……
“呼——”
徐辰长长地吐出一口浊气，强行压下沸腾的血液。
理智告诉他，这目前仅仅只是一个天马行空的数学猜想。
物理学不是写科幻，宇宙也不会因为你的数学模型很优美，就乖乖按照你的剧本运转。在没有拿到确凿的数据证据之前，这一切都只是空中楼阁。
现在的问题是：怎么证明？
既然不能用传统的平滑函数去拟合，那就必须找出新的数学方法。
“不需要预设任何物理模型，不需要拟合任何背景曲线。我要让数据自己暴露出它内部的全局关联性！”
徐辰的脑海中，LV.3的数学思维如同全功率运转的超级计算机，疯狂检索着武器库。
代数几何？不行，太依赖局部结构。
拓扑数据分析？计算量太大，几十PB的数据会把CERN的网格直接跑崩。
突然，一把非常冷门、但在金融量化领域大放异彩的“妖刀”，跳入了他的脑海。
“随机矩阵理论（RMT）！”
徐辰的眼睛猛地一亮，但紧接着，他的眉头又深深地皱了起来。
“不……不行。传统的RMT有致命的缺陷。”
说起来很讽刺，随机矩阵理论最早其实是物理学泰斗尤金·维格纳在1950年代，为了研究复杂重原子核的能级分布而发明的纯物理数学工具。结果后来，这套理论被华尔街那帮搞量化交易的宽客们学了去，在金融界发扬光大。
在金融界，量化分析师用RMT处理海量股票数据。如果涨跌完全是随机的市场噪声，那么它们构成的协方差矩阵的特征值，必然会完美地服从一个优美的数学分布——“马琴科-巴斯图尔分布”。在坐标图上，这个分布看起来就像是一个死寂的、完美的半圆形。只要有某只股票存在隐秘的关联，它的特征值就会游离出半圆，发生“BBP相变”。
“但华尔街的股票噪声是相对平坦的白噪音，而LHC的本底噪声，是复杂的‘有色噪音’！”
质子对撞中充满了已知的量子色动力学（QCD）喷注和动量守恒效应。如果直接把LHC的几十PB数据扔进传统的随机矩阵里，那些已知的标准模型物理反应，会瞬间制造出成千上万个虚假的“BBP相变”，把真正的新粒