有關渦扇10技術來源的這些風言風語，如果只是在國內流傳，那本質上不會超出小作文的概念和影響力。
但如果國外的報道，而且是嚴肅報道也參與進來，反倒不是壞事。
實際上，對於一種很快就可能進入量產和服役階段的發動機來說，諸如結構設計之類的基礎信息，是不可能長期不爲人所知的。
畢竟你要給基層單位下發維修保養手冊等技術資料，而這些東西到了基層，時間一長，要想滴水不漏根本就不可能。
之所以外界對於渦扇10的認知會偏差得如此離譜，主要還是因爲常浩南的動作實在太快了。
從確定設計方案，到子系統設計，再到部件級測試、臺架測試以及目前的裝機測試，都在密集的不到三年時間裡一氣呵成。
尤其是牽扯範圍較大的裝機測試，甚至集中在1999年初至今的這大半年時間裡。
而且，從設計到測試，全都是一把過，根本沒有返工過程，把知情者的數量降低到了最小。
換句話說，見過太行具體長什麼樣的人別說是退役或者退休，甚至連年假都有可能沒來得及放過。
整個項目幾乎是在一個半封閉的環境下運轉着。
泄密的機會自然就少了。
而對於外界來說，他們也習慣了航空發動機動輒十年甚至更長的研發週期。
渦扇10才三年沒什麼新消息，正常情況下也不會有人往已經推倒重來這個方向去想，現在新發動機橫空出世，不靠譜的自然完全是瞎猜，而哪怕是靠譜點的分析人員，也只能往CFM56這個唯一的線索上面去先射箭後畫靶。
當然，從技術角度來說，總體設計方案這種大面上的信息其實沒那麼重要。
就比如CFM56的總體設計方案，隨便找個伺候波音飛機的地勤基本都知道。
甚至發動機本身也跟着客機一起往全世界賣，想拆了研究都可以。
但也沒見誰能原樣復刻一個出來。
說到底，造航發要是這麼簡單，那航空發動機也不用當什麼工業皇冠上的明珠了。
但如果具體到渦扇10上面，倒是可以利用這個信息差——
既然外國人覺得咱這型號是CFM56核心機發展出來的，而且還分析的頭頭是道，那咱就順着他們。
既不直接承認，也不直接否認，被問起來就是暗示三連：
懂的都懂，不多解釋，你細品吧。
這麼一來，至少也能讓西方陣營內部來一輪狼人殺——華夏人把CFM56玩的這麼溜，那肯定是我們中出了一個叛徒，把相關技術資料給賣了。
最後就算此事不了了之，或者渦扇10的實際情況過些年被曝光出去，也能達到破壞對手內部關係的效果。
而且，法國人在這個敏感的時間節點找上航空動力集團搞合作，大概率也是與此有關。
畢竟CFM集團就是斯奈克瑪和通用電氣聯合成立的。
只是暫時還不清楚，對方到底是想要調查“技術泄露”的情況，還是有什麼其他目的……
想到這裡，常浩南重新拿起電話，撥通了章亮平辦公室的內線號碼……
……
他交給章亮平的任務，顯然不可能在一兩天內就完成，因此，在處理完這個小小的突發情況之後，常浩南還是按計劃回到學校，開始着手開發具體的流形學習算法。
相比於之前投稿給數學年刊的那篇純理論論文，這纔是他重點關注的方向。
國慶節之前，常浩南已經整理出了兩個基本的算法思路，由姚夢娜和他分別選擇一種繼續研究。
雖然他現場構思出來的結果不可能一步到位就是最優解，但至少足夠有代表性。
第一類是全局思路，在降維時將流形上鄰近的點映射到低維空間中的鄰近點，同時保證將流形上距離遠的點映射到低維空間中遠距離的點。
而第二類則是局部思路，只需要保證將流形上近距離的點映射到低維空間中的鄰近點。
比較起來，前者更加直觀（當然也只是相對直觀），但計算複雜度很高，對於硬件水平和算法設計來說都有一定挑戰。
局部思路更加抽象一些，且距離較遠的點與點之間的對應關係不明確，但計算量比較小，似乎更適配眼下這會的計算機性能。
而這一次，是姚夢娜主動在幾天後找到了常浩南。
不過，並不是因爲前者已經按照全局思路構造出了算法。
或者說，確實搞出了算法，但發現走進了死衚衕。
“常總，我用構造出來的等距映射算法對三維空間中的二維流形【t， s， X】進行了數據點生成優化測試。”
姚夢娜把幾張紙放到常浩南的桌上：
“對於完整的曲面，算法的效率還算不錯，基本恢復出了完整的S-曲面的生成座標。”
“但如果我在二維流形上挖掉一個長寬都是π的正方形區域，相當於在表面開一個洞，這在實際應用中是很常見的情況，那麼生成出來的座標就會發生扭曲，導致空洞的面積變大，而且成爲了一個近似橢圓形的區域……”
“……”
簡單來說，就是不好用。
“流形存在空洞，就意味着與流形等距的歐氏空間的子集非凸，計算流形上樣本點間的最短路徑時所產生的偏差增大……”
姚夢娜發現的這個問題，對於常浩南來說也是尚未研究過的領域。 好在全局思路比較直觀，所以他可以現場分析。
“也就是說，要想使用等距映射算法，或者擴大一些來說，要使用全局算法，那麼流形對象就要滿足等距於一個歐氏空間子集以及這個子集是凸的條件。”
常浩南輕輕頓了一下手中的圓珠筆，最後總結道。
這算法本身畢竟是姚夢娜一點點優化和修正出來的，因此她這次倒是跟上了常浩南的思路。
“所以說……”
姚夢娜面露難色：
“你之前就知道這條路走不通了？”
“咳咳……那倒沒有。”
常浩南當即否認：
“我也是剛剛聽了你的解釋之後纔想到……”
“其實，我這段時間都在研究如何改進局部線性嵌入算法（LLE）。”
他說着打開自己的電腦，然後從旁邊抽出一張紙，鋪在鍵盤旁邊：
“LLE最大的問題是，它採用的採用的局部權並不能完全的反映出高維流形的局部幾何結構，因此對於奇異或者接近奇異的系統，需要人爲加入一個正數γ，但γ的選取對於結果的干擾很大……”
“……”
說來也怪，在寫完那篇論文之後，常浩南就發現自己的思維方式似乎跟過去出現了一些不同，具體來說就是變得更加連貫和順暢了。
一番時間長達半個小時的介紹下來，不光他自己完全沒卡殼，就連在旁邊聽着的姚夢娜都沒感覺有太多聽不懂的地方。
“所以。”
常浩南把筆放到一邊，用篤定的語氣說道：
“很顯然，採用多組線性無關的權向量來構造局部線性結構，就可以改善最終的嵌入結果。”
姚夢娜沉默了一會，然後點點頭：
“確實是這樣。”
兩人繼續陷入沉默。
“說起來，我們最早開始研究流形學習，好像是爲了……解決脈動生產線的自動化檢測問題？”
又是姚夢娜打破了沉默。
“嗯……”
常浩南點了點頭：
“不過我們現在研究的內容，確實還沒辦法直接應用到你的課題上面。”
流形學習只是一個數據降維的過程而已，充其量算是解決了實現自動化生產道路上諸多阻礙中的一個。
聽到這個判斷，姚夢娜嘆了口氣：
“果然，我的想法可能還是有點太激進了……”
那確實激進。
她的計劃要是完全實現，那112廠直接可以把工人撤出來，改黑燈工廠了。
不過，常浩南緊接着又話鋒一轉：
“不過，這個改進LLE算法，倒是可以在其它領域發揮作用。”
無心插柳柳成蔭了屬於是。
“比如呢？”
姚夢娜眉頭微皺，看着面前紙上密密麻麻的公式。
“比如……信息檢索、數據篩查……”
說到一半，常浩南意識到這些好像也不算是具體的“應用”，只能算是應用層面的技術。
於是稍微思索了一下：
“如果要往具體的生產環節靠攏的話……大概……設備狀態監測和故障自動診斷？”
實際上，這個算法如果推廣開，應該還是能在不少領域發光發熱的。
只不過常浩南一時間只能想到自己的老本行了——
比如一架飛機，它出了故障。
過去，只能由地勤慢慢進行排查。
而如果這架飛機有足夠的傳感器，並且能夠對傳感器反饋的數據進行有效篩選和分析，那麼飛機的航電系統自己就會判斷故障發生的具體位置和情況。
甚至，在故障還只是端倪的時候，就扼殺在搖籃當中。
只是操作起來還要克服一些困難。
比如眼下的傳感器個頭都比較大，很難往一架飛機裡面塞進去足夠的數量。
但無論如何，這顯然是一項相當有潛力的技術。