是沙勉之和王明坤一起的研究。
现在进行的第二场，是一个牛津大学教授做的研究，是对于梯度下降算法计算复杂度的理论研究。
这是非常罕见的。
在应用研究的很多方面都依赖于一种名为‘梯度下降’的算法，是一个求解某个数学函数最大/最小值的过程，从计算产品的最佳生产方式，到工人轮班的最佳安排方法，‘梯度下降’算法都能派上用场。
但是相对于多方向的应用来说，相关理论研究却稀少的可怜。
这位作报告的牛津大学教授，从‘梯度下降算法在许多常见问题上效果不佳’，以及‘梯度下降的很多工作都没有涉及复杂性理论’两个方向，以数学计算机的方式，研究各类情况问题中的交集问题，从而对于梯度下降算法进行了理论论证。
王浩听得津津有味，论证中清晰的逻辑剖析，让他感觉对于逻辑论证的把握都更清晰了。
另一个反应就是——
【任务二，灵感值＋1。】
听取了全程的报告，直接带来了‘任务二’一点灵感值收获，明显收获是很巨大的。
虽然只有一点灵感值，但要知道，‘任务二’是破解上帝之数，难度是a级别的
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