“原來如此……”

快速地瀏覽著螢幕上的程式碼，陸舟臉上浮現了一絲恍然的表情。

以他的程式碼能力，想要完全吃透這套演算法可能還有些難度，但如果只是從幾個關鍵的命令列去理解整個等離子體控制方案的執行邏輯的話，對他來說還是沒什麼問題的。

簡而言之，這套演算法大概算是一種機器學習的產物。

參照他先前留下的那套數學模型和金陵大學軟體院教授們的編輯的那套控制方案，在無數次的實驗中對等離子體中的基元運動軌跡進行計算模擬，最後對唯象模型進行修正，設定額外的引數，使其最大限度的接近完美。

在應用的領域，當唯像模型發展到了極致，和簡潔而純粹的理論其實也沒什麼區別了。

至少用起來是沒多大區別的。

就好像流體力學中那些經驗公式一樣，用現有的理論對其進行完全解釋不太可能，但這並不妨礙人們把它用在飛機的機翼上，發動機上等等。

收集這些資料，在不斷的計算模擬中對原有的控制方案進行修正，如果這些工作由人來完成的話，或許需要數年，甚至上十年的時間。

但對於寄宿在超算中的小艾而言，能夠在第一時間對控制方案作出修正的它，可能讓仿星器執行個幾次就夠了。

從這層意義上來講，從小艾主程式中分離出來的等離子體控制方案的演算法，似乎也能算是一種由機器學習技術發展而來的AI。

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