了想，大型稀疏线性方程组的迭代解法研究非常有必要。
“毕竟空气动力学、核物理、流体、应力计算等最后全都能归结为巨大线性方程组，人工消元是算不动的，而电子管计算机的内存极小，不能存满矩阵，必须用稀疏迭代。
“这一块儿的课题，唔……应当从雅可比、高斯-赛德尔迭代、共轭梯度法的收敛性、截断误差分析等方面着手展开。
“常微分、偏微分方程差分方法稳定性理论嘛，谦之同志你想说的是差分格式不稳定的问题吧。
“这一块儿我自己没有展开过研究，也没有在国外数学界了解到相关动态。
“但是从数学本身出发，大概率会出现一个问题，那就是手算时可以人工控制误差，机器却没有这个主观能力。
“就跟滚雪球一样，微小误差一旦被一遍遍循环迭代、无限放大，算出来的结果肯定是错误的。
“这一课题的研究确实很有必要展开！
“快速多项式插值、数值积分、函数逼近……我个人认为……巴拉巴拉……
“蒙特卡洛方法的数学基础与伪随机数生成……我觉得……巴拉巴拉……”
张谦之默默听着眼前这位数学大家，在听了三言两语之后立即从专业着手的长篇大论，心里默默惊叹。
数学这玩意儿，真的是纯吃天赋啊。
他张谦之可是刷了很多抖音视频，这才总结出了许多知识点。
华罗赓教授可是凭数学直觉、凭数学素养，在现场硬解！
对此，张谦之只能竖着大拇指，说上一句牛*！
感慨完之后，张谦之收敛心神，继续和华罗赓教授讨论后面两个课题。
在离散数学、组合、编码课题上，两人产生了一丢丢的分歧。
华罗赓教授起初认为，组合数学、编码属于偏应用的边角，在人才和资源有限的情况下，花大力气投入有些不值当。
张谦之则点出，站在未来的视角，离散数学、组合、编码是信息存储、纠错、逻辑设计、未来信息传输的根基，必须从一开始就提上研究日程。
对于这个说法，华罗赓教授没有贸然接受。
后来还是张谦之绘声绘声地描述了一遍未来的计算机应该拥有怎样的性能，方才让华罗赓教授后退半步，稍作妥协。
即华教授会着手推动相关课题的研究，但一开始不会全力推动，除非在发展的过程中认识到课题的必要性，又或者人力物力
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