真正的目的，是将一维模型的算法集成到EAST装置的控制系统中。
但由于这次陈言不在，所以丁航他们选择了最稳妥的四阶段步骤。
也就是真实验证的四个阶段，一步一步把算法集成上去。
最终形成一个数字孪生模块。
到时，在陈言搞定二维模型后，便可以让丁航几人帮个忙。
提前搭建一下需要的硬件环境……
第158章 神息浓厚（求订阅）
11月30日，周四。
看着草稿纸上被划了“×”的“ψ^k+1=ψ^k-[J(ψ^k)]^-1F(ψ^k)”这一行。
陈言喃喃道：“果然，传统Newton-Raphson迭代的收敛半径，
受限于源项S(ψ)的常数，在台基区，dp/dψ的变化幅度会到数个量级，
直接导致雅可比矩阵条件数爆炸，然后迭代发散……”
说完这句话后，陈言又拿笔直接写下了“凸分裂格式”五个字。
想实现非线性求解，只能利用凸分裂的核心思想。
这玩意的关键性质，能保证迭代的收敛。
在陈言拿笔轻点了两下后，随即便往下进行了展开……
在这一步跨过去后，基于一维模型中实现物理约束神经网络代理模型的方法。
陈言开始往二维环形约束模型上去实现这一点。
这一步的目标，就是用微秒级的代理推理，
替代传统代码中昂贵，不稳定，还需要反复插值的剖面解析化过程。
从而实现每次源项评估的时间，从毫米级压缩到微秒级……
12月4日，周一。
寝室里，陈言看着简化模型验证的数据，不禁微微一笑。
光是这个高阶保结构平衡求解器的实现，就足以超越现有主流代码EFIT了。
在几何描述上EFIT就像在用积木拼出一个球，永远不可能真的是一个球。
但陈言所实现的求解器，却像是3D打印机一样，直接把球打印出来了。
更别提在尖端附近的误差了，直接把精度提升了十倍不止！
当然，这一步的实现，所超越的地方并不多。
主流代码虽然比不过，但也能做到这些效果。
所以，在验证完成后，陈言便不停歇地迈入了下一步。
这一步，也是真正的关键。
是从离线到在线实时的新范式转变！
也是搞定子链路1中模型重构这一研究任务的关键！
同时要解决消除随机误差的问题！
陈言略一思索，拿出四张崭新的草稿纸，提笔分别在草稿纸上写下：
【状态空间模型构建】
【观测算子：将状态映射到诊断信号】
【集合变分混合数据同化】
【消除随机误差的理论保证】
四张纸依次递进，分别对应这一关键步骤的四层创新方法核心。
写完后，陈言再次陷入了沉思。
良久过后，他微微一笑，将四张纸摞在一块。
然后在最上面的“状态空间模型构建”后面，写下了“状态向量X”和“预报模型M”。
随即便从状态向量X开始，朝着目标预报模型M，构建起了完整的空间模型。
事实上，模型的构建也是基于前面实现的高阶保结构平衡求解器上的。
所以这一层的方法，算是基础，并不难实现。
真正的难点在于后面三个。
因为这块的学科跨度极大，同时涵盖了等离子体物理，贝叶斯统计和最优化理论。
也就是说，得需要等离子体物理学家，再加数据同化专家，还有应用数学家才行。
一般来说，当前主流研究团队，也是三到五人协作，进行攻关研究的。
但就像当初惊艳了整个重物所一样，陈言恰恰一个人就可以承担起这些角色的功能。
前面各节点的知识递进，已经给他铺好了路……
12月15日，周五。
看着简化模型的验证结果，陈言不由得皱了皱眉。
求解器的强约束数据同化框架的设计，所呈现的效果不太理想。
在他身后，笔直站着的沈川三人，也正盯着验证结果在看。
和陈言不同，三人的嘴巴正在缓慢张大。
他们最近只要有时间，就默默站在陈言身后，一边看一边学。
近一个月的时间，看着陈言完成的一个又一个突破成果。
他们也已经麻木了。
毕竟神和人，是肯定不一样的。
而现在也一样，陈言觉得不理想的效果。
在他们的眼中，其实已经是他们达不到的高度了。
而且像这种，将非线性的G-S方程作为硬约束融入最优化框架的做法。
本身就是路径，或者说方法上的不对。
只是一种设计策略上，暂时没有达到完美而已。
况且，这本来就不是那么简单能实现的。
当然，对于陈言来说，可能和他们的视角不太一样吧。
所以，在看到陈言微微皱眉后，沈川三人瞬间站得更直了。
三人互相看了看，谁也没有出声打断陈言的思路。
这时，他们就看到陈言快速滑动鼠标，翻看起了简易模型的代码。
边看，还边喃喃说道：“在变分优化中引入增广拉格朗日乘子，
将G-S方程作为等式约束R(ψ)=0，肯定是没有问题的。
后续使用交替方向乘子法将约束优化分解，思路也……对。
那就是平衡求解子问题和诊断拟合子问题的分解设计不对……”
沈川三人听得仔细，也记得认真。
经过这段时间的恶补后，他们虽然听得还是有点累，但多少能够听懂了。
只不过这不重要，重要的是，下一秒翻完了代码的陈言，已经飞速敲击了起来。
这次甚至没有做理论上的设计策略，直接修改起了简易模型的架构。
三人不禁再次对视一眼，旋即认真看向电脑屏幕。
不多时，陈言完成了代码优化，再次开始了效果验证。
沈川三人顿时屏住了呼吸，心跳也变快了许多。
下一刻，验证效果出来了。
三人不由得在心中同时道了一声：“牛逼！”
重新优化后的代码，把数据同化收敛的数据，直接干到了小于20毫秒！
他们记得刚才这个数据是320毫秒，提升了整整16倍！
更关键的是，据他们所知，在传统主流代码上，这一块至少需数小时的人工迭代才能实现啊！
这还是人？
他们甚至完全没理解，陈言到底是怎么优化的！
三人此时再看向陈言，只觉得这家伙已经完全没人的气息了。
果然，只有起错的名字，没有叫错的外号！
看到这个效果，陈言也终于满意地点了点头。
“还行，后面构建完整代码时，还可以再优化一下。”
听到这话，沈川看了看任淮，任淮看了看陶思齐。
陶思齐则一脸崇拜地看着陈言。
他们只觉得，此刻的寝室里。
神息浓厚啊！
第159章 你说，你要干嘛？
G-S强约束的实现，是又一关键技术点的突破。
也代表着陈言写在四张草稿纸上的内容，已经实现了三个。
还差最后的“消除随机误差的理论保证”。
当然，这一步是从理论入手，再融入到二维环形约束模型的整体架构中去。
陈言随即唤出透明面板看了一眼。
一个月左右的时间，子链路1中节点1-2的当前研究进度。
也已经从37%，跃升到了64%！
和他所预估的最少两个月的时间，差不多能对得上。
确认了这点后，陈言直接关闭面板，开始继续下一步的研究。
在他身后，沈川三人还有些发愣。