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一个小时后，训练结束。
屏幕上弹出的结果，却让他皱起了眉头。
模型输出的预测曲线，和原始的噪声数据相比，只是稍微平滑了一些，但整体上还是很混乱。
核心的“高低”
电平切换点，识别的准确率只有75%。
这虽然比随机猜测好得多了，但想要真正用于科研，还差得远。
林允宁靠在椅背上，没有气馁。
失败在科研中，本就是常态。
一个第一版的算法原型，能做到这一步已经不错了。
但问题出在哪里?
他盯着屏幕上那两条几乎同样混乱的曲线，很快找到了原因。
标准的LSTM模型，是一个纯粹的数学机器，只知道根据历史数据，去猜测下一个数据点出现的概率，却不理解这些数据点背后的物理意义。
然而，电子从量子点隧穿到缺陷态，和从缺陷态隧穿回量子点，这两个过程的发生概率，是由量子力学规律严格决定的。
比如费米黄金定则。
它们不是完全随机的。
他之前处理高合金“三色灯”
项目的物理信息神经网络PINN，是用物理规律去约束一个“静态”
的参数空间。
而现在，他需要更进一步。
他要用物理规律，去约束一个“动态”
的演化过程。
这在方法论上，是一次重大的升级。
林允宁的眼睛亮了起来。
他立刻动手，着手重构整个模型的损失函数。
【模拟科研启动......】
【课题:加入物理约束的LSTM模型】
【注入模拟时长:50小时】
【第12小时:你将描述量子隧穿过程的动力学规则，作为一个强约束，加到了LSTM模型中。
任何不符合物理规律的“状态跳转”
，都会受到巨大的惩罚。
】
【第35小时:你发现，一个简单的硬性惩罚函数，会导致模型在训练初期陷入“局部最优解”
的陷阱，不敢探索更广阔的参数空间。
】
【第48小时:你引入了“模拟退火”
的思想。
在训练初期，允许模型有一定概率“犯错”
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