不过从边界层的处理开始，这位安德烈亚斯·瓦伦西教授的研究思路就变了。
他的研究是直接对边界层的解析进行了处理，以保障后续的稳定性。
而这位安德烈亚斯教授不同，在绕开边界层后，他转而进入了一个不同的方向。
“利用控制列的主干接入了一个基于傅里叶级数部分和的估计框架？”
看着论文中的研究思路，韩川眼眸中带着思索的神色。
从某个角度上来说，这种方法还是非常漂亮的。
尤其是在远离边界的区域上，推导简洁而清晰。甚至在某些区间上的精度接近他加权框架的简版版本。
不过要说缺点，那自然是对边界层的收敛速度会随着推进而近乎无限的扩大。
“有点意思。”
看着桌上的论文，韩川自言自语地念叨了一句。
伸手拿起笔，他在论文边角的空白区域画了一个简图。
图上是一条数轴，标注了优弧和劣弧的位置。
安德烈亚斯教授的控制列在远离边界的整个区间上都能正常工作，唯一失效的区域是边界层附近的那个极窄的区间段。
而他自己的加权框架在边界层上也能工作，只不过在远离边界的区间上，因为权重函数的存在，收敛速度会比瓦伦西的略慢一些。
盯着自己画的那个简图看了好一会儿，韩川脑子里浮现出一个念头。
“能不能将两种方法结合起来？”
毫无疑问，这两种方法各有各的的优缺点。
前者在边界层的收敛上有着局限性，而后者在全局区域上的收敛速度相对较低。
如果能够结合的话....
思索着，韩川用笔在简图的中间画了一条竖线，把两种方法的适用区间连在一起。
“如果能用一种数学工具将两者串联起来，既保留安德烈亚斯教授框架
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