第76章 完美的错误答案（求收藏求追读求月票） (3/4)

成了，让我将最后一个考验的数据发给你。他开会回来再和你聊。

    林允宁笑了笑，打字回复：【多谢师兄，第二关的代码我已经发给韩老师了，你能把后面的数据传过来吗？】

    【陈正平】：（惊讶表情）这么快？第二组是‘脏数据’，信噪比特别低，IRF也不对称，你怎么改进算法的？

    【林允宁】：我用了MCMC和贝叶斯框架，我想着与其去找那个不可能存在的精确解，不如用蒙特卡洛模拟搜索解的概率分布。

    【陈正平】：MCMC？我靠，这个思路……绝了！放弃精确解，转而去勾勒整个后验概率分布……林师弟，你的思维太灵活了！我这就把最后一组数据发给你。

    很快，两个文件stress_test_data.dat和instrument_response_B.dat便传了过来。

    【陈正平】：韩老师让我转告你，这份数据的真实IRF并非文件B，而是另一个文件。也就是说，他给了你一个错误的仪器响应函数（IRF）。

    【陈正平】：你的任务，不是去猜正确的仪器响应函数是什么。而是用你手中的这个错误的IRF去完成测量，然后通过你的数据分析，证明IRF是错的，并尽可能地描述它错在哪里。

    【陈正平】：韩老师的原话是：“记住，在科研里，发现并证明一个系统性误差，比得到一个看似漂亮的结果，重要得多。”

    林允宁的眼神一凝。

    他立刻明白了韩至渊的真正意图。

    这第三关考验的，已经不是解题能力，而是一名科研工作者最核心的品质——

    科学上的诚实与怀疑精神。

    他深吸一口气，下载了文件，加载了数据和那份错误的IRF_B.dat，再次运行了Aether_v2_Robust.py。

    这一次，MCMC算法依然给出了一个收敛的结果。

    屏幕上弹出的角图依旧“漂亮”，所有参数都给出了清晰的后验概率分布。

    但很可惜，一张漂亮的角图，不代表其背后是正确的物理。

    算法是强大的，它在错误的IRF约束下，MCMC采样依然收敛，尽职尽责地找到了一个数学上的“最优解”。

    如果是普通人，看到这个结果，或许已经宣告胜利。

    但林允宁清楚，这很可能是一个陷阱。

    他的目光略过那张漂亮的结果图，直接点开了那个最容易被忽略，却也最关键的窗口——“残差图”。

    屏幕上，代表误差的点并没有像预期的那样，围绕零轴随机波动。

    取而代之的，是一条清晰的、具有系统性结构的‘W’形波纹。

    这种非随机的结构性残差，是模型与真实数据存在系统性失配的明确信号。

    它无声地宣告着一个事实：

    你的理论模型，与真实的物理过程之间，存在偏差。

    “叮铃铃——”

    自习课结束的铃声响起。

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