研究園區在經歷了一系列事故後，逐漸恢復了秩序。園區內的各個實驗專案重新啟動，尤其是靈息共振專案的研究進度，是所有科研人員的焦點。
王海洋、徐靜、林啟及一眾科研人員圍坐在長桌旁，桌上的顯示器展示著事故發生前的資料記錄，以及歷次靈息共振實驗的詳細結果。
“共振頻率的控制上始終存在偏差，這種誤差，可能就是導致奈米機器人在神經元間無法穩定。”徐靜開口說道，
林啟這時開啟了一張複雜的模型圖，投影到牆上：“實驗中的頻率偏移值始終在0.002到0.005赫茲之間浮動，看似微小，奈米級的操作是不能接受的，這樣的波動足以導致失控。每當共振接近高頻狀態，整個系統便會出現不穩定的共振波動。以往的反饋模型是線性的，過於簡單。神經元本身的動態行為非常複雜，環境擾動導致了系統中微小誤差被逐步放大。”他將問題歸結為模型的侷限性。
王海洋陷入沉思，忽然靈感一閃，他想到可能是模型本身不夠靈活，缺乏動態適應的能力。
“我們可能過於依賴固定反饋了。實際上，神經系統是一個極其複雜且充滿非線性變化的環境。單靠現有的反饋系統根本無法實時應對這些變化。”
“你的意思是？”林啟問。
王海洋立即站起身，在白板上快速寫下一行公式：
f(t)=f0+δf?e?λtf(t) = f_0 + \\delta f \\cdot e^{-\\lambda t}f(t)=f0?+δf?e?λt
“我們的問題在於，之前的模型假設頻率漂移 δf\\delta fδf 是線性且固定的，但實際上，神經系統中的干擾是非線性的，這裡 λ\\lambdaλ 是一個衰減係數，描述了環境噪聲隨時間的減少。但在某些複雜的動態環境下，這個假設不成立。”
王海洋繼續寫下：
Φ(t)=Φ0e?at+∫0tγ(t′)sin?(wt′)dt′\\phi(t) = \\phi_0 e^{-\\alpha t} + \\int_0^t \\gamma(t') \\sin(\\omega t') dt'Φ(t)=Φ0?e?at+∫0t?γ(t′)sin(wt′)dt′
“這是我們需要的調控機制，”他解釋道，“Φ0\\phi_0Φ0? 是系統的初始狀態，a\\alphaa 是一個自適應的衰減因子。透過引入 γ(t)\\gamma(t)γ(t)，我們可以將系統的響應與外部環境的擾動動態耦合。簡單來說，奈米機器人可以透過實時調整自己的行為，適應神經元的變化。”
徐靜稍微皺眉：“你是說自適應演算法？”
“沒錯。”王海洋點了點頭，轉向計算機，調出一個簡化的程式碼示例：
#def adaptive_control(frequency, feedback, alpha):
for t in range(0, t):
feedback_error = get_feedback(t)
correction = alpha * feedback_error
frequency = frequency + correction
apply_frequency(frequency)
“我在mIt的時候曾看過類似的研究課題，使用自適應控制演算法來處理複雜的動態系統。我們可以嘗試讓奈米機器人自己學習、適應它所處的環境，從而自動調整自己的工作頻率，保持與神經元的同步。”王海洋顯得有些