條件轉移核；h_t 包含截至 t 的結果、選擇性觀察狀態與經過濾的上下文；p_t 是給定當前歷史後的內部狀態分布。此式不是無條件邊際分布的恆等式。

適用條件每個固定歷史下，T 的每一行都要非負並歸一，不能只檢查整張矩陣總和。這項性質讓每一步的機率保持合法。

符號定義π 是指定的傳統基線分布；T_t 是轉移核；λ 表示觀察耦合強度；y_t 是第 t 爻的值。λ=0 表示關閉觀察耦合，此時初始分布與每一步轉移都回到 π，六爻的聯合機率等於各爻基線機率的乘積。

適用條件π 本身須非負且總和為一。平穩不等於獨立；πT=π 不能取代關閉耦合後的精確回退。新機制還需與獨立基線及較簡單序列模型比較。

符號定義y₁到y₆ 是生成的爻值；y_<t 是當前步之前的序列；h_(t−1) 是已有歷史；Π 表示逐步相乘。第一步使用起始歷史 h₀。

適用條件每個條件分布都需合法，歷史只能使用該步之前可得的資訊。 此乘積依已指定的觀察機制與上下文約定計算；若歷史另含隨機資訊，需明確條件化或納入聯合模型，不能直接視為爻值的無條件聯合機率。

符號定義y_t 是已生成爻值；event 是保存的生成事件；h_t 是更新後歷史；r 與 request_id 都是辨識同一請求的識別碼。箭頭表示生成、保存、顯示、觀察與更新的先後順序。

適用條件重試不是重新抽取。硬幣是條件顯示；互卦、錯卦、綜卦等需由已生成六爻確定性推算，不能回寫當輪生成狀態。

符號定義E 含事實、規則、衝突、適用範圍與版本；U 含缺失、敏感性、分歧與校準資訊；q 是問題；s 是安全政策；LLM 是語言模型；A 是回答。未滿足的條件也須進入依據紀錄。

適用條件依據包需要能回到具體 evidence_ids；欄位存在不代表內容充分。計算事實、傳統解釋、模型綜合與現實建議仍需分清。

符號定義supported_claims、checkable_claims 是有支持與可核對的說法數；omitted_required_items、required_items 是遺漏與必須交代的項目數；contradictory_pairs、checked_pairs 是矛盾與已檢查的成對說法數。

適用條件分母為零時應標示無法計算，不能填成零或滿分；項目判定需一致，並配合人工盲審與使用者研究。這些比率衡量忠實程度，不是命理的現實預測效度。