当物理成为修行

第75章:核心算法突破

个吸引子的位置。

代码一行行地写,数学推导一页页地算。

python# 意识检测与唤醒系统 (CDAS - Consciousness Detection and Arousal System)

# 核心算法:基于非线性动力学的大脑状态空间分析

import numpy as np

from scipy.integrate import odeint

from sklearn.manifold import TSNE

# 步骤1: 相空间重构

def phase_space_reconstruction(eeg_data, delay, dimension):

“““

从脑电数据重建相空间

eeg_data: 128通道脑电数据

delay: 时间延迟

dimension: 嵌入维度

“““

n_channels, n_samples = eeg_data.shape

# ... 重构算法

return phase_space

# 步骤2: 吸引子识别

def identify_attractor(phase_space):

“““

识别大脑状态的吸引子位置

返回:吸引子中心坐标和吸引域半径

“““

# 用聚类算法找吸引子中心

# ...

return attractor_center, basin_radius

# 步骤3: 刺激轨迹优化

def optimize_stimulation(current_state, target_attractor):

“““

计算最优刺激轨迹

从当前状态推向目标吸引子

“““

# 用变分法求解最优控制问题

# ...

return optimal_trajectory

```

一周后的凌晨四点,最后一行代码写完了。