苏志坚本打算跟乔源分开吃饭的，毕竟老师跟学生之间还是需要保持些距离。
倒不是自恃身为导师，觉得高人一等。而是怕乔源觉得不自在。
大家都是从学生阶段过来的。哪怕再尊敬老师，也不会有学生想时时刻刻跟老师在一起。
不过在听到乔源那句话后，老苏便改变了主意，拉着乔源一起去吃了顿饭。
期间聊的自然是乔源脑子里的想法。
不得不说对于苏志坚来说这绝对是惊喜了。
自己这块的研究有大进展，虽然还微微有些瑕疵，但起码也前进了一大步。
乔源又把研究推进到了非凸领域，同样是迈出了一大步，再加上还有骆余馨的辅助。
现在苏志坚真有些志得意满。
真的，现在苏志坚都已经不考虑跟国际上那些研究所合作了。
他的团队如果真能把这套体系搭建起来，意味着基础数学跟应用数学的同步革新。
往小了说，对于现在最流行的人工智能发展有长足的推进作用。使其能够支持更复杂的决策系统。不管是大规模神经网络，又或者自动驾驶、智慧交通，都能过随机共振机制，将数据并行、模型并行中不可逆的通信噪声跟梯度误差变成加速收敛的加速器。
让大模型更智能，并在极端时间内预测一个复杂交通系统多突发状态下的重重演变……
往大了说，还能推进尖端科学的发展。比如可控核聚变的等离子体湍流模拟。
比如目前主流的核聚变方式是使用托卡马克装置。
但该装置中的等离子行为充满了随机性跟非光滑突变。
他们的理论框架能更真实的模拟等离子的不稳定边界，这就能为设计更稳定的约束磁场提供前所未有的精确模型。
诸如其他的还有新材料跟药物设计的分子动力学，让天气预报更加准确，甚至能够对超大规模分布式计算系统进行自我优化……
光是想想苏志坚都觉得振奋！
学界很多人都认为当代科技发展停滞，主要还是理论数学的发展陷入停滞阶段。
对此苏志坚深以为然。
从这一点上说苏志坚的确是很有野心的。
原本他打算用一生的时间去完成这个命题。哪怕不被支持，哪怕无法达到想象中的效果，肯定也能对这个领域有极大的推动。
他相信未来肯定会有人能理解这项研究的价值。
万