第532章 NPP猜想（2/2）

希望在物理學會召開的高能物理大會前，他能順利的解決這項工作。

日子就這樣一天天的過去。

時間很快就來到了五月份的中下旬。

這些天以來，徐川就沒有再去星海研究院了。

長達半個多月時間，他潛心在南大完善著有關於惰性中微子與暗物質的探測理論基礎。

「.藉助量子場論，共動體積a中粒子數密度的改變率，1/ad/dt（n1a）=∫···∫∏j=1(dpj/(2π)δ+（pj-mj）)（(2π)δ（p1+p2-p3-p4）∑」

「在共動體積中，粒子數密度不會隨膨脹而稀釋，而方程右邊可以分成兩部分，其中暗物質粒子產生湮滅過程的散射截面，1/ad/dt（n1a）=∫···∫∏j=1(dpj/(2π)δ+（pj-mj）)」

「P為參與散射過程的各個粒子的四動量，|M|為散射振幅。」

「第二部分為各個粒子能量的平衡態統計分布.」

「即：暗物質豐度的變化率等於其產生截面與湮滅截面之差，截面的物理意義是反應發生的概率。」

「.」

一行行的算式在徐川手中不斷的寫下。

對於暗物質的探索來說，玻爾茲曼輸運方程是相當重要的一部分。

它描述了暗物質粒子豐度Y隨「質溫比」x的演化規律，方程中的參數由具體的粒子物理模型決定。

而如果想要從無數的對撞信息數據中，找到需要的數據，僅憑人力是完全不可能做到的。

這個時候，數學工具的重要性，就體現的淋漓盡致了。

只要最底層的計算公式能夠做出來，那麼數學完全就可以利用計算機和軟體來建立起一個數學模型，利用數學模型來從萬億億條信息中，去尋找那一條需要的數據。

手中的簽字筆落下最後一個符號，徐川放下筆，長舒了口氣伸了個懶腰。

耗費了半個多月的時間，他總算是將自己腦海中的想法完善了起來，並構成了一套邏輯自洽的理論，以及一套計算從繁多參數中，計算惰性中微子碰撞湮滅後的轉變粒子的數學模型基礎公式。

剩下的，就是將這些理論轉變成實際的設備，以及數學模型了。

看著手中捏著的稿紙，徐川嘴角勾起了一個幅度。

看來又得麻煩一下學姐了。

紫金山腳下，距離川海材料研究所不遠的川海網絡科技有限公司大廈下，徐川找到了正在辦公室中忙碌著自己工作的劉嘉欣。

帶著笑容，他敲了敲門。

辦公室中，正在研究著什麼的學姐被敲門聲驚醒過來，抬頭看到他後明顯的愣了一下，隨即臉上飄起了一抹笑容。

「你怎麼來了。」

徐川走上前，笑著道：「來看看伱啊。」

聽到這話，劉嘉欣耳垂頓時就泛紅了一片，徐川沒注意到，笑說了一句他的目光就落在了辦公桌上。

那上面，散亂的稿紙上有著密密麻麻的計算公式，良好的視力讓他清晰的看到了上面的一些數學公式，看起來有些熟悉的樣子。

掃了一眼稿紙，他好奇的問道：「你這是在研究數學？」

劉嘉欣點了點頭，將一縷垂下的青絲挽到耳後，回道：「嗯，關於人工智慧方面的一些數學難題，想試試能不能解決。」

對於人工智慧而言，底層的邏輯算法無疑是離不開數學的。

雖說普林斯頓的計算機學科算不上最頂級的那一批，但數學領域卻是其他學院拍馬都追不上的。

聽到這話，徐川頓時就來了興趣：「我看看？」

劉嘉欣點了點頭，整理了一下桌上的稿紙遞了過來。

徐川接過稿紙，翻閱了起來。

「基於分解基的大整數因子分解算法。」

稿紙上的標題入目，他就愣住了。

這個標題？

思索了一下，徐川猛的起頭，目光落在了學姐臉上，忍不住咽了口唾沫問道：「你在研究NP=P猜想？」

難怪他之前瞟一眼的時候，總感覺稿紙上的公式很是熟悉的樣子。

大正整數因子分解問題，正是七大千禧年難題NP=P猜想中一部分。

老實說，他真沒想到劉嘉欣在研究這方面的東西。

因為對於數學界而言，與人工智慧領域相關東西很多。

無論是線性代數、微積分、還是概率論與統計學或離散數學，都影響著計算機最底層的邏輯算法。

不過若要說最關鍵，影響最大的，肯定是NP=P猜想。

它是七大千禧年難題中，唯一一個與計算機科學有關的難題，它的地位，在數學界和計算機科學中自然不用多說。

當然，難度也不用多說。

被徐川熾熱的目光注視著，劉嘉欣有些不好意思的點了點頭。

在普林斯頓學習了幾年的時間，她學到的並不只是計算機科學，還有很多的數學知識。只不過一直以來她都沒怎麼表現出來自己的數學能力過。

尤其是在接手川海網絡科技有限公司後，為了打造安全防護平台，更是很少有時間去研究數學。

直到去年防護平台上線後，她才將時間和精力分了一部分到數學上。

NP=P問題本就是她在普林斯頓讀博時研究的數學方向之一，如今再度撿起來，最終的目的還是為了研究人工智慧。

(本章完)