“叶清河？你发给我的这个图，是你解出来的么？”

    虽然从平板的样式，陶志强就已经可以百分百确定图片里的内容是叶清河解出来的。

    但在这个时候，他还是要问一句。

    这不是小事！

    “恩！”

    叶清河此时正在吃早点，就在陶志强刚才离开的那家食堂，如果说陶志强不离开，说不定两人就在食堂里碰上面了。

    “之前没有听你说要解这个问题，你是什么时候想起研究这个问题的？”

    克雷数学研究所2000年的时候，在巴黎官宣七道千禧年大奖难题，每道题设了100万美元奖金。

    这个大奖的规则极简，只要发表成果、通过两年同行评议并获得全球公认，就可以领奖。

    这七道题发布至今只有一道题被解开，那就是庞加莱猜想，其馀六道一直悬而未决，是数学界最高殿堂级的挑战。

    除了已经解开的庞加莱猜想，

    每一个研究的方向都不相同。

    每一个猜想被解开，都代表着一个或多个行业被重构。

    PvsNP是计算机科学与数学的终极问题，被公认为整个信息时代的基石难题。

    用最简单的话来表述，就是：P问题是计算机能很快算出来的问题，NP问题是答案给你，你能很快验证，但要从头算出来极难极慢。

    PvsNP问的就是，所有能快速验证的问题，是不是本质上都能快速计算？

    人工智能，物流优化，蛋白质折叠，气候仿真，芯片设计全面突破天花板。

    想到这里，陶志强联系到前面叶清河重构物流网络算法的事情，这不会是叶清河故意的吧？

    “叶清河，你是不是早就在研究这个问题了？之前的NP-hard的问题，只是你抛出来的一个阉割版验证？”

    陶志强越想越觉得这个有可能就是最接近真实的情况。

    不然不可能这么巧。

    叶清河提出的高维流形几何同构加测地线求解框架，并非针对单一NP问题的特例解法，而是适用于所有NP问题的通用方法论。

    将物流网络中的每一个配送节点、仓储中心、车辆运力、路况约束，抽象为高维流形空间中的离散点，将配送成本、时效、里程、载量限制转化为高维空间的度量张量，将传统物流的最优路径、调度方案求解等价为高维流形空间中两点间的测地线最短路径求解。

    想到

    提前发布的物流重构算法，绝非普通的智能调度算

    甚至为了严谨，还用了三层技术阉割与适配。

    第一层，求解范围阉割，仅针对物流场景做了定向适配。

    ”，让学界与行业仅认为是工程领域的技术突破，无法关联到千禧年难题的破解。

    第二层，求解效率弱化，舍弃全局极速最优，保留近似最优性能。

    ”弱化为“分钟级近似最优”，求

    第三层，理论层隐藏，剥离几何同构内核，仅保留工程应用接口。

    之前给他们看的物流算法专利中，叶清河隐去了高维流形、自然几何同构、测地线求解的内核数学逻辑，将其包装为“基于深度学习与图论优化的调度模型”

    至于为

    这是非常严格的学术验证。

    可以从场景维度来验证从简单到复杂的渐进式实测，从数据维度来修正理论模型的现实偏差，从算法维度确认多项式时间求解的可行性。

    想到这里，陶志强倒吸一口凉气，觉得这简直已经不能用天才来形容叶清河了。