作者：流失大能
真是风水轮流转啊，以前华夏的学者也是这个表情。
老美还好，被未来科技集团倒逼之下，疯狂加大科研领域的投入，而欧洲那边基本上可以说是放弃治疗的状态，大量的欧洲人才不是往北美跑，就是朝华夏这边来。
未来科技集团如今可是有着一大批顶尖的欧洲学者加盟，阵容之豪华不需多说，因为这里有更好的待遇、更好的经费、更好的实验室。
“请允许我为您介绍一下。”过了一会李林飞说道，在爱德华·莫泽夫妇二人循声回望过来时，李林飞指了指身边的洛兰蒂斯，微笑的补充道：“洛兰蒂斯·罗斯，我的学妹。”
“您好爱德华教授、您好迈·布里特教授。”洛兰蒂斯旋即很有礼貌的甜美一笑，主动打招呼。
爱德华、迈·布里特疑惑的看了看洛兰蒂斯，不知道李林飞介绍他的学妹是什么意思？
“博士，洛兰蒂斯不但从小成绩优异，尤其在记忆方面有着异于常人的天赋，她能过目不忘。”似乎看出来两人的疑惑，李林飞微笑的说道。
“过目不忘？”听到这个夫妇二人不禁倍感惊讶的再次看向了洛兰蒂斯。
李林飞点点头：“是的博士。神经生物学是生命科学领域的发展前沿之一，而二位又是该领域的权威，我希望二位能够成为她的导师，当然她在结构生物学领域的成绩也很不错，以前在欧洲奥伦·德雷克教授也是她的导师。”
像奥伦·德雷克这样的顶尖学者，爱德华·莫泽这种诺奖级的科学家，一般都很少带学生。
洛兰蒂斯一个人，不算李林飞外挂级的学长辅导的情况下，也能有三个大神级的导师，在他的学历史上，目前也是她能享受到这独此一份的待遇。
不可否认她的天赋是很重要的一面，但也不能忽视她和李林飞的关系这一方面。
好吧，直接说，洛兰蒂斯就是个关系户呗，但她有天赋，还是关系户，真是致命。
爱德华·莫泽夫妇神经生物学的专家，人脑研究领域权威专家，得知她在记忆方面有着如此惊人的天赋，立马就对这位青年学生感兴趣了。
对于李林飞的请求，自然是毫不犹豫的答应了。
甚至，不需要李林飞的请求，可能也会把她招募到今后组建的团队当中成为助研人员。
李林飞于是说道：“实不相瞒博士，未来科技目前正在进行bci项目开发，急需要二位的加入。”
李林飞也不矫情，夫妇二人过来肯定也是迫不及待的要准备进行自己的研究。
bci？
爱德华夫妇二人对于这个名词一点也不陌生，毕竟，他们都是毕生专注在神经生物学领域的研究学者，bci技术是绝无可能离开神经网络和人脑的研究。
提到学术问题，爱德华立马心思活跃了起来。
“bci技术方面我有所理解，我们的思维来源于大脑，我们可以思考，我们有想法、情感、思绪、感受……但关键我们怎么去理解我们的思维方式，这样我们就能理解我们的大脑，这非常复杂……我们的大脑内大致有1000亿个神经元，而每个神经元里面还有1万个连接。”
李林飞说着来到了控制台调出了浮空全息屏幕：“诚然，大脑所做的事情并不一定适用于计算机，因为这两个是完全不同的个体。”
“但我们并不是想要去将二者完美融合，我们可以允许两者之间的差异性，但我们也许可以从两者之间的部分共性为其搭建一座桥梁枢纽。”
对此，爱德华夫妇不置可否，神经科学实在是一门太过于庞大的学科。
层次很多，宏观尺度、介观尺度、微观尺度，而且每个层次之间的联系又往往很复杂，也很难相互联系起来。
很多时候学会了宏观神经理论，却不能用它来模拟认知功能，你需要微观神经元网络的知识，而学完神经元网络的知识，又不能，又要一些突触、树突复杂运算的知识，怎么研究都研究不完。
尽管他们二人是该领域的权威研究学者，但对于这门学科，但凡涉猎的人都对其敬畏和谦卑。
可以说，人类对于自己的大脑和神经网络的认知还不如对宇宙的认知丰富，在所有的人体器官的认知上，大脑是最为神秘的地带。
即便是这个领域的权威级专家也只敢说自己也是认知了其中的一点皮毛而已，甚至更少。
“光是基于混沌神经网络便是一个典型的npc问题。”迈·布里特女士如是说道。
意思就是说这是无解的，至少目前是无解的，这里的“混沌”可不是神话小说里的那种定义，不过对于混沌现象，迄今为止也还没有一个公认的普遍适用的数学定义。
“如果，我告诉二位，我已经成功的将一个npc问题降至p类问题呢？”李林飞忽然抛出这么一句话，夫妇二人一听整个人都面色大变，带着不可思议的精彩表情。
“你说什么？”
爱德华·莫泽抱头神态夸张：“上帝，p=np问题已经被解决了？”
这二位夫妇虽然不是数学家，也不是计算机领域的学者或是信息专家，但这些领域都与神经科学有着深切关联。
对于「p=np？」问题，即np-完全问题，他们自然不会陌生，虽然不是信息学的专家，但对于这个问题的认知也要远远高于普通人。
第一千七百六十五章学问太高，无题
np=完全问题，可以这么认为，这种问题只有把解域里面的所有可能公认的普遍适用的数学定义。
“如果，我告诉二位，我已经成功的将一个npc问题降至p类问题呢？”李林飞忽然抛出这么一句话，夫妇二人一听整个人都面色大变，带着不可思议的精彩表情。
“你说什么？”
爱德华·莫泽抱头神态夸张：“上帝，p=np问题已经被解决了？”
这二位夫妇虽然不是数学家，也不是计算机领域的学者或是信息专家，但这些领域都与神经科学有着深切关联。
对于「p=np？」问题，即np-完全问题，他们自然不会陌生，虽然不是信息学的专家，但对于这个问题的认知也要远远高于普通人。
np-完全问题，可以这么认为，这种问题只有把解域里面的所有可能都穷举了之后才能得出答案，这样的问题是np里面最难。
如果要证明一个问题是npc问题，可以拿已经是npc问题的一个问题经过多项式时间的变化变成所需要证明的问题，那么所有证明的问题就是一个npc问题了。
换句话说，即找到了一个算法，那么所有的问题都可以有多项式的解，可以说这就是所谓的万能算法了。
这无疑是信息学的巅峰，这不仅是对信息学的贡献那么简单，许多至今无解的问题都会被迎刃而解。
例如人体蛋白折叠问题、绝症，当然也包括神经科学，难怪夫妇二人会如此失态了。
真是因为npc问题的存在，p=np变得难以置信，人们即便至今没有证明或证伪，但更加偏向相信p≠np。
但是，李林飞刚刚亲口说把一个npc问题降低到了p类问题！
“天呐……”两人绝对没有想到刚刚来华夏，就获得了这么一个爆炸性的消息，这要是传出去了，整个学术界乃至全世界都得为之沸腾。
这已经不能用天才就可以形容的了，震惊过后，夫妇二人激动不已，振奋莫名。
李林飞看到他们二人反而淡定的说道：“之前我说过，我是以编程起家的，把npc问题降低p类问题的成果便是获得了一个全新的算法。”
“但是博士，它也并非是真正的万能算法，因为在其之上还有「np-hard问题」，相比您应该也知道的。”
“即便如此，其贡献也无可估量啊，对于神经科学的研究会带来难以想象的裨益。”爱德华·莫泽振奋的说道。
“老师，您之前只给我们讲了p=np问题，但「np-hard问题」又是什么？”一直安安静静的洛兰蒂斯在这个时候忍不住发问了。
迈·布里特女士看向她，微笑的简要概述道：“就是说，np-hard问题要比npc问题的范围广。”
“np-hard问题同样难以找到多项式的算法，但它不列入「p=np」的研究范畴，因为不一定是np问题。即使npc问题发现了多项式级的算法，np-hard问题有可能仍然无法得到多项式级的算法。”
“事实上，它有可能比所有的npc问题的时间复杂度更高从而更难以解决。”
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