位大佬的看法不一样？”

他的同伴听到这话，微微扭头看向他，那双原本很随性格，一直是一幅平淡的脸上，这时却多出了一些激动。

就连透过黑框眼镜的目光，似乎都有些不一样了。

声音更是第一次出现波动“我没有其它的看法，我的看法，只和陈教授一样，这个公式所具有的理论价值，大概就相当于克莱姆法则一般……”

这人微微一愣，旋即瘪了瘪嘴，再也不多说一句话。

此刻，台上的陈舟，已经将幻灯片切到了第四页。

也就是这一公式的第四个方向性应用研究的思考。

“在机器学习里，求解特征值和特征向量的公式，可以用来处理缺失特征。”

“在大量数据处理的基础上，可以利用原矩阵本征值，在新场景下，去处理某些样本或特征缺失，进而可以算出本征矢，使得压缩和分类，可以更准确……”

陈舟的讲述，并不是单单指出，可以进行的方向性应用研究。

更多地，还有他的自己的思考，以及该方向应用研究的价值。

说来有趣的是，随着陈舟的讲述，在场的某些学者，竟然默默的掏出了手机。

然后，拨通了自己好友的对话。

拨通之后，这电话就这么通着，也不挂。

而对方，在询问了两声之后，也逐渐安静了下来。

竟奇妙的通过电话的方式，听起了这场报告会。

以至于，在陈舟讲完在机器学习，这一方向性的应用研究之后。

这些打通电话的学者，在挂断电话后。

对方一直在回拨……

随着时间的流逝，陈舟也将自己所准备的第二个t，给翻到了末尾。

一共12页。

一共11个，关于特征值特征向量公式的方向性研究和应用思考。

可以说，陈舟这一下，基本上喂饱了前来参加报告会的学者。

也充分展示了自己在多学科领域里，所产生的思考。

以至于，在陈舟结束了报告会的时间，准备进入提问环节时。

台下众人的眼神，无不带着一丝震撼。

他们震撼的，正是陈舟，居然涉猎了这么多的研究领域。

他们同时也很好奇，陈舟是怎么做到的。

至少从陈舟对这11个方向性研究的讲述来看，这11个涉及数学、物理学、工程学、信息学等等的学科领域。

陈舟所掌握的知识，并不浅显，甚至比台下某些该领域的研究学者，所思考所掌握的还要多。

也因此，在陈舟调整t，准备进入提问环节的间歇。

坐在靠前位置的法尔廷斯等人，几乎同时互相看了看。

尤其是德利涅。

他的心情，颇有些复杂。

此刻的他，颇有些怀疑，陈舟是不是就是因为这些庞杂的研究，才拒绝他老师的标准猜想的？

台上的陈舟，虽然在调整t，切回第一个t的第一页。

但同时也在抽空观察着台下的众人。

当看到台下众人脸上的表情时，陈舟才满意的收回了目光。

这些人的表情，至少说明了，他想要的目的，已经达到了。

提问环节，相对于前面如此丰富的内容来说，就要显得寡淡了不少。

毕竟，关于新公式论文的内容，陈舟已经讲解的十分详尽。

除此之外，也正如陈舟在报告会开场时所说的那样。

来到这场报告会的人，有许多是已经弄懂了这篇论文的。

他们更多的，还是为了新公式普遍适用性的问题。

因此，提问环节过的很快。

几乎没有几名学者，提出问题。

这也代表了