划著滑鼠，把達芬奇系統的核心技術拆開來一條一條細細研究。
等把所有檢索到的資料看過一遍之後，肖宿歪了一下頭。
有意思。
他雖然不懂所謂的工藝，但拋去所有不知所云的設計，直面本質，電機的運轉精度，剝掉那層工程外皮，核心不就是一個多變數動態系統的控制最佳化問題嗎？
關節的運動軌跡、受力平衡、誤差補償，每一項都可以寫成連續可微的幾何函式。
而恰好，他之前研究出的加權度量和流形最佳化理論，核心就是在一個高維幾何空間裡，給定一堆約束條件，找出一條最優路徑。
它要解決的就是這樣的難題。
也就是說，只要學懂了他之前的理論，那麼完全可以解決達芬奇的電機精度問題。
用一個他更熟悉的說法，伺服電機的控制問題本質上是在一個非交換李群上求解測地線方程。
這條測地線對應著電機從當前位置到目標位置的最優運動軌跡，而關節的摩擦、慣性、回差，不過是在測地線上加了幾組擾動項而已。
甚至都不需要怎麼思考，只需要計算就可以了。
他拿出筆和紙把需要的定理和方法寫了下來，越寫，他發現熟悉的東西越多。
擾動項的處理方法其實也已經有解決辦法了。
他在《粘性流體中和樂的演化方程與耗散結構》那篇論文裡寫得很詳細，把耗散源拆成頻帶分量，逐一頻寬約束，系統穩定性就能守住。
肖宿蹙著眉又在草稿紙的空白處多加了幾行字。
繼續往下看，他發現力反饋的訊號處理問題其實也不是很難。
他之前在TOIS發的那篇《基於李群理論的圖分割框架》，核心思路是把一個大規模網路分割成若干子圖，讓子圖之間的連線儘量稀疏、子圖內部的連線儘量緊密。
當時用到的數學工具是李群表示論，就是透過群作用約束分割邊界，保證拓撲結構的穩定性。
這個思路只要稍微轉一個彎，完全就可以用到這裡來。
畢竟力反饋本質上也是一個動態訊號在閉環迴路裡的即時解算問題。
感測器的取樣訊號是一堆高頻資料，裡面有醫生的主動操作，有手部的生理震顫，還有機械本身的噪聲。
要把這三樣東西在毫秒之內分離開，過濾掉震顫和噪聲，只把真正的力反饋訊號傳給醫生。
這不就是個訊號的特徵解耦問題嗎？
他在SACI上發的那七篇自監督學習論文，做的就是特徵解耦。
用群論框架把糾纏在一起的特徵表示一層一層剝開，每個特徵對應一個獨立的群表示，互不干擾。
平移過來的話，力反饋訊號也可以被模型分解成幾個獨立的頻帶分量：
