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第203章 他真是个可怕的细控（第2页）
前排教授也频频点头，笔尖在笔记本上沙沙疾书。
学生们也惊叹于高深的学术知识竟能以这般鲜活的方式扎根脑海。
评审教授们大眼瞪小眼，眼中满是惊讶和思索。
他们习惯了用严谨晦涩的学术语言授课！
此刻却见楚衍以火锅漏勺等生动比喻，三言两语便将复杂理论剖析得清晰透彻。
那些在课堂上需要反复讲解的磁约束，湍流效应等概念。
经楚衍具象化阐述后，竟变得通俗易懂。
学生们专注的神情，飞速记录的动作，无声印证着这种讲解方式的高效。
他们意识到，学术知识的传递或许需要更多元，更贴近生活的表达，才能真正让知识入脑入心。
“楚衍，如果将实时能源参数纳入GTC程序变量后，如何在确保计算精度的同时，突破现有服务器集群的算力瓶颈？”
一位教授推了推眼镜，率先发问。
“传统全域精细建模在高参数计算中存在效率瓶颈，我们需要采用分区计算策略。”
“将托卡马克装置的核心反应区与边缘过渡区进行区分，对核心区采用量子加速的高阶有限元算法，确保关键区域数据的精确性。”
“边缘区则运用降维模型与数据插值技术，在可接受误差范围内降低计算复杂度。”
楚衍开始详细阐述，
“通过动态优先级调度系统，实时监测等离子体湍流强度，将算力资源集中分配到物理过程剧烈的区域。”
“同时引入自适应网格加密技术，根据模拟过程中物理量梯度变化，动态调整网格密度，避免冗余计算。”
“在数据存储方面，采用稀疏矩阵压缩算法与增量式存储策略，可减少70%以上的内存占用。”
楚衍认真道。
这番专业解答让在场教授们神色凝重。
他们从未想过能从计算架构层面系统性解决算力问题。
“基于这个思路，我可以对现有模型进行模块化重构。”
“然后将能源参数接口独立出来，通过建立参数敏感度矩阵，筛选出关键变量进行重点计算！”
袁海激动得手指发颤，立即接过话头。
楚衍直接抓起白板旁的黑笔。
他手腕翻飞，公式与示意图在白板上迅速铺展
拓扑结构的变换曲线，量子计算加速的数据流模型，自适应网格的动态调整算法。
原本晦涩的理论在他笔下化作清晰的脉络。
后排学生纷纷踮脚张望。
前排教授们不自觉地倾身向前。
目光紧锁着白板上不断延伸的推导过程。
与此同时，直播界面的弹幕以每秒上百条的速度疯狂刷新。
【救命！这是什么神仙讲解！公式都会轻功了！】
【建议楚衍出本书！我跪着学！】
【突然明白为什么说科学是浪漫的了】
【前面的醒醒！这是核聚变！人类未来的能源！】
【完了完了，我一个文科生居然看得热血沸腾】
讨论热度持续攀升，实时在线人数突破十万。
当楚衍开始绘制计算架构的优化方案时，一条金色弹幕突然置顶。
【主播能不能讲讲，分区计算的误差补偿机制具体怎么实现？】
