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=Aexp(-Ea/RT)。

    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。

    如果我们把分子能量分布看作一个连续的概率密度函数，催化剂的作用相当于对这个函数进行‘平移’和‘形变’