三百多T的数据当然很多，不过，对于流体力学的直接数值模拟数据来说，如此大的数据也算是正常，毕竟萧易一次性测试的东西太多，数据量本身就会很大，即使是在直接数值模拟中都称得上是较大规模的模拟了。

光是那一百多个固态硬盘，都花了萧易不少钱呢。

再多点的数据甚至可能达到PB级别。

流体力学的模拟就是这样的复杂。\b

不然的话，像是游戏里面的那些涉及到液体的画面，厂商往往都会采取投机取巧的方式来展现游戏中的液体，而液体表现如何，也成为了厂商们秀肌肉的一大代表。

当然，萧易这也算是比较奢侈的，一般来说人家都是用机械硬盘来运输的，只不过他考虑到机械硬盘的读写速度较慢，也就只有100-200MB/s左右，相比起他买的这批硬盘2G/s级的读写速度，还是差的有些大，他可没时间\b浪费在等待数据读写这上面。

反正也就几十万而已，算不了什么，正好这段时间的固态硬盘价格也算是比较低的，说不定以后他要计算其他东西的时候，这些固态硬盘还能用上呢？

就这样，回到了实验室，接下来就是重中之重。

数据分析。

看着面前一箱子的固态硬盘，萧易在心中感慨地摇摇头。

“赵所长啊赵所长，你可知道，为了你的那个问题，我爆了多少金币啊。”

随后不再废话，将其中十个固态硬盘插入了旁边专门准备的NAS中，连接上服务器，开始读取起了这些数据。

想要对这么多的数据进行分析，首先也得先进行一下处理，将其中一些没必要的数据给丢掉，然后将其它有用的数据进行统计起来，并且制成相应的图表什么的。

这是一个相当大的过程，光靠萧易一个人自然是不可能的，所以他也从实验室的一些博士后和助理研究员中叫了一些人过来，给他们指导的方法，从而来帮他进行数据处理。

就这样，光是数据处理的过程，也花了差不多半个月的时间。

最终，萧易得到了完善的统计数据。

看着屏幕上显示出来的那复杂的图表，萧易眯起了眼睛，开始了对这些数据的分析思考。

其中时不时地会出现一个峰，而这每个出现的峰，都代表着一次爆破解的发生。

然后，他就可以根据这些峰的出现规律，尝试着寻找出爆破解的形成条件。

看着这些图表，如果让别人来看的话，只会觉得这些图片完全没有任何规律，但是萧易却很快就发现了其中相当多值得仔细研究一番的点。

“有点意思……”

“首先是在某些情况下，对于一些半线性热方程，如果初始数据的某些范数超过了某个临界值，比如速度场的L^2范数，解可能会在有限时间内变得无限大。”

“其次还有非线性项的影响，非线性对流项，也是导致这些解爆炸的一个关键因素，特别是在三维情况下，非线性项的影响更为显著。”

“还有边界条件和外部驱动，在一些\b周期边界条件或复杂的边界几何形状下，也可能会影响解的稳定性，从而增加解爆炸的可能性。”

“唔，还有涡度的影响……”

“初始条件、非线性项、空间维度、边界条件和外部驱动涡度的集中和增长，也就是说导致爆破解的形成，基本上都和这些条件存在相当多的关系。”

“那么应该用什么样的方法，能够实现对这些问题的调和呢？”

萧易略微思索了起来。

取来了草稿纸，他开始在上面进行了推演。

【?tu+(u??)u=??p+νΔu+f……】

而随着他的推演，他脑海中那一直刮起的头脑风暴，也逐渐在这种推演的过程中开始凝聚起来，并且逐渐有了一种共同目标，然后向着这个共同的目标发起了冲击。

时间也慢慢过去了。

……

一连数天，萧易将如此多的数据都全部看了个遍后，同时也从中分析出了相当多的信息出来。

“爆炸解的诞生，总是有着多种不同的原因导致。”

“但这些不同的原因，从数学的角度来看，终归都有着统一的理由。”

“嗯……”

坐在办公室中，萧易沉吟了起来。

已经良久没有研究过如此艰难的数学问题的萧易，也逐渐找回了当初的那种感觉。

对于这种已经被学术界研究了个遍，就连历史都已经有上百年之长的问题，想要简单的就解决它是不可能的。

至于那种一蹴而就，就能够完美地证明NS方程解的存在性和光滑性的办法，更是完全不存在。

但此时此刻，归纳了如此多的信息，萧易脑海中的那股风暴，却如同离心机一样