一秒记住【笔趣阁】
biquge365.net，更新快，无弹窗！
第165章陈望山到来！林决的方案！(第1/2页)
下午五点。
北大物院。
某个会议室。
林决也没想到许渊动作这么快。
他原本还想好好准备准备方案，然后搞个开题材料呢。
然后就接到许老电话说。
陈望山已经到了北大。
等林决推门进来的时候。
便见穿着一件深灰色夹克的陈老，正满脸笑意看着自己。
林决见状，虽然已经做好心理准备，但此时笑容还是有些心虚。
陈望山见状，不禁打趣，
“怎么林决？你一副为难的样子，是不欢迎我吗？”
林决轻咳了一声，
“没有！老师您能来指点，是我的荣幸啊！”
陈望山笑了笑。
没再追问。
许渊已经跟他说了。
这个课题，是林决特意让许渊邀请他参与的。
这让陈望山很是受用。
如今木已成舟。
林决去不去水木，他现在已经看开了。
只要林决还认他这个老师，他就心满意足！
而且他也在想，自己是不是太拧巴了。
放不下又看不开，这两天跟自己较劲。
想了半天，最后得出的结论是。
唉！
还是这个学生太优秀了啊！
一个老师可能一辈子也遇不到这么一个！
“行了，谈正事吧。”
他看向林决，
“关于锁相模块算法优化这个方向，你是怎么想的？
目前的PID方案已经是工程上能达到的最好水准了，你打算从什么方向改？”
林决从书包里拿出两份文件，然后递给两位老师。
下午的时候。
在【超频】状态加持下。
林决已经把整个算法框架重新搭了一下。
而且.....
他没有在原方案上修补。
他把原有的PID结构全部舍弃，换了另一套底层逻辑！
“我想用新框架！”林决说，“我把叫它相位场预测补偿！”
“新框架！？”
听到林决的话，陈望山和许渊对视了一眼，都从彼此眼神中看到了难以置信。
不是优化吗！？
你优化给人房子都拆了，要重新搭！？
而且.....
他不是下午才摸到设备吗？
咋几个小时后就说拿出了新框架！？
要知道。
这种顶级光学仪器的算法框架，是极其复杂极吃经验的。
就算一个光学方向的博士生，光是完整理解现有的PID框架，通常都需要几个月的时间。
从理解到提出替代方案，按照最最最保守的估计，也要好几年的积累！
连陈望山自己.......
在不要求落地的前提下，也不敢说能在几个小时内凭空搭出一个完整的新框架！
要是一般人说出这话.....
陈望山和许渊可能当场就发飙了！
拿我们当三岁小孩涮呢是吧！？
但现在不一样！
对面坐着的是林决......
他们见识过这家伙的那恐怖学习能力。
特别是陈望山。
物理集训的时候。
他曾见识过，林决用了三天时间看完光学资料后，就能把云帧公司的问题解决！！
而短暂的震惊之后，两人都没说话，决定先听听他怎么说......
林决起身走到会议室前方的电子白板前，拿起笔开始写。
“老师你们也知道，传统PID反馈的问题在于它依赖误差累积来驱动补偿。”
“积分项在时间尺度上不断累加，真实信号和噪声的边界会因为累加效应逐渐模糊。”
“这是长时间积分下发散的根源，也是算法的底层逻辑容不下长时间尺度的运作。”
他在白板上画了两条曲线。
一条是PID反馈下的噪声漂移曲线，随着时间推移，波动幅度越来越大。
另一条是他设计的预测路径。
在对应时间点上，曲线波动被显著抑制。
许渊看得有些云里雾里。
但陈望山却皱眉看着那张草图沉思。
与此同时。
林决的声音再次传来，
“而我相位场预测补偿的核心思路，是把锁相环路的反馈信号，重新定义为一种具有记忆效应的随机过程。
（本章未完，请点击下一页继续阅读）第165章陈望山到来！林决的方案！(第2/2页)
我们可以不对噪声做瞬时响应，而是用历史数据训练一个状态转移模型。
先让它预测噪声在下一秒的位置，然后提前输出补偿信号。”
他转头看向两人，
“简单说就是.......PID是噪声来了再纠正，我这个方案是噪声还没来，补偿就已经到位了。”
陈望山站起来，走到白板前，仔细看着那两条曲线和新框架的推导逻辑......
然后陈望山眼神变得也有点炙热起来，
“你知不知道......这套框架的思路，之前没有人敢尝试？”
林决笑道，
“是因为风险太高吗老师？”
陈望山点头，
“确实......”
作为国内光学领域大牛。
陈望山早就看过关于状态转移模型方案的弊端。
这个方案在精度上.....
是需要大量训练数据支撑的。
而且频率梳的锁定噪声，在不同工况下的表现差异很大。
如果训练数据覆盖不全面，模型在未知工况下的预测精度会断崖式下跌，锁模状态可能崩得比PID还快。
如果能把这些问题解决掉......
动态预测补偿替代标准PID反馈这个方向，确实可以走通。
不过这一点，之前可没人做到过！
全世界都没有！！！
“框架内的状态转移模型，你打算怎么解决训练数据覆盖面的问题？”
陈望山问。
林决脸上带着自信的笑容，
“先用水木的实验室跑两个月的噪声数据。”
陈望山愣了一下。
水木的光学平台比北大这套还老一代，数据积累时间更长......
确实更加好用。
但问题是.......
林决怎么会知道这个！？
想到这里，陈望山忍不住转头看了许渊一眼。
然后便见许渊忽然抬头看着天花板，仿佛上面有什么有趣的东西一般。
陈望山摇了摇头，没去计较许渊的这点小心思，
“用水木的数据做预训练，用北大的做实时校正，两者工况不同，反而能让模型学到更鲁棒的噪声特征.......可行确实可行，”
说到这里，他顿了顿，
“那林决，模型在未知工况下的预测置信度呢？这个你打算怎么做？”
林决听到这个问题轻轻一笑，似乎已经提前在这里等着他了，
“目前的话.....
打算先用贝叶斯方法，给每个预测输出贴一个置信度标签，
置信度低于阈值的，退化为常规PID兜底，问题解决了再切回预测模式。”
“当然了，这只是其中一种方法。”
“还可以用集成学习，同时跑多个预测模型做投票，不过那个计算开销更大，能不能落地要看实验平台的算力余量。”
陈望山点头表示赞赏。
他越听，越觉得自己学生厉害。
在现有条件这么苛刻的情况下.....
如果能把这套框架填满，几乎等于靠一己之力......
把华夏在精密光学设备上和顶尖水平的差距拉平！
但陈望山也清楚，算法也不是万能的。
动态预测补偿替代标准PID反馈这个方向，如果训练数据和算法的覆盖范围仍不满足面对所有工况的要求，长时间运行的可靠性仍然面临较大压力。
陈望山再次看了看手上的那份文件，忽然觉得它此刻仿佛有千万斤重量。
他语调悠悠开口，
“说实话，你这个方案.....胆子很大！”
“如果没有足够份量的人给你兜底，你的方案就算提交上去，也会被上面当成一张废纸扔掉！”
林决当然知道这一点......
光是用水木和北大两个国家级实验室跑数据，两个月的花费至少也得至少七位数了！
就算面前这两位教授，如果要申请这种权限，也会遇到非常大的阻力！！！
而紧接着。
许渊和陈望山便见林决忽然向自己鞠躬，
“所以......接下来的事情，就要拜托两位老师了！”
见状。
许渊和陈望山对视一眼，同时会心一笑......