事件越重大，世界线变动越大吗？

01导读 · 30 秒补课0.571024α

先看懂测定器上
的那串数字

在作品里，世界线变动率 D 由“变动率测定器”显示，精确到小数点后 6 位。设定对它只有两条定性说明：数字的整数部分对应收束范围；事件越重大，数字变得越多。

.%

整数位与符号
收束范围（attractor field）。0.x 属于 α 场，1.x 属于 β 场，负数属于 Ω 场。
小数 6 位
在场内的位置。所有读数都给到 6 位小数，单个读数的表示误差 ≤ 5×10⁻⁷。
场标签
资料的记法。跨场的 ΔD 取决于这套约定，没有经验意义，不与场内的比较。

\begin{matrix} D = B (f) + σ (f) δ \\ B (α) = B (Ω) = 0, B (β) = 1 \\ σ (α) = σ (β) = + 1, σ (Ω) = - 1 \end{matrix}

式 (1) 只是对资料记法的转写，不是假设。铃羽说，测定器以她出发的 2036 年世界线为 0%，“说到底只是个相对性的东西”。

D-mail

能发到过去的短信。收信人的选择一变，历史跟着变，测定器上的数字也跟着跳。

取消

再发一封 D-mail，阻止前一封生效。冈部就是这样一封一封撤回去的。

收束

同一收束范围里，有些结局怎么改都会发生。想改变它，就得跳到另一个场。

规则

事件越重大，变动越大。这是作品自己的设定，不是本文的发现。

发帖这种程度的事不会影响变动率；一个人被杀，变动率会变化，但“也只不过是 0.000002% 左右”；“发生战争和恐怖活动之类的话，这数值也会变大”。

John Titor · 视觉小说第 1 章引自剧本中文译本，与两份独立的英文转录一致

本文要问的是

数值记录在定量上符合这条规则吗？
“信息送回得越早，变动越大”这种直觉对不对？
撤销 D-mail，读数能回到原处吗？

装置 01收束之谷

你能让世界线停在 Steins;Gate 吗？

小球就是你所在的世界线。拖住它扔出去：轻轻一推，它会滚回原处；推得够猛，才会翻进另一个场。

0.571024 αF0 之后 · 收束事件：真由理之死

已推 0 次 · Steins;Gate 未抵达

这是一则比喻：横轴就是变动率 D，谷底是原作写下的读数，谷的形状是为了好玩画的。“收束”是作品的说法；论文明确说，这些数据推不出任何动力学机制。

02装置 02 · 盲猜读数0.571015α

你来当一次
盲编码员

论文最费劲的一步，是在不看读数的情况下判断一封 D-mail 有没有“剧情级后果”。现在轮到你：只看剧情，猜它让读数变了多少。5 封本篇 D-mail，外加 2 道《Steins;Gate 0》附加题。

装置 02读数预言

得分0/ 21

F1 · 第 1 封

回溯时长 τ
剧情后果

发送前的读数

它会让读数变化多少？选一个数量级

实际 |ΔD|你的猜测横轴：回溯时长 τ（对数）

03发现0.523299α

后果比时间更要紧
——但只有 5 个点

读数是原作者写定的，不是从某个总体中抽样得到的。所以下面的数字只是对一份记录的描述，排列 P 值只表示位置，不当作推断证据。

3.72个数量级

没有剧情后果的那一封，几乎没让读数动

唯一没有剧情级后果的 D-mail F1，|ΔD| = (9 ± 1)×10⁻⁶；其余 4 次在 0.047483–0.072233 之间，最小值也比 F1 大 3.72 个数量级。这与 Titor 的定性规则一致——但这是 1 次对 4 次的比较，只是一次一致性检查，不是独立发现。

ρ = −0.30Spearman · n = 5

送回得更早，并没有变得更多

如果“回溯越早，变动越大”成立，回溯时长 τ 与 |ΔD| 应当正相关。实际上看不到：只回溯约 1 天的 F5 是变动最大的一次。但这完全依赖 F5——。

图 1a · 交互版

本篇全部 13 个读数，按剧情顺序

悬停或轻点每一步查看事件。两次操作之间的水平线只是作图方式，不表示读数被持续测量。

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数据直接支持的

i在 5 次 α 场内 D-mail 中， $| Δ D |$ 没有随 $τ$ 增大，但检验功效不足以排除正相关，并且这一点只由 F5 支撑
ii唯一没有剧情级后果的 D-mail，其 $| Δ D |$ 比其余小 3.7 个数量级，与设定的定性规则一致，且对阈值定义和留一法都稳健
iii沿唯一一条后进先出路径，逆操作在 $\sim 3 \times 10^{- 5}$ 的尺度上使读数复原
iv同一 $𝒜$ 在不同当下情境中，终点可以相差 $3.3 \times 10^{- 5}$ 。
v在非盲的跨作品探索中： $τ = 0$ 的当下行为也有 $10^{- 3}$ – $10^{- 1}$ 量级的变动；唯一一对样本外“正向—撤销”的残差为 $1.1 \times 10^{- 4}$ ，超出 $ε_{0}$ ，低于本篇最大相对残差，但这一比较的检验力很弱，“比例”与“终态差异”两种描述无法区分；SG0 中读数没有随剧情接近某个数值目标。因此，(iii) 中的尺度只适用于本篇 α 场内同一 $𝒜$ 的重访。
vi在部分盲编码中，F1 仍是本篇唯一被编为“无剧情级后果”的变动；但编码者 A 读过全部读数，这一重复只能算弱证据。

不能从数据得出的

“剧情级后果”“有效回溯跨度”和叙事性解释哪一个才是决定因素；各类事件的权重（表 3）；可加性和撤销顺序是否无关；场标签变化的充分条件；残差的尺度由 $| Δ D |$ 还是由终态差异决定；以及任何动力学机制。

摘要 · 原文

《命运石之门》的设定给出一条定性规则：事件越重大，世界线变动率 $D$ 的变化越大^1–3。本文检验原作者写下的读数是否在定量上符合这条规则。在视觉小说本篇的 5 次场内 D-mail 中，唯一没有剧情级后果的一次， $| Δ D |$ 比其余 4 次小 3.7 个数量级； $| Δ D |$ 没有随回溯时长 $τ$ 增大（Spearman $ρ = - 0.30$ ），但这只由一个点决定。沿唯一一条撤销路径，逆操作使读数回到原值附近（残差 $\leq 2.3 \times 10^{- 5}$ ）。在非盲的跨作品探索中，不涉及逆时传输的当下行为也产生 $10^{- 3}$ – $10^{- 1}$ 量级的变动。在按预先哈希的协议所做的部分盲编码中，那次 D-mail 仍是本篇唯一被编为“无后果”的一次；一条事先写定的猜想因两份空白档案按协议被否定，暴露出协议的缺陷。“宏观后果”“有效回溯跨度”和“原作者按剧情给数字”三种解释在这些数据中无法区分。读数取自粉丝整理资料，并与剧本文本和官方资料对照。

04装置 03 · 撤销实验0.456903α

世界线的
Ctrl + Z

冈部按“后进先出”的顺序，一封一封取消了 F5、F4、F3、F2，最后删除了 SERN 里 F0 的记录。逆操作能让读数复原吗？按钮交给你。

装置 03世界线撤销台

生效的 D-mail 集合 𝒜

记录纸带

≤2.3×10⁻⁵α 场内 4 对逆操作的残差

对每一对操作定义残差：

ε_{k} = Δ D_{k}^{fwd} + Δ D_{k}^{rev}

4 个重访偏差在 8×10⁻⁶ 到 3.1×10⁻⁵ 之间，是两个读数之差的表示误差（≤ 1×10⁻⁶）的 8–31 倍：它们是记录中真实存在的差异，不是显示精度造成的。

3.3×10⁻⁵同一 𝒜，不同当下情境

真由理路线和 True 路线删除 F0 时，𝒜 相同，当下情境却不同：一边红莉栖已经回美国，一边她正冲进房间。终点相差 3.3×10⁻⁵——读数并不只由 𝒜 决定。

D (W) = G_{f} (𝒜) + E, | E | ≲ ε_{0} \approx 4 \times 10^{- 5} (已观测的 𝒜 链)

现有数据只覆盖一条嵌套的后进先出链：式 (3) 不检验可加性，也不检验撤销顺序是否无关。

05可识别性0.409420α

数据分不开
的东西

稳健性回答的是“换一种合理的选择，数字会不会变”。这一节回答另一个问题：即使数字不变，这些数据能把哪些解释区分开，哪些区分不开。

装置 04零空间

两个总是一起出现的嫌疑人

假设 |ΔD| 是各类事件权重之和。F2–F5 只有 4 个方程，却有 5 个未知数；“人物生死”和“城市文化格局”只在 F4 里同时出现。拖动滑块，看看预测会不会变。

式 (4) · 编码矩阵

X = (\begin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 1 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & 1 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 0 & 1 \end{matrix}) (行：F2, F3, F4, F5)

秩为 4，未知数却有 5 个。即使不考虑交互和噪声，零空间仍至少有一维：(0, 0, 1, −1, 0)^⊤。

装置 05三种解释

三个解释，同一份预测

对“有剧情级后果时 |ΔD| 大”这一观察，至少有三种解释。选两个对比，看看数据能不能把它们分开。

表 3

本文数据中不可识别的量

每一张卡片都对应一个在本篇中做不了的实验。

w_{e}

各类事件对

| Δ D |

的权重

式 (4) 的秩为 4 < 5；生死与文化格局完全共线；没有剩余自由度

需要不同类别单独出现的 D-mail

交互项同一变量被多次改写时的非可加效应

F2–F4 都改写 IBN 5100 的去向；只有一条嵌套链

需要以不同顺序施加、撤销同一组 D-mail

w_{death}

单人死亡的贡献

设定给出约 $2 \times 10^{- 6}$ ²，但数据中死亡总与其他改变同时出现；剧场版的 R 世界线不是事件触发的变动，不能作参照（补充表 S8）

需要只改变一人生死的 D-mail

γ

| Δ D | \propto τ^{γ}

的指数

含 F5 时偏向 $γ \leq 0$ ，不含时偏向 $γ > 0$ ； $τ$ 与后果范围混淆

需要后果相近、 $τ$ 不同的 D-mail

η

残差中与

| Δ D |

成比例的部分

本篇只由 F0/R0 决定；加入 X1/X2 后，与“终态是否与起点相同”完全混淆（跨作品探索 (ii)）

需要终态与起点相同、 $| Δ D |$ 大小不同的多对逆操作

E

同一

𝒜

下的情境项

只有一对（1.130205/1.130238）；F1 的 $9 \times 10^{- 6}$ 与它同量级

需要同一 $𝒜$ 、不同当下情境的多次读数

符号α 场内新 D-mail 的

Δ D

全为负

没有任何参数预测符号；存在叙事性解释

需要在 α 场内使读数增大的新 D-mail

B (f)

、

σ (f)

跨场的偏移和符号

记法约定，不是参数（式 1）

需要无：不是经验量

M1 / M2 / M3三种解释

M1–M2 只在 F5 处不同；M1–M3 输入、输出相同

需要不看读数完成编码的外部样本，且仍无法排除 M3

06部分盲编码 · 跨作品探索0.337187α

把读数遮起来，
再编一次码

协议要求编码者没有读过读数。本文作者和 AI 助手都读过，所以只做了一次部分盲编码：协议先写定并记录 SHA-256，档案里的读数换成 [D]、打乱顺序，再由两位编码者独立编码。

13 份遮蔽档案 · 类别：死生死 · 性生理性别 · I IBN 5100 · S SERN 信息 · 旅时间旅行者 · 文城市文化

← 左右滑动查看 13 份档案 →

结果。F1 仍是本篇唯一被编为“无剧情级后果”的一次——但编码者 A 正是读过全部读数的 AI 助手，这一重复只能算弱证据。按协议，猜想 C1 被否定了；否定却来自两份空白档案（X6、X7），不是来自有内容的反例。这暴露出协议的缺陷：应加入“信息不足”一类，并在档案中使用剧本原文。

扩展数据图 2a · 非盲，不并入主分析

不往过去送任何信息，读数也会大变

《Steins;Gate 0》中 τ = 0 的当下行为（红）也有 2.2×10⁻³ 到 6.5×10⁻² 的变动，全部高于 C1 阈值 10ε₀；X3 的 0.065 与 F2–F5 同量级。作者和 AI 助手整理之前都读过这些读数，所以只能提示问题，不能作为证据。

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07局限 · 猜想 · 下一步0.409431α

没能证明的，
比证明了的多

局限

读数主要取自三手资料。α 场和 SG0 的读数已与剧本文本对照，但用的是中文粉丝译本；β 场的 1.130426、1.130205 和 1.048596 有官方来源；1.130238、−0.275349、X4 和 X8 只有 wiki 来源（补充表 S9）。
$n = 5$ ，样本由作品决定，没有抽样总体。
存在报告偏差：作品只在剧情需要时才给出读数，所以没有剧情后果、却有读数的 D-mail 只有 F1 一例。
读数是原作者编写的，具体数位带有创作成分：ref. 24 及其所引的一条非官方资讯推文²⁵称，原作者志倉千代丸在直播中解释，SG 世界线的 1.048596% 是“0kabe、4ina、8shida 御苦労(596)”的谐音，“048”还暗合他成长的埼玉县户田市的电话区号；直播本身未核对 VERIFY。
剧情级后果由撰写本文所用的 AI 助手在看过读数之后编码（补充表 S7a），存在事后编码的风险。我们按 S7 的协议做了一次部分盲编码（方法、补充材料 S10），但编码者 A 正是这个 AI 助手，不是真正的盲编码者，词表也由它写定。
跨作品探索由看过全部读数的作者和 AI 助手整理，纳入规则也是在看过读数之后写下的，只能提示问题。
资料检索、数据录入、编码、计算和引文核对大多由 AI 助手完成（方法），其中只有一部分经过作者的人工复核。

可在其他材料中检验的猜想

这些猜想在本篇中都无法检验。检验应使用《Steins;Gate 0》等材料，并且先在不看读数的情况下，按剧情描述完成编码；具体协议在补充材料 S7 中事先固定。由于本文作者和 AI 助手都已读过 SG0 的读数，检验只能由未读过读数的编码者完成；跨作品探索不构成检验。部分盲编码按协议否定了 C1，但否定来自两份空白档案，不是来自有内容的反例；正式检验应在协议中加入“信息不足”一类，并在档案中使用剧本原文。

C1在同一场内，如果一封 D-mail 按盲编码没有带来剧情级后果，那么 $| Δ D | < 10 ε_{0} = 4 \times 10^{- 4}$ ，与 $τ$ 无关。F1 已用于校准，不计入检验。
C2在同一场内，如果以不同顺序取消同一组 D-mail，并且终态的剧情描述经盲编码确认一致、中途没有其他带剧情后果的操作，那么终态读数之差 $≲ ε_{0}$ 。

下一步 · 可干预的读数

本文的根本限制是读数由原作者写定：没有抽样总体，也不能干预，所以 M3 无法排除。如果用大语言模型从同一段剧情前缀生成大量续写，用同一套事件编码和分布之间的距离代替原作者写定的读数，读数就有了抽样总体，M3 也被一个可以干预的生成机制取代。表 3 中的经验量大多对应一个干预实验：只改一类事件的编辑（ $w_{e}$ ）；以不同顺序施加和撤销同一组编辑（交互项）；把同一编辑放在不同深度（ $γ$ ）；编辑集不变、只改当下情境（ $E$ ）。这类实验检验的不是作品的设定，而是“变动率”作为文本分布之间的距离是否有用。我们计划另文报告。

AI 工具的使用

按 Nature Portfolio 的 AI 政策²⁸，这里完整说明 AI 的使用。本文使用了 Notion AI（基于大语言模型的助手）。它完成了：资料检索与下载；读数、日期和事件的录入；剧本文本检索；补充表 S7a 的编码，以及部分盲编码中编码者 A 的编码；分析脚本和全部图表；全部文字的初稿和各版修改。作者提出研究问题、确定范围，逐版审阅，指出了若干错误（例如部分盲编码中关于 F5 档案的错误表述），并对全文负责。按该政策的风险分级，“建议分析方法”“起草解释性内容”等用途需要人工核实；本文的分析推理也有相当部分由 AI 起草，因此在此披露，不把它们表述为作者独立完成的工作。AI 助手在做任何编码之前已经读过全部读数，所以它的编码不是盲编码。所有数值都由脚本从录入的读数计算，正文中的数字与脚本输出逐一核对；引用的剧本句子都在剧本文本中检索确认。这些核对也由 AI 助手完成，只有一部分经过作者的人工复核（局限 (7)）。AI 不列为作者。

08下载1.048596SG