学霸的模拟器系统 第124节
实验有条不紊地进行。
激光加热,AFM扫描,同步记录时间戳。
所有的的结果,都被控制软件以“数据流”的形式,自动导入林允宁的笔记本电脑。
当他按下“开始解码”的按钮时,不可思议的一幕发生了。
屏幕上,密密麻麻的噪声数据点,像是被一只无形的手抹去。
取而代之的,是一条清晰的阶梯曲线,干净得像教科书里的插图。
曲线的横坐标是探针在样品表面的位置,纵坐标则是AFM悬臂梁谐振频率因为受热而发生的偏移量。
这张图,清楚地描绘出了AFM悬臂梁的谐振频率,因为受到那个微米尺度的热点影响而发生的微小偏移。
“妈呀……这个空间分辨率和信噪比……”
孙婧下意识地捂住了嘴,那双好看的凤眼里,流露出了难以置信的震撼。
她凑到屏幕前,反复确认着坐标轴的单位,声音都有些颤抖:
“我们……我们真的……看到了?”
“看到了。”
林允宁的声音很平静,但紧握的拳头还是暴露了他内心的激动。
这是人类第一次,真正观测到了那个仅存在于微米尺度的、由非平衡热流引起的“声子热点”。
孙婧立刻意识到了这意味着什么。
她扶了扶眼镜,身体前倾,看着那条干净得不像话的曲线,喃喃自语:
“这个信噪比,这个清晰度……这绝对是从来没人见过的物理图像!这是从来没人发现过的新物理现象!这……固体物理学的教科书都要改写了!”
初步的胜利让她激动得脸颊泛红,猛地拍了一下林允宁的肩膀,“这绝对能发《自然》或者《科学》了!
“不,一篇都不够!一篇理论,一篇实验,至少两篇!小学弟,你这次真的要出名……你怎么了!”
她话说到一半,突然发现林允宁面色不对,不仅没有之前的兴奋,反而连眉头都皱了起来。
他的笑容凝固在脸上,没有回应孙婧激动的庆祝,而是将解码出的实验数据,与自己先前构建的那套“声子流体力学”理论的计算结果,放在了同一个坐标系里进行对比。
一个无法忽视的巨大矛盾,清晰地浮现在屏幕上。
按他的理论预测,声子热点应该像一座陡峭的“山峰”,能量高度集中在界面附近一个极小的区域内,然后迅速衰减。
但实验数据所呈现的,却完全是另一幅景象。
它更像一团弥散的雾气,一个边缘模糊、范围远比理论预测更宽广的“高原”。
“怎么回事?”
孙婧也发现了不对劲,“偏差也太大了。会不会是我们实验的精度不够,或者哪里有误差我们没考虑到?”
林允宁摇了摇头,目光死死地盯着屏幕上那两条截然不同的曲线。
“实验误差解释不了这么大的波形区别。”
他的声音有些干涩,“你看数据的置信区间,非常窄。这个偏差是系统性的。”
这意味着,他那套在数学上优美而自洽的“声子流体力学”理论,虽然能完美解释热整流的饱和现象,但它在描述热点的空间分布时,却错得离谱。
它并不完备。
甚至,也许从根本上就是错的。
林允宁有点哭笑不得。
他亲手解决了一个实验上的超级难题,却也亲手证明了自己的理论存在重大缺陷。
实验室里陷入了寂静,只有仪器散热风扇单调的嗡鸣。
孙婧见到林允宁沉默不语的样子,以为他心情不好,走上前去拍了拍他的后背,嘴巴动了动,想要说些安慰的话,最后却只挤出一句:
“你已经很厉害了,有点小挫折别往心里去啊。等会儿收拾完了,师姐带你去吃点好的,换换脑子。”
林允宁回头看了看孙婧,微微一笑,眼中露出兴奋的神采:
“多谢孙师姐,我没往心里去,我只是在考虑,理论模型推导的那一步出了错误。”
孙婧见他丝毫没有受到打击的样子,这才放心,刚想调侃两句,林允宁口袋里的诺基亚手机突然震动起来。
他拿起一看,是陈正平。
“喂,陈师兄你好,超算跑得怎么样了?”
电话那头,陈正平的声音带着毫不掩饰的焦急:
“林师弟,超算这边出问题了!
“你现在忙不忙,不忙的话麻烦你赶紧过来一下。”
……
第113章 沈知夏的母亲(求订阅求月票)
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-Converged”(未收敛)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AFM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AI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。”
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