而更多的人，則是處於一種看好戲的態度。
謝知並未受到影響，只對師兄點了點頭，就開始了他的“表演”——
“為了證明P＝NP，我創造了一種全新的演算法——「全息對映歸約演算法」，Holographic pping Reduction Algorith簡稱HA。”
坐在師兄旁邊的一位頭髮花白的老者，名叫德米特里·彼得洛維奇，是計算機領域的超級大佬。
他若有所思的摸出筆記本和筆，攤開放在腿上，伴隨著謝知對新演算法的講述，在紙上寫寫畫畫。
“……NP問題的本質是「高維離散約束的低維投影模糊性」——所有NP完全問題的難解性，其本質是高維空間中存在唯一的約束滿足超曲面，但低維計算視角下無法直接捕捉其拓撲結構。”
“我創造的HA透過「全息對映」將NP問題的約束條件轉化為高維幾何物件，再利用「對偶歸約」消除模糊性，最終在多項式時間內找到最優解，從而證明P=NP。”
“以下是演算法步驟——”
PPT一頁一頁的翻過去，謝知的講述也逐漸步入正題。
臺下聽眾的表情，以肉眼可見的速度變得認真起來，年紀大的全神貫注，年紀小的抓耳撓腮，年紀不大不小的表情凝重無比。
“第一步，約束全息化——”
“設SAT問題的邏輯表示式為 F = C ∧ C ∧... ∧ C ，將每個變數 x 對映為高維空間中的「量子位元向量」 |x = (a, b) ……”
“所有子句的約束超平面交集，即為唯一的「解超曲面」 S ， S 上的點對應SAT問題的所有可行解……”
“第二步，對偶空間歸約——”
“構建「對偶空間」，將高維問題態向量 |F 對映為對偶空間中的「拓撲對偶體」 D(F)……”
“透過「拉普拉斯矩陣對角化」計算對偶體 D(F) 的最小特徵值 λ ，對應的特徵向量 v 即為約束協調向量——該向量的非零分量對應原問題中關鍵約束，零分量對應冗餘約束，可直接剔除冗餘子句，將原問題簡化為 F“ = ∧{C | v ≠ 0} ，簡化後子句數 ≤ √n ，實現多項式級降維……”
“第三步，解空間定位——”
“對簡化後的問題 F” ，利用「全息投影運算元」 P 將對偶空間的特徵向量 v 映射回原高維空間，得到解向量雛形……”
“透過「梯度流疊代」找到解超曲面 S 上的最優投影點，利用共軛梯度法疊代最小化 E ，每次疊代修正量子位元向量的振幅，直至 E ＜ ε……”
聽到這裡，彼得洛維奇默默放下了筆，轉頭掏出了手機。
以老年人最快的手速，給自己的朋友們瘋狂發去訊息。
“波士頓大學一號報告廳，速來！”
“快點！什麼，在聚會？沒事，把你們的朋友也叫上！”
“我有預感，NP完全問題要在今天被成功證明，計算機領域要爆炸了！”
“這個十一歲的男孩，他會是本世紀最耀眼奪目的超新星！”
不止是他，其他大佬也在一聲不吭的聯絡外界。
一位坐在第二排的金融學大佬，本來無精打采的坐著，可他眼神好，無意中看到了彼得洛維奇的手機介面，“……”
他立刻坐不住了，掏出手機發送出一條條指令，例如緊急推進金融加密體系升級之類的。
……
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