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这就是‘遍历性灾难，你不是已经知道了吗?”
“对。
所以我们不放蚂蚁了。”
林允宁看着她，眼神亮得惊人，“我们换个玩法。
如果我们已经知道了所有出口的位置，为什么不能从这些出口出发，倒着往回走，把整个迷宫的地图给画出来?”
程新竹愣住了。
“倒着走?”
“对。
我们不需要模拟蛋白质如何从头折叠，那是正向的‘积分’过程，是无底洞。
我们要做的，是根据已有的实验数据，去‘反演”
这个过程，是‘逆问题!”
林允宁的声音不大，但每个字都掷地有声，“这不是一个算力问题，这是一个信息重构问题!”
程新竹呆呆地看着草稿纸上的迷宫，脑子有点转不过来。
她毕竟是搞实验生物学的，对这些抽象的算法理论，理解起来有些吃力。
“这......这不还是算吗?”
她小声问，“倒着走就不会迷路了?”
“当然会。
所以我们需要一个罗盘。”
林允宁在草稿纸的另一边，写下了一个数学符号:DkiP||Q。
“这个叫‘KL散度’，是信息论里的一个工具，”
他用最简单的语言解释道，“你可以把它理解成一个测量’意外程度”
的尺子。
它衡量的是，我们用一个假设的模型Q，去描述真实的数据P时，会丢失多少信息。”
他看着程新竹，打了个比方:
“简单来说，我们从成千上万个‘出口往回推，每走一步，就用这个‘罗盘’算一下。
如果算出来的信息损失变小了，说明我们走了;如果信息损失变大了，说明我们走错了，那就退回来，换条路再试。”
“这样一步步倒推回去，最终就能找到那条信息损失最小，也就是概率最大，能量最省力的路径。
那条路，就是蛋白质从健康到病变，最可能走的那条主干道’!”
这番话，终于点醒了程新竹。
她猛地坐直身体，一把抢过林允宁手里的笔，眼神里重新燃起了光。
“我懂了!”
她的大脑开始飞速运转，立刻用自己熟悉的生物学语言重构了这个逻辑，“你的意思是，我们不是要去从头养大小白鼠，看它最后得了什么病。
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