“在規模達到一定大的情況下，誤差項會快速增大，在每一百次的結果中，結果就能差出五到八個數量級......”
在這位教授說完後，大家很快加入討論。
“L自守收斂性的問題我們也有遇到，確實是個難點啊。”
“可以嘗試跟著國外的路子走嗎？”
“不行，國外目前在這個方面，其實和我們研究進度差不了多少，還是工具的問題。”
“確實啊......”
在場都是搞L自守函式研究的，這算是常見問題了。
今天來，一是分享問題。
其次，是看大家有沒有啥新的解決方式。
討論一陣，沒得出什麼結果後，有人開始將目光放在鄧虹身上，
“鄧教授......我記得您之前在某乎有回答過，你在國外曾經接觸過塞爾伯格猜想的吧？”
鄧虹點頭，“是的。”
“國外對收斂強誤差是怎麼解決的呢？能否分享一下？”
在遇到學術問題的時候，鄧虹微微挺直腰桿，整個人神情變得認真專注起來，
“國外的目前解決問題的方式，是兩步。”
“第一是加算力，把跡公式階數網上堆，同時將取樣點加密，計算精度從雙倍拉到五倍。”
“然後在此基礎上，縮小收斂範圍。”
“將一般情況的實現，直接改為特殊情況，只處理某一類群和模式。”
此話一齣，圓桌會的學者們不由得“嘶”了一聲。
“力大磚飛的打法嗎？”
“從數學邏輯上來說確實可行。”
“確實......但就是成本是不是有點太大？”
最終，還是陳明先看向鄧虹問，
“我們實驗室也嘗試過這樣做，但鄧教授，如果按照您說的這樣，經費和時間應該得成倍增加吧.....”
鄧虹聳了聳肩，
“那肯定啊，但國外那些機構很多有私人資助，大多時候經費都不怎麼擔心的。
當然了，即使如此，其實最後的結果，也比陳教授你們專案稍微好一些罷了。”
陳明先有些失望，“鄧教授的意思是，這種方法也沒辦法推廣是嗎？”
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