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议室里,再次陷入了寂静。但这一次的寂静,与之前不同。空气中,开始弥漫着一股名为“狂热”的味道。

钱振华院士的呼吸已经变得无比粗重,他死死地盯着高斯宇,眼神中充满了震撼。他不是没想过用计算机辅助设计,但高斯宇提出的这种“让AI自我进化来寻找答案”的思路,完全超出了他的想象!这根本就不是同一个维度的思考方式!

“好……好……好一个‘活’的解决方案!”钱振华连说三个“好”字,他猛地拿起桌上的笔,在面前的笔记本上奋笔疾书,仿佛生怕错过了任何一个灵感的火花。

而这,仅仅只是一个开始。

接下来的一个小时,彻底变成了高斯宇的个人表演秀,和钱振华院士的“学术追星”现场。

会议室的气氛,开始以前所未有的速度升温。

钱振华院士彻底放开了,他将自己和他的团队,在过去几十年研究中遇到的、那些最顶尖、最前沿、最令人头疼的难题,如同倒豆子一般,一个接一个地抛了出来。

“高斯宇同学!关于‘带状轴模’(GAM)和‘测地声模’(GAM)在湍流抑制中的非线性耦合效应,我们始终无法建立一个精确的数学模型,你有什么看法?”

高斯宇几乎是秒答:“钱老,您和您的团队,陷入了一个误区。你们一直试图用纳维-斯托克斯方程的变体去描述它,但等离子体湍流的本质,更接近于‘元胞自动机’的混沌演化。它的行为在宏观上看似随机,但在更深层次的逻辑规则下,是确定的。我这里有一套基于‘李雅普诺夫指数’的混沌同步算法,可以直接预测并利用这种非线性效应,将其从一个‘麻烦’,变成一个增强约束的‘工具’。”

说着,他直接在面前的战术平板上,写下了一连串让钱振华感到既熟悉又陌生的方程。每一个方程,都像一扇窗,为钱振华打开了一个全新的世界。

“……那……那高能阿尔法粒子的逃逸问题呢?在能量达到3.5兆电子伏特时,它的量子隧穿概率会急剧增加,这对第一壁的损伤是致命的!”钱振华的声音已经带上了一丝颤音,他像一个溺水者,抓住了一根救命稻草。

高斯宇淡然一笑:“量子隧穿,本身就是时空不确定性的体现。既然无法完全阻止,为何不加以引导?我们可以通过设计一种特殊的‘波纹’磁场,在逃逸粒子最可能出现的位置,制造一个微型的‘磁场势阱’。这就像在悬崖边上修一条缓坡,让它顺着我们设计的轨道,安全地滑向偏滤器,而不

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