从大学讲师到首席院士 第22节

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。