搞破壞的小孩子一樣，不斷地掀翻所有的桌面，不斷地發動著挑戰。

    可偏偏，它又完美地成了形。

    這就如同一位瞎子，隨後把一把沙子一潑，便潑出了驚天動地的絕美沙畫般。

    這位神孽，僅僅鼓動起林奇的情緒，相當於撒了一把積木，卻發覺他們成為世間最為牢固可靠的晶片。

    說不出的諷刺。

    果真是說不完的諷刺感。

    很快，整個gpu成型的過程中，林奇也開始接觸到秘能場灌輸的力量。

    施法，除了有個計算機之外，問題是他還得加入一些關鍵的維持環節。

    他需要一個能夠處理「秘能場」參數的系統。

    甚至他現在就得考慮這個構架，並且將其包裝為gpu核心的保護膜與外界載體。

    很快，有過工程背景的林奇，馬上想起了一種典型的控制模型。

    pid。

    pid算法是工業應用中最廣泛算法之一。

    在一個閉環系統的控制中，pid算法能夠自動對控制系統進行準確且迅速的校正。

    一般人或許對pid沒有印象，可如果提及四軸飛行器，平衡小車、汽車定速巡航、溫度控制器這些便會如雷貫耳，而他們也是基於考試場景應用。

    至於pid共用三個環節。

    p為比例環節，將實際偏差放大或者縮小一定倍數，然後最為倍數作為輸出。它的缺點是會產生穩態誤差。

    i為積分環節，分析多個p的迭加值，一旦出現偏差便不停迭加，對於一兩條毛巾倒也沒什麼。優點是消除穩態誤差，缺點是增加超調。

    d作為微分環節，它根據偏差變化量大小去輸出，相當於預期了偏差的變化提前退休調整，優點是加大慣性響應速度，減弱超調驅使。

    可，為什麼需要用pid？

    就靠著自己蠻力硬幹不行？

    林奇腦海里轉了轉，馬上重新堅定了原本的路線。

    「滿意？」神孽吟唱著創生聖言之時，忽然發出一聲反問。

    林奇則默不作聲，仿佛世界在這一刻為之崩裂都在所不惜。

    控制。

    世間控制算法千千萬，但是最終主流依舊逃不過pid。

    pid絕對不是最為精準而巧妙的算法，但它絕對是經過了最多考驗和妥協後的結果。

    工程和實驗最根本的區別，便在於實驗可以不計成本而工程需要考慮成本的因素。

    過高的精度帶來的成本問題是需要考慮的條件之一。

    甚至伴隨著高精度而帶來的頻繁動作，也會影響整體使用壽命。

    因此林奇這一套掛載探測「秘能場」的配件，最終選擇的解決方案，也只會是是pid。

    正如那句老話，所有的手機廠商，也不過是是方案的整合商。

    忽然。

    林奇整個人都定住不動。

    他的雙眸豁然開朗。

    眼前這位神孽所激發的創生聖言，本質上不正是一種pid？

    所謂p，是對偏差瞬間產生反應，讓其往減少偏差的方向反應，控制力取決於比例係數。

    以燒開一壺水作為例子。

    這個過程便以pid來決定加熱的功率。

    如果水溫20度，目標期望50度，那麼偏差便是30度。

    而比例p來決定的加熱功率，便p乘以偏差（30度）。

    所以溫度升高，越捷徑目標50度時，原來的偏差也越來越小，比例環節發揮的作用越小。

    如果世界是靜態的，那麼一個p環節就足夠完成所有任務。

    可偏偏，水會散熱。

    p*偏差在某個時間節點，加熱功率剛好與散熱相等時，自然水溫就提不上去。

    這時保持平衡的實際水溫與目標溫度之差，便是靜態誤差。

    所以才要加入i環節積分，它積分的目標便是所有的偏差，所以除非誤差為零，否則便會不斷積分下去。

    而這樣也會帶來影響，那便是過猶不及，雖說最終系統都會穩定在目標的50度，但可能