r>    王寰宇走后，郑楠柠才继续对陈辉说道，两人就像是一对爷孙，在校园中悠闲迈步。

    “质量间隙像是隐藏在宇宙黑洞中的宝藏般令人着迷，但存在性是一切的基础，我准备先证明存在性问题，再徐徐图之。”

    陈辉诚实回答到。

    郑楠柠点头，继续问道，“目前杨-米尔斯研究的前沿方向有三个，你觉得哪个方向最可能完成突破？”

    这个问题陈辉还当真没有想过，但刚刚了解完这三个方向，似乎也是时候考虑这个问题了。

    拓扑量子场论重构方向数学结构清晰，抗干扰性强，基于非阿贝尔规范场的拓扑不变量，如陈数、瞬子数，可直接关联杨-米尔斯理论的模空间与物理态的分类。

    但当前研究集中于二维/四维流形，高维推广需突破规范场紧致化技术，并且拓扑态与标准模型中的规范场对应关系尚未完全明确，实验可观测性存疑。

    但这是最适合陈辉的方向，他的数学物理基础扎实，代数拓扑和范畴论也是信手拈来，能够轻松入门并深入研究，或许能很快就将这个方向的研究带入新的境界。

    机器学习辅助证明，这无疑是陈辉薄弱的方向，但这同样是非常有意思，也很可能出成果的方向，如今数学界的年轻科学家们，比如舒尔茨和陶哲轩，都在积极推进人工智能在数学研究中的应用。

    其强大的计算能力能够让瞬子解计算效率提升300倍，在处理高维问题时，神经网络可拟合非线性偏微分方程的复杂解空间，比如杨-米尔斯方程的瞬子模空间。

    但它的问题也是最大的，黑箱模型难以提供严格的数学证明，依赖数据质量与训练集设计，数值解可能偏离物理真实。

    规范-引力对偶探索则是借鉴了弦论中的AdS/CFT对偶，将杨-米尔斯方程映射到反德西特空间的引力理论，解决强耦合问题。

    但其对偶有效性局限于特定维度，引力子质量与规范场耦合的匹配问题尚未解决，在低能极限情况下会失效。

    弦论对于陈辉来说也是一个全新的领域，光是对弦论的学习都需要耗费他大量的时间。

    总而言之，目前的情况像是有很多通往真理的大道，但每一条路上都布满了陷阱，千疮百孔，甚至都看不到路的尽头到底是什么。

    “机器学习是个不错的命题，或许你可以考虑考虑，这是很容易出成果的方向。”

    或许是见陈辉沉思了太长时间，郑楠柠开口提议到。

    “为什么不把三个方向融合，取长补短呢？”

    忽然，陈辉开口。

    隐约之中他似乎捕捉到了什么，但这次与之前几次不同。

    他只隐约感觉到了潜藏在黑暗深处的那一丝光亮，甚至都还没看到它的光芒。

    还需要他继续往前走几步才能看得更加真切，当然，也可能他向前走几步后才发现，那只是地上一滩泔水的反光。

    陈辉没有气馁，反而有些兴奋，这个困扰了整个学术界几十年的问题，自然不可能这么轻而易举的被他破解，但至少，这是个好的现象！

    郑楠柠没有继续多说，他从陈辉的眼神中看到了些不可思议的东西。

    这当真是个好现象！

    郑楠柠有些激动。

    【你的数学等级由3级32%提升到33%】

    【你的物理等级由3级21%提升到22%】

    弹幕在陈辉眼前弹出又消失，陈辉却全然没有理会，双眼失去焦距，沉浸在识海之中。

    过了约莫半个小时后，陈辉才从这种状态清醒过来，郑楠柠也一直陪着陈辉就这样漫无目的的在校园中闲逛。

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