第324章 亿万星辰中的「幽灵」

克劳斯提出的“理论滤网”，让秦川的眼睛瞬间亮了起来。角分布分析，是粒子物理实验中最常用、也最强大的分析工具之一！他立刻明白了这条思路的巨大价值。

“很好的切入点！”秦川赞同道，“但是，还不够。因为在某些特定的能量区间，一些背景过程也可能表现出近似的各向同性。我们还需要第二个，甚至第三个独立的筛选条件，来提高信噪比。”

就在这时，一直安静地听著、进行思考的林浩，开口了。

“或许，我们可以从另一个角度，提供第二个筛选条件。”

他走上前，在“各向同性”的旁边，写下了另一个词——“熵”。

“秦博士，我想请教一下，”林浩问道，“我们的探测器，是否可以重建出每一次对撞事件核心区域，在极短时间內的粒子密度和能量密度分布？”

“可以。”秦川立刻回答，“这是最基础的数据之一，精度非常高。”

“那就好办了。”林浩说到，“我们可以將之前为『动態拓扑抑制』模型设计的那个『信息熵梯度』算法，进行改造。让它不再是去计算原子体系的熵，而是去分析每一次对撞后，在那片高温高密的『粒子汤』中，局域熵的分布情况。”

“我的想法是，”他解释道，“『量子玻璃』，作为一种理论上『绝对无序』的状態，它所对应的熵密度，必然是极高的。一个在衰变產物角分布上高度各向同性，同时其诞生区域的熵密度又出现异常峰值的『事件』，就有极大的可能性，是我们正在寻找的那个『幽灵』。”

林浩的“工程思维”，从一个全新的“信息学”维度，为克劳斯的“理论滤网”，又增加了一层坚实的、定量的约束。

一个“几何”的，一个“热力学”的。

两条標准，互为补充，共同构成了一套强大而精准的筛选方案。

接下来的几天，办公室进入了高强度的协同工作状態。

克劳斯负责构建各向同性分析的理论模型，林浩负责將熵密度算法进行改造和优化，而秦川，则负责將他们两人的程序，与“神諭”那庞大而复杂的数据分析框架进行接口適配。

一周后，一套全新的、被他们命名为“幽灵捕手”的数据筛选程序，被正式整合完毕。

在秦川的帮助下，他们將这个程序，部署到了“神諭”专用的、由数万个计算核心组成的后台计算集群上，开始了对那7.5 pb海量歷史数据的“重新打捞”。

计算的过程，是漫长而枯燥的。

他们经歷了一次次的算法优化，一次次的参数调整，一次次的失败和重启。

终於，在连续运行了近七十二个小时后，程序完成了对所有数据的筛选。

控制中心的屏幕上，弹出了最终的结果。

在经过了亿万亿次的数据比对和筛选后，在那片浩瀚如星辰的数据海洋中，程序最终找到了三个，也是仅仅三个，同时满足“高度各向同性”和“局域熵密度异常峰值”这两个苛刻条件的“候选事件”。

林浩、克劳斯和秦川三人，几乎是同时从椅子上站了起来，死死地盯著屏幕上那三个被高亮標记出来的、在数据长河中转瞬即逝的坐標点。

他们的呼吸，都变得急促起来。

那三个微弱的、几乎要被背景噪声淹没的数据点，或许，就是通往一个全新物理学世界的、第一缕微光。