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从大学讲师到首席院士 第56节

    “谢谢,斯发基斯先生。”
    其他人也围了上来,都说起了刚才的事情,“我还以为西弥斯完成了大研究,没想到是错误的,这会成为今年会议最大的话题。”
    “如果不是你,我肯定意识不到问题,大概是因为,我对于你的新数学模型方法,理解的还不透彻,那真是个巧妙的方法。”
    “你刚才的验算可真精彩,我都差点跟不上思路了!”
    “你也要作报告,对吧?是安排在明天下午?说实话,我最初认为会很没意思,但现在,我有些期待你的报告了!”
    “……”
    第五十三章 是改善,也是创新!
    王浩走下了讲台,和众多学者寒暄一番,随后重新坐到了位置上,继续听取剩余的报告。
    好多人都还在讨论着。
    顶级学术会议也少不了‘错误’的报告,但一般都只出现在没什么名气的学者,或者干脆是‘在读博士生’的报告中,有名气的学者到会议上做报告,出现重大错误还是非常少见的。
    另外,论文需要经过两次审核,多数出现的也只是小错误。
    西弥斯-戈尔利克斯和阿尔马洛斯的问题在于,他们并不知道研究是错误的,并用清晰的逻辑几乎‘骗过’了所有人,若不是‘傅里叶变换辅助构建数学模型’的作者就在现场,stacs会议很大概率会收录一份错误的论文,甚至可能会把‘最佳论文奖’颁发给这篇错误的论文。
    这篇论文发布出去影响会非常大,肯定会有更多的机构尝试使用论文中的方法,然后就会发现问题。
    到时候,stacs会议的名气会受到影响,权重也会受到影响。
    stacs会议主办方,应该感谢指出错误的王浩。
    这篇论文能‘几乎骗过’所有人,原因还在于两个新的方法,一个是‘分治法’,另一个是‘傅里叶变换辅助构建数学模型’,两个方法都非常的巧妙,让会场好多人都感觉眼前一亮,下意识觉得有这么巧妙的方法,并且逻辑非常的清晰,内容出现错误的可能性很低。
    还有一个重要原因是,西弥斯-戈尔利克斯是芬兰赫尔辛基大学著名的教授,放在欧洲乃至世界范围内,都有一定的名气,拿过好几个计算机理论相关的奖项,据说今年还成为了图灵奖的候选人。
    西弥斯-戈尔利克斯是否能拿到图灵奖不确定,但能够被提名奖项候选人,就已经超过大部分学者了。
    图灵奖是计算机信息技术领域最重磅的大奖。
    如此有名气的学者,发布重大的成果报告,质疑自然也会小很多。
    看过王浩直接指出研究错误的一幕,好多学者都觉得这一趟不枉此行。
    类似的场景可是很少能见到的。
    同时,有更多的人知道了王浩的报告,对报告所说‘大数相乘算法’内容,也变得非常感兴趣。
    ……
    中午。
    王浩、阮海龙、沙勉之一行人,一起餐厅简单吃了个饭,过程中,话题都在上午发生的事情上。
    “如果这个事情传回国内,肯定是个学术界的大新闻。当场指出戈尔利克斯的错误啊!”
    “那可是西弥斯-戈尔利克斯!”
    “青出于蓝胜于蓝啊!”沙勉之苦笑的摇头,“换做是我,也肯定首先审视下,是不是自己的理解错了。”
    王浩倒是不在意,“因为那个方法就是我研究出来的,自然能肯定问题所在。”
    “也对。”
    其他人说了几句也就不说了。
    同一个事情说多了也没什么意思,他们都憋在心里,想着回国以后,对其他人说说也是个谈资。
    这对于王浩来说,不过是个小插曲而已。
    下午就是继续认真听报告,一些不怎么被重视的研究,往往就可能对于他的研究有帮助,参加专业性顶级学术会议的机会是很珍贵的,能多听一点就多听一点,其他人的研究方向、研究内容,对自己而言,都可能成为很好的参考。
    同时,灵感值的收获也很大。
    【任务二】
    【灵感值:4。】
    四点灵感值听起来是不多,但考虑到a级研究的难度,再加上只是听听报告,可以说是相当高了。
    时间很快到了第二天。
    王浩和阮海龙依旧来的很早,报告会开始前半个小时就到场了,他们找了个位置坐下,就注意到后排的两个身影。
    “西弥斯-戈尔利克斯?”
    “阿尔马洛夫?”
    王浩和戈尔利克斯对视一眼,朝着对方点了下头,戈尔利克斯仿佛是没有看到王浩,扭过头装作和阿尔马洛夫说话。
    王浩也不在意。
    类似的事情放在正常人社交上不常见,但放在顶尖学术圈就实在太常见了。
    好多顶尖学者并不擅长客套、虚情假意,有些性格极端的,在正常人看来就是精神有问题,只是不理人根本没什么大不了。
    很快。
    报告会正式开始。
    沙勉之、王明坤以及徐杰,还是一起过来坐在了王浩的旁边,但比起昨天的时候,明显是有些紧张,因为他们马上就要上台做报告。
    沙勉之和王明坤的手里都拿着一叠稿件,就一直在低头看着,好像是学生临考前的备战一样。
    终于,还是来了。
    早上排在前面的报告,多数都是小研究,讲也讲不了多长时间,沙勉之的研究是被作为压轴排序的,好多人从小研究‘进入状态’后,也就轮到了他们出场。
    沙勉之和王明坤一起走上了台。
    两人的组合以沙勉之为主,王明坤则是站在旁边打个‘辅助’,他们都稍稍有些紧张,但因为研究是有实质内容的,随着讲解还是很快进入了状态。
    io,不可区分混淆,是密码学中黑科技一般的存在,它不仅可以隐藏数据集合,还可以隐藏计算机程序的内部工作机制,并创造出强大的加密工具。
    但正式因为这种力量,让人怀疑io是否真的存在。
    沙勉之和王明坤的研究,就是针对io进行安全构建的,他们展示了如何仅使用标准安全假设,来构建出独特的io,并从理论角度提供了一种,能够及时构建多个加密工具的方式。
    这种级别的研究,也难怪会被放在‘压轴’出场。
    沙勉之的讲解进行了四十五分钟左右,随后的十几分钟,则留给王明坤做答疑,当两人一起下场的时候,台下掌声雷动,代表了参会学者们对于研究的认可。
    有个评审都站出来点评了一句,“这确实是非常优秀的理论工作,促进了计算机领域理论机制的完善。”
    沙勉之、王明坤一起,好几个评审、嘉宾握手,得到了好几句称赞,坐回来的时候都红光满面,都非常的激动和兴奋,因为他们的研究受到了肯定,可以说是力压其他所有的报告,甚至连昨天牛津大学教授的研究报告,相比都要差了一点。
    这确实值得激动。
    如果扩大范围来说,国际专业性的顶级学术会议,华人面孔是很少见的,这次的stacs会议也一样,参会的学者几百人,只能找到不到二十个华人面孔,其中还有一半儿是国外籍学者。
    国内学者在顶尖学术会议上人数稀少,想要在偏理论计算机会议上‘拔得头筹’,绝对是一件非常困难的事情。
    王浩也对沙勉之竖起大拇指,赞扬道,“沙老师,你们的研究,难度很高,很有意义,很了不起。”
    “谢谢!谢谢!”
    沙勉之和王明坤的兴奋劲,一直持续到了中午时间,用餐的时候,他们似乎才变得好一些。
    沙勉之也不忘提醒一下王浩,“王浩啊,你可要有心里准备。昨天你上台指出错误,表现很亮眼,下午估计会有不少人去听你的报告。”
    备受瞩目,也会带来压力。
    如果只是一个小成果,排在不受重视的时间点也是好事。
    昨天王浩的表现太亮眼,吸引了很多人的主意,肯定会有很多人去听报告,结果却是个小小的成果,就好像是登上了万众瞩目的大舞台,就只是表演个都小孩儿的魔术,肯定就会有些尴尬、有些下不来台了。
    王浩笑道,“沙老师,你不记得了?我可是说了,会和你竞争最佳论文的。”
    沙勉之顿时惊讶的张开了嘴,好半天才憋出一句,“那不是在开玩笑?”
    ……
    午餐后回酒店休息了一下,随后就直接去了会场,来到第二报告厅后,王浩去后台找到工作人员,说了一下讲台的电子投屏。
    等再回到会场的时候,里面已经人满为患了。
    第二报告厅相对要小上一点,就只能装下两百多人,明明比昨天上午人数少一点,可挤在第二报告厅里就显得人很多。
    前面坐了一排的评委和特邀专家。
    沙勉之、王明坤、徐杰以及阮海龙,则是一起坐在了第二排的边缘,他们没有能占到中间位置,而第二排最中间有个熟悉的面孔。
    是西弥斯-戈尔利克斯。
    当王浩朝着中间看过去的时候,戈尔利克斯还主动对他笑了一下,王浩则象征性的点了下头。
    然后,他开口了。
    “我来这里以后,就一直都人问我,我的大数相乘算法研究,是改善还是创新?”
    “改善,就是个小成果;创新,也许是个大成果,也许是错误的,因为大数相乘算法,很多年都没有创新了。”
    “现在我站在这里,可以回答:‘是改善,也是创新’,什么意思呢?这还是要从离散傅里叶变换说起……”
    王浩起了个开头,就开始了讲解。
    第五十四章 你的论文是最佳!
    八十年以前,已知的乘法运算方式只有一种,就是在课本上所学到的常规竖式计算方法。
    当进行位数少的数字相乘时,竖式计算方法是非常快捷、方便的,但若是计算数百万位数或数十亿位数的乘数之间的相乘时,竖式计算方法就显得无能为力了,例如,计算圆周率或者寻找更大的质数。
    后来出现了‘karatsuba算法’,将数字的乘数分解成更小的部分,并重新组合这些部分,这种方式可以用少量的加法和减法来代替大量的乘法。
    这一算法完成两个n位数的乘法计算,只需要‘n的1.58次方’次个位数的相乘,而不是之前的‘n的平方’次。
    后来又有两位科学家一起,利用‘引入快速傅立叶变换’的方式,来对大数相乘算法进行改进,只需要‘nxlog nxlog(log n)’次个位数的相乘,就可以完成大数相乘计算,其中log n是n的对数。
    这一改进是跨越式的创新,后续大数相乘算法的持续改善,都是以这种方法为基础进行。
    王浩的研究成果也同样是以‘引入快速傅立叶变换’的方式进行,才会用‘是改善、也是创新’来形容自己的成果,他的讲解也是从‘傅立叶变换算法’开始的。


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