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弗里曼沉默了。
林允宁一针见血地戳中了他们目前的痛点。
林允宁从包里掏出一个优盘，放在桌面上，尽管对方看不见优盘里的内容，但这是一种姿态。
“我有一套算法。
不基于统计学，而是基于拓扑持久同调PersistentHomology。”
林允宁抛出了筹码，“它可以识别高维数据云中的‘孔洞”
和‘连通分量”
。
换句话说，它能分清哪些是随机的机械抖动，哪些是真实的宇宙结构。
“我们做个交易吧，教授。
“给我原始数据的访问权限。
我帮你们处理数据，帮你们把那些顽固的仪器噪声剥离出来。
作为交换，我只需要验证我的猜想。
“如果我是错的，数据归你们，算法也归你们，我绝不公开发表任何结果。
但如果我是对的..…………”
林允宁笑了笑:“那我们也许真的能揭示宇宙的奥秘。”
屏幕那头，弗里曼和身边的几个同事低声交谈了几句。
对于被海量数据折磨得痛不欲生的天文学家来说，一个高效的清洗工具，诱惑力太大了。
而林允宁给出的条件，对他们来说几乎不用付出任何代价。
两分钟后，弗里曼重新看向镜头。
“我们需要先测试你的算法。
我会给你对于一部分数据的访问权限，如果你的算法能处理好那个著名的‘长城GreatWall星系结构的数据，我们就成交。”
“没问题。”
林允宁站起身，“把端口和密钥发给我。”
第二天。
芝加哥大学，科研计算中心RCC。
这里的冷气开得像是停尸房，数千台服务器风扇的轰鸣声汇聚成一种低沉的白噪音。
林允宁裹着一件厚厚的连帽衫，坐在角落的终端机前，旁边堆着三个空的健怡可乐罐。
屏幕上，数TB的原始光谱数据像瀑布一样流淌。
情况比他想象的还要糟糕。
天文学的数据太“脏”
了。
大气扰动、光纤串扰、甚至是探测器上的宇宙射线坏点，混合在一起，形成了一团乱麻。
Aether算法的初次运行并不顺利。
拓扑分析虽然强大，但在面对这种量级的噪声时，贝蒂数BettiNumbers的计算量呈指数级爆炸，而且经常把一些因为红移畸变产生的信号误判为真实的拓扑环。
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