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这个方法就是通过创造一个条件，让在她心里上的答案（阴）在画画过程中展现出来（阳），继而我们可以阴阳观变。
这个方法是笔者随机想的，读者可以自己自行设计一下其他的方法。在生活中的运用也是非常的多的，如抛砖引玉，投石问路，探虚实……
再如我们下棋，心战是一个非常重要的考衡因素。虽然我方处于棋局中的劣势，但是我们可以运用棋局外的心理战术，灌输一个阴给对方，然后观察展现出来的阳：辱骂他，惹怒他，让他骄傲，故意告诉自己的走棋思路，然后时刻捕捉对方反映出来的信息，我方便能达到应时而变，达到万千兵法烂熟于心的境界。
其余如投石问路，试探虚实这些笔者就不谈了，但是你要联想并且体悟到。
阴阳的运作是非常巧妙的，在这一节里面笔者以比较散乱的方式告诉大家观变的一些细节。这些的理论都是很抽象的，还望细心体悟。
笔者的一位同事要去英国发展了，走前，邀请笔者去酒吧喝酒，这还是笔者的第一次去这么热闹的地方（笔者个人见识不广，去的地方不多，经历不多。）。进了里面，一位前台女郎见笔者就过来玩猜拳，大家都知道，这也是酒吧的一种营销策略。看她那么热心，那就答应了，不过猜拳的结果，笔者是九赢一输的。
有什么秘诀呢？其实对方出的是布，是石头，是剪刀在打开手之前是瞬间想好的，从想好到打开手也会有一个过程阶段，所以要么你可以直接看到她的想法；要么你可以看到她在打开手之前的手型姿势（趋势）时立刻作出判断，不过这个判断过程一般不超过1秒。
笔者用的方法就是后者，读者可以私下锻炼这种瞬间的观察力和判断力。
后来这位女郎也不笨，她用了一个办法把这个形势扭转了，她要求十次猜拳里面第12次谁输谁喝，第35次谁累计（从第1开始算）起来赢了双次的谁喝，第67次谁赢谁喝，第810次谁累计（从第1开始算）起来输了双次的谁喝。笔者用了极短的时间分析对方的手型，但是又要在极短的时间里分析这么复杂的规则，究竟这次是要赢她呢还是要输给她呢？结果，思维短路……
你是否有足够的应变能力，主要体现在动态对抗上，这是本章最核心的思想！不会有一个章法能让你天下无敌，但是要是观察到阴阳流转，你即能适时而变。
第十二章万象演化原理
到了这章，我们的思维就不再局限于线性了，所谓线性思维，比如科学家告诉你一个规律，数学家告诉你一个公式，你直接把要素代入进去就能出现一个结果出来。在本章里面，需要读者体会到你所在的空间里面都暗藏着“玄机”，你可以通过这些“玄机”去了解某些事情。而这些“玄机”是多维综合作用的结果，所以在这里是没有固定的公式让你去套的。武林绝学都是有招无式的，只要读者把握一个原理，再细心体味生活的一切，放心地使用你们的“类象”思维，你的脑子才会越来越灵活，你便能慢慢领悟洞察力与预见力的威力。
全章有一个核心点，就是两个事物之间的太极点越近，人们就能使用次数越少的太极归宗的方法而能看到其相似之处。
实际上，要完全讲清楚这方面的内容，要补充很多基础知识。本章仅论述其原理，作为太极博弈原理第三部核心内容的开路之作。
有一点必须要注意的，当你拥有这种能力的时候千万不能自我陶醉，正如在魔方信息原理中提到，如果你掌握了某种信息，即便有99。9％的概率是对的，你也要尽可能地考虑到0。1％的失败情况，如果你把这些信息当作是娱乐而不在应用层面上，你可以谈笑自如；但是当你需要运用时，请你考虑策略的最大优化，这样你才能真正地学以致用，用而不迷。
——一把绝世好剑可以让你无往不利，同时你也很容把持不住被它控制。
1。万象演化原理——洞察力预见力最高心法
在万法归宗核心总论一章里面，笔者已经谈过，万象演化就是一种由简演繁的学问。比方说数学“1＋1=2”，如果我们在市场，我们就能很轻易地联想到：当一斤米和一斤菜一起称，其总重量就是两斤，这时候我们称后者是对“1＋1=2”的演化。在逻辑学中把这种从抽象变为具体的思维叫做演绎思维。
有一些日常的生活中，不知道读者会不会这么想，比如你去市场买菜，至少有几个环节：
（1）开车或者坐车或者走路；
（2）到了市场，买菜。
这一路上，你想想，你会遇上多少和你类似的人与事：
（1）开车或者坐车或者走路——一路上都有，尽管目的地可能不一样；
（2）到了市场，买菜——市场上到处都是跟你一样在买菜。
假设有一天，你看到一个人去了一个地方，但是你不知道这个是什么样的地方。如果在当时，你看到这个地方来来往往都是大包小包的菜和肉，那你就明白了，刚才那个人是去买菜的。
这对读者来说，要理解这个问题，可谓是不费吹灰之力。
但是，如果我们见到的并不是和菜市场有直接联系的（如大包小包的菜和肉），那我们有什么办法可以推断出这个人就是去买菜？就像你能否通过一条狗在散步而知道这个人是去买菜？
这让绝大多数读者难以理解，就像星爷电影创立的无厘头风格一样，你完全摸不着头脑——你会发现虽然一点逻辑关系都没有的两样东西是可以相提并论！
读者通过本章的学习，你会明白世界上的万事万物都是类似的，你可以通过身边的任何一件事物，而了解到另外一件事物。而这个原理就在于“演化”，在“太极归宗”一章中我们知道万事万物都是可以抽象成为共同的一个点，因此反之，我们也可以通过任意一个点，而演推出我们身边的万事万物（象）。
读者来信之什么是爱情？
“什么是爱情？有个男生有一次帮了我大忙，后来我发现我自己对他有一种很特别的感觉，究竟我是内心感激他还是一种喜欢呢？”
笔者：
希望与读者一同思索这个问题。
首先读者不用急需把你的感受告诉任何一个向你倾诉的人。你首先要了解对方的思路是怎么样的。
她这么问，是试图去了解一种感觉究竟是符合什么，是感激之情还是爱情？
接下来，我们就得分析这两者有什么区别。有什么区别呢？我们很容易知道，两者的概念是不在同一个参考体系上的（太极），即没有办法比较。
于是就有了笔者以下这番回答：
爱情是什么呢？这个自古以来是没有具体定义的，最初人们只是把一种对异性异样的感觉定义为爱情。你这么问我，应该是在你的心中已经有了一个关于爱情的定义。但是我知道，你的这种定义更多是源于电视，电影的片段。
可是你知道吗，每个人的生活都是不一样的，所以每对恋人所体现出来，展现在你面前的爱情，你不一定能找到并且营造到一模一样的，仅因为你并不活在他们的世界里。
感激之情和爱情是两种站在不同角度上所看到的概念，有爱情的也可以有感激之情。就像你和你哥哥一起读书，你们的感情可以说是同窗之情——同学关系，也可以说是兄妹之情——兄妹关系。
我想，很多人会联想起“幸福”这个词。其实在早些年代，有很多男人与女人一辈子也未曾有机会去选择自己的伴侣，有很多人一辈子来来去去只面对几个异性。在这种大环境下，很多人的心态反而更能使一个人的心专注于一点，两个人的心聚合在一起。
而在此基础上，我们再想想万千的物质世界所起到的作用！我想，我这条思路是比较准确的。
（太极——万象演化思路：即原来是没有的，后来因为处于不同的外界环境中，而成为现象，定义，概念等等。）
所以如果你去界定“内心感激”还是“一种喜欢”这两个概念，这个思路是不对的。你应该着眼于这种感觉的本身而不要去套概念，按概念去做。（注：在太极归宗一章中提到，象体才是最准确的，概念因应用而产生。）比如你感觉有亏欠感，需要表达你的感谢之前——那你就去做啊，而不需要首先就是套这是什么！
2。统计概率
统计学在一些专业书里面说得非常复杂，简单来说，就是统计的学问。那统计是什么意思呢？比如农场有多少只鸭，一天需要喂多少饲料，当你完成这些数据搜集，得出一个结果，这个过程叫做统计。
我们生活中信息的传播，学问的传播，理论的传播，都是基于统计基础。比如说，我们可以从很多关于性格描述的书里面提到“果断的人适合做领导”，这是一个结论。我们想想，这个结论是怎么得来的呢？
是通过，有这样一个事例，有第二个事例，还有第三个事例……通过搜集了很多事例，然后提炼出共同点出来，才得出一个结论。这就是统计了。这些共同点在全部例子中所占的比例，则叫做概率。
2。1概率——一个让人变得单纯的学问
记得小时候见过一个玩意，笔者现在已经见不到了。大概是这样的：
一个摆地摊的人，拿了3个白的和3个黑的围棋子，放在一个布袋里，旁边放着精心绘制了一张中彩表；凡愿摸彩者，每人每次交3元钱“参与”费，然后一次从袋里摸出3个棋子，摸到不同的组合，会出现几种不同的中彩情况：
3个白棋子：奖20元；
2个白棋子：奖2元；
1个白棋子：纪念品一份（估价1元）；
其它：无任何奖品。
看着人家把钱一次次的摸走，你是不是心动了呢，别着急，我们先用概率的知识来分析一下，你就知道其中的道理了！
摸到3个白球概率 16*15*14=1240；
只摸出2个白球概率 16*151240=7240；
只摸到1个白球概率 1616*15=32240。
假设每天有一百人去摸，那么：
掏出去的钱：1240*100*20＋7240*100*2＋430*100*0。5=20。8元；
收入的钱：100*3=300元。
所以一天下来，他就赚了将近280元！这是一个非常可观的收入！
读者，你们好！这就是我们在读书时代中学过的《概率论》告诉我们的内容。可是你有质疑过它吗？
请问，如果这么好赚，为什么像这样的摆地摊现在越来越少呢？
笔者记得当年老师出了这么一道题目，他手上拿着三张扑克牌，是A，A，鬼，现在要求计算猜中鬼的概率。第一张猜中的概率为13，他翻开了牌，不对。这时候老师再问，接下来第二张牌猜中的概率是多少？
有读者就答了还是13。
时至今日，笔者更加肯定地认为，这是错误的。当第一张牌揭开之后，接下来猜中的概率是12。
为什么？
我们看看概率分布，拿比较典型的正态分布来做分析：
正态分布（normal distribution）是一个统计学术语，是一个在数学、物理及工程等领域运用得比较多的概率分布。其非常神秘，如一个随机群体的身高、一棵树上所有树叶的重量、批量生产的某一产品的尺寸、各种各样的心理学测试分数、某些物理现象比如光子计数都被发现近似地服从正态分布。
如图，中间部分数据最多，越往两端（极端）数量越少。如果数据最多的点偏离中点，就是偏态分布，相应的偏左就是正偏态，偏右就是负偏态。
我们知道，对于某一件事或者某个要达到的目标，很多的个体发挥出来的水平大�