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菲舍尔教授家的书房内，厚重的橡木书桌，空气是旧书、咖啡和雪茄气息的混合体。
约有十几个人分坐在沙发和扶手椅上，年龄从二十出头到三十岁不等。
卢恩热情向大家介绍我，称呼我为“在数学和密码学上极具天赋的朋友”
。
“卢恩小姐，这位就是您提起的诺伊曼小姐吧？”
年轻男人金发梳理得一丝不苟，气质温文儒雅。
他微笑向我们走来，左手中指上的银戒在反射着柔和的灯光。
卢恩点头。
“露娜，看，那位就是海因茨·海德里希博士，我父亲经常夸赞的助教。”
他拥有与莱因哈德相似的金发和挺拔鼻梁。
他的蓝眼如同秋日的长空，带着温和的学者式的审视；而莱因哈德的目光如同坚冰下的暗流，带着锐利的冷意。
“数学是许多学科的基石。”
我微微颔首致意。
沙龙的话题如同流淌的溪水，不断变换着河道。
起初是围绕量子力学中不确定性原理的论文，随后转向工业界在合成燃料技术上的新突破。
我沉默地听着，像一块海绵吸收着信息，我在这方面的知识了解并不多，这也是扩充自己知识的好机会。
他们使用的语言、思考的维度，与中学课堂截然不同，更像是一场思维的盛宴。
讨论到合成燃料涉及的催化机制时，化学系的学生正在阐述催化剂的效率问题，提到了反应速率和能量分布的实验数据。
“在特定温度和压力下，反应物分子在催化剂表面的能量分布，决定了反应路径的选择性和最终产率。”
他总结。
海因茨点了点头“是的，但这其中的能量分布并非均匀，我们通常用玻尔兹曼分布来近似描述，但这只是一个统计上的宏观表现，具体到微观层面……”
“那本质上是一个概率问题，”
我忍不住开口，”
分子具有足够能量跨越能垒的概率。
催化剂的作用是降低了活化能的能垒，改变了能量分布的形态，从而提高了有效碰撞的概率。”
“概率……没错，可以这么理解。
但如何量化这种分布形态的改变对最终反应速率的影响呢？我们通常用阿伦尼乌斯公式……”
“阿伦尼乌斯公式本身是指数形式的，”
我脑海中构建着模型，“k
=
A
exp（-EaRT）。
催化剂降低了活化能Ea，体现在指数项上，对反应速率k产生非线性的巨大影响。
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