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。