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    在吃完午餐。

    下午，沈程直接去图书馆，一来，不受舍友干扰，二来，能在图书馆找些学习资料。

    周日来图书馆的人，比平时少了些。

    找了个偏僻的位置坐下，沈程从书包中取出笔记本，新建文档，先将脑海中的粒子纠缠算法论文敲出来。

    ‘噼里啪啦’的键盘敲击声。

    沈程在手动‘拷贝’论文的时候，大脑随之开动，对粒子纠缠算法有了新的理解。

    粒子纠缠算法是模拟中的学术成果，脱胎于粒子群算法，也叫pso算法，它的基本概念源于对鸟群觅食行为的研究。

    设想这样一个场景：一群鸟在随机搜寻食物，在这个区域里只有一块食物，所有的鸟都不知道食物在哪里，但是它们知道当前的位置离食物还有多远。最简单有效的策略？寻找鸟群中离食物最近的个体来进行搜素。pso算法就从这种生物种群行为特性中得到启发并用于求解优化问题。

    ‘粒子群’中的每一个粒子都代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性，在函数优化、图像处理、大地测量等众多领域都得到了广泛的应用。

    粒子纠缠算法则是粒子群算法的进阶版，增加虚拟境技术，运算过程中加入模拟生态平衡态，增加多峰函数，多目标函数的算法优化，……。

    历时三个多小时，沈程将粒子纠缠算法论文写了出来，一个思路渐渐在脑海中形成。

    超强激光炮之所以失败，主要原因是高温材料不过关。

    然而，材料研发是碰运气的事，需要大量的时间和精力试错，难度不要太大。

    如果能利用智能算法，模型软件辅助，研发所需的时间显著缩短，成本也有所降低。

    写完粒子纠缠算法的论文，沈程将注意力放在模拟界面上，准备按这个新方向展开。

    “开始模拟！”沈程低声道。

    下一刻，模拟界面开始出现大量文字。

    「叮，消耗10个模拟点，模拟功能开启。」

    「2025年9月8日，你将粒子纠缠算法论文提交给钱学文教授，并向他描述了利用粒子纠缠算法，多核算法等等ai算法，开发一款ai仿真模拟软件的计划，令钱学文教授非常震惊，他高度认同你的能力，愿意协助，提供实验环境让你专心工作。」
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