“ 共渡難關”

01—K30與K99共渡難關

經過甄別，他們按照正確的指示來到了一個稀疏空間，之所以稀疏是因爲K30在此處航行速度是同等能量消耗情況下的3倍，好像之前航行在水裡，現在航行在空氣裡，阻力大大減小。接著，全息指示再次出現：“將40%的能量封存，將40%的能量用於長期維繫艦船的運行，20%的能量通過大推力發動機一次性用盡，發射！”

看到這，衆人甚是不解，發射？發射到哪裡？怎麼發射？朝哪發射？無數個問題縈繞在大家腦海。

就在此時，K30的正前方閃爍著紫色光芒，斷斷續續，好像是某種信號一樣，K30的探測器及時捕捉了這種信息，破譯之後的結果是：x1星，yu星，γ43q星，37°，同時結合附近的天體位置，定位出這是一個方位。而此時的K30背面射線暴也越來越強，眼看就要將K30所在的這片稀疏空間湮滅，BIT提議大家朝這個破譯之後的方向全力進發，出於對BIT的信任及面臨別無他法的窘境，K30通過大推力發動機猛地一下彈射出去... ...令他們沒有想到的是，這個能量在稀疏空間產生的速度將空間花開一個口子，他們從裂縫中穿了過去，隨後裂口自動閉合了，真的就像是來到了另一個空間！

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回頭再看時，裂縫好像沒有存在過，因爲那個地方是“空間”，有著間隙和各種星體的空間。隨後，全息信息以一種他們熟知的開普勒452b文字再次出現：“是我們，兄弟們！”。

就在大家費解的時候，不遠處駛來一輛與K30類似的艦體，他們以爲是遇到了未知文明，正準備與之較量，但是當看到對面發來的“握手”信號之後，K30所有人激動哭了，這是K99！K30所有人都沒有想到還能在有生之年遇到開普勒452b的同類，更沒想到他們會留下接應他們。

從K99的反饋得知，母艦和其他巡航艦當時順利通過引力糾纏效應獲得了10倍光速成功踏上了引力走廊。在出發之前，艦長安排K99嘗試與K30重建溝通，但是一直不曾成功，隨後不久便遇到了那個超強等離子體雲的襲擊，整個K99被一股強大的衝擊波推了出去，等他們重新掌控K99這艘巡航艦，脫離等離子體雲的束縛之後，他們發現來到了這片區域。

K99的探測人員補充道，他們探測到K30就在不遠處，也知道K30即將面臨射線暴的攻擊，但是嘗試發送任何信息全部失敗，於是他們用引力對信息進行編碼，然後利用周圍天體之間的波動效應將消息“捎帶”過去。受到K30附近射線暴的影響，信息肯定會有所丟失，但是這是唯一的方式，如果K30可以排除干擾，按照正確的方式進行操作，就可以與K99匯合... ...

說到這裡，縈繞在K30所有人心頭的那個神一般的存在終於揭曉，他們是K99！

隨後K99也跟K30分享了一些信息：

【1】與母艦失聯，是那種非正常失聯：信號可以正常發送，但一直是石沉大海，要麼是母艦遭遇不測，要麼是因爲一些干擾導致母艦未接收到信息，要麼...是被母艦拉黑了

【2】K30穿越過來的那個入口非常神奇，從這邊可以往另一側傳遞引力信息，無法傳遞電磁信息；而且對方好像根本察覺不到這個“牆”的存在。這好像是兩個空間的界！

K30也與K99分享了這段時間的經歷，包括對地獄之門的一些猜測和關於開普勒452b星球上流傳的尋找鉻源的傳說... ...很快兩艘巡航艦達成了一致：合力探索通過地獄之門的路徑，尋找終極自由之路！

BIT首先給出了自己的想法，既然所處的空間是原來的鏡面空間，那麼爲了到達γ75_3恆星大方向還是得和原來保持一致；然後K30和K99要做的就是沿著該路線重新上路，他們不知道的是，“地獄之門”，此名非虛。因爲僅僅航行了3個開普勒星日，就發現了一個超大質量的中子星。

中子星是可以與黑洞一較高下的力量存在。黑洞大家都知道，是吸收一切的魔鬼，但超大質量中子星也絕非等閒之輩：它影響了引力的探測，違背了大家對於黑洞宇宙無敵的認知！也正由於它強大的引力存在，K30和K99所有檢測設備都會出現嚴重偏差，就連飛船本身稍有不慎都會被中子星吞噬掉！

這顆中子星的影響範圍之大，強度之強，以至於飛船剛發現他的存在就已經無法逃離！兩艘飛船已經開啓了緊急制動，但是飛船外表面的核能裝置、飛船的補給裝置等等還是一直不斷地脫離船身被撕裂下來，被中子星吸了過去。這個過程不會持續很久，最終整個飛船包括飛船內部的所有隊員都要麼被吸入中子星懷抱，要麼在此之前被撕裂。

在採取了核能制動之後，兩艘巡航艦又苦苦堅持了3天，經過3天若干次的重複觀測到（因爲磁場變化實在是太快，若飛船的設備一次性捕捉週期內所有數據，需消耗巨量能量進行干擾信號的過濾，飛船將無法在合適的時機迅速通過中子星的束縛，只能通過間歇性的捕捉並將多次觀測記錄拼在一起），這顆中子星的磁場強度每隔3個小時就會發生變化，而且每三個小時的前後1.5小時是重複變化，也就是說後1.5小時完全重複前1.5小時的變化模式。1.5小時以內，整個磁場序列的時間長度爲43789241個單位，也就是每隔0.000123秒就會發生一次磁場變化。

值得慶幸的是，這顆中子星的相鄰兩個週期的變化一模一樣，也就是說第一個週期和第二個週期的磁場變化和對應的引力變化一模一樣；第三個週期和第四個週期內磁場的變化和引力變化一模一樣，以此類推… …這就爲兩艘飛船的通過提供了絕佳的條件：既然兩艘飛船的能量儲備無法再支撐在第一個1.5小時完整週期內將全部磁場狀態測量完畢，那隻能直接利用傳感器感知引力大小，並將引力序列記錄下來，然後根據觀測到的引力序列將對應的磁場狀態序列一一預測出來，進而在下一個時刻調整巡航艦磁場進而調整引力，精準躲過中子星的強大引力束縛。說話間，BIT已經基於前三天的觀測數據把模型訓練完畢。

但還有一個問題橫亙在大家面前：經過計算，這顆中子星一共有3.9x10的17次方種磁場狀態，每個磁場狀態會表現出5.88x10的4次方種引力大小，再加上週期一個時間週期有43789241個時刻，那麼一個觀測完畢的引力序列對應的狀態序列可能有多少種呢？簡單算一下：

第一個時刻t1有3.9x10的17次方種，t2有3.9x10的17次方種… …一共也就是3.9x10的17次方再乘以43789241這麼多種可能的觀測序列，如果通過出來每一個可能的序列的可能性大小，然後進行對比得到可能性最大的磁場狀態序列，需要多久呢？最致命的是每一種可能性都要經過程序進行驗證，降低預測錯誤的可能性，進而提高飛船通過的概率，在相鄰兩個中子星磁場變化週期的間隙，兩艘飛船的計算資源可以完成這個任務嗎——顯然不可能！

BIT早就想好了對策：窮舉所有可能的狀態序列肯定是比較直觀的想法，但是這個目標太“大”！需要把問題分解一下，分解爲一個一個的子任務。具體到現在的這個情況就是：最終目標我們要找到一個長度爲43789241的狀態序列，但是一下子找到這個序列太難了，所以不妨考慮一下先找到一部分序列。

其實就是把整個時間序列進行拆分，每個時刻都計算一下當前時刻達到該狀態的所有可能並依次往下計算，可有效減少計算量。

如果從全局考慮，那麼一共需要考慮27種路徑，每個節點之間的距離不一樣，我們需要找到最短的那一條路，那麼我們現在的情況難道是把27種所有的路徑的距離全都算一遍然後作比較嗎？不，我們可以這麼想，假設從S到E的最短路徑經過C1，那麼從這條最短路徑從S到C1這段路徑一定是從S到C時刻各個狀態當中最短的路徑。

有人可能會覺得是不是還存在其他路徑比這個更短呢？

不會的，因爲如果從S到C時刻存在比最短路徑的這個子路徑更短的路徑，那麼用這個更短的路徑替換掉這段子路徑，那麼新形成的這個S到E的總路徑就會比原來更短，這與我們的假設矛盾（假設就是最短路徑，不存在更短的路徑）；以此類推，我們只需要找到從出發點開始到每一個時刻t的各個狀態的最短路徑狀態x，然後從t時刻的狀態x出發，考慮到t+1時刻的各個狀態的路徑長短就可以了，這樣每個時刻我們都會選出最短路徑經過的那個狀態，放棄考慮其他所有狀態，，，，一直到終點我們就可以大大減少計算量。

換到我們現在遇到的這個問題，我們就可以依次找到從週期開始的時刻到43789241個時刻的每一個時刻最大可能的狀態序列的那個磁場狀態，直到最後時刻，這樣我們就可以找到我們想要的那個磁場狀態序列， 然後考慮到每個時刻預測結果的驗證過程，在下一個週期開始之後的每一個時刻根據預測的磁場狀態有效的調節我們的磁場干擾裝置，進而影響中子星對我們的飛創的引力束縛，使得我們的飛船與中子星保持相對的引力平衡距離，平穩駛過這一片空間。

說幹就幹，大家一致覺得BIT的提議合理，飛船按照大家討論的方案駛向經過中子星的——逃逸不可能範圍——也就是說進入這片區域之後，一旦磁場預測失誤，那麼結果可能就是進入中子星的懷抱… …

第1個時刻順利通過，第2個時刻順利通過，第3個時刻順利通過…第43789200個時刻順利通過，就在大家爲剛纔的4000多萬個成功預測感到慶幸，爲即將度過的剩下41個時刻（也就是不到一秒鐘的時間）期待不已緊張到窒息的時候，飛船突然發生了傾斜，所有人感受到了一股撕裂感的同時，飛船被吞沒了… …

02—掉書袋

【1】 上述情節是對隱馬爾科夫模型(HMM)算法的一個通俗演義。

【2】 HMM是典型的序列模型。

【3】 HMM模型有三個基本問題：

（2）解碼問題。給定模型λ和觀測序列O，尋找最有可能產生觀察序列O的隱含狀態序列的過程，即尋找最佳狀態序列 Q = q1q2q...qt來最好地解釋觀測序列O。

（3）學習問題。已知觀測序列O，估計模型參數(A，B，π)，使P(O|λ)最大。

上述情節是針對問題（2）進行演義，磁場狀態對應模型中的隱狀態序列，引力序列對應模型中的觀測序列；同時爲了簡化問題，模型參數未介紹詳細參數。

【4】BIT提出的解法是求解狀態序列時典型的前向算法，就是爲了計算效率問題，典型的動態規劃思路，此處也不做詳細介紹。

03—參考文獻

1. 關鍵字：《統計學習方法》、李航

2. 關鍵字：《機器學習》、西瓜書、周志華

3. 關鍵字：coursera、HMM