筆蓋，擰開。

事實上，說是新數學的話，也並不對。

但沒多久，陳舟就將面前這張「試錯」的草稿紙，揉成了一團。

放下手中的草稿紙，陳舟皺眉思索著。

他只覺得，這玩意還是賊好用的。

而是在閉關之初，對極小模型綱領第二問題展開研究時，所梳理的文獻內容。

「也就可以得到∣^Uαi∣2=（λi－ξα）（λi－Xα）/（λi－λj）（λi－λk）……」

「通過刪除jth行和jth列，可以得到A的子矩陣Mj，大小為（n－1）×（n－1），它的特徵值為λk（Mj）……」

他將所有的內容，所有的細節，都在腦海里，重新過濾。

然後在新的草稿紙上，開始自己的「試錯」。

這說明了，還得是他！

而一旦能夠把物理問題，轉換成數學問題，那麼對陳舟而言，也就不再是什麼問題了。

陳舟再次拿出一張新的草稿紙，握緊了手中的筆。

簡單來說，就是把靈感帶來的思路，給理清楚。

一步又一步的推導。

一個是，陳舟並沒有在這種方法上，看到更有效的研究進展。

但他就是不習慣，也不喜歡這種方法。

也就是，Av=λv。

隨著時間不斷的流逝，陳舟面前的草稿紙，又逐漸多了起來。

但是現在，他忽然也想試一下這種方法。

此時的陳舟，與上午意氣風發的他，截然不同。

他輕聲說了句：「這陣風，颳得可真及時……」

一步又一步的深入。

因為在陳舟看來，所有的概念，都有著其自身的局限性。

陳舟滿意的將這「偶然發現」的新公式，以及它的證明過程，給收拾好，放在了一邊。

要說整理成論文投稿的話，怎麼得，也得等他解決了中微子振蕩相關課題再說。

「……因此，應用引理2，必然的結論就是，如果特徵向量中的一個元素消失，vi，j=0，那麼矩陣A的特徵向量方程，將化為其子矩陣Mj的一個特徵向量方程。ｗｗｗ.ｈeｔubｏok•ｃｏｍ•cｏｍ」

回到自己熟悉的研究方式后，陳舟也不再整這樣的幺蛾子。

以前的那幾堆草稿紙，都被他放在了書桌下面。

陳舟對於極小模型綱領第二問題的研究，還是沒有取得實質性的突破。

而中微子的三個味道，也就是電子、μ子和τ子，不就相當於空間中的，三個向量之間的變換嗎？

不管是他自己的研究過程，還是他所梳理的文獻資料。

恰在這時，一陣風吹進屋裡，將書桌上的草稿紙，吹散了一地。

不管有沒有用……

至於研究和證明新公式的時間，到底是屬於數學，還是物理學。

「我記得，有個文獻里的內容，是通過引入一些概念，來簡化原有的證明中的計算，這也是近年來代數幾何學家，研究一些奇性簇的結果的應用……」

極小模型綱領第二問題的解決，就此開始！

極小模型綱領第二問題，並沒有他預想中的那麼容易解決。

陳舟看著眼前草稿紙上的證明過程，臉上帶著一絲奇怪的笑容。

這一瞬間，陳舟腦海里原本摸不清的方向，變得清晰了起來。

既然證明新公式的時間點，正好卡的如此精確，那就沒必要強行拖時間了嘛。

誰讓他愛用A4草稿紙搞研究呢？

那研究新公式和證明新公式的時間，不得算在物理學課題的頭上？

是關於求解特徵向量的。

「需要保證極小模型的唯一性，可事實上，它很有可能並不是唯一的……」

這樣想著的陳舟，已經在草稿紙上，快速的留下清晰的字跡。

只有通過實實在在的證明過程，計算過程，推導過程。

他是為了去理清那原本的方向。

但這些內容，與之前相比，也已經少了許多。

陳舟將面前未寫完的草稿紙拿起，放在一邊。

他知道極小模型綱領第二問題，該怎麼解決了！

特徵向量和特徵值的幾何本質，其實就是空間矢量的旋轉和縮放。

但這個向量的方向，往往會發生改變。

和_圖_書上午的他，彷彿是一個掌控者，將所有東西全部握在手裡。

陳舟也是在中午時，看到天氣不錯，才打開窗，準備通通風。

「……通過共軛的定義，公式7左邊的對角元素，決定了λi（A）In－A的子矩陣……」

他的雙眼，緊緊盯著一張，剛剛撿起的草稿紙。

至少，在中微子振蕩概率的計算上，省了他不少的事。

原本的思路，也在這一刻，瞬間清晰！

他打算一種新的姿態，重新研究一遍整個極小模型綱領。

大部分的思考和計算過程，都在陳舟的腦海里完成了。

「有點意思，這麼長時間，居然沒有人發現這個？」

第二個是，這種研究方法，陳舟還是覺得不太靠譜。

陳舟在極小模型綱領的研究中，又遇到了新的麻煩。

然後，抬手看了看手錶，時間已經快要到中午了。

忽然，收拾著草稿紙的陳舟，愣在了原地。

而與先前不同的是，陳舟開始去抓更多的細節了。

新公式已經被他求得，只差個證明過程了。

「知道特徵值，只需要列一個簡單的方程式，特徵向量便可迎刃而解了……」

這些草稿紙，可不單單是攏到一塊就行了。

「通過這樣的概念引入，簡化Shokurov原有證明中的計算……」

但是，不應該徹底摒棄自己，變成別人。

所以，雖然陳舟在草稿紙上，快速的書寫著研究的內容。

這張草稿紙上的內容，並不是今天下午「從頭再來」的成果。

此時的陳舟，腦海里不斷浮現著極小模型綱領的內容。

再次坐在書桌前的陳舟，從另一堆草稿紙里，找出了幾張，仔細的看著。

但是，陳舟在計算中微子振蕩概率的時候發現。

只不過，多的只是草稿紙本身。

陳舟還得按照原本的順序，給它們再一一放好。

沒錯，在陳舟的書桌上，兩個學科的課題，對應著兩堆草稿紙。

但若是存在一個矩陣A，讓這個向量v在線性變換后，方向仍然保持不變，只和-圖-書是拉伸或者壓縮一定倍數。

「我明白了……」

這倒不是陳舟自戀，而是這個新公式的價值，確實蠻大的。

真要說起來的話，這個新公式並不複雜。

可就是這麼一個並不複雜的新公式和證明過程，為什麼這麼長時間，都沒有人發現呢？

想了想，陳舟並沒有繼續中微子振蕩相關課題的研究，而是選擇先去解決午飯。

這種研究方法，被陳舟放棄了。

抬起手，看了眼時間，陳舟無奈的說道：「算了，先放一下吧，明天再看……」

也因此，在研究中微子振蕩相關課題時，陳舟一不小心發現，特徵向量和特徵值之間，是存在更普遍的規律的。

他的腦海里，只有那已經清晰的證明過程。

「試著引入抽象K－簇的概念，用來簡化一些幾何描述……」

陳舟有些納悶，卻也有些小確幸。

伸手關上窗戶，拉上窗帘，陳舟開始收拾被風吹亂的草稿紙。

筆鋒也在這一刻停下。

當然，陳舟並沒有去想那麼多，也沒有去想這個新公式，可能會帶來的影響。

才能獲得真真切切的結果。

新的草稿紙，鋪上。

把物理問題轉換成數學問題，一直陳舟習慣性的研究方式。

沒有他的話，誰知道這個公式，又得沉寂多長時間，才會與世人見面呢？

而這裏面的傳統解法，就是從計算特徵多項式開始，然後求解特徵值，再求解齊次線性方程組，最後得出特徵向量。

這張草稿紙上的內容，也在他的腦海里，與極小模型綱領的內容，交織在了一起。

陳舟也沒有打算，立即把這個新公式的相關內容，給整理出來，然後發表期刊。

他的眼中，只有不斷被書寫出來的數學符號。

要不然的話，書桌上，早就堆滿了。

證明過程的話……

沒有遇到一丁點的阻礙，便將這個新公式給證明了。

那麼，這個向量v就是特徵向量，λ就是特徵值。

「先定義A為一個nxn的厄米特矩陣，它具有特徵值λi（A）和賦范特ｗｗｗ.ｈｅtｕｂook•coｍ.ｃoｍ徵向量vi……」

而不是在電腦上，進行無紙化的課題研究。

陳舟覺得，還是應該歸到物理學上的。

「再由引理1和引理2可以證明……」

但只有適合自己的，能夠發揮自己長處的，才是最好的。

顧不上其它還散亂在地的草稿紙，陳舟伸手抽出椅子，直接坐了下去。

陳舟回憶著文獻資料的梳理內容，想起了一個並不被他看好的方法。

因此，陳舟從最初開始，就是以計算過程極其嚴謹，而為世人所知的。

他的腦海里，不斷回顧，不斷總結著這幾天的研究內容。

陳舟倒不是說這樣的證明過程，有什麼錯誤。

對此，陳舟雖然心中覺得挺煩的，卻也並無他法。

時間在緩緩流逝，但是陳舟始終在看著手中的草稿紙。

但現在的他，彷彿一個求索者，摸不清方向在哪裡。

物理學課題和數學課題的輪轉嘛。

當然，陳舟也並不是完全的從頭再來。

終於，時間在這一刻停止。

時間的流逝，在這一刻，已經干擾不到陳舟任何的心緒了。

畢竟，新公式的發現，最直接而有效的作用，還是中微子振蕩相關課題的研究。

不管是對數學，還是對物理學，以及工程學來說，都有著十分現實的意義。

沒錯，這部分的內容，在數學家眼裡，就是再普通不過的，基礎數學求解公式。

微微搖了搖頭，陳舟又將先前未寫完的草稿紙，拿了回來。

「通過刪除原始矩陣的行和列，創建子矩陣的話……」

而且，習慣於在計算過程中，就通過計算，來保證整個研究過程正確性的陳舟，無法通過這樣的研究方法，獲得有效的反饋。

原本徐晨陽所帶來的靈感，以及那被他認為穩健的思路，也彷彿走進了一個新的分叉口。

而新公式的證明方法，陳舟也至少能夠給出五種方法。

陳舟的思路十分清晰，整個證明過程也十分順暢。

雖然離著解決中微子振蕩相關課題，還有著不小的距離。

擰開筆蓋，開始埋首于草稿www.hetubook.com.com紙之內。

陳舟忙不迭的去關窗戶。

可是，這個新發現，仍是令陳舟充滿了興趣。

要知道，中微子振蕩概率的計算問題，可是中微子振蕩相關課題的核心問題。

燕京的冬天，還是挺冷的。

既然不知道方向在哪，那就從頭再走一遍吧！

這種簡化計算的方法，與他的風格，十分不搭。

下午，則是屬於極小模型綱領的時間。

每個人的研究方法，都不相同。

於是，一種新的奇妙解法，就這麼浮現在了陳舟的腦海。

在這些學科里，還是有著許許多多的問題，都是涉及到特徵向量和特徵值的計算的。

證明開始。

特徵向量和特徵值，指的是一個矩陣乘以一個向量，就相當於做了一個線性變換。

可以吸收別人的長處，化為己用。

因為這是基礎數學的內容。

此時窗外的天色已經暗了下來。

「果然，這種方式，並不適合我……」

再比如說，在機器學習領域，數據降維，人臉識別，也都涉及矩陣特徵值和特徵向量理論的實際應用。

「特徵向量中的每個元素標記為vi，j……」

驀地，陳舟伸手拿出一沓新的A4草稿紙。

這麼想著的陳舟，手中的筆，也不斷的在草稿紙上書寫著，開始描繪著腦海里的新公式。

陳舟一個都沒放過。

「然後，通過證明可以得到一個柯西－比內型公式……」

「子矩陣和原始矩陣的特徵值組合在一起，就可以計算原始矩陣的特徵向量……」

想一想，在任何情況下，你不需要知道矩陣中的任何元素，就可以計算出你想要的任何東西，還不夠牛逼嗎？

結果卻是，一頭扎進極小模型綱領中的他，就忘記了時間，也忘記了關窗戶。

反正學術研究，就是試錯的過程的嘛。

這還只是他閉關之後，所完成的「研究手稿」。

原因有兩個。

就比如說，陳舟發現這個新公式的源頭，中微子振蕩概率的計算。

陳舟疲倦的臉上，露出了一絲滿意的笑容。

陳舟緩緩停筆，看著草稿紙上的內容。