拉黑机制及其偏微分模型
冒泡以来 ， 我一直在研究拉黑机制.定义：一个以展示叉格为主旨的帖 ， 称为一栋楼.再定义：具有明知不可言而言之习惯的猫 ， 称为二叉.假定一栋楼在时段[0 ， 1]内有m只猫 ， 且其中n只属于二叉 ， 那么该楼在时段[0 ， 1]内的2B率为：E=n/m引入拉黑机制前 ， 楼的2B率通常比较稳定.一旦引入拉黑机制 ， 2B率的变化速度即显著增大.设拉黑前的2B率为E ， 拉后的2B率为E'' ， 则有不等式：dE>dE''上式表明 ， 当总猫数保持不变时 ， 拉黑一个 ， 2B率就下降一格 ， 这对于提升整楼素质至关重要；当总猫数与二叉数都处于动态变化时 ， 2B率的变化即服从某一偏微分方程.拉黑机制研究的一个意外发现 ， 就是猫的类聚效应：每拉黑一只二叉猫 ， 它就会转而投奔你的对手楼 ， 从而加大对手楼的2B率 ， 久之对手楼的2B率越聚越高 ， 继而拉大两楼之间的2B率差距.对手楼窃喜之余 ， 很快就会发现这是一个烫手的山芋 ， 接纳它迟早会招致兵祸.然而艰难困苦的叉格斗争是复杂的 ， 这种复杂有时会导致误拉.根据E=n/m ， 每误拉一只猫 ， 2B率不降反升.因而 ， 拉黑是一项政策性很强的工作 ， 必须慎之又慎.非十二不赦者 ， 一般不建议拉黑.拉一批 ， 吐一批 ， 拍一批 ， 乃万不得已之乱世重典 ， 慎用.
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