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第160章 师兄,不如这次搞次大的(2)

间中,模态密度最大的区域,这代表着最佳实验条件。

将材料的自修复行为映射为模态路径上的周期性分布,找到修复效率较低的热点区域

理论上似乎可行?

有了这个想法,乔喻也顾不上去研究陈师兄发来的论文了。而是直接又点开了软件,开始进行实验室数学模型设计。

目前实验室最重要的三个参数状态,反应时间,分子相互作用量,材料响应强度,分别用α、β跟γ指代。

那么映射公式就是rαβ,γ。

在其中增加一个权重因子,通过对实验室结果分析之后再给出具体值。

那么直接套用模态距离的定义:d_mr_1,r_2)就可以直接表示为:

接下来就是评估非线性效应的累积贡献,这一块需要用模态卷积来操作,同样是先套公式,直接可得:

通过这个公式分析空间中的高密度区域,这样最终可得优化目标的目标函数为:

显然,优化公式中函数x就代表待优化的实验室参数。

当然这只是一个笼统的公式。

花费了几个小时时间,把公式推了一遍之后,乔喻又仔细思考了一遍他的想法。

感觉在数学上没什么问题,但能不能指导刘师兄的课题他其实现在还不太确定。

毕竟这是一个构想,不过好在他手上还有些许多从实验室打包的数据。

唯一的问题是,这涉及很多复杂的计算。说起来不管是他还是陆教授都认为目前刘浩课题组的数据量不够。

但这里说的“不够”其实是在数学家看来,能体现出一定规律的数据量不够,而不是数据总量不够。实际上半年时间攒下的数据总量还是很多的。

现在乔喻处理问题的办法,用行话解释就是在高维模态空间中,寻找最具代表性的低维投影,减少对全数据的依赖。并试图从这些不成体系的数据中,寻找到潜在的规律。

通过最小化d-m的值,来找到规律性最强的路径,并根据模态热点,指导后续实验设计,并从新的实验室数据中,补充关键参数范围的数据。

这个方法其实有些笨,虽然可以借助超算,但需要有能理解这套方案的人根据已有数据去调整每个权重参数。

难度不大,但需要耗费太多时间。如果换了以前乔喻闷着头就干了,毕竟做好了能赚钱。

但现在乔喻觉得他已经过

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