既然不能用傳統的平函數去擬合，那就必須找出新的數學方法。

“不需要預設任何理模型，不需要擬合任何背景曲線。我要讓數據自己暴出它部的全局關聯！”

徐辰的腦海中，LV.3的數學思維如同全功率運轉的超級計算機，瘋狂檢索着武庫。

代數幾何？不行，太依賴局部結構。

拓撲數據分析？計算量太大，幾十PB的數據會把的網格首接跑崩。

突然，一把非常冷門、但在金融量化領域大放異彩的“妖刀”，跳了他的腦海。

“隨機矩陣理論（RMT）！”

徐辰的眼睛猛地一亮，但接着，他的眉頭又深深地皺了起來。

“不……不行。傳統的RMT有致命的缺陷。”

說起來很諷刺，隨機矩陣理論最早其實是理學泰斗尤金·維格納在1950年代，為了研究複雜重原子核的能級分佈而發明的純理數學工。結果後來，這套理論被華爾街那幫搞量化易的寬客們學了去，在金融界發揚大。

在金融界，量化分析師用RMT理海量票數據。如果漲跌完全是隨機的市場噪聲，那麼它們構的協方差矩陣的特徵值，必然會完地服從一個優的數學分佈——“馬琴科-斯圖爾分佈”。在坐標圖上，這個分佈看起來就像是一個死寂的、完的半圓形。只要有某隻票存在秘的關聯，它的特徵值就會遊離出半圓，發生“BBP相變”。

“但華爾街的票噪聲是相對平坦的白噪音，而LHC的本底噪聲，是複雜的‘有噪音’！”

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