第327章 “ 三人行”数学怪（2/2）

“难不代表不行，”terry坐直身子，语气突然变得认真，“咱们学数学的，不就是喜欢‘难’的东西吗？如果数学很简单，咱们当初也不会选这个系。你想啊，现在全球都在面临‘卡脖子’的问题，美国卡中国的芯片，欧洲卡美国的能源，本质上都是‘技术壁垒’的问题。而技术壁垒的核心，就是数学。芯片的制程突破，需要量子力学和材料科学的数学模型；能源的自主可控，需要新能源发电的优化算法。咱们学数学，就是在掌握‘破局’的钥匙。就算咱们不能成为怀尔斯那样的大数学家，只要能把学到的数学用在某个‘卡脖子’的领域，比如帮国内的芯片公司优化光刻算法，帮欧洲的能源公司设计电网调度模型，这不也是一种价值吗？”

tomato突然拍了下桌子，引得邻桌的人看过来，他却不管不顾，兴奋地说：“对了！我上周和导师聊，他说现在全球都在推进‘数字孪生’技术，就是用数学模型把物理世界的东西在虚拟世界里复现出来——比如城市的交通系统，用微分方程模拟车流；工厂的生产线，用随机过程模拟设备故障。这个领域现在急需懂数学的人，因为大部分工程师懂建模，但不懂数学原理，不知道模型的边界在哪里，容易出问题。咱们数学系的，既懂数学原理，又能建模型，这就是咱们的核心竞争力！而且这个领域全球都在起步，不管是中国的雄安新区，还是英国的伦敦智慧城市，都需要这种人才，根本不用担心没工作。”

harry拿起手机，翻出一个招聘链接，推到两人面前：“你们看，这是谷歌deepmind上周发布的招聘，招‘数学算法工程师’，要求懂拓扑学、代数几何，还要会点机器学习。薪资在伦敦是每年8万英镑，而且能参与alphafold的后续研发——alphafold现在能预测蛋白质结构，帮制药公司加速新药研发，这就是数学改变世界的例子。还有，咱们系的学姐，现在在deepmind做强化学习，她说她们团队里，数学系的占了40%，比计算机系的还多。因为强化学习里的马尔可夫决策过程、价值函数优化，全是数学里的东西，计算机系的可能懂代码，但不懂数学原理，调参全靠试，而咱们能从数学上分析模型的收敛性，这就是优势。”

terry突然笑了，他掏出手机，打开《原神》，点开一个副本：“你们发现没？咱们聊了这么久，其实本质上和咱们刷数学题、打原神是一样的。刷数学题，是为了掌握更多的‘解题工具’；打原神，是为了熟悉‘团队配合’；而讨论未来，是为了找到‘应用场景’。数学就像原神里的‘元素反应’，火+水=蒸发，冰+雷=超导，你掌握的数学方法越多，能组合出的‘技能’就越多。现在全球形势再复杂，无非就是需要更多‘能解决复杂问题的人’，而数学，就是解决复杂问题的‘通用语言’。”

tomato把空杯子推到一边，拿起笔，在新的一张纸巾上画了三个重叠的圆圈，分别标着“数学方法”“行业需求”“个人兴趣”：“其实未来在哪里，就看这三个圆圈的交集。比如我喜欢物理，又懂微分方程，那我可以去做气候模型；harry喜欢金融，又懂随机过程，那可以去做量化；terry喜欢计算机，又懂线性代数，那可以去做ai。全球形势再变，只要咱们手里有‘数学’这把万能钥匙，不管是金融、ai、气候还是工业，都能找到自己的位置。而且，学数学的人，逻辑思维比别人强，学习能力比别人快，就算未来行业变了，咱们也能快速转行——就像咱们能从拓扑学转到概率论，从微分方程转到数值分析，转行对咱们来说，不就是学一门新的‘数学分支’吗？”

阳光渐渐西斜，咖啡馆里的人多了起来，隔壁桌的学生在讨论论文，吧台后的服务员在哼着歌。harry把背包甩到肩上，里面的拓扑学卷子发出轻微的响声；terry关掉《原神》，屏幕上还留着“每日委托已完成”的提示；tomato把画满圆圈的纸巾叠好，塞进兜里，像珍藏着一份珍贵的解题思路。他们三个走出咖啡馆，脚步轻快，像刚解出一道难题那样轻松。

“对了，”harry突然停下脚步，回头对两人说，“下周有个数学与航天的研讨会，nasa的人会来，咱们一起去听？”

terry笑着点头：“好啊，听完去踢场球，顺便讨论下怎么用线性代数算射门角度。”

tomato拍了拍两人的肩膀：“没问题，踢完球回宿舍开黑，顺便用概率论算下抽卡的概率——你看，数学无处不在，未来也无处不在。”

剑桥的午后，阳光依旧温柔，三个数学系的少年并肩走在草坪上，影子被拉得很长，像三条延伸向未来的数轴。他们不知道未来具体会做什么，但他们知道，手里握着“数学”这颗最坚硬的“种子”，无论全球形势如何变化，无论行业如何波动，只要坚持下去，就能在属于自己的领域，种出一颗闪闪发光的“钻石”——就像汪明睿在手术台和考研书之间坚持那样，他们也会在数学的世界里，找到属于自己的未来坐标。