第241章 论文敲定！两个月，我要冲击一区顶刊！（2/2）
吴建华猛地站起来，指着门外，
“江梦瑶的价值，远超一篇三区论文！
她要是真没写出来，咱们几个老骨头就算去校长办公室静坐，撒泼打滚，也得把她的特权死死保下来！”
罗成文把烟头按灭在烟灰缸里，重重点头：
“对，保下来。清华不能毁了这块料。
李长明要是敢废话，我拿泛函分析的板砖拍他。”
时间进入第二个月。
江梦瑶停止了那种疯狂的知识汲取。
从几位教授的表现来看，江梦瑶已经明白初步的理论知识和一些需要用到的工具，她已经尽数掌握。
继续下去，恐怕就得涉及研究生后期，甚至博士的内容了。
哪怕是她拥有超级大脑，她也不觉得自己能在短短的一个月内就把剩下的内容全都掌握。
她把四位教授全赶出了公寓，把门反锁，开始着手论文选题。
客厅里，工作站的主机发出低沉的嗡鸣。
屏幕上闪烁着各种代码和数据图表，蓝光打在江梦瑶平静的脸上。
江梦瑶坐在宽大的实木办公桌前，手里拿着一支黑色水性笔，
面前放着一张空白的A4纸。
时间剩下还有一个月，虽然按照几位教授的意思，即便她拿不出一篇三区的论文，他们也会力保她继续获得特权。
但·····江梦瑶压根不愿意这样做。
只有靠着自己实力去争取，才用的心安理得。
笔尖落在纸上，她快速写下三个备选方向。
选题一：基于稀疏先验的自然图像压缩重构算法。
江梦瑶盯着这行字看了一会儿，脑海中迅速推演。
这个方向偏向纯计算机视觉，算法逻辑她已经完全吃透。
按照她手里掌握的几个数学模型，想要完成这个重构算法，需要的时间不会很长。
短则半个月，长则20天，应该就能彻底的推敲出来。
相关的论文，发个三区期刊完全没有问题。
但她很快在上面画了一道横线，将其划掉。
不行。
这个选题和她核心的生物医药大方向关联太弱。
如果拿这个交差，生科院和教务处那帮人肯定有话说。
李长明绝对会借题发挥，说她偏离了跨科培养的初衷，最后还是得逼她回去上课。
她要的是绝对的话语权，不是勉强及格。
视线下移。
选题二：碳纳米管力学性能的分子动力学模拟与理论预估。
这个方向足够硬核，物理和化学的结合点，绝对能发高区论文。
江梦瑶眉毛动了动。
超级大脑迅速计算了整个实验流程的时间成本。
理论预估没问题，她的算力足够。
但这个选题需要大量的实体验证数据来支撑模型。
目前清华的材料实验室里，缺乏她需要的那种高纯度单壁碳纳米管。
如果要走审批流程，向国外或者专门的机构定制，最快也得一两个月才能拿到材料和设备。
时间上根本来不及。
她没空等那些官僚流程。
毫不犹豫，笔尖划过选题二也被否决。
目光落在最后一行。
选题三：利用隐马尔可夫模型，实现基因序列剪切位点预测。
江梦瑶靠在椅背上，转了一下手里的笔。
这个选题，完美契合她现在的需求。
隐马尔可夫模型是纯粹的数学算法，而基因序列剪切位点预测是生物信息学的核心难题。
高度结合了数学与生物基因。
更重要的是，这个验证过程虽然需要算力，但算力要求不会太夸张。
她手上的这台工作站算力虽然不算强，但已经足够用了；只要有相关的基因数据库，她就可以直接在工作站上跑模型，完全不需要漫长等待实体材料和实验室排期。
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更重要的是算法足够优秀，预测准确率超过现有的国际标准，这篇论文的价值不可估量。
别说三区，冲击二区顶刊都有资格。
江梦瑶坐直身体，工作站屏幕的冷蓝色荧光打在她的脸上，没有任何情绪起伏。
手指敲击键帽的声音在安静的客厅里骤然响起，连成一片密集的暴雨。
隐马尔可夫模型。
用一句通俗的话来描述这个模型的作用，那就是：
观测到表面现象，反推背后看不见的状态序列。
举个最通俗的例子：
你能观察到的表面现象：小明出门穿什么（短袖、长袖、雨衣）
从而反推出后面看不见的序列状态：晴天/阴天/下雨
这是生物信息学里用来预测基因序列剪切位点的老牌算法。
老牌，意味着经典。
也意味着上限已被彻底锁死。
传统模型在处理海量基因序列时，隐状态和观察状态的转移矩阵维度会呈指数级膨胀。
这就是业界闻之色变的维度灾难。
可观察的样品越多，算法需要计算的后续指数就越高少。
但一旦观察的样品数量比较少，那么算法需要计算的后续指数量就非常恐怖。
算力跟不上，模型就会陷入局部最优解的泥潭，永远找不到全局最优。
要么就花费极长的时间去得到正确数值，要么就使用算力夸张的超级计算机进行穷举计算。
国际上几个顶尖的生物信息学实验室，为了得到更准确的数据，几乎都会租用超算中心，日夜不停地跑数据。
然而即便如此，目前国际上，隐马尔可夫模型准确率也只有大概70%。
一旦得到，错误的那30%，整个计算就要重新推倒重来。
为了弥补剩下30%，会消耗大量的算力。
江梦瑶要做的，不是修补。
是推翻重来，目前的就有算法冗余的数值太多了，冗余的数值越多。
冗余的数值越多，需要消耗的算力越大。
当然，更重要的是过多的冗余，会严重影响准确率。
江梦瑶想做的是获得一个新的算法，这个算法得尽量减少冗余，从而提高准确率。
因为准确率越高，过程中需要的算力就越少，需要推倒重来的次数也越少。
两两相加，哪怕只是1%的降低都能大大节约计算量。
屏幕上，一行行底层代码飞速滚动。
她直接抛弃了传统的维特比算法路径。
脑海中，那个前几天刚推导出来的分形拓扑几何模型被强行拽了出来。
基因序列的剪切位点，在欧几里得空间里是离散的、毫无规律的噪点。
但在分形拓扑的流形空间里，它们是一条条清晰的连续曲线。
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