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“复杂流场预测建模是空气动力研究中的重大问题，多重物理因素的影响下，找一种最优的平衡设计……”
“大家看这里，每一种都是空阻和气压动力常见的影响因素……”
“利用精细化分析计算机神经网络结构的深入分析，能够对每一个影响因素进行阈值的计算，我们设计出了对应的评分体系……”
讲台上，马建泽认真做起了报告。
他做的报告是针对‘多重物理因素影响下的最优平衡性设计’的建模方法。
虽说是‘多重物理因素’，似乎涵盖的范围非常大，实际上，还是限制在空气动力学遇到的应用问题范围之内。
这才正常。
‘多重物理因素’影响的优化建模，都可以说是一个复杂学科了。
这个领域内的每一个问题，都要针对性的进行研究，不存在统一框架可以针对不同问题进行解析。
马建泽讲解的方法，举的实例是‘复杂流场预测’问题。
复杂流场预测建模，是个应用场景广泛的数学物理问题。
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