只不过，森重文所提出的极小模型纲领，是为了解决3维簇的分类问题。
而陈舟现在所要解决的极小模型纲领，却是从完整的角度去考虑的。
其中的难度，远比3维簇的问题，要大了不知道多少倍。
要知道，代数曲面的粗分类，可是经历了100年左右的时间，才被小平邦彦等人严格证明。
而维数每增加1，代数簇分类问题的难度，都是呈几何倍速增长的。
在1970年时，3维簇的分类，更是被认为基本上是不可想象的。
就算是森重文给出了3维簇的分类，但是更高维的森理论，也由于极小模型纲领的复杂性，很长时间没有突破。
所以，这其中的难度和艰巨，可想而知。
饶是陈舟已经解决了极小模型纲领的第一问题，也不敢打包票，自己就一定能够完整的解决极小模型纲领的问题。
当然，陈舟还是有信心的。
用他自己的话说，那就是，站在巨人的肩膀上，他能够看得足够远。
“有限生成定理的证明，给出了森理论在高维的一个可行性……”
“但是特征p域的代数簇，由于没有奇点消解，仍旧难以处理……”
再次停笔，点着草稿纸的陈舟，微微皱眉。
森理论的目标，是对高维代数簇作出双有理等价下的分类。
它的基本思路，是给定一个簇，然后“希望”通过一系列的“几何手术”，得到一个等价类中的代表元，也就是极小模型。
而这一系列的“几何手术”的核心，就是收缩映射。
一方面，想要实现这一系列操作，那就必须首先保证收缩映射的存在性。
关于这个方面的定理的证明，陈舟已经给出，并不是什么问题。
但是到这里，陈舟关于森理论的内容，其实又回到了极小模型纲领本身。
因为，另一方面，如果收缩映射造成过于奇异的奇点。
就得通过一个叫做flip的操作，来变换它。
然后，就是flip的存在性和有限性问题了。
存在性是第一问题，有限性是第二问题。
所以，陈舟又回到了极小模型纲领的问题本身。
“从大师兄那得到的灵感，应该没多大问题，只不过，这条路上，阻碍有点超乎意料的多……”
“算了，还是再理一理思路吧，先把其它事情安排好…
…。。