但很成心机的是，这个命题刚好跟一个困扰了数学界多年的一个多少题目堆叠。
现在他顿时要分开项目组了，再不提这个要求，大抵没机遇了。
一句话吸引了别的两人来围观，看过以后，又是两声“爱了爱了”，然后回到本身的位置。
毕竟才气出众的家伙，有点怪癖多少是能被了解的。
能不能找到用来平分这个西瓜的最小曲面面积是多少？
然后便是论文了。
宁为很细心的看了一遍，公然很务实。
比如宁为他不止有逗假造猫的怪癖，另有藏拙的怪癖，并且一藏就是三年。
仿佛挺多的，但宁为并没有甚么感受。
如果放到数学上，这个命题如果获得处理，就能加快了对近似凸体高维空间下的体积研讨。
因为不管西瓜长成甚么样，总不成能在每个角度都长得如同细条。如果是长形的西瓜，竖直一刀切下去，切面就会较小，当然也能够用程度角度来切开它，如许切面就会大上很多。
如许一来，统统都能有一个完美的解释。
是的，这一刻宁为只感觉这个天下有些事情太巧了。
对于其别人来讲这只是一份普浅显通的开题陈述，但在宁为看过以后，俄然脑筋里灵光一闪，因为他发明这个题目完整能够用他比来方才梳理过一遍的统计学知识来处理。
韩传授的开题是一个关于收缩随机行走算法时候的课题，跟野生智能的方向也有联络，比如这类算法就触及到机器学习模型中的采样速率题目。
但这又能够引申出一个更初级的题目，那就是三维的这一成果在高维空间是否也能建立。
现在韩传授申请的课题就是处理这个题目。
“你对老韩的项目感兴趣？你等等啊，我找一下他的开题陈述。”说完，陆昌斌站起家，来到身后的文件柜，开端寻觅。
到了六年前华盛顿大学的两位博士改进了前人的随机定位技术，进一步将KLS因子，也就是用于描述瓶颈是否存在的因子，降落到了维度的四次根。
计算机的深度学习，如果从统计学角度，根基上能够看作是递归的广义线性模型。
寝室里搞了一天论文的三小我都已经睡了，宁为也不好发作声音，便用鼠标逗了逗这小家伙，固然条记本也关了声音，听不到反应，但看着这小家伙在屏幕跳来跳去，也挺成心机。
……
“行，那你从速去吧。”陆昌斌赶紧道。
宁为仓促赶回寝室，寝室里三小我也正在桌前看书的看书，写论文的写论文。
早在九年前，就有一名计算机学家在研讨这个题目时操纵随机定位技术，来降落这个题目的维度上界，但结果并不较着。
这就是在浅显人群中并不算太闻名但却极具合用代价的KLS猜想题目。
实在宁为的心神却没完整放在钱的题目上，考虑着EDA项目终究找到归宿，他想起了这个项目刚立项时跟余兴伟一起立下的弘愿，比及他们证明这款EDA软件有实际意义了，再把那位韩传授请返来，让他码代码到秃顶。
“老韩？哦，到不是能不能的题目，主如果他现在本身申请了一个项目，正在忙着，估计没偶然候来这边。”陆昌斌答道。