漂亮的研究生小姐姐转过头，满眼不可思议的对江焕开口问道：“你是江焕？”
江焕点点头，他就是江焕啊！
高度集中的学习最讨厌的就是别人的窃窃私语，本来教室就大，老教授的声音传到后面都比较困难，再有小声窃窃私语真的很让人讨厌，前排的学霸对发着花痴的研究生小姐姐训斥着：“小点声，上课呢！”
“哎呀！哎呀~”
遇到自己喜欢的男孩子，女生真的会矜持很多，漂亮的研究生小姐姐真的害怕自己给江焕留下自己是学渣的第一印象，急忙地偷乐着转过身抓紧装模作样的听课，偷偷的掏出了手机，打开了前置摄影头，开始偷拍这认真听课的江焕。
【我喜欢燕大，在这里，总是能奇遇般的遇到大神，好幸福，这是他借我的笔，我觉得我好肤浅啊，他，他真人真的好帅啊，嘻嘻，借我笔，我不打算换他了！】
漂亮的研究生小姐姐已经好几年没有发说说和朋友圈动态了，但是今天她实在忍不住炫耀自己欢喜的冲动，说说、朋友圈、围脖都发了。
......
与此同时，老教授继续讲着课，课堂里，最后一排的学生总是最让老师注意的，所以江焕一进来，老教授就发现了他，毕竟各自个子高高的江焕还是很显眼的，老教授倒是没有什么变化，继续兴奋着讲解着江焕的论文：
“np完全问题的证明并不是一件简单的事情，说实话，现在全世界的学者都在试图推翻江焕的求证，要世界确认江焕证明的正确性，这是一个漫长的过程，可能需要十几年，甚至几十年，世界数学界才能大声的宣布，江焕证明了世界七大数学难题之首的np完全问题！
这也是江焕刚开始在国内进行论文宣讲的时候，很多人在网上诋毁、批评他的原因，证明一个难题，并不是简单的几篇论文，这是一个复杂的过程。
但是，江焕的伟大之处，他不仅仅抛出了一篇“np完全问题”的证明，在这个证明之前，他做了很多的数学、计算机相关的知识铺垫，大胆的他在构建一种新的数学逻辑，而不是单单的一个“np完成问题”的证明！这是伟大的！
现在，包括我在内，世界上没有一个数学家可以拍着胸脯说，江焕证明的np完全问题的证明就是正确的。
但是现在为什么全世界这么推崇江焕？并不是因为他证明了“np完全问题”，而是因为他的整个证明的过程，开创了一种新的科学思维逻辑！相比这种新的思维逻辑，他的np完全问题的证明到底正确与否，一点都不重要！
看着这里：
设g=（v，e）是n阶简单无向图，n≥3，g中任意两个顶点的距离不大于2，则存在n的多项式时间算法，可在该算法下，解决g的图着色问题，即确定g的顶点色数。
证明思路与算法：易知g是k-部图（不一定、也无须是完全k-部图）。
算法：设v是g中度最大的顶点，显然v的邻点应该与v着色不同。在距离v为2的
顶点中，依次选取g中度最大且互不相邻的顶点，得到包含v的一个极大独立集v1，
设v=v1uv2，v1nv2=?，g去掉v1中所有顶点（及其关联边）得到图
g2=(v2，e2)。则可以证明g2的顶点色数比g的顶点色数小1；且g2去掉度
小于2的顶点（若这样的顶点存在）后，任意两个顶点的距离也是不大于2的。
由递归关系可知g的顶点色数可以在n的多项式时间内确定。
这种证明在神经学上，是有很重要的应用的：人脑由百亿条神经组成—每条神经平均连结到其它几千条神经。通过这种连结方式，神经可以收发不同数量的能量。神经的一个非常重要的功能是它们对能量的接受并不是立即作出响应，而是将它们累加起来，当这个累加的总和达到某个临界阈值时，它们将它们自己的那部分能量发送给其它的神经。大脑通过调节这些连结的数目和强度进行学习。尽管这是个生物行为的简化描述。但同样可以充分有力地被看作是神经网络的模型。
我们根据这个算法，可以进行一个很大胆的猜测，人工智能是能超越人脑！”
“哇~”
老教授说完，整个教室一片惊讶的表情，当然也包括江焕，灵感是在一起瞬间爆发的。
是啊，数据计算，我，我完全可以，用一种新的方法排列cpu啊！要知道，现在光华数据研究院已经研制了出了具有自主知识产权的服务器，但是核心的中央处理器的科研攻关还是很有限的。
讲台上，老教授一笑，晃了晃手中厚厚的《数学年刊》，盯着教室最后一排，对着江焕开口道：“你真的是一个天才！”
教室里开始有人发现了老教授的目光有点异样，开始转头向后看，但是老教授在同学们要转过头之前，开口吸引回了同学们的注意力：“好了！我们就希望，这个少年能努力点，没事多刷几篇论文吧。
好好学，这种数学逻辑是惊人的，要是谁再说数学没用，你们就可以反驳了，燕水贸财基金和光华数据集团都是这种数学逻辑的成功应用。
不知道你们听说没有，水木大学五道口正在用江焕的数学逻辑结合区块链技术进行一种新的会计记账方式，它们五道口一旦成功了，它们将颠覆整个会计学，所以，各位加油啊，我们可不能就这样让水木大学超越！”
老教授教了一辈子的课，做了一辈子的学术研究