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直到一次作业让陈越经历了深刻的挫折,也在某种意义上彻底改变了他的想法。
在那次作业里,他构建的数学模型理论上应该能得到一个精确的最优解,但当他运行模型时,电脑的cpu被急速消耗,处理速度越来越慢。
即使经过长时间的计算,他的程序依然只能逼近一个近似值,而这个近似值与理论的最优解依然存在不可忽视的误差。
看着程序运行的结果,他感到又恼火又困惑。
这种差距让人懊恼,但从数学理论的角度来说,最优解是一定存在且能够被证明的。
陈越带着作业结果去办公室找教授,试图寻求解决方案:“老师,有没有办法让计算更接近最优解?我试过加长运行时间,但即使运行一整晚,结果也还是不能完全达到理论值。”
教授看着他的模型,微笑着点了点头,说:“你的建模没问题,但你卡在了实际计算资源的限制上。
在理论中,我们追求的是最优解,但在现实里,计算资源和时间永远都是有限的。
我们无法永远逼近完美,往往需要在精确度和资源之间找到一个平衡。”
“那最终的解不就不够‘最优’了吗?”
陈越皱着眉问道,语气中带着一丝不甘。
“没错,”
教授回答道,“但在真实的世界里,我们更在意的是‘可接受的最优解’。
从95%到100%,可能需要十倍甚至百倍的资源,而这并不一定值得。
你要学会接受限制,找到那个足够好的答案,而不是苛求完美。”
陈越盯着教授,又低头看自己的程序结果。
那一刻,他像是突然意识到了什么。
或许,运筹学的方法和哲学正好诠释了他的人生逻辑——并不是每件事都需要一个绝对的答案,有时候,找到一个“足够好”
的解法,比执着追求完美更重要。
大三时,他进入新能源调度研究实验室,研究如何通过运筹学优化电网的能源分配。
与此同时,他继续在对冲基金的实习中将运筹学的理论应用于金融交易策略。
科研与实际应用的结合让他第一次感受到,自己的数学能力可以直接与现实世界对话,而他也找到了前所未有的满足感。
大三结束时,陈越正式确定运筹学作为博士申请方向。
在个人陈述中,他写道:“运筹学教会我,接受限制,找到可接受的最优解,是一种面对复杂现实的智慧。
它不仅解决数学问题,也回答了人生的难题。”
这一决定并没有回答他与李旻间的所有问题,却让他更有勇气面对未解的难题。
他不再执着于消除所有的不确定,也不再执着于心中的“最优解”
。
对他来说,找到一个足够好的答案,继续前行,已经足够了。
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