第391章 得不得奖,我都立于不败之地

“你听我给你分析分析。”

田刚一副运筹帷幄、指点江山的模样。

“今年其实说起来也算是小年,你去年的孪生素数猜想证明的成果,被《时代》杂志评为2009年十大科学发现之一,虽然菲尔兹奖的评委组并不会因为这个就决定奖项,但是最起码,这代表了你的成果在业内业外都得到了广泛的认可。”

田刚再怎么说也是老江湖。

“菲尔兹奖四年一颁,每次颁发理论上不超过4位。今年其他有希望获奖的学者,学术水平和成果,其实都大差不差。近期真正有决定性重大成果的,其实就巴黎第十一大的吴宝珠和你。”

“吴宝珠基本上是板上钉钉了,他通过引入新的代数几何学方法,证明了朗兰兹纲领自守形式中的基本引理,和你同列十大科学发现,再加上他今年已经38岁了,今年是他拿到菲尔兹奖最后的机会。”

田刚很有条理地分析道,听起来也确实合理。

“在这几年没有特别多重大成果的情况下,评委组是会给吴宝珠这个机会的,所以四个名额里,他占一个很合理。”

“至于其他候选人,根据我这几天一直悄悄用各种渠道打探的小道消息,最有希望的是希伯来大学的林登施特劳斯,法国亨利·普安卡雷研究所主任兼里昂高师教授的维拉尼,还有日内瓦大学的俄裔数学家斯米尔诺夫。”

“吴宝珠算是独立一个梯队,成果足够,年龄够大,算是板上钉钉。”

“剩下三位反倒是各有优劣。”

“林登施特劳斯的优势是年龄大,70年生,40岁,这也是他最后的机会,但他的问题是在于他的主要研究方向也是数论领域,如果是从数论领域成就来评估,他的综合成就也是靠着厚度才与你不分伯仲,如果给了他没给你,那不合理。”

“斯米尔诺夫的优势也是年龄大,他和林登施特劳斯一样,40岁,而且他还是统计物理学方面的成果,和你不犯冲,被你压下来的可能性很低,其实基本上他也算是机会很大。”

“最有可能被你压下来的,其实是维拉尼。”

田刚笑了起来,他笑的时候会眯眼,再加上他那长相,其实有时候看起来确实有点大佐味,难怪有时候数院老登们坐在一起开玩笑的时候,会有人当面开田刚玩笑,说他是“藤田刚”,当然,每次说完田老登就跟人急眼。

“为什么是维拉尼?他在亨利·普安卡雷研究所和里昂高师的话,人脉关系应该也挺不错的吧?”

许青山很是好奇,他对于这几位学术界同仁并不是很了解。

只是在这里面,维拉尼的履历看起来其实身份地位还要高一丢丢。

比起另外三位看起来更像是纯纯研究型学者的同仁,维拉尼的履历更加好看一些。

“因为他又年轻,才36岁,能赶得上下一届,又是法国人,还是和斯米尔诺夫一样主攻统计物理学领域”

“啧。”

田刚说着说着自己就乐了。

“要是林登施特劳斯再年轻几岁,那指不定维拉尼还有机会,毕竟数论领域有个你了,但这么分析一下,我都觉得他今年应该是完全没希望了。”

许青山喝了一口白葡萄起泡酒。

口感还挺清爽的,就是吃中餐混杂在嘴里的那些味道和起泡酒碰一块略有些古怪。

他随口问道。

“年纪和研究领域我倒是能理解,但是这和他是法国人有什么关系?”

许青山皱起眉头问道。

他自己是有些奇怪的,难道这些国际奖项,真会因为国籍身份问题卡人奖项?

那老田在笑个der啊?

我们华夏人在这方面不是被卡得最死的吗?

“因为吴宝珠也是法国籍的。”

田刚乐呵乐呵。

“你别看这些国际顶级奖项都搞得这么雅,其实这帮老外也那么爱搞人情世故,只不过我们国内的人情世故更多是摆在私底下的,表面功夫做得很好,而这些老外是直接摆在明面上做人情世故的。”

“你看欧美高校的推荐信制度,党会制度,各方各面,不都是人情世故么?”

“这些老外啊,其实也是爱搞平衡,搞制衡的,只不过相比于我们的老祖宗们来说,他们的手段有时候总会让人觉得太稚嫩了一些。”

“因为你的强势成果,在同时期没有出现多位顶级年轻学者的情况下,评审组不太可能会不顾及你的想法,在邀请你过来做1小时报告的情况下,让你陪跑。再加上,当然,只是我个人见解.”

田刚说到这里,原本还很轻松的眼神,此时变得有些惆怅和感慨,许青山能够感受到他流露出来的那种追忆之色。

“最主要的,还是我们国力增强,国际地位提升。”

“全球经济危机之后,美方就将美华关系推进到了全面合作,今年这才过了半年的时间,两国就已经多次会晤,在经贸、能源、环境、科技、教育、人文和涉及全球重大问题等各领域的合作进一步深化。”

“现在华美关系可算得上是全球重点关注的,很多人都不希望这其中出了差错,在这种时候,虽然会有一些意外情况,但咱们学术圈里。这帮老外不会在这种节骨眼上做些敏感行为的。”

田刚侃侃而谈,没发现自己身边的许青山眼神颇有新奇。

“哟嚯,老田,没看出来啊,你搞数学有一手,搞国际政治也有点东西嘛?”

许青山自然是懂田刚所说的道理的。

“去去去,别搞得一副我只知道搞数学的样子好吧?”

田刚狠狠地白了许青山一眼。

“现在华美各方面全面合作,学术界虽然并不太受国际形势影响,但多少还是会因此改观对于华夏的严苛的,你或许就是他们释放出对于华夏学者友善态度的最佳信号。”

田刚说完,自己还点了点头。

在他看来,菲尔兹奖已经是许青山的囊中之物。

许青山却摇了摇头,面带笑意地说道。

“老田啊老田,虽然你说得很有道理,但是其实也没有那么复杂。”

田刚闻言,饭也吃得差不多饱了,这不得听听自家这逆徒的高见?

“那怎么说?你说说?”

许青山乐呵一笑。

“我最近那几篇关于丢番图逼近的Duffin-Schaeffer猜想和Wirsing-Schmidt猜想的论文都要登刊了,再加上实验室那边和信科中心合作的新完成的计算机视觉和卷积神经网络算法的论文,也被顶会录用了。”

“我2009年6月高考,7月才算是正式开始我的学术之路,到现在,满打满算也才一年出头。”

许青山简单地和田刚说着自己的成果,三言两语说尽自己的学术生涯。

但这言语之中,他丝毫没有隐藏自己的自信和傲骨。

这是属于智慧者的丰碑,属于英雄者的赞歌。

他出道半生,已经创造了许多惊世骇俗的成果,可再回头看一看他。

其实也才走过了一年多,年龄也不过20周岁。

田刚似乎有些明白许青山的意思了,他下意识地点了点头,目光含笑,这种善意的笑,是对许青山的赞叹。

“一个年轻学者,还没有20岁就已经完成了这么多学术成果,还是个综合性的跨领域人才,高效高产。”

许青山并非在吹嘘自己,他只是在陈述事实而已。

“您觉得,他们如果敢在学术荣誉上苛待我,那对于那些刊登了我论文的顶级期刊,对于那些认可了我的学者们,又是怎样一种态度呢?”

许青山笑了笑。

“他们可以在现在因为年纪,因为数量,在一些荣誉上不给我机会,那之后呢?”

“如果我一直保持着高产,保持着水准,如果我在民众、整个学术圈基本盘的声望已经超过了各种各样的人,如果学生们在接触到高深的学术研究领域时,样样都绕不开我,他们再回头去追溯我学术生涯的荣誉时.”

许青山眼眸里闪了闪,那是他对于自己能力的自信,对于自己未来的自信。

“这些奖项将会沦为笑柄,他们会失去权威性,而到了那个时候,我相信我也已经有资格去主导一些新的,更加公正的奖项,开创新的学术净土。”

“得了奖,那就是皆大欢喜,你好我好他也好。”

“没有得奖,那他们就要做好话语权转移的准备。”

“所以,无论得奖还是不得奖,我都立于不败之地。”

“该烦恼得不得奖的,应该是评审组,而不是我。”

许青山的话极其狂妄。

哪怕是对他寄予厚望的田刚,在听到许青山这样的宣言时,也会心神震颤,被他那种宏伟的志向和能捅破天的强大自信而失神。

一时间。

田刚突然觉得自己之前用丘先生来对比衡量许青山的未来成就,是一种在侮辱许青山的行为。

在心里给了自己一巴掌,田刚这下是再也忍不住笑了。

“好!说得好!”

田刚笑声爽朗,在整个餐厅里都很响亮,吸引了众人的目光。

大家都不知道这对师徒在那说了什么,能让田院笑得这么开心。

“保持住。”

“就你这种心性和格局,以后不管你做什么决定,我都支持你!”

田刚重重地拍着许青山的肩膀,那脸上的笑容是根本没有断过。

“老田,笑什么呢?笑得这么开心?我还没进餐厅就听到你的笑了,真猥琐。”

还没等田刚和许青山师徒俩在这继续蛐蛐菲尔兹奖,餐厅外又有一批学者到了。

为首那人进了餐厅,就直奔田刚和许青山他们这一桌。

来人看起来其实挺温文尔雅的,身上有一种天然的平和劲,身后背着一个双肩包,看起来很是普通。

就是那种把他丢人堆里,你都很难找到他的游客大爷,只不过唯一的区别就是身上那股儒雅的味道,一看就是知识分子。

“嚯?老彭?你们来得这么快啊?”

田刚脸上的喜意更甚。

他一出口,许青山就知道来人是谁了。

这些跟着这位老彭进来的,应该就是华科院体系和其他院校体系另一批来参加国际数学家大会的学者,人数比较少。

这位老彭,就是另一位和自己一样被邀请了进行一小时报告的彭实戈院士。

“彭院士好。”

这位也算是长辈,许青山礼貌地起身打了个招呼,却被彭院士按着肩膀坐下来。

“小许好呀,长得真帅,快坐快坐,我们也是来吃饭的,不用那么客气,不介意我和你们拼一桌吧?”

见彭院士要叙旧,跟着他进来的其他人也四散开来去拿吃的,在餐厅里找起了自己认识的学术圈朋友。

大家有时候天南海北的各自忙,要见一面并不算太容易,这种学术会议或者大会,都是难得的机会。

能认识的本身就是领域不会离得太远的,坐下来闲聊两句,往往能够催生出一些横向课题的合作。

“那当然没问题,来,老彭,坐,青山,不用跟他客气,老彭是自己人。”

田刚开心地招呼着,彭院士也没客气,把包放下就去拿东西。

端着餐盘回来坐下,还没等田刚唠嗑呢,彭院士就开口了。

“老田你刚刚的话可不太对哦,什么叫我是自己人,我们华夏出来的,都是自己人,你们呀,就是太爱计较这个了。”

彭院士一边慢条斯理地吃着,一边笑着和田刚说道。

“那是我们要计较么?”

田刚无奈地摇了摇头。

“你在鲁东那边,想做个泰山学堂,当时他们”

“诶,没关系的,毕竟我们都需要政策资源嘛,有意见是正常的,都能理解,但我们自己人怎么玩闹,也影响不了嘛。”

许青山在一旁听着,似乎当时还有什么秘闻?

“算了,也就是你了。”

田刚撇了撇嘴,对一旁闭麦吃瓜的许青山说道。

“你看老彭这样,你就知道他是真的根正苗红,他叔爷.”

“诶,老田,又说这个。”

彭院士嫌弃地看了田刚一眼,继续慢条斯理地一边吃,一边和许青山聊了起来。

(本章完)

第392章 专门研究?没有,我刚看的

“小许啊,未来是你们的,以后我估计要经常看你拿奖喽。”

彭院士似乎只有在面对田刚的时候才会偶尔嫌弃他两句,在和许青山说话的时候,人家和蔼得很。

“彭院士谬赞了。”

许青山大放厥词的时候,要么就是在熟人面前,要么就是在舞台之上、聚光灯下。

“我还需要多向彭院士学习。”

“你这孩子,太客套了。”

彭院士一边吃着饭,一边笑着说道。

“说了都是自己人,你怎么叫你老师的,就怎么叫我就行,没外人。”

彭院士笑容满满。

像许青山这种相貌端正、才华横溢的年轻才俊,一看就是非常尊师重道的。

要不怎么说田刚这老小子的命好呢?

他这可是在最有培养年轻人的精力的阶段遇上了许青山,不管是资源,还是各方面发展,都能够给许青山足够的指导。

不像是有些学者,一直到快死了都遇不到一个称心如意的好弟子。

特别是许青山还在计算机方面展现出了足够强的应数能力,这让彭实戈看得更加眼馋。

要知道,老彭就是做应数的。

他主要的研究方向就是概率论、控制论和金融数学领域。

彭院士与法国学者合作创立的倒向随机微分方程理论,推导了出非线性Feynman-Kac公式,将传统的线性路径积分推广至非线性情形。同时又扩展了Kolmogorov的概率论公理系统,建立非线性布朗运动及随机分析理论,深化了概率论体系,为动态金融风险度量提供数学基础,还为金融衍生品定价与风险管理提供了关键数学工具。

这一次他被邀请在国际数学家大会上作一小时报告,报告的主要内容就是围绕其核心研究,即倒向随机微分方程理论与非线性Feynman-Kac公式及非线性数学期望理论的拓展与实化,这几乎已经代表着在这颗星球上,金融数学这一块,老彭已经站上了第一梯队。

如果没有许青山的横空出世的话。

彭实戈教授将会是华夏大陆数学家首次在ICM上发表一小时演讲,更能彰显其研究在国际数学界的里程碑意义。

特别是。

彭院士受到邀请的时间其实要比许青山早不少,差不多从去年就已经开始在宣传了。

当然,这种宣传并不是彭院士的本意。

他老人家的性格就不是很爱与人争名逐利,但是毕竟人在体系之中,他又被视为应数中一大学派的代表人物,自然没有办法置身事外。

但是都宣传了一整年的华夏第一人了,现在被一个年轻的小辈后来居上,并驾齐驱,吸引了所有的目光。

这要是换成丘先生,估计又会开始不爽了。

好在彭院士一点别的想法都没有,对于许青山,他只有欣赏。

就像是现在他就一直在耐心地等待着许青山更新对自己的称呼。

“那”

许青山犹豫了一会,小心翼翼地开口道。

“老彭?”

“嗯?”

彭院士双眼瞪圆,转头看向了田刚,他眼里的疑惑似乎是在问田刚:不是?你们师生之间就是这么互相称呼的嘛?

田刚笑而不语,点了点头。

许青山也看见了彭院士的表情,有些不好意思。

“不好意思,彭院士,我和老师平时随意惯了,您要是”

“没关系!就叫老彭!”

彭院士见田刚一脸戏谑,连忙答应下来。

他又不是玩不起,只是没想到而已。

毕竟许青山的年轻是众所周知的,年仅19岁,就已经被视为世界一流学者,未来最有可能站上当代数学之巅的年轻学者。

当然,后面这个主要是国内在吹,国际对于许青山的评价不低,但也还没到那种程度。

如果许青山真的解决了黎曼猜想,或许这句话才会在全世界彻底通用。

“那老彭,我想请教一个问题哦。”

许青山对于彭院士的研究其实也挺感兴趣的。

“你大胆问,是关于我的研究的嘛?”

老彭很是受用。

他的观点和田刚差不多,许青山今年这个菲尔兹奖应该是跑不太了,这可是有可能会是咱们华夏第一位土生土长的菲尔兹奖获得者,现在在自己面前这副虚心求教的模样,别说老彭是不是一个好面子的人,就许青山这种行为谁能不喜欢呢?谁会觉得不涨脸呢?

“是这样的,您的倒向随机微分方程理论在金融领域的实际应用中的效果很显著,特别是在欧式、美式及亚式期权的定价,通过将定价问题转化为BSDE求解,结合蒙特卡罗模拟得到数值解,能够处理路径依赖问题。同时,BSDE模型还可以动态模拟多资产间的风险关联与收益路径,帮助投资者制定风险控制策略,尤其在市场不完全或存在约束时,例如在高借款率、流动性限制的阶段,提供对冲方案。”

许青山一开口,老彭就知道许青山是真的看过自己的理论,他满意的点了点头,随口答道。

“对,比如亚式期权中的平均价格计算。BSDE的正反向联合求解特性,会让它在期权定价、复杂衍生品估值等路径依赖问题中具有天然优势。我提出的非线性数学期望,也就是g-期望,在BSDE模型里扩展了传统线性框架,这样在使用模型预测的时候,能更贴合实际金融市场中的非线性现象,例如出现了市场摩擦、交易成本变化的时候。可以说,现在BSDE理论就是价值最为独特的金融数学工具,目前来说,没有之一。”

数学家一般在提到自己的专项研究时,都会有一种莫名其妙的自豪。

这种情绪,许青山自己有,李广直也有,现在老彭更是明显。

而且他这种自豪非常纯粹。

并不是在炫耀自己的成果,而是像是在把自己最得意的儿子拉出来遛一遛,比一比。

如果要是有同样在谈自己成果的,两人坐在一块拼起来,某种程度上来说也能算得上是学术斗蛐蛐。

“嗯,对。”

许青山点了点头,突然冒出来了一句。

“但是老彭,你的BSDE,能在华夏股市里赚大钱吗?”

许青山的话出来,餐桌上安静了。

田刚眨巴眨巴眼没敢出声,他眼神专注的看着自己面前已经吃光的餐盘,用余光去打量老彭的表情。

嘿,不愧是我徒弟。

这么俗的话都能问出来。

知道的说这里是顶级数学家餐桌,不知道的还以为是什么科学家对话社会盲流呢。

虽然老彭为人亲和,很接地气,但许青山也是第一个当着他的面提出这个问题的人。

毕竟大家懂的都懂,有时候领导让你感觉接地气,并不代表你真的能把领导拉到地里来,老彭的身份地位并不比田刚差。

这种院士级别的学者虽然不会欺负小朋友,但也不可能真让小朋友欺负去了。

许青山这话一出口,彭实戈愣了一会,半天没出声。

不过他倒是不生气,反而是认真的在思索徐青山的这个问题。

许青山观察了一会彭院士的表情,见他没有生气,知道能继续聊,这才小声地提出了自己的观点。

“老彭,我的意思其实是。”

“BSDE的数值解法,比如说蒙特卡罗模拟、离散流方法,这些数值解法都需要大量的计算资源,求解速度较传统方法来说要慢不少,我们现在的计算资源其实挺有限的,哪怕是超算平台,现在排队都排到南天门去了,但如果计算资源有限的话,BSDE就需要面对计算效率的问题,尤其在高维问题中很有可能会面临‘维度灾难’。而且这样的计算方式对于存储的需求很高,会大大地限制了实时性要求高的场景应用。”

许青山顿了顿,见彭院士听得很专注,田刚老登的表情又变了,这才继续说道。

“比如我们华夏的股市。”

“我们其实都很清楚,我们华夏的股市和其他的股市并不太一样,不管是欧式还是美式,又或者是亚式。”

“具体的情况,老彭你应该比我更了解。”

“当然,排除这种即时性很强的需求之外,关于参数敏感性的问题,也不小,模型对输入参数,例如波动率、利率这些输入参数的准确性依赖很高,参数估计偏差可能导致结果显著偏离实际。如果是股市平稳的阶段,这种参数输入倒是还好,但是在市场剧烈波动的时候,输入参数就很难保证能够即时准确。”

田刚吃惊地看着许青山在老彭面前长篇大论。

这种场面就像是什么?

关公门前耍大刀,鲁班面前玩机关。

许青山拿着人家研究出来的理论,在人家面前大谈特谈,这还不是最可怕的,最可怕的是老彭的表情越来越严肃,而且听得很认真,不知道什么时候把面前的餐盘都推开,掏出了随身带着的本子,开始比对了起来。

这又代表着什么?

这代表着许青山说的,全他妈都是对的!

不是?

你小子最近不是忙成狗屎了吗?什么时候又跑去研究老彭的BSDE理论了?

“你说的很准确,这些问题,我在后续复验理论的时候,都有遇到。”

彭院士安安静静地听许青山说完以后,才缓缓开口道。

田刚觉得自己手里的饮料都不香了。

“其实我发现现在都实际应用场景是有些矛盾的,我们的理论在实际应用中,想要快速地投入使用,就仍需简化模型假设,需要在市场完备性充分、无摩擦交易的情况下,进行计算,这就更削弱了理论结果的实用性。”

“且不说我们华夏股市的特殊情况,机构先入,散户T+1,就算是在欧美的股市期权推导公平价格边界的时候,也很难达成这种理想假设条件。”

“我自己有一些方向,不过我现在更想听听你有什么意见。”

老彭认真地看着许青山。

虽然眼前的这个年轻人真的很年轻,在年龄上都可以当老彭的孙子,但老彭还是有一种打心底的感觉,遇到了知音。

虽然在有前人进行了完整研究的前提下,想要读懂自己的研究理论并不算太难,老彭可能随便取另一个比较优质的博士生都能做到这一个程度。

但许青山才19岁啊。

他还有自己专精的研究领域。

他对于金融数学的敏锐程度,基本上让老彭感觉到了来自精神层面的愉悦。

他现在很急。

急着想看看许青山能够提出什么意见,从而找到和许青山共鸣的点,狠狠地用自己的大学识塞满这个小漏洞。

许青山见到彭院士这个态度,咧嘴一笑。

“我觉得主要在三个方向,第一是开发高效数值算法,可以从并行计算、深度学习加速等方面来寻求求解速度的提升;第二是结合机器学习优化参数估计,降低模型敏感性;第三则是可以尝试一下BSDE与强化学习的融合,增强动态决策能力。”

“其实也就是在您的金融数学理论基础里,全面地加入机器学习的算法优化优势,这样更容易让它投入到实际应用中去。”

许青山提出来的解决办法很简单。

搞合作!

至于找谁合作?

那最佳人选不是明摆着在他面前吗?

老彭思索了一下,点了点头。

许青山提出来的三点,其实也是他考虑到的其中一部分,作为一个顶级院士,他自然比许青山更了解自己的研究,考虑的范围也比许青山的更加全面,只是

“但我其实还没怎么接触过机器学习方面的,虽然我知道概率论和控制论在机器学习领域的应用范围很深很广,也不知道我这老东西还能不能快速学进去。”

老彭笑着说道。

虽然概率统计学者很容易就能跨界转型到信息科学领域,甚至机器学习专家一大堆都是数学本科的反水仔。

但是到了老彭这个年纪了,他觉得自己这不一定能够跟上年轻人的节奏。

“有我啊!”

许青山稍微有点急了,连忙说道。

“彭老,我实验室就有信科实验室,我还有多个合作项目组,就在京大信科中心,机器学习领域的成果不少呢,您看.”

许青山正准备掏手机推销推销,却听到老彭拍板。

“那就交给你了!青山,这可是你开口的哈。”

许青山一愣,看到了彭院士露出了从头到尾都没露出过的狡黠笑容。

卧槽。

谁说彭院士是老实人的?

“行的,既然我先开口请教您问题,那这件事肯定是我来申请。”

许青山是知道彭院士意思的,这回可是自己主动要求合作的,不过他自己还真不太在意这个。

“那这事就这么定了,我们晚上慢慢聊,今天心情好,我多去拿点吃的。”

彭院士心满意足地端着盘子去找吃的。

憋了好久的田刚这才开口问道。

“嘶,青山,你什么时候专门研究了老彭的课题了?”

“啊?专门研究?没有,我刚看的。”

(本章完)

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