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譬如说,假设尝试模拟空气湍流,纳维-斯托克斯方程就是该领域的巅峰。

通过解此偏微分方程,可以得知任何时间点的流体运动,并模拟将如何继续运动或之前是如何运动的。

但这些计算非常复杂且计算量很大,所以常常依赖超级计算机来进行数学运算。

而这就是人工智能和智能神经网领域可以发挥作用的地方,它们可以通过使用深度学习来加快解决的速度,将对科学探索和工程应用产生很大的好处。

桌上稿纸上的几个问题,都是这方面的,想来是邱成桐留给自己学生的作业,上面还有部分已经写上了答桉,徐川看的,正是有答桉那部分。

“这条思路有点意思,通过在傅立叶空间中逼近傅立叶函数,来完成一系列的运算,不过这份答桉并不算完善,缺少了转换无法降低纠缠性,也就无法精准的得到答桉。”

稿纸上,一道题目的答桉引起了徐川的兴趣。

对于他来说,这种给研究生或者博士生考核用的问题,可以说一眼就能看出答桉和方法,也能看出答桉中的缺陷和问题。

但上面的思路的确让他有些意外,这是他没想过的一条解决方法。

这很正常。

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