第171节（1 / 2）
他一下子就能看出，王浩得出的分析结论，对于cp破坏实验研究，是有多么大的‘破坏力’。
那才是真的破坏。
如果王浩的结论是正确的，国际上的几个cp实验研究组，过去几年的努力都会付之东流，他们要么就是找新的方向，要么就干脆原地解散。
这种砸场子式的成果，肯定不会受到欢迎。
邱成文就干脆过来一趟，一则是帮忙做个声援，另一方面，也因为对于王浩的研究感兴趣。
考切尔－比尔卡尔，是一名伊－朗数学家，也被邀请在数学科学中心工作，就和邱成文一起过来了。
审核团队就有了两个菲尔兹得主，再包括‘cp三巨头’团队以及其他被邀请的评审，阵容就非常的华丽了。
看到所有评审阵容，就感觉评审变成了学术盛会一样。
王浩早上过来的时候，也被华丽的阵容吓了一跳，不过他和数学科学中心的人见过面，其他不认识的，也见面握个手熟悉一下，认识一些数学界的人士也不错。
做报告的时间定在了九点钟。
王浩在接待室里，和邱成文坐在一起。
邱成文关心了一下报告，问他是否有信心，还说起了报告的影响，不由笑道，“你这就是过来拆台的啊？而且是把别人的实验都砸了。”
“我也不想，但结论就是这样。”王浩苦笑的说道，“我不可能因为结论对其他人有影响，就不发表吧？”
邱成文摇了摇头，道，“张益方院士，人还是不错的，但肯定会有很多人对你不满，你做报告要注意一些，到时候，肯定有人挑你的问题。”
“那两个cp破坏实验团队的人，绝不会让报告轻易通过的。”
王浩听着点点头。
接下来两人没有说起报告的问题。
邱成文问起了角谷猜想证明使用的数学方法，他和栾海平关心的内容一样，都说起了每年一次的数学会会议，还说起了陈省身数学奖。
邱成文道，“我对这个奖项不太了解，但肯定有人是要闹一下的。”
他说着叹息的摇头，“国内的情况就是这样。总是有一些跳梁小丑，想拿个国内的奖项冲成就。”
邱成文了解的更详细一些，他说起了陈省身数学奖的重要性。
“数学评院士还是比较难的，首先，要拿几个奖项，没有奖项肯定不能服众，但是国际奖项，一般很难，国内容易很多。拿了这个奖，一般就有资格参加院士增选。”
“所以，这个奖争的很激烈，但最终一切还是要成果说话。”
邱成文道，“如果成果级别差不多，很相似，跳的欢就有点用，如果成果差距太大，就没用了。你也不用担心，就算今年评不上，后年也肯定是你的。”
“他们能拿出的理由，最多就是你的一些成果，时间太短，还没有纳入进去，到了下一届，这个说法就不成立了。”
邱成文说话一点都不客气，也让王浩对陈省身数学奖的重要性，有了更深刻的了解。
国内中青年学者最重要的奖项，当然会有很多人想要争夺，而它的意义也是很大，即便放在国际上只是个小奖，国内来说也是非常重要的。
不过王浩也不是很在意，主要他感觉奖金实在太少了，获奖就只是个名头而已。
他还这么年轻，完全不着急、也不太可能去评选院士。
另外，相比国际上的奖项来说，国内的陈省身数学奖影响力很小。
菲尔兹、沃尔夫，都是很不错的奖项，邵逸夫数学奖也不错，后者的影响力很小，但重要的是奖金多。
一百二十万美元啊！
……
八点五十五。
王浩站在了报告厅的讲台上，讲台下方围了四十多个人，每一个单独拿出来。都可以说有些名气和影响力。
其中有好几个院士、国外院士，两个菲尔兹得主，一个沃尔夫得主，以及好多顶尖的数学、物理学者。
王浩朝着台下点了下头，带着微笑开口道，“那么，我就开始了。”
“我的报告主要分为两部分，上午是讲解前面的数据分析部分，下午是后面的数学分析部分。”
“在数据分析部分中，我随机截取了谱仪探测实验的正－负超子衰变信号的三个部分数据做验证，得出的结果是一致的。”
“相信你们用其他部分数据，做过验证了，对吧？”
他说着看向了张益方。
张益方点头站起来，对其他人道，“我们根据王浩教授提供的程序，截取其他部分的数据进行了验证，得出了同样的结论。”
“谢谢。”
王浩对张益方表示了感谢，随后道，“那么我主要说一下分析方法。”
他开始讲解起来。
在最开始的数据分析中，他用了十几种分析方法，其中大部分都是常规的方法，就只是一带而过不用多讲。
有难点的还是两种方法，一种是对于衰变信号中，单独数据的归总；另一种是对于衰变信号数值的判定。
归总和判定，也就是整体分析和个体分析的区别。
前者还好一些。
整体的分析只是方法复杂一些不好理解，讲解以后大家都理解了，也就没有什么问题了。
后者就不同了。
王浩使用了自创的个体数据分析方法，然后进行数值转换，得出了个体对应的数据。
这个转换大部分人都不太理解，他们不明白为什么要这样转换，以及转换后会不会对原始数据的分析造成影响。
当讲完了方法以后，格斯纳－雷尼尔当即开口问道，“王浩博士，你的这个转换方法，我认为是有问题的，在进行转换以后，数值和原始数据区别很大，肯定会影响到最后的分析结果。”
“你能解释一下，为什么要进行这种转换吗？”
王浩点头道，“这是为了之后的数学分析。事实上，我所做的一切分析，都是为了后面的数学分析。”
他侧身对着台下，说道，“这一切的分析都是为了寻找数据趋向性，来为数学分析做基础。”
“刚才的方法也是一样的，目的同样是做进一步的分析。”
格斯纳－雷尼尔马上道，“那么你怎么证明，这个数值转化的分析对于最后的结果不会造成影响？”
他说着站起来，对其他人解释道，“我也承认王浩博士的分析方法非常精湛，甚至可以说是我想不到的。”
“大家都能发现，其中的转换方法非常的复杂，想理解都不容易，最后的结果也许就会对于后续的分析造成影响。”
“即便是整个转化过程没有问题，但最大的问题就是，最后得出的数据和原始数据差异很大，甚至可以说没什么关联。”
“至少，我们很难从分析前的数据以及分析后的数据对比中看出关联。”
格斯纳－雷尼尔说的话还是有道理的。
他们确实没有在分析方法上找到问题，有些人也完全理解了分析过程，但前后两组数据有如此大的差异，怎么证明对于最后的分析结果没有影响呢？
当然了。
很多数据分析的结论和初始数据都存在差异，表面上当然看不出相似之处。
这也是很正常的。
大多数人更关心分析结论是否有意义，而不是去追究原始数据和分析后数据的差异。
数据