挂上电话后，宁为很快冷静了下来。
不公平的事情并不是第一次经历了，但像今天这次，还是给了他极为特殊的体验。
因为以往的不公平，他大概知道是为什么，更跟施加不公平的人有过面对面的接触，但这一次，所有的一切都是隔空进行的，他跟鲁师兄口中那位卢卡森·弗兰德先生，从未谋面。
但这个名字从师兄口中说出来的时候，他有些印象。
犹记得学习偏微分方程的时候，教授曾经提到过这个名字，更多的就没有了。
打开百度，宁为将这个名字输入进去，很快便得到了反馈结果。
显然这的确是为业界的大佬，1994年菲尔兹获奖者之一，成就是偏微分方程，其提出的一些数学方法已经被列入了各国高校偏微分方程的教材。
另外这位先生还是美国科学院院士、普林斯顿大学终生荣誉教授、美国数学协会副会长、瑞典皇家科学院院士、国际数学联盟委员会委员……
一系列的头衔差点把宁为晃花了眼。
如果不是那封主编的邮件，宁为觉得他根本想不到自己竟然能跟这种应该活在课本里的人物扯上联系。
但话又说回来，如果不是这种层级的大佬级人物大概也很难影响到一个世界级顶刊的主编。
了解过这位传说中数学大佬的生平，宁为再次将论文仔细检查了一遍。
其实这位数学界的大佬有一点说的没错，如果他这篇论文真的有论证不严谨的地方，贸然刊载的确会对整个学界影响不利，尤其是他这种提出了一些新的数学思想跟解决方法的论文。如果隔一段时间才被证明错误，那么这期间该领域所有引用了宁为这篇论文的其他论文，都会受到极大负面影响。
这也是数学类期刊审核更为严格且每年刊载的论文数量都不算太多的原因。
毕竟你不能相信有人能通过引用一个错误的东西，最终却得出了正确的结果，这种巧合也许会有，但不属于崇尚严谨的科学研究范畴。
再次将论文完整检查了一遍，更改了几个语法错误之后，宁为打开了《自然》的投稿系统，第二次给这家世界级的期刊投稿。
当然这只是一个开始，宁为已经在心里打定主意，未来也要给这位卢卡森•弗兰德好好上一课。
当然，这还需要些时间。
做完这一切之后，宁为没有立刻休息，而是从电脑里调出了湍流算法的源代码。
感谢卢卡森·弗兰德给他上的这一课，让他明白了即便是在学术界也不是每个人都像他想象中的那么美好、那么值得尊敬，所以在投下一篇针对湍流算法且需要用到算法源码的论文之前，很有必要做一些防范。
他还在计划着给别人上课，可不想被人再给他上第二课。
更别提学术圈尚且能如此之苟，那么具体到了应用，那可是真正跟一个产业跟现实利益直接挂钩的技术，如果继续实诚，大概下场就是被吃得连渣渣都不剩，还会无话可说。
所谓专利、所谓著作权，更多的只能防住君子。毕竟哪怕人家真侵权了，他也没那个时间跟精力去跟人打官司，科研人没那么闲。
所以只能让自己先把小人做足了。
鲁师兄举的那个例子已经说明了一切。
这也还好鲁师兄那位朋友遇到了个有良心的导师，如果换了个心黑点的导师，大概会直接被吃到尸骨无存吧？
当然，在源代码中做手脚其实极为考验功底的。
如果人家真想盗用某个软件产品的源代码，自然会有许多工程师先将这些代码分析透彻了，才会开始下一步。
既然并不是所有的论文审稿人都值得信任，那么这一步不但要做，还要小心谨慎。
思考了很久，宁为决定在源代码中加上三层验证手段。
第一步宁为打算在主函数中加入几个在特定情况下会有特定返回值的方程，如果源代码没有更改直接使用，他只需要对目标设备发送一个特定信号，马上能得到一组固定的返回值。
第二步宁为决定在源代码中加一层驻波的波动方程。
虽然也简单但其实很具备迷惑性。
驻波是指频率相同，但传播方向恰好相反的两种波。
当波动的频率掌握在他手中，如果湍流算法真的被盗版，而这个方程并没有被剔除，那么只需要经过简单的计算，他便能让盗版的软件或者设备失去作用。
隐蔽的点在于，湍流算法在拟态一个物理空间后，本就要对各种泼进行阐述，驻波混杂其中，如果不是特别仔细很难被分辨出来它对程序起的作用。
第三步是最复杂的了，宁为决定在核心代码中加入傅里叶级数、傅里叶系数跟傅里叶变换。
简单来说就是通过傅里叶变换把时域信号变换为频域函数，其中规定时域为信号、频域为函数，而频谱同样掌握在他的手中。
这个频谱表示了周期信号含有的所有不同频率余弦信号的频率、幅度和初相位这三个参数，每个余弦的这三个参数又表征了这个余弦的全部信息。
如果不经过授权直接使用湍流算法，又没把将新加入的代码完全剔除，基本上就相当于给宁为留了一个可以为所欲为的后门。
宁为并不怕被戳穿，因为这些函数都可以说是湍流算法的组成部分。
比如驻波是对原始波形的补充，也可以用于二次确定非法访问数据流的复筛。
特定返回值的方程也可以是在测试阶段特定阶段触发用于收集返回数据。
加入傅里叶级数、系数跟利用傅里叶变换也可以是为了简化最终的运算。
做好了大致规划之后，宁为也终于撑不住了。
实在是太困了……
当然，今天就动手把这些东西一股脑加入到程序当中是不可能的。
因为在宁为的构思中可不是将这些东西简单的加进去，而是要跟湍流算法本身实现的功能完美融入到一起，如果想要剔除掉任何一段代码，都可能造成整个软件本身出现各种问题，这样即便被人发现了可能有问题，想要剔除掉这些代码，就需要在花费数倍的精力去重新修复整个系统。