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巅峰学霸_分节阅读_第229节
小说作者:一桶布丁   小说类别:都市娱乐   内容大小:1.68 MB   上传时间:2025-10-27 11:43:40

  乔喻严肃的反驳道:“不不不乔曦同志,你要搞清楚一点,顶级数学家的确不缺钱,但并不代表他们很有钱。

  事实上哪怕是顶级数学家,就算拿了菲尔兹奖,也只是学术界的权威而已。这并不代表他们拥有足够的可以自行支配的力量。

  但钱或者说资本就不一样了。数学之巅,我只能用自己的影响力,去决定一些事情。比如规划未来的研究方向。

  但如果同时我还能很有钱,甚至说掌控着资本,那能做的事情就更多了。比如全世界那么多厉害的数学家,你听说谁有私人飞机,私人游艇?

  好吧,就算你不在乎这些东西。咱们就说学术,如果有一天我发现数学能够变现,需要钱来投资的时候,自己没钱岂不是要便宜别人?

  所以真正的巅峰,肯定不止是在数学上拿到足够多的成就。也许以后我的影响力能建一座数学中心,因为有人愿意为我的成果投资。但我总不能用数学上的影响力让人去帮我建一个小区吧?

  再说,如果我现在不赶紧想着怎么多赚点钱,以后我真成数学大佬了,看到那么多研发资金动心咋办?

  你要知道当顾问赚钱是合法的,贪污划拨的研发资金可是犯罪行为,需要付出的成本很大。所以为了我能成为一位清廉且高尚的数学家,自然要趁着年轻多赚点才行,你说对吧?”

  “你……”

  说了个你字后,一时间乔曦不知道说什么了。虽然觉得乔喻又开始说歪理,但她不知道怎么反驳。

  然而乔喻又开口了:“其实想清楚这个事情很简单,请你现在回忆一下,当初我为什么选择要学数学?难道不是因为兰老师告诉我学好数学能赚很多钱吗?

  所以做数学研究只是手段,赚钱才是目标。等赚到我觉得足够的钱之后,才可能会重新换一个目标,这么捋一捋你是不是觉得未来清晰多了?

  我们的人生道路还很长。这条路上会有很多风景跟诱惑,比如温情,比如满足!所以一定要始终牢记最初的目标,才不至于会跑偏,你别把本末倒置了!记住那句话,不忘初心,方得始终。”

  乔曦将目光投向了电视,一句“不忘初心,方得始终”不但让她感觉用在这里怪怪的,也彻底让她熄了跟乔喻辩论的心思。

  没办法,这年头赚钱养家的总是能比较硬气。

  乔喻也没继续这个问题跟乔曦争论,对面不说话了,他便凑到了沙发上,也斜斜的靠在那里,舒服多了。

  眼睛盯着电视,但脑子却在飞速转动着。

  科研就是这样,有合作自然就有竞争。而且这玩意儿并不是看谁更辛苦就能抢先的。

  尤其是这种新材料研发的任务,很多时候还真需要点运气。

  毕竟就目前的情况来说这就是个试错的游戏。

  所以现在他的任务就是看看整个试错进程之中,他能不能做点什么,最好是能开个作弊器,然后把这个作弊器卖出去。

  贡献他的智力,然后换来一些微不足道的经济回报跟友情……而且刘浩是值得投资的。

  毕竟他以后就是那位很会拉横向项目的张教授的小导了。

  这也意味着以后合作的机会还有很多……

  不对,为什么只考虑接一家实验室的活了,如果他能想到一个更有的用的办法,岂不是能赚很多人实验室的钱了?

  比如这显然又把问题复杂化了……

  不对,其实好像也没那么复杂……

  因为他不需要完全解决这个问题,只要能给课题组一个解决问题的方向,帮助他们减少试错成本就够了,最少不能让成功与否表现的太过玄学。

  不过话又说回来,这似乎也不是件很简单的事情。说白了,这类涉及到新材料的实验都缺乏指向性。哪怕一些公布了成果的实验室,其实方法都很老旧。

  而且今天在刘浩那里阅读的几篇这类材料学文献直接将关键的实验条件跟步骤直接给简化了,都不披露具体的配方、设备调整细节这些内容。

  这部分内容还放在了受控访问数据库,必须得到授权才能访问也算是让乔喻又涨了些知识,原来还能这么玩的……

  可惜数学不行,如果他把关键证明步骤给隐藏了,那论文也就没人看得懂了。

  ……

  承认了自己也不是万能的之后,乔喻干脆的跑去洗澡,然后睡觉。

  不过接下来一周的时间,乔喻甚至暂停了一些工作,大部分时间都放在了寻找类似研究的文献上。

  毕竟阅读一些相关行业综述性论文是真能获取很多信息。起码能了解一个项目的前世今生,说不定就能找到办法。

  反正数学方面乔喻就是这么玩的。

  直到陈卓阳主动给他打来电话。

  “小师弟,我这边的任务基本完成了,你那儿边最近还有没有需要验证的东西?”

  好吧,一篇四大的一作论文恐怖如斯,乔喻都没想到陈师兄会主动找他要活了……

  乔喻立刻答道:“有啊,等会发你邮箱。”

  “哦,那行,顺便你可以看下我近期做的工作,也都发你邮箱了。哎,你还别说,我现在越来越觉得你这个项目有搞头了!

  最近抽空看了一些文献,我发现如果能引入更高维的设计,也许能解决更多问题。而且我听说国外已经有团队开始尝试用你搭建的这个框架做一些优化类的任务了。”

  听到这话,乔喻顿时来了些兴趣,问道:“哦?有吗?你听谁说的吗?”

  “arXiv上就有相关的论文啊,不过上面的文章有些写的很乱,感觉根本没搞懂。但有些文章我感觉还不错。”

  “这么快的?”乔喻感慨了句。

  “没办法,影响力太大了。”

  “行吧,那先这样,回头我把任务发给你。”

  说完,没什么心情跟陈卓阳闲聊的乔喻挂了电话。

  然后好奇登陆了arXiv,搜索了广义模态公理体系。

  果然很快就跳出了一堆的相关论文,大都是近期发表的。

  随意点开了几篇扫了几眼后,突然一篇文章引起了他的注意。

  “基于模态公理优化的动态系统分析”

  “额?”

  看到这个标题,乔喻突然感觉有什么撞进了他的脑子里……

  真的,有那么一瞬,乔喻感觉他最近肯定是被什么东西降智了,他怎么就没想到他的这套公理体系,其实也是能有应用价值的?!

  感谢疯人院的老何的打赏鼓励!

第160章 师兄,不如这次搞次大的

  因为刘师兄负责的课题,乔喻这个星期经常会去了解一些关于实验室的事情。

  然后便发现很多关于实验室过于玄学的吐槽,真就是什么牛鬼蛇神都出来了。

  诸如各种实验条件都一致的情况下,上午比下午成功率更;雨天的开锅反应跟晴天总感觉不是一回事;用化学气相沉积法生长二硫化钼需要不停换人,否则就长不出来……

  这足以说明实验室里有很多不可知的故事在持续发生,所以乔喻思考的时候不止是刘浩遇到的这个问题,还有更多的问题。

  比如这些实验室玄学到底是怎么产生的。有什么办法能让玄学转化为科学。

  为此这段时间他是真阅读了许多关于化学的综述性文献。然后思维局限了。

  现在他在arXiv上找到的这篇论文也是综述性论文,作者署名是Albert C.J. Luo,工作单位南伊利诺伊大学爱德华兹维尔分校的机械工程专业。

  这所大学乔喻没怎么听说过,不过从名字就能看出这位教授应该也是海外华人。

  论文主要讲的就是论述一种将广义模态公理体系引入复杂动态系统,探讨模态几何优化解决非线性系统中关键问题的可能性。

  论文中一段话深得乔喻的喜欢。

  “动态系统诸如如化学反应网络、材料自组装等等行为的复杂性使得传统研究方法难以解析高维非线性行为。广义模态公理体系的引入为将几何工具应用于动态系统研究提供了可能。

  将动态系统状态映射到模态空间,利用模态距离和模态卷积,量化不同变量之间的关系,捕捉功能热点,从而提供了从动态行为到几何模式的统一描述……”

  真的,看到这篇论文,乔喻的脑子真就突然被激活了。

  他怎么就没想到自己的这套数学公理体系还能往应用上靠呢?

  而思维一旦打开,乔喻的想法真就如雨后春笋般冒了出来。

  毕竟这个世界上最了解这套公理体系如何运作的就是乔喻本人了。

  虽然他设计这套公理体系是为了解决数论问题,但既然这套框架显然不止能解决数论问题。

  具体到刘浩这次课题遇到的难题,多维变量的相互耦合,分子间的弱作用力对性能影响显著,但表现为非线性,参数优化复杂性……

  那么作了映射之后,通过模态距离搭配现有数据,分析不同分子相互作用对凝胶性能的非线性影响。

  参数问题可以定义为寻找模态空间中,模态密度最大的区域,这代表着最佳实验条件。

  将材料的自修复行为映射为模态路径上的周期性分布,找到修复效率较低的热点区域……

  理论上似乎可行?

  有了这个想法,乔喻也顾不上去研究陈师兄发来的论文了。而是直接又点开了软件,开始进行实验室数学模型设计。

  目前实验室最重要的三个参数状态,反应时间,分子相互作用量,材料响应强度,分别用α、β跟γ指代。

  那么映射公式就是r=(αβ,γ)。

  在其中增加一个权重因子,通过对实验室结果分析之后再给出具体值。

  那么直接套用模态距离的定义:d_M(r_1,r_2)就可以直接表示为:

  接下来就是评估非线性效应的累积贡献,这一块需要用模态卷积来操作,同样是先套公式,直接可得:

  通过这个公式分析空间中的高密度区域,这样最终可得优化目标的目标函数为:

  显然,优化公式中函数X就代表待优化的实验室参数。

  当然这只是一个笼统的公式。

  花费了几个小时时间,把公式推了一遍之后,乔喻又仔细思考了一遍他的想法。

  感觉在数学上没什么问题,但能不能指导刘师兄的课题他其实现在还不太确定。

  毕竟这是一个构想,不过好在他手上还有些许多从实验室打包的数据。

  唯一的问题是,这涉及很多复杂的计算。说起来不管是他还是陆教授都认为目前刘浩课题组的数据量不够。

  但这里说的“不够”其实是在数学家看来,能体现出一定规律的数据量不够,而不是数据总量不够。实际上半年时间攒下的数据总量还是很多的。

  现在乔喻处理问题的办法,用行话解释就是在高维模态空间中,寻找最具代表性的低维投影,减少对全数据的依赖。并试图从这些不成体系的数据中,寻找到潜在的规律。

  通过最小化d-m的值,来找到规律性最强的路径,并根据模态热点,指导后续实验设计,并从新的实验室数据中,补充关键参数范围的数据。

  这个方法其实有些笨,虽然可以借助超算,但需要有能理解这套方案的人根据已有数据去调整每个权重参数。

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