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第7章 学习成长与隱藏的心事（第2页）

那么另外一个方向，掌握“认知共振场”，就要开始实施了。

那就需要系统地学习相关领域的理论和技术。

经过一番思考，他为自己制定了一份详细的学习路线：

每日学习计划表（林泽·自律养成日记）

註：本计划適用於试图一边经营工厂、一边学习、顺便还要应付社交焦虑症的人群。

早上（7:00-9:00）

科目：物理学

目標：理解现实世界的底层逻辑，为“改变现实”打基础。

-经典力学

林泽计划从最基础的牛顿三大定律开始，重点理解动量守恆和能量守恆的概念。这些內容虽然简单，但为后续复杂的理论打下了坚实的基础。他特意挑选了一本通俗易懂的教材《物理学原理》，打算每天早上两个小时阅读並做笔记。

-电磁学

在掌握了经典力学后，林泽就准备转向电磁学领域。他列了一份书单，其中包括《电磁波与现代科技》这本入门书籍，重点关注电场、磁场以及它们如何相互作用。

-量子物理

这是最具挑战性的部分。林泽知道，量子物理是他理解高维信息干涉的核心工具。他选择了一本科普读物《量子世界探秘》作为入门，隨后再过渡到更专业的教材《量子力学导论》。他希望通过这些书籍了解波粒二象性、测不准原理等基本概念。

上午（10:00-12:00）

任务：处理网店和工厂事务

目標：维持表面正常人类生活。

下午（14:00-16:00）

科目：计算机科学

目標：用算法思维优化“认知共振场”的使用效率。

-算法与数据结构的强化

算法是解决问题的核心工具，而数据结构则是高效存储和操作信息的关键。

为了优化“认知共振场”的使用效率，他需要掌握更加复杂的算法设计方法。

林泽从一本广受好评的教材《算法导论》开始复习基础內容，如排序算法（快速排序、归併排序）、图论（最短路径算法）以及动態规划等。

儘管这些知识他曾接触过，但如今重新学习时，他发现其中许多概念可以与“认知共振场”的运作机制產生联繫。

为了巩固理论知识，林泽选择了一些实际问题作为练习目標。

这个过程不仅锻链了他的编程技巧，还帮助他理解了如何在有限资源下完成任务——这一点对於控制“认知共振场”的精神消耗尤为重要。

-人工智慧与机器学习的应用

人工智慧正是模擬人类思维和决策过程的强大工具。

林泽购买了一本通俗易懂的书《机器学习实战》，从中了解监督学习、非监督学习以及强化学习的基本原理。