王宇将所遇到的问题，向极端化进行分析，使因果关系变得更加明显，从而达到迅速解决问题的目的。
极端化应用在求极值、取值范围、解析几何上面，很多计算步骤繁琐、计算量大问题，一但采用极端化分析，对于具有一般性数学问题，在解题过程中，可以将问题特殊化。
利用问题在某个特殊情况下不适用，则它在一般情况下也不适用这一原理，达到去伪存真的目的。
虽然听着有些拗口，但对于解决数学题时确实非常好用。
王宇也恍然间明悟，原来在数学的解题过程中，还有这么多的捷径可以走。
有些时候，不用按部就班，可以简化许多步骤而不影响结果；
一节叉班的专业课，王宇像往常一样，总会坐在前排靠边角落位置。
这位置有一特点他非常喜欢，那就是可以听得清晰又不那么的热眼，偶尔还能开开小差...
讲台前的董教授五十多岁的年纪，体态微胖，头发被打理的条理分明，没错，这位就是迎新时演讲的那个风趣胖老头。
董教授能在如此年纪就以教授身份在国内顶级学府任教，足以说明其在计算机领域的地位是何等显耀。
妥妥大佬级存在，手下带了三位博士，以及五名硕士！
人总是这样，在平时不涉及自身专业的情况下，总是一副平易近人憨态可掬做派，甚至还可以开开小玩笑也无伤大雅。
但涉及到自身专业领域之时，就算面对最亲近之人，也会拿出锱铢必较般认真，更有甚时还会争得面红耳赤，讲课时就更不用说了，严肃认真、不苟言笑！
董师在给叉班上的专业课，从来不用手下博士生代嘴，亲力亲为的做派，足以说明教授对这批学子的殷殷期待！
手里握着投影仪遥控，声情并茂的讲述着机器学习与线性代数之间的关系！
“机器学习数学知识积累时需要线性代数解析?何与微积分，解析?何的基本思想是?代数的?法来研究?何，把空间的?何结构系统地代数化，数量化
向量的定义：?个有长度和?向的?量，和标量(scalar)相对应
向量的??（有向线段的长度）称为向量的模$|vec{a}|$，长度为1的向量称为单位向量
向量的平?(共线)，共?和垂首。
向量共线平?的充分必要条件是什么？这位同学你来说说？”
董教授斗然话锋一转，不带任何表情的看向前排角落的王宇问道。
此时的王宇正坐姿笔首，神游天外般在脑海中复盘数学方法的运用及总结。
脑海里想的全是什么解题方法适用于什么类型的题，甚至还可以更巧妙运用，他自身总结的更简洁一些。
突如其来的询问，让他一时间有点茫然，没反应过来...
“王宇，董教授叫你呢！”同样是通过高考进来叉班的吴才华小声的提醒道。
被提醒后的王宇略显慌乱的站起身，平复紧张后，不好意思的说道：
“I'm sorry， I didn't hear clearly. Could you please repeat that?“（对不起，我没听清楚。你能再说一遍吗？）
“What is the necessary and suffit dition for vector collinear flatness? you show it to everyone? ”（向量共线平坦的充要条件是什么？你给大家演示一下？）董教授又重复一遍问道。
（英文讲课表述太过繁琐，以后略过！）
王宇离开座位，向前两步接过董教授递给他的白板笔，刷刷在讲台后的白板上书写道：
“存在?个标量$lambda $使得以下成?:$$vec{a}=lambda vec{b}$$。”
书写完后，回身准备返回座位，董教授这时却不想这么简单放过他，再一次发问：
“向量共?的充分必要条件怎么表述？”
王宇平静的面容下，转身手握白板笔继续：
“a，b，c之间存在线性变换关系使得以下成?：$$vec{c}=lambda vec{b}+eta vec{a}$$”
“向量垂首的充分必要条件？”
“$$vec{a}cdot vec{b}= 0$$...”
一个个字符在王宇笔下书写，这次写完后，他没有回身，一只手按在白板上，只是扭头看向董教授，那意思仿佛等待其再次提问。
“好，非常准确，回去吧！上课时注意不要走神，否则，我将不会再课下解答你们的疑问！”一语双关的话语不单独在说王宇一般，仿佛在对所有人说着。
王宇对董教授回以一个歉意的眼神，施施然返回了座位重新坐下。
“太有实力了，这些你都懂？宇哥，回头你教教我呗...”
低声说话之人就是刚刚提醒王宇的同学吴才华，东山省人士，也是通过高考进入的叉班，高考成绩709分。
王宇和他的区别在于吴才华参加过省赛，排名第西，正好够资格就报名参加了华清夏令营，外加高考成绩也不错，算是压线被招录的那部分人群。
收敛心神，王宇对于吴才华的吹捧之言不做理会，讲课还在持续进行...
