，而训练集来源于高质量的实测数据，而非数据模拟。”
“所以在研究论文时，我曾怀疑论文中阐述的实验室错误报告率在极长时间维持在一个高度无法降低的原因大概率是随机误差带来的噪声干扰，这是该类问题最难解的地方。但在您刚才的报告中，我发现算法误报错误率已经大幅度降低，所以我想请问这是怎么做到的？“
宁为讶异的看了眼台下神情肃穆的女生，大概理解了为什么冯少杰要说她是哈佛的宠儿，显然并不是因为她的身材，更因为她的头脑。
一天都没进过实验室，竟然能单从他的论文中判定出湍流算法更新前错误率居高不下的原因，这让宁为再也不敢升起小看天下英雄的心思，这才是开了挂的学霸，傲人的身材跟聪慧的头脑并重。
毕竟当时他们可是每天泡在实验室里观测数据近一个月都没找出问题所在。
只是要回答这个问题……
“解决这个问题的方法不具备普适性，事实上是通过对方程本身理解加深，简单来说是通过设定高位空间限制数据溢出量来解决，如果你一定要听完整的解决方案，我不知道……时间是否够用。”宁为解释道。
其实他是想说不知道这女生是否能听懂，因为纯数领域方面的内容，并不属于算法工程师特别研究的范畴。但这样说太拉仇恨，宁为临时改了口。
真不是看不起人，他只是单纯回忆起当时跟鲁东义探讨争论五天的日子……
然而台下的露西只是微微一笑，轻松的说道：“还有二十分钟时间，我相信以您的能力，能为大家解惑。”
宁为看了眼台下的沈教授，只是微微笑着，于是无奈的点了点头，说道：“好吧，那么我需要一支电子笔，谢谢。”
说完，宁为直接撤掉了准备好的，直接新建了一个空白的文档，然后接过场务送来的电子笔，开始在文档上书写起起来。
很快一串公式书写完毕，也同步展示到了背后的大屏幕上，宁为也正式开始讲解：“这个可测函数能看懂吧？时间有限我就不多做讲解了，首先先把所有满足以上函数条件的最小值记作∥f∥(·)……”
为什么学术圈有种说法，纯数领域站在学术研究鄙视链的巅峰？
因为数论是真的曲高和寡。
毫不客气的说，数论研究者跟普通人看待世界运转的方式都是不一样的。
尤其是现代数论细分了领域之后，更不是一般人能去触碰了。因为很多时候同时研究数论的，一旦跨界，都不一定能想明白同行的思路。
对于算法工程师来说，数学自然极为重要，但算法的研究毕竟是为了解决现在所面临的现实问题，而针对数论的研究，能不能解决现实问题并不重要，甚至能不能解决未来可能出现的问题都不重要，其研究的乐趣更偏向于哲学上对于世界本质的探讨。
就拿方程的研究来说，没有方程物理学家就不能研究流体力学了吗？答案显然是否定的。
物理的本质在于观察跟实验，一次不行百次，百次不行前次，甚至上百万次不同环境的实验下来，通过观察记录，足以总结出不同流体条件下的各种一般性规律，从而推导出针对不同情况的各类公式。
事实上现代物理学也是这样做的。
当然，这并不是说数论完全没有现实意义。
起码通过数论建立的各种模型，起码能减少物理学家的工作量。
最重要的是解决问题的过程跟使用到的数学方法，往往能指导科研向更高的层级发展。
类似的命题
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