昨天和某人聊到算命，我借此發表了一下自己對這方面的看法（雖然我才說了幾句對方就睡了過去），我自己之前一向是對這些東西嗤之以鼻的，但今年經過一些思考，對這方面的態度有了一些改變，不過從本質上來講我仍然是一個無神論者，只是自己用數學和計算機方面的知識去理解命運這回事。
我們好似每天身邊都在發生或是經歷一些不可預知的事情，有時候我們常會陷於糾結某個決定的時刻，這些抉擇時刻或對自己的未來很重要，也或者輕描淡寫，但有時候兩種不同的抉擇確實會影響到人的一生，但倘若我們的這些“抉擇時刻”，以及最終的抉擇都是必然的呢（也就是大多數江湖術士口中的“定數”）？很多從事互聯網工作的朋友包括我，也許都不信這一套，不過如果從某些科學的角度去解讀，發覺倒也不全無道理。
先就拿我們計算機中的隨機事件來說，做技術的朋友一定都知道都是偽隨機，這里為了方便非技術朋友的理解，我簡單介紹下：
若我們希望得到一個隨機值，我們可以通過一個計算方法（稱作為函數f）來獲得，而這個函數f需要一個初始參數a（也即種子），通過這個參數a，f能求得另外一個值r（或是一系列），這個r即是我們需要的隨機數值。
r = f(a)
學過高中數學的應該都懂這個，也許有人會問為什么不直接取值a，因為a的值可能符合某一定的自然規律，不具備隨機性，而函數f能將a通過某種計算方式以獲得一個能夠被我們所接受的隨機數，但這里也有一個問題，即是同樣值的a給予到函數f將會得到同樣的值，所以參數a的值在選定時也需要考慮一下，通常我們將a賦予一個當前時間的值。
計算機中的隨機事件，就是依照這樣的形式所生成的，玩單機游戲的人可能知道在某個時間去打某個怪就一定會掉落某件寶物，這就是因為上面這種計算方式所造成的。
這樣，我們可以想象周圍世界中的所有觸發的事件都是經過這種計算而發生的，那么現實中的計算種子參數從何而來？
通常我們認為一件事都有它的起因：你今天很愉快，因為加了薪。這里加薪就是種子參數（也即是前提），而愉快則是產出的結果，就如同我們上面提到的偽隨機算法。而加薪這件事也是有前提的，是你過往的工作很努力，加薪這時就是作為一個產出的結果了，而不是前提了。
如果用這種觀點來看的話，其實我們這個世界就好像是計算機學中的偽隨機了，一切的發生都有其前提條件，而產出的結果又可作為以后某件事的起因（種子參數）
在數學中，這樣的情況被稱作為“馬爾可夫鏈”，即隨機過程中某個狀態的概率，只與它的前一個狀態有關。但現實總是復雜的，我們所生活的這個宇宙的規律復雜得超乎我們的想象（在一定程度上，所謂的科學也即是不斷地追求宇宙的規律），簡單的“馬爾可夫鏈”模型根本不可能表示現實所有場景，它只是非常粗略地計算一些概率問題，只是有時候它真的很方便。例如，我們加薪，還有可能是因為公司里有人照顧，且工作出色，且被老板潛規則。。。等多個因素所造成。
計算機數學中，還有一種論述叫做貝葉斯網絡，它是馬爾可夫鏈的擴展，能更真實地表達我們世界的近似，它就能解決以上多因素條件所帶來的問題（在此不做擴展）。
以上所說，是如今計算機學結合數學的知識，對現實世界的一些模擬，但注意，它有它的內在規律，只能作為對現實世界的近似模擬，因為這個宇宙的復雜程度我們無法完全復現模擬（起碼目前的人類文明是沒可能了），但值得考慮的是，我們的世界，我們的宇宙，是否也是如此，只是復雜許多的一個計算系統，我們現在所經歷的一切，都是在宇宙系統中實時計算出來，而最早的種子參數，就是宇宙大爆炸理論中大爆炸時所輸入，之后計算系統則不停地演算，造成了現在這副場景。
你將一枚硬幣，拋入空中，究竟會是正還是反？
可能在你拋出的那一刻已經決定了。。。
假期回來的第一天，以上均是扯淡，大家一笑而過吧～
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