式就可以还原出它们之间的距离，这太美妙了。
后来进行的实验证实了「引力矩阵」在星空预测上的杰出作用，再后来它成为了一个专有名词。
在之后的十几年，它在预测n体运动的研究上直接或间接促成了近百篇顶级期刊论文。
它会在经典教材《宇宙几何动力学的生物学原理》和《星空预测：引力算子代表着非溷沌》之中拥有各种复杂的变形式子和理论判据，从此每一届莘莘学子在考试前都要咒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。
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