信息湍流的简介

在物流学中，一个物体从一个位置到另外一个位置，我们可以通过精确的公式计算来预测出新位置。
而水和气体则是大量一个一个物体组成的新物体，称为：流体。流体的剧烈运动则称为：湍流

理论上，想了解流体的运动状态，是可以通过对流体的每一个小粒子进行精确计算来得到整体的结果的。但是这些小粒子的规模是相当庞大。运算量极为巨量。目前的超算中心，主要就是在计算这些东西。

在信息界中也是如此，目前的计算机信息的格式各式各样，分类也是相当松散，精确统计代价相当高昂，所以，信息湍流计算就显得很有必要了。

起因

在2013年的时候，原本受金主委托，他想做一个自然语言分析与造句的小工具，用于批量生成广告文，用于SEO。原本预估一周就完成，越深入之后，发现这里面远没有想象中那么简单，涉及到每个字符与其他字符之间上下文的关联概率。也就是说当时，已经完成了造句写文章的功能，只是性能相当堪忧。所以，这个项目完成时间是在2013年初。仅此作为留念。已经是烂尾状态了。

源代码在这里：https://github.com/editrobot/phpnlp
下面这个是机器对每个字的属性进行学习统计后的数据库

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经历这个项目的挫败之后，发现，未来的计算应该是要求具备宏观视野的，而不是那种事无巨细地跑断腿，勤奋地穷举出一切可能性。

有出现信息湍流的领域

外卖，打车，地理定位，天气，交通，制药，化工，图像识别，音频识别，垃圾分类，智能制造等等

如何做信息湍流的计算

信息湍流计算的原理就是前期先精确计算，把特征点从各个维度提取出来，接着把特征用来预测后面的结果。最后，运算连前提条件与传参都已经不需要了。而是直接估算最新结果出来。使得运算量随着时间的推移，运算能耗逐渐降低。就是让计算机闭着眼睛都能算出后面的数据走势。