或许有同学要说了，混沌，不就是随机吗？
当然不是！
如果是，叶寒怎么可能凭混沌理论来预测蛋白质的折叠结构？
混沌是指发生在确定性系统中的貌似随机的不规则运动，注意，只是貌似。
虽然混乱，不确定，不可重复，不可预测，就仿佛天气预测，或者股市走向。
但每一种混沌现象，却是有着完整确定的方程描述的，甚至都无需附加任何随机因数，只是因为系统迭代对初始值的微小变化超级敏感，才造成了后期无法预测的现象。
比如天气的热对流问题，比如人口增长的逻辑斯蒂方程……
所以最初，会用蝴蝶效应这个词来形容。
嗯，其实一开始并不是蝴蝶，而是海鸥。
不过基于天气预测的第一个混沌模型，最后导出的洛伦兹吸引子恰好在三维空间构成了蝴蝶的形状，先是记者这么叫，后来连作者自己都改了，久而久之……
扯远了，回到相片糊掉这件事情上来。
这里的噪声，显然也有一部分是可以提炼出混沌模型的。
而且只是一级混沌系统。
虽然长久的预测不可能，但是根据已经出现的现象，基于混沌模型往前逆推，整个排除噪声干扰，却是有可能的！
而且，效果说不定更好，计算量也会更少，只要能找到准确的描述方程！
对于别人可能很难，对于总能够找到一维连续映射的周期三，也就是李-约克定理，或者费根鲍姆的两个常数，或者沙尔科夫斯基自然数集这些混沌蛛丝马迹的叶寒来说，并不是多难，只要他肯花时间和精力。
这个课题有点意思呢！
想到叶寒就立刻开始行动。
“把当时同一批监控录像的照片发过来。”
参照越多，越容易寻找规律。尤其在同样环境同一个摄像头同样的光暗条件下，可以最大程度减少无关变量。
“然后……”
然后一阵轻微的，但绝对吃力的“咔嚓咔嚓”硬盘连响，屏幕一蓝，然后又一黑，电脑故障重启了。
技能读条失败。
当然不是！
如果是，叶寒怎么可能凭混沌理论来预测蛋白质的折叠结构？
混沌是指发生在确定性系统中的貌似随机的不规则运动，注意，只是貌似。
虽然混乱，不确定，不可重复，不可预测，就仿佛天气预测，或者股市走向。
但每一种混沌现象，却是有着完整确定的方程描述的，甚至都无需附加任何随机因数，只是因为系统迭代对初始值的微小变化超级敏感，才造成了后期无法预测的现象。
比如天气的热对流问题，比如人口增长的逻辑斯蒂方程……
所以最初，会用蝴蝶效应这个词来形容。
嗯，其实一开始并不是蝴蝶，而是海鸥。
不过基于天气预测的第一个混沌模型，最后导出的洛伦兹吸引子恰好在三维空间构成了蝴蝶的形状，先是记者这么叫，后来连作者自己都改了，久而久之……
扯远了，回到相片糊掉这件事情上来。
这里的噪声，显然也有一部分是可以提炼出混沌模型的。
而且只是一级混沌系统。
虽然长久的预测不可能，但是根据已经出现的现象，基于混沌模型往前逆推，整个排除噪声干扰，却是有可能的！
而且，效果说不定更好，计算量也会更少，只要能找到准确的描述方程！
对于别人可能很难，对于总能够找到一维连续映射的周期三，也就是李-约克定理，或者费根鲍姆的两个常数，或者沙尔科夫斯基自然数集这些混沌蛛丝马迹的叶寒来说，并不是多难，只要他肯花时间和精力。
这个课题有点意思呢！
想到叶寒就立刻开始行动。
“把当时同一批监控录像的照片发过来。”
参照越多，越容易寻找规律。尤其在同样环境同一个摄像头同样的光暗条件下，可以最大程度减少无关变量。
“然后……”
然后一阵轻微的，但绝对吃力的“咔嚓咔嚓”硬盘连响，屏幕一蓝，然后又一黑，电脑故障重启了。
技能读条失败。