手，我没有太明白，什么是多种可能？”林久浩抓住关键点反问。
“我们是采用测量值后的点阵图形，然后通过点阵图形的形状还原函数，其实这种函数还原是不唯一的，这种不唯一性导致后期距离放大后，实际数值是发散的。”柳德米拉。
“我明白了，就是在超越函数定义阈值的距离上，可能跳到另一个函数上，导致偏差值很大。。。”林久浩。
“是的，不过，这些问题不是今天的问题，因为这些可以通过测量校准，而且我们接受多种可能，因为这些可能虽然发散，但是还可以通过空间推导解决。”柳德米拉。
“空间推导？空间函数捕捉？”林久浩想起当初柳德米拉帮助一起开发的，多元关联拟脑模型中的信息元捕捉函数。
“你又想起了那个信息元捕捉函数了，道理差不多吧，不过我们是反着用的，我们先讲空间推导。”柳德米拉。
“好，你说。”林久浩。
“就是，我们用现有的函数，无法准确知道对方在哪里，但是，我们可以测定，对方在某一个或者几个可能的空域里，只要追踪器继续靠近，那么这个空间就会缩小，直到我们准确捕捉到它。”柳德米拉说道。
“不知道对方准确位置，但是知道对方在某几个房间里，然后追踪器就会知道去这些房间的门口，进了门口就能准确的发现对方在哪里，对吗？”林久浩尝试理解着。
“是的。”柳德米拉左手食指向右手移动，右手先是张开，在左手移动的过程中，右手手指逐渐合拢，最后左手食指碰到右手合拢后的顶点上。
“这个你们无法解决吗？”林久浩疑惑的问柳德米拉。
“我们。。无法解决。因为出现了另外一个问题，多种参数同时变化，而且连锁变化无法追踪。”柳德米拉。
“这是怎么回事？你说的再清楚一点。”林久浩问道。
“就是，例如，影响飞行器的相对速度的因素，包括对方的速度、角度及轨迹的不确定性，以及飞行物姿态都会影响，同时还有，包括我方的速度角度轨迹的不确定性，还包括空域内的气流等，所有都需要测算。虽然飞机的飞行轨迹是连续性的，但是飞行轨迹无法还原为特定的函数，也无法将函数叠加成新的函数计算。”柳德米拉。
“那就去测算呀？放感应器测量然后用算法测算呀。”林久浩说道。
“不是这样的，我们发现一个问题，例如，影响我们需要的一个核心参数O的状态，涉及相对的速度、角度、高度等因素，很复杂，假设有ABCDE五个因素，当A发生变化的时候影响B，B影响C，C影响D，而此时，D又影响A。”柳德米拉无奈的摊了摊手。
“我明白了，就是你要测量到E的时刻，因为D影响了A，A又变化了，又产生连锁反应，D又变化了，所以无法推测。”林久浩。
“是的，而且有时候，B和C都会影响A，导致D都无法预测，这个问题很麻烦。”柳德米拉摇了摇头。
“哦，明白，我们来看一下你说的问题，ABCDE是影响O的因素，但是，ABCDE又呈现网状影响的关联关系，对不对？”林久浩。
“对，我们需要得到O的时候，必须知道ABCDE的参数，当我们测定了A的数值的时候，我们认为，就可以继续推导BCDE，但是，实际情况是，当BCD发生变化的时候，A已经不是原来的数值了，所以我们无从得到ABCDE，也就无从得到核心O的真实状态。”柳德米拉又无奈地摇了摇头。
“嗯~~~，这就是‘态’输出，可以用到多元关联拟脑算法中的‘态’输出理论。”林久浩突然想起了父亲的态输出理论。
“什~么~，‘态’输出，这是~什~么~？”柳德米拉听到了新的名词。
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