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张硕拿出一份解析的关系图，指着一个方框讲道，“我把算法包简单定义为mate，mate1到mate5是用到最多的，对应的是主要数据，和主算法连线其他数据直接相关，会参与到分析评估过程。”
“我举个例子，一个带质量粒子点位……”
“当代入进去以后……”
几个人不断跟着去理解，都觉得应该找个复杂性理论方向的专业学者来帮忙做评审。
研究的难点是复杂性的算法逻辑关系，对口的复杂性理论方向学者理解起来要容易的多。
只是，相关领域学者数量稀少。
从事复杂性理论问题研究的学者，有不少都改方向到数学计算机，要么就干脆转到其他纯数学方向。
因为……吃不饱！
数学研究，火热的方向都和应用挂钩，包括应用数学、统计学、运筹学等领域，学者数量都有很多。
pde，也就是偏微分方程的研究，也一只脚踏进了‘应用’。
纯数学的方向都很多，学者数量却非常稀少。
有水平的学者都喜欢去研究数论，哪怕没什么关键性成果，数论总是很吸引人。
其他方向就都是小众了。
包括代数几何、拓扑学，还有更少见的模糊数学，复杂性理论也是其中之一。
在复杂性理论的方向上，一年都难看到几篇真正有成果的论文，其难度可以用一个经典问题来举例——
p和np问题。
这是千禧七大数学难题之一。
其他的千禧难题，都会有一定的研究和进展，而p和np问题从未有任何进展可言。
偏差评估体系的算法牵扯复杂性的逻辑关系，就如同十几个不同的数字，数量看起来并不多，但可以两两结合，有的则是三个结合，还有的四个结合，结合的结果之间还有关联，再逐条进行分析，包含的逻辑关系就变得非常复杂。
“不用去理解所有的逻辑关系，实际上，底层的核心是判定。”
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