约翰逊完全按捺不住眼底的喜色，身子前倾，有些迫不及待地和自己的得意门生分享这个好消息，“昨天深夜，国际能源署的储能技术合作计划评估工作组，正式公开发布了一份专项说明。
“他们已经全盘认可了咱们能源部下一代储能电池材料联合项目的计算路线！
“不仅如此，评估组甚至把这套多相储能材料计算路线，直接列为了下一轮国际储能材料建模技术会议的核心议题。
“来，Leo，你直接过来看电脑。”
约翰逊指着屏幕上的网站消息，有些感慨地说道：
“这对于联合项目组来说，绝对称得上是里程碑式的进展。
“依我看，用不了半个月，各大国际能源巨头和欧洲高校的合作邀请函就会塞满卢迪的邮箱。”
同在芝加哥大学，约翰逊虽然知道李傲被卢迪特聘过去，参与了能源部项目的算法攻坚，但对于内部的具体细节，他其实并不十分清楚。
毕竟这种联邦层面的核心能源项目，保密条例相当严格。
作为纯粹的数学家，约翰逊很有职业操守，即使李傲是他的学生，却也从来不会主动去打听出格的事情。
“那确实是个难得的好消息。”李傲微笑着点了点头。
事实上，关于项目在国际学术界推进的最新内幕，项目负责人卢迪教授还有阿琼他们，每天都在邮件群组里刷屏分享。
作为算法真正的幕后核心推手，李傲可以说是最先收到风声的那批人。
因此此时听到约翰逊提起，他的神色显得相当从容，倒没有表现出太过激烈的反差。
老教授兴奋了一阵，总算将视线从屏幕上拔了出来，转而问起了正事：
“光顾着和你聊这个了，你这一大早跑过来，是不是找我有事？”
“嗯，我来递交首个正式课题的计划书。”李傲笑了笑，双手将连夜整理打印出来的文件递了过去。
约翰逊早就听李傲提过打算冲击“边界奇异集维数估计问题”的构想。
虽然他手里接过了计划书，但眉头还是不可避免地微微皱了一下。
他打心底里担心这种世纪难题会给这个天才学生带来太大的精神压力。
在他原本的设想里，他是倾向于让李傲重新选个稍温和的方向，或者把主精力放在即将和巴拜教授合作的那个大规模图同构算法课题上。
可约翰逊也清楚，自家这个学生的主意向来正得很。
当初李傲刚确定独立阅读课程计划课题，执意要研究不可压缩流体边界弱解问题的时候，着实也把他惊出了一身冷汗。
当时他总以为等这年轻人意识到边界正则性的超高难度，撞了南墙之后自然会主动更改选题。
可结果呢？
结果不仅狠狠甩了他这个导师一记耳光，李傲甚至直接交出了一篇发在《数学新进展》上的神级论文。
还硬生生靠一己之力，把原本已经一潭死水的国际分析学界给重新盘活了。
一念及此，约翰逊看着眼前的年轻人，原本担忧的心思深处，竟然莫名地再次翻涌起一丝难以遏制的期待。
也许，这个屡屡打破常规的妖孽，这次真的能给沉寂多年的偏微分方程领域，再次带去一场风暴。
“行，东西先放我这，这周之内系里就能把流程全部走完，到时候项目经费会直接打到你的独立账户上。”
约翰逊将计划书收进抽屉，脸上的笑容又舒展开来。
没等李傲开口，他紧接着拉开另一个抽屉，取出一沓厚厚的文件：
“你今天来得也赶巧。给，这是我刚整理好的关于大规模图同构算法的项目核心资料。
“这几天你先带回去翻翻，熟悉一下背景，下周咱们组里会正式召开第一次联合组会。”
李傲伸手接过那叠有些压手的资料。
对于约翰逊口中的这个“大规模图同构算法项目”，他自然不陌生。
这是巴拜教授主导的跨学科大项目，约翰逊教授也参与其中。
核心方向是群作用不变量与稀疏大图样本分析，属于目前理论计算机界最火热的前沿课题。
说起来，他自己对这个方向也眼热得紧，正盘算着借由这次跨界参与，来进一步刷一刷自己的面板属性。
“好的教授，这几天我一定吃透它。”李傲稳稳地把资料收好，点头应了下来。
随后的时间里，约翰逊又主动询问起新独立办公室的修缮和使用情况，顺带着透露了一个校董事会正在讨论的新福利。
为了方便他日常在两个顶尖课题组之间通勤，学校正考虑在戈登综合科学中心也为他单开一间独立办公室，专门作为他往返卢迪课题组时的常驻落脚点。
……
第227章 多找他交流交流（求订阅）
“今天的联合组会新加入一位成员，你们之后可以私下里交流认识，我就不在会上详细介绍了。”
12月19日，周五。
芝加哥大学埃克哈特楼。
讨论室内，巴拜教授微微一笑，在组会正式开始前特意指了指坐在右侧的李傲。
他话音刚落，旁边的计算机科学系博士生马克·彼得森就笑着接过了话茬：
“Leo在你们数学系早就人尽皆知了，哪能不认识。”
听到马克这么说，对面几位计算机科学系的博士生也都善意地笑了起来，跟着附和道：
“可不单单是数学系，连我们的导师平时都总拿Leo来激励我们。”
“确实是这样。”
迎着众人的目光，李傲自然不会干坐着，他主动站起身打了个招呼：“大家好。”
见巴拜教授笑着冲自己压了压手，他这才重新坐下来。
这些天，他大半精力都沉浸在约翰逊教授给他的那份图同构算法资料里。
这项课题的全称是“面向大规模稀疏图的群作用不变量与同构筛选算法研究”。
核心方向涵盖了离散结构理论、算法开发以及大规模样本分析，属于典型的群论算法与理论计算机科学交叉领域。
项目由芝加哥大学的数学系与计算机科学系联合牵头，背后还有谷歌研究部门和桑迪亚国家实验室这两大机构提供合作支持。
目前，谷歌的网页图谱和重复结构识别正面临着一个棘手问题：候选映射的规模会随着网页图的扩大而急剧增长。
其中的核心瓶颈，在于高对称稀疏图的同构候选筛选不够稳定，导致系统为了保证正确性，不得不保留大量的候选映射，直接拉低了计算效率，使其远远落后于数据规模的增长速度。
而巴拜教授这些年的研究核心，就是试图通过群作用不变量来压缩候选同构映射，从而在算法层面上尽量避免高成本的暴力枚举，大幅缩短验证周期。
尽管眼下的大规模图同构算法还处于摸索阶段，但这套方案一出，无疑填补了产业级网页图谱同构筛选领域的空白。
毫不夸张地说，在巴拜教授决心推进这项研究之前，整个产业界的公开资料里，根本找不到任何关于大规模网页图谱同构筛选的成熟路线。
李傲正思索间，台上的巴拜教授已经切入了正题：
“相关资料相信你们都已经看过了，开会前我再针对核心问题梳理一下。
“传统的暴力搜索和单纯的规范标号方法，在面对大规模样本时根本算不动，也无法稳定处理高对称结构。
“我们的群作用不变量方法刚好能弥补这两个缺陷，但现有的谱细化和颜色细化在部分近正则稀疏图上区分力不足，剪枝安全性边界也不够清楚，需要我们重构一套更稳定的候选映射剪枝框架。
“另外，传统的全图搜索，会导致绝大部分算力被白白浪费在可以提前排除的候选区域上，也需要进行优化。”
讲到算法实现的具体环节，巴拜教授看向几位计算机科学系的博士生，特意叮嘱道：
“Leo在局部结构分解和自适应权重算法上很有建树，你们在攻坚样本分析的时候，可以多找他讨论交流。”
“没问题，巴拜教授。”
马克立刻点头应下，随后转头对李傲笑道，“那以后就得多麻烦你了，Leo。”
“客气了，马克。”李傲回以温和的微笑。
他清楚马克的背景，对方是计算机系的高年级博士生，主攻方向就是图算法，这次带队和另外两名同学一起被抽调进组。
这个项目名义上由数学和计算机系两个院系共同主导，但现阶段理论框架主要由巴拜教授和约翰逊教授这边先行推进，计算机系则更多承担算法实现与大规模程序验证。
这倒和之前物理系参加阿贡实验室的二维晶格项目的情况类似，当时卢迪教授也是这样眼巴巴地跑到数学系来挖人。
毕竟，图同构算法本就是离散数学理论与计算机工程的深度结合，单靠任何一个系都容易在进度上卡住。
可既具备极高的数学理论功底、又能精通编程算法的复合型人才，放眼整个芝加哥大学也屈指可数。
整个组会持续了不到一个小时。
在巴拜教授的系统梳理下，课题的整体脉络已然清晰可见。
李傲所在的数学组主要负责整理群作用不变量与稀疏图的样本结构，马克等计算机系的博士生则专注于攻克算法实现和程序验证。
由于巴拜教授此前已经给出了群作用轨道的划分方案，这让计算机组那边的工程压力减轻了不少。
在组会结束前，巴拜教授作了最后的总结发言：
“图同构算法的价值并不是为了替代数学思考，而是要用结构去揭示离散对象背后的确定性规律，让搜索真正从暴力枚举走向智能筛选。
“图谱分析的未来，终究是在数学。我很期待大家能和我一起，完成这项由离散数学主导的图谱分析革新。”
话音刚落，讨论室内便心照不宣地响起了热烈的掌声，每个人的脸上都带着掩饰不住的振奋。
在彻底吃透课题资料后，大家都清楚大规模图同构算法所蕴含的产业价值。
这项研究一旦取得突破，将为后续各种复杂网络的结构分析奠定基石。
从根本上加速产业级图谱分析的发展和计算机视觉等人工智能领域的发展。
“行了，大家去忙吧。”巴拜教授抬手向下压了压，笑着宣布散会。
众人不再耽搁，纷纷收拾好东西返回课题办公室，正式投入到各自的工作中。
……
数学组的主要小组成员包括约翰逊课题组的安珀和李傲，加上巴拜组的两个博士生亚当·克莱因以及托马斯·伯恩斯。
四人拿着文献资料和草稿本围坐在一起，先简单互相认识了一下。
虽然大家都明确了当前的核心问题，也知道必须解决高对称稀疏图在现有框架下无法稳定区分候选映射的难题。
但具体该从哪个角度切入，大家一时间都没什么头绪。
毕竟在目前的学术界，针对大规模网页图谱同构筛选的系统性公开研究并不多，成熟路线更是几乎没有。
能查阅到的参考资料，也仅仅局限于巴拜教授提前收集到的那几篇零散文献。
在没有太多前人经验可供借鉴的情况下，他们必须先摸索出一个明确的方向，才能动手构建新的筛选框架。
否则一旦中间逻辑出错，前期的推导工作就全白费了。
“咱们得尽快把初步框架搭建起来，不然马克那边的算法实现和程序验证都没法开展。”
亚当打破了沉默，转头看向对面的安珀，主动提议道，“安珀，要不你先说说你的想法？数值实验和算法性能评估这一块，你最擅长。”
……
第228章 他是真懂啊？（求订阅）
在图同构算法中，离散结构理论是构建筛选框架的核心基石。
其中最关键的工具之一，便是群作用下的轨道划分与不变量约束。它通过刻画顶点在自同构群作用下的等价类别，为后续剪枝提供可靠依据。
不过，这种方法目前正面临着区分度与计算成本之间的微妙平衡。