随着时间过去，掌声也渐渐停歇。

作为主持人的程庆崇教授走上讲台，在路过林叶身边时，这位年过六旬的老教授特意侧过身，快速而真诚地对林叶低语了一句：“讲得漂亮，小伙子，没给陈院士丢人。”

林叶谦逊一笑，表示了感谢。

随后，程庆崇走到讲台中央，面带微笑地看向台下：“感谢林叶同学带来的精彩报告。不仅让我们看到了高超声速计算领域的新突破，更让我们领略了年轻一代学者的风采。”

“那么，下面进入提问环节，欢迎各位专家学者提问。”

话音刚落，并没有出现那种万马齐喑的冷场，也没有出现徐子轩立刻发难的场景。

按照学术会议的潜规则，也是为了给年轻人一点缓冲，前几个问题通常会由一些中立的、或者对该领域感兴趣的学者提出，问题也大多比较温和及具体。

“林同学你好，我是西工大的。”一位中年教授率先举手，“我对你提到的Krylov子空间投影维度很感兴趣，请问在实际计算中，这个维度的选取对精度的影响敏感吗？”

“感谢您的提问。”林叶从容作答，“根据我们的测试，当维度m取到15至20之间时，误差就已经收敛到了机器精度，继续增加维度对精度的提升边际效应递减，反而会增加计算量。具体的收敛曲线在论文附录中有详细展示……”

“林叶同学，关于那个自适应人工粘性……”

林叶兵来将挡，水来土掩。

接连回答了三个关于算法细节和参数选取的问题，每一次回答都精准、简练且数据详实，再次赢得了台下的一片点头赞许。

随着三个问题，一时间就没有其他学者举手了，仿佛所有问题都已经问完了。

而看着台上侃侃而谈的林叶，后排那些不知内情的年轻学生们，心里的崇拜简直要溢出来了。

“太稳了，真的太稳了。”

“这就是大佬吗？感觉就没有他回答不上来的问题。”

“看来这场报告要完美收官了啊，刚才那几个教授问完都一脸满意的样子。”

甚至有几个学生已经开始收拾书包，准备等会儿冲上去找林叶要签名或者是加Q信了。

在他们看来，既然已经没人提问，那基本上这场报告就要到此为止了，大家可以愉快地去吃午饭了。

然而，会场内的气氛，却在此时发生了微妙的变化。

程庆崇并没有急着宣布结束，而是目光有些凝重地看向了第一排。

周文渊、田建平，以及在场所有深知内情的资深学者们，此刻也都没有放松，反而身体紧绷，目光齐刷刷地投向了张正得，以及那个已经把手放在桌沿上，看上去随时准备暴起的徐子轩。

他们基本都清楚，刚才只是开胃菜，真正的主菜，甚至是决定这场报告成败，关乎周、苏两派面子的关键时刻，现在才要开始。

空气仿佛在这一刻凝固了。

就在全场陷入短暂寂静的那一秒，徐子轩缓缓站了起来。

他没有举手示意，而是直接拿起了桌上的麦克风，眼神如鹰隼般死死锁定了台上的林叶。

“林叶同学。”徐子轩并没有像之前的那些提问者一样客气地先自我介绍，也没有说“请教”之类的客套话，单手插在裤兜里，另一只手握着麦克风，身姿挺拔，眼神中透着一种学术精英特有的犀利。

“你的报告在工程实现上确实很漂亮，但是，作为一名数学研究者，我更关注这个算法在极限状态下的逻辑自洽性。”

他推了推眼镜，便直接抛出了大招。

“你构建的李群积分器，核心假设是流场始终演化在光滑的微分流形上，但是，纳维-斯托克斯方程在三维情形下的全局正则性尚未解决，一旦在有限时间内出现爆破，或者涡度出现奇点，你所谓的流形结构就会坍塌。”

“请问，在临界雷诺数趋于无穷大时，你的算法如何保证不会因为底层的拓扑结构破裂而产生伪解？”

这个问题一出，台下那些原本还在兴奋的学生们瞬间安静了。

先不说怎么还有第四个人提问，也不说这个提问的人好像就是刚才报告过程中就进行打断提问的那个人。

这些学生们虽然都听不太懂，但能感觉到这个问题，好像是拿千禧年难题这座大山来压人啊！

而周文渊此时也是眉头一皱，低声骂了一句：“我草，他们真是一点脸都不要了吧？NS方程正则性谁证出来了？拿这个来卡一个数值算法？”

一时间，相当多人都看出来，这个问题根本就是在刁难人！

像是田建平也是暗淬一声，小声骂了一句，随时准备帮林叶挡下这个问题。

与此同时，台上的林叶也是眉头一挑，重新看向这个提问者。

现在他算是基本确认了，这个人和张正得肯定关系匪浅，大概率就是对方的学生。

之前这人还在报告时进行打断式提问，现在又问出这种完全不讲道理的问题……

完全就是演都不演了！

不过，意外虽然意外，林叶并没有被这个问题吓住。

他拿起了黑板笔，转身来到了旁边的黑板，在上面画了一个涡管扭曲的示意图。

“这位老师的问题直指核心。”林叶转身，语气平静，“确实，如果出现奇点，流形自毁，算法自然失效，但我的算法中引入了一个基于BCH高阶项的几何监测算子，数值实验表明，在涡量急剧增长的区域，这个监测算子始终保持有界。”