对方的给与他的建议。
因为林奇已经察觉到，他原本停工不动的“微处理器”模型，正在开始自主地完成拼凑。
原先的基本构型，都朝着对方最初的建议去优化着。
我这？
林奇无数次想起“自动化”这件事。
唯独没有想过，自己的芯片设计与制造，也会有这么自动化的一天。
甚至那“绝对理性人格”的契灵力量，也同步被呼唤而来。
它们渐渐交融而成型。
无数林奇构思设想的镜头，都飞速地在这一刻实现着。
“这是什么级别的存在？”林奇忍不住问道。
果不其然，那神孽周遭的符文又消失了些。
可无论如何，林奇都需要问出一些秘密来。
他的gpu芯片，有些超出寻常地进行着完工，仿佛早早的蓄势待发，就等待着眼前这么一波点燃所有，引爆一切。
“这一切都是命运的馈赠。”
神孽说道。
“所以，你的前身，便是命运之神？”林奇冷然说道。
也只有命运，它才是世间最为典型的迭加态，不可触摸，充满着种种的可能性，唯有到最后观察的一刻，才能确定最终。
而这位神孽所做的，便是在无数的不可能低概率事件的迭加态里，挑出了一种“可能性”！
原本林奇的gpu设计图，都还存在他的脑海里，甚至都没有成型半点，可此刻，堪称完美地被复刻出来，仿佛有一位隐形的“林奇”，在幕后彻底地完成这一切。
居然，是靠着命运的概率。
这种说不出的讽刺感深深地扎入林奇内心，让他在此后中都要不断地思索。
对方的所作所为，实际上就是一个发脾气大搞破坏的小孩子一样，不断地掀翻所有的桌面，不断地发动着挑战。
可偏偏，它又完美地成了形。
这就如同一位瞎子，随后把一把沙子一泼，便泼出了惊天动地的绝美沙画般。
这位神孽，仅仅鼓动起林奇的情绪，相当于撒了一把积木，却发觉他们成为世间最为牢固可靠的芯片。
说不出的讽刺。
果真是说不完的讽刺感。
很快，整个gpu成型的过程中，林奇也开始接触到秘能场灌输的力量。
施法，除了有个计算机之外，问题是他还得加入一些关键的维持环节。
他需要一个能够处理“秘能场”参数的系统。
甚至他现在就得考虑这个构架，并且将其包装为gpu核心的保护膜与外界载体。
很快，有过工程背景的林奇，马上想起了一种典型的控制模型。
pid。
pid算法是工业应用中最广泛算法之一。
在一个闭环系统的控制中，pid算法能够自动对控制系统进行准确且迅速的校正。
一般人或许对pid没有印象，可如果提及四轴飞行器，平衡小车、汽车定速巡航、温度控制器这些便会如雷贯耳，而他们也是基于考试场景应用。
至于pid共用三个环节。
p为比例环节，将实际偏差放大或者缩小一定倍数，然后最为倍数作为输出。它的缺点是会产生稳态误差。
i为积分环节，分析多个p的迭加值，一旦出现偏差便不停迭加，对于一两条毛巾倒也没什么。优点是消除稳态误差，缺点是增加超调。
d作为微分环节，它根据偏差变化量大小去输出，相当于预期了偏差的变化提前退休调整，优点是加大惯性响应速度，减弱超调驱使。
可，为什么需要用pid？
就靠着自己蛮力硬干不行？
林奇脑海里转了转，马上重新坚定了原本的路线。
“满意？”神孽吟唱着创生圣言之时，忽然发出一声反问。
林奇则默不作声，仿佛世界在这一刻为之崩裂都在所不惜。
控制。
世间控制算法千千万，但是最终主流依旧逃不过pid。
pid绝对不是最为精准而巧妙的算法，但它绝对是经过了最多考验和妥协后的结果。
工程和实验最根本的区别，便在于实验可以不计成本而工程需要考虑成本的因素。
过高的精度带来的成本问题是需要考虑的条件之一。
甚至伴随着高精度而带来的频繁动作，也会影响整体使用寿命。
因此林奇这一套挂载探测“秘能场”的配件，最终选择的解决方案，也只会是是pid。
正如那句老话，所有的手机厂商，也不过是是方案的整合商。
忽然。
林奇整个人都定住不动。
他的双眸豁然开朗。
眼前这位神孽所激发的创生圣言，本质上不正是一种pid？
所谓p，是对偏差瞬间产生反应，让其往减少偏差的方向反应，控制力取决于比例系数。
以烧开一壶水作为例子。
这个过程便以pid来决定加热的功率。
如果水温20度，目标期望50度，那么偏差便是30度。
而比例p来决定的加热功率，便p乘以偏差（30度）。
所以温度升高，越捷径目标50度时，原来的偏差也越来越小，比例环节发挥的作用越小。
如果世界是静态的，那么一个p环节就足够完成所有任务。
可偏偏，水会散热。
p*偏差在某个时间节点，加热功率刚好与散热相等时，自然水温就提不上去。
这时保持平衡的实际水温与目标温度之差，便是静态误差。
所以才要加入i环节积分，它积分的目标便是所有的偏差，所以除非误差为零，否则便会不断积分下去。
而这样也会带来影响，那便是过犹不及，虽说最终系统都会稳定在目标的50度，但可能是超了又降回来，持续折腾几次才稳定下来。
因此才引入d环节，它针对每一次误差进行微分，表明的是误差的变化量，所以提前预测了误差的方向。
p专注当下，i总结过去，d预测未来。
第318章 迭加态