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-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。
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