「複雜流場預測建模是空氣動力研究中的重大問題，多重物理因素的影響下，找一種最優的平衡設計……」
「大家看這裡，每一種都是空阻和氣壓動力常見的影響因素……」
「利用精細化分析計算機神經網絡結構的深入分析，能夠對每一個影響因素進行閾值的計算，我們設計出了對應的評分體係……」
講台上，馬建澤認真做起了報告。
他做的報告是針對『多重物理因素影響下的最優平衡性設計』的建模方法。
雖說是『多重物理因素』，似乎涵蓋的範圍非常大，實際上，還是限製在空氣動力學遇到的應用問題範圍之內。
這才正常。
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『多重物理因素』影響的優化建模，都可以說是一個複雜學科了。
這個領域內的每一個問題，都要針對性的進行研究，不存在統一框架可以針對不同問題進行解析。
馬建澤講解的方法，舉的實例是『複雜流場預測』問題。
複雜流場預測建模，是個應用場景廣泛的數學物理問題。
馬建澤是空氣動力學專家，他的研究圍繞航空領域展開，報告中所列舉的物理影響因素，針對的也都是『航空發動機優化』問題。
航空發動機優化是通過分析葉片幾何特徵和氣動壓力的關係，去優化壓氣機葉片的設計，從而實現流場特性的實時預測，其中包含了很多的乾擾因素。
若是能有一套最優化的數學模型，就會降低葉片設計製造中的實驗修正難度，並提升航空發動機的性能。
馬建澤先是以模塊化視圖做數學模型搭建方法的講解，隨後就說起一個個步驟的細節化內容。
他的方法是把各種乾擾因素列出來，然後一一進行閾值分析。
下一步是對每一個因素的影響閾值進行評分，評分體係也是整個研究的核心。
馬建澤重點講的也是評分體係。
有了評分體係之後，各個影響因素圈定的閾值就可以做直接性的數值對比，一步步的就能得出『最優方案』。
會場內，很多學者都在認真的聽。
張明浩拿著筆，正在本子上寫寫畫畫，他已經處在半聽不聽的狀態。
在馬建澤以模組介紹研究方法的時候，他就已經發現了問題，以影響因素的閾值分析來建立評分體係，根本是不切實際的。
針對多重物理影響因素下搭建數學框架的問題，他的研究方法是利用《正確感知》分析每一個部分的『閾值區域』。
下一步是疊加在一起，並以《正確感知》找出最優框架。
其中最重要的是《正確感知》，而不是研究方法，常規方法也可以找出最優框架，但其難度可不是一個依靠數學計算機分析的評分體係就能解決的。
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方法錯了，最終結論肯定是錯的。
張明浩正對照幕壁上列出的影響因素閾值，找『最優框架』的一個反例。
孟國慶注意到他在動筆寫東西，頓時疑惑問道，「你在寫什麼？」
「找個反例。」
「反例？你的意思是說他研究出的最優框架是錯的？」
「當然是錯的。」
「他還沒講完啊？你怎麼發現的？」孟國慶很是不解。
他擰著眉頭，繼續說道，「而且，找反例也不容易吧？如果很容易找到，他們早就發現問題了。」
「我就試試。」
張明浩不在意的笑了笑。
馬建澤的報告很長，中途有些內容都直接跳過，也花費了一個小時才講完。
報告講完就到了提問的環節，會場依舊是一片安靜。
沒有掌聲，也沒有提問。
前排的評審們都有些撓頭，主要是報告內容太複雜。
複雜流體預測建模，本來就很複雜，『最優評分體係』牽扯計算機輔助計算，誰也沒辦法判斷其準確性。
「那個評分體係很有意思！」
前排的評審專家小聲說道，「整體來看沒有問題，但是否是『最優』，隻有通過無數次實驗才能驗證。」
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