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云帝懂了,前世的苏采薇一定也是一个水文教授,或者等她几十岁后变成一个水文院士。
不过和他这种主动的水不同,她是出不了成果被迫的水。
本身就是独身主义,而后就在那些水做的论文里,蹉跎青春,蹉跎时光,孤老终身……
云帝决定给苏采薇改改命。
换个课题。
好吧,他承认,他就是想要在她面前装装逼。
他要成为首个获得菲尔兹奖女数学家背后的男人。
犹豫再三,卿云还是放过了娘炮舒尔茨的拟完美空间以及上同调。
他看上了阿莱西奥·菲加利,这个2018年获得菲尔兹奖的数学家的成果。
“最优运输?”
苏采薇来不及翻脸,赶紧捣蒜般点着头,心里小鹿狂跳着舞。
卿云在周边寻摸了块小石片,带着苏采薇来到草坪边蹲了下来。
“两堆土,从a土铲到另外一个地方,最终堆成b土。
就像是以前初中学的线性规划一样的:3个城市(a,b,c)有1,05,15吨煤,然后要运到2个其他城市,这两个城市(c,d)分别需要2,1吨煤。
然后,不同城市到不同的费用不同,让你算最优运输方案和代价……”
虽然苏采薇对这个概念是了如指掌,但依旧全身贯注的听着。
因为,‘最优运输’是一个非常热门的研究领域。
最优运输问题最早是由法国数学家加斯帕德·蒙日(gaspardon)在19世纪中期提出,它是一种将给定质量的泥土运输到给定洞里的最小成本解决方案。
这个问题在20世纪中期重新出现在坎托罗维奇的著作中,并在近些年的研究中发现了一些令人惊讶的新进展,比如skhorn算法。
最优运输被广泛应用于多个领域,包括计算流体力学,多幅图像之间的颜色转移或图像处理背景下的变形,计算机图形学中的插值方案,以及经济学、通过匹配和均衡问题等。
所以,如果卿云提出的是另外的领域,她可能还会怀疑这混蛋是不是在忽悠她,但这玩意儿和计算机算法息息相关,她一万分的确定,这绝对是卿云自己深度思索过的。
因为,从与秦缦缦的闲谈中,她曾听过,卿云对算法的看重。
那个黑人夜间拍照问题,让苏采薇也不得不感慨,这个世界上永远有比一个天才还要更天才的人。
也许……
他是这个世界上最懂商业的……数学家?
还不知道自己被苏采薇在心里吹捧到了一个极高高度的云帝,此时还在拿着石片在那巴拉巴拉着,“你看,马夫距离沿着梯度流的演化,你完全可以去探索它的偏微分方程,将最优运输理论与凸几何和流形理论等数学分支结合……
然后,在最优运输问题中,一般的结果是解具有光滑分布,但当存在突变或者多个解时,断点集的性质就非常关键了……
无论是经济学还是计算机,我们从常识中都可以得到一个结论,最优运输问题的解一定存在唯一性。
你如果从凸优化和拟线性方程联系起来,这整个证明过程,我们在计算机上的应用就非常的广泛了,能在解决图像处理和构建机器基本算法发挥巨大的作用。”
说到这里,他笑着起身,随手将手里的石片扔在一边,“你看,但凡你能攻破一点,哪里会没有成果?写出来的论文随便刷个数学奖都够用了,搞不好诺贝尔经济学奖你都可能有份。
而后,你再从计算机应用的角度出发,对算法进行改进,那么,我觉得除了菲尔兹奖,你再顺手拿个图灵奖都不是什么难事。”
苏采薇的小嘴都合不上了。
她惊呆了。
甚至她觉得旁边的树也呆了,草也呆了,整个世界都呆了下来。
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