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前面提到了对观察结果的分析，现在这个则是为了对系统内部的活动进行描述，包括内部的规律。

通常对系统内部行为进行描述的时候，会涉及到很多的参数，而且行为也是各种各样的。由于我们本身受限于能力或者是计算的成本，我们只能考虑去进行简化处理来降低处理的发杂难度。如果把系统的行为描述成为从一个多维坐标指向另外一个多维坐标的向量的话，这个系统的行为简直是超级麻烦。静下心来想一想，我们可以把两个坐标之间相同或者在符合一定条件下把无变化的坐标维度去掉，这非常有利于我们进行处理，降低了维度。然后就可以得到一个简化的单一行为的观察结果。

为了更好的了解系统内部的规律，我们通常会进行系统仿真来模拟真实系统的内部行为。这会把我们从直觉的陷阱带入到比例缩小或者扩大的模型中。缩小的仿真系统通常有城市规划模型，建筑模型。扩大的仿真模型最经典的应该是高中化学课上的分子模型。这些都是有过一定的研究之后才构建出的有良好一致性的仿真系统。仿真系统是一种黑盒模式，它是对未知实际系统的一种模拟和验证。

对陌生系统的行为探测通常有两种认识的思维，白盒模式和黑盒模式。

白盒和黑盒这个应该很容易想到什么样的差异吧。这个可以参考白盒测试和黑盒测试。

但是对于开放的系统来说，描述其内部行为规律的方式让我想到了一个非常基础的数学定义。

函数：从一个状态集合到另外一个状态集合的变换。

最终落实到系统行为的描述上，我们基本上都会归结到一个函数身上。

现实生活中的具体情况的行为描述大概会是下面这种有趣的情况：

如果我们对系统提供什么样的输入，那么系统将会产生什么样的一个结果。

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