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第137章 先跑跑看?


随后,张乐阳立刻转身招呼团队成员:“快!把数据导进去!先跑第一组参数!这次一定要收敛啊!”

徐辰本来打算收拾东西走人,或者是去问问其他校区还有没有空闲的节点。

但他刚走出两步,就听到了张乐阳团队的低声讨论。

“师兄,这次的蒙特卡洛模拟,采样点还是设的一百万吗?”一个师弟问道。

“先设一百万试试吧。”张乐阳一边操作电脑一边说,语气里充满了不确定,“上次跑两百万太慢了,结果还没收敛。这次先跑个小规模的,看看趋势。如果趋势对,再申请机时跑全量的。”

“可是师兄,咱们这个参数空间太大了,一百万个点也就是大海捞针啊。万一运气不好,还是发散怎么办?”

“那能怎么办?接着试呗!穷举法虽然笨,但总比干等着强。”张乐阳烦躁地抓了抓头发,“咱们也没别的办法优化模型了,只能靠算力硬堆。希望这次老天保佑吧。”

……

徐辰的脚步猛地停住了。

他回头看了一眼那群忙得焦头烂额的人。

【先跑跑看?】

【试试?】

【穷举?】

徐辰的心里瞬间凉了半截,紧接着是一股无名火起。

合着你们火急火燎地动用行政力量抢了我的机器,不是为了跑最终结果,而是在这儿“抽奖”呢?

所谓的“抽奖”,是科研圈里对蒙特卡洛模拟的一种黑色幽默。在这个高维的数字世界里,你扔进去一颗骰子,能不能撞上那个正确的解,全看老天爷赏不赏脸。运气好,单车变摩托;运气不好,那就是白白消耗电费,跟买彩票唯一的区别就是,彩票撕了还能听个响,这玩意儿跑崩了连个响都没有。

按照他们这个“试错”的跑法,这一组GPU节点,要是运气不好的话,怕是要被他们占上个十天半个月。如果不收敛,他们肯定还会继续申请延期,那自己还跑个屁啊?等到黄花菜都凉了!

……

徐辰的眉头紧紧锁了起来。

虽然我不懂什么是“夸克-胶子等离子体”,也不懂那些复杂的物理相互作用。

但是,徐辰看了看对方电脑屏幕上那个正在滚动的代码逻辑,基本看得懂大概。

那是一个典型的高维空间蒙特卡洛积分。在徐辰眼里,物理模型剥去了外衣,剩下的就是赤裸裸的数学结构。

他看到屏幕上,那个代表着“采样点”的变量,正在一个极其巨大的高维空间里,像无头苍蝇一样随机乱撞。

“这是在做马尔可夫链蒙特卡洛采样……”徐辰心中暗道,“看这个接受率,低得令人发指。这说明他们的提议分布选得太烂了,跟目标分布完全不匹配。”

这在数学上,是极其低效的。

他走了回去。

“等一下。”

正准备按下回车键的张乐阳手一抖,停了下来,疑惑地回头看着这位大一新生。

“怎么了同学?还有事吗?”

徐辰没有看他,而是指着屏幕上那行正在跳动的代码。

“你们这是在算一个高维积分的期望值,对吧?”徐辰没有用物理术语,而是直接切入了数学本质。

“呃……是。”张乐阳愣了一下,“这是配分函数的路径积分。”

“既然是积分,为什么要用这种各向同性的随机游走去采样?”徐辰皱着眉头。

“你们的目标函数,在这个高维空间里显然不是均匀分布的。看这个梯度的变化,它应该集中在一个非常狭窄的流形附近。”

“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?谁不知道随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,除了靠随机游走去碰运气,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采样?”

“与其让粒子像醉汉一样随机乱撞,不如给它一个初速度,让它沿着哈密顿方程的轨道,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。”

徐辰看着张乐阳,继续说道:“你们的模型本身就自带了梯度信息,你们却非要蒙着眼睛走路。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?

这个词他当然听说过,在统计物理和机器学习领域,这是公认的高效采样方法。

在工业界,使用HMC或是其他MCMC方法可能直接调用PyTorch或Stan等通用库就可以了。

但在高能物理或复杂系统的科研模拟中,每一个物理系统的哈密顿量都是独特的。为了保证数值模拟的稳定性和效率,必须针对当前这个特定的势能函数,手动推导出对应的辛积分器。

这是一项极度依赖数学功底的工作。

如果系统定义在弯曲的黎曼流形或李群上,常规的梯度计算就会失效,必须引入协变导数和指数映射。一旦算子构造稍有偏差,数值误差就会在几步迭代后指数级爆炸,导致整个模拟崩盘。

物理学院虽然人才济济,但术业有专攻。搞高能物理的博士们,或许精通量子场论和费曼图,但面对这种需要深厚微分几何与辛几何背景的算法构造,往往也是有心无力。

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,眼光都盯着“四大”顶刊和纯粹理论,自己的课题都做不完,谁有空来帮隔壁院系做这种费时费力、只能算作“计算工具”的苦差事?

至于数院的学生,真正懂辛几何的好苗子早就被导师圈进课题组了,剩下的多半连哈密顿方程的变分原理都还没搞明白,来了也帮不上忙。

所以,这成了一个死结。

……

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

张乐阳看着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别的数学天才?】

【要不……拉他进组试试?死马当活马医了!】

如果真的能用HMC,采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,试探着问道:“你……你会构造这个算子?”

徐辰耸了耸肩,一脸轻松。

“辛几何嘛,我稍微懂一点。”

“给我十分钟,我帮你们改一下采样核函数。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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