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会议室里的学者们听的都很疲惫了，但他们还是坚持听到了最后，因为他们发现王浩讲的塑造函数的方法非常巧妙。

里面的好多想法、好多方法并不正规，放在严谨的数学体系中，都可以说是错误的方向。

比如，在推导过程中，用到了一种概率的方法，以概率的方法去分析推导，最终的结果肯定是不准确的。

这也就导致判定函数划定的区域内，一些梅森数可能是梅森素数，但大概率又不是梅森素数。

但推导函数的目的并不是做完善的证明，而是用来更大可能的寻找梅森素数，是依靠数学方法达到直接应用的目的，效果就会非常显著了。

他们能以此联想到很多应用领域的问题。

比如，粒子对撞物理实验中寻找奇点，目的在于寻找不同的点位，并不需要严谨的证明，只要找到就是很大的成果。

天文学上也可能用到，在大量繁杂的数据中，利用数学计算去找到特殊的点，就可能会有特别的发现。

等等。

这种利用不严谨数学，去巧妙的推导列式、函数的方法，应用研究上可能会很有前景。

好多人都感觉收获良多。

王浩的收获就更大了，“质数分布概率研究”提升了近三十点灵感值，研究可以说，已经到了只差临门一脚的阶段。

另外，他发现自己的研究和教学内容的相关性。

因为有一些灵感是在课堂上发现的，包括泛函分析、概率论，都是和分析概率直接相关的，所以他所做出的研究过程，也会具有一定的相关性。

“一个问题可能会有很多种解决方法，包括寻找梅森素数，也包括其他的研究，都可能有很多种方法能够解决。”

“教学内容直接关系到灵感方向，直接关系到问题的解决方法。”

罗大勇的‘图同构问题’也是一样的，他去上了一堂《非线性泛函分析》课，就找到了一种以泛函分析领域方法为开端的解决方式。

王浩完成了报告以后，脑子里思考了很多东西。

他对于函数以及塑造函数的过程讲解的非常仔细，接下来只是回答了两个小提问，报告就结束了。

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