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“林翀,文明协同发展虽有成效,可宇宙奥秘无穷,咱得持续探索新领域。
咋用数学指引方向?”
探索规划员发问。
林翀目光坚定,“数学家们,宇宙探索无止境。
思考下,咋借数学开拓新探索路径。”
擅长探索路径规划的数学家发言,“用图论算法。
把宇宙区域当节点,探索难度等当边权重,找最优探索路线。”
“咋确定节点和权重?探索中有变数咋办?”
有人疑惑。
“依现有宇宙认知定节点,据环境、资源等因素设权重。
对变数,用动态规划适时调整路线。”
数学家解释。
于是,数学家们依据宇宙信息,构建图论模型。
“节点和权重确定,图论模型初步建成,开始找最优路线。”
寻找路线时,“林翀,部分区域信息少,影响权重设定和路线规划,咋整?”
林翀思索后说,“结合已有数据推测,或用模糊数学处理不确定信息,让规划更合理。”
精通模糊数学的数学家点头,“明白,用模糊集描述不确定因素,优化权重和路线规划。”
经模糊数学优化,“最优探索路线算出,考虑了不确定性,为探索提供方向指引。”
此时,“林翀,探索新领域需新技术。
咋用数学助力新技术研发?”
技术研发负责人问。
林翀道,“数学家们,新技术是探索关键。
从数学角度找助力研发的办法。”
擅长数值模拟的数学家提议,“用数值模拟。
建数学模型模拟新技术原理和性能,提前优化设计。”
“咋建模型?咋保证模拟结果可靠?”
有人追问。
“依新技术理论基础建模,用实验数据校准模型参数。
多验证模拟结果,保证可靠性。”
数学家解答。
于是,针对探索所需新技术,建立数值模拟模型。
“模型建好,开始模拟新技术性能,为研发提供参考。”
模拟过程中,“林翀,模拟结果与预期有偏差,咋调整模型?”
林翀思考后说,“分析偏差原因,是参数问题就调整参数,是模型结构问题就优化结构。”
数学家们深入分析,调整模型。
“模型调整完毕,重新模拟,结果更接近预期,对研发帮助大。”
与此同时,“林翀,探索新领域风险多。
咋用数学评估和管控风险?”
风险管控专员问。
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