「接下來就計劃生成大約200組不同的幾何模型，利用你的演算法進行平行計算，預測它們的噪音水平，然後透過遺傳演算法或者神經網路代理模型，去尋找一個噪音最低的最優解。」
馮致遠在副駕駛回頭補充道：「這雖然是個笨辦法，但在工業界是最穩妥的，只要算力跟得上，哪怕試錯也能試出一個比現在好得多的構型。我們預計，大概需要兩個月的時間，能把噪音降低3到5個分貝。」
「兩個月，3—5分貝————」
林葉看著方案書上那密密麻麻的引數矩陣，手指輕輕敲擊著紙面。
這個方案確實很穩，是典型的暴力破解。
有了精準的模擬工具，用算力換效能，確實是最乾脆最直接的方法。
但是————
他覺得這種方法，不夠好！
也不夠優雅！
林葉合上了那份厚厚的方案書，抬起頭，眼神中帶著一絲不易察覺的抗拒。
「李叔叔，還有馮叔叔。」林葉緩緩開口，「恕我直言，目前工業界在解決這類氣動外形最佳化問題時，難道都是採用這種————比較笨」的方法嗎？我是說，透過大量的引數掃描來碰運氣？」
李衛國聽出了林葉話語中的那一絲少年心氣，但他並沒有生氣，反而笑著點了點頭，坦誠地說道：「沒錯，這就是目前的行業現狀。不僅是我們國內，哪怕是國外，比如波音。空客，甚至是NASA，在面對這種複雜的非線性氣動聲學問題時，這也是最主流最穩妥的標準作業程式。」
「這個方法在業內的話，一般被稱為基於代理模型的最佳化。」
「雖然看起來笨，但它有效。」李衛國指了指方案書，「就像是飽和式打擊，只要我們的火力足夠多，覆蓋面足夠廣，總能擊中目標。」
馮致遠在一旁補充道：「而且，林葉啊，這也是我們為什麼要特意把你請來的原因。」
「這種方法雖然依賴計算機的暴力計算，但它極其依賴初始引數的選擇。如果我們選定的這五個引數一開始就選錯了方向，或者範圍劃定得不對，那就算算上一萬年，計算機也找不到最優解。」
馮致遠轉過頭，笑著對林葉說道：「計算機是死的，它沒有物理直覺，但你的物理直覺，我可是見過了，所以我們也是希望你能夠在接下來的工作中，利用你的那種直覺來幫一幫咱們。」
這幾天，他也是專門找到了周文淵，好好了解了一下林葉的能力為什麼這麼強，於是乎周文淵也告訴了他，林葉在他們之前的那個專案組中究竟發揮了多麼巨大的作用。
而他們也得到了一致的結論，那就是林葉的直覺，強大的可怕。
他似乎總能夠找到正確的方向，甚至不需要怎麼試錯。
這種能力，是獨屬於這種超級天才的，老天爺垂青。
聽著馮致遠的話，林葉算是明白了。
這就像是在玩一個尋寶遊戲，計算機負責挖土，而他負責告訴計算機在哪兒挖。
雖然這聽起來很合理，也很受重視，但對於習慣了用數學公式直擊本質的林葉來說，這依然不夠優雅。
「可是————」林葉皺了皺眉，提出了那個在他看來更符合邏輯的疑問，「既然我們已經有了控制流體運動的納維—斯托克斯方程，也有了描述聲音傳播的波動方程。為什麼不能直接從數學上推匯出來呢？」
「比如，我們設定一個噪音最小的目標函式，然後像解方程一樣，直接反向求出螺旋槳應該長什麼樣？為什麼非要正向去試錯？」
聽到這個問題，李衛國和馮致遠對視了一眼，隨即都苦笑了起來。
「反向設計————或者說氣動聲學的伴隨方法？」李衛國感嘆了一聲，「林葉啊，你這一問，直接問到了咱們這個領域的天花板上了。」
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