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    而这些话，他在陈舟本科还未毕业时，就已经领悟到了。

    毕竟，他可是那次数学猜想竞赛的败者。

    由于陶哲轩和舒尔茨所坐的位置，稍微有点靠后的原因。

    两人的对话，也被不少挤进礼堂围观的数学系学生给听到了。

    就有学生在讨论着，两人话里的分量。

    其中一人边回忆边说道：“克莱姆法则是那个线性代数中的基本定理吧？就是用行列式计算出n元一次方程组的解的那个？”

    “我没记错的话，应该就是你说的这个！”

    站在这人身旁，戴着一个黑框眼镜的同伴，帮助这人确认了自己记忆中的内容。

    “我记得我导师跟我说过，克莱姆法则的重要理论价值，就是研究了方程组的系数与方程组解的存在性与唯一性关系，而且相较于计算方面的作用，克莱姆法则更具有重大的理论价值，尤其在解决微分几何方面，十分有用！”

    这人又想起了自己研究线性代数的导师，曾经所说过的话。

    他的导师尤为推崇克莱姆法则。

    “嗯，我没记错的话，你说的这个，我也在哪本书里面看到过。”

    戴着黑框眼镜的同伴，依旧声音平淡的帮他确认了导师的话。

    这人看了身旁的同伴一眼，有些不确定的问道：“那你说，他们刚才说的，陈教授的公式所具有的理论价值，还在克莱姆法则之上，是真的吗？”

    同伴并没有直接回答他的问题，而是不咸不淡的说道：“我刚才没认错的话，说话的那两个人是陶哲轩教授和舒尔茨教授，你觉得他们说的，是真的吗？”

    “什么？！刚才那两个人，就是被称为全米国智商最高的全能天才数学家陶哲轩教授，和被誉为代数几何皇帝格罗滕迪克接班人的德国天才数学家舒尔茨教授？？？”

    这人是怎么也没料到自己的同伴，会不咸不淡的说出这么一句的，顿时惊呼出声。

    但很快又收声，左右望了望，生怕影响他人。

    只不过，从这人流连的目光中，能够发现，他已经不止一次，从前排的陶哲轩和舒尔茨身上扫过。

    他的同伴看了他一眼，平淡的说道：“我没记错的话，那两人的相貌是能够和我看过的照片对应上的。”

    “这……这样的话，那应该说的就是真的了……”

    听到这话，这人的眼神也不再回避，直盯着陶哲轩和舒尔茨的背影。

    注意到这人的眼神，同伴轻声调侃道：“咦？我没记错的话，你不是这么容易改变看法的呀？而且看你刚才的表情，应该也是不打算认可那两人说法的呀？”

    “呃……没有啊，你记错了吧？我的看法，和陶哲轩教授和舒尔茨教授的看法是一样的呀？啊哈哈哈……”这人颇有些尴尬的解释着。

    “哦？这样吗？那好吧……”同伴收回目光，继续看向台上的陈舟，看着幻灯片上的内容。

    这人却又问道：“怎么，你不这么认为吗？难道你跟这两位大佬的看法不一样？”

    同伴并未回头，用同样平淡的声音说道：“有些不一样吧。”

    这人讶异道：“真的假的？你能跟两位大佬的看法不一样？”

    他的同伴听到这话，微微扭头看向他，那双原本很随性格，一直是一幅平淡的脸上，这时却多出了一些激动。

    就连透过黑框眼镜的目光，似乎都有些不一样了。

    声音更是第一次出现波动：“我没有其它的看法，我的看法，只和陈教授一样，这个公式所具有的理论价值，大概就相当于克莱姆法则一般……”

    这人微微一愣，旋即瘪了瘪嘴，再也不多说一句话。

    此刻，台上的陈舟，已经将幻灯片切到了第四页。

    也就是这一公式的第四个方向性应用研究的思考。

    “在机器学习里，求解特征值和特征向量的公式，可以用来处理缺失特征。”

    “在大量数据处理的基础上，可以利用原矩阵本征值，在新场景下，去处理某些样本或特征缺失，进而可以算出本征矢，使得压缩和分类，可以更准确……”

    陈舟的讲述，并不是单单指出，可以进行的方向性应用研究。

    更多地，还有他的自己的思考，以及该方向应用研究的价值。

    说来有趣的是，随着陈舟的讲述，在场的某些学者，竟然默默的掏出了手机。

    然后，拨通了自己好友的对话。

    拨通之后，这电话就这么通着，也不挂。

    而对方，在询问了两声之后，也逐渐安静了下来。

    竟奇妙的通过电话的方式，听起了这场报告会。

    以至于，在陈舟讲完在机器学习，这一方向性的应用研究之后。

    这些打通电话的学者，在挂断电话后。
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