基于信息原理的魔气解释
自气流水仙花上线以来，无尽打法发生了翻天覆地的变化，传统桑葚阵已经在大多数无尽沦为历史，仅仅在西部无尽得以保留。本文主要解决以下问题：
气流为什么能够做到在无尽普关竞速完全取代桑葚？关于这一点的解释也是比较多的，主要有以下几种：
1.气流能配合魔音大招吹飞僵尸，拥有击杀僵尸的能力（魔气的存在性）
2.气流对于节省甘蓝补给更有用，减少了补给的缺口，这一点桑葚无法做到，这就提供了在个别无尽如沙滩等地的优势（补给方面考虑）
3.气流的吹飞是稳定的，桑葚毒球不稳定。（稳定性考虑）
毫无疑问，以上解释均是合理的，相比于传统的桑葚阵，气流确实存在以上方面的优势。本文是基于信息理论对气流的合理性进行科学的证明。
首先给出一些定义：
离散信源X：输出离散的有限符号的信号源称为离散信源。
离散信源X的概率分布：离散信源各符号的概率分布列。
离散信源X的自信息I(X)：离散信源各符号概率的负对数（2为底）之和。
离散信源的熵H(X)：离散信源自信息的概率平均值，H(X)=sigma[-p*log2(p)]
离散无记忆信源的n次扩展源：一次性输出n个符号的独立同分布信源。
模型化过程：
无尽中各行的出怪按照其权重进行分配，按密度进行排队。在已知总权重的情况下，总是有若干确定有限的可能性，在这些未知的种类可能性中，又有各僵尸刷新位置的位置可能性存在，即无尽出怪方面至少存在两类可能性，或两类不确定度。然而在同一波次中，理论上是具有较大不确定度的，但最后一只僵尸的出现种类在前面的所有僵尸确定以后，总是确定的，因此，对于这只僵尸来说，只有一类不确定度即位置不确定。而对于前面的僵尸来说，总是有两类不确定度存在。因此，需要进行维度的转换。
我们认为无尽每一行的出怪都是近似独立的，其实较难具有这种特性，因为即使是在无尽中后期，权重总量足够大的时候，总存在少数批次的种类被限定，不确定度降低。但对于大量波次的前期来说，两行可以在任意满足权重要求下独立刷新僵尸，此时它们就是独立的。将每一行的出怪都视为一个离散信源，符号集为该波次能出现的所有种类僵尸。于是五行出怪便可写为该离散信源的五次扩展源（同列的僵尸同时出现）。
下面是对于该离散信源的符合集处理办法：
僵尸分组原理：可以认为这若干种类的僵尸中分好差两类僵尸，如铁桶，普僵之类的，对竞速无尽有利的僵尸称好，出现总概率为p，此处p是未知量，反之为差怪，出现概率为1-p。
注：按照传统的竞速理论，无尽好差怪不仅仅限于僵尸种类，僵尸组合是比之更为常用的鉴类标准，但此处非讨论僵尸组合，仅仅使用种类这一定义。
这个五次扩展源的信息熵为：
H(X^5)=5H(x)=-5p*log2(p)-5(1-p)log2(1-p)＜=5，当p=1/2时，离散信源熵最大为5
而在传统桑葚阵中各行僵尸中毒的概率与桑葚数量有关，在气流阵中，由于甜薯的存在，五行的输出被综合为24两行，综合后信源的分布与原离散信源具有相同的分布，且两行信源相互独立，等价于原信源的二次扩展源。
这个二次扩展源的信息熵为：
H(X^2)=2H(X)=-2p*log2(p)-2(1-p)log2(1-p)＜=2，当p=1/2时，离散信源熵最大为2
明显可以看出，在使用气流聚控后，输出信源的熵极大的减小了，即信源的平均不确定度降低，通俗理解即为僵尸组合的种类和复杂性降低。
以上为从信源输出的角度考虑，由于桑葚阵的毒球概率是有一定分布的，按照埃及无尽的最大数量桑葚排布，这一不确定事件Y的熵为：
H(Y)=−0.638×log(0.638)÷log(2)−0.7568×log(0.7658)÷log(2)×2−0.7481×log(0.7481)÷log(2)−0.6107×log(0.6107)÷log(2)=1.745＜5
因此桑葚阵提供的毒球的平均不确定度远远小于原无尽中的熵，因此桑葚阵在大多数情况下适用的，其剩余度量为5-1.745=3.255
而气流在已知僵尸组出现在24路的条件下，处理掉这些僵尸的概率为1，只需要下一个魔音即可将任意僵尸清除，这是一个确定事件，其熵为0，因此气流聚控阵的熵剩余度量为2-0=2
显然，2＜3.255，即面对同样的僵尸组合，气流聚控对于波次的信息掌握程度更高，操作更简单，也更稳定，桑葚阵的不确定度更大，也更不稳定，想提速需要依靠魔甘，更吃操作。注意这里的简单是处理操作的简单，并不是总操作，实际竞速过程中，由于保甜薯和一些竞速方面的需求，对操作者在总操作的连惯性和准确性都提出了要求，因此总操作是困难的，需要刻意练习。
熵低，代表着聚控这种打法的平均不确定度低，即更容易预判，而在预判以后，更是有稳定的操作方法，因此，单次处理犯错误的概率大幅降低，补救错误所需时间减少，更有利于操作的连贯性，进而构成正向反馈，最终能战胜桑葚阵，将桑葚赶下神坛。个人认为这个可能是最根本上的原因。
