喬源吃飯保持了以往的超快速度。本來也的確有些餓了。
放下筷子，他也沒繼續在電腦上鼓搗，而是把小黑板拖到了自己這邊，拿起粉筆直接開始推導。
這一動作自然吸引了兩個女人的目光，尤其是駱餘馨，邊吃著飯邊盯著黑板看著。
時不時的還點評兩句：「呦，fkker—pnk方程都用上了？」
喬源隨口答道：「解決具體問題的時候，當然是什麼工具好用就用什麼。
說著，喬源在黑板上隨手寫下了p（x，），嘴裡則隨口解釋著：「這就是時刻策略向量的機率分佈，這個分佈p的演化，正好可以用fkker—pnk方程描述。
所以現在問題就是雅典娜的最佳化過程，其策略的經驗分佈在平均場極限下必然會收斂於一個穩態分佈p—∞。
因此，其效能指標y作為隨機變數的期望值，也必然收斂。但我還沒找到收斂速率以及何時能達到最優解，完成這項工作就能開始構建模型了。
不過這也難不倒我了，我剛剛上午已經想到了，完全可以採用微分包含描述其非光滑性。」
說著喬源隨手又寫下一串公式：dx—∈—af（x—）d————
「然後再引入隨機性————」
話音落下，又一行公式喬源在上面的公式後面又加上了一串。
「好了，現在就是要考慮怎麼把分散式與隨機性統一起來。首先我們需要給出一個定義。
對了，解釋一下，剛剛我說的分佈收斂並不是機率學意義上的分佈收斂，而是一個新的定義。
就是上述隨機分散式最佳化過程。
說完，喬源扭頭看了眼抱著盒飯，已經沒心情繼續吃的駱餘馨，挑了挑眉毛，說道：「師姐，現在請一定不要眨眼，看我給你變個魔術啊！」
聽了這話，駱餘馨報復性瘋狂眨了眨眼，但沒吭聲。
可惜喬源說完之後就已經扭過頭，不管不顧的繼續開口說道：「現在我們定義個新的泛函，嗯，不如就給它取個新名字叫分佈熵吧————」
話音落下，黑板上又多出—排的公式：v（p）=∫f（）p（）d+∫p（）lnp（）d
「師姐先別急著犟啊，剛才我說了，引入隨機性，那是不是就可以把整個粒子系統當成一個熱力學系統？
當然你要是看不懂這一步也沒關係，不影響你觀看魔術。現在我問你一個問題，這個系統最終會去哪？」
駱餘馨依然沒有回答，然後喬源則開始自問自答了。
「這就是解決這個問題最重要的定理之一了，想想我剛才對分佈收斂的定義，系統的經驗分佈μ—會弱收斂於一個穩態分佈μ—∞。
非常非常巧合的是，當我們完成這一系列推導之後就會發現，這個穩態分佈恰好就是這個分佈熵的極小點！這個結果可以透過簡單的計算就能確定！
看吧，得到這一步之你是不是開始覺得太神奇了？所以你肯定要問，這是為什麼呢？
答案就藏在這一步。是效能驅動，它要把分佈推向效能更好的區域。
第二項就是熵，它不止代表了隨機性，更讓分佈不會坍縮成一個點，而是始終保持探索性！」
說完，喬源拿著粉筆隨手在黑板上一劃————
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