不仅代表了一个特定粗粒化尺度下的网络拓扑（由某种图极限对象描述，如dynaet），还同时包含了在该拓扑和粗粒化时间尺度下，所有节点动力学的“集体慢变量”
描述。
那么，rg变换就不再是单纯对邻接矩阵的操作，而是对这个“拓扑-动力学”
联合体在时空尺度上的流动描述。
他借鉴了处理随机动力系统的多时间尺度方法和平均场极限理论，艰难地定义了rg流的方程。
这个过程极其抽象和复杂，充满了技术性的挑战。
他需要处理随机过程、偏微分方程、图极限理论等多个领域的工具。
有数次，推导似乎走到了死胡同。
但他没有放弃。
一次深夜，当他凝视着描述网络连接随时间变化的序列时，忽然想到了信号处理中的小波分析（91ave1etana1ysis）。
小波变换恰好擅长在时间和频率（可类比于动力学模式）两个维度上同时分析信号！
灵感迸！
他尝试将小波变换的思想引入到动态网络的rg框架中。
将网络连接的时间序列看作信号，通过小波变换，可以在不同的时间尺度和“连接模式频率”
上分析网络的演化。
这为定义“时空粗粒化”
提供了一个极其自然和强大的数学工具！
他将小波rg与之前定义的“动力学粗粒化流形”
概念结合，最终构建了一套相对完整、且数学上可操作的基于小波分析的动态网络重整化群理论。
当他把这个理论的核心思想和初步的数学框架给周文彬教授时，周教授的回信充满了惊叹号：“太精彩了！
小波分析！
我怎么没想到！
这个框架简直是为动态网络量身定做的！
它同时捕捉了拓扑演化和动力学模式在多个尺度上的行为！
张诚，你又一次让我们看到了理论的力量！”
交大团队立即开始尝试将这套新理论应用于他们手中的动态神经元网络数据，初步的分析结果就显示，该理论能够清晰地揭示出网络在特定学习任务中，不同时间尺度上的功能模块重组和动力学模式切换！
【成功深度介入并解决“量子纠错解码算法”
衍生核心难点，贡献度提升……】
【成功深度介入并解决“复杂网络动态rg理论”
衍生核心难点，贡献度提升……】
【叮！
检测到宿主以深度介入方式，额完成项目攻坚，任务进度（45）已达成！
现在开始进行最终贡献度综合评定……】
五月底的暖风，透过窗缝吹入书房，带来了夏日的讯息。
张诚缓缓靠在椅背上，感受着双线作战成功后，那如同潮水般涌来的疲惫与满足。
他没有开启全新的第五个项目，而是选择了深化与拓展现有的合作，并在这深化中，解决了更为本质和核心的理论难题。
这无疑是一种更高效、也更具影响力的“参与”
方式。
系统的最终评定已经开始，sss级的百万奖励似乎近在咫尺。
但他知道，无论评定结果如何，这个五月，他在量子计算与复杂网络这两个前沿阵地上，已经留下了足以刻下自己名字的深刻印记。
他的目光掠过窗外郁郁葱葱的树冠，投向湛蓝的天空。
春季学期即将走向尾声，而他的学术征程，在这连续不断的高强度锤炼下，已然攀上了一个新的高峰。
休息片刻，然后，迎接系统的最终裁决，以及……即将到来的，或许更为波澜壮阔的未来。
