一、信息在度量空间的分布
信息在大脑中显示的程度是关于时间的函数。将根本不可能在大脑中显示的可能度记为0，成为主要特征时的可能度记为1，则信息模式A显示的可能度随时间变化的规律可简单地描述为
q•=-αq+K（q,t）（5－1）
式中α称为“阻尼系数”，K（q,t）则为与好奇心有关的涨落力。在一个心理时相，信息显示的可能度由于好奇心的影响而呈现出概然性。
二、信息在度量空间的分布规律
我们可以按照概率论和协同学的研究方法和模式，研究时间变化过程中，在q-t平面寻找到信息模式A的可能度为q（t）的概率P（q,t）［24］。
对于信息模式的可能度qi，其概率分布可以写为
Pi（q,t）=δ（q-qi（t））,i=1,2,…（5－2）
这里q是基本变量，是诸多信息可能度的可能轨道。对这些可能度轨道取平均，并引进函数
f（q,t）=［P（q,t）］（5－3）
如果信息i出现的概率是pi，按照概率论的规律，就会有
应用5－2式即有
fdq给出时刻t在位置q和q+dq之间找到特定信息的概率。
假设随机涨落K的平均值为零，ΔK的平均值也为零，经过一定的推导，即可得到
df/dt=d/dq（αqf]WH
此即所谓的描述心理模式转换过程的Fokker-Planck方程。它描述在心理转换过程中信息模式概率分布的变化。式中Q称为扩散系数——与好奇心有关。对于多个信息模式，取
qi=Wi（q]WH
此时可以假定与好奇心相关的涨落力K具有如下关系：
［Ki（t）Kj（t′）］=Kijδ（t-t′）（5－8）
而对于q的分布函数f
f（q1,q2,…qn;t）=f（q,t）（5－9）
可以导出：
此即为对于多信息模式的Fokker-Planck方程。
在K为信息可能度函数的情况下，一般的Fokker-Planck方程为
也可以将其写为连续性方程的形式：
f（q,t）t=-qI（q,t）（5－12）
式中
进一步地，将信息显示的可能度的一般形式写为
q=W（q]WH
这里ξ（t）为与好奇心相关的高斯δ关联随机力。通过计算有：
k（q）=ε1/2Κ1/2（q）（5－15）
三、方程的解及其意义
关于上述方程的定态解和含时解的形式，可参照有关书籍给出的推导。如哈肯［24］已经给出
W（q）=γ（q0-q）=-Vq，当γ＞0时，V（q）=γ2（q0-q）2，K（q）=K=Const>0时，有解
〈q〉t=〈q〉0e-γt+q0（1-e－γt）（5－17）
σ（t）=σ（0）e-2γt+εK/2γ（1-e-2γt）（5－18）
上式描述了在具体的心理转换过程中，大脑形成稳定反应以后，各种信息模式处于“活性”（主要由好奇心所描述，也就是说将“活性”的影响都在好奇心中表征了）状态所表现的概率值。从解5-19可以看出，在一个稳定的心理时相，泛集的各特征元素在大脑中显示时的可能度服从正态分布规律。显然，好奇心起着影响心理状态“涨落”的作用，是心理转换过程的“涨落”影响因子。
从参考文献［24］的解可以看出，在不同的好奇心作用下，可能度分布会不相同。在某些参数下，会有多模态分布的出现。