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数学家们围绕新发现的低频、高强度波动信号，紧锣密鼓地展开研究。
“林翀，我们尝试将新波动信号的波动模式与之前波动信号特定组合模式放在一起分析，发现了一些有意思的关联。新信号的某些频率成分似乎能够调制之前信号组合模式出现的概率。”一位专注于信号关联性研究的数学家说道。
林翀眼睛一亮，“这是个关键发现。那能不能通过调整新信号的频率成分，更精准地控制特定组合模式的出现，进而优化能量和物质转换？”
“理论上可行，但新信号的频率成分复杂，且与实验场的特殊环境紧密相连。我们得先搞清楚新信号频率产生的根源，才能有效控制。”另一位擅长频率分析的数学家皱着眉头说道。
“没错，我们可以从实验场的物质和能量分布入手。既然新信号传播受特殊场和能量物质分布影响，那么它们之间必然存在某种数学联系。”一位对场论和物质能量关系有深入研究的数学家提议道。
于是，数学家们再次深入分析实验场的物质和能量分布数据，试图找出与新波动信号频率产生相关的因素。
“大家看，经过对物质和能量分布的详细分析，我们发现特定区域的能量密度梯度与新信号的低频成分存在线性关系。能量密度梯度越大，低频成分的强度越高。”一位数学家兴奋地说道。
“这是个重要线索。那高频成分呢？还有，如何利用这种关系控制新信号频率？”林翀追问道。
“高频成分似乎与特殊场中某些量子态的跃迁有关。我们可以通过调整特殊场的量子涨落来影响量子态跃迁，进而控制高频成分。至于低频成分，我们可以尝试通过改变特定区域的能量密度梯度来调整。”擅长量子理论的数学家解释道。
“听起来有难度，但值得一试。我们先从理论上计算调整的参数，再进行模拟验证。”林翀说道。
数学家们迅速投入计算。他们运用场论、量子力学以及微积分等数学工具，计算调整特殊场量子涨落和能量密度梯度所需的参数。
“计算结果出来了。根据理论计算，当我们将特殊场的量子涨落频率调整为[具体频率值]，并把特定区域的能量密度梯度改变[具体梯度值]时，新波动信号的频率成分将按照我们期望的方式变化。”负责计算的数学家说道。
接着，他们在模拟环境中对计算结果进行验证。模拟场景里，特殊场和能量物质分布按照计算参数进行调整。
“模拟开始，新波动信号的频率成分正在发生变化……调整完成，频率成分与预期相符。”模拟操作人员说道。
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