第896章 是時候重新給業界帶來一些小小的震撼了……

 在剛才瑪麗安·米爾扎哈尼發來的郵件中，提到了“反向利用人類證明龐加萊猜想的思路”。

 但實際上，如果非要說的話，水平集方法更貼近於反向的流形學習算法。

 當然，實際上並非如此，只是思路上可以這麼概括罷了。

 流形學習算法是把高維數據處理到低維，使人類能夠更容易理解。

 而水平集方法則是把低維數據投射到高維，以便於計算機進行運算。

 在數值計算領域，這算是一類在80年代末才被提出來的“新”算法，但因為應用範圍包括但不限於液體霧化、蒸發、燃燒、表面材料計算、圖像識別……總之跟流形學習一樣幾乎包羅萬象，所以很快被推廣到了各個領域。

 包括torch sol multiphysics等軟件也開始在計算效率和性能上奮起直追，儘管在綜合性能上距離torch multiphysics這個先行者尚有距離，但在各自擅長的領域，已經有了一較高下的資格。

 儘管後者靠著過去幾年的廣撒網，以及火炬集團提供的數值計算服務，仍然牢牢佔據著市場佔有率的頭把交椅，但長此以往下去，優勢肯定會越來越小。