“什么意思？”段维凑过来，眉头拧紧，“这批试剂上周刚质检过，没问题啊。”
“质检是宏观指标，但我们的清洗框架对微观扰动更敏感。”
程竞星调出W12窗口清洗前后的对比图。
“你们看，清洗前信噪比是1.4，清洗后拉到了5.9，看起来和其他窗口一样‘干净’。”
她鼠标一划，把网络结构图放大。
“但如果把扰动超限的警告叠加进去，就会发现。”
“这个窗口里保留下来的三条‘强连接’，恰好位于广义特征向量线性相关性急剧恶化的区间。”
她转过头，迎上段维的视线：
“也就是说，这三条边，很可能是Riesz基失效导致的伪模投影，而不是真实的生物调控关系。”
“如果不加这个检测，我们会把它当成有效结果写进报告。”
实验室里一片死寂。
几秒钟后，段维脸色沉了下来：“把这六个样本挑出来，重新用备用试剂跑一遍。”
半小时后，复测结果出来。
W12窗口中那三条强连接彻底消失，剩余结构与理论预期完全一致。
关明杰盯着屏幕看了半天。
“好家伙……你这哪是清洗数据，简直是给数据做‘断层扫描’。”
他转头看向段维。
“要是没有这个报警，这批数据投出去……”
“审稿人万一用更精细的模型复现不出来，这篇直接进垃圾桶。”
段维深吸一口气。
要是这样。
他们这段时间的努力全白费了。
“你是怎么做到的？”他看向程竞星，问道。
程竞星活动了下因为接连敲键盘而有些发僵的手指，身体放松地靠在椅子上。
“是我老师之前提过的一个想法。”
“他跟我说，非自伴算子在边界控制问题里最怕的不是扰动本身。”
“而是扰动将系统的'稳固性'推到边界之外，Riesz基的稳定性是有范围的。”
“一旦越过那个边界，投影出来的结果看起来干净，但干净得不可靠。”
她把刚才那个报警窗口调出来，重新拉到最大。
“所以我就在清洗框架后面加了一个独立的检测模块。”
“不参与主流程计算，只实时跟踪外部变量对应的扰动范数有没有超过老师给的那个阈值。”
“这个模块本身是用算子谱理论写的，不是传统的统计方法。”
“简单来说就是——
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