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临时占用了一个小小的办公室，华罗庚从另一个年轻的工作人员手中接过了稿纸和笔。
房间不大，里面就只有一张木桌、一个红色电话、一排放着文件的柜子，以及一个用来取暖的炭盆。
拉开椅子坐了下来，华罗庚将手中的稿纸平铺在桌上。
“华主任，实在是不好意思，麻烦你了。”
将相关的研究数据送过来，周研究员满脸不好意思的开口道。
“没什么麻烦不麻烦的。”
华罗庚摇摇头，伸手接过了对方的研究数据，放在桌上：“我也不敢保证我能在短时间内解决这个问题，只能先尝试一下。”
周研究员说：“辛苦了，有什么需要直接打电话和我说。”
“好。”
华罗庚点点头，应了一声，展开实验数据翻阅了起来。
他没有立刻动笔，而是将报告从头到尾重新翻了一遍。
红旗一号导弹的弹道预测迭代算法，本质上是将导弹与目标的相对运动方程按参数展开成级数，然后通过逐次迭代逼近真实解。
这套算法的骨架是从老大哥的s-75资料里扒出来的。
但对方在关键的控制律部分留了一手，只给了公式，没给推导过程，更没给收敛性分析。
这导致红旗一号的拦截目标在高空高速机动时，弹道偏差的误差函数列会从第四步开始产生一个无法被传统松弛迭代压制的发散分量。
也就是制导与命中精度会急剧降低，易受干扰。
“这是函数列本身在收敛边界上的行为不正常，需要找到一个方法将其囊括进来。”
“更换基地可以吗？”
看着桌上的实验数据，华罗庚推了推鼻梁上的眼镜，细细的思索着的同时，在空白的稿纸上演算了起来。
很快，一条看上去可以尝试的道路被他排在外面。
稿纸上的算式最终依旧指向了发散。
“松弛迭代无效，基底变换治标不治本。这个问题不像是计算精度的毛病，倒像是整个算法结构本身的固有问题。”
喃喃自语了一句，华罗庚靠在椅背上，手指无意识地摩挲着搪瓷茶杯温热的杯沿。
松弛迭代、切比雪夫加速、aitken外推——这些方法他都反复核算过，全都治标不治本。
发散的根本原因不是数值技巧能堵住的，是算法结构本身存在固