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一：追求。理论上一切男女都可以配对，只是概率可能会不一样。
对于线性思维来说，要在宏观层次保持一定的倾向需要局部提供动力。就我的理解，追求可以抽象为这样的数学模型:女孩首先假设其存在一个理想的对象，这可以作为一种边界的约束。然后一个男孩来追求女孩了，此时女孩不知道男孩是不是其理想的对象，于是就会从多方面来考察，如各种考验，各种了解，这本质上是消除信息不对称带来的不确定性，如同香农熵的定义，信息是对确定性的度量，是对不确定性的度量的运算。而且女孩还面临一个博弈:在这个过程中可能会逼走理想对象，但不这样做可能招来烂桃花。我们观测到的社会层次的各种情况可以视为一种遍历，其最终达成的结果对我们的均衡达成有一定的指导意义，毕竟总有一部分的人采取优势策略达成的均衡是理想情况。当然，这是统计层次成立的，就个体而言可能是多次不同概率的集合，即总有倒霉蛋。这个可以以马尔科夫序列理解。
于是我们假定男孩的信息未知，女孩只有在一次次的试探中才能得到一定的信息，而这个过程不能无限进行，理论上应该在有限次结束，这视为一种收敛。这个过程，我们就以贝叶斯公式运算:首先根据大体的信息了解赋予男孩一个前验概率，这个与男孩的各种条件相关，理论上高富帅的前验概率比较高。假设男孩是理想的对象，其做出A事件的概率是多少，然后代入贝叶斯公式就可以得出在这次观测中，男孩是理想对象的概率，即后验概率。这就是我们经常说的加分或者减分，只是以贝叶斯公式来计算可能更具科学性，当然不绝对。在这里的运算中，理想对象干A事件的概率则是通过统计得出的，当然也可以根据个人的喜好来定义，不过我现在偏向于构造统计层次，个体的独特运算之后再考虑。这里就涉及到学习的算法了，我理想的是神经网络算法对这些宏观的概率的处理。
经过一次观测，即运算后，可以观测到男孩是理想对象的概率会发生改变。当我们进行多次运算，即日久见人心的数学表述，我们会发现这个概率是会变化的，有时候男孩干了一定的事情使得女孩十分感动，此时男孩是理想对象的概率可能飙升到95％以上；或者干了什么猥琐的事情使得女孩十分厌恶从而急剧降低其概率。
我们的意见是，不能根据有限的运算就做出决定，即感动的不要不要的时候就头脑发热答应什么，而是根据长期的这些概率的分布情况来做决定，如果能够比较稳定地维持比较高的水平，就有比较高的置信度/概率真的是理想对象（比较低的概率就真的是遇到会演戏的渣男，当然这就需要更多的考验，使得其出于成本考虑不得不暴露。这种情况使得一般的博弈的成本提高了，于是可能的理想对象也会退出，这就需要更高维度的博弈来统合了，这也是构建个体独特性的运算，如同二项式展开，不同的个体的不同项的系数不同，这有助于指导独特个体的决策。由于优质资源的有限性最后在一定程度看运气，即概率）
也就是说，通过数据分析，挖掘出男孩的本性和与自己的匹配度。当然不是说高匹配度就可以一直幸福美满地生活下去，这只是一种对男女追求交往的建模，都是概率性的行为。我们所确信的是任何美好都需要努力，不是等白马王子来吻醒睡美人，也不是天上掉下一个林妹妹，感情还是相互的，一方主动无法长久下去。
现在就要结合游戏中的一个重要概念，反馈了。我们把追求这种行为视为一种游戏，而游戏使人沉迷的一个原因在于一种操控感，能够对自己的动作产生的效应有比较好的预期，这就是反馈的魅力。我们可以把以上的运算过程映射为一定的进度条（理论上应该是多层次的），这样可以使得男孩在追求女孩的过程中能够得到一定的反馈，从而不断完善自己，当然也更有动力坚持下去。追求不仅仅是一种体力活，重要的是女孩的心思很难猜，这样的反馈效果就不好，这样的结果就如同玩游戏的时候画面不停地卡来卡去，人们很快就会放弃。理论上这种行为可以使得女孩连自己想要什么都不清楚的时候有个大体的框架。理论上我觉得女孩的心思应该可以以马尔科夫过程理解，不过这个可能性太大，矩阵的运算也很困难。
进度条的精髓在于反馈不仅可以使人坚持，而且可以使人改善（坚持不了或者不愿意改善的人就被淘汰，这是一种筛选机制）如男孩天天送花，可以看到进度条明显上升就会更有动力送花。但时间一长，女孩就习惯了，如脱敏一样，再继续就不会上升，而是可能下降。此时通过进度条的变化男孩就知道应该有所改变了。理论上这是男孩通过各种途径才能理解的，现在简化为进度条的变化无疑是降低了信息成本，男孩就不会被认为是不解风情了。当然这进度条可能是激烈变化的，这是就可以从统计层次来挖掘一定的模式，如考试，月经的影响。只要能够维持在比较高的水平，我们就可以认为这段关系达成的可能性会比较大。这种模式可以运用到其他层次，如结婚等等重大的决定。
根据这个想法，我们或许能够开发一个APP，不断地收集数据之后能够给人们提供比较好的建议。如你该如何如何才能使得姑娘心仪于你，即使是各种硬件条件差，总能够通过付出来弥补。本质上这是机会公平，但结果不公平，即高富帅就是在统计层次比一般人成功的概率高，这又实际上是另一层次的公平，如父辈的努力等等。这是网络的耦合结构带来的各种矛盾式的论断，我们有这样的信念，只要把各种表达映射到一个高维的结构就能够统合兼容，如果不能，那就映射到更高维度。
二：这是对追求的底层建设，是更加抽象的低维运算。
一种基于博弈论的爱情模型的构建
摘要：假定爱情是一种多序列的匹配运算，而完美爱情是匹配度高于一定的阈值的运算。将爱情这个高维的结构分解为不同维度的结构，在不同层次内部和层次之间具有一定序列的匹配运算视为博弈。
个体层次的要求往往是完美的，这会导致一定的互相看不上的情况。这就是如今大量未婚男女存在的一个原因。这与数学中的悖论概念相同，如我只喜欢那些不喜欢我的人。就是一种矛盾。而要使得我摆脱这种悖论式的行为，需要矛盾的破缺，即概率耦合，需要极低概率才能使得不同的矛盾耦合。在这个数学表述中我单身是一种必定。但现实中可能存在着复杂的情况使得矛盾在高维层次耦合消除。如我英雄救美然后她爱上我。当然这些事件都是概率性的，要使得矛盾消除，需要与更高维度耦合，也就是说发生的概率会越小。
如同纳什均衡，博弈双方只有能够达到最优的可能，才能最终塌缩为稳定的纳什均衡。多层次的博弈最后势必会有一定的权重矩阵来处理这些复杂的相关矩阵，最终能够得出一定的有意义的模式。只有存在着最好的可能，才能得到次好的现实，这是纳什均衡给我们的教训。
我们最后能够得出的结论是:爱情如果是一阶的博弈的话，我们能够得出爱情并不存在的推论。现实中是多层次的博弈，于是矛盾的概率能够在统计层次有不断的累积，从而社会上有一定比例的爱情存在。这与一阶逻辑的完备性，多阶逻辑不具备完备性相似。多层次耦合带来体系的破缺，但带来矛盾的耦合，这是更高层次的矛盾。但退而求其次的一般爱情对概率的要求没那么高，作为一种博弈的均衡，其在人群中是比较普遍。但完美爱情还是以极低的概率存在的，其是我们爱情的边界，虽然比例小，但却是对爱情这个概念的一种界定.
Article：我们可以构建一个无限维度的空间，使其能够对应于现实世界的一切复杂系统，如经济，社会，生物行为等等。然后基于一定的相互作用（一维），我们可以利用分形的假设往上遍历升维（不同维度，层次具有一定的相似性，而任何层次能够表示为其他层次的选择性表达），在这个过程中，我们吸收一定的现实经验，建立一定的耦合点即本征，使得这个高维空间的构建与现实的事物又比较大的相似性，从而能够以此为基础来理解乃至预测。本文就是以爱情为切入点来探讨这种可能性。我们假定爱情是一种多序列的匹配运算，而完美爱情是匹配度高于一定的阈值的运算。将爱情这个高维的结构分解为不同维度的结构，在不同层次内部和层次之间具有一定序列的匹配运算视为博弈。
首先我们建立一阶的模型：A和B有两种状态：1和0，我们假设只有互补才是爱情，即AB的组合只有（1，0）（0，1）才是爱情，那么AB的组合（1，1）（0，0）就不是爱情。在一阶的情况，我们可以看到爱情的存在可能性是50%。
这种一阶的博弈模型与宏观的爱情博弈是相似的
然后是二阶，A和B有四种状态：（1，0）（0，1）（1，1）（0，0），我们可以看到爱情的存在可能性是25%。
然后是n阶，A和B有2^n种状态：如（1，0，0，1，1，1，0，0……），我们可以看到爱情的存在可能性是1/2^n%。
如果爱情是简单的，满足数学归纳法的无限递推的话，在复杂的多层次博弈中爱情存在的概率是无限接近于0的。而复杂网络的分形结构使得匹配的空间是升维的，即会形成更加复杂的矩阵来做匹配运算。这是网络的收敛，将无限程度的序列表示为一定的矩阵。如4*4矩阵（1，0，0，1；1，1，0，0；1，1，1，0；0，1，1，1，）
此时的匹配就需要引入一定的规则了。
我们引入序列相似性匹配算法来计算。
我们通过模拟蛋白质结构的一级序列，二级模体，三级空间结构的遍历式升维方式，在序列匹配中有新结构的生成，这是系统思想的涌现，即我们不需要追求这些矩阵的完美匹配，而是可以以一定的相似度来打分，在这个基础可以画出其分布的情况。然后我们就可以对这些统计的结果加以解释，如在分布曲线的极端就是我们追求的完美爱情。
现在，我们以数学中的博弈论模型来理解这些匹配运算：A和B有两种状态：1和0，我们假设只有互补才是爱情，即AB的组合只有（1，0）（0，1）才是爱情，那么AB的组合（1，1）（0，0）就不是爱情。在这个原始的假设中，我们要赋予其1和0的权重，这样才能够有现实意义，这是新维度的引进才能解释原本层次之间的博弈：A和B倾向于形成1，这个倾向可以以概率表示，这是一个马尔科夫序列。在AB的匹配运算即博弈的过程中，根据布劳威尔不动点原理，双方势必达成一定的均衡，即纳什均衡，这使得博弈双方的匹配运算会倾向于形成大概率的稳定结构，而完美的爱情是低概率的，爱情如果是一阶的博弈的话，我们能够推论爱情并不存在。
纳什均衡的不同状态有着一定的概率分布，理论上选择概率小的选择能够创造博弈双方的利益最大化，但此时还有博弈双方形成的一个相对独立的层次与外界环境的博弈（网络的自相似结构导致的多层次耦合），此时的均衡是更高维度的结果。
在一定程度上，可以理解整体的网络结构为一个泰勒级数展开，我们一般理解的博弈是对其中的特点的项的分析，如系数和幂次的博弈。但最后我们需要考虑整体情况，这是一种序列，其最终是收敛的，因此这是一种守恒。但个体之间可以竞争相对位置，与网络的分布相关。博弈是多层次的，我们不能够考虑所有的因素，但只要是可能产生影响的因素都可能对博弈的结果产生影响。
囚徒困境是短期利益和长期利益的博弈，而一般情况下收敛的趋势使得个体选择局部最优，如果有比较确定的关系如同产权的外在机制的耦合，能够使得博弈的平衡往长期利益的方向移动。
我们可以以一个支付矩阵来理解爱情的匹配即博弈运算
A匹配A不匹配
B匹配20，205，15
B不匹配15，510，10
这是一阶的博弈模型。A匹配B不匹配意味着A可以追求更好，但B只能爱上A不能够更改。可以看到，我们只有放弃我们能够达到的低概率的最优匹配，才能够达成大概率的次优匹配，如我（自认为80分）能够配得上75分的女孩的话，我想要形成一段稳定的恋爱关系，就只能找70分的女孩；同时这个分数是相对的，我自认为的70分女孩可能她自己也认为自己是80分的女孩，她也想要形成一段稳定的恋爱关系，有着相同的假设，就找上了她眼中70分的我。然后这就是比较稳定的均衡了。可以预见的是，这种事情发生的概率是极低的。
为什么会存在这种情况？《易经》，取法乎上，仅得其中;取法乎中，仅得其下就是一种收敛的趋势。因为博弈是多层次耦合的，如囚徒困境除了囚徒之间的利益竞争外就还有社会整体和囚徒的利益的竞争（囚徒在牢狱的时间越长对社会的利益越大）。而网络的平均距离就对应于这种收敛。六度分隔理论揭示的在统计层次地球上的任何两个人之间能够通过六个人就能够构建其关系通路就是例证。
以上的是一阶的情况，可以看到完美爱情的形成是概率性的。而更高阶的完美匹配形成的爱情的概率会更低。虽然这些运算不是线性变化的累乘而是一定相似度序列的匹配的可能性的累加，其概率还是会很低。这种一阶的逻辑推断根据哥德尔完备律可以知道是相容的。
我们构建的爱情这个高维空间迷失就是在模仿希尔伯特希望构建的具备相容性的形式系统，于是我们可以参考哥德尔的不完备定律的证明过程来证明这个过程是不成立的。于是在高维逻辑的不完备性的证明下，我们之前把爱情映射于这个数学系统，从而对爱情性质的探讨就可以得出确切的答案。
讨论：其中的悖论是这个数学基石的破缺点。我们初步以网络的分形结构来统合，通过构建一定鄂网络结构，应用拓扑不变量，我们可以根据许多等价的路径，即在以悖论为边界的范围内，任何层次都是其他层次的选择性表达的结果，这是对已知的已知的运算。
结论:爱情如果是一阶的博弈的话，我们能够得出爱情以低概率存在的推论。现实中是多层次的博弈，于是矛盾的概率能够在统计层次有不断的累积，从而社会上有一定比例的爱情存在。这与一阶逻辑的完备性，多阶逻辑不具备完备性相似。多层次耦合带来体系的破缺，但带来矛盾的耦合，这是更高层次的矛盾。但退而求其次的一般爱情对概率的要求没那么高，作为一种博弈的均衡，其在人群中是比较普遍。但完美爱情还是以极低的概率存在的，其是我们爱情的边界，虽然比例小，但却是对爱情这个概念的一种界定.
三：这个没有经验，一切都是理论推导。思虑可能不全面。
人类对性的喜好乃至偏执，在宏观层次可以以更高层次即种群的延续来理解，但这是比较宏观的统计层次的现象，是基于个体层次的一定偏向的结果，如同统计物理中粒子的高频率碰撞就是个体层次的源动力，然后在宏观层次可以形成一定的高维量如温度。就分形时空观的理解是趋势的不同层次的分布。
那么在个体层次的倾向的形成是一种自然的分布。人类对于性的偏好，我觉得可以参考对游戏的痴狂。而游戏要具备可玩性，好吧，性就是游戏。
男性视角:裸体的女性的光滑的皮肤，比例协调的体形，对称的面容和肢体，身体的不同部位的曲线，如乳房和臀部，健康的毛发等等是符合男性大脑的特定区域的模式识别的偏好的，在宏观层次给予生殖的信号，即俗称的好生养，但这是一种群体潜意识，人们认识到的只是个体层次的偏好，即大脑产生的愉悦感，这是整体层次对个体层次的操控调节。当然由于分形时空对层次的无绝对界限的划分，个体层次的统计层次的变化能够对整体的平衡产生影响，这就是性选择。这样我们可以理解孔雀对生存是累赘的羽毛，因为在高维结构的博弈中，性选择与生存能力的博弈达成的均衡是一种比较随机的状态（多均衡），一旦形成就会形成一定的惯性，即物种的分化。
本质上******是通过多层次的感觉来给个体带来愉悦感:视觉，对不同部位的形状的大脑产生的刺激；触觉，手（主要，具备多感觉器）和其他器官（舌头，皮肤）的接触；听觉，如同娇喘等等携带信息的特定频率组合模式；嗅觉:人体发情的激素分泌剧烈变化可能会带来体味的变化；味觉:同嗅觉。这是基本层次的划分，实际上这还不够基本，只是我们在宏观层次习惯了这五种感觉的划分。而且在分析结构这样的高维结构中，这些感觉不是相对独立的，而是互相耦合相互作用的，这些感觉本质上是比较高维的对信息的处理。理论上我们可以继续划分为基本的反射，乃至细胞的活动，但这就需要很大的运算量了，我们还是以宏观的本征来理解。而且网络的分形结构的层次关系可以表达为模糊数学的多层次耦合，即特定的层次可以表达为其他层次的组合，如A=20％B+30％C+50％D，这可以对应于拓扑结构的不变量。就******来说，不同感觉的叠加组合可以构建更高维度的感觉，这体现于大脑的快感。
当然游戏很注重交互，这可以用动态博弈来表示。由于网络结构的博弈是多层次的，我们最后只能从统计层次来理解。以运动抽象表达为博弈，这种相互作用能够在统计层次有性质的涌现。静态的博弈可以很快收敛，动态的博弈则更具备混沌的不确定性。
而交互，就是反馈形成的基础，反馈是基本的交互的宏观表现。就性来说，这就构建一定的确定性，从而让人感觉到一种权威感，从而更加促进大脑的愉悦。
以上，我们通过构建不同感觉的耦合来使得最终通路，大脑产生的愉悦感，来解释个体层次对性的偏好追求。这是一种社会发展的源动力，能够通过一定的拓扑变构，即层次的选择性表达来解释其他层次的变化。其中交互是更高维度的感觉的耦合。本质上，这是对群体繁衍的本能的一种降维，即对个体性质的探讨，可以观测到一定的相似性，这更加佐证分形时空观的正确性。
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