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“好，接下来看看这种频率调整对之前波动信号特定组合模式以及能量和物质转换的影响。”林翀说道。
随着新波动信号频率的调整，之前波动信号特定组合模式出现的频率明显增加，能量和物质转换也进入了更为高效的状态。
“成功了！特定组合模式出现概率大幅提升，能量转换效率提高了[X]%，物质生成质量也有显着提升。”负责监测的数学家兴奋地汇报。
“这是个重大突破，但实际操作中可能会遇到各种问题。我们要继续深入研究，确保在实验场实际环境中也能实现稳定控制。”林翀说道。
就在大家准备进一步研究实际应用时，负责数据分析的团队又有了新发现。
“林翀，我们在分析新波动信号对周围环境影响的数据时，发现它似乎在触发实验场中一种隐藏的周期性现象。这种现象表现为特定区域的能量和物质属性每隔一段时间就会发生规律性变化，但周期并不固定，与新波动信号的强度和频率变化存在某种复杂关系。”数据分析团队负责人说道。
林翀看向数学家们，“又有新情况了。数学家们，我们得搞清楚这种隐藏周期性现象背后的数学规律。这可能对我们进一步理解实验场的运行机制至关重要。”
一位擅长周期分析和非线性动力学的数学家说道：“这种周期不固定且与其他变量存在复杂关系的现象，可能需要用非线性动力学中的混沌理论来分析。我们先收集大量关于新波动信号强度、频率以及特定区域能量和物质属性变化的数据，尝试构建一个非线性动力学模型，看看能否揭示其中的规律。”
于是，数学家们开始收集相关数据，并运用混沌理论构建模型。他们对数据进行仔细筛选和整理，将新波动信号的各种参数与特定区域能量和物质属性变化相对应。
“大家看，经过对数据的初步处理，我们发现新波动信号强度和频率的微小变化，会导致特定区域能量和物质属性变化周期的大幅改变，这符合混沌系统对初始条件敏感的特性。”负责混沌模型构建的数学家说道。
随着模型的逐渐完善，他们发现了隐藏周期性现象背后更深入的规律。
“通过对非线性动力学模型的分析，我们发现新波动信号与特定区域能量和物质之间存在一种反馈机制。新信号引发能量和物质属性变化，而这些变化又反过来影响新信号的强度和频率，形成一个复杂的动态系统。而且，我们找到了一个关键参数，通过调整这个参数，可以使隐藏周期性现象变得相对稳定，便于我们进一步研究和利用。”数学家兴奋地汇报。
