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肖宿没察觉许铭的崩溃，他把笔记本电脑转过来，打开了一个新的代码窗口。
手指快速在键盘上飞舞。
许铭站在旁边目瞪口呆的看著。
他不是第一次看肖宿写代码，但之前他是旁观者，而这次，他手里攥著的是自己三个多月的心血。
看著肖宿一行一行地把它重构掉，这种感觉复杂极了。
有被碾压的挫败，也有一种奇怪的安心。
就像一个在森林里迷路了很久的人，忽然听见头顶传来了直升机的声音。
肖宿的动作很快，几乎没有停顿。
他先重写了电子密度分布的初始化函数，原来的代码是读取原子坐標后直接构造距离矩阵，他改成先调用一个基组库，用最小基组做一个近似的初始电子密度估计。
然后他开始写辛流形构造的部分，这是整个几何映射的核心。
许铭看到肖宿定义了一个叫electrondensitymanifold的类，里面有十几个成员函数，其中最关键的是一个叫findsaddlepoints的函数，输入的是电子密度分布，输出的是一组鞍点的位置和类型。
“电子密度的鞍点连起来，就是拉格朗日子流形的骨架。”
肖宿说这句话的时候手没停，“你们原来用原子核坐標直接构造流形，相当於跳过了找鞍点这一步。”
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这就像你要画一条山脉的轮廓，可是你不画山峰和山谷，直接就画了一个圈，两者根本不一样。
许铭盯著屏幕上那行findsaddlepoints的实现。
算法逻辑比他预想的简洁，核心是一个基於梯度下降的鞍点搜索，加上一个去重和分类的后处理，大约只有六十行代码。
他们之前花了两周时间写的辛流形构造代码，就这样，被这六十行替掉了。
接著是群表示分解模块，肖宿没有大改原来的代码结构，而是在入口处加了一个適配器函数，函数名是selectsymmetrygroup，输入分子类型，输出对应的点群。
“水分子，c2v氨，c3v甲烷，td苯，d6h，”
他一边写一边说，“常用分子的点群是已知的，可以直接查表，遇到新分子后，根据原子坐標自动判断点群的算法也不复杂，后面可以再加。”
適配器函数的最后一行，是根据点群选择对应的不可约表示分解算法。
原来的su（2）分解代码被保留了下来，但放到了一个分支里。
肖宿打完最后一行，把笔记本电脑转回给许铭。
“可以了。”
许铭呆呆的接过电脑，整个人都还没缓过劲来。
屏幕上那些简洁到近乎优雅的代码安安静静地躺著，每一行的功能都清晰可辨。
就这么解决了！
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