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=== 格點理論與 LLL 演算法 ===
當我們獲得 7 個連續（或已知間隔）的 TNT 角度時，我們實際上是在 7 維空間中定位一個點。
* '''基底向量：''' 透過線性變換，我們可以建立一組描述該格點的基底向量。
* '''LLL 縮減（LLL Reduction）：''' 原始的基底向量可能非常傾斜且難以計算。機器模擬了 LLL 演算法（或預先計算好的縮減矩陣），將基底轉換為接近正交的向量。
* '''逆矩陣運算：''' 透過應用逆線性變換，機器能將偵測到的角度範圍（一個 7 維超立方體）映射回整數格點空間，從而精確鎖定唯一的 48 位元種子。