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模拟测试结果星系，数据融合与分析模型能够有效整合不同类型的科研数据，挖掘出隐藏的规律和信息。
“模拟测试表明，模型在处理跨星系科研数据时表现良好，能够为科研协作提供有力支持。但实际的科研数据量庞大且不断更新，我们还需要优化模型的计算效率。”负责测试的数学家说道。
在优化模型计算效率的同时，另一位擅长系统工程与应用拓展的数学家提出了新的应用方向。
“林翀，我觉得跨星系通讯技术还能用于构建跨星系的商业网络。不同星系有着独特的资源和市场需求，通过跨星系通讯实现商业信息的实时传递，能够促进星际贸易的繁荣。我们可以运用运筹学中的网络分析方法，构建一个跨星系商业网络模型。以星系为节点，通讯线路为边，考虑运输成本、资源供需关系、市场价格波动等因素，优化商业网络的布局和物流路径规划。”
“商业网络涉及的因素复杂多变，市场价格波动尤其难以预测，怎么通过数学模型准确应对呢？”有成员问道。
“我们可以运用时间序列分析和随机过程理论来预测市场价格波动。时间序列分析能够捕捉价格随时间的变化趋势，随机过程理论则可以描述价格波动的不确定性。通过这些方法，预测不同星系市场价格的走势，为商业决策提供依据。同时，结合博弈论，分析不同商业主体之间的竞争与合作关系，制定最优的商业策略。”擅长系统工程与应用拓展的数学家详细解释道。
于是，针对跨星系商业网络的构建，数学家们运用网络分析、时间序列分析、随机过程理论和博弈论等方法，开始构建商业网络模型。负责市场数据收集的小组与星际商业机构合作，收集各星系的资源分布、市场需求、价格波动等数据。
“市场数据收集得差不多了，涵盖了多个星系的各类商业信息。现在将这些数据代入商业网络模型，进行初步的模拟分析。”负责市场数据收集的数学家说道。
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