卡内基湖边，跑完五公里的陈辉慢慢停下，在湖边慢走。
吸……呼……
他尽可能用深呼吸来调整呼吸，以安抚正在狂跳的心脏。
【你的体育等级由2级4%提升到5%】
看到眼前的弹幕，陈辉心满意足的在旁边长椅上坐下，欣赏卡内基湖的景色，拧开提前放在长椅上的能量饮料，吨吨吨的灌了一小口。
这些天的锻炼初见成效，体育熟练度在以令人满意的速度向上涨，让他意外的是语文的熟练度，随着他将注意力放在这上面后，语文熟练度可谓是一天一大变，如今已经来到了89%，眼看着就要到3级了。
这远远超出了陈辉的预期，他生物熟练度的提升计划还没提上日程。
【你的语文熟练度由89%提升到90%】
又是一道弹幕亮起，陈辉这才起身，回到自己公寓。
洗了个澡，抱着论文去到费弗曼给他分配的办公室，路过咖啡机时，以往排在咖啡杯前的长队已经消失不见。
他迈步过去准备拿杯咖啡，吃个甜甜圈垫一垫，却被告知需要提前预约，原来他们在二楼黑板上进行的趣味讨论，如今已经落地到这台咖啡机上。
看起来成效还不错。
“陈教授！”
陈辉悻悻转身离开时，一位棕色长发的少女叫住了他，“如果是您的话，当然有多余的咖啡！”
说着她递给陈辉一杯热腾腾的咖啡，还有一个刚出炉的甜甜圈。
“谢谢。”
陈辉欣然接受。
“能够为天才数学家节约几分钟时间，是我的荣幸！”少女甜甜一笑，转身进入咖啡屋中忙碌起来。
走进办公室，打开电脑，正是普林斯顿当地时间早上九点，
进入面试软件，今天是他跟费弗曼约好的面试时间。
通常这种面试都会进行好几轮，若是陈辉没有选上，那些落选的简历依旧可以选择其他教授。
包括邓乐岩在内，陈辉留下了三份简历。
第一位面试的同样是一位华夏学生，身为华夏人，在相同条件下，陈辉当然更愿意选择自己的同胞。
很快，陈辉电脑屏幕上跳出一个视频邀请。
进入之后，屏幕上出现了一个扎着头发，十分干练的女孩。
“杨静远是吗？”
陈辉对比了一下简历上的照片，问道。
简历上这位女孩可不得了，4分总分的绩点，她拿到了3.85分，虽然没有参加竞赛的经历，但这在国内无疑是金字塔顶尖的那一小撮学霸。
杨静远微微一笑，并没有因为面对的是菲奖得主而胆怯，“是的。”
“请问你为什么要选择攻读数学领域的硕士学位？”
“我从小就对数学有浓厚的兴趣，在完成本科学业之后，我想要继续攻读硕士学位，在更高的平台汲取科研养分，实现人生价值，为科研事业奉献青春……”
杨静远脸上笑容不变，但眼中隐约闪过一丝得色，显然这个问题装她枪口上了，她早有准备。
“。。”
陈辉神色有些古怪，但还是继续问道，“那么，如果你成功进入普林斯顿，你想过选择哪一个领域作为你的主攻方向吗？”
“数学物理！”
杨静远斩钉截铁的说道，“我从小就听说了杨老的事迹，对物理四大基本力有着浓厚的兴趣，在上大学时听说您完成了杨米尔斯方程的证明，成为我国第一位获得菲尔兹奖的数学家时，为华夏争取到这个荣誉，我心情非常激动，从那一刻起，我就决定，与您一同探索物理世界中的数学奥秘！”
“好，既然你对数学物理感兴趣，也决定与我一同探索物理世界中的数学奥秘，那么，说说你对杨米尔斯方程证明的看法吧。”
“啊，这……哦……我……”
一时间，杨静远方寸大乱，脸色都苍白了几分，这显然是她预料之外的问题。
“没关系，你随便说说就行。”
陈辉也没准备真让她说出个什么来，但既然对方言之凿凿表现了对数学物理的兴趣，表现了对杨老和他的崇拜，那么，至少应该看过他们论文的吧。
“杨老的论文完成了对三大基本力的统一，是基础物理界的巨大进步，您完成对杨米尔斯方程的证明，是划时代的成果，将直接影响……”
不得不说，这位同学还是很有几分临危不乱的素质，竟然很快镇定下来，开始口若悬河。
可惜，她的回答全都是形而上学空洞总结，连一个数学公式，一个物理定理都没有。
陈辉叹了口气，“嗯，这个问题对你来说的确有些难度，没有关系，今天的面试就先到这里，结果会在一星期之内通知你。”
杨静远眼前一亮，她觉得自己的表现还不错，陈辉提的问题都回答上来了，有几个因为提前有准备还回答得很好。
“那就谢谢老师了。”
她觉得自己把握很大，索性叫上老师了。
陈辉则是退出了面试界面，点击她简历右上角的x。
他大概能猜到这位女生的想法，无非是仗着自己华夏人的身份，想要打感情牌拿到一个名额，等到毕业回国，凭借陈辉的影响力，摇身一变去搞行政工作，自然是平步青云。
但陈辉可不想浪费这个宝贵的名额去给这种人铺路，普林斯顿硕士研究生的名额本来就宝贵，给了这种人无疑是对那些真正热爱数学的人的不尊重。
第二位面试者来自加州大学，还有陶哲轩的推荐信，本身简历也足够华丽。
“嘿，陈教授，终于见到您本人了，您比我想象得还要年轻！”
视频才刚接通，对面那个黑人青年就露出洁白的牙齿，激动的笑着说道，“历史上最年轻的菲奖得主，我要是能成为您的学生，那简直太酷了！”
这孩子话迷得陈辉差点都插不进嘴。
好在他还知道这是在面试。
“你的硕士研究方向有想过吗？”
“解析数论。”
迈克尔毫不犹豫的回答到，“我在本科时就研究过梅森素数猜想，其中有一位华夏数学家提出了一个周氏猜测，推测梅森素数分布遵循特定模式，此前数学家如法国数学家香克斯、德国数学家伯利哈特等提出的猜想均以近似公式为主，而周氏猜测首次以精确表达式描述梅森素数分布……
公式中指数函数与素数的结合，可能隐含素数在指数尺度上的对称性……”
“周氏猜测认为，当 2^2n<p<2^2n+1时，梅森素数 Mp=2^p1的数量为2^(n+1)1，想要证明这个猜想，我们或许可以结合素数定理与梅森数的特殊结构，推导其分布密度……”
一说到自己擅长的东西，迈克尔话就更密了，十分钟的面试时间根本不足以让他完成自己的表达，陈辉也没有打断，任由他说下去，一直到二十多分钟后，迈克尔才想起来自己还在面试，然后闭嘴，安静的看向陈辉。
“好，今天的面试就先到这里，你先回去等通知吧。”
陈辉微微点头，结束了这场面试。
关闭视频，看着这位迈克尔的简历，陈辉一时有些犹豫，扫了眼自己已经达到7级的判断力，不是很满意，看来判断力还得再加才行。
这位迈克尔与杨静远可以说完全是两种人，他是真的热爱数学，但陈辉认为他性格过于活泼。
搞数学还是需要能够静下心来好好搞研究，这样的性格对数学研究没有帮助。
但他觉得这个小家伙的确很不错，并且研究的方向还正是他准备进军的数论。
最终他还是没有直接叉掉迈克尔的简历，他觉得可以再看看，费弗曼说过后续还会给他一批简历。
最后一位面试者，正是陈辉当年的同一届同学邓乐岩。
当面试视频打开，两人面面相觑，邓乐岩的眼神复杂得根本无法用言语描述。
“你好，好久不见。”
陈辉率先打开话匣子。
“好久不见。”
邓乐岩在面试之前就知道对面是陈辉，但他还是选择接受面试。
一番寒暄后，面试正式开始。
已经有些年不见，陈辉也不知道这位当年的神童是否会伤仲永，一些必要的考察还是需要的。
真正进入面试后，邓乐岩的那一丝尴尬也消失无踪，全身心的沉浸入陈辉的问题中，见招拆招的解答。
越是提问，陈辉就越是满意。
邓乐岩对数学的热爱或许看起来没有迈克尔那般热烈，但他的热爱是深藏在骨子里的，正因为已经将数学当成生命中不可缺少的部分，他反而习以为常，情绪自然不会表现得太过热烈，但陈辉知道，他离不开数学，也不会离开数学。
这就是天生研究数学的好苗子！
而他的天赋，更是让陈辉很满意，这无疑是他遇到的学生中天赋最好的存在。
唯一可惜的是，邓乐岩选择的方向是数学分析，偏向测度论的领域，与陈辉的研究领域交叉并不大。
当然，以陈辉如今在数学上的造诣，教邓乐岩还是没问题的。
一上午面试结束，最终名单陈辉心中已然有了决断。
埃琳娜早已到了办公室中等待，见到陈辉在进行面试，所以并没有打扰，这时见陈辉面试完毕，顿时紧张的看过来。
“你有没有想过，将纳维斯托克斯方程应用到天气预报上？”
陈辉看着这位带着些斯拉夫血统的少女，微笑着说道。
“我不用面试了？”
埃琳娜眼中惊喜之色一闪而逝。
“你昨天已经完成了面试，不是吗？”陈辉面带微笑。
埃琳娜眼中的喜色彻底在眼眶中晕染开，很快就弥漫到整张脸上。
原本陈辉想要研究的应用是纳维斯托克斯方程在可控核聚变中，等离子体运动模型构建，但现在，他显然没有这个条件，于是，他就想到了这个方向。
不过他现在要专心攻克黎曼猜想，为下一个自由属性点努力，将这个课题交给埃琳娜无疑是个不错的选择。
天气预报模型通过将大气离散为三维网格，基于纳维-斯托克斯方程模拟空气流动，欧洲中期天气预报中心的IFS模型使用9公里网格和137层垂直结构，通过迭代计算未来10天的天气演变。
但由于直接求解方程在计算上不可行，气象模型需对小尺度过程，如云微物理、湍流进行参数化，这会导致最后得到的只能是一个近似结果。
当前天气预报就只能显示某某时间点有多少概率会下雨，而不是精确的，某时某分某秒某地，会下多大的雨。
并且因为方程的非线性特性导致蝴蝶效应，初始误差随时间指数级放大，比如2012年飓风“桑迪”的路径预测因初始气压场微小偏差产生显著分歧，最终误差超过24小时。
理论研究表明，即使初始条件完美，受湍流和误差累积限制，天气预测的奇异极限为14天。
但现在，纳维斯托克斯方程的全局存在性与光滑性得到严格证明。
以往天气预测的核心矛盾之一是，NSE的局部解存在性已被证明，但全局解的存在性与光滑性仍是未解之谜。
这意味着，理论上可能存在某些初始条件，如极端天气对应的剧烈气流，导致方程的解在有限时间内“爆破”（出现无穷大的速度或压力梯度），从而使数值模拟失效。
现在，模型的合法性将被彻底确立，气象学家无需再担心解突然崩溃的理论风险，所有基于NSE的数值模型的模拟结果将具备严格的数学可靠性。
目前天气预测的10-14天有效窗口源于混沌效应，也就是众所周知的蝴蝶效应，导致的误差指数放大，但光滑解的存在意味着流体运动在大时间尺度下仍保持结构稳定，可能延长可预测的时间范围，例如从2周扩展至1个月甚至更长。
陈辉的目的就是精准预测天气，并且延长可预测的时间范围。
比如，通过一系列的计算，预测到半年后某地会发生高烈度地震，那么，就可以提前进行相应的搬迁工作，避免造成损失。
“interesting！”
埃琳娜双眼明亮，她本就对偏微分方程感兴趣，能够将偏微分方程应用到如此有趣的课题上，那无疑是件很酷的事情。
尤其是还能有一位如此优秀的老师指导，她还有什么理由拒绝呢？