和智能神经网络方面有点关系，这引起了他的兴趣。

不得不说，邱成桐在偏微分方程领域的学识可谓是巅峰造极境，从这份出给一个研究生的试卷问题中就能窥见一偶。

他熟练无比的将偏微分的方法，运动到微分几何中去，编写出了这几个灵性极高的问题。

偏微分方程是个很神奇且应用相当广泛的数学领域，它非常擅长描述随时间和空间的变化，对于描述种种现象非常有用，可用于描述从行星运动、天气变化、到随时空结构变化的所有事物。

但是众所周知，它很难求解。

譬如说，假设尝试模拟空气湍流，纳维-斯托克斯方程就是该领域的巅峰。

通过解此偏微分方程，可以得知任何时间点的流体运动，并模拟将如何继续运动或之前是如何运动的。但这些计算非常复杂且计算量很大，所以常常依赖超级计算机来进行数学运算。

而这就是人工智能和智能神经网领域可以发挥作用的地方，它们可以通过使用深度学习来加快解决的速度，将对科学探索和工程应用产生很大的好处。

桌上稿纸上的几个问题，都是这方面的，想来是邱成桐留给自己学生的作业，上面还有部分已经写上了答案，徐川看的，正是有答案那部分。

“这条思路有点意思，通过在傅立叶空间中逼近傅立叶函数，来完成一系列的运算，不过这份答案并不算完善，缺少了转换无法降低纠缠性，也就无法精准的得到答案。”

稿纸上，一道题目的答案引起了徐川的兴趣。

对于他来说，这种给研究生或者博士生考核用的问题，可以说一眼就能看出答案和方法，也能看出答案中的缺陷和问题。

但上面的思路的确让他有些意外，这是他没想过的一条解决方法。

这很正常。

每个人都有自己独特的思想和思路，哪怕是高斯牛顿重生了，也不敢说自己懂得所有的数学，能找到一个数学难题所有的解决方法。

徐川也从来都不觉得自己拿到了菲尔兹奖就能超越所有人，在数学这一领域，谁都没有这样的资格。

办公室中，青年学生刚端着一杯水过来，就听到了徐川的自语，内心泛起震撼。

这就是菲尔兹奖得主的能力吗？一眼就看出了他答案中的缺陷。

想了想，他终究的还是没忍住，开口问道：“那，川神，这个纠缠性有方法转换吗？”

对于这个问题，他已经卡住很久了，一直都想不到什么好的解决办法，这会一位数学界的顶级大牛就在眼前，还对问

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