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第一百六十七章 你还说不是否定他的研究!

从大学讲师到首席院士  | 作者:网络收集|  2026-01-14 15:21:31 | TXT下载 | ZIP下载

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  巴克马斯特,麻省理工大学教授,‘拉马努金奖’获得者,阿迈瑞肯国家科学院院士。

  他是偏微分方程应用领域非常有名的专家,也是公认NS方程研究应用领域的权威,一直致力于NS方程理论应用的研究。

  早在五年前,巴克马斯特就开始尝试对于NS方程研究的主要方法是否能够成功,进行了质疑和挑战,并发表了自己和同事一起研究的成果。

  当时的成果还不完善,只是论证‘在特定的假设下,NS方程对物理世界的描述的不一致性’。

  现在的这篇研究成果,则是在‘允许NS方程解集粗糙’的情况下,证明NS方程的输出不合理,也就是偏差值过大、不具稳定性。

  举个例子来说明,比如,某一个参数调整为5,输出的数值是10;参数调整到6,输出的数值变成了60;参数调整到7,输出的数值又变成了11,输出的数值,并没有跟着参数缓慢的变动而变动,而是出现波动较大的情况。

  这就是偏差值过大,不具稳定性。

  在‘允许NS方程解集粗糙’的情况下,方程输出的数值不具稳定性,一定程度上就可以推断,方程本身也存在不稳定的情况,也就是一定程度上否证了NS方程解集的光滑性。

  巴克马斯特本人还接受了采访,他解释道,“光滑解集用来表述物理世界是完备的,但是数学上讲,他们并不一定总是存在。”

  “很多时候,我们只能用粗糙解集来对方程进行研究,也就是弱解。”

  “就像是进行脸部的素描,每一条线并不一定画在固定位置上,但整体趋向是固定的。”

  “如果脸庞的线画在了鼻子上,我们认为,就不是成功的素描,而是出现了低级错误。”

  “如果在弱解集上出现这种错误,那么就可以认为,光滑解集,一定程度上,也是不完备(光滑)的。”

  巴克马斯特接受采访的解释,逻辑是否合理还是要看个人判断,但他所做的证明却是逻辑严谨的。

  王浩下载了论文的原版,仔细看了两个多小时,也没有找出其中的问题。

  至于推导细节,能登上数学类顶级学术期刊,要经过两轮的审稿,几乎不可能出现类似的低级错误。

  “不可能啊!”

  王浩眉头紧皱的思考着,“过程不可能有错,逻辑上也没有问题……”

  “难道证明是正确的?”

  “这不可能!”

  如果巴克马斯特的论证是正确的,就代表他的研究是错误的。

  这怎么可能呢?

  人脑思维可能出错,但系统对知识灵感的判定,还赶不上巴克马斯特的逻辑严谨吗?

  或者说,巴克马斯特超越了系统?

  “不可能!”

  王浩决心和这篇论文杠上了,他又从头到尾审视了一遍,却依旧找不出任何问题,干脆就建立了个任务——

  【任务四】

  【研究项目名称:找出巴克马斯特研究的问题(难度:C)。】

  【灵感值:0。】

  “!!”

  “难度C?不愧是NS方程公认的顶级专家啊!”

  王浩看着任务难度都被惊住了,他只是找一篇研究论文中的问题,结果难度竟然赶上了一个研究,也怪不得他审视了三个小时,什么也发现不了。

  这个问题让巴克马斯特自己来找,估计他自己都找不到吧!

  ……

  巴克马斯特的研究影响力确实很大。

  虽然没有到国际数学界震动的程度,但和偏微分方程、NS方程研究有关的学者,都会看他的论文,甚至一些运用到NS方程的学者也都会看他的论文。

  包括一些空气动力学,流体力学研究的学者,也包括应用领域的专家。

  等等。

  巴克马斯特的研究一定程度上否定了NS方程。

  事实上,每年都会有很多研究去否定NS方程,但这一次是巴克马斯特,NS方程研究领域公认的顶级专家。

  另外,巴克马斯特的论文发表在了《基础数学与应用数学》上,权威期刊自然是有一定说服力的。

  再然后,他的论文证明逻辑严谨。

  当所有人都没有发现问题,就会感到非常惊奇了,有人甚至提出要根据巴克马斯特的研究,去找到NS方程不平滑的现实例证。

  当然大部分人还是冷静的。

  很多时候,数学逻辑和物理现实还是存在差异,因为在应用方面来说,只要使用的工具是有效的,并不需要证明它永远有效。

  现在还只是数学界的理论研究,论文中也没有百分之百否定NS方程,只是通过对粗糙解集的研究,来论证NS方程可能存在无效的情况。

  对王浩来说,情况就不是这样了。

  巴克马斯特的研究和他的研究直接冲突,他必须要找到对方的错误之处,否则就等于否定了自己的研究。

  王浩去上课了。

  上课能大幅度增加灵感值。

  C级难度的研究,往往一节课就可能积满100点灵感值,他的课程还是《现代偏微分方程》,和NS方程的研究关联性很强。

  这是学期末的最后一堂课。

  王浩对内容讲解的非常细致,最后还对于整个课程进行了梳理,让学生们对于课程整体更加的了解。

  这能帮助他们对于内容有个深刻的认识,而不只是知道一些基础的数学方法应用。

  一堂课,两个课时下来。

  【灵感值:37。】

  “很少啊!”

  这节课带来的灵感值意外的少

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