馬塞爾·施密特無論如何都不會想到，多年以後，當人工智慧研究甚至開始占據諾貝爾獎和菲爾茲獎席位的時候，自己只是為了抬槓而脫口而出一句「神經網絡也是數學」將爆火出圈，並被該領域研究人員奉為圭皋。

    甚至施密特本人也在某些安撫服務器機魂的儀式當中成為了被參拜的對象之一。

    但這些都是後話了。

    無論如何，在2004年末這個時間點上，《數學進展》選擇發表一篇與全局優化以及數據模型有關的論文，都屬於是可以讓業內輕微地震的大新聞。

    好在論文的作者之一是上屆菲爾茲獎的得主，而且這還是其有據可查的第一篇合作論文。

    因此業內的關注重點很快就從文章內容本身過渡到了常浩南所關注的研究方向上面——

    大佬在頂級期刊上發表文章，本身就可以引領潮流。

    而追熱點這種事，無論中外，都是絕大多數研究人員都不得不品嘗的特色

    荷蘭，代爾夫特理工大學。

    約瑟夫·布拉特教授正站在一台白光干涉儀前面，神情複雜地翻閱著電腦屏幕上顯示出的一系列測試結果。

    而在距離不遠處，他的學生秦少鋒正在埋頭檢查剛剛被面前設備吐出來的一份測試報告。

    「教授，結果已經對比過了」

    幾分鐘之後，秦少鋒把眼鏡摘掉放到一邊，語氣有些失落地開口說道。

    不過，還沒來得及說出後面的內容，布拉特就提前打斷了他：

    「應該跟前兩次測試都對不上？」

    被直接猜出結果的秦少鋒先是一愣，接著點點頭：

    「同樣的被測樣品，同樣的三維立體測量儀，但是三次測試中的峰谷值差距都在1μm以上，均方根也有0.3μm左右，完全達不到甲方的要求」

    作為一所坐落於低地小國，且所在城市也並不出名的高等學府，代爾夫特理工大學的名氣不僅遠不如哈佛、麻省、牛津這樣的龐然大物，就算是跟隔壁阿姆斯特丹大學相比都遠遠不如。

    不過，它在光學和光學工程方面卻有著相當雄厚的實力。

    而約瑟夫·布拉特，正是該領域最傑出的學者之一。

    他在上世紀70-80年代曾先後供職於飛利浦和ASML，並於1988年轉入學術界，隨後在光學成像、光存儲技術等領域繼續做出了一系列傑出貢獻。

    並且是歐洲光學學會的創始人之一和現任主席。

    目前他正在跟進的項目，就是受泰勒霍普森公司委託開發一種新的非接觸式三坐標測量技術，以對生產面形峰谷（PV）值優於0.1μm的非球面鏡片進行檢測。

    這個精度對基於原子力分析的接觸式測量技術來說並不算誇張，但由於探針需要和工件表面接觸，因此並不適用於某些特別脆弱的光學元器件。

    相比之下，採用干涉法和幾何光線法的非接觸測量顯然要友好得多。

    當然，想要達到跟接觸式測量相當的精度，難度也要高得多。

    面對已經記不清是這幾個月來第幾次的失敗，秦少鋒已經意識到，繼續進行重複性試驗已經沒有太大意義了。

    現在需要的是更換一下思路：

    「是不是考慮重新標定一下設備的公共觀測點，這樣位置偏移誤差或許能縮小一些？」

    他首先提議道。

    面形檢測過程中的誤差主要來源於三個方面：運動軸誤差、探頭誤差和位置偏移誤差。

    前兩者對於接觸法和非接觸法來說並沒有太大差別，因此非接觸法的精度問題主要就出現在位置偏移誤差上面——

    由於沒有一個可以直接接觸型面，並直接確定測量參考原點的探頭，所以非接觸設備捕獲到的誤差數據，本質上相當於面型誤差和位置偏移誤差的疊加。

    只有通過算法分離掉後者，才能得到相對精確的結果。

    所以秦少鋒的思路其實是沒錯的。

    但重新標定觀測點這個辦法

    基本相當於電腦出故障以後的「重啟一下試試」。

    算是實在找不出具體原因之後，帶著點玄學色彩的嘗試。