在dpd中，保守力是纯排斥性的，随着距离增加而减弱，使得粒子最终均匀分布。
为了更清晰地表达这一点，许宁拿起纸笔写下了dpd的状态方程：p= kt+ a^2
通过这种方式，不仅帮助林教授和祝教授理解，也加深了自己的认识，并记录下了mdpd的核心原理。
在这个方程中，流体密度的最大指数是二次，但要准确描述液体内部的压力，我们需要一个包含密度三次项的方程。
因此，用这种形式的方程来模拟有自由液气界面的系统，在本质上是有局限性的。
听到这里，祝意的眼神突然焕发了光彩。
尽管许宁还没有开始讲解新的知识，但他已经能够清晰地解释这个前沿领域的理论框架——动态粒子动力学（DPD），并且直接指出了它最大的限制。
这表明他确实深入研究过这个问题，而不是那种只懂皮毛就想挑战复杂问题的业余爱好者，或是仅凭空想就要快速实现创新的新手工程师。
之前，她和丈夫或许还带着一丝轻视的态度，想要看看这位年轻的工程师能说出多少有价值的内容。
但现在，他们已经开始将许宁视为一个值得平等交流的同行。
林哲彬也不由自主地挺直了腰板：“那么你刚刚提到的新方法可以解决这个问题？”
对于注重应用研究的林哲彬来说，这一点尤为重要。因为现有的DPD模拟过于理想化，几乎只能用于气体系统或流体完全填充封闭空间的情况。
然而，现实世界中的大多数研究对象都位于开放环境中，并伴有自由液气界面。
“当然。”
许宁用笔轻轻敲了敲面前的纸：“我发现通过使用三次样条插值改进DPD中的权重函数，可以创造出一种根据粒子间距离变化而调整吸引与排斥作用力的形式。
这样一来，就可以让模型中的粒子以一定密度聚集，形成类似液滴的凝聚态。”
“在改进后的状态方程中加入更高次的密度项后，我们得到了改良版的DPD方程，即mdpd。”
许宁写下最后的计算步骤，也就是改造后的保守力方程：\[ p= kt+ a^2+ 2br^{4}(-c)\]
完成最后一个符号后，他满意地笑了，然后将笔轻轻放回桌上。“基于此控制方程，我们可以对真实液滴的行为进行数值模拟。”
两位教授虽然一开始面对新概念时有些迷茫，但他们很快抓住了关键点。
“如果能计算出水滴的运动轨迹和碰撞特性，那么固体表面上的相变过程也就更容易理解了。”
祝意紧锁的眉头终于舒展开来：“此外，我们还需要确定时间迭代算法和边界条件等细节。”
显然，见识到这一全新的动力学理论之后，她已经迫不及待想要探索其在实际工程中的应用可能性了。
“许宁同志！”
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