于是，数学家们围绕基于暗物质交互的宇宙导航系统展开研究，开始收集暗物质分布、信号传播特性等数据，为建立位置定位模型做准备。

“暗物质分布和信号传播特性数据收集工作正在进行中，我们已经获取了部分关键区域的数据。接下来运用这些数据，结合球面三角学和概率统计方法，尝试建立位置定位模型。”负责数据收集的数学家说道。

小主，这个章节后面还有哦，请点击下一页继续阅读，后面更精彩！在超远距离能量传输技术应用效益评估和探索通讯信号与暗物质交互成果应用拓展的过程中，一个关于跨项目协同应用的问题出现了。

“林翀，超远距离能量传输技术和探索通讯信号与暗物质交互的成果，有没有可能协同应用，创造出更具创新性的应用场景呢？但这涉及两个不同领域的技术融合，该怎么从数学角度去分析和规划呢？”负责跨项目协同的成员说道。

林翀看向数学家们：“数学家们，跨项目协同应用是个很有潜力的方向。大家从数学角度想想办法，如何找到两者的结合点，分析协同应用的可行性和潜在效益。”

一位擅长系统综合与创新分析的数学家说道：“我们可以运用系统论的方法，将超远距离能量传输系统和基于暗物质交互的通讯导航系统看作两个相互关联的子系统。通过建立系统动力学模型，分析两个子系统之间的相互作用和影响。比如，能量传输可能会对通讯信号产生一定干扰，而基于暗物质交互的导航信息又可能影响能量传输的目标定位。我们通过数学模型来量化这些相互作用，评估协同应用的可行性。同时，从潜在效益角度，运用多目标优化理论，综合考虑能量传输效率、导航精度提升、成本降低等多个目标，寻找最优的协同应用方案。”

“具体怎么建立系统动力学模型和多目标优化模型呢？而且怎么处理模型中的不确定性因素？”有成员问道。

“在建立系统动力学模型时，我们首先确定两个子系统的关键变量，如能量传输功率、信号强度、导航误差等。然后，通过实验和理论分析，确定这些变量之间的因果关系和反馈机制，用微分方程来描述系统的动态变化。对于多目标优化模型，我们将能量传输效率、导航精度提升、成本降低等目标转化为数学函数，同时考虑资源限制、技术约束等条件，运用多目标进化算法，如nsga - ii算法，寻找满足多个目标的最优解。对于模型中的不确定性因素，我们运用模糊数学和随机过程理论进行处理，将不确定因素量化为模糊变量或随机变量，在模型中进行分析和优化。”擅长系统综合与创新分析的数学家详细解释道。

于是，数学家们运用系统论、系统动力学模型、多目标优化理论以及模糊数学和随机过程理论，对超远距离能量传输技术和探索通讯信号与暗物质交互成果的协同应用展开研究。￠看\书^屋?暁.说′王? ·追~醉¨新+璋^踕,负责系统动力学模型建立的小组确定两个子系统的关键变量和因果关系。

“两个子系统的关键变量和因果关系已经确定好了，现在运用微分方程建立系统动力学模型，分析两个子系统之间的相互作用。同时，负责多目标优化模型建立的小组开始将各个目标转化为数学函数，考虑约束条件，运用nsga - ii算法寻找最优协同应用方案。”负责系统动力学模型建立的数学家说道。

然而，在建立系统动力学模型的过程中，新的问题出现了。

“林翀，在确定超远距离能量传输系统和基于暗物质交互的通讯导航系统关键变量之间的因果关系时，我们发现一些变量之间的关系非常复杂，难以用简单的数学方程描述。比如，能量传输产生的电磁干扰对通讯信号的影响，不仅与能量传输功率有关，还与暗物质分布、信号频率等多种因素相关，这该怎么办？”负责系统动力学模型建立的成员苦恼地说道。

林翀皱起眉头：“数学家们，这确实是个棘手的问题。大家从数学角度想想办法，如何更准确地描述这些复杂关系。”

一位擅长复杂系统建模与数据分析的数学家说道：“对于这种复杂关系，我们可以运用机器学习中的神经网络算法来进行建模。神经网络具有很强的非线性拟合能力，能够处理多个变量之间的复杂关系。我们收集大量关于能量传输功率、暗物质分布、信号频率以及通讯信号受干扰程度的数据，以此来训练神经网络。通过神经网络的训练，让它自动学习这些变量之间的复杂关系，从而建立起更准确的因果关系模型。同时，为了避免神经网络过拟合，我们运