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沙勉之知道王浩也要做报告,还说和自己成为竞争对手,顿时感到有一点紧张。
他曾经是王浩的老师,但王浩早就不是‘印象不深’的本科生了,能在东港大学上研究生、博士的人,都可以称得上是精英人才,能留校东港大学的博士生,更可以说是‘精英中的精英’。
哪怕是手下最看好的博士,带过来参加STACS会议的徐杰,也不敢说能百分百留校东港大学。
东港大学,人才太多了!
王浩还属于非常杰出的哪一种,不谈材料实验室的问题,他离开东港没过几个月,就完成了好多篇SCI,有几篇算法论文,都是在核心期刊发表的,其中‘傅里叶变换构建数学模型’的论文,在互联网行业产生了不小的影响,可以促进大数据分析变得更快捷、精准。
这个水平可以说是顶尖的了。
但是,也正因为前一段时间的舆论,沙勉之知道王浩刚完成了几项研究,最初见到王浩,根本没想过他是来做报告的,只是觉得像是其他学者一样,来STACS会议只是为了涨见识、学习,反倒和他一起的阮海龙,更像是来做报告的。
等和王浩、阮海龙分开以后,沙勉之一行人重新去了会议厅,到电子栏仔细找了一下王浩的报告。
“在最后,二厅,下午第一场。”王明坤快速浏览了一下,就找到了王浩的报告。
“大数相乘算法?”
王明坤思考着说道,“他才刚完成傅里叶算法相关的研究,估计就是个改善算法吧。”
他估计着,“小成果,运气不错,过稿了!”
“应该是这样。”沙勉之思考着点了点头,才刚完成一项重大研究,正常来说,不太可能快速完成另一项,大数相乘算法是个焦点问题,但几十年都没有突破进展,而对于算法的改善,提升特定情况下的效率,就只能归在‘小研究’行列中。
“王浩,估计就是开个玩笑吧!”沙勉之顿时笑着摇了摇头。
旁边的徐杰忽然开口问道,“沙老师,我不太明白,王浩不是数学博士吗?他怎么来参加计算机会议?”
沙勉之还没有说话,王明坤则笑道,“小徐啊,你要是想在计算机的基础研究方向走的更远,必须要学好数学,最好是能学个精深。”
“数学,是计算机的基础,不管是什么算法,基础都是数学。”
“如果你的数学好,计算机研究有成果很容易,反过来说,你只是计算机好,了解的多、能用出来,只能当个程序员,没有办法从事理论、算法的研究。”
沙勉之也笑道,“多听听王老师说的,所以我才让你多看数学。”
徐杰了然的点头。
当想到王浩的时候,不由得有些羡慕,对方比自己还小一岁,却已经完成有影响力的研究,并且能在顶级会议做报告,能和沙勉之、王明坤平等对话。
而他,还只是个跟着导师的博士生。
……
第二天,会议正式开始。
王浩和阮海龙来的都很早,会场没有特别安排座位,他们也没有做得太靠前,只是在中间找了位置。
过了没多久时间,沙勉之三人也到了,就直接走过来并排坐下。
上午报告都是在一号会议厅进行的,轮到一些‘不被看好’的报告,才会在两个会议厅一起进行。
等到了开幕时间后,会议组织方、主席,以及几个委员评审相继入场,随后主席上台说了一大堆话,可以简单总结就是‘会议正式开始’。
STACS会议开幕并没有那么复杂,只是主席说了几句话,对去年的会议进行总结,然后说一下今年的会议安排,接下来就宣布报告会正式开始。
第一个上场的是个年轻教授,大概只有三十岁左右,来自巴黎综合理工大学。
琺國举办的会议肯定照顾下‘自己人’,也是用一个‘不怎么重大却挑不出错’的研究,作为开场白让会议正式进入正轨。
年轻教授说了个对于‘在线算法-正则化双重平均算法’的研究,内容听起来有点意思,但只是研究有了一定进展,很难吸引在场学者的眼球。
二十分钟,报告结束。
会场里有些人礼貌的鼓掌,但多数掌声都来自前排,来自会议的举办方、评审、特邀专家,后排的学者们连象征性鼓掌都没有。
他们对于‘不感兴趣’、‘没多大意义’的研究,不大喊一声‘下去’、‘下去’,都已经很有礼貌了。
这就是真实的学术会议。
有实力才能赢得掌声,没实力就干脆别上去,学者们可不懂‘虚情假意的客套’。
王浩对于第一个报告也听了几耳朵,发现对自己没什么帮助,而且研发进展也很小,没有比较出彩的地方,就和其他人一样,也没什么兴趣了。
等到了第二个报告的时候,他就非常专注的耐心听了,甚至还用了一个‘教学币’。
其他人也同样很认真的听。
第一个报告等同于‘做个开场’,第二个报告、第三个报告则都是比较重要的,是会场评审方认为是有‘重大意义’的研究。
好多不需要作报告的学者,来参加会议的目的,也是听取有重大意义的研究,专业性的顶级会议,也是涨见识、学东西的地方,新的研究方向、新的内容,可以让学者们知道其他人在研究什么,是怎么样完成的研究,就能够开拓思考,找到与自己研发有关的灵感和方向。
王浩最看重三个报告,今天的第二场、第三场,还有明天上午第三场,也就是沙勉之和王明坤一起的研究。
现在进行的第二场,是一个牛津大学教授做的研究,是对于梯度下降算法计算复杂度的理论研究。
这是非常罕见的。
在应用研究的很多方面都依赖于一种名为‘梯度下降’的算法,是一个求解某个数学函数最大/最小值的过程,从计算产品的最佳生产方式,到工人轮班的最佳安排方法,‘梯度下降’算法都能派上用场。
但是相对于多方向的应用来说,相关理论研究却稀少的可怜。
这位作报告的牛津大学教授,从‘梯度下降算法在许多常见问题上效果不佳’,以及‘梯度下降的很多工作都没有涉及复杂性理论’两个方向,以数学计算机的方式,研究各类情况问题中的交集问题,从而对于梯度下降算法进行了理论论证。
王浩听得津津有味,论证中清晰的逻辑剖析,让他感觉对于逻辑论证的把握都更清晰了。
另一个反应就是--
【任务二,灵感值+1。】
听取了全程的报告,直接带来了‘任务二’一点灵感值收获,明显收获是很巨大的。
虽然只有一点灵感值,但要知道,‘任务二’是破解上帝之数,难度是A级别的,只是增加一点灵感值,也许会是很重要的提升。
牛津大学教授的报告获得了一致赞叹,完成的时候收获了一致的掌声。
沙勉之坐在了王浩的旁边,忍不住感叹道,“看来,想拿个最佳不容易啊!”他对自己的研究有信心,但要说压制刚才的报告可不好说,还是要看会议评审组的看法。
下面就是第三场。
会议第一天的第二场、第三场都可以说是压轴,有了刚才的精彩报告,好多人也期待其了第三场,上场的是来自芬蘭赫尔辛基大学的西弥斯-戈尔利克斯,以及他的同事阿尔马洛夫。
报告的名称则是‘快速而准确的最小均方求解’,内容是对于最小均方算法,也就是LMS算法的改进。
西弥斯-戈尔利克斯上台以后,就骄傲的宣布,“我们找到了一种最为快速、最为准确的最小均方求解方法,这种方法可以让计算复杂度降低两个数量级以上,并且不会损失精度和改善的数值稳定性。”
这句话说出来立刻引起会场一片哗然。
最小均方求解是许多机器学习算法的核心,能够让计算复杂度降低两个以上数量级,可不是开玩笑的,那已经不是改善,而是‘跨越式的进步’。
比如,计算一个问题需要一亿次运算,下降两个数量级就变成了一百万次。
这显然是质的飞跃。
西弥斯-戈尔利克斯开始认真讲解说起来,他的同事阿尔马洛夫则在旁边做补充讲解,他们提出了一个非常新颖的分治法,然后用离散傅里叶变换算法,充当整体构架的‘掌舵’。
王浩听到这里顿时有精神了。
他感觉‘掌舵’内容似乎有些熟悉,再继续听下去就明白过来。
后面的研究内容对于自己的‘傅里叶变换辅助构建数学模型’,肯定是存在一定的借鉴和参考。
“抄袭?”
“不,应该说是应用。”
发表出来的论文内容,被用作其他研究的参考,也是很正常的事情,只要论文上带上‘参考文献’就可以了。
这倒是没关系。
不过王浩继续听下去,就不由得皱起了眉头,他发现对方的研究是存在问题的,尤其牵扯到离散傅里叶变换算法,合并‘分治法’支撑降低计算复杂度,到了两个数量级就出问题了。
报告进行了一个小时左右,西弥斯-戈尔利克斯完成大部分讲解,他讲解的都是‘大致方向’,也停下来休息了一下,也让会场众人做个消化。
其他人都在惊叹报告成果,王浩则是喊了一句,“戈尔利克斯先生!”
西弥斯-戈尔利克斯马上注意到王浩,疑惑问道,“这位年轻的先生,有什么问题?”
会场众人顿时看过来。
王浩站起来说道,“你的报告很精彩,我指的是前面,但是第二部分,用离散傅里叶变换对于整体计算进行构架,我认为,是有问题的。”
“离散傅里叶变换和你的‘分治法’相结合,在计算超大数或是超多计算量时,比如,超过兆亿次计算,所塑造承受的复杂性的核集,不可能把所有的解包含进去。”
“你是依赖Caratheodory定理完成的构造,分治法本身没有问题,但和离散傅里叶变换算法相结合,就会出现问题。”
“就是在第二部分,表征凸包点开始……”
王浩用手指了一个方向。
西弥斯-戈尔利克斯没有回头,而是满脸不屑道,“年轻人,你的导师呢?”
“这里是STACS会议,你要为你说的话负责。”
王浩轻笑道,“我当然会为我的话负责。另外,我也是来作报告的,并没有和‘导师’一起。”最后一句是调侃说出来的。
他继续道,“而且,如果没有听错的话,从第二部分开始,你们的研究,主要是使用了我的方法。”