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云帝懂了,前世的苏采薇一定也是一个水文教授,或者等她几十岁后变成一个水文院士。
不过和他这种主动的水不同,她是出不了成果被迫的水。
本身就是独身主义,而后就在那些水做的论文里,蹉跎青春,蹉跎时光,孤老终身……
云帝决定给苏采薇改改命。
换个课题。
好吧,他承认,他就是想要在她面前装装逼。
他要成为首个获得菲尔兹奖女数学家背后的男人。
犹豫再三,卿云还是放过了娘炮舒尔茨的拟完美空间以及上同调。
他看上了阿莱西奥·菲加利,这个2018年获得菲尔兹奖的数学家的成果。
“最优运输?”
苏采薇来不及翻脸,赶紧捣蒜般点着头,心里小鹿狂跳着舞。
卿云在周边寻摸了块小石片,带着苏采薇来到草坪边蹲了下来。
“两堆土,从A土铲到另外一个地方,最终堆成B土。
就像是以前初中学的线性规划一样的:3个城市(A,B,C)有1,0.5,1.5吨煤,然后要运到2个其他城市,这两个城市(C,D)分别需要2,1吨煤。
然后,不同城市到不同的费用不同,让你算最优运输方案和代价……”
虽然苏采薇对这个概念是了如指掌,但依旧全身贯注的听着。
因为,‘最优运输’是一个非常热门的研究领域。
最优运输问题最早是由法国数学家加斯帕德·蒙日(Gaspard Monge)在19世纪中期提出,它是一种将给定质量的泥土运输到给定洞里的最小成本解决方案。
这个问题在20世纪中期重新出现在坎托罗维奇的著作中,并在近些年的研究中发现了一些令人惊讶的新进展,比如Sinkhorn算法。
最优运输被广泛应用于多个领域,包括计算流体力学,多幅图像之间的颜色转移或图像处理背景下的变形,计算机图形学中的插值方案,以及经济学、通过匹配和均衡问题等。
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