二楼不说话

三楼做补充

正式开始

献给Sibylle

第一章
50年前一个炎热的夏日，我走进广阔的撒哈拉盐田，来到了位于突尼斯南部的Chott el Djerid（地名，无翻译）滚滚热浪让人想起了远处的海市蜃楼。地面上，一只黑亮的蚂蚁在这片平平无奇的沙漠平原上蜿蜒前行，疯狂的寻找食物。那只蚂蚁--------Cataglyphis fortis，在沙漠上飞奔时，把它的身体后部，即腹部，高高抬起，变成了直立的姿势。它完全靠自己做到了这一点。没有看到任何蚂蚁帮助它。我跟着这支孤独的捕猎者走了很长一段时间后，它突然发现了一只大苍蝇的尸体，抓住了它，这只蚂蚁带着很重的猎物匆匆往回跑，直到它消失在沙漠地面上一个很大的洞里，它的巢穴的入口。当我回头看蚂蚁发现苍蝇的地点时，我惊讶的发现蚂蚁已经从他的巢穴冒险进入了平坦和极其恶劣的地形，（图1.2）。事实上它已经离开了100多米的距离，并在盐田的地面上蜿蜒而行。比起纯粹的距离跟让我惊讶的是，这只敏捷的蚂蚁回家的路：不是沿着它曲折的向外走，而是几乎沿着一条直线——在它觅食之旅的起点和终点之间它一定是在某种程度上能够将它在向外旅行其间的所有距离整合为一个平均归航矢量（例见图1.3）

这年头没人看科普啦？我亲爱的粉丝们呢

@Snowkings @ScottWestern @75w🔯 @Ento💦 @在澳洲的李帅 @下大佬们

啊我的上帝，看来只有周末能更了

在诸位好友的帮（威）助（逼）下，我开始了更新

对于人类来说，如果没有仪器和一些数学微积分方面的知识，或者是全球定位系统（GPS）设备的帮助，这项任务很难完成这是一只身长不足1厘米的小动物，他的大脑很小，我希望——也许是天真的认为——它小到足以进行神经分析，而且它有一种令人着迷的行为特征，一种复杂的计算任务足以引起神经行为学家的兴趣，即使是认知科学家和神经信息社区也会在以后发现这些特征

自第一次目击以来，我们在各种实验条件下记录了数百次这样的觅食之旅，无论是前往觅食还是回巢，但在第一次观察时，我甚至不是道我在长途旅行中跟踪的Cataglyph是一种生活在突尼斯和阿尔及利亚盐盘地区的物种的成员。这种嗜盐（？）的沙漠蚂蚁所居住的北阿夫坎河和塞布哈斯的地表，盐分和其硬壳表面组成的地面可以像网球场的地板一样光滑，但更多时候，他们被多边形的马赛克裂缝和山脊所覆盖，然而，即使在后一种情况下，大型盐田栖息地，如Chott el Djerid 和 Chott el Melrhir的红外光谱不能提供足够可靠的路标线索，而这些路标线索可以引导动物进行长途旅行。

@在澳洲的李帅 @Snowkings @迷之雾人 更新了，不来瞅瞅嘛

一下子更了一千两百多字，大家将就着看

这些和其他各种线索是如何被检测、处理并合并到Cataglyph的导航，蚂蚁最终生成的外部世界及其觅食地形的空间表示看起来像什么？鉴于这些问题，似乎值得对蚂蚁的主要导航结果进行一次考察和结论在本书后面详细描述和讨论，因此面临着比我的故事提前一点的风险。但我会这样做，否则我很难想象这而过迷你领航员必须完成的重大任务。
The Safety Line
岩石群是觅食的中心地带。它们总是从它们的中心位置——巢穴入口——出发，并定期返回。无论为了实现这一目标他们必须完成什么样的导航任务，无论它们终将获得什么样的关于其陆地环境的空间知识，中央觅食区的生态需求已经为蚂蚁的“导航工具包”的进化奠定了基础。该工具包的一个组成部分（实际上是蚂蚁的主要导航路线）是路径集成。在路径集成中，导航器仅通过记录其自身的移动来获取其当前位置（相对于给定的参考点）的信息。这意味着位置不是有特定地点的线索来定义的——“一切都不复存在”，就像一个人可以隐喻的引用格特鲁德·斯泰因关于加利福尼亚奥克兰的妙语那样——而只是由动物如何到达那里，通过在途中而不是在现场获得的信息来定义。因此，路径整合是一种逐时递增的过程，该过程在动物离开巢穴时开始，并在动物形近途中持续运行。就好像这只动物在自己身后拖着一根无形的、紧紧拉着的阿里阿德涅的线，这是一条连接动物和出发地的安全线，使它能够在没有任何路标帮助下返回这一点。
正如希腊神话告诉我们的那样，克里特岛的国王米诺斯雇佣著名的发明家和工匠代达罗斯建造了一个几乎无法走出的迷宫，他在里面囚禁了牛头怪物米罗陶洛斯。这座迷魂阵般的迷宫只有一个出口，到处都是蜿蜒曲折的通道和死胡同，没有过一个进去的人能找到出路。所有的游客都成了怪物的祭品，米诺斯国王的女儿阿里阿德涅在代达罗斯的建议下，为她的情人忒修斯提供了一团线，并在入口处固定了线头，才解决了航行逃生的问题。当忒修斯穿过迷宫，向中心走去时，他把线放在身后，在杀死怪物后，他顺着线回到了出口。
由于迷宫的结构及其曲折的围墙，塞乌拉斯人无法将线拉直，但在沙漠平原开阔的地形上，当蚂蚁们蜿蜒爬行寻找食物时，至少可以做到这一点。与忒修斯不同的是，他以前所有的转弯都是反向的，而蚂蚁可以利用他的路径积分器直接返回起点（第五章）。如果他在杂乱的环境中觅食，它就不得不通过一个天然的迷宫，跑过障碍。然而，与忒休斯不同的是，它不会通过精确的折返起向外的路径而返回它通常选择一种尽可能接近矢量路线的新的回家路线。当蚂蚁碰巧重复访问一个目标时，它会通过使用地标记忆迅速发展出显著路线保真度——坚持独特的外出和返回路线。（第六章）。
当线拉紧时，隐喻性的线是矢量，要么从背景线指向起点，要么从起点指向动物的当前位置（取决于矢量固定的基准）。因此，路径积分可称为矢量导航。在计算路径积分向量时，投影图像使用方向和距离感测设备来检测其运动的角度和线性分量，并最终在计算归属向量时使用积分器来组和这些分量。图1.3显示出了完全由路径积分引导的投影。在直线回家的路上，蚂蚁绕开了它在外出途径中卷起的路径集成矢量。当蚂蚁到达巢穴时，向量归零。