第239章 不可忽略的誤差
賈明磊一愣，
然後臉上露出了幾抹驚喜。
當論文講述完畢，答辯老師沒有再提出什麼新問題，
最後已經開始進入打分環節的時候，
答辯其實已經算是結束了，
所以，現在顧然的發言，算是對他這篇論文的重視。
這相當於什麼？
就是你高考寫了一篇作文，
然後改卷老師按照打分標準，給你打了個分數。
這分數不算高也不算低，
你還算滿意。
但結果這卷子就要往檔案里放的時候，突然被余華看見了，
然後余華一看你的作文，頓感《活著》失色，《兄弟》寡淡，
接著拿著你的作文就在改卷老師面前炫耀：「別急，你看看人家這篇作文。」
這意味著啥？
這意味著本來只是用來應付畢業的論文，
上限將被大大提高，
甚至能夠一舉改變自己的治學軌跡。
所以，
賈明磊沒有絲毫不悅，
反而異常珍惜這個和顧神交流的機會。
趕忙把答辯ppt翻到了前面。
然後認真的看著顧然：「是這裡嗎？」
在PPT的第十五頁，主要講述了湍流的形成原因和影響因子。
顧然點點頭：「對，就是這兒。」
賈明磊小心翼翼的走下了講台，把自己的論文交到了顧然手裡，
顧然走上講台，然後手指在屏幕上進行著二次答辯。
「氘氚等離子體湍流，簡單來講，就是在磁約束核聚變中智力，由氘和氚離子組成的超高溫等離子體，因為電磁場梯度、粒子碰撞和微觀不穩定性而引發的混沌流動現象。」
顧然指著屏幕上的幾個推導過程：「這位同學已經完整的寫出來了。」
賈明磊坐在台下，激動的點點頭。
為自己的考慮周到感到慶幸。
一些繁瑣的計算和推導過程，是這篇論文的核心，
而對於顧然剛才提的幾個因素，賈明磊已經分別進行了分析和研究。
雖然這些研究方向很多人做過，但因為清北大學的查重率很嚴格，所以他沒有偷懶，
完完全全自己從頭到尾完成了一次。
這也讓他對這部分內容感到十分自信。
「不過課題思路和想法並沒有自己的創新，這也是計算大模型的理論誤差和實驗誤差出現差別的主要原因，」顧然道：「我印象里在2006年核工業西南物理研究院就做過類似的課題，大型並行化托卡馬克等離子體湍流和運輸的數值模擬與理論研究的所有思路，實際上和這篇論文的計算部分沒有任何區別。」
賈明磊聽著聽著，隱隱有了一些不太好的感覺。
一時間都有點分不清顧神這是在夸還是在貶了。
顧然往後翻了兩頁：「也就是說，這個計算大模型的誤差其實從2006年的時候就已經出現了，而到現在也沒有解決。」
「這也是可控核聚變始終無法商用的重要問題。」
「簡單來講，我們的理論模型，不足以詮釋核聚變過程中的能量和粒子的去留轉換問題，」
「所以，我們無法通過計算，有效的對核聚變的能量轉換效率進行建設性的提升。」
「這篇論文很好的地方在於引入了人工智慧，」
「在算法和算力的加持之下，或許在幾秒鐘的時間，這個計算大模型就能夠完成這二十年來可控核聚變的常規研究的所有計算。」
「但是，就目前來看，這篇論文中的計算大模型，他的資料庫是落後且重複的。」
「也就是說，如果想要實現可控核聚變的應用，我們還差一個最核心的問題。」
「那個被我們忽略的能量，去了哪裡？」
幾位參與答辯的教授，此時放下了手中的打分，抬頭看著顧然，
目光中流露出了幾分驚訝。
說句實話，顧然提出的問題，他們沒有能力回答。
因為這無論是在中核還是物院核研究所，都是金字塔尖上的問題。
這些問題，是交給年輕人去探索的。
對於他們這些清北的博導、教授而言，在校的工作內容更多的是提出一個idea，或者拉經費拉項目。
對於親身研究，已經停滯了許久。
但是，好巧不巧的是，這個問題在他們還是年輕人的時候就已經出現過了。
他們也曾經發起過衝鋒，
只是沒有得到答案罷了。
顧然放下手中的遙控，
三兩句話介紹了論文出現的問題之後，這個論文也就沒有什麼價值了。
他雙手按在講台上，然後看向眼前黑壓壓的人頭和手機，旁若無人的說道：「什麼是等離子體湍流？」
這個問題，知道的不屑於回答。
不知道的也回答不上來。
在現場的所有學生中，一些非理工專業的學生，聽到現在也是單純的聽個熱鬧。
湍流他們大概有印象，但和等離子體聯繫起來就蒙逼了。
「在過去，我們對等離子體湍流現象是這麼描述的，」
「我們習慣於把氘氚等離子體看作是一批又一批的野馬，」
「把托卡馬克等核聚變裝置看做是一個養馬場。」
「然後磁場看做是束縛在這些野馬脖子上的韁繩。」
「能量看做野馬的奔騰。」
「但是，野馬的運動不像電腦程式那麼規律有序，」
「於是，在運動的過程中，總會有幾匹野馬不合群的橫衝直撞。」
「這就是微觀不穩定性。」
「被這些野馬撞得暈頭轉向的，可能會一頭扎在馬圈的圍欄上。」
「可能會牽連許多野馬團成一團打轉，形成渦旋。」
「也就是等離子體湍流。」
顧然簡單解釋了一下之後，緊接著說道：「這個例子用來幫助理解托卡馬克裝置並沒有什麼不合適的，」
「但問題在於這種傳統的馴馬術，」
「這裡說的馴馬術也就是指物理模型，」
「這個物理模型只能預測一大群野馬的整體動向，對於造成湍流的那一兩匹『不守規矩』的野馬，我們只是將其簡單的定義為誤差。」
「所以在這樣的物理模型下建立起的人工智慧計算大模型，自然也就相當於忽視了這個誤差的存在。」
「這也就是計算大模型給出的預測損耗是28%，實驗結果卻是35%的原因。」
然後臉上露出了幾抹驚喜。
當論文講述完畢，答辯老師沒有再提出什麼新問題，
最後已經開始進入打分環節的時候，
答辯其實已經算是結束了，
所以，現在顧然的發言，算是對他這篇論文的重視。
這相當於什麼？
就是你高考寫了一篇作文，
然後改卷老師按照打分標準，給你打了個分數。
這分數不算高也不算低，
你還算滿意。
但結果這卷子就要往檔案里放的時候，突然被余華看見了，
然後余華一看你的作文，頓感《活著》失色，《兄弟》寡淡，
接著拿著你的作文就在改卷老師面前炫耀：「別急，你看看人家這篇作文。」
這意味著啥？
這意味著本來只是用來應付畢業的論文，
上限將被大大提高，
甚至能夠一舉改變自己的治學軌跡。
所以，
賈明磊沒有絲毫不悅，
反而異常珍惜這個和顧神交流的機會。
趕忙把答辯ppt翻到了前面。
然後認真的看著顧然：「是這裡嗎？」
在PPT的第十五頁，主要講述了湍流的形成原因和影響因子。
顧然點點頭：「對，就是這兒。」
賈明磊小心翼翼的走下了講台，把自己的論文交到了顧然手裡，
顧然走上講台，然後手指在屏幕上進行著二次答辯。
「氘氚等離子體湍流，簡單來講，就是在磁約束核聚變中智力，由氘和氚離子組成的超高溫等離子體，因為電磁場梯度、粒子碰撞和微觀不穩定性而引發的混沌流動現象。」
顧然指著屏幕上的幾個推導過程：「這位同學已經完整的寫出來了。」
賈明磊坐在台下，激動的點點頭。
為自己的考慮周到感到慶幸。
一些繁瑣的計算和推導過程，是這篇論文的核心，
而對於顧然剛才提的幾個因素，賈明磊已經分別進行了分析和研究。
雖然這些研究方向很多人做過，但因為清北大學的查重率很嚴格，所以他沒有偷懶，
完完全全自己從頭到尾完成了一次。
這也讓他對這部分內容感到十分自信。
「不過課題思路和想法並沒有自己的創新，這也是計算大模型的理論誤差和實驗誤差出現差別的主要原因，」顧然道：「我印象里在2006年核工業西南物理研究院就做過類似的課題，大型並行化托卡馬克等離子體湍流和運輸的數值模擬與理論研究的所有思路，實際上和這篇論文的計算部分沒有任何區別。」
賈明磊聽著聽著，隱隱有了一些不太好的感覺。
一時間都有點分不清顧神這是在夸還是在貶了。
顧然往後翻了兩頁：「也就是說，這個計算大模型的誤差其實從2006年的時候就已經出現了，而到現在也沒有解決。」
「這也是可控核聚變始終無法商用的重要問題。」
「簡單來講，我們的理論模型，不足以詮釋核聚變過程中的能量和粒子的去留轉換問題，」
「所以，我們無法通過計算，有效的對核聚變的能量轉換效率進行建設性的提升。」
「這篇論文很好的地方在於引入了人工智慧，」
「在算法和算力的加持之下，或許在幾秒鐘的時間，這個計算大模型就能夠完成這二十年來可控核聚變的常規研究的所有計算。」
「但是，就目前來看，這篇論文中的計算大模型，他的資料庫是落後且重複的。」
「也就是說，如果想要實現可控核聚變的應用，我們還差一個最核心的問題。」
「那個被我們忽略的能量，去了哪裡？」
幾位參與答辯的教授，此時放下了手中的打分，抬頭看著顧然，
目光中流露出了幾分驚訝。
說句實話，顧然提出的問題，他們沒有能力回答。
因為這無論是在中核還是物院核研究所，都是金字塔尖上的問題。
這些問題，是交給年輕人去探索的。
對於他們這些清北的博導、教授而言，在校的工作內容更多的是提出一個idea，或者拉經費拉項目。
對於親身研究，已經停滯了許久。
但是，好巧不巧的是，這個問題在他們還是年輕人的時候就已經出現過了。
他們也曾經發起過衝鋒，
只是沒有得到答案罷了。
顧然放下手中的遙控，
三兩句話介紹了論文出現的問題之後，這個論文也就沒有什麼價值了。
他雙手按在講台上，然後看向眼前黑壓壓的人頭和手機，旁若無人的說道：「什麼是等離子體湍流？」
這個問題，知道的不屑於回答。
不知道的也回答不上來。
在現場的所有學生中，一些非理工專業的學生，聽到現在也是單純的聽個熱鬧。
湍流他們大概有印象，但和等離子體聯繫起來就蒙逼了。
「在過去，我們對等離子體湍流現象是這麼描述的，」
「我們習慣於把氘氚等離子體看作是一批又一批的野馬，」
「把托卡馬克等核聚變裝置看做是一個養馬場。」
「然後磁場看做是束縛在這些野馬脖子上的韁繩。」
「能量看做野馬的奔騰。」
「但是，野馬的運動不像電腦程式那麼規律有序，」
「於是，在運動的過程中，總會有幾匹野馬不合群的橫衝直撞。」
「這就是微觀不穩定性。」
「被這些野馬撞得暈頭轉向的，可能會一頭扎在馬圈的圍欄上。」
「可能會牽連許多野馬團成一團打轉，形成渦旋。」
「也就是等離子體湍流。」
顧然簡單解釋了一下之後，緊接著說道：「這個例子用來幫助理解托卡馬克裝置並沒有什麼不合適的，」
「但問題在於這種傳統的馴馬術，」
「這裡說的馴馬術也就是指物理模型，」
「這個物理模型只能預測一大群野馬的整體動向，對於造成湍流的那一兩匹『不守規矩』的野馬，我們只是將其簡單的定義為誤差。」
「所以在這樣的物理模型下建立起的人工智慧計算大模型，自然也就相當於忽視了這個誤差的存在。」
「這也就是計算大模型給出的預測損耗是28%，實驗結果卻是35%的原因。」