“呵，果然让陈师兄说中了，想走捷径，门儿都没有。”
他低声自语。
不能硬解，那就只能换个思路。
问题的核心，是信息不足。
而他手里唯一被忽略的额外信息，就是物理定律本身的约束——Kramers-Kronig关系。
他意识到，K-K关系在这里不应该被当作一个简单的“变换工具”，而是一个必须被严格遵守的“物理先验”。
他的最终答案，无论如何都必须满足这个约束。
那么，解题的思路就从“一步到位的求解”，变成了“戴着镣铐的寻找”。
也就是，建立一个本身就满足K-K约束的理论模型，然后通过迭代优化的方法，去寻找一组最优的模型参数，让这个模型产生的结果，去无限逼近那份带噪声的实验数据。
这，才是解决这类反演问题的正道。
而这整个算法的核心，就是那个在模拟空间里让他碰壁的幽灵——
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