第十二章 对神秘人学术实力发现的重大进展【跪求鲜花评价】
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] “我可以明确的告诉大家，数学是推动和发展其它学科的基础。”
“在此，诚恳邀请他现身加入国际数学联盟开展友好学术探讨交流...
没过多久。
“可以确定神秘人证明了世界数学7个难题之一的n-s方程。”
一旁。
彼得眉头紧皱，苦恼思索，没有回应。
“最重要的？最重要的当属黎曼猜想。”
来自普林斯顿高等研究院数学学院的一则通告顿时让全球震惊。
《本世纪最伟大的数学家之一皮埃尔先生称十分想跟神秘人先生来一场学术对话》
“彼得先生，我们要想办法让他现身。”
“以及保障人身安全这一块。”
“甚至连和圈内进行学术探讨交流都没有过。”
......
另一人也将在今年获得菲尔兹奖提名。
“目前公认最佳适用的材料是镓基液态合金在和铝联结。”
“然后我们进行第二个课题研究。”
“我会向国会提交申请报告。”
程工看了眼弹幕，笑道:“要说7个千禧难题中谁名气最大？”
在冰冰身旁的理化领域科研工程师如是讲解道。
“或许吧！”闲话到此为止，江邵美道:“小蒋，你把这个事写一份报告交给龍科院的方院士。”
“还需要在物理学领域的流体力学和动力系统论等都处于顶级知识层次才能有可能解这两个数学难题。”
“好，我这就去办。”
“重点来了，在数学界有7个千禧难题，又称世界7个数学难题。”
在上个世纪爱因斯坦、冯·诺依曼、哥德尔、奥本海默等著名学者迁往过来后。
来自龍科院数院的科研学者程工说道:“很多人对数学圈的了解很少，就连数学的意义都不是很清楚。”
“为什么？”又看了下弹幕提问，他继续道:“因为其余数学猜想你只需要在数学领域深耕专研。”
“现在各国所有机构对于液态记忆金属仿生机器人的研究进展可以说才刚刚起始。”
听到助理教授接二连三的问题，江邵美叹了口气。
“全世界的数学家都想解这7个问题，因为谁能干掉猜想，毫无疑问将成为当今最具有影响力的数学家。”
“没错，单是能够破解n-s方程就足以让他享誉全球，名留千史，国家甚至会替他处置一切安全隐患...”
不少著名学者在这做出了一生中最重要的成果。
“这一点，从他晚上说为了研究真正意义上的人工智能，还得破解三个数学难题这话就能窥知一二。”
普林斯顿高等研究院。
对于这些数学家来说。
“众所周知，芯片是机器人的大脑核心，对于这一点，很遗憾，我们连想都想不到他该如何做。”
龍科院内。
“不管什么条件，只要他肯开口，我们都会想办法答应。”
这一刻。
作为主要从事几何与拓扑学和动力系统论领域研究的大拿，他内心早有预感。
在上至国家领导人层面，下至普通民众来说。
“例如能源供应吸收与转化，电信号在该材料下的传导接收...”
龍科院。
“它具备极佳的电性能和热力学性能，但是其中有很多难点还未攻克......”
过了一会，他有了决定。
没多久，国际媒体纷纷发表文章。
“难道他还担心有人会害他吗？”
以及三个世界级数学难题的含量。
“或许在他认为，数学只是推动其它学科领域进步的一种工具罢了。”
“所以数学领域的进步，导致的将是其它领域科学家从中受益，从而革新技术。”
一间会议室内。
使之这成为了世界著名的学术圣地。
一时间，全球民众都在热议。
“难道在他心里这程度的数学难题已是无关紧要吗？”
《n-s方程是动力引擎研发革新提升的一块重大阻碍，现在它被一位神秘先生给碾压粉碎，我们很期待他现身》
“还有，这么重要的n-s方程破解过程，他在白天表述的时候提都没提一句。”
包括他在内，在场共有五人。
几人正在抱怨这样一位伟大数学家竟然隐藏了身份。
“但n-s方程和杨－米尔斯存在性和质量缺口，你不仅要在数学领域深耕专研。”
“最难？...”沉吟了一会，程工道:“公认最难的毫无疑问是n-s方程和杨－米尔斯存在性和质量缺口。”
“ai智能程度方面我们暂且不谈，就先说说机体制造这一块。”
现任院长，爱尔兰数理学家彼得此刻正在数学院召集同僚开会。
“等那些废物调查，都不知道查到什么时候。”
此时。
“江姐，你说他有没有可能已经把剩下三个难题都破解了？”
“上帝请告诉我，为什么他不公布n-s方程的破解过程？”
“向媒体公布，我们普林斯顿数院诚恳的邀请他担任院长。”
方浩淼院士在收到江邵美这边发过来的报告后，神情没有什么变化。
“从目前的情况来看，他很可能还破解了其它几个数学难题。”
“其中最为关键的就是如何将芯片融入其中。”
“不公布就算了，在白天的三项技术表述中，连提都没提一句。”
紧随其后，国际数学联盟公布。
“一是辞去院长职务退位让贤，二是申请足够的安保力量...”
n-s方程对数学界造成的地震般影响飞快扩散到其它各界。
这位工程师科普结束。
而其中有四人是菲尔兹奖得主。
“无论是名气还是影响力，当属哥德巴赫猜想。”
助理教授突然浮现大胆的猜测。
《来自全球的数学家纷纷表示，期待神秘人开展对n-s方程破解论述的报告会》
没有什么比的上他们对数学真理的追求。
这是对神秘人学术实力发现的重大进展。
冰冰还在直播向网友科普液态记忆金属仿生机器人的制造难度和意义。
] “我可以明确的告诉大家，数学是推动和发展其它学科的基础。”
“在此，诚恳邀请他现身加入国际数学联盟开展友好学术探讨交流...
没过多久。
“可以确定神秘人证明了世界数学7个难题之一的n-s方程。”
一旁。
彼得眉头紧皱，苦恼思索，没有回应。
“最重要的？最重要的当属黎曼猜想。”
来自普林斯顿高等研究院数学学院的一则通告顿时让全球震惊。
《本世纪最伟大的数学家之一皮埃尔先生称十分想跟神秘人先生来一场学术对话》
“彼得先生，我们要想办法让他现身。”
“以及保障人身安全这一块。”
“甚至连和圈内进行学术探讨交流都没有过。”
......
另一人也将在今年获得菲尔兹奖提名。
“目前公认最佳适用的材料是镓基液态合金在和铝联结。”
“然后我们进行第二个课题研究。”
“我会向国会提交申请报告。”
程工看了眼弹幕，笑道:“要说7个千禧难题中谁名气最大？”
在冰冰身旁的理化领域科研工程师如是讲解道。
“或许吧！”闲话到此为止，江邵美道:“小蒋，你把这个事写一份报告交给龍科院的方院士。”
“还需要在物理学领域的流体力学和动力系统论等都处于顶级知识层次才能有可能解这两个数学难题。”
“好，我这就去办。”
“重点来了，在数学界有7个千禧难题，又称世界7个数学难题。”
在上个世纪爱因斯坦、冯·诺依曼、哥德尔、奥本海默等著名学者迁往过来后。
来自龍科院数院的科研学者程工说道:“很多人对数学圈的了解很少，就连数学的意义都不是很清楚。”
“为什么？”又看了下弹幕提问，他继续道:“因为其余数学猜想你只需要在数学领域深耕专研。”
“现在各国所有机构对于液态记忆金属仿生机器人的研究进展可以说才刚刚起始。”
听到助理教授接二连三的问题，江邵美叹了口气。
“全世界的数学家都想解这7个问题，因为谁能干掉猜想，毫无疑问将成为当今最具有影响力的数学家。”
“没错，单是能够破解n-s方程就足以让他享誉全球，名留千史，国家甚至会替他处置一切安全隐患...”
不少著名学者在这做出了一生中最重要的成果。
“这一点，从他晚上说为了研究真正意义上的人工智能，还得破解三个数学难题这话就能窥知一二。”
普林斯顿高等研究院。
对于这些数学家来说。
“众所周知，芯片是机器人的大脑核心，对于这一点，很遗憾，我们连想都想不到他该如何做。”
龍科院内。
“不管什么条件，只要他肯开口，我们都会想办法答应。”
这一刻。
作为主要从事几何与拓扑学和动力系统论领域研究的大拿，他内心早有预感。
在上至国家领导人层面，下至普通民众来说。
“例如能源供应吸收与转化，电信号在该材料下的传导接收...”
龍科院。
“它具备极佳的电性能和热力学性能，但是其中有很多难点还未攻克......”
过了一会，他有了决定。
没多久，国际媒体纷纷发表文章。
“难道他还担心有人会害他吗？”
以及三个世界级数学难题的含量。
“或许在他认为，数学只是推动其它学科领域进步的一种工具罢了。”
“所以数学领域的进步，导致的将是其它领域科学家从中受益，从而革新技术。”
一间会议室内。
使之这成为了世界著名的学术圣地。
一时间，全球民众都在热议。
“难道在他心里这程度的数学难题已是无关紧要吗？”
《n-s方程是动力引擎研发革新提升的一块重大阻碍，现在它被一位神秘先生给碾压粉碎，我们很期待他现身》
“还有，这么重要的n-s方程破解过程，他在白天表述的时候提都没提一句。”
包括他在内，在场共有五人。
几人正在抱怨这样一位伟大数学家竟然隐藏了身份。
“但n-s方程和杨－米尔斯存在性和质量缺口，你不仅要在数学领域深耕专研。”
“最难？...”沉吟了一会，程工道:“公认最难的毫无疑问是n-s方程和杨－米尔斯存在性和质量缺口。”
“ai智能程度方面我们暂且不谈，就先说说机体制造这一块。”
现任院长，爱尔兰数理学家彼得此刻正在数学院召集同僚开会。
“等那些废物调查，都不知道查到什么时候。”
此时。
“江姐，你说他有没有可能已经把剩下三个难题都破解了？”
“上帝请告诉我，为什么他不公布n-s方程的破解过程？”
“向媒体公布，我们普林斯顿数院诚恳的邀请他担任院长。”
方浩淼院士在收到江邵美这边发过来的报告后，神情没有什么变化。
“从目前的情况来看，他很可能还破解了其它几个数学难题。”
“其中最为关键的就是如何将芯片融入其中。”
“不公布就算了，在白天的三项技术表述中，连提都没提一句。”
紧随其后，国际数学联盟公布。
“一是辞去院长职务退位让贤，二是申请足够的安保力量...”
n-s方程对数学界造成的地震般影响飞快扩散到其它各界。
这位工程师科普结束。
而其中有四人是菲尔兹奖得主。
“无论是名气还是影响力，当属哥德巴赫猜想。”
助理教授突然浮现大胆的猜测。
《来自全球的数学家纷纷表示，期待神秘人开展对n-s方程破解论述的报告会》
没有什么比的上他们对数学真理的追求。
这是对神秘人学术实力发现的重大进展。
冰冰还在直播向网友科普液态记忆金属仿生机器人的制造难度和意义。
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