模式分解的2个基本原则是

随着人工智能和大数据技术的不断发展，越来越多的企业和组织开始关注模式分解的重要性。模式分解是一种将大型问题分解成小问题以解决的方法。它被广泛应用于不同领域，如金融、医疗、市场营销等。然而，模式分解并非仅仅是将问题分解成小问题这么简单，它还有两个基本原则需要注意。

原则1：分解问题需符合可观测性原则

模式分解的第一个基本原则是分解的每一个部分都应符合可观测性原则。即将问题分解成的小问题应该具有可观测性，在解决过程中应该能够获得足够的数据和信息支持。这是因为对于一个问题来说，我们只有了解其细节信息和状况，才能更加准确地确定其解决方案。例如，对于一个企业而言，要解决其营销问题，我们可以将其分解成多个小问题，如市场调研、产品定位、目标群体等。

然而，如果这些小问题没有足够的数据和信息来支持解决方案的制定，则这些小问题会变得不可观测，并且其解决方案也会受到影响。因此，在分解问题之前，需要确保我们能够获取足够的数据和信息来支持这些小问题的解决方案制定。

原则2：分解问题需符合可重组性原则

模式分解的第二个基本原则是分解的每一个部分都应符合可重组性原则。即将问题分解成的小问题应该具有可重组性，在将其组合为整体问题时，不会出现重复或遗漏的问题。这是因为一个问题可能会被分解成多个小问题，经过解决后再将其组合成为整个问题。如果这些小问题不具有可重组性，当我们将它们组合起来时，可能会出现问题的重复或遗漏，导致整个问题的解决方案不完整或不准确。

例如，我们可以将企业的营销问题分解为调研、推广、销售等小问题。当我们对这些小问题进行解决后，我们需要将它们组合起来，以制定整个问题的解决方案。如果这些小问题没有符合可重组性原则，我们在组合过程中可能会忽略某些小问题，从而导致问题的重复或遗漏。

综上所述，模式分解具有两个基本原则，分别是可观测性原则和可重组性原则。它们确保了模式分解的有效性和正确性。当我们在应用模式分解方法时，需要遵循这两个基本原则，以确保我们能够解决问题并制定出有效的解决方案。