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第22章（第3页）
他已经准备带研究生了，也开始思考起怎么带学生，和学生一起做什么项目。
但是，这次他停下了。
他停在门口站在王浩的背后，看向笔记本电脑的屏幕，上面一行行代码让人眼花缭乱。
张志强是信息学博士，对代码非常的熟悉，精通各种复杂算法和方法。
现在王浩所写的代码，他就有些看不懂，当然也是正常的，但他能看明白是一种‘数据表示方法’。
“这是什么？”
张志强拍了下王浩的后背，带着好奇问道。
王浩马上反应过来，解释了一句，“cauchy问题，非负矩阵分解。”
“cauchy，图形学算法？”
“嗯～～～”
王浩犹豫了一下，回答道，“也不算是，我做的是数学工作，不是计算机，没牵扯到应用层面。”
张志强顿时更好奇了，他干脆把椅子拉过来，“给我讲讲。”
王浩也不在意。
张志强是信息学博士，计算机算法上很有研究。
他所做的是计算机数学研究，简单来说，就是用计算机的方法，把数学的内容表示出来，而研究还没有做完，也许和张志强讨论一下，还能带来一些很关键的灵感。
“我是把cauchy非负矩阵分解，以另一种方式表达出来，然后再用计算机方法解决问题。”
“大部分都是数学部分，非负矩阵分解的解析，会变得更加复杂，数值变得更多，这只是人脑的感觉。”
“如果是计算机，就会变得更简单。”
这很容易理解。
人脑理解超大数字‘10的30次方’很容易，但把‘10的三十次方’表示成‘30个10相乘’，读起来就会变得非常复杂。
计算机不同。
因为计算机是机械运算，‘30个10相乘’的表示，反倒比单独一个超大数字容易解析。
王浩的研究就是这样。
cauchy非负矩阵分解，表示起来并不容易，但转化为一种全新模式，人脑理解起来不容易，计算机解析起来却变容易了。
张志强越听就越精神。
cauchy模型，在计算机领域应用十分广泛，最重要的就是计算机图形学，很经典的应用就是人脸识别，cauchy模型算法，能够帮助目标轮廓参量的提取精准度数值。
同时，cauchy模型表示起来很复杂。
张志强在计算机方面连续说了好几句，两人的讨论也被其他人听到了。
朱萍就积极的参与进来，“cauchy模型啊，我知道这个，还研究过，很重要。”
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