学霸的模拟器系统 第138节

　　他的声音有些干涩，“你看数据的置信区间，非常窄。这个偏差是系统性的。”

　　这意味着，他那套在数学上优美而自洽的“声子流体力学”理论，虽然能完美解释热整流的饱和现象，但它在描述热点的空间分布时，却错得离谱。

　　它并不完备。

　　甚至，也许从根本上就是错的。

　　林允宁有点哭笑不得。

　　他亲手解决了一个实验上的超级难题，却也亲手证明了自己的理论存在重大缺陷。

　　实验室里陷入了寂静，只有仪器散热风扇单调的嗡鸣。

　　孙婧见到林允宁沉默不语的样子，以为他心情不好，走上前去拍了拍他的后背，嘴巴动了动，想要说些安慰的话，最后却只挤出一句：

　　“你已经很厉害了，有点小挫折别往心里去啊。等会儿收拾完了，师姐带你去吃点好的，换换脑子。”

　　林允宁回头看了看孙婧，微微一笑，眼中露出兴奋的神采：

　　“多谢孙师姐，我没往心里去，我只是在考虑，理论模型推导的那一步出了错误。”

　　孙婧见他丝毫没有受到打击的样子，这才放心，刚想调侃两句，林允宁口袋里的诺基亚手机突然震动起来。

　　他拿起一看，是陈正平。

　　“喂，陈师兄你好，超算跑得怎么样了？”

　　电话那头，陈正平的声音带着毫不掩饰的焦急：

　　“林师弟，超算这边出问题了！

　　“你现在忙不忙，不忙的话麻烦你赶紧过来一下。”

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第113章 沈知夏的母亲（求订阅求月票）

　　林允宁握着手机，看了一眼身旁一脸疑惑的孙婧，又看了看屏幕上那条揭示着理论危机的实验曲线，心中有种不好的预感。

　　陈正平虽然没有详述超算遇到的具体困难。

　　但听他那焦虑的语气，问题恐怕不简单。

　　“好，我马上到。”

　　他也没问具体什么事情，挂断电话，对孙婧说了声：

　　“师姐，麻烦你把今天的所有原始数据和解码结果都备份一下，发我邮箱。我得先去处理陈师兄那边的一个急事。”

　　孙婧点了点头。

　　看着林允宁迅速收拾好东西，抓起背包就往外走的背影。

　　她张了张嘴，想说句“别太累了”，但最终还是没说出口。

　　心中不禁感慨：

　　这家伙，怎么感觉比教授还忙？

　　林允宁一路小跑，赶到了计算中心那间专门用于连接超算的终端机房。

　　时间，是凌晨四点。

　　房间里灯火通明，空气却冷得像冰窖。

　　陈正平正来回踱步，桌上堆着好几个空可乐罐，旁边的垃圾桶里还扔着两个空掉的咖啡杯。

　　顾念真则坐得稍远一些，抱着手臂，平静地看着屏幕上不断滚动的失败日志，脸色也不太好看。

　　“怎么回事？”

　　林允宁走过去，将背包放在一旁。

　　陈正平停下脚步，眼睛里布满了血丝。

　　他指着主监控屏幕，声音里满是焦躁：

　　“你看这里。”

　　那是一张正在绘制中的石墨烯拓扑相图。其中一小块区域已经被蓝色和红色填充，代表着不同参数条件下的拓扑态。

　　但在几个特定的狭长地带，却是一片空白，旁边标注着一长串红色的“Non-Converged”（未收敛）错误代码。

　　“当计算任务推进到这些关键区域时，相干势近似的算法收敛性就变得很差。”

　　陈正平调出另一张性能监控图，上面代表计算迭代次数的曲线，在某几个节点上剧烈地上下震荡。

　　“这些地方，正是物理上最有意义的拓扑相变临界点。在这里，系统的能带结构对参数极其敏感，任何微小的扰动都会导致巨大的物理变化。”

　　他顿了顿，语气里透着一股无力感。

　　“相干势近似毕竟是个近似理论，全用它来计算的话，在这些临界点上，会反复震荡，迟迟无法收敛。算一个临界点需要的时间，是普通区域的上百倍。整个相图的进度，全被这几个点给拖住了。”

　　屏幕下方，一个由系统动态估算的预计完成时间，已经从最初的十几天，变成了一个巨大的数字。

　　“混合算法呢？在这些临界点上用第一性原理从头算，其他的点上用相干势近似，怎么样？”

　　“试过了，可是我们没办法提前预判哪个点需要用第一性原理，哪个点可以用相干势近似，只能等到相干势近似迭代失败或者计算时间过长再切换，这样进度还是很慢。”

　　陈正平靠在椅背上，烦躁地抓了抓头发，“我们耗不起这个时间。这就像在巨大的参数空间里大海捞针，我们不可能遍历所有可能性。”

　　大海捞针……

　　这个比喻，让林允宁一下子想起了自己刚刚做完的AFM实验。

　　那个项目的核心，不就是用一个更聪明的办法，从“噪声”的海洋中，捞取那如同针尖一样的“信号”么？

　　他盯着屏幕上那张残缺的“地图”，一个念头清晰地浮现。

　　“陈师兄，我们……或许根本不需要计算相图上的每一个点。”

　　这句话让陈正平直接愣住了：

　　“允宁，你在开玩笑吧。不把图画全，怎么回应乌萨尔？怎么叫‘标准’？”

　　“我们可以造一个‘代理’，”

　　林允宁走到白板前，拿起笔，画了一个巨大的方框，代表整个参数空间，“一个能替我们去‘捞针’的代理模型。”

　　“代理模型？”陈正平没听过这个词。

　　“对。”

　　林允宁在方框里点了几个稀疏的点，然后用线将它们连接起来，“我们可以先集中所有算力，用我们现在这套高精度的算法，只计算相图中少量关键的‘锚点’。比如，每个相区的中心，还有我们已知的几个最难算的临界点。”

　　他顿了顿，继续说道：

　　“然后，我们把这些高精度算出来的数据，当作‘训练集’，去训练一个物理信息神经网络。让AI来学习这些点之间的内在联系，然后由它去快速、精准地‘画’出整张地图的全貌！”

　　陈正平听得愣住了，他下意识地反驳：

　　“这不就是插值拟合么？用神经网络画出来的图，怎么保证物理上是正确的？尤其是在相变点附近，物理性质会发生突变，简单的拟合肯定会出错。”

　　这是物理学家最本能的担忧。

　　“不，这不是简单的拟合，我们用的也不是普通的神经网络。”

　　林允宁在白板上写下了“PINN”几个字母，解释道，“我管它叫‘物理信息神经网络’。

　　“我们不仅会把那些锚点的计算结果，当做训练数据集输入，还会把石墨烯的哈密顿量，也就是描述这个系统最底层的物理方程，作为一个强约束，写进神经网络的算法里。

　　“任何不符合这个物理规律的‘胡乱连接’，都会被算法自己修正。”

　　一直没说话的顾念真推了推眼镜，提出了更实际的问题。

　　“也就是说……”

　　一直沉默的顾念真突然开口，“你不是让神经网络去‘猜’，而是让它在确定的物理边界内，做‘有根据的推演’？”

　　“完全正确。”

　　林允宁对她点了点头。

　　顾念真沉吟片刻，又提出了一个更实际的计算问题：

　　“想法很好。但是，要训练一个能理解哈密顿量的神经网络，需要多少‘锚点’才够？如果锚点太少，模型会欠拟合；太多，还不如像现在这样硬算。

　　“这个‘训练集’的大小，怎么确定？”

　　林允宁点了点头，这两个问题确实是关键。

　　他想了想，回答道：

　　“我们可以用‘主动学习’的策略。”

　　“我们不用一次性定下所有锚点。我们可以先算几百个最基本的点，训练出一个粗糙的代理模型。

　　“然后，我们反过来问这个模型，在整张地图上，你对哪个区域的预测置信度最低？

　　“它会告诉我们一个不确定度最高的区域。然后，我们就把下一个高精度计算的‘锚点’，放在那里。

　　“我们让代理模型自己来引导，去探索地图上最关键的未知区域。这样迭代下去，直到整个模型的预测置信度都达到一定阈值以上。

　　“这样用最少的计算资源，就能最高效地构建出完整的相图。”

　　这个颠覆性的构想，让工作间里陷入了短暂的沉默。