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内容。
“周宇提到的乘积可测空间，是不是意味着我们需要对每个机器人的状态空间进行但一致的测度定义？”
“而且，非光滑优化在这里的角sE是什麽？是不是用来处理那些由时变非凸约束引入的不连续X问题？”
周宇微笑着，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态空间拆解为连续位形空间和离散模态空间的乘积结构，就像把机器人的移动轨迹和C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标准。每个机器人维护自身的概率分布，但通过设计特殊的耦合测度，确保所有局部概率空间能‘对齐’到全局座标系下，这就解决了你们问的局部与全局Lipschitz常数关系问题。”
“至於非光滑优化的作用，当环境突变导致约束条件出现‘棱角’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。“
周宇说完後，脑内突然响起了系统提示的声音。
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