第282章 打破对科学家的刻板印象（2/2）

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张建这么想著，心里对沈牧的敬佩不由得更多了几分。

一旁拿东西的几位，还有暗处刚刚出来的兄弟看到这一幕也全都有点吃惊。

一开始他们確实都觉得沈教授虽然这身材看著还行，但气质一看就是学者，顶多平时健健身，却没想到这两下子好像有点不需要他们保护。

有研究表明，脑力工作十分耗费能量，所以一般的科学工作者就算有健身，但因为每天都会做大量的思考，身体上难免会有点虚。

可是沈教授给他们的印象似乎完全不一样————

对於自己临时反应的这几下子，沈牧自己也感到有些意外，他的体魄最近確实长得很快。

不过这也要归功於他日復一日，几乎从不间断的锻炼。眼前这位张建也並没有想像中的简单，刚才那一招一式利落有力，倒颇有几分军人的英姿，怎么看都是受过专业训练的。

不过眼前这个白人是谁小偷

几乎是沈牧刚刚对那个白人撒手的瞬间，林初彤和张千琴酒就跑了过来，脸色担忧地对著他检查了个遍，看他完全没事才放下心来。

这温馨的一幕看得另外几人都有些羡慕，他们就是觉得沈教授这人生確实有些完美。

只不过下一刻，他们便看到刚才还牵著沈牧手对他关心的林初彤，忽然眼神一冷，向旁边走了两步，一脚踏在那白人青年另一个完好的膝盖上。

眾人：“————”

这一对看著俊男靚女很斯文，很养眼，没想到动起手来————还有动起脚来一个比一个厉害。

很快，附近巡逻的警察接到报警赶到。

经过简单询问，那青年垂头丧气地交代，他就是看沈牧一行人衣著体面，尤其是刚才从奢侈品店出来，以为是有钱的亚洲游客，想顺手摸个钱包或者手机，没想到撞上了硬茬，不仅人奇快，还带著这么能打的保鏢，更没想到周围看似路人的游客里瞬间又围过来好几个眼神严肃的壮汉————他觉得自己倒霉透了。

除了觉得自己有点倒霉，这名白人小偷还有点好奇。

“打扰了，不过我想问一下，你们是华国人吗刚才展示的是不是华国功夫”

沈牧：

“————”

確认只是普通抢劫未遂，並非有预谋的针对性袭击后，警察將人带走。

但这事一出，几人决定不继续逛，提前回到酒店。

林初彤和张千琴尤其紧张，看得出来两人都有些后怕，生怕沈牧有什么危险，沈牧感觉到林初彤紧紧握住她的小手都有些汗湿。

虽然是虚惊一场，但这事也给沈牧提了个醒，在这异国他乡，必要的警惕確实不能少。

在酒店休整一天后，沈牧再次来到旧金山莫斯科尼中心。今天是acs年会安排他做专题学术报告的日子。

也许是因为他获得了acs最高奖项的原因，当他抵达指定的主报告厅时，里面的人比他想像的要多的多，后门已经被堵得水泄不通。

大厅內座无虚席，连两侧过道和后方空地都站满了人，甚至有人挤在门外走廊，通过门上的玻璃向內张望。

不过对此沈牧也並没有过多意外，因为这样的场面他已经见过几次。

他只是略微整理了一下西装，便在工作人员引导下穿过人群，走向讲台。

获奖那天经过沟通，acs方面希望他能就融合实验的理论框架与实现方案做一次深入阐释。

沈牧没有拒绝，一来，对方刚刚把最高荣誉颁给了他；二来，他自己也很想在这个会上更细致地分享这个工作的核心思路与技术细节。

上了台，沈牧本能地看向台下。无数目光追隨在他身上，其中有白髮苍苍的学术泰斗，有正当壮年的中坚力量，也有不少年轻的面孔，气氛显得庄重，严肃。

等他身后巨大的屏幕上打出报告標题之后，沈牧开口，“感谢大会的邀请。今天，我想和大家分享的，是我们在融合实验中构建的那个理论模型，其核心思想与实现过程中的一些关键考量。”

在沈牧即將开讲的时候，不但台下的学者都专注起来，各大学术论坛的网友们也极为活跃和期待。

【终於要开始了，等了一天，就为听沈教授亲自讲融合实验，希望比论文更深入一些，论文我都会背了，但还有很多地方不懂啊。】

【前排坐好，笔记本也准备好了。我们课题组能不能突破眼前的困境，就看今天能听懂多少了。】

【听说有实验室已经架好设备，准备一边听课一边调参数，实时验证，真是狠人。】

【我们实验室也在同步看，导师已经把沈教授论文里那个动態优化模块打开了，说要根据讲解实时修正我们的模擬参数。】

【羡慕现场的人，不过线上直播也挺清楚，就是延迟有点高。】

【开始了！】

如潮水般的掌声退去之后，沈牧直入主题。

他首先回顾了传统多相复杂体系研究中面临的几个根本性挑战：界面动態演化难以实时捕捉、多物理场耦合导致模型高度非线性、实验参数空间巨大导致试错成本高昂。

而后，他讲到关键的部分，解释如何用一个统一的数学框架来同时描述电化学、热力学、传质过程，並实现对其协同演化的预测与干预。

幻灯片上面是复杂的偏微分方程组和拓扑结构图，沈牧对其分析道：“我引入的是一个可以预测可控制的数学框架，將不同相的界面及其演化，视为一个高维空间中的动態子流形。我们的控制目標，不再是传统的、针对单一变量的优化，而是对这个动態子流形形状与稳定性的塑造。”

在眾人的疑惑和渴望中，他逐步拆解模型：如何用变分法將多目標控制问题转化为寻找一个能量到熵泛函的极小值，如何利用隨机分析与最优控制理论，处理实验过程中必然存在的噪声和不確定性。

以及，最为关键的，如何设计一套在线学习和反馈调整的算法，使得理论模型能够根据有限的实时监测数据，不断自我修正参数，从而实现对复杂过程的精確调整。