他重新将目光投向屏幕上的代码和混乱的数据流。

埃文斯教授之前反馈的一些关于生物神经网络处理随机扰动的思路，在他脑海中盘旋。

他摒弃了所有复杂的模型，专注于一个最极端、也最让传统控制理论头疼的场景：

等离子体边界局域模（elm）爆发的初始瞬间。

他构建了一个极度简化的模型，只模拟边界扰动失稳的最初几微秒。

他将那段‘歧路’

算法导入，与传统的最优控制算法进行对比。

模拟一次次运行，但失败居多。

有限的算力让进程缓慢无比。

时间一分一秒过去，窗外天色渐亮。

查理的眼睛布满了血丝，但他毫无睡意。

终于，在一次模拟中，当简化模型中的等离子体轮廓即将因边界扰动而剧烈扭曲的刹那。

那段‘歧路’

算法生成了一系列生硬、高频、看似毫无优雅可言的纠偏指令。

与传统算法试图平滑压制扰动不同，这些指令更像是在失控的边缘进行一次次短促而有力的拉扯。

模拟系统的能量曲线像是坐过山车一样剧烈起伏，眼看就要崩溃，但却在一次次的拉扯中，硬生生被维持在一个非稳定但尚未瓦解的状态。

虽然最终系统还是因为简化模型无法承受持续的剧烈波动而失败了，但在失稳初期展现出的那种韧性，与传统算法几乎瞬间溃败的结果形成了鲜明对比。

“这会是一个新的方向吗？”

查理的心脏狂跳起来。

他飞快地截取了最初几微秒的对比数据，特别是算法反应速度和拉扯效应的曲线图。

数据粗糙，模型简陋，但这强烈的对比差，就是斯密斯需要的（本章未完，请翻页）