姆后，对方立刻在围脖上发布了这次直播的事情，一副看热闹不嫌事大的样子。
在一万人眼睛的注视下，周宇把草稿纸换了一张新的。
“该问题的本质在於建立分布式的测度值分析框架。”
“设每个机器人i的状態空间为乘积可测空间……”
“该理论框架需要將分布式隨机控制、测度值分析和非光滑优化深度融合，你们如果学的不多，不懂是正常的。”
直播间里面的清园、燕大高材生们已经完全忽略到了周宇说的扎心话。
他们一个个开始谈论起了周宇讲的內容。
“周宇提到的乘积可测空间，是不是意味著我们需要对每个机器人的状態空间进行独立但一致的测度定义？”
“而且，非光滑优化在这里的角色是什么？是不是用来处理那些由时变非凸约束引入的不连续性问题？”
周宇微笑著，对这些高质量的提问感到满意。
“这个问题需要分三个层面来拆解，首先在测度框架层面，我们把每个机器人的状態空间拆解为连续位形空间和离散模態空间的乘积结构，就像把机器人的移动轨跡和操作模式分开建模。”
“当处理n个机器人的协同问题时，关键在於建立统一的测度標准。每个机器人独立维护自身的概率分布，但通过设计特殊的耦合测度，確保所有局部概率空间能『对齐』到全局坐標系下，这就解决了你们问的局部与全局lipschitz常数关係问题。”
“至於非光滑优化的作用，当环境突变导致约束条件出现『稜角』时，传统光滑优化就像试图用圆球滚过尖刺，必然卡顿，我们引入非光滑分析工具，相当於给算法戴上防刺手套，允许它直接抓住这些不连续点进行修正。“
周宇说完后，脑內突然响起了系统提示的声音。