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“我的思路，是进行一次范式转换。
从‘求解”
，转向‘推断’。”
“我们不应该去问‘真实信号是什么?”
，而应该问:在已知的数据和物理约束下，真实信号的所有可能性是如何分布的?”
台下，听众们的表情严肃起来。
低语声开始在人群中扩散，内容却与之前截然不同。
“......这是贝叶斯的思路?”
“用贝叶斯方法做反演?想法很大胆，但参数空间太大了，MCMC马尔可夫链蒙特卡洛的计算量能撑住吗?”
“没错，很容易不收敛，或者陷入局部最优。
他怎么解决这个问题?”
高翔此刻正以一种不可思议的眼神看着讲台上的林允宁。
他飞快地在笔记本上写下“BayesianInference”
的字样，下面重重地画了三道横线。
他邻座的许凯，则下意识地推了推眼镜，身体微微前倾。
坐在后排，一直面无表情的老者，第一次微微颔首，眼神中流露出一丝赞许。
能把问题背景和研究思路讲得如此清晰，对于一个刚刚接触科研的少年来说，已经相当不容易了。
韩至渊的嘴角，不易察觉地微微上扬。
他要的，就是这个效果。
林允宁没有理会台下的骚动，他继续自己的讲述，思路清晰，层层递进。
“仅仅引入贝叶斯框架还不够。
我们还面临着第二个，也是更隐蔽的敌人??系统误差。”
他的手指在讲台的触摸板上轻轻一点，一张新的图片覆盖了流程图。
那是一张结构不对称，拖着长长尾巴的仪器响应函数IRF曲线。
“仪器，并不完美。
它会像一层?滤镜’，扭曲我们观测到的信号。
更糟糕的是，我们往往不知道这层滤镜’的确切参数。”
他停顿了一下，抛出了整场报告最核心，也是最颠覆性的观点。
“所以，我的第二个核心思想是??为误差本身建模。”
“我们不应该试图‘滤掉”
或“忽略”
系统误差。
我们应该把它，和真实信号一样，视为一个待求解的未知参数。
让算法在寻找信号的同时，也一并重构出仪器的“缺陷”
。
这句话引起的骚动，比刚才更加明显。
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