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“这就需要我们建立一个多尺度的模型，将微观的量子效应和宏观的统计规律统一起来。”小赵一边思考，一边在纸上快速地写下一些关键的数学表达式。
他们不断地尝试着各种数学模型，从简单的线性回归到复杂的神经网络模型，从传统的微分方程到新兴的拓扑数据分析。每一次尝试都充满了希望，但也伴随着失望。
“这个模型的预测结果与实验数据偏差太大，我们需要重新调整参数。”
“这个算法的计算复杂度太高，我们的计算机根本无法承受。”
困难一个接一个地出现，但小赵和他的小组并没有退缩。他们不断地改进和优化模型，调整算法，寻求更高效的计算方法。
在这个过程中，小赵也经历了无数次的自我怀疑和挫折。有一次，他连续几天几夜地工作，试图建立一个基于量子场论的数学模型，但最终却发现这个模型完全无法解释实验中的观测结果。
“难道我真的错了？这个思路根本就行不通？”小赵疲惫地靠在椅子上，望着天花板，眼神中充满了失落和困惑。
但他很快就振作起来，重新审视自己的思路和方法。“不，我不能就这样放弃。一定是哪里出了问题，我要找到它。”
经过反复的思考和尝试，小赵终于发现了问题所在。原来是他在模型中忽略了中微子与周围环境的相互作用，导致模型的预测结果与实际情况相差甚远。
“原来是这样！我们需要在模型中加入环境因素的影响。”小赵兴奋地对小组的成员说道。
经过改进后的模型，终于取得了一些初步的成果。它能够在一定程度上预测中微子信号的变化趋势，并且与实验数据有了较好的吻合度。
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