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他在左上角的格子里写下这四个字，“基线漂移、探测器上的死像素、孤立的噪点，这些都得先清理干净，不能让垃圾数据污染模型。”
“第二步，先验模板。”
他的笔尖移到右上角，“峰位只能在物理上合理的‘窗口’里移动。
窗口怎么定?你得用标准样品，比如高纯硅粉，先标定出仪器的响应函数，把它写死在先验里，给每个峰的位置设定一个合理的‘窗口。”
“第三步，后验采样。”
林允宁的笔尖移到第三个格子，“别想你那个‘最优曲线。
我们用MCMC去跑，给每个峰的强度、宽度，都生成一个概率分布，也就是可信区间。
我们不认单条最优解。”
“最后一步，可视化判据。”
他在最后一个格子里画了个小眼睛的图标，“输出结果的时候，残差图和峰分解图必须一起给。
残差里有结构，就说明模型错了。”
他放下签字笔，做了个总结:
“咱们先保证结果是正确的，再谈它好不好看。”
高翔咀嚼的动作慢了下来。
看着餐巾纸上那个简陋却逻辑严密的四宫格，他的思路也清晰了不少。
但他双眉依旧紧锁，提出了质疑:
“理论说得很好，但这是纸上谈兵。
我们那台老仪器的分辨率不够，峰的展宽太大，很多亚稳相的峰根本分不开，你怎么识别。”
“分不开，就承认分不开。”
林允宁的回答干脆利落。
他指着餐巾纸上的第三格，“去卷积在这种情况下意义不大，你也别想了。
“既然分不开，就在先验里明确告诉算法，这几个峰是一个‘复合峰’然后给出这个‘复合峰’整体参数的置信度。
“你最终要的，是基于现有数据做出最可靠的决策，而不是凭空变出不存在的信息。
高翔握着勺子的手放下了。
他身体微微前倾，向着对面这个比自己小了近十岁的高中生虚心请教道:
“那......我是不是还能加入‘多起点随机化’的策略，防止算法卡在局部最优解里出不来?”
“可以啊。”
林允宁点头，又补充了一句，“再配一个fail-fast快速失败指标。
当拟合的残差连续几次迭代都不下降，就直接判定失败，终止计算。
别把算力浪费在死胡同里。”
“Fail-fast?”
高翔的身体不自觉地前倾，想起了自己过去几周浪费在无效计算上的几十个机时，内心第一次涌起一种荒谬感:
我一个博士生，在工程思维上，竟然被一个高中生给上了一课?
但他仍有疑虑，随即抛出了更尖锐的挑战:
“还有几个问题。
我们的样品是薄膜，存在很强的择优取向，衍射峰的强度跟标准粉末样品差得很远。
“而且，光源的Ka2辐射去不干净，总会在主峰旁边留下一个小尾巴。
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