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刘浩然问出了关键问题。
“用蒙特卡洛方法。”
肖宿说,“但不是传统的蒙特卡洛,而是在路径空间上的蒙特卡洛,也就是路径积分蒙特卡洛。”
他在白板上写下一串新的公式:
“构造一个马尔可夫链,状態空间是m,平稳分布是exp(-βs[γ])z。
当β→∞时,这个分布集中在s的最小值点附近。
通过模擬这个马尔可夫链,我们就能以高概率找到最优路径。”
刘浩然盯著那些公式,脑子里嗡嗡作响。
这个想法太大胆了,把量子力学中的路径积分方法,搬到隨机微分方程的数值求解中。
但仔细想想,却又出奇地自然。
路径积分本来就是处理无穷维空间问题的利器,而隨机微分方程的解恰恰就是一条路径。
“这……这能实现吗?”
他声音有些发颤。
“能。”
肖宿肯定地说,“只需要设计合適的提议分布和接受概率,保证马尔可夫链在流形上转移。
技术细节很多,但原则上没有障碍。”
他开始详细推导。
白板上的公式像泉水一样涌出,一个接一个,逻辑严密,环环相扣。
刘浩然看著,感觉自己不是在见证一个想法的诞生,而是在见证一座数学建筑的落成,从地基到框架,从结构到装饰,每一个部分都精確而优美。
凌晨四点,推导完成。
肖宿放下粉笔,退后一步,审视整个白板。
从左到右,从上到下,从问题的提出到最终的算法设计,完整而自洽。
那些曾经困扰他两周的障碍,此刻都变成了通往终点的阶梯。
他长舒一口气,闭上眼睛。
刘浩然能看到他脸上的疲惫,但更明显的是那种解决问题后的满足感,纯粹的,不掺杂任何杂质的满足。
“完成了?”
刘浩然轻声问。
“完成了。”
肖宿睁开眼睛,眼神清澈,“理论框架已经完整。
剩下的就是实现和测试。”
窗外,天色已经开始泛白。
新的一天即將开始。
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