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这种依靠中心到边缘连线覆盖数据的算法，效率并不高，可替代性也很强。
另一个是‘偏差评估体系’。
‘偏差评估体系’是一整套体系，研究只是节选了应用到实验分析中的部分。
‘偏差评估体系’，关系到另外一个研究--LBnT分析法。
LBnT分析法综合了覆盖算法以及偏差评估体系，可以对大型的实验进行偏差分析，甚至可以把不同的实验数据放在一起进行整体分析。
‘偏差评估体系’，实际上，是一种数字代码分析手段。
中心锚点连线的研究为了简化算法，让其针对小型实验更加实用，并没有加入数字分析的内容。
当实验参数过多的时候，没有添加转化数字代码的内容，‘偏差评估体系’就会变得极为复杂。
中心锚点连线的研究中，‘偏差评估体系’就已经复杂到需要很长时间才能理清逻辑关系。
当参数增加一倍甚至更多时，其逻辑复杂度会增加几百倍甚至更多。
这就是指数型增长。
举个最简单的例子，‘1o中选2’有45种可能，而‘2o选2’就有19o种可能。
这还只是‘选2’。
如果再叠加‘选3’、‘选4’，想梳理全部的可能性，形成一套完善的逻辑闭环，会是个非常庞大的工程。
所以必须要用到LBnT数字分析法，否则研究想要短时间完成根本是不可能的。
……
高能所已经碰到了这个问题。
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