通過解此偏微分方程，可以得知任何時間點的流運，並模擬將如何繼續運或之前是如何運的。

但這些計算非常複雜且計算量很大，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。

桌上稿紙上的幾個問題，都是這方面的，想來是邱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近傅立葉函數，來完一系列的運算，不過這份答桉並不算完善，缺了轉換無法降低糾纏，也就無法準的得到答桉。”

稿紙上，一道題目的答桉引起了徐川的興趣。

對於他來說，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。

每個人都有自己獨特的思想和思路，哪怕是高斯牛頓重生了，也不敢說自己懂得所有的數學，能找到一個數學難題所有的解決方法。

徐川也從來都不覺得自己拿到了菲爾茲獎就能超越所有人，在數學這一領域，誰都沒有這樣的資格。

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