当我查看用户
xcont的帖子时，发现了这种模式。 偶然发现
该出版物后 ，我提请注意一个事实，即不仅根据斐波那契数据的规模增加，还会重复出现模式。
我想知道这些模式中是否有一个模式。 但是只有2个参数
x和
y ，我决定需要指定其他东西，在所获得的所有模式中都相同。 然后我注意到，如果我们在该字段上取前4个正方形，则无论如何，如果行行进，我们将获得3个用于模式开头的选项：
上（↑）
下（↓）
还是不走*（-）
为了进行指定，我决定使用这些符号↑，↓，有条件地将其称为自旋（如粒子的自旋）。 在这里，我开始创建一个表，将这些自旋对
x ，
y的依赖性。
首先，让我们看一下是否有一个模式，如果只改变
y ，
x取4
现在关于属性
我们看到一系列旋转
-↑-↓-↑-↓-↑-↓模式以一定顺序重复
y = 3,7,11 ...（
↑ ）
y = 5,9,13 ...（
↓ ）
y = 2,4,6,8,10,12 ...（
- ）
如果
x = 3，我们得到相同的结果，我们看到一系列旋转
↑-↓↑-↓↑-↓↑-↓↑
y = 2,5,8,11 ...（
↑ ）
y = 4,7,10,13 ...（
↓ ）
y = 3,6,9,12 ...（
- ）
我以为我可以将这些序列系统化，并编制出这些旋转的表格，这就是我得到的。
我向您介绍“黑色表”。
最有趣的是，该表具有其依赖性和属性。
首先，我们导出几个公式：
→如果
x是偶数而
y是偶数--，则
x x y或
y x x-- x = y→-
x = y + 1→↑
x = y-1→↓
现在关于表本身的属性，如果我们将x = y作为参考点，则在任何方向上我们都有镜面反射的序列（用红线和绿线表示）。
居然找到用途和用途。 我有一个最多12张桌子，因为起初我是在纸上做这些事情的。
但是，使用
JavaScript算法，您自己可以检查更大的值。
PS我不知道如何使用它，但是也许这种算法可以应用在量子计算机上。
链接：
一和
二 。