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六月末、七月初，高能所物理中心非常的忙碌。
好多工作人员都保持996的状态，目的就是在ichep会议前，完成小型实验的‘偏差度’计算，并得到结果。
在对‘偏差度数值’有了解以后，计算中心里，包括曹孟波、崔凯文，也包括副主任鲍贺星都非常感兴趣。
高能物理会议和计算中心关系不大，但有了全新的成果，尤其是牵扯到粒子研究的成果，也可以到会议上进行发布。
在chep会议上，计算中心有过一次成为焦点的感觉。
其他高能物理机构全都在关注他们对于实验的分析结果，他们成为了会议上的核心焦点，好多原本高傲的同行们，都主动过来探讨分析算法以及分析结果的问题。
现在要进行高能物理会议，也能拿出一项分析成果，不就再次证明了计算中心的实力、水平？
偏差度，是偏差分析的一个综合性指数。
这个指数并不需要重复性的计算，只需要在评估偏差计算的过程中，嵌入个记录数字并输入的代码。
最后，再进行汇总计算。
在拥有偏差分析算法的基础上，偏差度计算相对还是很容易的，只要对偏差度数值有理解，就可以在算法基础上进行修改，就能得到偏差度的输出数值。
计算中心连续忙碌十几天，终于完成了小型实验偏差分析的算法修改。
然后他们进行了第一次的分析计算。
那是以去年的一次实验数据为基础进行的分析，最终测定出的偏差度是‘0.0639%’。
实验偏差分析结果并没有出现明显的异常现象。
很快，他们就进行了第二次实验分析。
这次测定到的偏差分析结果出现了‘区域性粒子断层现象’，也就是在一个小区域内，粒子数量异常的稀少。
物理中心把这种现象归在‘空气粒子干扰’上。
当看到了分析图像结果以后，崔凯文、鲍贺星下意识就觉得，偏差度肯定会很高，但测定到的结果却出乎意料。
“0.0593？”
“比上一次还低？”
“不是计算出错了吧？”
“那不可能，我们只是添加了一個偏差度积累计算的模块，偏差度是一个积累的数据，又怎么会出现错误？”
偏差度是一个积累的数据。
每一次偏差评估计算，都会让偏差度有极为微小的增长。
这样慢慢积累增大的数据，即便中途出现一些计算数值偏大或偏小的情况，也不会对最终结果造成太大影响。
崔凯文让人检查下计算中途数据是否存在异常，结果发现‘粒子数量稀少’区域，输出的偏差度计算数据比其他区域大上几十、上百倍。
但是，整体计算输出的‘偏差度’，依旧比上一次实验的分析结果数值低。
然后，他们进行了第三次分析计算。
这次偏差分析数据没有任何异常结果，但偏差度却达到了‘0.0691%’。
三次实验分析结果，计算中心就召开了一次讨论会议。
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