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首先，and that no other panic handler exists.
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其次，回顾现实数据：若需4枚拦截弹才能对单一弹头达到96%拦截概率，那么44枚陆基拦截弹至多能为44/4=11枚洲际弹道导弹提供可靠防御。这是美国整个陆基中段防御系统对抗洲际弹道导弹威胁的全部能力。该系统的设计初衷是应对有限规模的“流氓国家”威胁，而非对等对手的庞大武库。即便如此，其应对设计场景的余量也十分有限。Wilkening的模型揭示了更严峻的挑战：拦截一次20枚弹头的齐射，在P(跟踪)=0.99和单发毁伤概率=0.70的假设下，需要113枚拦截弹[5]——远超现有库存。即使是更高效的“射击-观察-再射击”策略也需要47枚[5]。攻击方只需发射⌊I/4⌋+1枚弹头，就能确保至少有一枚弹头面对的拦截弹少于4枚。以当前库存计算，此阈值为12枚。若加入诱饵，情况会迅速恶化。例如，一次10枚弹头伴随10枚诱饵的攻击，以上述P(跟踪)和单发毁伤概率值计算，就需要73枚拦截弹[5]。
来自产业链上下游的反馈一致表明，市场需求端正释放出强劲的增长信号，供给侧改革成效初显。
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最后，Training the SurrogateThe idea is straightforward. We already have thousands of measured $(i, j)$ results from the full scan, the beam search, and the repeat sweep. Each measured row is a training example: the configuration parameters go in, the math delta and EQ delta come out. Train a fast model on these pairs, and use it to score configurations we haven’t measured.
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