“實(shí)驗(yàn)室交給我行了吧？孫賊趕緊滾蛋！”

    徐云也沒和他客氣，食指中指并在一起，放在太陽xue邊朝前一劃：

    “那爸爸走就咯！”

    裘生沒有說話，而是朝他豎了一根中指。

    離開實(shí)驗(yàn)室后。

    徐云一個(gè)人安靜的走在前往圖書館的路上。

    裘生先前在實(shí)驗(yàn)室里的一番話，讓他忽然意識(shí)到了另一個(gè)問題：

    公司的研發(fā)端人手有些不太夠了。

    目前公司研發(fā)端真正的核心人員只有兩人，分別是他和裘生。

    裘生的能力自不必說，未來科大生化所的扛把子，眼下起碼負(fù)責(zé)一個(gè)項(xiàng)目還是綽綽有余的。

    至于徐云……

    之前將精力放到商業(yè)上主要是因?yàn)楣境鮿?chuàng)，“一個(gè)螂滅”也是決定公司基石的關(guān)鍵產(chǎn)品，他必須要隨時(shí)跟進(jìn)。

    如今隨著公司步入正軌，他肯定也會(huì)把精力放到研發(fā)端上——否則他就不會(huì)找顧群青這位海歸來做coo了。

    但除此以外。

    公司就沒多少能用的人了。

    剩下的那些研發(fā)人員里不是像任永存周佩瑤那樣過來混項(xiàng)目的在讀生，便是由田良偉推薦過來的畢業(yè)研究生。

    這些人能力有是有，未來也算是可期。

    但就目前來說，他們離負(fù)責(zé)單個(gè)項(xiàng)目還有著不小的差距。

    眼下徐云剛經(jīng)歷了兩個(gè)副本，便有了吡蟲啉和易安菌兩個(gè)商業(yè)產(chǎn)品待突破，更別提后頭還有個(gè)dna存儲(chǔ)技術(shù)還要研究。

    那第三個(gè)、第四個(gè)副本呢？

    要知道。

    這些項(xiàng)目都不是一通到底的大道。

    而是有著相當(dāng)多衍生領(lǐng)域的‘技術(shù)樹’。

    哪怕是其中最簡單的吡蟲啉，都有著相當(dāng)廣闊的衍生前景。

    比如說蟑螂的鈉離子通道雖然和老鼠的不一樣，但和蚊子卻是非常接近的。

    如果能研發(fā)出對(duì)蚊子有效的產(chǎn)品，那市場(chǎng)未必就比滅蟑螂小到哪兒去。

    況且作為一家有意成長為參天大樹的企業(yè)，科研部也必須要有一位大佬坐鎮(zhèn)。

    誠然。

    華盾生科背靠科大，完全可以做到產(chǎn)學(xué)研一體。

    但產(chǎn)學(xué)研歸產(chǎn)學(xué)研，并不是代表著徐云可以直接從科大那邊進(jìn)行挖人。

    你偶爾有些研發(fā)任務(wù)請(qǐng)科大幫個(gè)忙那肯定沒啥，但想讓某位教授甚至院士直接為你打工？

    這顯然是不可能的，哪怕是和徐云關(guān)系最密切的田良偉也是如此。

    因此于情于理。

    徐云都要盡快找到一位甚至幾位能成為支柱的專家。

    但這話說起來容易，做起來卻同樣困難重重。

    徐云需要的支柱可不是普通的博士或者教授，而是具備院士級(jí)能力的超級(jí)大佬。

    可華夏的院士說多也多，說少也少，更別提生物專業(yè)了。

    這種情況下，哪能這么輕松的就給你找到一位互相看得上眼的大牛呢？

    想到這里。

    徐云不由幽幽嘆了口氣。

    所以還是先辛苦一下裘生吧……

    十五分鐘后。

    徐云抵達(dá)圖書館。

    刷卡過了門禁后，他先是打了杯水，找了個(gè)無人的角落坐下。

    接著從身上掏出了那張刻錄有方程的紙片。

    時(shí)隔多日。

    方程上的內(nèi)容依舊沒變：

    4d/b2=4(√(d1d2))2/[2d0]2=√(d1d2)/[d0]=(1－η2)≤1……

    {qjik}k(z/t)=∑(jik=s)n(jik=q)(xi)(wj)(rk)；(j=0，1，2，3……；i=0，1，2，3……；k=0，1，2，3……)

    {qjik}k(z/t)=[xak(z±s±n±p)，xbk(z±s±n±p)，……，xpk(z±s±n±p)，……}∈{dh}k(z±s±n±p)……

    (1－ηf2)(z±3)=[{k(z±3)√d}/{r}]k(z±m(xù)±n±3)=∑(ji=3)(ηa＋ηb＋ηc)k(z±n±3)；

    (1－η2)(z±(n=5)±3)：(k(z±3)√120)k/[(1/3)k(8＋5＋3)]k(z±1)≤1(z±(n=5)±3)；

    w(x)=(1－η[xy]2)k(z±s±n±p)/t{0，2}k(z±s±n±p)/t{w(x0)}k(z±s±n±p)/t……

    le(sx)(z/t)=[∑(1/c(±s±p)－1{nxi－1}]－1=n(1－x(p)p－s)－1。

    這是一個(gè)由正則化組合系數(shù)和解析延拓組成的復(fù)合方程組，解起來非常的麻煩。

    當(dāng)時(shí)徐云做出的唯一判斷，便是最后一道方程的解一定是個(gè)比值。

    不過今天有了足夠的時(shí)間，他便又發(fā)現(xiàn)了一個(gè)情況。

    只見他在方程的第三行和第五行邊畫了兩根線，又打了個(gè)問號(hào)。

    表情若有所思：

    “似乎……”

    “這張紙片的復(fù)合方程組，可以分成三個(gè)部分計(jì)算？”

    眾所周知。

    正則化理論，最早是為解決不適定問題而提出的。

    長期以來人們認(rèn)為，從實(shí)際問題歸結(jié)出的數(shù)學(xué)問題總是適定的。

    早在20世紀(jì)初。

    hadamard便觀察到了一個(gè)現(xiàn)象：

    在一些很一般的情況下，求解線性方程的問題是不適定的。

    即使方程存在唯一解，如果方程的右邊發(fā)生一個(gè)任意小的擾動(dòng)，都會(huì)導(dǎo)致方程的解有一個(gè)很大的變化。

    在這種情況下。

    如果最小化方程兩邊之差的一個(gè)范函，并不能獲得方程的一個(gè)近似解。

    到了20世紀(jì)60年代。

    tikhonov，ivanov和phillips又發(fā)現(xiàn)了最小化誤差范函的加正則項(xiàng)。

    即正則化的范函，而不是僅僅最小化誤差范函，就能得到一個(gè)不適定的解題的解序列趨向于正確解。

    換而言之。

    第一部 分的方程組，其實(shí)是一個(gè)描述漸變區(qū)域的序列集合。

    甚至可能是……

    圖像？

    想到這里。

    徐云頓時(shí)來了興趣。

    從4d/b2可以判斷，這應(yīng)該是一個(gè)涉及到旋轉(zhuǎn)曲面的問題。

    第二行的∑(jik=s)n(jik=q)(xi)(wj)則可以確定曲面與經(jīng)線成了某個(gè)定角。

    既然是定角，那么就可以假設(shè)定模型λ=(a，b，π)，以及觀測(cè)序列o=(o1，o2，……，ot)。

    那么就有α1(i)=πibi(o1)，i=1，2，……，n

    αt＋1(i)=[j=1∑nαt(i)aji]bi(ot＋1)，i=1，2，……，n

    十五分鐘后。

    看著面前的結(jié)果，徐云若有所思：

    “極大化的模型參數(shù)嗎……”

    隨后他思索片刻，繼續(xù)在紙上寫下了一道公式：

    q(λ，λ)=i∑logπi1p(o，iiλ)＋i∑(t=1∑t－1logaitit＋1)p(o，iiλ)＋i∑(t=1∑tlogbit(ot))p(o，iiλ)。

    這是一個(gè)很簡單的投影曲線，并且圓錐對(duì)數(shù)螺線上任一點(diǎn)的撓率也與該點(diǎn)到軸的距離成反比。

    因此可以化簡成另一個(gè)表達(dá)式。

    δt(i)=i1i2，……，it－1maxp(it=i，t－1，……，i1，ot，……，o1iλ)，i=1，2，……，n

    解著解著，徐云的表情也愈發(fā)凝重了起來。

    兩個(gè)小時(shí)后。

    徐云看著面前的圖紙，眉頭緊緊的擰成一團(tuán)：

    “好家伙，第一組方程的化解項(xiàng)，居然是一個(gè)觀測(cè)態(tài)的方程？”

    觀測(cè)態(tài)方程其實(shí)是個(gè)很奇怪的玩意兒，它在數(shù)學(xué)中的釋義比較復(fù)雜，但在物理中的釋義卻很簡單：