51年被发现9次，陶哲轩证明的公式成了重复造轮子？并没这么简单(6)

由于厄米矩阵的相似变换都是可能的本征矢，而这种方法计算缺少相位信息在里面，所以所说算出的本征矢并不唯一。目前所能应用的范围领域是有限的，原文只是给出了中微子领域的一个应用，其他领域能否应用并不好说。
还有其他研究者认为：在机器学习里，感觉可以用来处理缺失feature，假设原矩阵本征值已根据大量数据算出，在新场景下，即使某些样本/feature缺失，也可以粗略算出本征矢，压缩和分类可以更准确。
总之，虽然“新发现”出现反转，但也在传播中形成更大的讨论和思考，功不唐捐。
而且三位物理学家和数学家陶哲轩的跨学科协作、在被质疑后的严谨求实态度和虚怀若谷风范，也让更多围观者经受了一次学术精神洗礼。
事件产生的影响，已不局限于数学物理研究本身。
搜索公式，任重道远；开放交流，非常必要
当然也有另一维度的启示。
有网友就感慨说，即便像陶哲轩这样的世界最顶尖数学家，也可能对某些数学知识存在遗漏可能。
这一方面是学科知识不断大爆炸的结果，开放性学术交流显得愈加有必要性。
另一方面，基础学科——如数学公式搜索、查重等工具也愈加迫切。
在3位物理学家与陶哲轩引爆这一公式之前，“它”已经在1968年以来被发现了N次，但这几位学者却对此难以知晓。
那么有没有更好的方法，可以搜索数学公式、给公式查重？
目前还没有。
虽然现在的语言类AI已经能写出接近人类的小说，但对数学公式的理解还停留在小学生阶段。
今年年初，DeepMind给AI学习了200万道题，结果AI在做四则运算时的正确率只有50%。所以就更不必说让AI去理解和搜索更高阶的线性代数的公式了。
所以即便在经历重大技术跃迁，但在认知世界、探索未知的路上，我们还有不少工作要做、不少挑战要解。
而且还有很多基础性工作，需要顶尖科学家的绝世大脑——即便顶尖AI也需要他们。
有网友在完整经历这一次“反转”后表示，也感受到陶哲轩等科学家身上求实严谨、闻过则喜的精神，更加尊敬。
One more thing
最后，也有不少年轻一代学生好奇：陶哲轩是谁？
这里有一则陶神轶事，或许能为这位天才数学家一个小小小小的注释。
先从这样一个问题说起：
想象你被困在一个房间里，一同被困的还有一头饥饿的狮子。你和狮子都是房间里的点。