演化路径的、带有“权重”

（概率幅）的轨迹，“在接近临界状态时，某条原本概率极低的、包含特定空间尺度涡结构生成和演化的‘历史路径’，其概率幅会与系统固有的某种不稳定性模式生‘共振’！

这种共振，导致该系统‘历史’的权重急剧重新分布，最终使得这条通往失稳的路径，从无数可能中‘脱颖而出’，成为现实！”

这个想法，石破天惊！

它将流动稳定性问题，从一个决定论的、静态的“阈值判断”

，转变为一个随机的、动态的“历史路径选择”

问题！

办公室里鸦雀无声，所有人都被张诚这突如其来的、充满想象力和颠覆性的思路惊呆了。

几位资深的气动专家眉头紧锁，努力消化着这过于抽象的概念。

张诚没有停顿，他立刻将这个思想转化为具体的数学语言和可操作的方案。

“这意味着，我们不能只模拟‘平均’流动，必须展一种新的随机计算流体力学方法，能够显式地捕捉和追踪这些‘小概率涨落路径’的演化！”

他快写下几个核心的数学表达式，涉及随机偏微分方程和非平衡态统计物理的概念。

“我们需要在现有的ns方程求解器中，嵌入一个‘路径涨落源项’，这个源项不是白噪声，而是基于对叶栅几何和来流条件的先验分析，构造出的、能够代表关键失稳模态的特定空间相关性的随机激励！”

他越说越快，思路如泉涌，

“然后，进行大规模系综计算！

不是一次模拟，而是成百上千次，每次注入不同的随机路径涨落，观察系统是如何在这些微扰下‘选择’其演化历史的！

失的先兆，就隐藏在这些不同‘历史’开始分岔的临界点附近！

我们可以通过分析大量系综样本，反推出那条导致失稳的‘关键历史路径’的结构特征，从而精准定位不稳定的根源，并设计针对性的控制策略去抑制那条‘路径’的出现概率！”

他放下笔，转过身，目光灼灼地扫过全场：“这，才是从‘历史层积’的角度，真正地、从根本上理解并预测旋转失！”

寂静。

死一般的寂静。

然后，如同堤坝崩溃，办公室里瞬间炸开了锅！

“我的天！

路径积分……应用到流体失稳？！

这……这太疯狂了！”

一位cfd专家猛地拍了一下自己的额头，脸上充满了难以置信和极度兴奋的红光。

“我明白了！

我明白了！”

那位之前抱怨“抓不住光子”

的女工程师激动地跳了起来，“所以我们之前捕捉不到的弱信号，就是这些‘小概率路径’的蛛丝马迹！

它们不是噪声，是‘历史’的选择信号！”

“如果……如果这个思路成立，”

负责控制系统的副总师声音都有些颤抖，“那我们岂不是可以提前预判失，甚至……甚至主动‘引导’流动走向稳定的历史路径？这将是革命性的！”

巨大的惊喜和希望，如同温暖的洪流，瞬间冲散了半个月来积压的阴霾和颓唐！

每个人眼中都重新燃起了炽热的火焰！