第1098頁

    苟爺嘆氣道：「這威力好難估測啊，我們很難避免知識力量的浪費。」

    「那就用純數據的知識！」亞當斯說道。

    墨窮道：「單純的數據，不帶有它的推導過程和實際意義，那麼等於是『零理解』的傷害級別。」

    數據當然好記，忘了就再背一遍唄。

    可威力太低了，就好像死記硬背下三字經，但卻一句話也不懂一樣。

    收容物可是在成長，必須儘快解決掉這群白布，之後再考慮『成本問題』。

    現在必須不計代價。

    不過亞當斯說道：「以數量取勝！一個數據型知識傷害低，那就同時觀想多個。」

    亞當斯在一旁說著，一把貝斯特飛劍立於頭頂。

    他之前在引怪，等此刻要出手時，已經從姜龍、苟爺、墨窮那裡總結了不少經驗。

    亞當斯念頭一轉，微微一笑，擲出飛劍。

    當即口中念道：「鎂、鋁、氫氣、紅磷、硫粉在空氣中燃燒的方程式……」

    此劍即將刺中一隻白布時，亞當斯手指輕勾，故意錯過白布，讓飛劍又轉了一圈。

    口中念叨：「鐵、碳、鈉在氧氣中充分與不充分燃燒方程式……」

    他又多加持了一波！

    這還沒完，他先後又加持了二氧化碳與水反應，二氧化碳通過灼熱碳層，一氧化碳在氧氣中燃燒，生石灰溶於水等方程式。

    如此，飛劍每多轉一圈，他腦中就多排列了幾組化合方程式，完成蓄力。

    「差不多了……」

    「咻！」這劍倏忽間命中一隻白布鬼影，頓時將其戳出一個大窟窿。

    亞當斯見狀，心裡有數了。

    又補了一百多個分解反應，完成擊殺。

    「一隻白布鬼影的血量，大約相當於一百八十列化學反應方程式。」亞當斯說道。

    他雖然不記得剛才用掉了哪些化學式，但他記得用掉了多少個。

    初等的化學反應方程式大抵可以視為互相等價的，沒道理鎂在空氣中燃燒的方程式，比鋁的威力大。

    複雜的化學式或許威力更大一些，但無所謂，直接也當做等價。

    如此，亞當斯就直接『定義』一隻白布鬼影血量為一百八十種化學方程式。

    「配平方法還記得嗎？」墨窮問道。

    亞當斯說道：「當然，化學式的基本知識我沒用，我失去的只是方程式。」

    「也就是說，我用的是容易再生的死知識，以數量換取大威力。」

    墨窮聳肩道：「這要求極高的腦力，同時腦中呈現一百八十種化學方程式，這可不簡單……」

    分開用，就會浪費。比如碳在氧氣中充分燃燒已經用了，剩下的不充分燃燒就不能用了。基礎理論殘缺的也能用，化學式不行。

    亞當斯笑道：「我能做到，同時『蓄能』一百八十種……不，兩百多種化學式也可以。」

    他心力天賦異稟，亞當斯在思維領域擁有極強的天賦，可以做到主動性人格分裂的，可不是一般人。

    同時蓄能一百八十種化學式，墨窮就做不到，他最多觀想八十個，而且可能會出錯。

    如果是一整套理論，收容物會『幫忙』整體開光。再複雜，只要腦海深處記得，就可以一口氣忘光。

    但是亞當斯這種操作，卻只能靠自己。還要刻意將元素、配平等相關知識排除在外，主觀保留。

    否則連基礎知識都全部忘掉，最後就可不是重背那麼簡單，而是從基礎重學。

    因為忘記的極度徹底，連『熟悉感』都不會有，所以沒有任何二次學習的優勢，直接等於『人生第一次學』。

    他們當年在極限島花了多久，現在重學就得多久。

    墨窮說道：「不過同理，還可以用珍貴的實驗數據、合成配方、工程學圖紙等實用性技術，應該既有威力，又划算。」

    「對！比如鎳鋼合金的配比圖紙，這種知識，沒了就沒了，只要記得刨除掉其中基礎理論的部分，剩下就是死記硬背的東西，以後重學也容易。」亞當斯說道。

    墨窮說道：「但威力會大減，本來一兩個基礎理論就能幹掉一隻，這麼做的話，卻要一百多個圖紙或配方才能幹掉一隻。」

    知識對衍生物的傷害，社員們一番激戰後，大概了解了。

    首先理解的越深，則威力越大。而只是死記硬背的話，威力很小。

    若是還記得不熟或殘缺，那威力就更小了。

    一項成熟的技術，哪怕涉及幾百個參數，威力也很小，屬於數據型。

    可該技術的核心理論以及推導過程，威力卻極大。

    物理分為理論與工程。

    放大來說，就是基礎知識與應用知識。

    前者是本質的規律，後者則是應用上的配方、數據之類的成果。

    沒有為什麼，前者對衍生物鬼影傷害更高，這是事實。

    不過心力足夠強的話，同時觀想多個，以數量取勝也可以。死記硬背，沒有深度理解的東西，一樣可以匯聚出強大的威力，足夠多的話就能秒殺一隻白布鬼影。

    「但如果……我是說如果，白布收容物無法徹底消滅的話，那麼它的收容措施，就是必須有人持續性地負責遏制它……」

    「到了那時候，威力大的理論補充慢，就得用這種『大數據知識量』的方式遏制。」亞當斯說道。