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巴克馬斯特，麻省理工大學教授，‘拉馬努金獎’獲得者，阿邁瑞肯國家科學院院士。

他是偏微分方程應用領域非常有名的專家，也是公認NS方程研究應用領域的權威，一直致力於NS方程理論應用的研究。

早在五年前，巴克馬斯特就開始嘗試對於NS方程研究的主要方法是否能夠成功，進行了質疑和挑戰，並發表了自己和同事一起研究的成果。

當時的成果還不完善，只是論證‘在特定的假設下，NS方程對物理世界的描述的不一致性’。

現在的這篇研究成果，則是在‘允許NS方程解集粗糙’的情況下，證明NS方程的輸出不合理，也就是偏差值過大、不具穩定性。

舉個例子來說明，比如，某一個引數調整為5，輸出的數值是10；引數調整到6，輸出的數值變成了60；引數調整到7，輸出的數值又變成了11，輸出的數值，並沒有跟著引數緩慢的變動而變動，而是出現波動較大的情況。

這就是偏差值過大，不具穩定性。

在‘允許NS方程解集粗糙’的情況下，方程輸出的數值不具穩定性，一定程度上就可以推斷，方程本身也存在不穩定的情況，也就是一定程度上否證了NS方程解集的光滑性。

巴克馬斯特本人還接受了採訪，他解釋道，“光滑解集用來表述物理世界是完備的，但是數學上講，他們並不一定總是存在。”

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