海岸线文学

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第1153章 天降大礼（第2页）

在这件事情上，他并不准备直接站到明面上来。

一来，确实双方分工不同，而且IPCC开会基本都在欧洲，常浩南又不可能随随便便出国。

更重要的是，几年之后的AE1500还需要拿低排放作为核心卖点之一。

所以他现在必须得唱红脸，以后才好把环保问题拿出来说事。

否则别人一查，发现就是你小子前些年从中作梗，把IPCC的评估报告和气候协议给搅黄了，那回旋镖可就扎到自己脑袋上了……

总之，二人都对这一番会面非常满意。

在又进行了一番相互吹捧之后，便各自离开……

……

回到实验室之后，常浩南马上打开电脑，在文档首页写下了一串标题——

《一种优化初始猜测和阻尼系数的全局收敛的优化Levenberg-Marquardt迭代算法。

》

这正是他整个计划中的第一步。

也是最重要的一步。

对于卫星遥感而言，正演相当于描述大气参量到观测值之间的物理过程，也就是利用辐射传输物理过程模拟出传感器的辐射亮度。

那么相对应的，反演过程是在最优化理论下建立代价函数，以迭代的形式逐步逼近真值。

具体到大气成分探测问题上，除去传感器能够直接获得的参量以外，代价函数还包括示观测辐射的误差协方差矩阵、未知目标向量的初始值、以及能够确切描述背景场先验值的协方差矩阵。

其中第二项因为可以用“已知”

的二氧化碳浓度作为参照，所以并不完全需要靠经验猜测，因此反演问题的本质就成为了寻求代价函数的最小值。

而常浩南在短时间内能想到的最有效，但又不至于引起特别高警惕的办法，就是在理论层面上对Levenberg-Marquardt迭代算法进行改进。

毕竟这个算法在很多迭代求解的最优化问题上都能够发挥作用。

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其中也包括机械加工和流体力学计算。

他一个在外界看来是计算科学出身的数学家，研究这种课题属于再正常不过的事情。

实际上，如果能有更充分的准备时间，常浩南倒是愿意去考虑一些基于神经网络的快速算法。

只可惜神经网络对光谱分辨率的要求相对较高，且需要大量统计数据进行模型训练。

考虑到IPCC的第四次评估最晚从年末就要开始，所以还是选择了求稳。

其实一般情况下，写论文的正常顺序是先正文、再结论、再摘要、最后标题。

不过常浩南心里已经对文章的全部内容大致有数，所以在确定了标题之后，就直接按照顺序往下写摘要。

但只写了寥寥几句话，便停下了敲击键盘的动作——

这篇文章的作者如果只有他一个人，即便挂着菲奖得主的头衔，未免也显得有些单薄。