图灵机和人脑的基础算法分析

图灵机是计算机的原型，图灵机的实现原理是计算机cpu的原理。

因此，我们来深入剖析一下图灵机的原理借此一窥cpu的核心功能。

以实现加法功能2+3为例：

一. 首先是目的：

计算什么：2+3

二. 其次是资源准备：

1. 硬件资源：无限延伸的纸带纸带，读写头

2. 软件资源：要计算的数字

3. 条件资源：这里需要用到读写头，用来感知和执行

三. 最后是方法，指令对照表如下：（二进制）

	0	1
q1	1Rq2	1Rq1
q2	0Lq3	1Rq2
q3	0Hq3	0Hq3

其中，0，1代表无限延伸的纸带上的初始数字；

q1 q2 q3代表读写头的状态，其实就是3种被加数。这是理解图灵机最关键的部分。

图灵机上的二进制数字是0，1，这是加数；但是要完成加法，不能没有被加数，这里用排除法来寻找被加数。

1.被加数极有可能在纸带上面，即纸带上面的数字既有 加数 也有 被加数。

但是这就出现一个问题，纸带最后要呈现的是结果。如果加法本身只是数字的堆砌，那么纸带上可以同时出现被加数，加数，结果，它们都可以呈现在纸带上面。

但是加法并不是数字的简单堆砌。

所以纸带上面的不太可能既有加数，有又被加数。

2. 我们想到了读写头，读写头的不同状态有没有可能是被加数呢？

有可能。因为读写头的状态只有3种。而在二进制下，数字的状态有2种。有点接近。

可是为什么一个是3种，0，1，2一个是2种0，1。

问题显然在2上。

如果纸带上只有0，1；那么被加数一定要有2，不然0永远不能变成2，不可能有逢2进1。

可是，1+2=3，二进制下无法实现。

没关系，那就后退一位。（二进制和十进制以及各种进制本质就是为了区分，他们区分的方式都是前进和后退）

所以我们可以看到读写头有三种动作：向右R，静止H，向左L。

以1Rq2为例，1代表将当前位置数字变为1，如果本身是1，不变；R代表向右移动一格；q2代表读写头移动之后的新状态。

纸带上每个位置（这里位置不同，其实代表的就是位次不同）的格子都会进行如下计算：

（1）0+0=0；不进位；结束

（2）0+1=1；不进位；结束

（3）0+2=2;进一位，变成10；结束

（4）1+0=

（5）1+1=

（6）1+2=

计算任务完成以后，读写头会呈现一个新的状态，一般来说，这个状态就是0——表示被加数为0，即加法不再继续。

这样一套流程走完，计算机就完成了一个简单的二进制计算。

这是图灵机，计算机原型的原理。

接下来，我们分析人脑的工作流程。

一. 目的：我们要做的事，在这里可以是2+3

二. 资源：

1. 硬件资源：可能需要输出设备，比如纸和笔（当然输出和展示在脑子里也可以完成）

2. 软件资源：要计算的数字：2，3（这里的资源是资源也是目的本身）

3. 条件资源：这里需要用到感官和大脑配合，用来感知和判断

三. 方法：（二进制）

1.大脑分别识别加数和被加数

2.大脑进行判断，且进行加法：

（1）0+0=0；不进位；结束

（2）0+1=1；不进位；结束

（3）0+2=2;进一位，变成10；结束

（4）1+0=

（5）1+1=

（6）1+2=

所以，cpu和人的大脑真的好像没什么区别嘛。