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个一百公斤的狗肉大沙包，约翰顺脚就踢了两下，把圣伯纳踢得嗷嗷叫两声委屈的跑开了。
踢完圣伯纳约翰并没有消气，在荷尔蒙溢出的作用下，他的注意力比平时更不集中，他的大脑反应稍慢，于是当一辆车突然并线超车的时候，约翰没能及时反应过来，眼看车祸难免的情况下，他一着急，错把油门当刹车，一脚下去车辆就失控了，好在约翰的及时避开了车辆，一头撞在路边的大树上。
这次车祸并不严重，约翰只受了点轻伤，但是车辆就需要大修了，车头已经变形了，如果这不是城市道路，本山车速就不快，那么约翰很可能要遭遇一次大型车祸了。
这次车祸就会成为苏青姬重点分析的目标，从车祸的各种客观因素开始分析，比如超车并线车辆是否偶发，司机的驾驶习惯如何，他为什么出现在那个位置，又为什么选择超车，有多少是偶发因素，有多少事必然因素，诸如此类的。
同样的，约翰这边也将被充分分析，分析他的心理状态，神经反应能力，肌肉运动能力，以及他没有啪啪啪对这次车祸形成的影响。这里有多少有客观性概率特征，有多少是主观性特征，从主观上是否能够避免等等。
围绕在约翰周围的，发生在他生活中的每一件事，都需要这么分析一遍，由此产生了大量的分析需求，有的可以通过程序进行自动化分析，有的则需要人工参与，比如对约翰进行心理分析的时候就需要人工参与。
比如约翰在上班路上遇到一次堵车，这本来是一件经常遇到的小事，但是在后台，苏青姬会将它作为一个关键性事件来看待。
因为堵车带有明显的概率性特征，每一次堵车至少都有数十辆甚至数百辆车参与，而所有这些车，他们为什么在此时此刻出现在这条道路上，刚好加入到堵车行列，这里面有无数的信息需要追溯和分析。
所有这数百辆车里，那些车辆出现在这里，它们的行为带有明显的偶发特征，它们平时不走这条路，今天刚好适逢其会，这需要认真分辨清楚。而哪些车辆带有必然特征，这个路口是司机上下班毕竟的路口，他每天都会在这个时刻出现在这个路口，这也是关键信息。
某个司机经常走这条路，他今天为什么早出现五分钟，正好加入堵车的行列？
另外一个司机也经常走这条路，他今天为什么晚出现五分钟，刚好也加入堵车的行列？
所有这些信息都会被纳入到分析范围内，所有信息经过汇总，进行充分分析之后，苏青姬会将它们纳入到算法模型中，计算约翰遇到的这次堵车，其中概率潮汐起到了多大的作用，又多少是偶发性质，有多少是概率下的必然性质。
这些是苏青姬关注的重点，是她分析约翰·莱恩，分析弗拉诺·塞拉克，分析袁寅的真正目的。
她希望通过分析这三个人，分析发生在他们周围的每一件事情，找到概率潮汐在这三个人身上发生的涨落，发现事件点的互相干扰在他们三人身上发生的叠加和衍射。
由此来破解和寻找构成命运的主要规律，这三个人为什么会遇到各种小概率事件，他们为什么总会遇到各种极端事件，极端事件发生在他们身上的频率为什么如此频繁？
以此类推，某个人在人生道路上为什么遇到某些事情，而这些事情发生的衍射波有是如何影响其他人的。
约翰·莱恩和弗拉诺·塞拉克每人身边都有一百万个事件点，这些事件点时刻产生着大量的数据。而所有这些事件点，又时刻处在相互影响和干扰之中。
比如一个淘气的孩子可能让母亲气急败坏，愤怒的母亲打电话给丈夫诉苦，丈夫不得不停车接电话，突兀的停车让后车刹车不及追尾，于是本来上班高峰的路口发生了堵车，而约翰刚好被堵在车流中。
这些数据是会发生相互影响和干扰的，由此会衍生出数倍的计算量，为了了整理和分析所有这些数据，苏青姬的团队为此专门配备了一个由数千台服务器组成大型的服务器群组，来应对海量的数据存储和分析需求。
甚至为了进行大量的心理分析，苏青姬还引入了不少外脑，通过共和党的力量，借用美国高校的科研力量，来帮助进行相应的分析。(未完待续。)
个一百公斤的狗肉大沙包，约翰顺脚就踢了两下，把圣伯纳踢得嗷嗷叫两声委屈的跑开了。
踢完圣伯纳约翰并没有消气，在荷尔蒙溢出的作用下，他的注意力比平时更不集中，他的大脑反应稍慢，于是当一辆车突然并线超车的时候，约翰没能及时反应过来，眼看车祸难免的情况下，他一着急，错把油门当刹车，一脚下去车辆就失控了，好在约翰的及时避开了车辆，一头撞在路边的大树上。
这次车祸并不严重，约翰只受了点轻伤，但是车辆就需要大修了，车头已经变形了，如果这不是城市道路，本山车速就不快，那么约翰很可能要遭遇一次大型车祸了。
这次车祸就会成为苏青姬重点分析的目标，从车祸的各种客观因素开始分析，比如超车并线车辆是否偶发，司机的驾驶习惯如何，他为什么出现在那个位置，又为什么选择超车，有多少是偶发因素，有多少事必然因素，诸如此类的。
同样的，约翰这边也将被充分分析，分析他的心理状态，神经反应能力，肌肉运动能力，以及他没有啪啪啪对这次车祸形成的影响。这里有多少有客观性概率特征，有多少是主观性特征，从主观上是否能够避免等等。
围绕在约翰周围的，发生在他生活中的每一件事，都需要这么分析一遍，由此产生了大量的分析需求，有的可以通过程序进行自动化分析，有的则需要人工参与，比如对约翰进行心理分析的时候就需要人工参与。
比如约翰在上班路上遇到一次堵车，这本来是一件经常遇到的小事，但是在后台，苏青姬会将它作为一个关键性事件来看待。
因为堵车带有明显的概率性特征，每一次堵车至少都有数十辆甚至数百辆车参与，而所有这些车，他们为什么在此时此刻出现在这条道路上，刚好加入到堵车行列，这里面有无数的信息需要追溯和分析。
所有这数百辆车里，那些车辆出现在这里，它们的行为带有明显的偶发特征，它们平时不走这条路，今天刚好适逢其会，这需要认真分辨清楚。而哪些车辆带有必然特征，这个路口是司机上下班毕竟的路口，他每天都会在这个时刻出现在这个路口，这也是关键信息。
某个司机经常走这条路，他今天为什么早出现五分钟，正好加入堵车的行列？
另外一个司机也经常走这条路，他今天为什么晚出现五分钟，刚好也加入堵车的行列？
所有这些信息都会被纳入到分析范围内，所有信息经过汇总，进行充分分析之后，苏青姬会将它们纳入到算法模型中，计算约翰遇到的这次堵车，其中概率潮汐起到了多大的作用，又多少是偶发性质，有多少是概率下的必然性质。
这些是苏青姬关注的重点，是她分析约翰·莱恩，分析弗拉诺·塞拉克，分析袁寅的真正目的。
她希望通过分析这三个人，分析发生在他们周围的每一件事情，找到概率潮汐在这三个人身上发生的涨落，发现事件点的互相干扰在他们三人身上发生的叠加和衍射。
由此来破解和寻找构成命运的主要规律，这三个人为什么会遇到各种小概率事件，他们为什么总会遇到各种极端事件，极端事件发生在他们身上的频率为什么如此频繁？
以此类推，某个人在人生道路上为什么遇到某些事情，而这些事情发生的衍射波有是如何影响其他人的。
约翰·莱恩和弗拉诺·塞拉克每人身边都有一百万个事件点，这些事件点时刻产生着大量的数据。而所有这些事件点，又时刻处在相互影响和干扰之中。
比如一个淘气的孩子可能让母亲气急败坏，愤怒的母亲打电话给丈夫诉苦，丈夫不得不停车接电话，突兀的停车让后车刹车不及追尾，于是本来上班高峰的路口发生了堵车，而约翰刚好被堵在车流中。
这些数据是会发生相互影响和干扰的，由此会衍生出数倍的计算量，为了了整理和分析所有这些数据，苏青姬的团队为此专门配备了一个由数千台服务器组成大型的服务器群组，来应对海量的数据存储和分析需求。
甚至为了进行大量的心理分析，苏青姬还引入了不少外脑，通过共和党的力量，借用美国高校的科研力量，来帮助进行相应的分析。(未完待续。)