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“你……继续说!”

听到林尧教授的要求,李牧也没有废话,起身离开了座位,走到了黑板前。

拿起了粉笔,他便开始写了起来。

“首先,我们先前讨论的这个式子

.

……”李牧另外一只手指了指

上面的式

.

,“它其实可以等价地重新表述为——”

他一边说着,一边在黑板上写下新的式子。

(

)(

)∈

(

)(

)∈

,∫Ω

(

)(

)……】

看到他新写下的式子,林尧和吴孟源也都离开了他们的座位,然后凑了上去,方便自己看得更清晰一些。

当然,更关键的是,李牧这新改写的式子,就已经让他们眼前为之一亮了。

“再然后是……”

“引入约束?·

=

的拉格朗日乘子λ∈

(Ω),很明显,问题(

.

)等价于下面的鞍点问题……”

……

时间一分一秒的过去,而占了一面墙的黑板,也逐渐在李牧的演算中被填满了空白。

两位教授的眉头紧皱着,显然是陷入到了思考之中。

而那些研究生们则越发地茫然起来。

一开始他们还能够看懂,但是架不住李牧写的快啊,一会儿就超过了他们思考的速度,并且还让他们望尘莫及。

这个东西为什么实际上是个斯托克斯式的问题啊?

为什么那個?·

=

啊?

为什么……

他们此时仿佛有一万个为什么,甚至看着

能自动看成

——狗东西……

但李牧也完全没有解释,只是在那里推导,而大概也就两位教授还能够跟上他的节奏。

研究生们欲哭无泪,为什么他们要跑到这个课题组来啊!

为什么偏偏让他们遇上了这种猛人啊?

最后,咽下泪,然后老老实实地拿出手机,等着李牧写完之后再拍下来,回去该研究就研究。

就这样,直到整面黑板刚好写完,李牧也终于放下了粉笔。

拍了拍手上的粉笔灰,然后他抬起头重新看了一遍。

推导过程没有任何问题,也基本上将他想要写的东西都写了出来。

脑海计算机在数学上的优势,在这种过程的推导中发挥的淋漓尽致。

“就是这样了,我就是觉得,针对这种非线性问题,以非精确但是有效的方法来对方程进行计算,应该是更有效的。”

“特别是在

共轭梯度算法中。”

一边听着李牧的讲述,一边看着黑板上那满满的过程。

而且板书还做得这么优秀,不论是字体还是整体的布局看起来十分的令人舒服,有一种计算机的精确感。

林尧和吴孟源此时此刻,都不由在心中一叹。

对于这样的学生,他们还有什么说法呢?

就更不用说李牧给出的这个方法,又一次把他们的问题给解决了。

干净彻底。

直到完全吸纳了所有的内容后,林尧忍不住地伸出了手,然后鼓起了掌。

“很好,很不错。”

“这可何止不错啊……”

而吴孟源摇摇头,口中忍不住地感慨。

李牧给出的这个方法,不难,甚至可以说在技术上没有多么艰深的知识点,但胜就胜在在巧。

而想要发现这种“巧”,那就只能看个人的脑子了。

有的人想一辈子,可能都想不出来这种“巧”。

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