谷歌 DeepMind 联合纽约大学、斯坦福大学、布朗大学等机构的研究人员，基于机器学习框架以及高精度的高斯-牛顿优化器，在 3 个不同的流体方程中 首次系统地发现了新的不稳定奇点，并揭示出一条简洁的经验渐近公式，将爆破速率与不稳定阶数联系起来。 早在今年 5 月底，数学家 Javier Gómez Serrano 就在一次采访中透露，正在与谷歌 DeepMind 联手，「试图尽快破解人类已知最棘手的谜题之一——纳维- 斯托克斯方程（Navier-Stokes equations）」。该方程是克雷数学研究所设立的 7 项千禧年大奖（Millennium Prize Problems）难题之一，解题者可获得 100 万美元奖金。 据介绍，Javier Gómez Serrano 等人发起的这项名为「纳维-斯托克斯行动」的计划已持续 3 年，由 20 人团队执行，始终保持高度保密。不过谷歌 DeepMind 负责人 Demis Hassabis 今年 1 月接受采访时也曾透露，其「即将解决一项千禧年大奖难题」，但未具体说明是哪一项，「明年或一年半内就能 见分晓」。 现在，这项神秘行动似乎已经逐渐揭开面纱。 谷歌 ...