“东西全在里面。”王校长拉开椅子坐下,端起桌上的茶壶给自己倒了杯水,
“老李,别说我没关照你。
赶紧把你院里搞生物计算和代数拓扑的那几个老家伙叫过来。
晚了,这功劳可就全算清华的了。”
李院长看他这副成竹在胸的架势,狐疑地拿起一块硬盘。
他太了解王校长了,这老狐狸不见兔子不撒鹰,敢这么嚣张,肯定是拿到了真家伙。
李院长打了个内线电话。
半小时后,中科院顶楼的高级会议室。
三名顶尖研究员围在一个小型工作站前,盯着屏幕上滚动的验证数据。
这三位都是中科院的院士级别,平时随便拎一个出来,都能在国际学术会议上坐前排。
江梦瑶站在白板前,手里拿着油性笔语速极快地拆解拓扑流形与概率场的映射关系。
她没有用PPT,直接手写推导过程。
“传统的线性比对,在处理庞大基因库时,算力消耗呈指数级上升。”
江梦瑶在黑板上画出一个多维坐标系,
“我把马尔可夫链的变体嵌入底层架构,将线性比对转化为多维空间的概率折叠。”
几名专家从一开始的漫不经心,到后来的脸色涨红。
一个搞了半辈子算法的院士直接抢过鼠标,反复拉扯那条平滑的收敛曲线。
他死死盯着屏幕右下角的CPU负载率,呼吸越来越重。
“这……这怎么做到的?把多维空间的折叠损耗压到了这种程度?”
他转头看向江梦瑶,声音发颤,
“你不仅改了算法,你还动了底层的内存分配协议?”
江梦瑶点头:
“非编码RNA的冗余数据在进入运算池前,就被强行剔除了。
没用的垃圾数据,不配占用内存。”
“这不可能!”
另一名主攻生物信息的专家推了推老花镜,指着反向校验的结果,
“相关度百分之百?就算是最先进的国外测序仪,也做不到完全无误差的剪切位点预测。
你这数据肯定是造假了,不对,还有一种可能就是精度太低了!”
江梦瑶没有反驳,她直接拉过键盘,调出底层日志。
“请看第450行到600行的调用记录。”
她手指在屏幕上点了一下,
“我没有强行拟合结果,而是让概率场自动剔除了无效的拓扑折叠。
另外,精度也没有问题,所有数据的精度都是到小数点的后4位,这完全符合国际标准!
孙院士你之所以觉得不可思议,是因为我这边重新开辟了一个新的思路。
以前大家都是在迷宫里面,一条路一条路的试错。
所以不但要耗费大量的算力,而且会造成大量的数据冗余。
除了正确的那条道路以外,其他的计算都是多余的。
但为了找到正确的那条路,又不得不强行的把其他的所有计算量都囊括进去。
现在我的办法则是另辟蹊径,直接绕开了迷宫内部,沿着迷宫外部直接抵达迷宫的出口。”
江梦瑶这个解释非常的通俗,大家一下子就明白了具体的操作原理。
专家凑近屏幕,逐行扫过那些调用记录。
他的脸色从质疑,逐渐变成震惊,最后变成一种近乎朝圣的狂热。