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“你们这样均匀撒网,99.9%的计算量都浪费在了那些概率密度几乎为零的空白区域里。这就是你们收敛慢的根本原因。”

……

张乐阳张大了嘴巴。

他虽然是物理博士,但数学功底也不差。

徐辰这几句话,虽然没提一个物理名词,却精准地戳中了他们算法的死穴!

张乐阳当然知道自己的算法“笨”。

在这个圈子里混了这么多年,谁不知道metropolis算法效率低?谁不知道隨机游走是在浪费算力?

但问题是,大家都这么干啊!

“那……那能怎么办?”张乐阳下意识地反驳道,“这个系统的维度太高了,几百万维!这可不是二维平面上的找山峰,我们根本不知道那个『狭窄的流形』藏在哪个角落,除了靠隨机游走去碰运气,还能有什么办法?”

“谁说只能靠碰运气?”

徐辰摇了摇头,眼神变得锐利。

“虽然我不懂你们的物理模型,但我看你们的哈密顿量表达式……”他指了指屏幕一角那个复杂的公式,“这里面包含了一个明显的辛结构。”

“既然有辛结构,为什么不利用哈密顿动力学去辅助採样?”

“与其让粒子像醉汉一样隨机乱撞,不如给它一个初速度,让它沿著哈密顿方程的轨道,自己『滑』向那个高概率区域!”

“这在数学上叫……哈密顿蒙特卡洛,简称hmc。”

徐辰看著张乐阳,继续说道:“你们的模型本身就自带了梯度信息,你们却非要蒙著眼睛走路。这就是对数学结构的浪费。”

张乐阳整个人都僵住了。

hmc?哈密顿蒙特卡洛?

这个词他听说过,在统计学和机器学习领域很火。但在他们这个具体的物理细分领域,大家习惯了传统的metropolis算法,很少有人想过引入这种复杂的数学工具。

因为那需要对辛几何和微分方程有极深的理解,才能构造出正確的演化算子。

物理学院虽然人才济济,但术业有专攻,搞高能物理的,未必精通这种高深的几何算法。

他们也曾想过找数院的大牛帮忙,但数院那些搞几何的教授,自己的项目都来不及搞,谁有空来帮他们搞这种具体的数值计算?至於数院的学生,好苗子早被导师圈走了,剩下的水平也就那样,来了也帮不上忙。

所以,这成了他们的一个死结。

但现在,眼前这个大一新生,竟然一眼就看出了问题的本质,还隨口就给出了解决方案?

张乐阳看著徐辰那张年轻得过分的脸,心中突然升起一个荒谬的念头:

【难道……这小子是个扫地僧级別的数学天才?】

【要不……拉他进组试试?死马当活马医了!】

如果真的能用hmc,採样效率可能会提升几十倍甚至上百倍!那他们根本不需要跑十天,可能几个小时就出结果了!

张乐阳的声音开始颤抖,试探著问道:“你……你会构造这个算子?”

徐辰耸了耸肩,一脸轻鬆。

“辛几何嘛,我稍微懂一点。”

“给我十分钟,我帮你们改一下採样核函数。如果跑得通,你们这几天的活儿,今晚就能干完。”

“到时候,剩下的机时,归我。”

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