“哪儿那么快！”

    系统疯狂抗议，“走流程也需要时间，你以为跟你刷花呗似的，一下子就出来了。”

    唉时间。

    不知道是十五个工作日，还是三十个自然日。

    这么长的时间，都够他生推公式，找点数据来验证了。

    脑子想着，手就动了起来。

    那个位于湍流建模底层的漂亮公式，出现在屏幕上。

    云涌盯着它开始思考。

    “其实我以前帮兰雪师姐跑数据，搞过公式适配。”

    纯理论的数学公式，到了具体的应用问题，就得不停调整参数，不断变更模型。

    过程是痛苦的，思路是清晰的。

    云涌也算在过去的经验里，吸取了教训。

    “你说，师兄是怎么把这个公式，改成适配可控核聚变的？”

    系统生硬的回：“不知道。”

    云涌继续猜：“宇宙湍流和边缘湍流，差距那么大，他至少得进行机制重构吧？”

    系统敷衍的答：“不清楚。”

    拒绝沟通，也阻止不了云涌单方面强行沟通。

    云涌：“我还记得修正的参数里，有压力梯度的问题，难不成他引入了陀螺动力学？”

    云涌：“师兄涉猎这么广，是不是还用了小波去噪或者亚格子模型？”

    云涌：“他以前的核聚变资料里，好像专门研究过剪切流抑制湍流的反馈机制。我也试试。”

    说着说着，云涌开始推了。

    两万的笔记本电脑，架上chatgpt，性能直逼1号机。

    他省略简单可得的步骤，直接写出自己的思考进行推导。

    g老师虽然经常突发奇想，中途变异。

    但云涌成熟了，是一个能够看懂推导过程的研究生。

    发现变异，可以马上质问：

    为什么不严格修正扩散系统？

    为什么忽略电荷交换和杂质辐射冷却？

    你已经是这个领域的专家了，就不能用最简单最直白最不绕弯子的方式告诉我结果吗？

    推导公式，云涌找到了大多数导师的感觉。

    哪怕自己根本不知道能不能成功，只用严厉的pua，就能得到一个看起来合理正确的新结果。

    这和当皇帝有什么区别！

    “系统系统系统，快帮我看一下这个适配公式！”

    云涌逐一核实了推导过程。

    条件严谨。

    求解正确。

    预测合理。

    还有系统永恒的那句：“我的权限不能告诉你它的对错。”

    那就是对！

    哇！

    云涌成就感爆棚。

    “想不到一个纯理论数学公式，推导成应用型公式，过程这么复杂。”

    “你让我生推，我起码要算一星期。”

    “但我觉得它能用，就差用一下了！”

    任何新公式，都需要数据验证。

    云涌第一反应就是找师兄。

    人还没站起来，愣住了。