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比如对称性、守恒定律，这些是已知的先验知识。”
他转向陈正平，“就像我们在处理谱函数时所做的那样，我们可以把这些物理约束，做成一个惩罚项，加入到CPA的自洽循环里。
“一旦迭代结果偏离了物理规律，就给它一个惩罚，把它强行拉回来。”
陈正平瞬间明白了，激动地一拍桌子:
“对!用物理去约束数学!我马上改代码!”
三人立刻投入工作。
到了早晨六点多钟，朝阳升起的时候。
一个加入了静态物理约束的CPA程序诞生了。
陈正平深吸一口气，再次提交了计算任务。
这一次，误差曲线没有冲向无穷大。
它挣扎了几下，然后......稳定了。
陈正平调出计算结果，三人都沉默了。
模型收敛了，但收敛到了一个物理上完全错误的结果??
算出的电导率，是负数。
希望，再次破灭。
陈正平的脸彻底没了血色。
他无力地向后靠在椅背上，双手捂住脸，肩膀微微颤抖。
“我们用一个硬约束，把发散的问题，变成了震荡的问题。
出身数学系的顾念真，一针见血地指出了问题。
一个静态的“惩罚”
，并不能引导算法走向正确的解，反而可能把它推入另一个错误的陷阱。
林允宁也皱起了眉头，他意识到自己把问题想得过于简单了。
他回到自己的座位上，没有再说话，而是直接沉入了意识深处。
“系统，启动模拟科研。”
【模拟科研启动.......
【注入模拟时长:120小时】
【课题:带物理约束的CPA自治算法优化】
【第15小时:你尝试引入线性惩罚函数。
失败。
在误差较大时约束力不足，在误差较小时又过度干预，导致收敛缓慢且不稳定。
】
【第40小时:你尝试引入指数型硬约束。
失败。
算法虽然不再发散，但极易陷入局部极小值，收敛至错误解。
】
【第65小时:转换思路。
尝试将物理规律的偏离程度，转化为一个基于高斯函数的、平滑的惩罚势阱。
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