第191章 秦岭攻坚（1/2）

时间如流水，在专注的攻关中悄然逝去。当西安城落下2006年的第一场薄雪，秦岭山北麓的科研基地也被一片素裹银装覆盖，时间已然走到了十二月的末尾。距离张诚初抵此地，已然三个多月。

这三个月中，这处与世隔绝的基地，仿佛一个高速运转的精密大脑，承载着巨大的压力、希望与无数次的思想碰撞。而张诚，这位最初让一众资深航天专家们心存疑虑的年轻数学家，已然完全融入了这个集体，并以其无与伦比的智慧、沉稳的心态和独特的人格魅力，成为了整个项目组毋庸置疑的技术核心与精神支柱。

项目启动之初，并非一帆风顺。张诚的理论框架再优美，数学工具再完美，也需要转化为工程师能够理解和实现的具体算法和模型。最初的几次技术讨论会，充满了跨学科的隔阂与摩擦。

一位负责信道编码的老教授，姓周，是国内通信领域的元老之一，性格耿直。在一次关于编码方案优化的讨论中，他对张诚提出的一个基于“历史层积动力学”中“信息路径积分”思想的全新模型表示了强烈的质疑。

“张教授，”周教授指着白板上复杂的泛函积分表达式，眉头紧锁，“您这个模型，数学上非常漂亮，我承认。但是否过于理想化了？工程实现需要考虑硬件复杂度、计算延迟、功耗！我们现有的硬件平台，根本跑不动如此复杂的迭代计算！”

会议室的气氛有些紧张。其他几位工程专家也纷纷点头，他们被具体的工程指标和进度压得喘不过气，对于这种看似“天马行空”的理论构想，本能地感到抗拒和忧虑。

张诚并没有因为质疑而显露丝毫不悦。他耐心地听完所有人的意见，然后走到白板前，拿起不同颜色的笔。

“周教授，您提出的硬件限制非常关键，这也是我们必须解决的问题。”他首先肯定了对方的关切，然后开始分解他的模型，“请大家注意，这个积分表达式，其核心并非要求我们进行连续的、精确的数值积分。我们可以将其离散化，寻找其关键路径和主要贡献区域……”

他一边说，一边将复杂的积分符号拆解成一系列离散的、带有权重的求和项，并指出了其中可以并行计算和近似优化的部分。

“看，如果我们只取前三个主要项，其计算复杂度与您之前考虑的改进型turbo码相比，并没有数量级的提升，但在理论上，其抗突发干扰的能力，根据这个不等式……”他在旁边迅速写下一个简练的不等式推导，“……预计可以提升一个量级。”

他用工程师能理解的“计算复杂度”、“并行处理”、“性能提升指标”等语言，重新诠释了抽象的数学理论，并给出了清晰的、可验证的理论预期。

周教授盯着白板，脸上的质疑渐渐被思索取代，他扶了扶眼镜，凑近仔细看着那个不等式推导，半晌，缓缓吐出一口气：“如果……如果真能这样离散化并行处理，并且性能提升能达到理论值的一半……那确实值得一试。”

这一次，张诚没有直接用数学碾压，而是用工程思维进行沟通和转化，赢得了第一场信任。

随后的日子里，类似的情景不断上演。张诚以其恐怖的学习能力，迅速掌握了通信卫星系统的基本原理、硬件约束和工程术语。他不再仅仅从数学家的角度提出理论，而是能站在工程师的立场，思考理论的可行性与实现路径。这种尊重事实、深入细节的态度，迅速消融了专家们最初的隔阂与疑虑。

随着研究的深入，真正的硬骨头出现了。在多波束成形技术的动态优化问题上，项目组遇到了前所未有的瓶颈。传统的优化算法在面对海量、实时变化的信道状态信息时，要么收敛速度太慢，无法满足实时性要求；要么容易陷入局部最优，导致波束指向偏差，系统性能急剧恶化。

团队连续奋战了近一个月，尝试了数十种改进方案，效果均不理想。实验室里的气氛日益凝重，咖啡消耗量急剧上升，许多人的眼中都布满了血丝。项目总师更是急得嘴角起泡，项目的最终验收节点如同达摩克利斯之剑，悬在每个人头顶。

一个深夜，负责核心算法仿真的一位年轻博士，叫刘世杰，因为又一次仿真失败，看着屏幕上杂乱无章的波束图案和糟糕的性能指标，情绪终于崩溃，一拳砸在桌子上，颓然地瘫坐在椅子上，双手捂住了脸。

“没希望了……根本做不到……我们设定的指标就是不可能的……”他声音沙哑，充满了绝望。

实验室里一片沉寂，其他人的脸上也写满了疲惫和沮丧。

就在这时，张诚端着一杯热水走了过来，轻轻放在刘世杰博士的手边。他并没有立刻说什么大道理，而是拉过一把椅子坐下，拿起旁边散落的仿真数据图，仔细地看着。

“刘博士，”过了一会儿，他指着数据图上的一个异常波动点，“你看这里，这个尖峰，并非完全随机。它出现的时间点和相邻波束的功率调整存在一个微弱的耦合关系。我们之前建立的干扰模型，可能忽略了这个高阶的非线性耦合项。”

他的声音平静而稳定，仿佛窗外呼啸的寒风与他无关。刘博士抬起头，有些茫然地看着张诚指出的地方，他和其他专家之前都认为那只是噪声。

“数学上，处理这种弱耦合的高阶非线性，确实非常困难。”张诚继续说，语气中没有丝毫责备，只有一种共同面对难题的坦然，“但这恰恰说明，问题是有原因的，并非无解。我们离答案，可能只差一层窗户纸。”

他拿起笔，在草稿纸上快速写下一个新的数学表达式。“或许，我们可以尝试引入一个基于‘流形学习’的降维技巧，先将这个高维、非线性的优化空间，映射到一个特征更明显的低维流形上，再进行搜索……这样，或许能绕过局部最优的陷阱。”