聲。
“在迭代初期，我允許係統以一定的概率，接受一個讓總能量H(G)不減反增的‘劣化構型’，這個概率與係統的‘溫度’參數T相關。
隨著迭代次數增加，溫度T逐漸下降，係統接受劣化構型變得愈發困難，最終在能量的全局最低點附近穩定下來！”
“好！”潘誌宇猛地一拍大腿，眼中爆發出驚人的亮光，臉上的激動之情溢於言表！
“模擬退火！妙啊！你竟然把物理學中的思想，運用得如此爐火純青！
跨學科的融合，這才是真正的大才！”
潘院士身後的幾位教授，你看我，我看你，臉上全是茫然和震撼。
什麼？
物理學？
這不是數學競賽嗎？
之前對許燃答卷嗤之以鼻的李教授，此刻臉色煞白，額頭上的冷汗順著鬢角往下淌。
他終於明白自己錯得有多離譜，連問題的核心都沒看懂，還在那兒糾結什麼卷麵、什麼步驟，簡直就是井底之蛙！
“不，不止是模擬退火。”
許燃的思維徹底被激活，大腦開始高速運轉。
他甚至忘記了自己還光著膀子，興奮地伸出手指，在空氣中快速劃動起來，仿佛那裡有一塊無形的黑板。
“模擬退火的收斂速度太慢了！
為了加速收斂，我還引入了‘梯度’的概念。我將係統的構型空間，視為一個高維的賦範線性空間，每一次構型的微小變化，都對應著這個空間中的一個向量，而能量H(G)的變化率，就是梯度！
我利用這個梯度，讓係統在每一次迭代時，都朝著能量下降最快的方向‘跳躍’！”
潘誌宇激動得身體都有些顫抖，他搶著問道：
“那你如何處理離散構型中的梯度定義問題？這在理論上是……”
“離散化處理！”
許燃毫不猶豫地打斷了他，思維快得像一道閃電，“我定義了一個偽梯度！
通過比較鄰近構型的能量差來近似！雖然有誤差，但足以指導大方向的躍遷！
當係統能量接近穀底，‘溫度’T下降，再切換回精細的模擬退火算法進行局部搜索。
兩種算法結合，速度和精度兼得！”
“哈哈哈！好！好一個偽梯度！好一個算法結合！”
潘誌宇仰天大笑，笑聲洪亮，震得整個走廊嗡嗡作響。
他像是發現了一座無價的寶藏，伸手重重地拍在許燃的肩膀上，眼神裡全是欣賞和狂喜。
“小子！你知不知道你做了什麼？你這套模型如果完善下去，將不僅僅是解決一道題！
它在通信工程的編碼優化，在人工智能的神經網絡訓練，在材料科學的分子結構設計上，都有著無可估量的應用前景！
這……這是一把能打開無數扇大門的鑰匙！”
而周圍的一群教授，包括之前對許燃答卷嗤之以鼻的李教授，此刻已經聽得目瞪口呆，大腦一片空白。
局部最優解？
模擬退火？
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