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第82章 方法论的降维打击求订阅求收藏求月票(第2页)

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“我的思路,是进行一次范式转换。

从‘求解”

,转向‘推断’。”

“我们不应该去问‘真实信号是什么?”

,而应该问:在已知的数据和物理约束下,真实信号的所有可能性是如何分布的?”

台下,听众们的表情严肃起来。

低语声开始在人群中扩散,内容却与之前截然不同。

“......这是贝叶斯的思路?”

“用贝叶斯方法做反演?想法很大胆,但参数空间太大了,MCMC马尔可夫链蒙特卡洛的计算量能撑住吗?”

“没错,很容易不收敛,或者陷入局部最优。

他怎么解决这个问题?”

高翔此刻正以一种不可思议的眼神看着讲台上的林允宁。

他飞快地在笔记本上写下“BayesianInference”

的字样,下面重重地画了三道横线。

他邻座的许凯,则下意识地推了推眼镜,身体微微前倾。

坐在后排,一直面无表情的老者,第一次微微颔首,眼神中流露出一丝赞许。

能把问题背景和研究思路讲得如此清晰,对于一个刚刚接触科研的少年来说,已经相当不容易了。

韩至渊的嘴角,不易察觉地微微上扬。

他要的,就是这个效果。

林允宁没有理会台下的骚动,他继续自己的讲述,思路清晰,层层递进。

“仅仅引入贝叶斯框架还不够。

我们还面临着第二个,也是更隐蔽的敌人??系统误差。”

他的手指在讲台的触摸板上轻轻一点,一张新的图片覆盖了流程图。

那是一张结构不对称,拖着长长尾巴的仪器响应函数IRF曲线。

“仪器,并不完美。

它会像一层?滤镜’,扭曲我们观测到的信号。

更糟糕的是,我们往往不知道这层滤镜’的确切参数。”

他停顿了一下,抛出了整场报告最核心,也是最颠覆性的观点。

“所以,我的第二个核心思想是??为误差本身建模。”

“我们不应该试图‘滤掉”

或“忽略”

系统误差。

我们应该把它,和真实信号一样,视为一个待求解的未知参数。

让算法在寻找信号的同时,也一并重构出仪器的“缺陷”

这句话引起的骚动,比刚才更加明显。

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