Nice,20230720.宋健老師(THU)的人口模型就是狀态空間分析的傑出案例。狀态空間是非常重要的。比如在金融自主分析系統中，狀态向量(這裡面的元素都可以用機率表達出)，就可以讓計算機判定目前某個标的或者某個有機整體處于的狀态，進而才能采取相應的分析行為。因為不同的狀态，同樣的資料，會有天壤之别。舉一個簡單的例子。分析一個标的的時候，可以計算出多元特征，用向量表示，比如辨別運作狀态的，這裡都轉化為各自的機率，可以是成交、摩擦成本、波動率、乖離率……，比如辨別的杠杆情況，比如它的兩融分析、質押情況……，還可以有它的市場重要性，比如計算它的涉及的指數總水準、外圍的情報熱度、跨市場情況……，然後計算它的正常估指水準向量的各個元素……，再比如企業的财務分析向量，表示經營特征的向量。這些特征經過下一步處理，就能得到它的狀态向量。然後就可以依照它狀态的變化，結合曆史資料計算完成的CSV，來比對綜合多元下的狀态向量所對應的整體風險。如果在系統風險的計算上，比如多個關鍵指數的綜合分析上，就可以采用各自特征用向量表達完畢之後，進行計算，得到目前指數的狀态。然後可以增加指數的超高杠杆衍生品市場特征的向量和期貨市場運作特征的向量，然後綜合起來，下面就可以利用貝葉斯判定，或者其他的評價方法……得到，目前所表達的系統性風險情況如何。是以，如果把過去的狀态空間分析，與現在的資料挖掘結合，就可以進一步的很容易在某個局部上實作高速判定。如果放大到整個複雜系統，則可以運用其他的判定方式，但是無論哪一種，速度都會非常快的。因為這些都可以通過Cache鍊條來完成性能提升。因為這個系統本身就分層。然後形成閉環計算。然後會激發其他的響應機制，比如事件響應和算法交易，還有倉位風險自動監控和風險收益計算。
宋健和錢老師(THU)合著了一本教材，非常精彩，囊括了幾乎主要的工科專業知識，然後綜合起來運用。隻是現在人們很少能接觸到這些系統工程分析能力的學習。這也是很奇怪的，我感覺還是個人好奇心的問題，比如都說什麼窄門，我就從沒感覺過用數學或者C表達一個事物，有什麼窄門存在，它不過就是如使用自然語言一樣，隻不過這裡表達的是邏輯而已。
也由此可以看到，現在社會的一些問題讨論，很多專業的人是沒有能力參與的，比如僅僅掌握了計量經濟學就要參與人口如何的讨論，這顯然是專業能力不足的。是以，廣泛的學習，綜合各個科學平台的知識和方法，反過來，把某個科學平台的方法運用到其他的科目，一樣是通行的。這就是系統工程分析方法帶給人的能力的提升。
