’，我提了你的名字，又说了你在数学系和高频电路课的情况。并且他正好最近手头有组数据卡住了，他说可以让你来试试。”

周日早晨，我第一次走进了化学系的实验楼。

冯·菲舍尔教授坐在靠窗的办公桌后，他抬头看我，目光平静，没有刻意的热情，也没有居高临下的审视。

海因茨·海德里希站在实验台旁，手里拿着一迭打印纸。金发依旧一丝不苟，蓝眼睛里带着温和的学者式专注。

“诺伊曼小姐。”冯·菲舍尔教授开口，没有寒暄，“卢恩说你希望接触一些科研工作，并且具备相应的数学能力。我需要的数据处理助手，不需要了解化学反应的细节，那是我的工作。你需要做的，是把实验数据转化为有意义的数学关系。”

他把一迭纸推到我面前。

“这是一组关于酯类水解反应的数据。在不同温度、不同催化剂浓度条件下，我们测量了反应物浓度随时间的变化。理想情况下，反应速率应遵循阿伦尼乌斯公式和米氏方程的某种变形。但实际数据存在非线性偏离。”

他简要说明了实验条件和需要提取的动力学参数。

“这是研究生一周的工作量，”海因茨在一旁补充“但如果能找到合适的数学变换，可能缩短到两到三天。问题在于，目前的数据处理方式过于依赖经验试错。”

我低头看数据。

密密麻麻的数字，来自七个温度点、五种催化剂浓度、每个条件重复三次、每次采样时间点从三十秒到四小时。总数据点超过两千个。

冯·菲舍尔教授没有给我任何提示。他转回身继续处理手头的文件，海因茨也回到实验台前调整仪器。我被允许留在实验室，是因为他们需要一个能解决问题的人。如果不能解决问题，就不会有第二次机会。

我首先做的是分类。将数据按温度分组，在每个温度组内按催化