我们说数学有悖论值与阶数，阶数就是一个新的进制，我们总称P进制，那么不同的阶数与悖论值就会变成唯一的尾数，比如......999999999=-1（10），这就是十进制下的-1，我们来这样表示。

那么我们去解决问题时会有不同的悖论值和阶数，但由于数学是符号体系，所以在固定的升阶中，方法是有限的。升阶就是微积分（重在极限）的方法。

有限的形式是什么，它就是我们最初的悖论值的变换（解构与重构）。

在数学中，最终的目的是啥，就是通过各种各样的升阶，解构和重构达到适合的尾数，如-1（10），-A（16），括号里数字代表进制。

自然语言学和数学有什么差异呢？很简单，数学是union，是联合体，共占一个地方（悖论值），自然语言学不一样，尤其是中文，因为英文它虽然只有26个字母，但单词有上百万个，而且年年更新；而中文不一样，加上生僻字也就八万个。
比如小时不识月，呼作白玉盘；又如他强由他强，清风拂山岗。他横由他横，明月照大江。
这个“月”意思就很多。又比如”好自为之”翻译英语版本太多了。

并且在上下文联系上，中文比英文联系非常密切。比如，千磨万击还坚劲，任尔东西南北风。不同的语境有不同的意思，可以是个人的笃志，也可以是整体的不变，这就是对象的多态性。我们该如何破解这样的问题呢？

我们知道，万事万物的首要任务就是维持万事万物的生态，不论是升阶，悖论值，还是信息熵，关键在于当我的生态复杂后（升阶），最小作用量会不会崩，他们的作用由土的第一第二以及第三循环决定。

如何决定呢？如果可以升阶，就不会崩；如果在其生态下受损失时无法升阶就崩了。

所以自然语言学问题的关键在于找丰富的生态（阶数与悖论值的延伸），延伸问题就不是对象的问题了，而是类的问题。这种延伸你如果不去实践认识你是不知道他的阶数与悖论值的延伸的。阶数与悖论值并不是说越多越好，而是说我能在多种情况下它可以解开大门，就和万能钥匙一样。这是一个多态问题，不在于你一个人有多厉害，而在于你能把一群人，一个国家的人都盘活，用的还是一个办法。这样的办法，越是线性的越好。

为啥越是线性的越好？很简单，你随便看一个东西，你是知道他现在以及极小情况之后的一些数值的（包括意识的作用）。哲学嘛，玩真理的，我肯定是要按放之四海而皆准的方向走啊。只不过是一些多态的变化，没有非线性的冲突（最小作用量原理与熵增定律的冲突）。

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