第303章 “树”与“网”的启发（1/3）

自从决定暂时搁置纯理论推演后，林浩和克劳斯便一头扎进了更广阔的知识海洋里。

克劳斯凭借他德国工程师特有的系统性思维，开始系统地研读拓扑学和网络科学的经典着作，试图从空间的几何性质中寻找答案。而林浩，则更多地依靠他敏锐的直觉，广泛涉猎，从凝聚态物理到宇宙学，再到生物物理，希望能从某些意想不到的角落，找到灵感的火花。

这天下午，林浩正坐在办公室里，阅读一篇关于蛋白质错误折叠与老年痴呆症关系的生物物理学综述，徐涛的电话打了进来。

“浩子，忙不忙？我们‘未来智能组’开了个阶段性成果汇报会，丰院士也在，你要不要过来听听？换换脑子。”

林浩看了一眼面前天书般的蛋白质分子动力学模拟图，感觉自己的大脑确实需要“换一换”了。

“好，我马上过去。”

当林浩走进“未来智能组”的大会议室时，立刻被里面热烈的气氛所感染。巨大的全息屏幕上，正显示着一张复杂的、具有分形特征的功率谱密度图。

高翔正站在屏幕前，向在座的众人讲解他们的最新发现。

“……经过对超过100TB神经元静息态数据的交叉关联分析，”高翔指着屏幕上那条平滑下降的曲线，“我们基本可以确定，神经元膜电位的内在‘噪声’，其统计规律，与一种名为‘分数布朗运动’的随机过程高度相似。”

他切换了下一页，上面是关于“分数布朗运动”的数学定义。

“简单来说，它是一种具有长程相关性的随机行走。也就是说，神经元在t时刻的电位波动，不仅仅与t-1时刻有关，还与它在遥远过去的所有状态都存在着某种‘记忆’。这种‘记忆性’，正是它与传统‘白噪声’最根本的区别。”

徐涛接着补充道：“这个发现的意义非常重大。这意味着，我们可以构建一个全新的、基于分数布朗运动的随机数生成器，并将其作为‘混沌干扰’源，注入到我们的神经网络模型中。这将使我们的人工神经元，在行为上，更接近真实的生物神经元。”

会议室里，无论是丰院士的团队还是徐涛的团队，每个人的脸上都洋溢着兴奋。他们在短短几周内，就成功地为那看似混沌的“噪声”，画出了一幅清晰的数学肖像。这是项目取得的第一个里程碑式的成果。

林浩在后排找了个位置坐下，安静地听着。他为徐涛和高翔的进展感到由衷的高兴，但内心深处，也有一丝淡淡的失落。相比于他们清晰的目标和看得见的进展，自己和克劳斯的研究，依旧在迷雾中徘徊。