“徐铭的思路称得上非常巧妙，并且证明步骤符合逻辑不存在漏洞，我认为既然能满足热弹性兼容，可以先定下来大胆尝试一番。”
他这个决定是经过考虑的。
尽管此相场模型方程用时比较短，但验证后不得不承认非常完美漂亮。
自然没有理由不去使用。
反正眼下时间充足，就就算后续出现问题，结果依旧在可接受范围内。
何况这两年多接触下来，他清楚能让徐铭拿出来的东西基本不会有错，若课题后续真一切顺利的话，说不定还能顺便打破几个记录。
毕竟没见过有哪个重要课题，进度能如此快。
关键相场模型关系到国内航空发动机，以及材料领域研究的快速发展。
肯定越早实现应用越好。
而从张鲁平口中得到答案之后，现场办公室内心情最高兴的一位，毫无疑问则要属工程计算院的佟景行。
“恭喜徐师弟。”
他先冲徐铭祝贺句，接着有些不好意思的往下讲。
“另外……那个多尺度自适应网络算法，后面恐怕会向师弟多多请教。”
那天组会上张鲁平讲的话，他可是记得很清。
除确定多尺度自适应移动网格算法外，便是被张鲁平教授要求多和徐铭交流。
关于这点他自是没有异议。
毕竟大家都知道，徐铭正是融合多尺度函数，才构建出了全新的筛法工具。
对此领域的筛法研究，必然有着丰富经验。
特别这回短时间完成新相场模型，不由再次加深他对徐铭的天才印象。
确定理论层面的相场模型控制方程，后续在课题上的任务会减少很多，按照正常情况来讲多和佟景行他们交流算法并不会影响到什么。
相反还能获得信息学科经验值。
然早在刚接触相场模型课题资料时，他便思考过算法上的优化方案。
相比较导师提出的多尺度自适应算法，加入深度学习概念实现并行加速模拟，或许能够大幅度提高求解效率。
不过这便代表，需要否定导师的方案。
放在之前他或许没太大把握，但将深度学习概念运用到北斗导航系统的多路径误差抑制算法上，并取得非常大的惊人效果后，以至于此刻的心思不免活络起来。
稍微组织一下语言，方才开口同佟景行讲述。
“佟师兄。”
“交流多尺度算法自然没问题，不过我更觉得引入深度学习概念，能让相场模拟的求解更精准更效率。”