结果相当惊人。使用完整模型（状态空间维度为 2500）进行参数搜索需要 240 秒，而使用简化模型（200 个快照中的 4 个模式）的版本仅需 6 秒。这意味着速度提高了 40 倍。但请注意，这是一个线性模型，在这种情况下不需要重新线性化。非线性模型的加速可能较小。不过，这只是一个非常初步的实验，进一步的优化是可以想象的。在文献中，类似的加速并不少见。结果也很准确：估计的参数值（在本例中为热源）的误差仅为 0.002%。再次强调：这至少部分归功于模型非常简单的性质。
所有这些并没有告诉我们太多关于 4DCOOL 模型的用途。用于 最近的手机号码数据 实验的示例热扩散模型非常规则，行为良好，而 4DCOOL 模型的拓扑结构和物理场非常复杂。但至少我们现在有了可以运行的软件，可以开始尝试实际的挑战。我们希望很快能找到另一位实习生来完成下一步。
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过去一年，人事方面取得了许多积极的进展。例如，我们迎来了众多新同事，一些资深员工也正在准备成为合伙人。我们庆祝了一系列工作周年纪念活动。我们也与几位同事告别，但这对一个规模更大的团队来说是一个自然而然的过程。由于我们的许多同事都与公司保持着私人关系，因此我们认为有必要概述一下这些进展。