学霸的模拟器系统 第285节

　　【第45小时：你试图引入固定节点近似（Fixed-Node Approximation）。失败。对于这种未知的拓扑平带系统，你无法预知波函数的节点面位置，强行引入偏差会导致物理结果严重失真。】

　　【第80小时：陷入僵局。你意识到问题的本质在于积分路径。在实数轴上，被积函数 exp(-S)的相位剧烈变化。你需要找到一个相位恒定的区域。你联想到了几天前与陶哲轩合作的数学论文——既然杨-米尔斯流可以平滑奇点，那么类似的流方程也可以平滑相位。】

　　【第120小时：灵感爆发！你决定将积分变量由实数 z推广到复数 z~。你构建了一个全纯梯度流方程：dz/dt = complex_conjugate(dS/dz)。在这个流的作用下，原来的积分围道开始在复平面上变形，向“最速下降路径”（Lefschetz Thimbles）逼近。】

　　【第160小时：你发现单纯的梯度流计算成本过高，于是你引入了机器学习中的雅可比行列式近似。你应用刚刚构建的“复规范流”模型，让蒙特卡洛采样的游走路径自动避开那些相位剧烈震荡的区域。】

　　【第195小时：推演完成。正负抵消消失了，原本微弱得几乎听不见的物理信号，像潮水退去后的礁石一样显露出来。】

　　【模拟结束。算法收敛。】

　　现实中，林允宁猛地睁开眼。

　　那种在思维迷宫中狂奔了两百小时的疲惫感让他有些眩晕，但他的眼神却亮得吓人。

　　他抓起键盘，将脑海中那个刚刚成型的流方程写入代码。

　　def complex_flow(z， t):

　　return -conjugate(grad_S(z))

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　　这是新数学工具对经典算法的降维打击。

　　“Run.”

　　林允宁重重敲下回车。

　　屏幕上的噪点开始消退。

　　进度条平稳推进，不再有红色的报错弹出。

　　十分钟后，一张清晰的相图缓缓生成。

　　在填充因子 nu =-2的附近，原本应该是一片死寂的莫特绝缘态旁边，出现了一抹亮眼的红色区域。

　　那里的自旋磁化率虚部急剧增强。

　　那不是声子在震动。

　　那是电子的自旋在“跳舞”。

　　它们通过反铁磁涨落，两两配对，形成了一种极为脆弱但确实存在的超导态。

　　林允宁移动鼠标，在那个红色区域画了一个框，读取了坐标轴上的参数。

　　电压偏置 Vg：-1.8V到-2.2V。

　　垂直磁场 B：小于 0.4T。

　　范围锁定了。

　　这不再是在整个太平洋里捞针，这是直接把坐标精确到了某个海湾的某块礁石底下。

　　林允宁长出了一口气，感觉脊背早就被冷汗湿透了。

　　他打开加密邮箱，新建邮件，收件人：赵振华。

　　内容没有一句废话：

　　【赵老：

　　冯教授的电声模型在平带必然失效，那是死胡同，别让大家浪费机时了。

　　请让实验组暂停全谱扫描，集中火力轰炸以下坐标区间：

　　Vg属于[-2.2，-1.8] V， B < 0.4 T。

　　在这个区域，自旋涨落机制主导，超导临界温度 Tc预计在 1.7K左右。

　　附：复规范流计算推导过程及相图原始数据。】

　　点击发送。

　　林允宁合上电脑，拔掉硬盘。

　　他站起身，伸了个大大的懒腰，浑身骨节发出一阵噼里啪啦的爆响。

　　理论物理学家的活儿干完了。

　　接下来，就是见证奇迹的时刻了。

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　　第二天，上午十点，芝加哥南环区。

　　以太动力的办公室里，暖气烧得很足，咖啡机正在滋滋作响。

　　方雪若穿着一件剪裁利落的灰色羊绒大衣，看起来风尘仆仆，显然也是刚下飞机不久。

　　她正坐在办公桌前，手里拿着一只红笔，在一份厚厚的财务报表上圈圈画画。

　　林允宁推门进来，手里端着两杯刚买的热拿铁。

　　“早啊，雪若姐。”

　　他脸上挂着略带讨好的笑容，把其中一杯咖啡轻轻放在方雪若手边，“这是楼下那家最好的豆子，加了双份浓缩，去冰少糖。”

　　方雪若头也没抬，只是用余光扫了他一眼，手中的红笔没停：

　　“无事献殷勤，非奸即盗。说吧，又想花多少钱？”

　　“咳……怎么能说是花钱呢，这叫战略投资。”

　　林允宁拉过一把椅子坐在对面，试图用轻松的语气掩盖心虚，“还是你老人家英明神武，这次我去NIPS，收获挺大的。有两家波士顿的生物科技公司看上了咱们的小分子筛选算法，意向合同都发过来了，授权费加起来大概有五十万美金。还有几家做搜索的小公司……”

　　“五十万？”

　　方雪若终于停下了笔。

　　她抬起头，那双漂亮的眼睛似笑非笑地看着林允宁，像是看穿了他肚子里的那点花花肠子，“咱们现在账上躺着五百多万，你会为了五十万特意跑来给我送咖啡？林大科学家，你的时间可是按秒计算的。

　　“别绕弯子了，直接报数。”

　　林允宁尴尬地摸了摸鼻子。

　　跟太聪明的人共事，有时候也是一种压力。

　　“是这样……”

　　林允宁坐直了身子，图穷匕见，“我这次见到了李飞飞教授，一分钱没花，拿到了他们ImageNet完整数据集的永久商业使用权。为了支持下一步的AI计划，尤其是答应给李飞飞训练ImageNet的那个ResNet模型，我们需要升级算力。

　　“现在的CPU集群跑深度学习太慢了，那是拿勺子挖运河。

　　“我看上了NVIDIA刚发布的Tesla C870计算卡。这东西虽然刚出来，但我确信它是未来。我想组一个GPU集群。”

　　他顿了顿，伸出三根手指：

　　“预算可能要……三百万美金。”

　　说完，他下意识地清了清嗓子，做好了迎接方雪若咆哮的准备。

　　毕竟，这可是公司现金流的一大半，去买一堆刚上市、还没经过大规模验证的“显卡”。

　　然而，预想中的怒火并没有降临。

　　方雪若只是平静地看着他，然后端起那杯拿铁喝了一口，甚至还轻轻吹了吹上面的奶泡。

　　“三百万？”她淡淡地问。

　　“呃……两百五十万也行，我可以先少买几组节点……”

　　林允宁试图讨价还价。

　　“没问题。”

　　方雪若放下杯子，把那份财务报表合上，随手扔在一边。

　　“这种钱不能省……啊？”

　　林允宁已经准备好后面的一番长篇大论，可没想到方雪若答应的这么痛苦，一下子愣住了。

　　“我说没问题。只要你能觉得这个计算集群值得三百万，钱不是问题。”

　　方雪若站起身，整理了一下大衣的下摆，“钱的事一会再细聊。在此之前，你要先去见一个人。”

　　她指了指身后那扇紧闭的磨砂玻璃门：

　　“会客室里有个老朋友，等了你整整两个小时了。”

　　“老朋友？”

　　林允宁一头雾水。

　　他在美国哪来的什么老朋友？

　　除了学校里那帮人，就是实验室里的猴子了。

　　他带着疑惑，走到会客室门前，推开了那扇沉重的玻璃门。

　　会客室里没有开大灯，只有窗外的自然光洒进来。

　　沙发上坐着一个人。

　　那是一张典型的犹太裔面孔，卷发，眼神锐利得像鹰，却又带着一股让人如沐春风的亲和力。

　　他没有穿西装，而是穿着一件深灰色的连帽衫，下面是一条牛仔裤和一双有些旧的匡威帆布鞋。

　　此时，他正翘着二郎腿，手里把玩着一台刚发布不久的第一代iPhone，手指灵活地在屏幕上滑动。

　　那副漫不经心的样子，不像是个来谈生意的商务人士，倒像是个刚从硅谷车库里钻出来的极客。

　　听到开门声，那人抬起头。

　　看到林允宁，他立刻把手机揣进兜里，从沙发上弹了起来，张开双臂，露出一个灿烂得有些夸张的笑容，大步迎了上来：

　　“林！好久不见！”

　　林允宁瞳孔微微一缩。

　　怎么是他？

　　他怎么又来了？

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