（求追读！收到大家的催更，但目前在新书期，编辑不让多更，否则上不了推荐，上架后会为大家爆更的，小作者存稿中！）
顺风集团。
“老肖，你怎么对著电脑屏幕发呆？这上面也没美女啊！”黄勇看著技术经理肖威的样子，开玩笑地说道。
“论坛里面出了几篇热帖，和最近很火的那篇论文有关係，楼里有人说，之前测试时出现了问题，但现在楼主拿出了一种新的方法，有人试过之后说数值比之前更接近论文里面的理论数值了。”
“也就是说，论文里面提出的技术没有问题。”
“你是说，那个基於动態shapley博弈的效能均衡技术，用於异构机器人系统的？”
“嗯，不过这个技术我还没有想好如何应用，但那篇论文中提出的另外一个技术，我倒是有了想法。”
“基於李群上的概率密度分布的决策系统动態威胁模型的那个。”
“在我们分拣中心，设备如机械臂的运动可以建模为李群元素，概率密度分布可以用於预测设备故障或异常包裹出现的区域。”
“例如，通过分析机械臂的运动轨跡，把这些作为李群中的元素，计算其工作状態的密度分布，预测哪些区域可能出现故障或拥堵。”
“当然，这只是我的初步想法，具体的，我们需要跟这位大佬聊一聊才行。”
黄勇笑道：“你口中的大佬，外面已经在传是个学术妲己了，你找对方能聊什么？”
“学术妲己也没关係啊，只要能找到背后的人就行。”
“这篇sci论文价值如此之高，不是大佬谁信啊。”
肖威边说边划著名滑鼠，划了几页后，他停了下来。
“yu zhou直播？”
“清园机器人工程系博士在线与yu zhou掰头？”
“我去，这都开始半个小时了，赶紧的，把手机拿出来！”
肖威迅速点开直播连结，画面切到全屏的瞬间，他就听见直播间里面传出了声音：“你刚才做出的数学导论，我们暂且不论对与错……”
周宇听到这里，出声打断了贾源：“別暂且不论啊，现在就论。”
“你要是觉得我数学推导有问题，直说就行了。”
周宇这段时间一直处於自学的状態，他迫切需要有人来佐证他的想法。
“说真的，你们能够指出我的问题，我更高兴。”
“小贾你是机器人工程系专业的吧，要不你来说说？”
贾源脸顿时黑了下来。
虚偽！
这年头还有人上赶著让別人找出错误的？
当离散变量鬆弛后的概率空间满足lipschitz梯度一致时，admm叠代可收敛至原问题的e-近似解这个推论他压根就不知道好吗！
真当博士是万能的啊！
最尷尬的是，贾源並不知道周宇是否是在胡说。
贾源总感觉有点不对，明明是他提出的问题，想要让周宇露出马脚，现在怎么反而他尷尬了起来？
“关於admm叠代的收敛性问题……“贾源的声音突然卡在推导回忆里，他想起去年组会上被当眾指出对偶间隙计算错误时的窒息感。
玛德，数学就不是人学的！
就算身为考上清园的高材生，他也不擅长数学啊！
要是真擅长，他早就是去燕大数学疯人院待著了！
他正尷尬之时，屏幕上突然飘出了一条弹幕。
“针对周宇的推导公式我想问下。”
贾源像是抓住了救命稻草，忙问道：“这位朋友是数学系的？”
“嗯，我是燕大数学系的，周宇的数学推导我和我同学都看过了，有几个地方我们都不是很明白。”
“在混合整数非线性规划框架下，当动態障碍物引入时变非凸约束时，如何保证鬆弛后的离散变量概率空间仍满足lipschitz梯度一致？”
“特別是当採用分布式admm分解为n个机器人子问题时，各子问题的局部lipschitz常数{l_i}与全局常数l之间存在怎样的测度论关係？”
看著屏幕上突然出现的专业內容，吃瓜群眾们终於有了一点反应。
“脑子好痒，这是要长脑子了吧？”
“我去，这就是top1数学系吗？你们要不要换个地方討论？”
“周宇能回答上吗？”
“回答不上是不是可以证明周宇並不专业？”
“也不见得，你没看见燕大数学生都不懂吗？回答不上说明不了什么，但如果回答上了，那可以说明周宇至少在数学上的水平是高於他们的！”
直播间里面的人数越来越多，从最初的三百多人，现在已经有一万多人了。
这些人，一部分是由贾源號召而来，一部分则是通过网红奥姆的围脖而来。
贾源將消息透露给奥姆后，对方立刻在围脖上发布了这次直播的事情，一副看热闹不嫌事大的样子。
在一万人眼睛的注视下，周宇把草稿纸换了一张新的。
“该问题的本质在於建立分布式的测度值分析框架。”
“设每个机器人i的状態空间为乘积可测空间……”
“该理论框架需要將分布式隨机控制、测度值分析和非光滑优化深度融合，你们如果学的不多，不懂是正常的。”
直播间里面的清园、燕大高材生们已经完全忽略到了周宇说的扎心话。
他们一个个开始谈论起了周宇讲的內容。
“周宇提到的乘积可测空间，是不是意味著我们需要对每个机器人的状態空间进行独立但一致的测度定义？”
“而且，非光滑优化在这里的角色是什么？是不是用来处理那些由时变非凸约束引入的不连续性问题？”
周宇微笑著，对这些高质量的提问感到满意。
“这个问题需要分三个层面来拆解，首先在测度框架层面，我们把每个机器人的状態空间拆解为连续位形空间和离散模態空间的乘积结构，就像把机器人的移动轨跡和操作模式分开建模。”
“当处理n个机器人的协同问题时，关键在於建立统一的测度標准。每个机器人独立维护自身的概率分布，但通过设计特殊的耦合测度，確保所有局部概率空间能『对齐』到全局坐標系下，这就解决了你们问的局部与全局lipschitz常数关係问题。”
“至於非光滑优化的作用，当环境突变导致约束条件出现『稜角』时，传统光滑优化就像试图用圆球滚过尖刺，必然卡顿，我们引入非光滑分析工具，相当於给算法戴上防刺手套，允许它直接抓住这些不连续点进行修正。“
周宇说完后，脑內突然响起了系统提示的声音。
顺风集团。
“老肖，你怎么对著电脑屏幕发呆？这上面也没美女啊！”黄勇看著技术经理肖威的样子，开玩笑地说道。
“论坛里面出了几篇热帖，和最近很火的那篇论文有关係，楼里有人说，之前测试时出现了问题，但现在楼主拿出了一种新的方法，有人试过之后说数值比之前更接近论文里面的理论数值了。”
“也就是说，论文里面提出的技术没有问题。”
“你是说，那个基於动態shapley博弈的效能均衡技术，用於异构机器人系统的？”
“嗯，不过这个技术我还没有想好如何应用，但那篇论文中提出的另外一个技术，我倒是有了想法。”
“基於李群上的概率密度分布的决策系统动態威胁模型的那个。”
“在我们分拣中心，设备如机械臂的运动可以建模为李群元素，概率密度分布可以用於预测设备故障或异常包裹出现的区域。”
“例如，通过分析机械臂的运动轨跡，把这些作为李群中的元素，计算其工作状態的密度分布，预测哪些区域可能出现故障或拥堵。”
“当然，这只是我的初步想法，具体的，我们需要跟这位大佬聊一聊才行。”
黄勇笑道：“你口中的大佬，外面已经在传是个学术妲己了，你找对方能聊什么？”
“学术妲己也没关係啊，只要能找到背后的人就行。”
“这篇sci论文价值如此之高，不是大佬谁信啊。”
肖威边说边划著名滑鼠，划了几页后，他停了下来。
“yu zhou直播？”
“清园机器人工程系博士在线与yu zhou掰头？”
“我去，这都开始半个小时了，赶紧的，把手机拿出来！”
肖威迅速点开直播连结，画面切到全屏的瞬间，他就听见直播间里面传出了声音：“你刚才做出的数学导论，我们暂且不论对与错……”
周宇听到这里，出声打断了贾源：“別暂且不论啊，现在就论。”
“你要是觉得我数学推导有问题，直说就行了。”
周宇这段时间一直处於自学的状態，他迫切需要有人来佐证他的想法。
“说真的，你们能够指出我的问题，我更高兴。”
“小贾你是机器人工程系专业的吧，要不你来说说？”
贾源脸顿时黑了下来。
虚偽！
这年头还有人上赶著让別人找出错误的？
当离散变量鬆弛后的概率空间满足lipschitz梯度一致时，admm叠代可收敛至原问题的e-近似解这个推论他压根就不知道好吗！
真当博士是万能的啊！
最尷尬的是，贾源並不知道周宇是否是在胡说。
贾源总感觉有点不对，明明是他提出的问题，想要让周宇露出马脚，现在怎么反而他尷尬了起来？
“关於admm叠代的收敛性问题……“贾源的声音突然卡在推导回忆里，他想起去年组会上被当眾指出对偶间隙计算错误时的窒息感。
玛德，数学就不是人学的！
就算身为考上清园的高材生，他也不擅长数学啊！
要是真擅长，他早就是去燕大数学疯人院待著了！
他正尷尬之时，屏幕上突然飘出了一条弹幕。
“针对周宇的推导公式我想问下。”
贾源像是抓住了救命稻草，忙问道：“这位朋友是数学系的？”
“嗯，我是燕大数学系的，周宇的数学推导我和我同学都看过了，有几个地方我们都不是很明白。”
“在混合整数非线性规划框架下，当动態障碍物引入时变非凸约束时，如何保证鬆弛后的离散变量概率空间仍满足lipschitz梯度一致？”
“特別是当採用分布式admm分解为n个机器人子问题时，各子问题的局部lipschitz常数{l_i}与全局常数l之间存在怎样的测度论关係？”
看著屏幕上突然出现的专业內容，吃瓜群眾们终於有了一点反应。
“脑子好痒，这是要长脑子了吧？”
“我去，这就是top1数学系吗？你们要不要换个地方討论？”
“周宇能回答上吗？”
“回答不上是不是可以证明周宇並不专业？”
“也不见得，你没看见燕大数学生都不懂吗？回答不上说明不了什么，但如果回答上了，那可以说明周宇至少在数学上的水平是高於他们的！”
直播间里面的人数越来越多，从最初的三百多人，现在已经有一万多人了。
这些人，一部分是由贾源號召而来，一部分则是通过网红奥姆的围脖而来。
贾源將消息透露给奥姆后，对方立刻在围脖上发布了这次直播的事情，一副看热闹不嫌事大的样子。
在一万人眼睛的注视下，周宇把草稿纸换了一张新的。
“该问题的本质在於建立分布式的测度值分析框架。”
“设每个机器人i的状態空间为乘积可测空间……”
“该理论框架需要將分布式隨机控制、测度值分析和非光滑优化深度融合，你们如果学的不多，不懂是正常的。”
直播间里面的清园、燕大高材生们已经完全忽略到了周宇说的扎心话。
他们一个个开始谈论起了周宇讲的內容。
“周宇提到的乘积可测空间，是不是意味著我们需要对每个机器人的状態空间进行独立但一致的测度定义？”
“而且，非光滑优化在这里的角色是什么？是不是用来处理那些由时变非凸约束引入的不连续性问题？”
周宇微笑著，对这些高质量的提问感到满意。
“这个问题需要分三个层面来拆解，首先在测度框架层面，我们把每个机器人的状態空间拆解为连续位形空间和离散模態空间的乘积结构，就像把机器人的移动轨跡和操作模式分开建模。”
“当处理n个机器人的协同问题时，关键在於建立统一的测度標准。每个机器人独立维护自身的概率分布，但通过设计特殊的耦合测度，確保所有局部概率空间能『对齐』到全局坐標系下，这就解决了你们问的局部与全局lipschitz常数关係问题。”
“至於非光滑优化的作用，当环境突变导致约束条件出现『稜角』时，传统光滑优化就像试图用圆球滚过尖刺，必然卡顿，我们引入非光滑分析工具，相当於给算法戴上防刺手套，允许它直接抓住这些不连续点进行修正。“
周宇说完后，脑內突然响起了系统提示的声音。