他神色保持着一贯的平静与从容，稳稳地站到了讲台的正中央。
这场注定要在数学史上留下浓墨重彩一笔的毕业答辩会，最重要的提问，或者说答辩环节，即将开始了。
场下的每个人，都可以成为这场答辩的答辩老师。
与此同时，观众席上不少曾经参加过，或者在网上看过去年那场本科毕业报告会录像的学者和学生们，也都忍不住变期待起来。
去年的提问环节，林叶面对的可是诸如彼·舒尔茨、皮埃尔·德利涅等一众菲尔兹奖大佬无比刁钻，甚至堪称严苛的连番拷问！
那些提问者无一不是当今数学界最聪明的大脑。
而林叶在台上舌战群儒，兵来将挡水来土掩，那种顶级思维激烈碰撞的学术巅峰对决，也给所有看过的人都留下了深刻的印象。
那种感觉，简直比看最精彩的好莱坞动作大片还要让人激动。
所以，面对今年这套看起来更加宏大的【非交换多尺度张量流形】，所有人都想知道，在今天的这个讲堂里，又能上演一出何等精彩绝伦的学术对决。
“提问环节现在开始，哪位同仁有疑问，请举手。”主持人张智明院长没有废话，率先发话，也代表着提问的开始。
和去年的流程一样，大佬们自恃身份，一开始自然是不会直接下场的，先上来的，照例是一些“开胃小菜”——当然只是对林叶而言。
中后排的听众席上，顿时举起了十几只手。
提问的基本上都是来自各大高校的普通学者，或者是一些能力拔尖的博士生。
他们的问题，主要集中在林叶那132页论文中的某些繁琐步骤，或者是刚才报告中为了赶进度而快速略过的地方。
“林博士您好，我是震旦大学的副教授李政。”
一名戴着黑框眼镜的青年学者拿到了话筒，他迅速地切入正题：“关于您在预印本第47页提到的，将局部李导数映射到非交换边界的过程，您在报告中略过了误差项的收敛证明。请问，当离散网格的精度逼近物理极限时，您是如何在代数上保证截断误差不会发生指数级爆炸的？”
这个问题一抛出来，周围好几片区域的学者都不约而同地点了点头，甚至有人在笔记本上重重地画了个圈。
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显然，这是一个在数值计算领域极其经典且备受关注的痛点。
大家都想知道林叶在处理这种微观边界时，有没有藏着什么猫腻。
面对这个极具实操性的问题，林叶只是轻松地笑了笑。
“这位李教授，你问到了一个很关键的技术细节。”林叶随手拿起一根粉笔，转身在黑板上极其流畅地写下了两行算式，“我在报告中略过，是因为这部分不需要去强行证明收敛。”
林叶转过头，极其直白地解释道：“在这个多尺度框架下，我们不需要去消除误差。只要在这里引入一个分数阶索伯列夫空间的代换，那个所谓的截断误差项，就会在伴随空间里自动转化为一个稳定因子。”
“也请大家能够清楚的一点是，我们不是在对抗误差，而是在吸收它。”
看着黑板上极其优美的代换公式，这位来自震旦大学的副教授犹如醍醐灌顶，眼睛瞬间一亮：“原来是用空间降阶来转化误差！太妙了！多谢林博士指点！”
而那些同样对这个问题有疑惑的学者们，此时也都是眼前一亮，立即在自己的笔记本上对林叶所展示的东西进行了记录。
当然还有更多对这个问题没有疑惑的学者，则开始对林叶刚才所说的“不要对抗误差，而是吸收它”这句话产生了深入思考，而后便忍不住暗叹一声：“妙啊！”
天才的思维，往往就是在这种细节之处展现出来的。
解答完这个问题，提问继续。
第二位提问者是来自英国剑桥大学的研究员。
