北大教授：超级计算机计算性能提升速度是"十年千倍"

李若：基于数据做的所有事儿，目标就是为了构建那个解空间的结构。我们做的每一次实验，做的每一次模拟拿到的那些数据，其实都是在为那个解空间做一次观察。每做一次观察以后，你就会把你对解空间的观察做的更加稍微清晰一点，我们根据正确的一般性原理到小的解空间去解。

董彬：基于数据做微小调整。

李若：不一定是小调节。原则上来说，你把薛定谔方程简化了，那你可以去学势函数，那可不是一个小调节。

杨超：我从应用角度补充一个应用案例。实际应用中还有一个很现实的情况是很多应用领域有实时性的要求，比如短临天气预报，我们要预测1-4小时后的天气，以便及时应对天气的极端变化给生产生活带来的影响。从实时性角度来说，这样的问题传统科学计算手段处理起来难度较大，因为科学计算无论如何还是要解方程，很难在极短时间内完成模拟。机器学习有一个特点是先训练再预测，训练过程可能开销很大，但它预测的过程往往极快，往往比科学计算领域的方法快得多，所以这时候用机器学习的技术，可能能够实实在在解决一些实时性要求比较高的问题。

（编辑：无忧刷机网 - 51刷机网）

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