199小时30分钟】

    林允宁睁开眼，长出了一口气。

    LV.2，足够支撑他构建一个数值稳定的优化模型了。

    下一秒，他现实中的双手，动了。

    这一次，他敲击键盘的声音不再像之前那般狂风暴雨，而是变得沉稳、精准，富有节奏感。

    他没有从头写起，而是引入了科学计算库SciPy中的优化模块least_squares。

    import numpy as np

    from scipy.fftpack import fft， ifft

    from scipy.optimize import least_squares

    “他好像想明白什么了……”

    刘伟敏锐地捕捉到了这一点，“看他的气质都不一样了，好像胸有成竹似的。”

    大导演并没说错，此时林允宁的思路清晰无比：

    第一步，先对包含噪声的实验数据进行傅里叶变换。

    第二步，利用K-K关系（希尔伯特变换）构建物理响应的复数模型。

    第三步，将理论模型卷积上仪器响应函数。

    第四步，在频域中，将理论结果与实验数据进行比对，计算它们的加权“卡方残差”。

    第五步，通过加权最小二乘法，不断优化理论模型的初始参数，直到缩减卡方（χ²/自由度）≈1为止。

    这是一个完美的闭环。

    他定义了一个目标函数，其输入是待求解的模型参数，输出是理论模型与实验数据之间的残差。

    在这个目标函数内部，K-K约束被作为模型的固有属性嵌入其中。

    然后，他将这个复杂的、非线性的优化问题，直接扔给了身经百战的least_squares求解器。

    这是一种极为现代且高效的科研思维——将物理问题精准地抽象为数学模型，然后交给最专业的工具去求解。

    他写完代码，设置好初始参数，按下了运行键。

    笔记本的风扇再次发出轻微的嗡鸣。

    这一次，屏幕的控制台上，一行行日志飞速滚过：

    Iteration 1: Chi-squared = 152.78

    Iteration 2: Chi-squared = 45.12

    ...

    Iteration 17: Chi-squared = 0.03

    Convergence reached.

    代表着误差的数值，以肉眼可见的速度，稳定地、不可阻挡地向零逼近。

    这过程，不再像之前的“一蹴而就”，而更像一场精密的、步步为营的围剿。

    然后，那个绘图窗口，再次弹了出来。

    窗口里，依旧是两条曲线。

    一条黑色的“真值”，一条红色的“反演结果”。

    两条曲线，在噪声水平内高度一致，几乎重合在了一起！

    在主图下方，那条代表着误差的蓝色线条，围绕零轴随机起伏，波动幅度与叠加的噪声水平相当。

    看着屏幕上的两条曲线，林允宁终于露出了笑容。

    一股源于智力巅峰的愉悦感，如同暖流般从脊髓深处升起，瞬间冲散了连日来的疲惫。

    这种快感，比世间任何娱乐都更令人上瘾。

    成功了！

    第一关，通过！

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