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        但是眾所周知,它很難求解。

        譬如說,假設嘗試模擬空氣湍流,納維-斯托克斯方程就是該領域的巔峰。

        通過解此偏微分方程,可以得知任何時間點的流體運動,并模擬將如何繼續運動或之前是如何運動的。

        但這些計算非常復雜且計算量很大,所以常常依賴超級計算機來進行數學運算。

        而這就是人工智能和智能神經網領域可以發揮作用的地方,它們可以通過使用深度學習來加快解決的速度,將對科學探索和工程應用產生很大的好處。

        桌上稿紙上的幾個問題,都是這方面的,想來是邱成桐留給自己學生的作業,上面還有部分已經寫上了答桉,徐川看的,正是有答桉那部分。

        “這條思路有點意思,通過在傅立葉空間中逼近傅立葉函數,來完成一系列的運算,不過這份答桉并不算完善,缺少了轉換無法降低糾纏性,也就無法精準的得到答桉。”

        稿紙上,一道題目的答桉引起了徐川的興趣。

        對于他來說,這種給研究生或者博士生考核用的問題,可以說一眼就能看出答桉和方法,也能看出答桉中的缺陷和問題。

        但上面的思路的確讓他有些意外,這是他沒想過的一條解決方法。

        這很正常。

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