tional frawork for

    analyzing the an—square stability of nonlinear stochastic partial

    differential equations...

    文章一开头就切入主题。

    楚若然与馀南汐提出了一种基于变分原理的近似解法，将非线性随机偏微分方程重新刻画为能量泛函最小化问题。

    他们不是照搬已有的Lyapunov方法，而是自行引入了约束项λG（v），用于控制噪声扰动下的非线性漂移。

    季志远忍不住拿起笔跟着他们的步骤在草稿纸上演算。

    在他印象中，这个模型因为f（u，）的非线性太强，传统的分离变量法根本行不通。他带的研究生卡在这个证明上整整三个多月，依旧没能给出一个完整的收敛条件。

    但楚若然和馀南汐换了思路。。先在小域内逼近解的线性部分，再逐步扩展边界。

    季志远他越看越心惊。

    这两个高中生甚至连误差项的收敛性都验证了”

    并没错。

    他们真的做出了收敛证明。

    那种震撼几乎让季志远一时间失语。

    一个清北副院长，带了无数博士生和研究生的博导，此刻被两个高中生写的论文震得呼吸都停了半拍。

    他反复地看，又反复地算。

    没有漏洞。

    所有公式推导自洽，逻辑紧密。

    半晌，他拿起手机，找到通讯录里的一个名字。

    “陆院长，晚上好。我想和你说一件事。”

    季志远深深呼出一口气，缓缓道：“我发现了两个和您一样的天才。”