对的时机。

    ” 从心理咨询室出来后，陈越站在走廊的尽头，目光落在栅栏后那些光影之间，久久没有移开。

     “也许，是她的名字刻得太深了。

    ”他低声说着，然后转身走向另一个方向。

    他的脚步平稳有力，与大一时那个在未名湖徘徊的少年已经完全不同。

     大二下学期，他选了一门研究生课程——凸优化。

    课程内容复杂而抽象，涉及大量理论推导和数学模型，很多本科生都望而却步。

    但对陈越而言，这正是他需要的。

    他希望通过学习让自己忙到没有时间去回忆，甚至没有时间质疑自己。

     课程开始后，他发现自己被凸优化的数学逻辑深深吸引。

    课程讲授的不仅是数学的美丽与严谨，更是如何将这些理论应用于现实问题。

    他构建了一个又一个模型，用编程模拟优化计算，试图通过数学找到“最优解”。

     直到一次作业让陈越经历了深刻的挫折，也在某种意义上彻底改变了他的想法。

     在那次作业里，他构建的数学模型理论上应该能得到一个精确的最优解，但当他运行模型时，电脑的cpu被急速消耗，处理速度越来越慢。

    即使经过长时间的计算，他的程序依然只能逼近一个近似值，而这个近似值与理论的最优解依然存在不可忽视的误差。

     看着程序运行的结果，他感到又恼火又困惑。

    这种差距让人懊恼，但从数学理论的角度来说，最优解是一定存在且能够被证明的。

     陈越带着作业结果去办公室找教授，试图寻求解决方案：“老师，有没有办法让计算更接近最优解？我试过加长运行时间，但即使运行一整晚，结果也还是不能完全达到理论值。

    ” 教授看着他的模型，微笑着点了点头，说：“你的建模没问题，但你卡在了实际计算资源的限制上。

    在理论中，我们追求的是最优解，但在现实里，计算资源和时间永远都是有限的。

    我们无法永远逼近完美，往往需要在精确度和资源之间找到一个平衡。

    ” “那最终的解不就不够‘最优’了吗？”陈越皱着眉问道，语气中带着一丝不甘。

     “没错，”教授回答道，“但在真实的世界里，我们更在意的是‘可接受的最优解’。

    从95%到100%，可能需要十倍甚至百倍的资源，而这并不一定值得。

    你要学会接受限制，找到那个足够好的答案，而不是苛求完美。

    ” 陈越盯着教授，又低头看自己的程序结果。

    那一刻，他像是突然意识到了什么。

    或许，运筹学的方法和哲学正好诠释了他的人生逻辑——并不是每件事都需要一个绝对的答案，有时候，找到一个“足够好”的解法，比执着追求完美更重要。

     大三时，他进入新能源调度研究实验室，研究如何通过运筹学优化电网的能源分配。

    与此同时，他继续在对冲基金的实习中将运筹学的理论应用于金融交易策略。

    科研与实际应用的结合让他第一次感受到，自己的数学能力可以直接与现实世界对话，而他也找到了前所未有的满足感。

     大三结束时，陈越正式确定运筹学作为博士申请方向。

    在个人陈述中，他写道：“运筹学教会我，接受限制，找到可接受的最优解，是一种面对复杂现实的智慧。

    它不仅解决数学问题，也回答了人生的难题。

    ” 这一决定并没有回答他与李旻间的所有问题，却让他更有勇气面对未解的难题。

    他不再执着于消除所有的不确定，也不再执着于心中的“最优解”。

    对他来说，找到一个足够好的答案，继续前行，已经足够了。