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大氣現象，它的形成就存在很大的偶然性，往往無法預測。即使人為製造微型氣團環境，最終是否能夠演變成風切變仍然是不可控的。”
“與之類似的，我們地球的大氣環境中，充滿了各種偶發的機率**件，在宏觀條件差不多的情況下，每一年的實際氣象情況完全不同，這裡就存在著大量的偶發事件相互影響，正反饋累加和負反饋累加的情況。”
“宏觀環境影響著大氣運動的大趨勢，但是細節和區域性存在大量的紊亂和湍流。比如太陽提供給地球的熱量，這一點常年是穩定的，與之相應的，地球的大氣環流基本上也是常年穩定的，從大趨勢上看，存在幾個全球範圍內的，常年不變的大氣迴圈規律。”
“在這種大趨勢下，具體落實到每一年，落實到每一個地區，氣象情況就會存在巨大差別，往往年與年之間的天氣狀況完全不同。”
“人類社會與之相類似，人類社會總的歷史發展趨勢是可以預測的，宏觀上的影響因素同樣是比較容易觀察到的。比如在人類歷史早期，影響歷史發展的最關鍵的因素就是人口和食物，這是很容易觀察到的宏觀因素。”
“在圍繞人口和食物發展的人類歷史中，同樣充滿了大量的偶發因素，眾多偶發因素摻雜在一起，互相影響互相干涉，最終形成了存在於人類社會中的巨大的機率海洋，在這片海洋裡，區域性會形成漩渦，形成大潮。而這些區域性現象，就形成了類似於袁寅那種衰神附體的情況。”
“這裡有一個混沌理論，以及干擾疊加的複雜理論，用以解釋微觀上的眾多擾動和偶發現象。我們正是依據這個假設，構建了一個初步的數學模型，用來模擬這種機率海洋的運作規律。”
“你們這個演算法的有效性如何？”
“還很低，我們現在利用這個演算法預測袁寅下一步行動會遇到的負面事件，預測準確率最高只有3％左右。”
“這麼低！”莫回被嚇了一跳，這麼低的準確率，已經不能說是預測了，隨便找個人瞎猜估計都比這個高。
“確實非常低，不過好在我們已經能夠預測了，這才是關鍵。”
“準確率這麼低，是不是演算法有問題？”
“未必是演算法問題，我們經過分析發現，主要問題可能在於計算樣本數量過低。”
“你們這個計算樣本是指什麼？”
“事件點！能夠與周圍環境相互影響的事物單元，比如一個人走路會看手機，手機來了一條資訊機會改變他的想法，這個手機就是一個事件點；同樣的，某一輛車，它在道路上行駛，它的行駛狀態時刻影響著周圍的車輛，那麼它也是個事件點；一個人在街頭散發傳單，他必然會對路過的行人造成影響，那麼他就是一個事件點；一個教師上課拖堂，肯定會改變學生們的時間安排，那麼他就是一個事件點。”
“你們現在納入演算法中對袁寅進行預測的事件點大概多少？”
“目前圍繞袁寅周圍的，大概值選定了三萬多個事件點，這遠遠不夠，但是我們已經沒有足夠的力量擴充套件更多的事件點了。”
“哦！”莫回終於明白了，“怪不得你那麼跟瑪麗說話，原來是想借助他們的資源推進研究啊。”
“是啊，現在我們隊事件點的監測密度不夠，如果要將一個人周圍的所有事件點全部涵蓋，我們估計至少應該達到百萬級別。”
“這麼多？”莫回嚇了一跳，這個資料可是夠大的，“可是我感覺一個人的生活中不太可能有這麼多事件點的吧？”
“影響一個人的因素是方方面面的，比如一個人在運動狀態下，路徑周圍的任何一個事物都可能對他造成影響。比如一個性感的美女，一個聚集的人群，一塊新穎的廣告牌，都可能吸引他的注意力，導致他的想法發生某些改變。”
“並且這還只是能夠跟目標形成直接影響的事件點，這些算是一度事件點，在這後面還存在這大量的，影響一度事件點的二度事件點，以此類推，會有更多的事件點需要考慮之中。”
“並且事件點在相互影響的過程中，不僅有相互的耗散，還有相互的疊加，所有距離目標是第幾度事件點，並不能簡單的決定其對目標產生影響的大小。”
“比如那個著名的，一個鐵釘壞了一個馬掌，一個馬掌摔了一匹戰馬，一匹戰馬摔了一個騎士，一個騎士輸了一場戰鬥，一場戰鬥輸了一場戰爭，一場戰爭亡了一個王國。”
“這是標準的影響放大的蝴蝶效應，而在目標周圍，這種蝴蝶效應是隨時都存在的，也許這
