“我自己有一些方向，不过我现在更想听听你有什么意见。”
老彭认真地看着许青山。
虽然眼前的这个年轻人真的很年轻，在年龄上都可以当老彭的孙子，但老彭还是有一种打心底的感觉，遇到了知音。
虽然在有前人进行了完整研究的前提下，想要读懂自己的研究理论并不算太难，老彭可能随便取另一个比较优质的博士生都能做到这一个程度。
但许青山才19岁啊。
他还有自己专精的研究领域。
他对于金融数学的敏锐程度，基本上让老彭感觉到了来自精神层面的愉悦。
他现在很急。
急着想看看许青山能够提出什么意见，从而找到和许青山共鸣的点，狠狠地用自己的大学识塞满这个小漏洞。
许青山见到彭院士这个态度，咧嘴一笑。
“我觉得主要在三个方向，第一是开发高效数值算法，可以从并行计算、深度学习加速等方面来寻求求解速度的提升；第二是结合机器学习优化参数估计，降低模型敏感性；第三则是可以尝试一下BSDE与强化学习的融合，增强动态决策能力。”
“其实也就是在您的金融数学理论基础里，全面地加入机器学习的算法优化优势，这样更容易让它投入到实际应用中去。”
许青山提出来的解决办法很简单。
搞合作！
至于找谁合作？
那最佳人选不是明摆着在他面前吗？
老彭思索了一下，点了点头。
许青山提出来的三点，其实也是他考虑到的其中一部分，作为一个顶级院士，他自然比许青山更了解自己的研究，考虑的范围也比许青山的更加全面，只是
“但我其实还没怎么接触过机器学习方面的，虽然我知道概率论和控制论在机器学习领域的应用范围很深很广，也不知道我这老东西还能不能快速学进去。”
老彭笑着说道。
虽然概率统计学者很容易就能跨界转型到信息科学领域，甚至机器学习专家一大堆都是数学本科的反水仔。
但是到了老彭这个年纪了，他觉得自己这不一定能够跟上年轻人的节奏。
“有我啊！”
许青山稍微有点急了，连忙说道。
“彭老，我实验室就有信科实验室，我还有多个合作项目组，就在京大信科中心，机器学习领域的成果不少呢，您看.”
许青
…。。