，这不是计算精度的问题，是算法本身的收敛性在某个临界点上崩塌了。
“算法有问题！”
华罗庚的手指敲了敲纸面，开口道：“迭代函数列在边界层附近不一致收敛，靠近壁面的网格点上，高阶项的衰减速度比理论预期慢得多，误差像滚雪球一样堆起来。”
周研究员点点头，苦涩道：“嗯，但是我们无法解决这个问题。”
“我们的人尝试过用松弛迭代法来压制发散，刚开始几轮确实有效，第三步的误差被压下去了，第四步也能继续往下算。”
“但推到第五步的时候，被压下去的误差像弹簧一样反弹回来，振幅比之前还大。”
“而发散的根本原因我们找不到。”
华罗庚听着这位周研究员的话，没有立刻回应。
他把报告翻回到数据表那一页，重新审视那些数字。前三项递减，第四项突跳，第五项之后完全失控。
这种发散模式他见过，不是在这个领域，而是在另一个纯粹得多的数学框架里。
去年，他前往华科大任职副校长兼数学系主任；因为没有适合的数学教材，他就自己编写了一份《高等数学引论》，用作学生的教材。
在编写教材的时候，他就遇到过类似的问题，但受限于时间和精力的关系，当时的他并没有过多的往深入思考。
没想到现在，同样的问题在不同的领域中再度出现在了他眼前。
盯着稿纸上的数据，华罗庚皱起眉头，开口道：“这个问题恐怕没那么容易解决。”
“这是算法的问题，我们需要一种新的方法，能够在近界交汇点将所有的控制列整合起来。”
“华主任。”
一旁，周研究员的声音带着一丝颤抖：“如果这个问题卡在这里，红旗1号的制导指令就定不了型。”
“没有可靠的弹道预测，雷达波束的控制信号会失控，导
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