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这是她一贯的看法。
颜寒总是吐槽物理学发展得太过艰深，低垂的果实几乎被摘尽了。
本科生只能学到20世纪三四十年代的成果，研究生对近代的数学计算都会感到吃力。
用她的话说，如果一门课的课本里出现了理论提出者的彩色照片，那同学们的平均绩点就会大幅下滑。
但计算科学不一样，一切都是新的，向每一个领域迸发都有收获的可能。
“CatStimization（猫群算法）是二○○六年几个台湾人提出的，模拟了猫的行为。”
颜寒从**爬下来，抱着平板电脑和我解释。
我注意到她的屏幕背景、图标都是小猫。
上一周还不是这样。
“野生状态下，每种猫科动物都是捕猎能手。
不过，狩猎技能是需要习得的。
家猫不太需要天天捕食，基因留给它们的是警觉的天性。
平常看起来懒懒散散，但你仔细观察就能发现，它们的眼睛时刻在观察四周。
这就是猫的Seeking（探寻）模式。
而进入另一种叫Trag（追踪）的模式后，它们便会全速出击，一击致命。”
我以为她会给我读论文，没想到颜寒一张一张展示给我看的都是可爱的猫猫图。
“他们就是模仿猫的行为模式设计了这套算法。
每次迭代时，我们就把猫群按比例分成Seeking和Trag两个模式。
前者需要的计算资源少，占大多数，后者占少数。
这样就可以同时进行全局和局部的搜索，用最少的资源得出最优解。”
“那和其他仿生算法比……？”
“表现抢眼。”
颜寒终于调出了论文。
我看了看Rosenbrock香蕉函数测试结果，猫群算法确实在寻找最优解方面非常出色。
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