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江梦瑶手里的记号笔在白板上敲击，发出清脆的笃笃声。
一行行复杂的非线性偏微分方程，如同瀑布般铺展开来。
罗成文原本靠在椅背上，双手交叉放在腹部。
看着看着，他的身体慢慢前倾，双手不自觉地抓紧了扶手。
他转头看了徐教授一眼。
徐教授手里的保温杯停在半空，连盖子都忘了拧，水汽氤氲在他镜片上，他也顾不上擦。
他们两个看懂了。
江梦瑶这是在用流体力学的混沌理论，去解构蛋白质在微观尺度下的三维折叠路径。
如果是正常的研究生，用这种方法来答题，他们现在估计就要开始骂人了。
这种方法极其粗暴，但计算量大得离谱，整体的计算量是正常的十几倍。
但面对江梦瑶如此的作答，脸上却没有露出不满，反而露出了惊喜。
因为罗成文心里明白，江梦瑶之所以选择这种计算量很大的办法，这完全是因为江梦瑶还没学到更深的高阶泛函分析，只能用现有的数学工具硬砸。
可即便如此，她靠着远比普通人强无数倍的思维逻辑，依然砸出了一条路。
白板很快写满。
江梦瑶没有停顿，左手拿起板擦直接抹掉左半边，右手继续往下推导。
粉笔灰簌簌落下，落在她黑色的帆布鞋面上。
陈建国起初还端着专家的架子，坐在椅子上用审视的目光盯着。
当江梦瑶写出第三个张量变换方程时，陈建国坐不住了，直接站了起来。
当她画出蛋白质阿尔法螺旋在流体剪切力下的扭曲构象图时，陈建国已经大步走到了白板前。
他死死贴在白板边缘，鼻尖几乎要碰到上面的墨迹。
江梦瑶推导出的构象变化，完美契合了生科院实验室卡了整整半年都无法解释的那个蛋白突变现象。
那些他们用超算跑了无数遍、怎么也对不上的实验数据，在江梦瑶这几行方程里，形成了一个严丝合缝的闭环。
啪嗒。
江梦瑶把记号笔扔进白板槽。
客厅里安静得连呼吸声都听不见。
一分钟。
两分钟。
三分钟。
罗成文搓了搓脸，发出一声长长的苦笑。
“老陈。”罗成文指着白板，声音干涩，
“这东西，已经超出了本科甚至硕士的教学范畴了。
你让我教她什么？”
陈建国没理他，眼睛依然盯着白板上的构象图，像魔怔了一样，嘴里念念有词。
“她想学什么就教什么！”
从这天起，这套八十平米的单身公寓，彻底变成了清华最恐怖的学术修罗场。
几位教授每天轮班上阵。
教务处主任李长明，对这个跨科培养的特例始终不放心。
他隔三差五就往家属区跑，站在楼下暗中观察。
第一周，他看到罗成文从单元门出来，头发乱得像鸡窝，眼底挂着两团乌青，走路都在打晃，嘴里还一直嘀咕着边界条件不对。
第二周，他碰见吴建华靠在楼下的花坛边抽烟，手哆嗦得连打火机都按不下去，连着划了三根火柴才点着。
第三周，徐教授干脆抱着铺盖卷住进了客厅的沙发，连家都不回了。
·······
李长明心里直犯嘀咕。
这几个老家伙平时在院里精神抖擞，怎么教个大一新生，全给折腾成这副鬼样子？
他找了个机会，拉住刚下楼的陈建国。
“老陈，是你们这进度太赶了？”
李长明试探着问，
“还是江梦瑶基础太差，跟不上进度，把你们气成这样？
要是不行，趁早让她回教室上课。”
陈建国看了李长明一眼，眼神极其复杂，像看傻子一样。
他摆了摆手，连解释的力气都没有，直接走开了。
李长明以为自己猜中了，心里盘算着等三个月期限一到，就把江梦瑶打回原形。
事实完全相反。
公寓里。
罗成文刚在白板上写下一个黎曼几何的猜想模型，还没来得及讲解背景。
江梦瑶看了一眼，直接指出模型在多维流形下的边界缺陷。
反手抛出三个优化方向，问罗成文哪个更适合做流体力学映射。
罗成文倒吸了一口冷气，思索了好几分钟，这才给出了正确答案。。
徐教授讲量子力学的微扰理论，刚开了个头。
江梦瑶直接在黑板上，列出矩阵力学的推导过程。
指出微扰理论在强耦合条件下的发散问题，逼得徐教授连夜翻阅外文期刊找补救方案。
这根本不是教授在教学生。
这是江梦瑶在用她恐怖的吸收速度和反向提问，单方面榨干这四位行业顶尖大脑。
一个月的时间。
江梦瑶把数理化生大一大二的全部课程，连骨头带肉嚼得干干净净。
深夜，生科院教研室。
几位教授私下碰头。
屋里没开大灯，只有桌上一盏台灯亮着。
烟灰缸里塞满了烟头，空气中弥漫着呛人的烟草味。
罗成文靠在椅子上，夹着一根闷烟，连抽了几口，吐出浓重的烟雾。
吴建华坐在对面，眼圈泛红，不是熬夜熬的，是情绪激动。
“老罗。”吴建华声音发哑，双手撑在桌面上，
“梦瑶的学习态度实在太快了，我这边已经没什么基础内容可以教了。”
罗成文弹了弹烟灰，苦笑一声：
“我那边也一样。
她现在用的数学工具，我已经教不了了。
昨天她提出的那个非线性偏微分方程的降维算法，还是我拿着去给院里的另外几个教授，一起讨论才得出了答案。”
徐教授端着茶杯，手还在抖：
“这丫头是个怪物。
她不仅能学，她还能把我们几个的学科完全缝合在一起。
你们见过谁用拓扑学去解构量子纠缠的？
不可思议，太不可思议了！”
陈建国一巴掌拍在桌上，震得茶杯直响：
“两个月期限快到了。
两个月的时间实在是太短了，光是学基础的理论知识都学了一个月。
想要在剩下的一个月内弄出一篇上去的论文，实在有些太着急了
她要是写不出那篇三区论文，李长明肯定要拿规矩压人。
今天他还问我，是不是江梦瑶进度拉胯。”
“去他的规矩！”
吴建华猛地站起来，指着门外，
“江梦瑶的价值，远超一篇三区论文！
她要是真没写出来，咱们几个老骨头就算去校长办公室静坐，撒泼打滚，也得把她的特权死死保下来！”
罗成文把烟头按灭在烟灰缸里，重重点头：
“对，保下来。清华不能毁了这块料。
李长明要是敢废话，我拿泛函分析的板砖拍他。”
时间进入第二个月。
江梦瑶停止了那种疯狂的知识汲取。
从几位教授的表现来看，江梦瑶已经明白初步的理论知识和一些需要用到的工具，她已经尽数掌握。
继续下去，恐怕就得涉及研究生后期，甚至博士的内容了。
哪怕是她拥有超级大脑，她也不觉得自己能在短短的一个月内就把剩下的内容全都掌握。
她把四位教授全赶出了公寓，把门反锁，开始着手论文选题。
客厅里，工作站的主机发出低沉的嗡鸣。
屏幕上闪烁着各种代码和数据图表，蓝光打在江梦瑶平静的脸上。
江梦瑶坐在宽大的实木办公桌前，手里拿着一支黑色水性笔，
面前放着一张空白的A4纸。
时间剩下还有一个月，虽然按照几位教授的意思，即便她拿不出一篇三区的论文，他们也会力保她继续获得特权。
但·····江梦瑶压根不愿意这样做。
只有靠着自己实力去争取，才用的心安理得。
笔尖落在纸上，她快速写下三个备选方向。
选题一：基于稀疏先验的自然图像压缩重构算法。
江梦瑶盯着这行字看了一会儿，脑海中迅速推演。
这个方向偏向纯计算机视觉，算法逻辑她已经完全吃透。
按照她手里掌握的几个数学模型，想要完成这个重构算法，需要的时间不会很长。
短则半个月，长则20天，应该就能彻底的推敲出来。
相关的论文，发个三区期刊完全没有问题。
但她很快在上面画了一道横线，将其划掉。
不行。
这个选题和她核心的生物医药大方向关联太弱。
如果拿这个交差，生科院和教务处那帮人肯定有话说。
李长明绝对会借题发挥，说她偏离了跨科培养的初衷，最后还是得逼她回去上课。
她要的是绝对的话语权，不是勉强及格。
视线下移。
选题二：碳纳米管力学性能的分子动力学模拟与理论预估。
这个方向足够硬核，物理和化学的结合点，绝对能发高区论文。
江梦瑶眉毛动了动。
超级大脑迅速计算了整个实验流程的时间成本。
理论预估没问题，她的算力足够。
但这个选题需要大量的实体验证数据来支撑模型。
目前清华的材料实验室里，缺乏她需要的那种高纯度单壁碳纳米管。
如果要走审批流程，向国外或者专门的机构定制，最快也得一两个月才能拿到材料和设备。
时间上根本来不及。
她没空等那些官僚流程。
毫不犹豫，笔尖划过选题二也被否决。
目光落在最后一行。
选题三：利用隐马尔可夫模型，实现基因序列剪切位点预测。
江梦瑶靠在椅背上，转了一下手里的笔。
这个选题，完美契合她现在的需求。
隐马尔可夫模型是纯粹的数学算法，而基因序列剪切位点预测是生物信息学的核心难题。
高度结合了数学与生物基因。
更重要的是，这个验证过程虽然需要算力，但算力要求不会太夸张。
她手上的这台工作站算力虽然不算强，但已经足够用了；
只要有相关的基因数据库，她就可以直接在工作站上跑模型，完全不需要漫长等待实体材料和实验室排期。
更重要的是算法足够优秀，预测准确率超过现有的国际标准，这篇论文的价值不可估量。
别说三区，冲击二区顶刊都有资格。
江梦瑶坐直身体，工作站屏幕的冷蓝色荧光打在她的脸上，没有任何情绪起伏。
手指敲击键帽的声音在安静的客厅里骤然响起，连成一片密集的暴雨。
隐马尔可夫模型。
用一句通俗的话来描述这个模型的作用，那就是：
观测到表面现象，反推背后看不见的状态序列。
举个最通俗的例子：
你能观察到的表面现象：小明出门穿什么（短袖、长袖、雨衣）
从而反推出后面看不见的序列状态：晴天/阴天/下雨
这是生物信息学里用来预测基因序列剪切位点的老牌算法。
老牌，意味着经典。
也意味着上限已被彻底锁死。
传统模型在处理海量基因序列时，隐状态和观察状态的转移矩阵维度会呈指数级膨胀。
这就是业界闻之色变的维度灾难。
可观察的样品越多，算法需要计算的后续指数就越高少。
但一旦观察的样品数量比较少，那么算法需要计算的后续指数量就非常恐怖。
算力跟不上，模型就会陷入局部最优解的泥潭，永远找不到全局最优。
要么就花费极长的时间去得到正确数值，要么就使用算力夸张的超级计算机进行穷举计算。
国际上几个顶尖的生物信息学实验室，为了得到更准确的数据，几乎都会租用超算中心，日夜不停地跑数据。
然而即便如此，目前国际上，隐马尔可夫模型准确率也只有大概70%。
一旦得到，错误的那30%，整个计算就要重新推倒重来。
为了弥补剩下30%，会消耗大量的算力。
江梦瑶要做的，不是修补。
是推翻重来，目前的就有算法冗余的数值太多了，冗余的数值越多。
冗余的数值越多，需要消耗的算力越大。
当然，更重要的是过多的冗余，会严重影响准确率。
江梦瑶想做的是获得一个新的算法，这个算法得尽量减少冗余，从而提高准确率。
因为准确率越高，过程中需要的算力就越少，需要推倒重来的次数也越少。
两两相加，哪怕只是1%的降低都能大大节约计算量。
屏幕上，一行行底层代码飞速滚动。
她直接抛弃了传统的维特比算法路径。
脑海中，那个前几天刚推导出来的分形拓扑几何模型被强行拽了出来。
基因序列的剪切位点，在欧几里得空间里是离散的、毫无规律的噪点。
但在分形拓扑的流形空间里，它们是一条条清晰的连续曲线。