已经广为人知的与个人研究（一）
接下来，把痛苦女王的一系列数据代入WE
衰退能量：3.00
移动速度因素：0.2 / 0.3 / 0.4 / 0.5
持续时间：15.10
测试可以得到以下一系列表格。这个就是在受到QOP暗影突袭的的15,1秒内单位的速度的具体变化。
3次做差得到一个常数列---这意味着这个数列是个3次函数数列。 我们来研究一下移动速度因素。我们自然会关心QOP的四组数据的变化比例是否相等。
定义：速度恢复率 = （当前速度-最低速度）/（原速度-最低速度）
用表格得到的四组数据可以看到，四组在同一时刻的速度恢复率是相同的。
结论III：无论移动速度因素如何变化，在其他数值相同的条件下，速度恢复率的变化情况是相同的。
因此，下面我们将会沿用这个“速度恢复率”，来排移动速度因素的干扰。
那么，改动持续时间会不会影响速度的变化呢？首先把持续时间改为10.10，得到一组数据，再改为5.10，又得到一组数据，这两组数据出现了惊人的相似之处：每2个数值就会出现一个非常接近的数。
猜想：改变持续时间只是对函数图象进行了横向拉长。
但在这里我们得不到确切的证据，及应该有的一个函数关系式。 既然有以上猜想与结论，那我们就可以得到一个推论：在同样的衰退能量下，速度的变化应该是以一个标准函数为模板，进行纵向横向的拉伸而得到。
结论IV：在同样的衰退能量下，速度恢复率与［时间/总时间］的关系是一个确定的函数。（下验证）
不妨以速度恢复率为纵轴，这样函数的初值为0，末值为1；然后将减速刚开始的时间点设为0，减速结束的时间点设为1。这样进行压缩以后，发现以上几组数据的图象完全重合，验证了上面的结论。 但现在我们还是没有办法得到一个统一的公式。 改变衰退能量为2。验证上面结论亦成立。而得到的速度恢复率数列满足2次函数数列特点。
以上都是衰退能量大于1的情况，数列的图象都呈现上凸。
将衰退能量改为一个小于1 大于0 的值。得到的图象为下凸。
当衰退能量等于1的时候图象“近似”为直线。
由于2次函数的式子较容易求得，将衰退能量定为2。改变持续时间看能得到什么结论。 多次试验后发现，之前由于暴雪的误导，我们的持续时间总是带上了0.1的小数部分。 将小数部分去掉以后，持续时间设为10。得到一组准确度很恐怖的数据。同时，上面两组持续时间为10.10和5.10的数据，在去掉小数后完全吻合了！
由这组数回归，我们终于得到了第一个具有普遍意义的计算式：
画出图象后，受到启发，写出3次函数的式子：
验证亦成立。
因此得到普遍意义的式子：
[*注]当时间超过了持续时间，速度将会恢复正常。
[*注]:此处[ ]为求整函数，即舍去时间的小数位数。
