有问号不清，根本受不了。

因此，常浩南重新把视线投向了电脑屏幕上面，自己整理好的证明过程。

实际上，流形学习哪怕在1999年这会，也不是个新名词。

早在几年前，图像识别和语音识别领域，就已经有提出了这个概念，并提出了一个假设，即“高维数据可以被通过其内在的低维流形结构被处理”。

尽管这一假设始终没有被证明，但却并不影响研究员暂且假定它是成立的，然后开始应用。

只不过这个年的计算机能实在比较抱歉，因此到现在为止，还没应用出个一二三来。

而常浩南的这个证明本身，对于工程界来说，大概只能起到一个稳定心的效果。

心态大概相当于用了这么多年的经验公式，最后果然是对的。

连惊喜都未必能算上。

但对于理论数学界来说，应该还是有些价值的。

尽管他并没有直接证明上面的那个假设，但至少已经证明了低维流形结构的普适存在。

相当于往这个方向迈出了一大步。

另外，这个证明对于类研究多维空间，比如庞加莱猜想之类的课题也可能产生一些启发。

但系统判断项目完成的标准，是这个项目对现实世界产生影响力。

一个纯理论的证明过程要怎么产生影响力？

似乎最好的办法就是发表出去……

而且是找个理论数学的期刊发表。