骂最初发明这套算法的人。
「初速度呢？」「只要我们有足够的数据，不同时间点的数据。
数据在变化中应该包含了这个信息。
初速度是一个有影响的背景音，每一份数据都有它，同样的它，可惜我们也没法得到具体的它。
要得到某一时间点宇宙中某一区域的所有星系相对某个特定点的瞬时速度对于现在的人类是不可完成的。
我也搞机器学习，如果所有学习数据中都有同样的一个背景音就没关系了，可以学出来的。
就像我们做的任何系统学习，都默认这些已知数据是在某些条件下才是成立的，但我们用机器学习去逼近的时候并不需要知道这些具体条件。
甚至有时候那些数据是多少进制的，进行了怎样的预先编码我们都不清楚。
但都能学习出来。
只要能够学出来，就行了。
」聊天进行到这里，胡为衣却马上冷静下来。
现在的问题是：数据从何而来？单凭人类自己只能获得目前的重力矩阵。
在胡为衣短短的几十年人生中，就算全世界的资源都给他让他看遍全银河系的星星，也只能获得这短短几十年的学习数据。
这对于一个足够复杂的系统，根本不够充分学习的，学出来的系统肯定是预测不准、毫无意义的。
而人类文明又能有多长的历史呢？几千年？几万年？穷尽人类文明的一生，也不过只能得到几千年的数据吧。
这对于构建星空滤波器远远不够。
胡为衣一时间多幺希望小时候读过的科幻小说中那些睿智的星际文明真的存在过：如果有无私的文明留下它们存在时记录下的星象图——那时的重力矩阵，然后跨越千万年甚至上亿年的时光留存给需要它做计算的后世文明，那该多好。
那得要多幺睿智多幺长远的眼光，以及对宇宙真理多幺浓稠的爱恋和怨念啊。
琉璃看胡为衣低着头把手指捏白了也不说话，已经想到了他的担心。
她向他召唤「看这里看这里。
」然后他抬头看见女孩指着她自己诱人的嘴巴，瞬间涨红了脸。
「看着我！」她没有责备他困窘的思绪，然后郑重地轻声对他说，「我爸爸是刘辞馨，妈妈是叶纹睫。
我妈妈这一届收了两个研究生，其中一个是我，另一个叫雪铃。
雪铃跟我在这方面正好有一些资源和想法，你如果不嫌弃，这三个月可以跟我去北京我们好好想想法子。
」胡为衣傻傻地望着琉璃发呆了好长一段时间，脑中在回味琉璃这句话的意义。
同时还有一个低沉的背景音不断在他脑海回响：「叶纹睫！刘辞馨！……」叶纹睫和刘辞馨是研究恒星的传奇人物和学术泰斗，也是夫妻。
他们共同发现了恒星和气态行星共同具有的能量镜面增益反射并通过不断实验构建了精确的数学模型。
能量镜面增益反射，指的是恒星与气态行星具有的电波放大能力。
在气态星体的磁场和辐射功能层共同作用之下，能够将接收到的某些频段的外来信号以极大的增益反射回去。
来自太空的电波首先要穿透恒星的对流层才能到达恒星辐射层的能量镜面，进而被放大后反射出去；而气态行星的云层充满了带电颗粒这让产生增益反射作用的辐射功能层处于浓厚电磁干扰的层层保护之下。
这就需要射入的电波在功率上超过一个阈值。
两位令人尊敬的科学家利用木星与太阳做了十几年的实验。
他们不止确定了木星和太阳分别对应不同频率所需求的发射功率阈值；而且对不同发射功率和其对应增益比例间复杂的非线性关系做了深入研究，并用一个溷沌控制模型进行了精确描绘。
夫妻二人在science和nature上的文章超过20篇，成名之后夫妻二人待在北大天文学系当教授。
也许是因为雾霾严重，还有常常看不见星空的压抑，刘辞馨在北大带了八届弟子之后就死于严重的支气管炎和抑郁症，留下妻子叶纹睫一个人踽踽独行在空旷的校园。
后来据说叶纹睫转了性子不再搞恒星模型的理论研究而是开始到处接项目，涉及面很广，跟人工智能、模式识别和密码学方面的都有些来往。
「从时间长度上考虑，数据存储最耐久的方式是什幺呢？」琉璃不知道什幺时候坐正了身躯，像一个面试官一样看着男孩
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