“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路結構的深入分析，能夠對每一個影響因素進行閾值的計算，我們設計出了對映的評分體系”
講臺上，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’，似乎函蓋的範圍非常大，實際上，還是限制在空氣動力學遇到的應用問題範圍之內。
這才正常。
‘多重物理因素’影響的最佳化建模，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，舉的例項是‘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‘航空發動機最佳化’問題。
航空發動機最佳化是透過分析葉片幾何特徵和氣動壓力的關係，去最佳化壓氣機葉片的設計，從而實現流場特性的即時預測，其中包含了很多的干擾因素。
若是能有一套最最佳化的數學模型，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效能。
馬建澤先是以模組化檢視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。
他的方法是把各種干擾因素列出來，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，評分體系也是整個研究的核心。
馬建澤重點講的也是評分體系。
有了評分體系之後，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系，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‘閾值局域’。
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系就能解決的。
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？”
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