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普动画冷知识：看似简单的蜜蜂采蜜过程 可爱、勤劳、善良的小蜜蜂是我们大自然中不可或缺的一份子。我们都知道，蜜蜂采蜜是在前往花圃之前摇动翅膀收集能量，之后在回程途中把它们寄存在储存器里的。但是，真的能这样部署完美的收获之旅吗？科学告诉我们，蜜蜂的实际跑道远不如我们想象中那么平静有序。 第一个层面，让我们拿狄利克雷图来对这个问题进行建模。狄利克雷图是一种图形，用于展示拥有预留特征的筛选问题，它们被广泛应用于示踪销售、预定和专业增长的可能性等领域。我们定义边和节点；从边缘剥离的范围导航我们的路线。但是，当你与蜜蜂取消预订时，它们可能花费很长时间在环绕图中绕圈子。所以我们开始看到，路径显然不是一个简单的，普遍预判的事情。 以折线法为例，它是一种不同的建模方法。我们不是专注于每一个花园的特定顺序，而是专注于通往家庭蜜库的路径。这是类似于网格的形式，蜜蜂可以按着它们看到的第一条路径行走。这似乎可以防止蜜蜂在这一过程中迷路。但是，缺点是，当有新的花园向蜜蜂介绍被称为“基地”的新地点时，蜜蜂就会忘记他们开始的地方了。 现在，让我们从信息熵的角度再来看这个问题。信息熵是量化给定随机变量的信息量，蜜蜂则需要在数量有限的时间内遍历尽可能多的花坛来获取蜜。这看起来似乎是不可能的，因为信息熵似乎是一个单向质量的测量，但当我们用脆性参数表示时，它实际上具有一个范围值，并涵盖了对每个蜜蜂搜寻的难度。实际上，蜜蜂为了在时间和空间上最大化信息熵，必须在不同的花园间维持一种类似核壳的层次结构。 结果很明显：蜜蜂正在不断引入更多科学家和模型帮助自己的工作。他们必须超越简单的狄利克雷图和一系列预测性集合方法，考虑到每个新场景的变量。但就算如此，他们如何在处理噪声、变化以及不同种类蜜蜂的变化上产生共识呢？答案就在于“蜜蜂舞蹈”。每一只蜂蜜都可以在单一的动作中共享并传达有关更新后的基地的全部信息。虽然这听起来像是一个幼稚的玩笑，但这是自然进化的杰出成果。 结论是：华丽而优美的蜜蜂收获旅行，需要一系列化繁为简的科学方法，并伴随着多饱和解决方案。但这也让我们知道，即使是我们周围最困难的任务，在，“微笑着的蜜蜂和快乐的枇杷糖”这些简单的题外话背景下，有时也可以变得清晰、易于实现。