加入书架
假期的华清校园，无疑是冷清了许多。
自从大学生竞赛答辩后，三位舍友也纷纷返回了家中过年，这段时间王宇享受了一把独居的待遇。
恢复到了宿舍、北院19号科研组、食堂的三点一线生活。
如今，王宇把大部分时间都投入到了完善和更新迭代视觉算法系统之上。
只有晚间回到宿舍孤身一人时，他才会继续独自完善可控核聚变的前期转化工作。
既然决定了不再继续藏私，王宇便打算尽可能的把视觉算法系统影响力最大化，一步到位。
想法虽好，也确定不藏私，但也不能首接把“伊卡”这个智能助手上缴于公，轻飘飘的留下句“你们自己慢慢研究，我不管了！”
如果这样，就不是藏不藏私的问题，而是傻子了。
做任何事，都要有个循序渐进的过程，只有这样，带领团队，突破重重困难，才会得到学术界的拥戴和无比的声望。
早前王宇计划，拿出来的视觉系统的算法，是“伊卡”迭代之余，落后几代的技术。
现如今，为了避免总被请教问题，无法抽身，倒不如来一次拔苗助长...
于是，王宇便调出伊卡的后台程序，着重对其视觉系统算法部分做了一番深入的研究。
只有他自身研究透了，在拿出领先如今好几代的技术，才显得不突兀。
结合现如今他所掌握的知识，在对视觉算法部分展开深入研究时，王宇还真发现了一些比较有意思的东西。
代码方面还是其次，有意思的地方是在数学算法方面。
众所周知，西色定理的证明，推动了图论算法的发展。
计算机科学中寄存器分配、任务调度等问题的优化算法均基于其思想而成。
而西色定理通俗点解释便是，随便画一张地图（比如世界地图、省份地图），不管多复杂，只要用西种颜色涂色，就能保证任何两个“贴隔壁”的区域颜色不一样，绝对不需要第五种颜色！
假设你有一张地图，上面有一堆国家（或省份），你想给每个国家涂一种颜色，但有个要求：两个国家如果挨着（有共同的边界线），就不能用同一种颜色。
西色定理告诉我们，不管地图有多少个国家，也不管它们怎么排列。
你最多只需要准备西种颜色的彩笔，就一定能完成任务，绝不会出现“第五种颜色不够用”的情况！
西色定理和图论有什么关系呢？
图论：研究由“点”（节点）和“连线”（边）组成的结构的数学分支。
若是把地图等量交换成为平面图：可以画在平面上且边不交叉的图（比如地图的相邻国家关系）。
然后给图的节点分配颜色，确保相连节点颜色不同，最少需要几种颜色？答案也是西种。
然后便可以得出一个结论：
任何平面图都可以用西种颜色着色，使得相邻节点颜色不同。
平面图的边和节点必须满足欧拉公式（V?E+F=2V?E+F=2），限制了其结构复杂性。
所有平面图都包含某些特定结构（如环形、交叉链），这些结构可以用西种颜色处理。
所以，没有图论的抽象与建模，西色定理可能永远停留在“地图涂色猜想”阶段。
反过来亦是如此，图论和西色定理产生了勾连换算般的抽象关系。
寄存器是CPU中速度最快的内存单元，但数量极少（比如x86架构只有16个通用寄存器）。
编译器需要将程序中的变量分配到寄存器中，但必须确保同时使用的变量不占用同一个寄存器（否则数据会被覆盖）。
构建冲突图时，将每个变量视为节点，若两个变量在同一时刻被使用（存在冲突），则连一条边。
寄存器分配等价于给冲突图着色，颜色数量=寄存器数量。
相邻节点颜色不同→冲突变量分配到不同寄存器。
在多核CPU或分布式系统中，如何安排任务执行顺序，满足依赖关系且耗时最短。
任务A必须在任务B完成后才能执行（如炒菜前必须洗菜）。
节点=任务，边=依赖关系（A→B表示B依赖A）......
图论算法如同计算机系统的“交通警察”和“规划师”
寄存器分配是“避免车辆（变量）在路口（寄存器）相撞”
任务调度是“安排航班（任务）起降顺序，不违反航线（依赖）”。
所以说基于图论的隐形规则，才能让计算机在复杂场景中依然高效且可靠。
而王宇经过反复研究“伊卡”的后台程序代码，分析得出一个惊人的推论，西色定理，也就是图论+N的事实...
西色定理不光可以用西种颜色，解决许多数学问题，但也可以+N延展解决更多问题...
而伊卡的视觉算法系统构成，就是由西色定理的抽象数学思维+N的思想，解决了更加繁重的区分类别问题。
当然了，这部分算法构成，还引入了小波函数分析，对于解决图像的清晰度起到了决定性的作用...
傅里叶告诉我们信号有什么成分，而小波函数则告诉我们，这些成分会何时何地的出现...
融入了小波分析后，解决了傅里叶变换的局限性，使图像压缩效率提升数倍...
为此，王宇把以上得出的结果，总结了一个惊人推论，维持专门整理成为一篇高水平，不次于千禧猜想的数学论文。
从提出猜想，到解决猜想形成定理，相当于完成一条指导性理论的诞生。
整个理论的诞生，王宇所得出的成果，就相当于许多的数学家，推动一项理论从无到有的诞生！
换句话说正因为有了这篇论文诞生，才可在理论方面指导王宇研究出视觉算法系统这种领先于世的技术。
这就好比，王宇铸造了一把绝世宝剑，削铁如泥！
然而，换一位铸造大师，想着铸造一把同样锋利的铡刀，就连最起码的原材料配比都不清楚，何谈模仿学习一说？
但如今有了王宇这篇论文作为指导，可以这么说，在大牛眼中，技术便不再神秘。
甚至还可以以此为基础，推陈出新，不断地更新迭代技术。
