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第140章 积分反演与迷宫的出口求订阅求月票（第2页）

“这。。。。。。这不还是算吗?”

她小声问，“倒着走就不会迷路了?”

“当然会。所以我们需要一个罗盘。”

林允宁在草稿纸的另一边，写下了一个数学符号:DkiP||Q。

“这个叫‘KL散度’，是信息论里的一个工具，”

他用最简单的语言解释道，“你可以把它理解成一个测量’意外程度”的尺子。它衡量的是，我们用一个假设的模型Q，去描述真实的数据P时，会丢失多少信息。”

他看着程新竹，打了个比方:

“简单来说，我们从成千上万个‘出口往回推，每走一步，就用这个‘罗盘’算一下。如果算出来的信息损失变小了，说明我们走了;如果信息损失变大了，说明我们走错了，那就退回来，换条路再试。”

“这样一步步倒推回去，最终就能找到那条信息损失最小，也就是概率最大，能量最省力的路径。那条路，就是蛋白质从健康到病变，最可能走的那条主干道’!”

这番话，终于点醒了程新竹。

她猛地坐直身体，一把抢过林允宁手里的笔，眼神里重新燃起了光。

“我懂了!”

她的大脑开始飞速运转，立刻用自己熟悉的生物学语言重构了这个逻辑，“你的意思是，我们不是要去从头养大小白鼠，看它最后得了什么病。而是直接解剖一万只已经得了不同病症的小白鼠，通过对比它们的基因和生理指

标，来反推出最开始是哪个基因出了问题?!”

“非常精准的比喻。

林允宁笑了。

“天啊。。。。。。”

程新竹的呼吸急促起来，她看着林允宁，像在看一个怪物，“你这个想法。。。。。。简直是疯了!你把物理学的信息论，用到了蛋白质折叠上?”

“为什么不呢?”

"。。。。。。"

程新竹激动得说不出话，她站起身，在长椅前焦躁地来回踱步，嘴里不停地念叨着，“构象反向传播。。。。。。最大似然路径。。。。。。天啊，如果这个能成。。。。。。”

周围路过的几个学生，都用看神经病一样的眼神看着这两个在长椅前手舞足蹈，嘴里念叨着无人能懂的词汇的亚裔年轻人。

最终，程新竹停下脚步，猛地转过身，双手抓住林允宁的肩膀，用力晃了晃。

“走!现在就去干!”

两人分开后，林允宁直接去了克雷勒图书馆。

他在三楼找了个僻静的角落，把笔记本电脑接上电源。

桌子上，摊开着两本书。

一本是《NumericalRecipesinC》，另一本是DavidMacKay的《InformationTheory，Inference，andLearningAlgorithms》。

他戴上耳机，隔绝了周围的一切声音，开始将脑中那个疯狂的想法，翻译成一行行冰冷、精确的代码。

他没有从头造轮子，而是将之前为Aether开发的贝叶斯推断框架，进行了一次彻底的升级，将目标从“参数估计”，转向了“路径搜索”。

两天后，算法原型完成。

周五晚上，I-House的大厅。

林允宁和程新竹并排坐在那台嗡嗡作响的笔记本电脑前，神情专注。

“就用一千张图先试试，”

程新竹显得有些紧张，双手合十放在胸前，像是在祈祷，“要是这个再失败，我真的不知道该怎么办了。”

“不会的。”