四个巨大的变量名，并排矗立在白板中央。

“问题其实不在这里。”

江临转过身面对二人，面沉如水。

“如果继续沿着传统思路，试图寻找一个确定性投影，去封堵那些坏项，那么确实会撞上你们刚才描述的问题。”

“但第33页的处理逻辑，不是投影。”

丁剑微微一怔。

韩砚山重新拿起眼镜戴上，盯着白板上的四个变量。

江临换了一支蓝色马克笔，指着四个变量解释说。

“我们不需要直接分析那个二次型零点集的几何形状。

那是底层代数结构给出的边界。”

“如果顺着几何直觉，继续用切割或者剥离去处理它，就会让坏项在下一层推导里重新获得自由度。”

“所以这一步不能继续剥离，也不能继续做降维投影。”

他的目光从韩砚山移向丁剑，然后重新回到白板上的四个变量。

“我们在这里只需做一件事，复制这个系统。”

他在白板上沿着那四个变量拉出两条平行横线，然后在下方写下一组四元组条件分布。

“x_1和x_2，是原始变量x的两个独立同分布副本。”

“Y_1和Y_2，是原始变量Y的两个独立同分布副本。”

这句话还没说完，丁剑的目光已经定住。

他似乎抓到了某种稍纵即逝的灵光，但那个念头太快，太疯狂。

韩砚山却依然眉头紧锁。

因为在加性组合语言里，为处理卷积而复制变量，并不罕见。

真正决定这一步是否成立的问题在于，复制之后，变量之间要如何被重新组织。

江临没有停顿。

他在旁边补上基于有限域F2的n维空间的香农熵版本鲁沙距离核心公式。

鲁沙距离等于：x减Y的熵，减去二分之一的x的熵，再减去二分之一的Y的熵。

写完这一行，江临将笔尖点在x减Y的熵这一项下面。

“在传统处理框架里，无论是组合覆盖，还是早期解析手段，目光都会落在和变量或者差变量的内部结构上。”

“然后寻找一个好的投影方向，让结构更干净，误差更小。”

“但正如韩老师刚才说的，那些坏项会在这种投影切片中重新获得自由度。”

“所以我放弃投影。”

“现在，基于这四个独立副本，定义两个全局观测量。”

江临转过身，在白板的右侧留白处，写下了两行字。

S=x_1+Y_1

t=x_2+Y_2

“我不再对单个变量做超平面投影。”

“我要让整个系统，和它自己的独立副本，在同一个空间里正面相遇。”
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