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第69章 共探新域（第2页）

这种对称性暗示着能量之间存在一种尚未被发现的守恒量。

我们可以根据这个守恒量来推导新的物理方程，描述能量的相互作用。”

研究群论的数学家兴奋地说道。

而从微分几何角度研究的团队也有了收获。

“运用微分几何方法，我们发现能量场的几何结构呈现出一种特殊的曲率分布。

这种曲率与能量的相互作用密切相关。

通过对曲率的分析，我们可以建立一个新的数学模型，解释能量之间异常耦合的现象。”

研究微分几何的数学家展示着他们的研究成果。

将两个团队的研究成果相结合，数学家们终于推导出了一套新的物理规律，解释了能量场中异常相互作用的现象。

“根据我们推导出的新物理规律，我们可以调整探测设备的参数，使其更适应这片能量场。

同时，也能为后续的探索行动提供更准确的理论指导。”

数学家说道。

随着对能量场认识的深入，联盟与未知文明开始制定详细的探索计划。

但在规划探索路线时，又出现了新的问题。

“这片区域不仅能量场复杂，还有许多未知的物质结构，这些物质结构可能会对探索路线产生影响。

我们要找到一条既安全又能最大程度获取信息的探索路线，可不是件容易的事。”

负责路线规划的人员说道。

林翀看向数学家们，“又得靠你们了。

从数学上有没有办法找到这样的最优探索路线？”

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一位擅长路径规划与优化算法的数学家说道：“我们可以运用遗传算法来解决这个问题。

把探索区域看作一个空间，每个可能的探索路线看作一个个体。

为每个个体设定适应度函数，综合考虑路线的安全性、获取信息的丰富程度等因素。

通过遗传算法的选择、交叉、变异等操作，不断进化出更优的个体，也就是更优的探索路线。”

“遗传算法？这和生物遗传有什么关系？”

有人好奇地问。

“遗传算法借鉴了生物遗传的思想。

就像生物通过遗传、变异来适应环境一样，我们让探索路线在不断的‘遗传’和‘变异’过程中，逐渐优化，找到最适合我们需求的路线。

比如，选择操作就像是自然界中的适者生存，保留适应度高的路线；交叉操作类似于生物的基因交换，将不同路线的优点结合起来；变异操作则是为了引入新的可能性，避免算法陷入局部最优解。”

数学家解释道。

于是，数学家们根据探索区域的地图、能量场分布以及未知物质结构的位置等信息，构建了遗传算法所需的模型。

他们设定了适应度函数，考虑了路线经过区域的能量强度、物质结构的危险程度以及可能获取的科研信息量等因素。

经过多次迭代计算，遗传算法终于找到了一条最优的探索路线。

“大家看，这就是通过遗传算法找到的探索路线。

它避开了能量场最强和物质结构最危险的区域，同时能经过多个具有研究价值的区域，最大程度地保证了安全性和信息获取量。”

数学家展示着路线说道。

按照这条探索路线，联盟与未知文明的联合探索团队开始了实地探索。

在探索过程中，他们发现了一种新型的能源物质。

“林翀，这种新型能源物质蕴含着巨大的能量，但它的稳定性极差，很难进行采集和存储。