“这里，我建议採用基於不完全cholesky分解或代数多重网格（amg）的预条件技术，直接应用於你们的刚度矩阵[k]。因为根据你们的数据，[k]矩阵通常是良態的正定矩阵......”

“第二步，使用对病態问题和特徵值聚集现象更鲁棒的求解算法。”

“我推荐採用jacobi-davidson方法。相比於你们现在用的、或者更传统的lanczos法、子空间叠代法，它对初始猜测向量的依赖性更低......”

“第三步，进一步提高对最小特徵值的求解精度和效率，我们要结合谱变换技术。”

“在雅可比-戴维森框架內，应用shift-and-invert变换。选择一个接近你们预期最小特徵值λ_cr的移位σ，在你们这个问题里，就是选择σ=4.0。这样，原问题就转化为求解一个更容易处理的標准特徵值问题......”

“最后，是自適应调整。针对你提到的网格敏感性问题，算法內部的关键参数，比如收敛容差、子空间维度，都应该根据矩阵的局部条件数估计进行自適应调整，而不是用固定值。”

“同时，在算法运行过程中，要实时监测残差范数和特徵值估计的变化率，一旦发现收敛停滯，就立刻动態更新预条件子......”

说到这里，那张a4草稿纸，已经密密麻麻地写满了各种变量、公式。

孙宇的眼睛死死盯著屏幕，大脑却早已停止了转动。

突然，孙宇一个激灵。

我是谁？我在哪儿？

对面说的话，很多名词和知识点，他好像在读研究生的时候都看过听过，但是组合在一起对他来说就和天书一样。

不过，这些都不重要了。

他现在已经確定，对面这位“cl”，其数学水平，已经高到了一个自己完全无法理解、只能顶礼膜拜的境界。

这就够了！

自己只要抱紧这条大腿，就完事儿了！

就在这时，视频窗口暗了下去，“cl”已经把摄像头关了。

他继续说道：“核心的算法步骤和关键公式，我都写在刚才那张草稿纸上了。你现在需要做的，是自己先花时间理解透彻，然后把这些步骤，整理成偽代码，再找一个你们公司的程式设计师，帮你实现一个脚本，最后把这个脚本集成到你们的有限元软体里去用。”

孙宇：什么，我去对付唐僧师徒？

孙宇赶紧说：”不不不不，请您帮我整理一份偽代码吧，您看反正时间还没到呢。“

生怕对方拒绝，他赶紧补充道：“您看，您看这时间，咱们諮询是差不多十点开始的，现在还不到十一点，您那个三小时的套餐，时间还充裕得很呢！”

孙宇现在觉得，贵的东西除了贵，真就全是优点啊！

耳机那头，陷入了短暂的沉默。

“好吧，稍等。”

又过了几分钟，会议的共享界面上，跳出了文件分享的提示。

“cl”分享了两张图片。

孙宇下载查看，分別是之前的那种算法步骤和关键公式的草稿纸和“cl”新写的偽代码。

孙宇感觉自己心里重重的担子终於卸下了一点。

他看了一眼时间，已经十一点半了。

赶紧在会议里用语音说：“大神，我这边自己再整理一下，时间也不早了，你早点休息吧。”

对面青涩的声音想起：“好的，那我先下了。时间我记录了，这次还剩下83分钟。你下次再做諮询提前3天找我约时间。”

接著孙宇就看见“cl”退出了会议室。