研究园区在经历了一系列事故后，逐渐恢复了秩序。园区内的各个实验项目重新启动，尤其是灵息共振项目的研究进度，是所有科研人员的焦点。
王海洋、徐静、林启及一众科研人员围坐在长桌旁，桌上的显示器展示着事故发生前的数据记录，以及历次灵息共振实验的详细结果。
“共振频率的控制上始终存在偏差，这种误差，可能就是导致纳米机器人在神经元间无法稳定。”徐静开口说道，
林启这时打开了一张复杂的模型图，投影到墙上：“实验中的频率偏移值始终在0.002到0.005赫兹之间浮动，看似微小，纳米级的操作是不能接受的，这样的波动足以导致失控。每当共振接近高频状态，整个系统便会出现不稳定的共振波动。以往的反馈模型是线性的，过于简单。神经元本身的动态行为非常复杂，环境扰动导致了系统中微小误差被逐步放大。”他将问题归结为模型的局限性。
王海洋陷入沉思，忽然灵感一闪，他想到可能是模型本身不够灵活，缺乏动态适应的能力。
“我们可能过于依赖固定反馈了。实际上，神经系统是一个极其复杂且充满非线性变化的环境。单靠现有的反馈系统根本无法实时应对这些变化。”
“你的意思是？”林启问。
王海洋立即站起身，在白板上快速写下一行公式：
f(t)=f0+δf?e?λtf(t) = f_0 + \\delta f \\cdot e^{-\\lambda t}f(t)=f0?+δf?e?λt
“我们的问题在于，之前的模型假设频率漂移 δf\\delta fδf 是线性且固定的，但实际上，神经系统中的干扰是非线性的，这里 λ\\lambdaλ 是一个衰减系数，描述了环境噪声随时间的减少。但在某些复杂的动态环境下，这个假设不成立。”
王海洋继续写下：
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′
“这是我们需要的调控机制，”他解释道，“Φ0\\phi_0Φ0? 是系统的初始状态，a\\alphaa 是一个自适应的衰减因子。通过引入 γ(t)\\gamma(t)γ(t)，我们可以将系统的响应与外部环境的扰动动态耦合。简单来说，纳米机器人可以通过实时调整自己的行为，适应神经元的变化。”
徐静稍微皱眉：“你是说自适应算法？”
“没错。”王海洋点了点头，转向计算机，调出一个简化的代码示例：
#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的时候曾看过类似的研究课题，使用自适应控制算法来处理复杂的动态系统。我们可以尝试让纳米机器人自己学习、适应它所处的环境，从而自动调整自己的工作频率，保持与神经元的同步。”王海洋显得有些激动。
林启轻声说道：“这样我们就不再依赖预设的反馈参数，而是让系统根据实际情况自动优化自身行为。”
“没错。通过这种自适应控制，纳米机器人可以不断适应外部扰动，实现与神经元的同步。这比我们之前用的固定反馈模型要灵活得多。”王海洋回答道。
“具体是怎么做？”另一位研究员问道。
“首先，我们需要引入一个自适应控制模块，通过传感器实时监测神经元的反馈数据。这个模块将不断根据反馈数据调整纳米机器人的运行参数，确保它们与神经元保持同步。其次，我们可以引入机器学习算法，对过去所有的实验数据进行训练和优化，提取其中的规律，应用到实时调控中。”王海洋的
