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教授的说法和约翰·盖茨的说法有了明显的出入,姬青根本无法判断真假。
一切突然变得模糊起来。
“我那时候刚刚进入大学,院长并不想让我跳过本科阶段直接做他的研究生,于是就找了最适合我的老师,也就是史密斯·斯图亚特教授,他是数学家中的异类,他说数学相关内容的时候别人听得懂。”
约翰·盖茨笑了起来,这是个数学圈子里的经典笑话,有辨识度,绝对正确,而且深刻,甚至泛用。
当然,姬青并不能理解其中的精髓,他只能跟着尴尬地笑笑。
“他是个非常好的老师,对我很有耐心,而且愿意跟我说起一些数学之外的话题,比如游戏,比如世网娱。”
“那时候他在权威的经济学期刊上发表论文,还经常因为这个被学院的其他教授嘲笑,不过看他的样子其实也并不在意,也有一定的原因是,他的年纪比所有嘲讽他的教授都大,所以并不在意,毕竟院长在内的那些老教授都从来没有说过这有什么不好。”
“经济学的圈子和数学的圈子并不一样,我大概有一点了解,他的论文得到了学术界的承认,但其实也并没有被重视,教授因此十分苦闷,所以有一段时间将重心转移到教我的课程上面,那段时间是我觉得最难坚持,但收获最多的一年。”
“而一年之后,我出于对经济学的一点点了解,对博弈论的兴趣,跟教授有过几次交谈,那时候我刚刚对数学有了一点自信,想要尝试一下新的应用。”
“教授对这也很有兴趣,他本来就带着几个项目组,都是经济学相关,如果把我加进去,正好可以做一点数据分析相关的工作。那基本上就是做教授的研究生,不过教授并不想让我分心,所以最后是我们两个人,做一个我选择的项目。”
“我选择了信息熵的分析模型。这算是一个经典的命题,不过到现在都还有发展的空间,我选择的方向比较传统一点,就是关于多个子集通用方法的研究。”
姬青并不理解约翰·盖茨在说什么,约翰所谓的传统,指的并不是这个方向有很多人已经研究过,而是这个方向是这个研究的最大难点,现存最难被攻克,最重要的核心。
信息熵在最简单模型下是非常容易理解的概念,用数学语言表达,就是一个集合中每个元素出现的概率的不确定性。
但是当这个问题变成多个子集,多个元素的模型时,结果的测算就变得无比复杂。数学家曾经试图找到一个泛用的公式,能够解决无限增加的子集带来的影响,但一直都没有得到答案。
约翰·盖茨当时作为学习之外的消遣,选择的就是这样一个困难而经典的命题。
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