第401章 人才汇聚，共铸辉煌（2/5）

陈景睿不假思索地回答：“数学在大数据与人工智能中起着根本性的支撑作用。以机器学习算法为例，线性代数为数据的矩阵运算提供了基础工具，使得数据的处理与转换高效而准确。概率论与数理统计则是构建模型、评估模型性能以及理解数据不确定性的核心。例如在深度学习中，神经网络的训练过程本质上是一个基于梯度下降等数学优化算法的迭代过程，通过复杂的数学计算不断调整网络参数，以实现对数据的精准拟合与分类。没有深厚的数学根基，人工智能就如同失去航向的船只，在数据的海洋中盲目漂泊。”

李华心中暗自赞许，继续追问：“如果在一个跨学科的项目中，数学模型与实际应用场景出现了冲突，您会如何应对？”

陈景睿沉思片刻后说道：“首先，我会深入检查数学模型的假设与前提条件，看是否与实际场景存在偏差。因为很多时候，模型是基于理想情况构建的，而实际应用往往更为复杂。其次，我会与其他领域的专家紧密合作，比如物理学家或工程师，从他们的专业视角去理解实际场景中的限制与特殊情况。然后，根据这些反馈对数学模型进行修正与优化，可能会引入一些新的变量或约束条件，甚至重新构建模型的部分结构，以确保模型能够准确地反映现实并有效地解决问题。这需要极大的耐心与良好的团队协作精神，但也正是跨学科研究的魅力与挑战所在。”

随着数学家的面试结束，物理学家林宇轩踏入了面试间。他气质沉稳，带着一种对宇宙真理不懈追求的独特气场。

李华调整了一下坐姿，问道：“林先生，您在物理学的众多研究方向里，重点关注哪些方面呢？”

林宇轩目光深邃，缓缓说道：“我主要投身于量子物理与天体物理学的研究前沿。在量子物理领域，我对量子纠缠现象进行了深入的实验探究，试图揭示其背后隐藏的更深层次的物理机制，以及如何将其应用于量子通信与量子计算等新兴技术领域。在天体物理学方面，我对黑洞的形成与演化机制着迷，通过观测数据与理论模型相结合，研究黑洞周围的时空扭曲现象以及其对星系演化的影响，这有助于我们理解宇宙的宏观结构与演化历程。”

李华接着提问：“在当前能源危机的背景下，您认为物理学在新能源开发方面能有哪些创新性的突破？”