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当天晚上，张硕收到了弗雷德里希的回复邮件——
“张硕先生，你好。
我是弗雷德里希-约斯特，我审核了你的论文。很抱歉的是，最开始我是带着找问题的心态看的。
因为我不相信。
任何一种非线性偏微分方程，都不可能找到通用算法。
这是我的观点，而你的论文让我改变了看法。
其中，最精彩的部分在于‘证明渐进解’的逻辑，我还特别问了老朋友马克西姆，把那一部分给了他。
你肯定知道他，大名鼎鼎！
马克西姆告诉我，‘证明渐进解’的部分很完善，能形成完善的逻辑闭环，他评价说那一部分非常有意思，还说想认识你。”
邮件的前半部分都是说一下无关的事情，唯一确定的是‘证明渐进解’的逻辑没问题。
后半部分才是主体内容。
“我对于你的论文很感兴趣，并仔细研究了很久。我现如果是涉及到非线性问题，你的算法得出的结果范围就会广泛。
如果涉及到完全非线性的方程，所得出的结果甚至会变得没有意义。
我的判断，对吗？
你的算法还可以更进一步，也就是求得更精确的解的范围吗？”
在邮件的最后，弗雷德里希-约斯特问了两个问题。
一个是‘涉及到非线性问题，算法得出的结果范围就很广泛’，直白来说，就是结果会变得不精准。
另一个就是询问算法是否可以再进一步。
第一个问题非常关键。
偏微分方程可以分为‘线性’和‘非线性’，而‘非线性’也不一定是‘完全非线性’。
方程和方程不同，‘非线性’的程度也存在区别。
线性方程就像是一条笔直的大路，而非线性方程则是公路出现了破损，只要带上了破损，就会被归在‘非线性’范围内。
显然，公路破损程度存在差异，完全破损，看不出公路的形状，就可以称之为‘完全非线性’。
张硕的算法问题在于，非线性的程序越高，所计算出的解的范围也就越大。
比如，线性方程，精确解是1oo，可以求出99~1o1的范围。
某个非线性严重的方程，解的区域是99~1o1，可能求出的是-1oooo~1oooo，只是把解的区域框在了范围内。
虽然针对完全非线性方程，计算结果大到近乎失去意义，但能针对偏微分方程直接求解，就已经是足以令人惊讶的成果了。
张硕思考了一下，给弗雷德里希写了回信，“约斯特先生，你的判断完全正确。
完全非线性方程的研究包含了诸多的世界难题，为了保证计算结果的准确性，而不是出现错误，只能把结果范围扩大。
如果想要让算法变得更精准一些，可以对方法论文的第二部分参数评估体系进行修改、完善。
那一部分是以方程的参数来模拟人脑运算，得出代入数值的结果。
我的论文中，重要的是模拟人脑运算的方法，而不是更高效的算法。
至于代入变换法和证明渐进解的部分，我已经想不到方法的再进行细化……”
张硕后续又解释了一些算法问题，再整体浏览一遍，确定没什么问题后就把邮件了出去。
……
第二天早上，依旧没有收到回复邮件。
张硕就和黄凯一起去上课了。
他很享受和同学一起上课的感觉，好像自己又回到了学生时代。
当然，也是事实。
与此同时。
高等数学研究院二楼办公室，一个留着干练短的女教师站在门口，轻轻敲了两下门。
“进！”
有个胖乎乎的中年人，抬头喊了一声，随后诧异的问道，“童杰，你怎么来了？”
女教师的名字叫童杰，是数学学院的副教授、硕士生导师，年纪只有三十三岁。
中年人是苏炳康，数学学院教授，兼任高等数学研究院的在职研究员，也是童杰读博时的导师。
童杰走进办公室，把手里的草稿本递给苏炳康，“苏老师，看看这个，一个非线性薛定谔方程的求解。”
苏炳康接过草稿本，带着疑惑认真看了起来。
草稿本上的解析有五页内容。
当翻到第二页的时候，他的眉头就已经皱了起来，盯着看了好半天，随后还拿笔进行了验算。
