也許是前面的知識早已深入腦海，僅僅是後續衍變並不複雜，吃透這些內容，洛珞僅僅用了不到70積分。
“有黑板嗎？”
洛珞回頭問了一句，雖然不知道能起到多大作用，但他想試一試，跟之前努力凹學霸人設不同，這次不是為了任何功利的因素，就單純的想盡一份力。
為此，消耗掉他好不容易又攢下的積分也在所不惜。
“有的”
力研所的工作人員趕忙應道，隨即迅速的把一塊空白的黑板抬了過來。
$$\mathbf}=\sum{k=1}^n \alpha_k \left(\omega_k \otimes \mathbf{v}k \right){ext{ske}$$
其中$\omega_k$為第$k$個渦旋的環量，$\mathbf{v}_k$為渦核偏移速度，$\alpha_k$為相位鎖定係數。
將傳統雷諾平均法替換為洛珞提出的動態亞格子模型：
$$au_}}{\partial x_i}$$
$c$為動態調整係數，$\delta$為濾波尺度；
洛珞一邊思索一邊在黑板上寫了起來，全然不管他這波即興操作給身後的這些工程師，研究員們帶來了多大的震撼。
因為有掃描器的原因，他是用了幾秒鐘便直接把後續的最佳化內容融會貫通，並在此基礎上加以自己的思考。
但在其他人眼裡完全是另一個樣子。
“他這就打算往下推推進了？”
“還是在我們已經完成最佳化的基礎上？”
一個研究員震撼的說道，另外一個則是同樣不可置信的附和道。
作為方程的原創者，洛珞能在他們的基礎上更進一步的去最佳化，這他們雖然驚訝但還在情理之中，畢竟是人家首創的方程和理論。
但他們沒記錯的話，這個傢伙從進門到現在一共不超過十分鐘吧，放在那些公式上的時間更是屈指可數，大概也就是掃了一眼的程度。
然後就全都掌握了？
否則很難解釋他怎麼在此基礎上進一步最佳化。
“這是妖怪吧！”
另一個在讀博士的研究員喃喃自語道，巧合的是，他還正是陳守仁帶的博士生中的一員。
也就是說，論身份，他還是洛珞的親師兄。
“咳，你們小師弟在這方面確實稱得上天縱奇才，尤其是對於資料的敏感性和模糊運算上，連我有時候都比之不及。”
聞言，陳教授有些感慨的說道。
然而，明明說的內容是自謙的話，但那股子驕傲勁都快溢位來了。
尤其是在“小師弟”三個字上咬的很重，好像生怕別人不知道，這個妖孽般的天才，是他陳守仁的門生。
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