盘的声音不再像之前那般狂风暴雨，而是变得沉稳、精准，富有节奏感。
他没有从头写起，而是引入了科学计算库SciPy中的优化模块least_squares。
import numpy as np
from scipy.fftpack import fft， ifft
from scipy.optimize import least_squares
“他好像想明白什么了……”
刘伟敏锐地捕捉到了这一点，“看他的气质都不一样了，好像胸有成竹似的。”
大导演并没说错，此时林允宁的思路清晰无比：
第一步，先对包含噪声的实验数据进行傅里叶变换。
第二步，利用K-K关系（希尔伯特变换）构建物理响应的复数模型。
第三步，将理论模型卷积上仪器响应函数。
第四步，在频域中，将理论结果与实验数据进行比对，计算它们的加权“卡方残差”。
第五步，通过加权最小二乘法，不断优化理论模型的初始参数，直到缩减卡方（χ²/自由度）≈1为止。
这是一个完美的闭环。
他定义了一个目标函数，其输入是待求解的模型参数，输出是理论模型与实验数据之间的残差。
在这个目标函数内部，K-K约束被作为模型的固有属性嵌入其中。
然后，他将这个复杂的、非线性的优化问题，直接扔给了身经百战的least_squares求解器。
这是一种极为现代且高效的科研思维——将物理问题精准地抽象为数学模型，然后交给最专业的工具去求解。
他写完代码，设置好初始参数，按下了运行键。
笔记本的风扇再次发出轻微的嗡鸣。
这一次，屏幕的控制台上，一行行日志飞速滚过：
Iteration 1: Chi-squared = 152.78
Iteration 2: Chi-squared = 45.12
...
Iteration 17: Chi-squared = 0.03
Convergence reached.
代表着误差的数值，以肉眼可见的速度，稳定地、不可阻挡地向零逼近。
这
…。。