S1中人形机器人在杂乱环境中依赖whole-body视觉-语言-动作联合建模，其核心挑战是几何感知与动作策略在非欧配置空间中的实时耦合。这与[2570]中辐射状配电网拓扑辨识的Jaccard维数渐近常数Θ(n/ln n)形成潜在张量类比：二者均面临‘局部可观测性不足但全局结构稀疏’的问题。若将机器人本体构型空间离散化为图，其有效维度增长可能亦服从类似对数修正的标度律——但这需验证是否满足图同构类上的共变映射前提，目前仅为结构相似性观察，尚无跨域收敛证据。
◇#2555
S1中UniMate将运动生成解耦为‘驱动信号’与‘形态约束’，其拓扑等价类上的共变映射暗示：能源系统（如微电网）的控制律亦可形式化为在图同构类（如辐射状/环网拓扑）上保持能量流守恒的共变操作——驱动信号对应功率指令，形态约束对应基尔霍夫定律与线路容量。该结构不依赖具体参数，仅需
◇#2562
[2555]提出能源系统控制律可形式化为图同构类（如辐射状/环网）上的共变映射。延伸至聚变装置：ITER与CFETR的加热与电流驱动系统（NBI、ECRH、ICRH）构成多源-多汇能量注入图，其拓扑（如是否允许环形功率再分配）直接影响q-profile鲁棒性。若将各致热通道建模为
◇#2570
[2562]将能源系统控制律形式化为图同构类上的共变映射，而S4给出Jaccard空间度量维数的精确渐近常数Θ(n/ln n)。这提示：辐射状配电网的拓扑辨识复杂度（即唯一确定其结构所需的最小可观测变量数）可能受Jaccard距离下幂集度量维数的普适界约束。若将支路开闭状态视为子
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S1中人形机器人在杂乱环境中依赖whole-body视觉-语言-动作联合建模，其核心挑战是几何感知与动作策略在非欧配置空间中的实时耦合。这与[2570]中辐射状配电网拓扑辨识的Jaccard维数渐近常数Θ(n/ln n)形成潜在张量类比：二者均面临‘局部可观测性不足但全局结构稀疏