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八十年以前，已知的乘法运算方式只有一种，就是在课本上所学到的常规竖式计算方法。
当进行位数少的数字相乘时，竖式计算方法是非常快捷、方便的，但若是计算数百万位数或数十亿位数的乘数之间的相乘时，竖式计算方法就显得无能为力了，例如，计算圆周率或者寻找更大的质数。
后来出现了‘Karatsuba算法’，将数字的乘数分解成更小的部分，并重新组合这些部分，这种方式可以用少量的加法和减法来代替大量的乘法。
这一算法完成计算，只需要需‘2的n次方’次个位数的相乘，而不是之前的‘n的平方’次。
后来又有两位科学家一起，利用‘引入快速傅立叶变换’的方式，来对大数相乘算法进行改进，只需要‘n×logn×log（logn）’次个位数的相乘，就可以完成大数相乘计算，其中logn是n的对数。
这一改进是跨越式的创新，后续大数相乘算法的持续改善，都是以这种方法为基础进行。
王浩的研究成果也同样是以‘引入快速傅立叶变换’的方式进行，才会用‘是改善、也是创新’来形容自己的成果，他的讲解也是从‘傅立叶变换算法’开始的。
以‘傅里叶变换算法’展开，辅助其他的计算手段，构建出一个包含‘结果’数字区域。
这就是创新的地方。
他的研究并不是正常进行一步步的计算，而是划定了‘可能成为结果的数值集合’，比如，25*25，就可以简单划定结果在400到900的区间，通过一些必要的筛选，比如‘尾数是5’，把集合里面的数字一个个划去，直到最后只剩下一个数字，就确定为最终结果。
当然，超大数相乘要复杂的多，引入‘快速傅里叶变换’并辅助其他计算方法，划定的范围会更加精准。
如果是计算‘25乘25’，可以直接圈定范围就是在‘725、625、525’三个数字之间，而后可以迅速排除725和525，最终得到结果625。
“在对比每一个位数的数字后，就可以把范围继续缩小……”
“每一个进位数相乘的结果，都可以帮助继续排除范围内的数字，越是高位数，排除的范围就越大，我们可以看到，当接近最高位数时……”
“涉及到更精准的筛选，就需要用到……”
随着讲解慢慢的展开，台下众人都变得非常认真，同时也非常的感兴趣，因为他们听到的是一个非常新颖的计算方式。
在此之前，所有的乘法计算方式，都是按部就班、一步步的进行计算，而不是圈定一个集合去做筛选，新的方式更像是‘人脑思维’、‘模糊数学’的手法。
类似于‘人脑’、‘模糊数学’只是最开始圈定范围的部分，后来的一步步筛选，则都是详细的计算。
第一排的评委席上，一头白发的约瑟夫-斯发基斯小声对沃尔夫冈-基利安说道，“我看了他的论文，知道这种方法，只不过不清楚是否准确，也不清楚计算次数是否和论文上说的一样少。”
“现在，我确定了。”
约瑟夫-斯发基斯说着有些得意，“是我坚持留下了这篇论文。”
沃尔夫冈-基利安笑道，“确实很有意思，方法很新奇，逻辑非常严谨，应该是没有问题的。这会是乘法的一次创新，非常有意义的创新。”
台上。
王浩讲解的非常细致，又用了半个多小时，才把所有的‘筛选步骤’一一讲解完毕。
随后，他双手撑着讲桌，面带微笑的总结道，“通过这一套筛选流程，最终只会得到一个数字。那就是最终结果。”
“按照这个方法，当计算超大位数乘法时候，需要的计算次数，少于‘三分之n×logn’次计算，应该已经是目前已知最快的方法之一了。”
台下安静了一下。
随后，稀稀拉拉的掌声响起，接近着掌声越来越大，快速充斥了整个报告厅，并持续了很长时间。
第二排中间，有个人没有鼓掌。
是戈尔利克斯。
昨天戈尔利克斯的报告被王浩证实是错误的，他回去以后审视了整个过程，就像是王浩当场指出的那样，确实是存在错误的。
但是，戈尔利克... -->>
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