个难题是我们的雷达系统，轨道交会需要精确的雷达测距和相对速度数据，但当时的雷达系统在太空环境中表现不稳定。”
海恩斯很感慨，自己之前是NASA的中级工程师，在纽约街头碰到林燃。
尽管那时候就知道此子不可小觑。
结果对方一飞冲天的速度还是远超他想象。
现在林燃是他上级的上级的上级的上级。
横跨了四个级别。
这还是建立在他已经升职的前提下。
而他之前的领导，原本应该坐在这里给林燃介绍的鲁道夫早就人不见影，死不见尸了。
鲁道夫的下场，也让德意志科学家们一下就失去了和林燃作对的勇气。
谁敢去当这个挑头的？
林燃点头，目光转向屏幕上的数据流，语气坚定：“这不仅是技术挑战，更是我们必须要克服的困难。”
“没错，主要苏俄的进展太快了。
去年他们的东方3号和东方4号虽然不算是对接，但双航天器在轨，还是已经领先我们了。
至少他们能够通过精确的轨道参数，实现两个不同航天器在轨道层面的接近。
我们怀疑他们最早今年，最晚明年就能实现轨道对接。
我们应该要加快进度。”克拉夫特补充道。
林燃随手在黑板上写下方程：“各位，我们的核心问题是实时数学精度的不足。当前的轨道预报算法误差累积严重。让我们分解问题。”林燃指着黑板接着说道：“首先，轨道传播。现在用的是开普勒模型，短期内可以，但长时间模拟中摄动效应会让误差变大。我们需要升级模型，考虑地球扁率和大气阻力。”
突然，林燃说：“海恩斯，还记得我曾经教你的减小误差方法吗？”
海恩斯突然被提起，面露难色：“抱歉，教授，我不知道你指的是什么。
摄动算法好像解决不了这个问题。我们试过恩克法减少误差，但计算量太大，IBM7090撑不住。”
林燃微笑着说道：“恩克法是个好方向，但它太冗长了，你们可以考虑采用变步长龙格-库塔法优化。
步长在近地点小，远地点大，这样既提高精度又减轻计算负担。”
海恩斯若有所思，开始低头在自己的笔记本上演算起来，十来分钟后，他惊喜地抬起头：“这确实能节省不少时间！”
克拉夫特问道：“教授，但传感器数据融合仍是个问题，雷达和惯性导航常不一致。”
克拉
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