李嘉鑫忍不住开口问道，“有足够的数据支持，参数范围能缩小，也就是说模型能继续完善？”
“当然！”
张明浩回答的非常肯定，“不止能完善，有些参数还可以计算出偏差极小的数值，但前提是有大量数据填充。”
他说完话音一转，继续道，“这是个非常实际的模型，直接关联半导体器件和衬底，每一个参数取值都是计算出来的。”
“数据量大，也就意味着运算量大，至少需要用到大型计算机。”
“如果单纯只是运算量大还好，但因为牵扯到底层数据变动，牵扯到渐进值问题，还要和原来的数据做对比分析，就需要人工进行分析研究……”
“所耗费的人力、精力也很大……”
“耗时耗力……”
张明浩连续说了一大通，基本都是在说参数修正的难点。
计算量庞大，需要不断使用大型计算机。
分析困难，需要高素质人才做专业的计算研究。
另外，好多的分析计算还是无用功，就需要耗费更多的时间、经历。
会议室的人也都听明白了。
这个研究就像是在纸面上圈定一个极小的范围，然后在纸上随机划线。
当某一条线通过划定的范围，就能够让范围继续缩小，可当范围变得更小，随机划线通过范围的几率也变小。
划线本身，也是不容易的事情。
所以参数范围缩小，也就是模型的完善是个极其耗时耗力的工作。
讲解结束，张明浩走下了讲台。
王长江站起来，拉着张明浩坐在了李嘉鑫旁边，随后三人连续问了起来。
他们还是关注模型完善问题。
一个是有足够多数据填充下，参数范围具体能缩小到什么地步。
再有，完善模型的工作需要多长时间，需要耗费多大的人力、精力等等。
张明浩又详细说了一下。
参数范围当然是能缩小的，但不可能都缩小到直接数值，最终还是有个范围。
实验数据都存在偏差，参数都是分析计算得出来的，偏差只会更大一些。
最终计算结果也会存在一定的波动。
