vivo小说二号会议厅。
张硕站在台上，对于跳跃方程和计算输出之间的关系进行了讲解。
信号评估体系对于信号组进行分析，每一个信号组通过评估体系后，都会得到一个概率评估数字。
最后则是进行能量值的计算。
信号组和信号组的能量值数据偏差极小，甚至小到可以忽略不及，大量的信号组能量值进行叠加计算，差异自然会变得更小。
所以，算法输出是一条直线。
按照信号评估体系对信号组评估的概率对信号组进行重新排序后，再进行计算就可能出现‘有趣’的波动。
比如，数值偏大的信号度被堆放在一起，那么一个区域的计算结果就会偏大，并会让输出直线出现向上的波动。
这就是跳跃方程极为特殊的取值情况。
“跳跃方程是方程组，也可以说是函数组，下面两个短方程，是对参数的调节。”
“在没有特殊因素的影响下，输出会呈现一条三维的直线。”
“反之，则会出现跳跃性的波动。”
张硕很认真的讲解着。
他之所以塑造这個方程就是为了减少麻烦，因为算出输出逻辑可以找到的问题太多了。
除非是把代码拿出来挨个做讲解，否则想进行提问总是能找到问题。
“如果哪一部分不明白，可以把数值代入方程进行计算，结果一目了然。”
“每个区间段的数据，都可以代入数字去验证……”
“……”
这时候，很多人都已经听明白了。
张硕的意思就是说，有计算输出相关的问题，可以自己去找数字代入方程进行验证，他也不用再针对去回答提问了。
从数学的角度上来说，这种方式是有效的，只是需要完善底层的数学逻辑。
安德烈亚斯-霍克就问到了一个关键问题，“张硕先生，你如何证明你的方程涵盖了所有计算输出可能？”
换而言之，不能涵盖所有的输出可能，方程就是无效的。
张硕转身走到了白板前，在方程组的右侧标注了几个取值范围。
他解释道，“这几个取值范围，涵盖了所有的常规输出可能，单个信号组的能量强度都包含在其中。”
“如果不是常规的情况，也就是在取值范围之外，输出的直线就会出现波动。”
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