格格党

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第58节（第2页）

在准备期，秦东篱做了一个小小的尝试。

桌游室的每一章桌子的茶盘里，都放上了一叠薄薄的纸片，上面写了关于绩王、高典与法天教的大概关系，以及高典的罪状、行刑时间，绩王被抄家、废为庶民、入狱的时间，和今天一早新鲜出炉的流放充军的判定结果。

“该消息一经公布，后果……由笔者……秦东篱，负全责。”几个纨绔桌游也不打了，基础时费和刚点的吃食也不要了，拿上几张，纸片就往家里冲去。

到了下午，桌游室一轮一轮来了许多人，各个服了基础时费，就为了进去领一张小纸片。

后院里，秦东篱让伙计们加快印刷：“这叫什么？这叫天时地利人和。”

卫竞在看一叠手稿，优哉游哉说道：“这叫因果循环，这叫报应不爽。”

法天教对秦东篱的家庭做出了非常残忍的破坏行为，一家三口死因都可以归结于它。

本世界的秦东篱死去，异世界的秦东篱出现了，她对此一无所知，她甚至认为当时的自己除了卫竞一无所有，却还是向法天教发起了反击，背水一战。

这个过程，充满了各种偶然性，但也存在某种必然。

胜利必将站在人民的一边，剥削者必将消亡。

现在，法天教留下的一切“遗产”，反为自然书肆的发展提供养分，为秦东篱带来声望、收益……

“你觉得这个可以写吗？”秦东篱站在他身边，弹了弹手稿的一角，这是他们探索世界的课题。

卫竞往放置了笔墨纸砚的棚子里走去，盯着那个标题——历史与现状的继任者样本分析，说道：“当然，你已经足够严谨。”

是继任者，包括政权系统的迭代人选，包括家族的继承人选等等。

“哈哈，”秦东篱戳戳他，“你给我说说吧，对于大虞朝，你要更了解一些。”

棚子里的桌面不算凌乱，也谈不上整洁，卫竞把一堆纸稿堆起来放到一旁，搓搓手让血液流畅起来，铺上一张新的稿纸，从炉子上提来热水浇进笔洗中，一会儿热水温度就降下来。

墨汁化开，秦东篱坐在一旁，看卫竞在上面画了半个大大的中括号，“我想想，应该可以用矩阵的知识和你大概说一下大虞朝的某种家族发展规率，其实两个古代大同小异，但分析肯定要有更具体的依据……”

矩阵？用数学讲社会，卫竞果然理工科，秦东篱心头加了一跳，她喜欢这样新鲜地视角表述，擦亮了眼睛，认真看向卫竞。

中括号留在最上面，卫竞在下放空白处写到：“首先设一个mxn矩阵……每一行从a1到……an，代表一个家族中的n个子代样本。”

“一共……有m个家族，n个地位。”卫竞定义完这些符号，才开始在中括号的右侧落笔，最后一行写满了0，往上一行前面还是[0，0，…，1]，倒数第三行变成了[0，0，…，2，0]，从左起第一个非0数越来越靠左。

秦东篱看向他冻得微红的指尖，以及鼻尖，和他认真时会抿紧的唇：“这是一个行阶梯矩阵。”

越往上一行，从左看第一个非0数字的位置越靠近左边，左侧连续的0元素变得越少。

“对，”卫竞写的那些非0数字都是随机的，写完所有的元素，补上了右边的中括号，他继续在下面备注，因为天气太冷，写得有些慢，“因为这样，我可以把m个家族，进行排行，1最高，m最低。”

红色的墨汁在第一行数字底端留下痕迹，拖着尾巴延伸出空白处，卫竞继续说：“这是最高层的家族。”

第一行，a11=c，其余全是0。

“1到n也是排行，代表个人能爬到的天花板地位，1最高，n最低。而矩阵中，这些数字元素代表对应样本子代的综合能力，0最低。”

卫竞圈起了那一个“c”，说道：“第一行代表皇室，就算大部分的子代样本都是0，都是像皇后生的那几个废物一样，没有任何用，只要出现一个数字，无论是多少，比方说卫意的综合素质只要不是0，他就能站到a11的位置上，支撑着最大的家族，使其屹立不倒，皇室家族继续站在顶端。”

“底层中，0最多，地位也最低。”卫竞把最后的一个“0”添了一笔，改成“10”，“家族资源匮乏，即便是10的综合实力，地位天花板也是很低的。”秦东篱看懂了，各个阶级中人才、资源量的分布一目了然。

即便底层家族中，一个子代样本的综合实力是10，但他的天花板是mn，是最底层，所以这个家族始终还是底层。

秦东篱又问：“是不是也可以说明，在底层某个收敛区间中，它们的子代样本能够实现‘0的突破’的可能性也是最少的？”

“收敛区间？你说的收敛区间是我没有想到的，”在交流和思维的碰撞中，卫竞也接收到了新的认知，他高兴地拉拉秦东篱的小手，“静态下看，社会阶级就像分段函数，阶级之间存在间断点，这可能算是一个划分阶级区间基本上下限的方式。”

秦东篱顺着思路说下去：“你填的矩阵里，中间的行列数字最多，大数字也出现的最多，到了这个高度的家族，可以称作世家了吧？它的子代样本数据，属于是里面最漂亮的，数据越高，能获得的地位上线也越高，地位越低的数据越小，有点像优胜劣汰。”

要是这样分析，那么第二第三行就不一定了，数字乱中有序，左首位都不是最高的，“所以前面是贵族，还要看出身；世家只要能力出众，上升的潜力越高，获得的家族资源就越多，所以大体上左高右低。”秦东篱来了灵感，“这样的人才数量分布好像……趋向于正态分布了。”

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