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她将表格放在桌上,“关于一月底戈登会议的经费预算,财务那边来电话确认。地点在美国加州文图拉。目前暂定是您,我和陈正平三个人,您看名单还需要调整吗?”
韩至渊的目光从窗外收回,手指在桌上轻轻敲了敲,没有立刻回答。
那名博士后有些疑惑:
“韩老师?”
韩至渊看着日历上被红笔圈出的“周四”,缓缓说道:
“再等等。”
“等什么?”
“等我周四听完一个报告,再给你答复。”
当天晚上,林允宁的房间中。
距离周四的报告只有两天多点,他吃过晚饭,立刻打开电脑,准备报告的ppt。
可正在这时,qq又响了。
这次,是陈正平的消息。
他的qq头像,换成了一个蓬头垢面,正在电脑前疯狂敲代码的卡通小人。
签名也改成了“珍爱生命,远离奇点”。
【陈正平】:林师弟啊,还记得上次咱们吃鸭血粉丝的时候讨论的石墨烯的课题吗?我用了自适应网格算法,可还是在狄拉克点附近崩溃了。
【陈正平】:还有半个月多一点就要投grc的会议论文了,我好急呀......急呀............
隔着屏幕,林允宁都能感到他的焦灼。
很快,附件也发送过来。
林允宁下载并解压了文件。
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</div>< "https:">提供的《学霸的模拟器系统》 第79章 狄拉克点的“幽灵”（求首订！）(第2/2页)
里面是一个包含了陈正平所有失败尝试的代码压缩包,以及几张计算结果彻底发散的图。
图中,本应平滑的能量曲面,在某个核心区域出现了大量无意义的尖峰和不连续的断裂。
林允宁没有直接去看代码,而是先仔细研究了那几张图。
他很清楚,失败的计算结果里,往往隐藏着问题的关键。
在【抽象建模lv.1】的天赋下,他很快就找到了问题的症结。
其实陈正平的思路是对的??用自适应网格加密“贝里曲率”变化剧烈的“热点区域”,以提高计算精度。
但他的算法,在执行层面出了大问题。
它就像一个蒙着眼睛的士兵,只知道前方某处是雷区,却不知道雷区的精确边界。
于是,它只能在“感觉”到危险的地方疯狂试探,结果就是在热点附近反复横跳,导致网格被无限细分,最终耗尽计算资源而崩溃。
“细化准则只盯着局部梯度,缺少全局先验,所以才在鞍点附近不停‘误触发”,导致计算崩溃。”
林允宁喃喃自语。
他闭上眼,在脑海中启动了【学霸模拟器】。
【注入模拟时长:300小时,指定课题:石墨烯贝里曲率的自适应网格算法稳定性分析】
幽蓝色的光幕在意识深处展开,冰冷的文字开始浮现。
【模拟开始......】
【第18小时:复现陈正平算法。已定位其核心缺陷:网格细化准则过于“贪心”,仅依赖梯度的局部大小,导致在鞍点和伪极值点附近产生震荡,无法收敛。】
【第121小时:尝试引入二阶导数信息作为平滑项。失败!在狄拉克点附近,函数非解析,数值求导引入巨大误差,稳定性进一步恶化。】
【第255小时:你尝试了多种经典网格加密方案,包括bisectionent等等。结论被反复验证??已知的纯数值方法,在面对狄拉克点物理奇性时,均会因缺乏先验约束而陷入逻辑死循环。】
模拟结束。
林允宁睁开眼,眼神变得无比凝重。
他长出了一口气,靠在椅背上。
情况比他想的还要棘手。
这不是简单的代码实现问题,而是更根本的结构性难题??
如何让数值算法“理解”并处理物理奇点。
纯粹的数值方法,无法精准捕捉狄拉克点附近物理规律的急剧变化。
想要让算法稳定,就必须引入物理先验知识,为网格细化提供一个更可靠的判断依据。
而这个判断依据,无法凭空捏造,它必须源于对狄拉克点附近物理行为的更深层次的数学描述。
就在这时,那片幽蓝色的光幕上,弹出了最终的结论。
【警告:稳定的自适应网格算法,需要一个能将狄拉克点附近的物理特性,转化为数值计算先验约束的“混合模型”。】
【警告:缺少前置知识模块【微分几何lv.1】、【计算物理lv.1】,【数值计算lv.1】无法构建该模型。】
林允宁盯着那两行鲜红的警告,眉头紧锁。
他已经定位了问题的核心:
算法需要一个能将狄拉克点附近的物理特性,转化为数值计算先验约束的''混合模型”。
但现在的问题是??
他缺少构建这个模型所必需的数学工具。
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