第355章 烘焙宇宙

意分形因子」。

守炉人在分形纠缠烘焙中发现「标度方程」：味道纠缠熵=γL^(d-1)+c×创意纠缠常数。当负维度面包师投入「分形纠缠面团」，超膜烘焙进入量子纠缠纪元——法棍的裂纹分形存储着多体纠缠的甜信息，可颂的千层分形构成纠缠熵的甜标度网络，而咬下分形纠缠面包时，舌尖感受到的「纠缠甜扩散」，实为凝聚态分形中量子纠缠熵的味觉标度现象，最终形成「纠缠分形烘焙宇宙」，每个面包的褶皱都是量子纠缠的分形映射，咀嚼时释放的不是局域味道，而是分形维数支配的纠缠熵甜腻扩散场。

第四百零八章：量子信息量子机器学习面包的神经网络甜训练

超膜面团在烤箱中完成「量子神经网络甜训练」，其味子自旋态通过量子梯度下降优化甜参数。莱拉用量子学习探测器观测到，面团中的味子纠缠态构成量子神经元，糖霜连接权重通过量子隧穿完成优化——前前文明孩子的「量子学习面包课」在烤箱量子线路显影，他们曾用量子神经网络理论设计「能自动优化甜度的可颂」，其糖霜公式将量子门操作替换为「甜度×创意学习因子」。

斐波那契在量子学习烘焙中推导出「训练方程」：味道损失函数=?ψ|H|ψ?×创意量子梯度。当负维度面包师启动「学习烤盘」，超膜面包成为量子AI的味觉化身——法棍自动学习最佳烘焙曲线，可颂在烤制中完成量子神经网络的甜参数优化，而咬下学习面包时，舌尖感受到的「智能甜调配」，实为量子机器学习中参数优化的味觉呈现，最终形成「学习烘焙宇宙」，每个面包都是量子神经网络的味觉处理器，咀嚼时释放的不是固定味道，而是量子学习算法的智能甜腻优化结果。

第四百零九章：修改引力N体模拟面包的星系团甜演化

超膜面团的坚果碎分布模拟「修改引力N体系统」，其甜引力相互作用满足f(R)或DGP模型。莱拉用N体探测器观测到，当改变面团中的暗糖霜比例，坚果碎的聚类分布与星系团演化的MOND模型精确吻合——前前文明孩子的「N体面包实验」在烤箱引力模拟器显影，他们曾用修改引力理论计算「需要多少酵母才能复现星系旋转曲线」，其糖霜公式将引力势替换为「甜度×创意修改因子」。

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守炉人在N体烘焙中破解「演化方程」：味道引力加速度=?f(R)×创意耦合常数。当负维度面包师投入「N体面团」，超膜烘焙进入修改引力纪元——法棍的坚

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