学霸的模拟器系统 第98节

　　在全场针落可闻的安静中，林允宁平静而清晰的声音，通过麦克风，在整个报告厅里回响。

　　“在理想的世界里，物理学是简洁而优美的。”

　　他的目光扫过全场，最后落在那张“丑陋”的图上。

　　“但在实验室里，我们首先要面对的，是这个。”

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第84章 方法论的降维打击（求订阅求收藏求月票）

　　这句开场白，正中所有人的下怀。

　　讲台下，原本窸窣的交谈声迅速消失，安静了下来。

　　前排，高翔下意识地坐直了身体。

　　那支原本只是准备象征性记录几笔的圆珠笔，笔尖停在了离纸面一厘米处，没有落下。

　　他每天的工作，就是从这类被污染的数据中打捞有用的信号。

　　没有人比他更清楚，林允宁开场展示的这张“丑陋”的图，才是他们这些一线科研人员每天都要面对的、血淋淋的现实。

　　“传统的解决方法，是直接反卷积。”

　　林允宁再次按下翻页笔。

　　幕布上，那张原始数据图消失。

　　紧跟着，变成了一片完全失真的数值噪声，曲线在正负极大值之间无序跳动，看不出任何有效信号的痕迹。

　　“直接求解，得到的就是这个。”

　　他言简意赅。

　　报告厅里，响起一阵低低的、会意的笑声。

　　“典型的‘病态问题’。”

　　高翔对身旁的许凯低语，姿态放松下来，“看来基础很扎实，知道坑在哪里。”

　　许凯点了点头。能用一个共同的失败开场，说明这个高中生至少懂行，也懂得如何与听众沟通。

　　陈正平与孙婧对视了一眼，都从对方眼中看到了然的笑意。

　　他们知道，这只是开胃菜。

　　后排，那位一直沉默的老者，表情没有任何变化，只是目光依旧停留在幕布上。

　　“所以，我们必须引入额外的信息，也就是物理定律本身的约束——”

　　林允宁再次翻页，幕布上出现了克莱默-克若尼关系（Kramers-Kronig relations）的积分公式。

　　到此为止，报告的节奏四平八稳，内容清晰严谨，像一篇优秀的研究生做的文献综述。

　　听众们放松下来。

　　所有人都认为，后面无非是某种改进的滤波算法，或是一种更精巧的迭代修正技术。

　　然而，林允宁接下来的话，让所有人的预判都落空了。

　　“但是，”

　　他话锋一转，语气加重，“传统的思路，是试图去寻找一个唯一的、确定性的‘真值’。可是在信息严重不足的情况下，这样的‘真值’，可能根本就不存在。”

　　幕布上，PPT的风格变了。

　　复杂的公式消失，取而代之的是一个极简的逻辑框图。

　　左侧方框写着“确定性求解”，右侧是“概率性推断”，一个加粗的红色箭头从左指向右，充满了视觉冲击力。

　　“我的思路，是进行一次范式转换。从‘求解’，转向‘推断’。”

　　“我们不应该去问‘真实信号是什么？’，而应该问：在已知的数据和物理约束下，真实信号的所有可能性是如何分布的？”

　　台下，听众们的表情严肃起来。

　　低语声开始在人群中扩散，内容却与之前截然不同。

　　“……这是贝叶斯的思路？”

　　“用贝叶斯方法做反演？想法很大胆，但参数空间太大了，MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）的计算量能撑住吗？”

　　“没错，很容易不收敛，或者陷入局部最优。他怎么解决这个问题？”

　　“……”

　　高翔此刻正以一种不可思议的眼神看着讲台上的林允宁。

　　他飞快地在笔记本上写下“Bayesian Inference”的字样，下面重重地画了三道横线。

　　他邻座的许凯，则下意识地推了推眼镜，身体微微前倾。

　　坐在后排，一直面无表情的老者，第一次微微颔首，眼神中流露出一丝赞许。

　　能把问题背景和研究思路讲得如此清晰，对于一个刚刚接触科研的少年来说，已经相当不容易了。

　　韩至渊的嘴角，不易察觉地微微上扬。

　　他要的，就是这个效果。

　　林允宁没有理会台下的骚动，他继续自己的讲述，思路清晰，层层递进。

　　“仅仅引入贝叶斯框架还不够。我们还面临着第二个，也是更隐蔽的敌人——系统误差。”

　　他的手指在讲台的触摸板上轻轻一点，一张新的图片覆盖了流程图。那是一张结构不对称、拖着长长尾巴的仪器响应函数（IRF）曲线。

　　“仪器，并不完美。它会像一层‘滤镜’，扭曲我们观测到的信号。更糟糕的是，我们往往不知道这层‘滤镜’的确切参数。”

　　他停顿了一下，抛出了整场报告最核心，也是最颠覆性的观点。

　　“所以，我的第二个核心思想是——为误差本身建模。”

　　“我们不应该试图‘滤掉’或‘忽略’系统误差。我们应该把它，和真实信号一样，视为一个待求解的未知参数。让算法在寻找信号的同时，也一并重构出仪器的‘缺陷’。”

　　这句话引起的骚动，比刚才更加明显。

　　“嘶——”

　　许凯倒吸一口凉气，他终于明白了这个高中生的野心。

　　他猛地看向身旁的高翔，压低声音，语气里满是难以置信：

　　“他要把IRF（仪器响应函数）本身作为拟合参数……这家伙不只是在处理数据，他想反过来给仪器做‘体检’！”

　　这已经不是技巧层面的创新，而是方法论上的大胆突破！

　　这意味着，林允宁的算法不仅能“净化”数据，还能反过来“诊断”仪器本身的问题！

　　后排，那位一直沉默的老者，原本放在膝盖上的双手，不知何时已经交叉抱在了胸前。

　　他的眼神里，第一次流露出真正的兴趣。

　　他与身边的韩至渊对视一眼，目光中带着赞许，仿佛在说：

　　“这小家伙，有点意思。”

　　在全场逐渐紧张的目光中，林允宁按下了翻页笔。

　　幕布上，出现了他报告的最后一页PPT，标题是“最终验证”，内容是三张关联的子图。

　　这三张图，构成了一套无懈可击的证据链。

　　“图A，是在强噪声和未知IRF的背景下，反演出的纯净信号与原始数据点的对比。可以看出，两者在极小的误差范围内高度一致。”

　　“图B，是提供的错误IRF，与算法反演出的真实IRF的对比。可以看到，两者在宽度和不对称性上，存在着约0.18的可量化差异。”

　　“最后，也是最重要的，是图C，鲁棒性分析图。它证明了，即便我们对仪器的认知存在不确定性，关键物理参数的提取结果依然是稳健的，并给出了可靠的置信区间。”

　　他的声音落下，报告厅里一片寂静。

　　所有人的目光都锁定在那三张图上，大脑在飞速处理其中蕴含的庞大信息。

　　这不是一个“想法”或一个“思路”。

　　这是一套完备且可复现的方法论，而且已经经过了最苛刻检验的检验。

　　林允宁微微躬身。

　　“我的报告结束了，谢谢大家。下面是问答环节。”

　　短暂的寂静后，后排，那位一直沉默的老者，第一个缓缓地鼓起了掌。

　　掌声不重，但节奏清晰。

　　紧接着，是韩至渊、陈正平、孙婧……。

　　然后是前排的许凯，他毫不犹豫地鼓掌，高翔愣了一秒，也立刻跟上。

　　掌声迅速连成一片，在报告厅里回响。

　　这不是结束时的礼貌，而是在报告中途，同行之间对一项出色工作最直接的认可。

　　Q&A环节，提问异常踊跃。

　　一个做计算材料学的研究生站起来：