“把前世的知識拿來用,也能算是我自己的成果……”
“換句話說,隻要完成這個世界所沒有的研究突破,哪怕是抄襲過來的,都算是我自己做研究取得的突破?”
張碩頓時眼前一亮。
雖然隻是個任務難度評級,他卻從中洞悉了系統的内在機制。
首先,系統不是跨世界的。
系統中建立的科研任務,其難度評價和研究難度關聯,而不會關聯到‘想出來的難度’或者‘對學術或科技發展的促進作用’。
中心錨點連線算法沒什麼難度科研,隻是一個簡化計算量的方法而已。
其所關聯的‘偏差評估體系’,難度能夠達到c級水平,但最關鍵的不是難度,而是‘怎麼想出來’。
像是牛頓看到蘋果落地,想當了地面有引力,從而促進了基礎力學的發展。
如果以系統的機制,給最初的思考本身做出個難度評級,也許隻能達到d級?
因為,‘想到’不會歸在難度系數中。
另外,有些小的研究會對學術或科技發展帶來巨大的促進作用。
一些高難度的研究,也可能會沒什麼實際意義,隻能被束之高閣。
系統任務的難度評價機制,關聯的隻是‘研究難度’,和可能帶來的影響無關。
“所以說,系統也是很古闆的。”
“像是個冰冷的機器,隻是以固定的内在邏輯運行……”
張碩倒是放心了。
同時,也對于研究更是期待,完成d級以上研究任務,都是有科研币獎勵的。
科研币,可是好東西!
他沉下心來,使用了‘低保’獲得的科研币,快速進入到科研模式,并順着腦子裡的思路寫起了主算法框架。
實驗數據偏差分析,會是一個在主算法支持下重複性運算的程序,每一次重複性運算都要和粒子對撞的理想模拟軌迹進行比對,并利用‘偏差評估體系’進行評估。
模拟軌迹,是粒子對撞所形成的理論上的完美狀态。
那是最理想的情況。
真實的粒子對撞實驗,受到環境因素、碰撞位置、能量差等方面的影響,所形成的粒子逸散軌迹圖像和模拟軌迹存在偏差。
正常來說,隻要進行的實驗次數多,數據足夠多,沒有其他因素幹擾的情況下,所形成的圖像總會無限趨近于模拟形态。
問題,就在這裡。
前世的粒子對撞實驗分析就發現,不管輸入的數據量再多,所形成的圖像也不會無限趨近于模拟形态,而是在一個固定的偏差數值上下徘徊。
這就是帶質量粒子的軌迹偏移問題。
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