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第105章 永续星河(第1页)

“林翀,文明协同发展虽有成效,可宇宙奥秘无穷,咱得持续探索新领域。咋用数学指引方向?”探索规划员发问。

林翀目光坚定,“数学家们,宇宙探索无止境。思考下,咋借数学开拓新探索路径。”

擅长探索路径规划的数学家发言,“用图论算法。把宇宙区域当节点,探索难度等当边权重,找最优探索路线。”

“咋确定节点和权重?探索中有变数咋办?”有人疑惑。

“依现有宇宙认知定节点,据环境、资源等因素设权重。对变数,用动态规划适时调整路线。”数学家解释。

于是,数学家们依据宇宙信息,构建图论模型。“节点和权重确定,图论模型初步建成,开始找最优路线。”

寻找路线时,“林翀,部分区域信息少,影响权重设定和路线规划,咋整?”

林翀思索后说,“结合已有数据推测,或用模糊数学处理不确定信息,让规划更合理。”

精通模糊数学的数学家点头,“明白,用模糊集描述不确定因素,优化权重和路线规划。”

经模糊数学优化,“最优探索路线算出,考虑了不确定性,为探索提供方向指引。”

此时,“林翀,探索新领域需新技术。咋用数学助力新技术研发?”技术研发负责人问。

林翀道,“数学家们,新技术是探索关键。从数学角度找助力研发的办法。”

擅长数值模拟的数学家提议,“用数值模拟。建数学模型模拟新技术原理和性能,提前优化设计。”

“咋建模型?咋保证模拟结果可靠?”有人追问。

“依新技术理论基础建模,用实验数据校准模型参数。多验证模拟结果,保证可靠性。”数学家解答。

于是,针对探索所需新技术,建立数值模拟模型。“模型建好,开始模拟新技术性能,为研发提供参考。”

模拟过程中,“林翀,模拟结果与预期有偏差,咋调整模型?”

林翀思考后说,“分析偏差原因,是参数问题就调整参数,是模型结构问题就优化结构。”

数学家们深入分析,调整模型。“模型调整完毕,重新模拟,结果更接近预期,对研发帮助大。”

与此同时,“林翀,探索新领域风险多。咋用数学评估和管控风险?”风险管控专员问。

林翀严肃道,“数学家们,风险管控重要。从数学角度构建风险评估与管控体系。”

擅长风险评估的数学家说,“用贝叶斯网络。结合先验知识和新数据,评估风险概率和影响程度。”

“咋构建网络?咋根据评估管控风险?”有人发问。

“确定风险因素为节点,因果关系为边构建网络。依评估结果,用决策树选管控策略。”数学家讲解。

于是,构建贝叶斯网络评估风险。“贝叶斯网络建成,评估出各风险状况,准备选管控策略。”

选择策略时,“林翀,多种管控策略效果和成本不同,咋选最优?”

林翀思索后说,“用成本效益分析。对比各策略成本与降低风险收益,选性价比高的。”

经成本效益分析,“选出最优风险管控策略,能有效应对探索新领域的风险。”

在探索路径规划、新技术研发支持和风险管控推进中,新问题又现。“林翀,探索成果咋高效转化利用?”

林翀回应,“数学家们,成果转化关键。想想办法,用数学优化成果转化流程。”

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