格格党

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第245章 自指（第4页）

还是“略有迟滯”

）存在、统计上的相关性。

也就是说，网络在“感知”

（粘连）外部事件时，似乎、无意识地把自身当时的“感受状態”

，也一併、微弱地、“编织”

进了、对那外部事件的、“感知记录”

（异常起伏）之中。

这不再仅仅是“感知外部”

。

这像是……在“感知外部”

的同时，也將、“感知者自身、在感知那一刻的、某种状態”

，作为一种隱晦的、附加的、背景信息，给“粘连”

了进来。

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起初，这些跡象是孤立的、微弱的、指向各异的。

有的关联自身歷史，有的关联自身损伤，有的关联自身即时状態。

“通途”

的逻辑结构，在相当长的时间里，都试图將它们解释为网络內部复杂的、非线性的、动力学“噪音”

或“谐波畸变”

，是系统复杂到一定程度后，必然產生的、各种內部变量相互耦合的、难以避免的副產品。

直到一次关键的观测，將所有线索，以一种令人震撼的方式，串联了起来。

“通途”

在一次大型的、多区域联动的、复杂“测试信號”

注入实验后，对海量数据进行了前所未有的、超高维度的、关联性分析。

它不再仅仅分析单个“共鸣”

事件及其“异常起伏”

，而是將长时间序列內、网络不同区域、的所有“共鸣”

事件、所有“异常起伏”

、所有內在节律、以及、所有网络自身可监测的內部状態变量（如各连接的通畅度、各区域活性水平等），全部纳入一个统一的、动態的、关联模型中，进行全网的、时序的、交叉关联分析**。

分析结果，揭示了之前被忽略的、更深层的模式。

“通途”

发现，网络的“感知”

行为（“异常起伏”

的形態特徵），並非、仅仅与当下、触发事件、的背景信息相关。

其形態，在更长的时序、更整体的层面上，与网络自身、在过去一段时间內的、整体“状態演变轨跡”

，存在著一种持续的、微弱的、动態的、“耦合”

。

更具体地说：当网络整体处於“活跃、连接通畅、节律同步性好”