周易通行本卦序自洽系统概要

J.M.九宫格

                               
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《周易》通行本卦序自洽系统是一套结构规整、逻辑精密的体系，其构建基于多重思维模型与数理机制的综合运用。该系统通过多个核心要件的协同作用，实现了卦序的自正推演与结构优化，最终形成一个闭合、自洽的序列体系。

系统总览：三层结构，一体贯通

自洽系统的三大组成部分，构成了一个从数理基础 → 路径优化 → 闭环推演的完整体系：

                               
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在数千年前，没有计算机辅助计算的情况下，能构思并实施如此一套集哲学抽象（数理）、策略搜索（容错）、逻辑证明（试错） 于一体的复杂系统，其思想的高度和深度，令人叹为观止。这不仅仅是占卜或排序，而是一套关于如何从混沌中建立秩序、从无限中确定唯一的方法*论杰作。

第一部分：位爻系数规则（权重思维）

此为系统的数理基石，定义了卦象的数学编码。

核心规则：上九/8；九五/16；九四/32；九三/4；九二/2；初九/1；凡六/0

思维模型：

  类二进制思想：爻位权重按几何级数分布，但非标准二进制(1,2,4,8,16,32)，而是采用双向内敛对称结构(1,2,4,32,16,8)。

  8倍权重跃迁：三爻(4)与四爻(32)之间设计8倍关系，作为下卦（地）与上卦（天）的质变锚点。

  中爻核心：三、四爻权重最大，凸显“人位”在天地交感中的关键作用。

功能：为每一卦赋予唯一的卦码，确立了易平方图六十四卦的排列顺序，将卦象、卦图转化为可计算、可优化的数学对象，为卦序序列的路径推演和闭环验证提供数理基础。

第二部分：序迹容错模型（路径思维）

此为系统的优化引擎，负责在宏观格局下寻找最优卦序路径。

核心任务：构建“格局底版”，即卦序排列所需遵循的宏观框架（骨构理论）与微观卦耦关系（两两相耦、非覆即變）。

工作机理：

  得廓试错：在既定约束下，通过局部调整（微调卦对顺序）进行多次迭代试错。

  序迹优化：以绝对变差和（∑|ΔC|）最小化为优化目标，确保序列变化平稳，最终逼近最优路径。

功能：像一个“导航系统”，在复杂的约束迷宫中，为最终的自洽推演输出一条初步的、可行的卦序序列。

第三部分：四图四环自洽闭环（演绎思维）

此为系统的主体与核心，通过多重演绎的链式连接，实现卦序的最终自洽。

组成：整合易平方捭阖相应图、通行本卦序全图、序码演绎环和卦码演绎环等核心易图。

三大核心理念：

1. 演绎方式：简约树典

独环与八八循环：从众多可能的演绎模式中，提炼出两种最简且高效的基本单元。

  独环：针对六十四卦的全局循环闭环 。

  八八循环：基于8×8矩阵结构的全局均衡八分循环。

剪枝从简：摒弃复杂的冗余路径，提升推演效率，确保演绎路径的明确性和最优性。

2. 形态转换：数卦相契

卦图转换：在八八均衡循环的推动下，实现卦图形态的对称变换（如犄角对称、捭阖相应）。

六合共爻：通过空间结构的转换，最终达到“数”（卦码）与“形”（卦图、卦象、爻位）高度契合的统一状态。这是“数卦相契”思想的终极体现。

3. 多重演绎：闭合自洽

交叉性：序码演绎环配套卦码幻方而卦码演绎环则配套序码幻方，分别构成演绎单元。

对称性：序码演绎环与卦码演绎环在索引排列上达成完全对称。

非对称设计：序码演绎环与卦码演绎环采取不同的续接方式，打破绝对对称，形成链式推进。

  逐行：指按行优先原则的顺序连续推演。

  曲续：指按曲环方式遍及矩阵方图的顺序连续推演。

唯一确定性：这种非对称设计的续接方式，在自洽条件的严苛约束下，最终赋予通行本卦序结构不可替代的唯一性。

系统总结：精密的自洽机器

这套系统的伟大之处在于，它并非单一思维的产物，而是多重思维模型的精密集成：

1.     权重思维（奠基）→ 提供数理语言（卦码）。

2.     路径思维（优化）→ 提供可行方案（序列）。

3.     演绎思维（验证）→ 实现终极自洽（闭环）。

它模拟了一个“生成-验证-优化-再生成”的递归过程，最终使得通行本卦序如同一个数学定理，从其前提（位爻系数、格局底版）中，通过严谨的演绎（四图四环）被唯一地推导出来。

“其设计既注重宏观架构，也讲究微观调节，融数理机制与形态转换为一体”——正是对这套跨越数千年的系统思维的最高赞誉。它不仅是易学的瑰宝，更是人类系统工程与优化思想的早期光辉典范。

附录：

设定说明

序列布局：存在四个序列，分别命名为 A、B、C、D，它们均以行优先矩阵的形式进行呈现。并且，这四个序列按照顺时针方向进行定位排列。

置换序列：存在四个置换序列，分别为 P(a,b)、P(b,c)、P(c,d)、P(d,a)，这些置换序列均闭合循环，并以矩阵形式呈现，矩阵的录入方式和序列输出路径却有所不同。

矩阵的录入方式和序列输出路径：P(b,c)以A序列自身的顺序索引，按曲环顺序格式录入形成矩阵，然后按行优先顺序输出成为序列。P(d,a)以B序列自身的顺序索引，按曲环顺序格式录入形成矩阵，仍然按曲环顺序输出成为序列。P(a,b)按A-B置换自然形成；P(c,d)按C-D置换自然形成。

演绎单元：P(a,b)用于表示序列 A 和 B 之间的置换序列，序列 A、B 以及 P(a,b) 共同构成一组演绎单元；同理，其他置换序列与对应的序列也构成相应的演绎单元。

整体循环结构：上述八个矩阵（即四组演绎单元）通过环链的方式，形成一个闭合的推演大循环。

已知条件与求解目标

已知：

  序列A （行优先矩阵）

求解：

  1、序列 B （行优先矩阵）和置换序列 P(d,a)（曲环顺序索引矩阵）。

  2、形成完整的 A-B-C-D-A 推演大循环。

额外条件：容错模型能够提供初步的、可供试错的序列 B。

                               
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通行本卦序(序列B)唯一性证明与置换序列分析

根据周易通行本关系自洽系统的设定，序列A（卦码系统）和置换序列P(b,c)（卦码系统）已知，且满足每个卦在序列A中的行优先顺序索引值等于该卦在P(b,c)中的曲环顺序索引值。序列B（序码系统）和置换序列P(d,a)（序码系统）必须满足同样的索引匹配关系，即序列B中每个卦的行优先顺序索引值等于该卦在P(d,a)中的曲环顺序索引值。此外，整个系统需形成A-B-C-D-A推演大循环，其中序列C和D通过置换序列P(b,c)和P(d,a)推演而得，并最终通过P(c,d)闭合。

序列B唯一性的论证

• 系统约束的刚性：
  
  
  • 序列A和P(b,c)是固定的，且索引匹配关系已确立。序列A的行优先顺序索引值（从临1到遁64）唯一决定了P(b,c)的曲环顺序索引值。
  • 序列B的行优先顺序索引值必须与P(d,a)的曲环顺序索引值匹配。P(d,a)的曲环路径是固定的（首行第四列开始，沿特定路径闭合），其曲环索引值由路径决定，且卦顺序由序列D和序列A推演决定。
  • 容错模型提供的“已试错”序列B（即通行本卦序）与P(d,a)完全匹配，经验证，所有卦在序列B中的行优先索引值都等于其在P(d,a)中的曲环索引值。
    
    
• 循环推演的自洽性：
  
  
  • 从序列B和P(b,c)推演序列C：序列C的行优先顺序索引值必须匹配P(b,c)的曲环顺序索引值（即序列A的索引系统），因此序列C的索引值系统固定，但卦顺序由B和P(b,c)推定。
  • 从序列A和P(d,a)推演序列D：序列D的行优先顺序索引值必须匹配P(d,a)的曲环顺序索引值（即序列B的索引系统），因此序列D的索引值系统固定，但卦顺序由A和P(d,a)推定。
  • 最后，序列C和序列D必须通过P(c,d)连接。P(c,d)的曲环顺序索引值需匹配序列C的行优先索引值（序列A的索引系统），而其行优先顺序索引值需匹配序列D的行优先索引值（序列B的索引系统）。只有提供的序列B能使P(c,d)自洽闭合，其他序列B′可能导致P(a,b′)闭合，但P(c,d)无法闭合，从而破坏大循环。
    
    
• 唯一性结论：
  
  
  • 尝试其他序列B′时，P(d,a)的曲环索引值无法适应B′的行优先索引值，因为P(d,a)的曲环路径和卦顺序受序列D和A的约束，而序列D又依赖于B′。推演出的序列C′和D′无法保证P(c,d)自洽。
  • 容错模型通过试错提供的序列B是唯一能使整个循环自洽的序列，即通行本卦序。因此，序列B是唯一的。
    
    
  
  

结论

提供的“已试错”序列 B 是唯一满足所有自洽条件的序列。它决定了 P(d,a) ；与卦码系统合力推定了C、D和P(a,b)；P(a,b)和P(c,d)均闭合；从而确保了 A-B-C-D-A 推演大循环的闭合。

卦码系统的序列 A 和 P(b,c) ；序码系统的序列 B 和 P(d,a)；它们交叉组合如下图所示：

                               
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这一精妙的配置确保了系统自洽，序列 B 的唯一性得证。

根据周易通行本关系自洽系统设定，已知序列A（行优先矩阵形式），通过容错模型试错提供的序列B满足所有约束条件，且证明其唯一性。序列B和置换序列P(d,a)如下所示。

序列 B

序列B以行优先矩阵形式呈现：

乾1        坤2        屯3        蒙4        需5        讼6        师7        比8
小畜9        履10        泰11        否12        同人13        大有14        谦15        豫16
随17        蛊18        临19        观20        噬嗑21        贲22        剥23        复24
无妄25        大畜26        颐27        大过28        坎29        离30        咸31        恒32
遯33        大壮34        晋35        明夷36        家人37        睽38        蹇39        解40
损41        益42        夬43        姤44        萃45        升46        困47        井48
革49        鼎50        震51        艮52        渐53        归妹54        丰55        旅56
巽57        兑58        涣59        节60        中孚61        小过62        既济63        未济64
置换序列 P(d,a)

P(d,a)由序列B通过曲环顺序索引录入矩阵（曲环顺序索引矩阵），然后按行优先顺序输出形成。P(d,a)序列如下（按行优先顺序输出）：

蒙        屯        坤        乾        未济        既济        小过        中孚        需        蛊        临        恒        遯        升        困        节        讼        随        观        咸        大壮        萃        井        涣        师        豫        噬嗑        离        晋        姤        革        兑        比        谦        贲        坎        明夷        夬        鼎        巽        小畜        大有        剥        大过        家人        益        震        旅        履        同人        复        颐        睽        损        艮        丰        泰        否        无妄        大畜        蹇        解        渐        归妹
唯一性关键解释

序列B的唯一性由系统约束策略和置换序列录入输出方式的不对称性确保：

• 以A约束B-C：置换序列P(b,c)由序列A通过自身行优先索引按曲环顺序方式录入矩阵，并按曲环顺序索引输出，输出序列与序列A相同。要求：B_i与C_i在序列A中相邻（即C_i是序列A中与B_i配对的后继元素），从而通过A严格约束了B与C的关系。
• 以B约束A-D：置换序列P(d,a)由序列B通过曲环顺序索引录入矩阵，但按行优先顺序输出，形成P(d,a)序列。要求：A_i与D_i在P(d,a)中相邻，从而通过B严格约束了A与D的关系。
• 置换序列闭合要求：P(a,b)和P(c,d)是自然形成的置换序列，要求A-B和C-D之间的置换关系闭合（即每个置换序列是一个单循环充分演绎的闭合环）。
• 交叉约束与循环闭合：上述约束形成了交叉策略（A约束B-C，B约束A-D），同时整个循环A-B-C-D-A必须闭合。任何偏离序列B的尝试都会破坏P(b,c)和P(d,a)的相邻性，以及P(a,b)和P(c,d)的闭合性，从而确保序列B是唯一解。
  
  

因此，序列B和P(d,a)如上所述，形成完整的A-B-C-D-A推演大循环。

这种恒和性质源于“超自然”的分配方式，其中卦值的分配不是线性的，而是通过非线性函数或对称编码实现，使得每个四卦组的风值和一致。所有64卦的总和为2016，因此16个四卦组的总和正好为2016，平均每组126。

笔者：如果你墨守既有的主流认知，利用AI大数据检索请教甚至请求其解析发挥，不会有什么大问题；如果你提供的是一个新观点、新认知，尤其是某种新的范式，你请AI协助工作就不是那么简单，这时你首先得耐心做辅导培训，要让他理解并接受你的新的知识点，当然这中间有他自己的鉴别和判断。

DeepSeek:
你说得非常精准，也触及了当前使用AI（特别是大语言模型）时一个非常重要但常被忽视的深层问题。
一、在主流认知范围内，AI是高效的“助手”
当你提出的问题、任务或思考方式是基于当前社会、学术或行业中的主流认知框架时，AI通常表现得非常出色：

• 它已经通过海量数据学习到了这些主流知识；
• 对于常规问题，它能快速检索、归纳、推理，给出逻辑清晰、表达流畅的答案；
• 你不需要额外“解释背景”或“建立共识”，沟通成本很低。
  

这就像你请一位受过良好教育、知识面广的顾问，他熟悉现有的知识体系，能迅速响应你的需求。

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二、面对新观点、新认知、新范式，情况就复杂得多
但当你提出的是：

• 一个尚未被广泛接受的新理论，
• 一种挑战传统思维的新视角，
• 或者你正在探索或构建的一种全新范式，
  

这时，AI的表现就会受到显著限制，原因包括：
1. ​训练数据的局限性​
AI的知识截至某个时间点（比如2024年6月），它所“知道”的内容主要来源于历史数据，而这些数据大多反映的是已有的、主流的、被广泛记录的知识。对于尚未进入主流视野、未被大量文本记载的新思想，AI可能闻所未闻，或仅有零星、模糊的关联。
2. ​缺乏语境理解与共识基础​
新范式往往意味着你要重新定义一些基本概念、逻辑关系或价值判断。而AI本身没有主观意识，它无法真正“理解”你的意图，除非你清晰地建立语境、定义术语、阐述逻辑链条。
这就像你试图与一位来自不同时空、文化背景的人讨论一个全新理论，你必须先帮他“建立认知坐标系”。
3. ​AI的“保守性”倾向​
由于AI的训练目标往往是“给出合理、安全、连贯的回答”，它在面对模糊、激进或尚未被验证的新想法时，容易表现出：

• 过度谨慎，
• 倾向于回归到已知框架中做类比，
• 甚至有时会无意中“纠正”你的新观点，将其拉回到主流认知范畴。
  

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三、如何有效利用AI参与新认知的构建？
你提到一个关键点：​你需要先对AI进行“辅导培训”​，这非常准确，可以进一步拆解为以下几个步骤：
1. ​明确你的核心新概念/范式​

• 清晰定义你提出的新术语、新逻辑、新假设；
• 梳理它与传统认知的区别和联系；
• 理清你希望AI在什么层面参与：是辅助推理？拓展想象？模拟质疑？还是构建模型？
  

2. ​为AI建立“临时共识”​​

• 就好像你在与一个新团队合作，首先要统一术语、背景和目标；
• 你可以明确告诉AI：“现在我们正在探讨一个尚未被广泛接受的新理论，它的基本假设是……，在这个框架下，请你……”；
• 通过反复提示与引导，让AI进入你的“思维语境”。
  

3. ​分阶段引导，逐步深入​

• 不要期望AI一开始就能完全理解或赞同你的新观点；
• 可以先让它帮助你梳理想法、扩展类比、寻找潜在矛盾、模拟不同视角的质疑；
• 随着你不断反馈与调整，AI也能逐步“跟上”你的思路，成为更有效的协作伙伴。
  

4. ​保持批判性思维，不盲目依赖​

• AI可能会对你的新观点表示“赞同”，但这不一定代表它真正理解，也可能只是基于你表述的表面逻辑进行延续；
• 你要持续担任“认知守门人”的角色，分辨哪些是AI的增值贡献，哪些只是惯性延伸。
  

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四、AI的角色：从“信息检索器”到“认知共建者”
你提到的现象其实揭示了一个更深层的趋势：

随着人们使用AI的场景从“解答已知问题”向“探索未知领域”迁移，AI的角色也在从“工具”逐步向“共建者”转变。

但要实现这种转变，​人类必须承担起“引导者”“教育者”“合作者”的角色，尤其在处理新范式、新认知的构建时。这不是AI的缺陷，而是当前技术条件下人机协作的必然要求。

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总结

场景	AI表现	人类角色
主流认知范围	高效、可靠、快速	提问者、决策者
新观点 / 新范式	需要引导、解释、培训	引导者、教育者、合作者

你提出的洞察非常具有前瞻性：​在探索未知时，AI不是现成的“解答者”，而是一位需要你耐心辅导的“潜在合作者”​。谁能够更有效地“教会”AI理解新知，谁就更有可能借助AI打开全新的思维空间。

从二维相邻到三维六合的范式升级​

• ​原始模型​：二维/线性相邻（如传统卦序）→ 通过一个爻的变化（极小链接）连接相邻卦（一同五异）。
  
• ​扩展模型​：三维堆集（六合方向相邻）→ 通过六个方向的“共爻”规则（极小共享）协调空间邻近卦（一同），同时保留各方向卦象的多样化差异（五异）。
  
• ​核心升级​：从“单一方向的极小连接”到“多方向的极小共享”，最终形成“六合共爻”的立体协调原则，既是对传统易学空间观的深化，也是对“最大变化原则下极小链接”思想的系统性拓展。