十年（六） (第1/1页)

    本科毕业后，陈越带着对运筹学的满腔热情飞往波士顿，正式开始在MIT攻读他的运筹学博士学位。查尔斯河取代了未名湖，成为他生活中新的背景。

    博士生涯的初期，陈越充满了雄心壮志。他的本科阶段已经奠定了坚实的数学与优化基础，同时也明确了自己的研究兴趣——相b于随机系统，他更喜欢、也更擅长优化理论。

    前两年时间里，陈越把MIT开设的所有优化方向的博士生课程学了个遍，从《数学规划导论》《非线X规划》到《整数优化》《鲁bAng优化》《动态规划与最优控制》，甚至还旁听了《半定优化》这样小众的专题课。

    于此同时，他分配时间给多个运筹优化理论课题尝试，每一项都投入了大量JiNg力。然而，现实却给了他沉重的回馈——这些课题因为种种原因，无一例外地无疾而终。

    有问题难度超出预期，关键数据的缺失，模型与实际需求无法JiNg确匹配，因为各种原因，他不得不一次次终止项目，转向新的尝试。研究的失败让陈越的学术热情逐渐消磨

    研究陷入瓶颈长期不得解答后，陈越经常会走到McGovern脑科学研究所，旁听他们的会议。这座位于Stateter对面的研究所，以其在脑科学和心理学领域的前沿研究而闻名。

    陈越本科时的心理咨询经历让他对心理学与脑科学产生了浓厚兴趣，而他对决策优化的研究也让他对“人类大脑如何权衡复杂选择”充满好奇。

    一次会议茶歇时，陈越站在角落端着咖啡，旁边一个笑容明朗的男生主动走了过来：“你也是心理学的吗？感觉没见过你。”

    陈越一抬头，看到一个穿着休闲的亚洲面孔，他摇摇头，“我是运筹学的，偶尔来听听会议。”

    “运筹学？听说过，也叫工业工程对吧。”男生伸出手，自我介绍道：“我叫叶然，心理学博士，快毕业了。我们实验室其实也很需要像你们这种数学大牛帮忙建模。”

    叶然的科研项目涉及心理学和工业界的跨领域合作，X格热情大方的他常常活跃在各类项目和社交场合中，而这与陈越的专注和内向形成了一种微妙的互补。

    两人熟悉后，叶然开始频繁地将陈越拉入各种学术讨论。有一次，叶然带陈越参加了一场关于决策行为与选择偏好的跨学科项目会议。在会上，叶然向陈越抛出了一个问题：“你们运筹学的优化理论很厉害，但这些理论在复杂人类行为的建模中，怎么落地？”

    “理论与现实之间，确实有很大的鸿G0u。”陈越承认。

    “还记得校训吗？”叶然在白板上写下拉丁文“MeManus”，“我们教授总说，当理论卡壳时，就去看看现实世界怎么解题。”

    叶然的话让陈越陷入了深深的思考。运筹学，这个他痴迷的领域，表面上是数学建模与优化求解的游戏，但实际上，它始终与现实世界紧密相连。理论和应用，就像运筹学的灵魂与R0UT，缺一不可。

    柔X算法的诞生伴随着查尔斯河解冻的轰鸣。当陈越在物流公司调度中心目睹司机们自发形成的路径重叠模式时，他忽然理解了自己论文里的数学证明——那些看似冗余的重叠区域，实则是应对不确定X的分布式缓存。

    项目成功的庆功宴上，叶然举着姜汁啤酒凑过来：“知道我最欣赏你们运筹学什么吗？就像心理治疗，都是帮人在混乱中理出可承受的秩序。”夜风掀起他手里的项目报告，页角在陈越的咖啡杯沿轻轻颤动，像蝴蝶试探着春天的温度。

    《MaSce》的录用函到达那日，陈越特意绕道去了货运码头。h昏的河面浮着油彩般的光斑，他看见那个穿红夹克的司机正按新路线行驶，卡车转弯时，后视镜上挂着的儿童画在夕yAn中忽明忽暗。远处MIT的穹顶逐渐亮起灯火，如同无数刚找到锚点的优化函数。