“全新的算法構想?隻是一個構想嗎?不是研究報告、成果報告?”
“我還是想聽偏差評估體系的講解,那一部分理解有點難。”
“張碩不是說了?論文上都有,自己去理解就好了,理解不了就慢慢去理解……”
“講構想也挺好的,報告本來就沒什麼意思,如果他的構想很新穎,也許能帶來什麼靈感也說不定。”
前面幾排的專家學者們,對于張碩要講算法構想沒什麼異議,反倒是非常的感興趣。
就像張碩的解釋,算法論文已經發表了,内容都在上面,慢慢去理解就可以了,講其中的内容又什麼意義呢?
會議邀請張碩來做報告,是表示對于研究的肯定,不是一定要去讓他去講自己的論文。
報告對内容是沒有規定的。
台下議論紛紛。
張碩的表現卻很淡然。
他一直等到議論聲平息下來,才轉過身擦掉了白闆上的内容,随後在上面畫了很多圓點。
然後,在圓點之間不斷的進行連線。
一條又一條的連線組成了非常複雜的網格,很快就已經看不清楚了。
張碩側身展示了一下白闆上的内容,“這就是複雜網絡。”
“伴随着對象的增加,網絡會變得越來越複雜,而且複雜程度是呈現指數級上升的。”
“偏差評估就是這樣。”
他走回了講台,認真道,“要分析的參數越多,邏輯關系就會越複雜,其算法複雜程度是以指數型上升的。”
“而每一個邏輯關系,都需要仔細的分析研究才能确定下來。”
“所以,想要對于大型粒子對撞實驗進行分析,單純依靠偏差評估,會是一個非常龐大的工程。”
所有人都認真起來。
當張碩說起要講一個算法構想的時候,有的人還有些不在意,因為他沒有說具體是什麼樣的算法,而現在談到了具體内容,顯然就是針對大型粒子對撞實驗的數據模拟偏差。
現在好幾個高能物理機構,都在研究大型實驗的數據模拟偏差分析算法。
他們碰到了同樣的問題——
當參數增加的時候,偏差評估會變得極為複雜,以至于讓算法研究成為了一個大工程。
但是,怎麼解決呢?
張碩站在講台上,舉了一個很容易理解的例子,“對一個地區的經濟情況進行研究。”
“如果目标地區隻是一個幾十戶的小村莊,我們可以深入到每家每戶,詢問他們的工作,詢問他們的收入,詢問他們的支出,甚至細化到詢問他們未來有沒有增加收入的計劃,等等。”
“目标地區換做是一個城市,換做是一個州呢?顯然,這樣做是不可能的,再多的人力也做不到。”
很多人跟着講解思考着。
張碩繼續道,“研究一個城市的經濟情況,要看gdp、就業率、人均收入、中位收入,等等,也要有諸如消費指數、凱恩斯系數、基尼系數等作為參考。”
“這些是什麼?”
“這些是數據、數字!”
“如果把兩個城市進行對比,對比也是數字、數據,而不會單獨去比較城市裡生活的個人。”
“粒子對撞實驗中,中心錨點連線、偏差評估,可以對小型實驗進行分析,就像是分析一個小村莊。”
“如果對象到一個城市,也就是大型實驗、超大型實驗,就必須要整體進行對比……”
很多人有種恍然大悟之感!
包括鮑賀星、羅爾貝托-卡斯特洛、詹姆斯-鮑勃,都是如此。
他們是思維落後了!
他們做大型實驗數據模拟偏差算法的想法,還停留在小型實驗分析所用的方法上,一直想理清多參數偏差評估體系的邏輯關系。
那會是一個非常龐大的工程!
實際上,根本不用那樣做,研究大型的實驗就要用全新的手段,去看整體的數據對比,而不需要再去細化到分析評估每一個粒子軌迹的偏差。
但是,整體對比要怎麼做呢?
他們聽的更認真了。
高曉紅一直舉着手機拍攝着,她沒有認真聽内容,隻是盯着手機屏幕中站在台上侃侃而談的張碩。
屏幕中的身影好像不是博士生,而是一個年輕又成功的國際頂尖學者。
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