第25章 破解公式（1/2）

天才一秒记住本站地址：[笔趣阁ok]
https://www.bqgok.net最快更新！无广告！

研究园区在经历了一系列事故后，逐渐恢复了秩序。园区内的各个实验项目重新启动，尤其是灵息共振项目的研究进度，是所有科研人员的焦点。

王海洋、徐静、林启及一众科研人员围坐在长桌旁，桌上的显示器展示着事故发生前的数据记录，以及历次灵息共振实验的详细结果。

“共振频率的控制上始终存在偏差，这种误差，可能就是导致纳米机器人在神经元间无法稳定。”徐静开口说道，

林启这时打开了一张复杂的模型图，投影到墙上：“实验中的频率偏移值始终在0.002到0.005赫兹之间浮动，看似微小，纳米级的操作是不能接受的，这样的波动足以导致失控。每当共振接近高频状态，整个系统便会出现不稳定的共振波动。以往的反馈模型是线性的，过于简单。神经元本身的动态行为非常复杂，环境扰动导致了系统中微小误差被逐步放大。”他将问题归结为模型的局限性。

王海洋陷入沉思，忽然灵感一闪，他想到可能是模型本身不够灵活，缺乏动态适应的能力。

“我们可能过于依赖固定反馈了。实际上，神经系统是一个极其复杂且充满非线性变化的环境。单靠现有的反馈系统根本无法实时应对这些变化。”

“你的意思是？”林启问。

王海洋立即站起身，在白板上快速写下一行公式：

f(t)=f0+δf?e?λtf(t) = f_0 + \delta f \cdot e^{-\lambda t}f(t)=f0?+δf?e?λt

“我们的问题在于，之前的模型假设频率漂移 δf\delta fδf 是线性且固定的，但实际上，神经系统中的干扰是非线性的，这里 λ\lambdaλ 是一个衰减系数，描述了环境噪声随时间的减少。但在某些复杂的动态环境下，这个假设不成立。”

王海洋继续写下：

Φ(t)=Φ0e?αt+∫0tγ(t′)sin?(ωt′)dt′\Phi(t) = \Phi_0 e^{-\alpha t} + \int_0^t \gamma(t') \sin(\omega t') dt'Φ(t)=Φ0?e?αt+∫0t?γ(t′)sin(ωt′)dt′

“这是我们需要的调控机制，”他解释道，“Φ0\Phi_0Φ0? 是系统的初始状态，α\alphaα 是一个自适应的衰减因子。通过引入 γ(t)\gamma(t)γ(t)，我们可以将系统的响应与外部环境的扰动动态耦合。简单来说，纳米机器人可以通过实时调整自己的行为，适应神经元的变化。”

徐静稍微皱眉：“你是说自适应算法？”

“没错。”王海洋点了点头，转向计算机，调出一个简化的代码示例：

#def adaptive_control(frequency, feedback, alpha):

for t in range(0, T):

feedback_error = get_feedback(t)

correction = alpha * feedback_error