第98節

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細的相關度引數，你都做到這一步了，用了這麼優秀的演算法，為什麼不直接倒過來，在一個已確定的事件集合中，計算與結果事件相關度最高的那一個事件呢？”

林水程怔住了。

金李指了指被林水程放在一邊的巨無霸牛肉漢堡：“事件發展對初始條件敏感，且初始條件無法確定。打個比方，我給了你一個巨無霸漢堡，我無法確定你會不會吃，這個預測成功的機率不是二分之一而是零，因為機率學上它是二分之一，但在事件和人類行為學上，它是完全的不確定。這個漢堡包的最終狀態不可能只侷限在你吃或者不吃之間，而是會有更多的選項：被你丟進垃圾桶或者被你拿去喂貓，或者我自己忍不住過來吃掉了，還有可能是這一刻宇宙發生了鉅變，重力反常，這個漢堡直接彈出了外太空。每一種狀態都屬於你吃了和你沒吃這兩者中間，但你能說你能從機率學上預測這個漢堡的狀態嗎？”

林水程沉默了一下：“不能。”

這也是蝴蝶效應不可解的一個原因，他不能模擬世間一切“可能出現的事情”，因為那是一個無窮數。

“但是反過來，你看。”金李拿走了這個漢堡包並咬了一口，他一邊咀嚼著，一邊口齒不清地說，“已知事件結果，我吃了你的漢堡包，這是一個確定的狀態，漢堡的狀態也是確定的——它在我的嘴裡，這是一個結果事件，從因果關係出發，這個機率就變成了1，也就是這個漢堡包會出現在我嘴裡的事件，它的前一步因果必然是我在你這裡拿起了這個漢堡包。誠然，這個房間裡的其他人，比如我的團隊，也可能是他們拿過來塞我嘴裡的，但是你是會去噪點的，你知道怎麼按照相關度排序。漢堡出現在我胃裡，你肯定會首先認為是我吃了它，而不是別人逼著我吃了它。”

“也就是警方經常說的，第一嫌疑人，第二嫌疑人，按照案情相關度排序，同樣也按照線性相關度排序。”金·李說，“你有這麼優秀的演算法，我建議你換個思路。你可以從結果中推演出嫌疑人，進行相關度檢測，這個演算法要比蝴蝶效應簡單得多，而且範圍也小得多，就是一個資料動態建模和線性相關度排查。說實話這項工作老早就有人在做了，但是他們的演算法都沒有你的優秀，我可以看出你在沒有量子計算機的情況下進行了非常天才的演算法最佳化，你有沒有興趣加入我們舊歐洲分部……”

他說了沒幾句，漢堡包已經快吃光了。

金·李一邊享受著垃圾食品，一邊感嘆道：“大炮打蚊子啊，林，你理解我現在的快樂嗎？看你吃癟，我非常高興。雖然你是我的甲方……但這會讓我更高興，你明白嗎？”

林水程直接站了起來，收拾電腦衝了出去，“我回去一下。謝謝您，非常感謝。”

“那你的鳥食我可以嘗一嘗嗎？”金李扒拉了一下林水程剩下的那半杯麥片，而門口早就看不見林水程的人影了。

*

林水程回了一趟家，拿出傅凱給他的那個u盤，把所有的事件資料複製了出來。

不同的是，這次他複製的不再是那些被定性為意外的事件，而是兇手已知、比較離奇曲折的兇殺案，其中他特意挑選了偵破時間較長、線索較少的那一批。

首長和小灰貓都蹭了過來，跳上桌瞅他，但是他完全沒有察覺。

時間一分一秒流逝，天光從透亮轉入黑暗，當天完全暗下來的那一刻，林水程按下了回車鍵。

兇殺案件從受害者的那一刻進行模擬推演，往前推，在動態建模中的上千萬人的軌跡不斷變化，每一個人與案件的線性相關度都在不斷髮生改變，直到他的系統檢測出線性相關度的峰值，且峰值要大於線性相關指數，明顯超出正常範圍。

峰值極為與案件關聯最大的人，嫌疑人本身！

林水程