他们觉得这位清华数学研究中心的天才数学家，是在故意刁难后辈，有以大欺小的嫌疑。
袁新毅却并不这么觉得，他了解云伟，如果不是彻底认可了陈辉，他都懒得多说半句话。
这些问题非但不是刁难陈辉，反而可以说是提点，甚至是为陈辉指出了一条康庄大道。
“偶，这真是个天才的设想！”
会议室中充满了埃德里安教授的惊叹声，他仿佛已经见到了这些问题都解决后的盛世到来。
“不过这都不重要，陈已经为我们指明了一条康庄大道，有了分数陈数的微分几何实现，我们接下来的研究就可以继续了！”
埃德里安再次看向陈辉，对陈辉发出诚挚的邀请，“陈，你这样的天才，就应该来我们斯坦福！”
“我暂时还没有出过留学的打算。”
陈辉摇头。
他不仅暂时没有，甚至未来也没有。
“what a pity！”
埃德里安失望的叹了口气，他的心思早已不在这场研讨会上，他现在只想赶紧回到自己的团队，将这场研讨会上学到的惊才绝艳的方法跟团队成员们分享，然后利用这个方法去研究他们接下来的设想。
他的眼中充满了明亮的光芒，明天的世界再次变得精彩！
“将这个结论推广到高维的确有些难度，或许，可以尝试利用量子计算机辅助，开发量子算法快速计算高权模形式的傅里叶系数，比如基于Shor算法的变体……”
邢继广却一直在看着白板上的公式，皱眉瞪了埃德里安一眼，开口打断了他的聒噪。
“利用张量网络压缩模形式的高维表示，适配强关联系统的数值模拟？”
陈辉反问一句，皱眉沉思起来。
对N=100的模形式，量子算法可在多项式时间内计算ap，而经典算法需指数时间。
如今时代的确是变了，数学研究的逻辑也在发生变化，比如舒尔茨已经微软合作很长时间，试图利用计算机辅助来进行数学研究，这他在液态张量实验中也有提到，如今他们已经做出了不小的成果。
就更不用说如今很多数学研究都需要配合超算验证，所以他似乎也可以考虑这条路，拥抱新时代，拥抱新技术。
“可以考虑将模形式解释为拓扑响应函数的生成元，重构拓扑场论，比如陈-西蒙斯作用的量子修正项……”
云伟也开口加入讨论。
很快
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