第十九章 人和人的差距??！

    第二天是星期一，《偏微分方程》專業課，進入到了新的內容——高維波動方程。

    高維波動方程第一個小章的內容是cauchy問題，cauchy屬于‘求解非齊次弦振動方程’中的內容，是前面已經過去的知識點，王浩不知道學生的基礎情況，還是花費時間重復過了一遍。

    然后，正式開講。

    因為前面重復原來的知識點，耽擱了一定的時間，他的課程拖堂了超過十五分鐘。

    這時候，要求嚴厲的作用就顯現出來了。

    沒有學生不滿。

    或者說，一大堆學生不滿，但是他們不敢表達出不滿，只是在宣布下課的時候，好多學生都發出了解脫的感嘆。

    “餓死了！”

    “嚴重拖堂??！”

    “那可是王浩、王老師，有什么辦法？要不你去舉報一下？也許有用？”

    “還是算了……”

    新的課程能帶來新的靈感。

    王浩結算了‘非齊次問題’相關任務，獲得了七個教學幣獎勵，并創建了和‘cauchy’與有關的任務，歸屬到‘任務二’中，難度評價也達到了c級還不錯。

    【任務二】

    【cauchy問題的變換與算法研究?！?/br>
    【靈感值：89點?！?/br>
    雖然新建立的cauchy問題任務，靈感值沒能提升超過一百點，不能夠消耗靈感值，理順知識和靈感的構架，但王浩還是回到了綜合辦公室，把腦海中的靈感記錄下來。

    任務中的‘靈感消耗’功能，確實能夠幫助理順腦海里，但實際上，知識和靈感本就存在于腦海里，‘靈感消耗’功能也只是幫忙‘收拾’而已。

    如果靈感值超過了一百，就說明靈感和知識，足以支撐完成一項研究。

    哪怕不使用‘靈感消耗’功能，他也能夠通過認真努力的研究出成果。

    這是王浩的結論。

    他仔細研究了系統就發現，‘靈感消耗’功能并不逆天，另外有一點也值得注意——

    教學幣！

    任務結算可以獲得一定的教學幣，但c級難度的任務，靈感值與教學幣的兌換，也只是‘2比1’而已。

    一百靈感值，結算獲得五十教學幣。

    d級難度，干脆就是‘5比1’。

    這個比率是非?？蓱z的，考慮到每一次結算時，靈感值都不會超過一百，結算獲得的教學幣就不多。

    ‘不多’，相對應的是‘獲得新能力’。

    系統里明確標明了，獲得下一個能力，需要積累教學幣數量達到一萬個。

    一萬個??！

    每天獲得十個教學幣，一個都不使用只是積累，也需要一千天才能完成。

    周末，很難獲得十個教學幣。

    每天講課、做研發，或者是學習、看書，使用‘教學幣’進入專注模式就是最好的選擇。

    這還是從未把教學幣用在其他人身上的情況下。

    每天獲得十個教學幣，也只是勉強夠用而已，任務結算的教學幣可以省下來，但距離積攢‘一萬個教學幣’，看起來是遙遙無期的。

    【教學幣：61?！?/br>
    數值，就是明證！

    半個多月就只有六十幾個教學幣，大部分還是靠任務結算積累下來的。

    所以想到積累更多的教學幣，還是要在任務上‘節儉’，能花費幾個小時理順內容，并完成相應的研發、成果，就沒有必要去一口氣消耗一百靈感值。

    靈感值，等同于教學幣。

    “c級任務，二比一，如果能有兩百靈感值，結算就會獲得一百教學幣！”

    “這才是好方法?！?/br>
    王浩把腦子里的知識、靈感，都認真的做了記錄，決定自己做研發試一試。

    【使用教學幣，進入專注模式，持續時間一個小時?！?/br>
    大腦蘇醒，開始工作！

    ……

    當王浩進入到專注模式以后，一般的事情根本打擾不到他，除非是喊他的名字或者接觸他的身體，大腦神經會下意識做出反應，才會讓他回過神來。

    辦公室里的人都習慣了。

    他們還是該做什么做什么，會針對一個問題出聲討論，辦公室也會有學生進進出出。

    這些仿佛都不影響。

    朱萍從外面進來也注意到了，她用手指著王浩看向其他人，還一邊用力的撇嘴，仿佛就是再說，“這家伙，又開始了？”

    好幾個人一起跟著點頭。

    朱萍回答了座位上，看向王浩的方向，小聲對顏靜道，“我感覺他就是機器，工作機器?！?/br>
    “不過他專注的樣子，還挺好看！”她這么說著卻看向顏靜，臉上帶著耐人尋味的笑容。

    顏靜頓時臉一紅，馬上裝作不在意，“是啊，他好認真?！?/br>
    張志強從外面走了進來，他倒是對王浩認真工作不感興趣，因為他同樣非常認真，每次來到辦公室也都在工作，研究課題、代碼、寫論文，等等。

    好多事情都要做。

    他已經準備帶研究生了，也開始思考起怎么帶學生，和學生一起做什么項目。

    但是，這次他停下了。

    他停在門口站在王浩的背后，看向筆記本電腦的屏幕，上面一行行代碼讓人眼花繚亂。

    張志強是信息學博士，對代碼非常的熟悉，精通各種復雜算法和方法。

    現在王浩所寫的代碼，他就有些看不懂，當然也是正常的，但他能看明白是一種‘數據表示方法’。

    “這是什么？”

    張志強拍了下王浩的后背，帶著好奇問道。

    王浩馬上反應過來，解釋了一句，“cauchy問題，非負矩陣分解?！?/br>
    “cauchy，圖形學算法？”

    “嗯～～～”

    王浩猶豫了一下，回答道，“也不算是，我做的是數學工作，不是計算機，沒牽扯到應用層面?！?/br>
    張志強頓時更好奇了，他干脆把椅子拉過來，“給我講講?！?/br>
    王浩也不在意。

    張志強是信息學博士，計算機算法上很有研究。

    他所做的是計算機數學研究，簡單來說，就是用計算機的方法，把數學的內容表示出來，而研究還沒有做完，也許和張志強討論一下，還能帶來一些很關鍵的靈感。

    “我是把cauchy非負矩陣分解，以另一種方式表達出來，然后再用計算機方法解決問題?！?/br>
    “大部分都是數學部分，非負矩陣分解的解析，會變得更加復雜，數值變得更多，這只是人腦的感覺?！?/br>
    “如果是計算機，就會變得更簡單?！?/br>
    這很容易理解。

    人腦理解超大數字‘10的30次方’很容易，但把‘10的三十次方’表示成‘30個10相乘’，讀起來就會變得非常復雜。

    計算機不同。

    因為計算機是機械運算，‘30個10相乘’的表示，反倒比單獨一個超大數字容易解析。

    王浩的研究就是這樣。

    cauchy非負矩陣分解，表示起來并不容易，但轉化為一種全新模式，人腦理解起來不容易，計算機解析起來卻變容易了。

    張志強越聽就越精神。

    cauchy模型，在計算機領域應用十分廣泛，最重要的就是計算機圖形學，很經典的應用就是人臉識別，cauchy模型算法，能夠幫助目標輪廓參量的提取精準度數值。

    同時，cauchy模型表示起來很復雜。

    張志強在計算機方面連續說了好幾句，兩人的討論也被其他人聽到了。

    朱萍就積極的參與進來，“cauchy模型啊，我知道這個，還研究過，很重要?！?/br>
    她緊跟著問道，“你是怎么實現簡化的？”

    王浩道，“研究還沒問題。我的想法是數學簡化，然后提取代換，設計幾個包，對應相應的分支函數……”

    他說的很詳細。

    當深入去說明的時候，張志強還是能聽懂一些的，還能給出一些想法和建議，兩人就認真的討論起來。

    這時候，朱萍不說話了。

    她也是信息學方向的講師，剛才很積極的參與進來，還干脆站在了旁邊，也是希望參與到專業的討論。

    結果，進入正題就聽不懂了。

    風蕭蕭兮……

    她非常希望能加入到討論中，卻只感受到了被兩名學霸碾壓的苦悶，張志強也就算了，本來就是信息學博士，手里有計算機方面的頂級期刊成果，還馬上要提升為副教授。

    王浩是個數學博士??！

    一個數學博士在信息學領域的知識，碾壓了她這個信息學方向的大學講師。