心上去讲，别考虑其它的。」
漆昊点头，上去了。
他看见陈宇还在台上，心想对方该不会要在这个VIP位置上听吧。
他发现陈宇还真的没有动一步的意图後，乾脆直接讲了起来。
行，你要VIP位置，那就给你。
「各位专家，陈师兄刚才的模型之所以失效，是因为经典的布朗运动在微观非等温松弛下，无法满足涨落耗散定理，要解决这个非马尔可夫系统的稳态收敛，我们必须抛弃经典的整阶导数，引入分数阶微分算子————」
漆昊在上面写了很长时间，他一进入数学推导的状态就感觉已经忘了现在是在什麽场合了，站得最近的陈宇原本有些尴尬不服地抱起双臂，但当他随意扫过核心推导时，他双臂
不由自主地放了下来。
「非平衡态下的统计物理路径积分————他居然在这里做测度变换？」
「————由於温度梯度在极短时间内剧烈变化，介质内部的声子输运不再满足傅立叶定律，而是呈现超扩散特徵，因此，经典的马尔可夫近似在微观松弛时间内会失效。」
「这是带有记忆效应的幂律关联噪声，在非零温变下，如果我们沿用整阶拉普拉斯算子，系统的熵产生率将不守恒。这也是为什麽，陈师兄的模型在静态仿真中看着很完美，但一旦代入高轨地影那种非等温瞬态边界，误差就会呈指数级发散，直接导致接收机失锁。」
台下的专家群里，几位专门搞高精度噪声建模和统计物理的教授，都开始跟着漆昊一步步算了起来。
「幂律关联————他竟然直接用分数阶高斯噪声来拟合热敏元件的非稳态温漂？」
「等等，如果是分数阶噪声，在非等温物理边界上，其随机积分不具有半群性质，在工程计算上，怎麽做快速数值求解？」一位高校的博导忍不住开始提问。
漆昊指着黑板上的一处地方说：「问得好，所以，这里不能直接采用斯特拉托诺维奇积分，我们必须要定义一个新的恒等式————」
分数阶随机微分方程在工程界之所以鲜有人敢碰，最大的痛点就在於它的非局域性，普通的布朗运动是没有记忆的，计算只取决於当前状态而分数阶噪声像是一个有记忆力障碍的人，每往前走一步，都需要把过去走过的所有路径全部重新积分一遍。
在计算机仿真里，这意味着每增加一个时间步长，算法的计算复杂度就会呈0（N^2）的二次方级数暴涨，对於需
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