< "https:">提供的《学霸的模拟器系统》 第111章 沈知夏的母亲（求订阅求月票）(第1/2页)
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-nverged”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f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i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“pn”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。
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