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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。
“先,我们先前讨论的这个式子2。12……”李牧另外一只手指了指ppt上面的式2。12,“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。
【dJ(v)(t)∈s,dJ(v)(t)∈s,sΩdJ(v)(t)……】
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?·z=o的拉格朗日乘子λ∈h1o(Ω),很明显,问题(3。3)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,一会儿就过了他们思考的度,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?
为什么那个?·gqdx=o啊?
为什么……
他们此时仿佛有一万个为什么,甚至看着gqdx能自动看成gdx——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cg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”。
但是对于有的人来说,想出这种巧却无比的轻松。
而显然,李牧就属于后者。
想到这里,两位教授都不禁摇摇头。
这样的头脑,是连他们都要羡慕的,然而却又羡慕不来。
林尧转过头,看向了他的那些研究生们,想要让他们向学弟学习学习,结果看到这些研究生们的脸上还是一副“我是谁?我在哪?”的模样,最后摇摇头,放弃了。
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