从大学讲师到首席院士 第22节

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  第十九章 人和人的差距啊!
  第二天是星期一,《偏微分方程》专业课,进入到了新的内容——高维波动方程。
  高维波动方程第一个小章的内容是cauchy问题,cauchy属于‘求解非齐次弦振动方程’中的内容,是前面已经过去的知识点,王浩不知道学生的基础情况,还是花费时间重复过了一遍。
  然后,正式开讲。
  因为前面重复原来的知识点,耽搁了一定的时间,他的课程拖堂了超过十五分钟。
  这时候,要求严厉的作用就显现出来了。
  没有学生不满。
  或者说,一大堆学生不满,但是他们不敢表达出不满,只是在宣布下课的时候,好多学生都发出了解脱的感叹。
  “饿死了!”
  “严重拖堂啊!”
  “那可是王浩、王老师,有什么办法?要不你去举报一下?也许有用?”
  “还是算了……”
  新的课程能带来新的灵感。
  王浩结算了‘非齐次问题’相关任务,获得了七个教学币奖励,并创建了和‘cauchy’与有关的任务,归属到‘任务二’中,难度评价也达到了c级还不错。
  【任务二】
  【cauchy问题的变换与算法研究。】
  【灵感值:89点。】
  虽然新建立的cauchy问题任务,灵感值没能提升超过一百点,不能够消耗灵感值,理顺知识和灵感的构架,但王浩还是回到了综合办公室,把脑海中的灵感记录下来。
  任务中的‘灵感消耗’功能,确实能够帮助理顺脑海里,但实际上,知识和灵感本就存在于脑海里,‘灵感消耗’功能也只是帮忙‘收拾’而已。
  如果灵感值超过了一百,就说明灵感和知识,足以支撑完成一项研究。
  哪怕不使用‘灵感消耗’功能,他也能够通过认真努力的研究出成果。
  这是王浩的结论。
  他仔细研究了系统就发现,‘灵感消耗’功能并不逆天,另外有一点也值得注意——
  教学币!
  任务结算可以获得一定的教学币,但c级难度的任务,灵感值与教学币的兑换,也只是‘2比1’而已。
  一百灵感值,结算获得五十教学币。
  d级难度,干脆就是‘5比1’。
  这个比率是非常可怜的,考虑到每一次结算时,灵感值都不会超过一百,结算获得的教学币就不多。
  ‘不多’,相对应的是‘获得新能力’。
  系统里明确标明了,获得下一个能力,需要积累教学币数量达到一万个。
  一万个啊!
  每天获得十个教学币,一个都不使用只是积累,也需要一千天才能完成。
  周末,很难获得十个教学币。
  每天讲课、做研发,或者是学习、看书,使用‘教学币’进入专注模式就是最好的选择。
  这还是从未把教学币用在其他人身上的情况下。
  每天获得十个教学币,也只是勉强够用而已,任务结算的教学币可以省下来,但距离积攒‘一万个教学币’,看起来是遥遥无期的。
  【教学币:61。】
  数值,就是明证!
  半个多月就只有六十几个教学币,大部分还是靠任务结算积累下来的。
  所以想到积累更多的教学币,还是要在任务上‘节俭’,能花费几个小时理顺内容,并完成相应的研发、成果,就没有必要去一口气消耗一百灵感值。
  灵感值,等同于教学币。
  “c级任务,二比一,如果能有两百灵感值,结算就会获得一百教学币!”
  “这才是好方法。”
  王浩把脑子里的知识、灵感,都认真的做了记录,决定自己做研发试一试。
  【使用教学币,进入专注模式,持续时间一个小时。】
  大脑苏醒,开始工作!
  ……
  当王浩进入到专注模式以后,一般的事情根本打扰不到他,除非是喊他的名字或者接触他的身体,大脑神经会下意识做出反应,才会让他回过神来。
  办公室里的人都习惯了。
  他们还是该做什么做什么,会针对一个问题出声讨论,办公室也会有学生进进出出。
  这些仿佛都不影响。
  朱萍从外面进来也注意到了,她用手指着王浩看向其他人,还一边用力的撇嘴,仿佛就是再说,“这家伙,又开始了?”
  好几个人一起跟着点头。
  朱萍回答了座位上,看向王浩的方向,小声对颜静道,“我感觉他就是机器,工作机器。”
  “不过他专注的样子,还挺好看!”她这么说着却看向颜静,脸上带着耐人寻味的笑容。
  颜静顿时脸一红,马上装作不在意,“是啊,他好认真。”
  张志强从外面走了进来,他倒是对王浩认真工作不感兴趣,因为他同样非常认真,每次来到办公室也都在工作,研究课题、代码、写论文,等等。
  好多事情都要做。
  他已经准备带研究生了,也开始思考起怎么带学生,和学生一起做什么项目。
  但是,这次他停下了。
  他停在门口站在王浩的背后,看向笔记本电脑的屏幕,上面一行行代码让人眼花缭乱。
  张志强是信息学博士,对代码非常的熟悉,精通各种复杂算法和方法。
  现在王浩所写的代码,他就有些看不懂,当然也是正常的,但他能看明白是一种‘数据表示方法’。
  “这是什么?”
  张志强拍了下王浩的后背,带着好奇问道。
  王浩马上反应过来,解释了一句,“cauchy问题,非负矩阵分解。”
  “cauchy,图形学算法?”
  “嗯~~~”
  王浩犹豫了一下,回答道,“也不算是,我做的是数学工作,不是计算机,没牵扯到应用层面。”
  张志强顿时更好奇了,他干脆把椅子拉过来,“给我讲讲。”
  王浩也不在意。
  张志强是信息学博士,计算机算法上很有研究。
  他所做的是计算机数学研究,简单来说,就是用计算机的方法,把数学的内容表示出来,而研究还没有做完,也许和张志强讨论一下,还能带来一些很关键的灵感。
  “我是把cauchy非负矩阵分解,以另一种方式表达出来,然后再用计算机方法解决问题。”
  “大部分都是数学部分,非负矩阵分解的解析,会变得更加复杂,数值变得更多,这只是人脑的感觉。”
  “如果是计算机,就会变得更简单。”
  这很容易理解。
  人脑理解超大数字‘10的30次方’很容易,但把‘10的三十次方’表示成‘30个10相乘’,读起来就会变得非常复杂。
  计算机不同。
  因为计算机是机械运算,‘30个10相乘’的表示,反倒比单独一个超大数字容易解析。
  王浩的研究就是这样。
  cauchy非负矩阵分解,表示起来并不容易,但转化为一种全新模式,人脑理解起来不容易,计算机解析起来却变容易了。
  张志强越听就越精神。
  cauchy模型,在计算机领域应用十分广泛,最重要的就是计算机图形学,很经典的应用就是人脸识别,cauchy模型算法,能够帮助目标轮廓参量的提取精准度数值。
  同时,cauchy模型表示起来很复杂。
  张志强在计算机方面连续说了好几句,两人的讨论也被其他人听到了。
  朱萍就积极的参与进来,“cauchy模型啊,我知道这个,还研究过,很重要。”
  她紧跟着问道,“你是怎么实现简化的?”
  王浩道,“研究还没问题。我的想法是数学简化,然后提取代换,设计几个包,对应相应的分支函数……”
  他说的很详细。
  当深入去说明的时候,张志强还是能听懂一些的,还能给出一些想法和建议,两人就认真的讨论起来。
  这时候,朱萍不说话了。
  她也是信息学方向的讲师,刚才很积极的参与进来,还干脆站在了旁边,也是希望参与到专业的讨论。
  结果,进入正题就听不懂了。
  风萧萧兮……
  她非常希望能加入到讨论中,却只感受到了被两名学霸碾压的苦闷,张志强也就算了,本来就是信息学博士,手里有计算机方面的顶级期刊成果,还马上要提升为副教授。
  王浩是个数学博士啊!
  一个数学博士在信息学领域的知识,碾压了她这个信息学方向的大学讲师。

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