在世界頂級會議的千人報告廳里做60分鐘匯報是種什么體驗？
　　
　　一點不矯情的說，這個問題寧為還真答不上來，強答的話，大概也只能說一句，感覺還行。
　　
　　因為即便已經開始坐在主席臺上，能清晰看到下方的一排排人頭，甚至還能找到就坐在第一排的沈教授、那位風格能自由切換的露西女士，跟他最熟悉的余興偉。
　　
　　但他完整的思緒依然不在會議上，腦子里不停蹦出的那些數(shù)學公式，直接讓下方一個個業(yè)界大佬、頂級科技公司的技術官們幻化成了一個個數(shù)學符號。
　　
　　怎么說呢？
　　
　　他第一次有這種感覺的時候，開始跟n-s方程死磕，并孕育出了湍流算法；第二次出現(xiàn)這種感覺，他開始研究人工智能，并寧愿晚一年考研，也要申請下來eda項目；而今天，這是第三次。
　　
　　就好像他的大腦里有什么東西在指引他應該前進的方向，當他遇到類似深入的講解，就會啟動，促進多巴胺的分泌，讓他輾轉反側，讓他欲罷不能……
　　
　　又或者他的大腦想搞事情，搞大事情。
　　
　　所以緊張？不存在的！
　　
　　哪個數(shù)學家會看到上千個數(shù)學符號就緊張？即便是緊張，他也怕自己會忍不住沖動又去申請個新項目。
　　
　　要知道他可是答應過魯東義，明年爬也要爬取燕北大學數(shù)院繼續(xù)數(shù)論的研究。
　　
　　此時寧為只是純粹按照慣性，闡述著早已經準備好的摘要。至于這幫人會提出些什么問題，完全不在他考慮之列，他甚至都懶得在匯報中根據(jù)ppt上的內容去引申，以延長報告時間，來縮減提問時間。
　　
　　于是原本準備四十分鐘完成的匯報，半個小時便翻到了ppt的最后一頁。
　　
　　當然這些恍惚的情緒，臺下人是基本看不出來的，因為寧為的語言依然流利，需要的數(shù)據(jù)引用，也是張開就來，幾乎沒有半點卡頓。
　　
　　所以這么快講完，意外的只有他自己……
　　
　　“額，嗯，以上就是湍流算法的設計思路跟方法概述，謝謝大家。”
　　
　　臺下應景的響起了一陣掌聲，不算多熱烈，更多的是禮貌。
　　
　　畢竟一篇起碼要研究一周甚至更多時間，才能大概有個輪廓的開創(chuàng)性論文，要濃縮成一個半小時匯報完的摘要，其實內在的干貨不可能太多。
　　
　　起碼他不能詳細講述論文中每一次數(shù)據(jù)迭代的處理，函數(shù)的發(fā)散跟收斂，每次遞歸判定、篩選及關聯(lián)函數(shù)或方程的意義。
　　
　　寧為不知道臺下這上千人中，有多人曾仔細研究過他的論文，但他能肯定的是，如果沒有事先做足功課，把他的論文通讀三遍，并做好筆記的情況下，肯定是聽不懂的。
　　
　　所以掌聲并沒有讓他有所觸動。
　　
　　他只是靜靜的坐在位置上，讓自己注意力更加專注于會議上，等待著臺下的大佬們提出疑問。
　　
　　跟他之前想的差不多，最先提問的兩位大佬，關注的重點都是在算法迭代時，空間轉換思想方面的內容，這也是湍流算法從理論意義上來說最為晦澀難懂的地方。
　　
　　所以寧為早有準備，花了十分鐘，便大概說清了大體的思路，展示了較為詳細的推導過程，尤其是定義的限制器隨流場參數(shù)空間變化限制高階項的過程。
　　
　　隨后他在臺上看到話筒被遞到了馮少杰口中的哈佛天才少女露西·羅恩的手中。
　　
　　“寧先生，您好，聽了您的報告，我有注意到您在今天報告中公布的最新實驗數(shù)據(jù)跟原始論文中的實驗數(shù)據(jù)有著較大差異，應該是在最新測試階段有了極大進步。在研讀論文過程中，我大概了解算法學習階段主要依靠訓練集，而訓練集來源于高質量的實測數(shù)據(jù)，而非數(shù)據(jù)模擬?！?br/>　　
　　“所以在研究論文時，我曾懷疑論文中闡述的實驗室錯誤報告率在極長時間維持在一個高度無法降低的原因大概率是隨機誤差帶來的噪聲干擾，這是該類問題最難解的地方。但在您剛才的報告中，我發(fā)現(xiàn)算法誤報錯誤率已經大幅度降低，所以我想請問這是怎么做到的？“
　　
　　寧為訝異的看了眼臺下神情肅穆的女生，大概理解了為什么馮少杰要說她是哈佛的寵兒，顯然并不是因為她的身材，更因為她的頭腦。
　　
　　一天都沒進過實驗室，竟然能單從他的論文中判定出湍流算法更新前錯誤率居高不下的原因，這讓寧為再也不敢升起小看天下英雄的心思，這才是開了掛的學霸，傲人的身材跟聰慧的頭腦并重。
　　
　　畢竟當時他們可是每天泡在實驗室里觀測數(shù)據(jù)近一個月都沒找出問題所在。
　　
　　只是要回答這個問題……
　　
　　“解決這個問題的方法不具備普適性，事實上是通過對ns方程本身理解加深，簡單來說是通過設定高位空間限制數(shù)據(jù)溢出量來解決，如果你一定要聽完整的解決方案，我不知道……時間是否夠用?！睂帪榻忉尩馈?br/>　　
　　其實他是想說不知道這女生是否能聽懂，因為純數(shù)領域方面的內容，并不屬于算法工程師特別研究的范疇。但這樣說太拉仇恨，寧為臨時改了口。
　　
　　真不是看不起人，他只是單純回憶起當時跟魯東義探討爭論五天的日子……
　　
　　然而臺下的露西只是微微一笑，輕松的說道：“還有二十分鐘時間，我相信以您的能力，能為大家解惑?！?br/>　　
　　寧為看了眼臺下的沈教授，只是微微笑著，于是無奈的點了點頭，說道：“好吧，那么我需要一支電子筆，謝謝?！?br/>　　
　　說完，寧為直接撤掉了準備好的ppt，直接新建了一個空白的文檔，然后接過場務送來的電子筆，開始在文檔上書寫起起來。
　　
　　很快一串公式書寫完畢，也同步展示到了背后的大屏幕上，寧為也正式開始講解：“這個可測函數(shù)能看懂吧？時間有限我就不多做講解了，首先先把所有滿足以上函數(shù)條件的最小值記作∥f∥lp(·)……”
　　
　　為什么學術圈有種說法，純數(shù)領域站在學術研究鄙視鏈的巔峰？
　　
　　因為數(shù)論是真的曲高和寡。
　　
　　毫不客氣的說，數(shù)論研究者跟普通人看待世界運轉的方式都是不一樣的。
　　
　　尤其是現(xiàn)代數(shù)論細分了領域之后，更不是一般人能去觸碰了。因為很多時候同時研究數(shù)論的，一旦跨界，都不一定能想明白同行的思路。