本文介绍的理论体系受华为的韬 τ 定律启发而来，但其本质上是

本文介绍的理论体系受华为的韬 τ 定律启发而来，但其本质上是基于物理耦合机制所构建的独立数学表达。该结构化形式天然适合作为 AI 驱动 EDA 的理论内核：结构对齐度可作为强化学习的奖励信号或生成式模型的训练目标，而时空对偶项则提供内建的物理先验，从而为复杂系统中“以时间换空间”的优化机制提供新的理论支撑