模型设计
目前实验室最重要的三个参数状态，反应时间，分子相互作用量，材料响应强度，分别用α、β跟γ指代
那么映射公式就是r=(αβ，γ)
在其中增加一个权重因子，通过对实验室结果分析之后再给出具体值
那么直接套用模态距离的定义：d_M(r_1，r_2）就可以直接表示为：
接下来就是评估非线性效应的累积贡献，这一块需要用模态卷积来操作，同样是先套公式，直接可得：
通过这个公式分析空间中的高密度区域，这样最终可得优化目标的目标函数为：
显然，优化公式中函数X就代表待优化的实验室参数
当然这只是一个笼统的公式
花费了几个小时时间，把公式推了一遍之后，乔喻又仔细思考了一遍他的想法
感觉在数学上没什么问题，但能不能指导刘师兄的课题他其实现在还不太确定
毕竟这是一个构想，不过好在他手上还有些许多从实验室打包的数据
唯一的问题是，这涉及很多复杂的计算说起来不管是他还是陆教授都认为目前刘浩课题组的数据量不够
但这里说的“不够”其实是在数学家看来，能体现出一定规律的数据量不够，而不是数据总量不够实际上半年时间攒下的数据总量还是很多的
现在乔喻处理问题的办法，用行话解释就是在高维模态空间中，寻找最具代表性的低维投影，减少对全数据的依赖并试图从这些不成体系的数据中，寻找到潜在的规律
通过最小化d-m的值，来找到规律性最强的路径，并根据模态热点，指导后续实验设计，并从新的实验室数据中，补充关键参数范围的数据
这个方法其实有些笨，虽然可以借助超算，但需要有能理解这套方案的人根据已有数据去调整每个权重参数
难度不大，但需要耗费太多时间如果换了以前乔喻闷着头就干了，毕竟做好了能赚钱
但现在乔喻觉得他已经过了需要耗费自己的时间赚辛苦钱的阶段了于是思考片刻后干脆给刘浩打了个电话
“乔喻，你可算给我打电话了，是拜托你的事有眉目了吗？”
语气中能听出很重的期待感，由此可以判断这一周实验室的情况并不算好，肯定还没有特别好的结果
这其实是个好消息
因为如果实验室里传出了好消息，他的作用好像就没那么大了
“这个还没有，不过我有了一个很厉害的思路现在的问题是光靠我一个人没法继续下去，所以我需要有人来帮忙
这个人选需要对我的广义模态数论体系，以及框架内的各种概念有比较深入的了解，熟练掌握泛函分析方面的内容你有推荐的人选吗？”
乔喻直接问道
很显然这个问题没给对面的刘师兄带来半点困扰，回答的飞快
“那个……如果我有