会议室里原本就沉闷的空气，随着韩砚山的话音落下，似乎变得更加凝重。

这绝不是一个简单的阅读障碍或者符号误解。

韩砚山当然看得懂江临在第33页上，雄心勃勃的目标。

他真正要问的是，这个目标凭什么成立。

江临淡淡地看了一眼韩砚山手下压着的那张草稿纸。

那张纸上几乎没有空白。

从最上方利用弱倍增条件进行的初步放缩，到中段的大谱剥离，再到最下方试图强行转向条件熵的受挫过程，韩砚山在过去几个小时里，把江临这一步反推成了一套失败矩阵。

纸张右下角，有两个被红色马克笔圈出来的大字。

重入。

旁边还加注了一行小字：残余谱重入。

这是传统加性组合框架在处理高维代数结构时最难控制的位置。

韩砚山指着自己在草稿纸上算出的那组反例矩阵，指尖微微有些颤抖。

“江临，这在传统路线上走不通。

你比我清楚这一点。”

“如果x和Y的分布，在某些特殊超平面，或者某些低维代数结构上，具有极端粘性，比如高度集中在某个二次型零点集附近。

那么，当你按照第33页的逻辑，通过条件概率对它们进行降维剥离时，残余谱会产生严重的代数相关性。”

他说到这里，语速刻意地慢了下来。

“互信息，绝对不会像你公式里期望的那样，呈现出一种平滑线性的衰减。”

“相反，它会在某些特定的对偶基下，发生级联放大。”

“更麻烦的是，这个级联放大会反过来污染下一层覆盖估计。

你在前文的组合语言里，好不容易通过能量增量把残余谱固定住了。

可一旦转到熵语言里，如果这些残余谱通过条件变量重新获得哪怕一部分自由度……”

韩砚山用笔尖点了点第33页上的结论。

“这里一开，后面就全开。”

“前面在有限域里压住的乘法损失，会在这里换成概率论的形式重新回来。

覆盖数会重新进入指数级增长，log K边界就保不住。”

一直沉默演算的丁剑，此时也放下了笔。

他的面前，整齐地排列着四张写满概率转移矩阵的表格。

不同于韩砚山那张充满挣扎和涂改的草稿，丁剑的这四张表格干净整洁，透着一股统计物理学家特有的冷峻。

每一列，都严丝合缝地对应着一个条件分布。

每一行，都清晰地映射着一个纤维层级。

然而，在这份极度整洁的表格中，某些关键的矩阵元位置，被丁剑用蓝色的钢笔打上了醒目的斜线，旁边用极细的字体标注着。

条件独立失效风险。

“老韩这话，指出了最关键的问题。”

丁剑作为国际概率论与统计物理方向最顶尖的专家之一，对这种复杂系统内部的条件结构变化非常敏感。

“江临，这是一个相变式失效点。
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