马尔科夫模型

有限状态的不断转换。 要么转移到做功均衡，要么转移到烂泥均衡。

一天做功的概率=70% 荒废的概率=30%-转移的短平快的爽的概率

口号没有用，因为思维方式会决定[[行为方式-算法]]转移概率，最终会收敛的一个均衡（做功或烂泥）

例子

1. 识人：烂人只要漏出1%的苗头，需要极大的下调对这个人的评分。

识人这件事，不是做科学实验，不必讲百分之百。但凡感觉身边人不对，哪怕只有百分之一的烂人苗头，就得提高警惕，察其言观其行。只要有百分之三十的证据，就可以及时避险走人。

待到有了百分之六十、七十的证据，烂人已经高度疑似是烂人了，此时已是非走不可了，绝不能留恋实验室。

2. 个人经历

• 初中的正反馈&做功均衡
• 高中的负反馈&烂泥均衡 我的初中就是运气叠加了做功态，内外都有正反馈，[[持续做到]]；但是在理科做的绝对不够好。 我的高中就是烂泥态，接近[[外控-躺平]]。

实践与应用

因此 要减少荒废或猴子的概率。 做出最小的改变，最小的做到也是做到。 [[行为方式-算法]]知小错就改，比穿梭回去改某个大错更有意义。 坚持做正确的事情，才是对系统最好的完善。