學霸從數學建模開始！
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因為王建業提前打招呼的緣故，方舟很順的被利門口的值班室保安放了進來。
和工科大多數實驗室都不一樣，整個樓裡沒有機器的轟鳴聲，也沒有消毒水的味道，更沒有種類繁多的測量儀器。
走在樓道裡，兩邊幾乎聽不到任何聲音。
另外這裡科研人員也少的出奇，方舟連上三層樓，隻看見零星幾個研究員，且都年齡偏大。
一路走到王建業的辦公室裡麵，這裡便完全是一個數學家辦公室的陳設，整牆的書櫃，一個綠色的密碼櫃，幾張椅子，木質辦公桌上放著一台超薄的顯示器和一台小型打印機。
此時對方手裡正拿著一摞資料正認真的看著。
見到方舟進來，將手裡的資料隨手塞到右手邊的抽屜裡，再拿出了方舟所寫的一文。
名字聽起來屬實是有些口氣大了些。
蒙特卡洛方法於二十世紀四十年代中期美國在第二次世界大戰中研製原子彈的“曼哈頓計劃”計劃的成員s烏拉姆和j馮·諾伊曼首先提出。
數學家馮·諾伊曼用馳名世界的賭城—摩納哥的ontecarlo—來命名這種方法，為它蒙上了一層神秘色彩。
在這之前，蒙特卡洛方法就已經存在。
1777年，法國數學家蒲豐提出用投針實驗的方法求圓周率π。這被認為是蒙特卡洛方法的起源。
其基本原理如下由概率定義知，某事件的概率可以用大量試驗中該事件發生的頻率來估算，當樣本容量足夠大時，可以認為該事件的發生頻率即為其概率。因此，可以先對影響其可靠度的隨機變量進行大量的隨機抽樣，然後把這些抽樣值一組一組地代入功能函數式，確定結構是否失效，最後從中求得結構的失效概率。
蒙特卡洛法正是基於此思路進行分析的
設有統計獨立的隨機變量xi，其對應的概率密度函數分彆為fx1，fx2，，fxk，功能函數式為zg。
首先根據各隨機變量的相應分布，產生n組隨機數x1，x2，，xk值，計算功能函數值zig，若其中有l組隨機數對應的功能函數值zi≤0，則當n→∞時，根據伯努利大數定理及正態隨機變量的特性有結構失效概率，可靠指標。
無論是發明人還是所應用的領域，都站在了世界科學的。
由於科學技術的發展和電子計算機的發明，因為它以概率統計理論為基礎，依據大數定律，利用電子計算機數字模擬技術，廣泛被應用於解決一些很難直接用數學運算求解或用其他方法不能解決的複雜問題。
在金融工程學，宏觀經濟學，計算物理學等領域的應用尤其頗深。
而就在這項算法發明近八十年後的今天，一個本科生提出，要對蒙特卡洛算法進行推導，試圖說明，蒙特卡洛的過程還有其他更為方便，更為強大的運算過程。
這對於從事概率學研究的人來說，不亞於學物理的人得知麥克斯韋方程組還有其他的變形，學化學的人得知阿倫尼烏斯公式可以進行更高參量的修正。
但方舟的研究確實基於此，對於蒙特卡洛這一廣泛應用的模擬算法，方舟回去之後，在研究大量老式和新式人工智能算法的基礎上，對原有的算法進行了改正，使之更符合計算機的運算習慣。
原本蒙特卡洛算法的變量必須服從一定的概率分布，作為一種解決物理數學問題和係統性質分析的近似計算法，這一缺陷限製了蒙特卡洛在解決社會學問題上的計算。
將其用在模擬道路交通狀態上時，因為其本身結構的限製，所有的小車變量具有了相當一部分概率分布，很難用於真實的模擬實際交通的極限情況。
這也是當時方舟在答辯模擬時，無論如何變化，係統始終都能保持運行的最佳狀態緣故。
並不是方舟設計的係統完美無缺，而是方舟設計的交通狀態本身就是在一個低密度的狀態。
有時候，表現的太過於完美，本身就是一個問題。
如果是彆的評委，看了方舟的演示效果，可能會大肆稱讚方舟的論文成果。
但是當評委席上坐的那個人是王建業時，對純數學、概率學等極為敏感的人來說，天生的數學感敏銳的察覺到了方舟演示中出現的數學問題，及時並嚴厲提出，要求方舟修改。
亦或許如果答辯的學生換了一個人的時候，王建業也不會將這個問題提出來。
普通的本科生，甚至研究生並沒有能對蒙特卡洛算法進行修改的能力，這要求在數學和計算機領域都有極高的基礎和天賦。
方舟在王建業眼裡，就明顯具有這個能力。
隻見王建業笑著示意方舟坐在另一旁的椅子上，並將手裡的紙質稿件遞給了方舟。
方舟雙手接過並不厚的論文初稿，翻開略微查看了一眼，右側寫著王建業對其做的批注。
基本都是些小問題，比如句子結構和錯彆字等。
整篇文章最重要的論證和推導過程，並沒有多大問題。
“你這篇文章我看過了，寫的不錯，這算是作為一名編輯的審稿意見，回去儘快發表，國際上的四大數學刊物隨便哪一個投都行，當然我個人建議是，不過這個審稿確實慢了一些。”王建業對著方舟說道。
聽到這裡，方舟有些窒息。
當然，是幸福的窒息。
論國內工科各個專業發文章的難易程度，材料學最簡單，數學最難。