既然不能用傳統的平滑函式去擬合,那就必須找出新的數學方法。
“不需要預設任何物理模型,不需要擬合任何背景曲線。我要讓資料自己暴露出它內部的全域性關聯性!”
徐辰的腦海中,LV.3的數學思維如同全功率運轉的超級計算機,瘋狂檢索著武器庫。
代數幾何?不行,太依賴區域性結構。
拓撲資料分析?計算量太大,幾十PB的資料會把CERN的網格直接跑崩。
突然,一把非常冷門、但在金融量化領域大放異彩的“妖刀”,跳入了他的腦海。
“隨機矩陣理論(R)!”
徐辰的眼睛猛地一亮,但緊接著,他的眉頭又深深地皺了起來。
“不……不行。傳統的R有致命的缺陷。”
說起來很諷刺,隨機矩陣理論最早其實是物理學泰斗尤金·維格納在1950年代,為了研究複雜重原子核的能級分佈而發明的純物理數學工具。結果後來,這套理論被華爾街那幫搞量化交易的寬客們學了去,在金融界發揚光大。
在金融界,量化分析師用R處理海量股票資料。如果漲跌完全是隨機的市場噪聲,那麼它們構成的協方差矩陣的特徵值,必然會完美地服從一個優美的數學分佈——“馬琴科-巴斯圖爾分佈”。在座標圖上,這個分佈看起來就像是一個死寂的、完美的半圓形。只要有某隻股票存在隱秘的關聯,它的特徵值就會游離出半圓,發生“BBP相變”。
“但華爾街的股票噪聲是相對平坦的白噪音,而LHC的本底噪聲,是複雜的‘有色噪音’!”
質子對撞中充滿了已知的量子色動力學(QCD)噴注和動量守恆效應。如果直接把LHC的幾十PB資料扔進傳統的隨機矩陣裡,那些已知的標準模型物理反應,會瞬間製造出成千上萬個虛假的“BBP相變”,把真正的新粒子訊號徹底淹沒!
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【年代+空間+不下鄉】
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“她只是我邀請的天師。”
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前夫後悔不已,糾纏不清,一聲“婉婉”喊得真心切。
貴氣清冷的九王爺化身醋精加寵妻狂魔,抱着人的小腰宣誓主權。
什麼天師?這是他的小嬌娘。