间趁着思考的过程
溜了几
面，温度刚好合适。
之后这卢薇就再度没了声音，翟达洗了碗后，
脆也开始琢磨自己的毕业论文。
学校给他指了一个名义上的指导老师，并给了翟达自由命题的资格，指导老师只辅导一
格式和
程。
众所周知，本科生的毕业论文，很
。
基本不会要求你“研究
任何东西”，只要你讲明白你“研究的是什么”，就烧
香了。
哈工大本科毕业论文稍严，但也没有超这个概念太多。
在碳化硅项目的诸多
展，随便拆来
就足够了，不过他的
分成果涉及到日后构建技术
垒，拿来在本科毕业论文里装
，有些太过愚蠢。
所以翟达就挑了个比较基础的。
“碳化硅薄
在气相/
理沉积技术的应用研究”，就是他的选题，只是设备逆向时一个很小的，涉及反应腔的材料应用。
不过到为止，基本就是只在外面蹭了蹭，没
。
所以他写的很快，现在只剩最后一了，他不打算在毕业论文
费太多时间。
学术界发光发
的机会，还是留给小木
吧。
时间不知不觉来到了晚上十二，两人都在沉默效各行其事，直到翟达向后一仰，
了一气。
看着电脑上四十多页的论文，心
基本是完成了。
至于什么标题层级、图标编号、全角半角、字
行间距
和我指导老师说去吧！
他已经和那位老师打过招呼了，自己时间
恐怕没时间扣细节，有丰富论文发表经验的年老师表示自己可以帮忙“斧正”。
将论文打包压缩发给老师，翟达转看去，卢薇面前稿纸已经越来越少了。
是的，几个小时，桌面上先是越来越多，而后越来越少，不少都被团成一团扔了垃圾桶，熟悉小木的翟达知，这是问题已经跑通了，在简化。
对数学
，小木一直很在意，可惜翟达欣赏不了。
有时候想想也
无语的，他自认数学不差，至少是优秀工程师级别应有的
平，各相关学科也都是40分通过。
但和数学家
里的数学，大概不是一
数学
就像等数学在他们看来相当低等一样
翟达正准备起
去洗澡，卢薇几乎也同步抬起来，看向翟达，嘴角很自然的翘起：“我算完了”
翟达鼓掌给予鼓励：“恭喜，一起洗澡么？”
卢薇却突然拿起手仅剩的五张稿纸，在桌面上磕了磕归拢整齐，而后双手推至翟达面前，笑：“送给你了，就当是提前的元旦礼。”
翟达沉默了片刻：“如果是想嘲讽我看不懂大可不必”
卢薇赶摇摇：“不是的~我解释给你听呀。”
翟达渐渐
了地铁老般的表
。
这个也大可不必呀。
一直以来，对卢薇的研究他也就听一个名字，闻声不会意，从《
度猜想》起就已经远超他的理解能力了。
但卢薇的
持，翟达还是被拉着重新坐，小木翻开电脑，找此前的论文：
“我这半年来研究的，是凸优化和非凸优化，前者是确保局最小值就是全局最小值，后者则是对于复杂问题寻找实际可用的质量解”
“简单来说，前者用于效率获得单一解，速度快，后者则是
理庞大数据，更全面。”
翟达认真的：“你继续。”
别
懂没懂，在听。
卢薇歪着脑袋想了片刻，试图更简单的解释。
如果简单一次不够，那就简单两次，再加上一些实际应用！
只有这样，她才能向翟达解释，为什么会将此当
“礼”。
“那再换个说法凸优化可能适用于金
模型以最快速度寻找最优解，而非凸优化适用于大数据理和神经网络的度学习，现实大分问题都是非凸的，可以帮助计算机以数学来学习现实，这样能理解么？”
翟达终于捕捉到了关键词。
神经网络？度学习？
卢薇看着翟达的表变化，有些疑惑：“你听说过？”
前者不算稀奇，已经提了几十年，后者其实是这两三年才定义的。
翟达找回了一自信：“我又不是吴越”
卢薇继续：
“一般况，凸优化和非凸优化是无法并行的，虽然有着‘凸松弛’作为半定规划链接，但本质上就像磁铁的两极，有各自的延伸领域。”
“这并不是某个
的、一次
的猜想证明，而是持续优化问题，即：如何更效的获得各自解，原本我的研究就是这样，各自为战，分别提升了两者的运算效率，缩短了神经网络的逻辑链，不过午考试时有了一灵。”
重戏来了。
“我将之前《度猜想》的‘矩阵追踪工’，与两者结合了起来，使得计算过程对梯度降行动态捕捉，可以在凸与非凸半程切换，自动分析最合适的方法，节省了双向求解50的复杂度并且更快、更全面、更接近最优。”
卢薇指了指电脑屏幕：“电脑里的，依旧是我的毕业论文。”
而后第二次，将那几张手稿递给翟达：“但这几张稿纸
容，我就不发表了，送给你当礼~”
翟达
着稿纸，神
微动。
他大概理解卢薇的意思了。
卢薇背着手，微微前倾，纤细的腰肢和恰到好的起伏，俏脸上满是幸福。
幸福于自己的研究可以帮到翟达。
她对数学和翟达以外的东西关注不多，但和翟达相关的一切东西都有概念。
“有了这个，如果加以运用，你的鸿图os可以更快、更
致的行大数据分析，包括容推送和行为预判，
合足够的训练后，你的语音助手‘图图’也可以更智能，说不定能早日接近《超时空同居手册》里你描述的那样”
“甚至更准确的预测气候”
翟达很少见到如此神采飞扬的小木，那笑容实在让人难忘。
卢薇嘻嘻一笑：“作为元旦礼，还可以吧？”
量熵
有一句话叫：程序员改变世界，数学家改变程序员。
除了那些服务大众的应用、游戏、
作层面外，许多的领域，其实都是靠着数学家在底层的惊天一击。
“学数学有什么用”这个问题，其实答案很多。
从晶逻辑门的“0与1”布尔代数。
到图形理的矩阵乘法与特征值分解。
再到文件压缩的大数分解。
量化金、人工智能、数字货币一个个常人可以理解的“现实”背后，总有一个常人不好理解的“
象”数学支撑。
卢薇的研究可能离完的“神经网络度学习
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