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DIKWP坍塌：数学建模与股市预测报告

段玉聪

贡献者：弓世明

国际人工智能DIKWP测评标准委员会(DIKWP-SC)

世界人工意识协会(WAC)

世界人工意识大会(WCAC)

（联系邮箱：duanyucong@）

目录

1DIKWP坍塌的数学建模3

1.1基于信息熵的坍塌过程分析3

1.2动态系统模型与收敛趋势3

1.3神经网络优化中的信息压缩探索4

2DEEPSEEK案例分析4

2.1DEEPSEEK模型架构及“够用”认知封闭4

2.2DeepSeek与GPT-4、Gemini等模型的比较5

3算力需求的阶段性演进6

3.1历史数据驱动的算力需求预测模型6

3.2算力需求演进阶段及DIKWP坍塌背景下的拐点7

4英伟达股价波动预测8

4.1基于时间序列的股价分析（ARIMA/GARCH）8

4.2市场情绪、政策与DIKWP坍塌因素的影响评估9

5DIKWP坍塌效应的模拟10

5.1认知熵变化趋势仿真10

5.2算力需求与社会经济参数关联模拟11

参考文献12

1DIKWP坍塌的数学建模

1.1基于信息熵的坍塌过程分析

信息熵衡量认知封闭程度：在信息论中，熵代表系统不确定性的大小。对于

DIKWP模型（数据-信息-知识-智慧-目的），如果认知过程趋于封闭（即新增的信

息或知识逐渐减少），系统不确定性下降，信息熵随之降低。这意味着随着

DIKWP链条逐步“坍塌”，模型输出内容的多样性和新颖性减少，认知空间趋于

收敛。通过计算不同阶段内容的熵值，可以量化这种认知封闭程度。当熵值显著降

低时，表明模型的知识获取已接近饱和，“够用”的认知使其不再主动吸收新的信

息。

熵值变化监测坍塌进程：在DIKWP坍塌过程中，我们可将每一层（从数据到目

的）的信息视为随机变量，通过香农熵衡量其不确定性。例如，初始阶段数据层熵

值较高（认知系统面对大量未知数据，不确定性强），而当系统演化到智慧目的/

层且趋于封闭时，熵值降低（系统几乎“确定”会输出何种智慧或决策）。这种熵

值随时间的变化曲线，可作为坍塌进程的指标：陡降阶段对应认知快速收敛，平缓

阶段则表示进入认知封闭的稳定期。通过信息熵分析，可客观刻画DIKWP坍塌的

速度和程度，为后续动态建模提供依据。

1.2动态系统模型与收敛趋势

动态系统建模：为描述DIKWP内容随时间的变化，我们构建动态系统模型，将

→→

DIKWP各要素视作状态变量。可以采用差分方程或微分方程，模拟数据信息

→→

知识智慧目的转化过程的演进。例如，用,,,,表示各阶

段内容量，建立耦合方程描述它们的演化和互相影响。这样的模型能体现收敛趋

势：随着时间推进，,,,,可能趋于某一稳定状态（收敛值），反映认知内

容的收敛。

收敛行为分析：在坍塌预言背景下，假设随着大模型的发展，知识增长呈现饱和曲

线：最初阶段大量新知识涌现，随后增速放缓并接近零增长（类似学习曲线或

Logistic曲线的趋于平稳）。动态系统模型可体现这一点——例如，（知识

→0

量）对时间的导数可以随增加而下降，模拟认知逐步饱和的情形。当