现在虽然是暑假，图书馆的人也并不算多，但总归还是有些人的，毕竟也有一些人因为各种理由申请留校的。
有的人申请留校，是为了考研；有的人则是为了做待在实验室苦逼的做实验；有的则是为了留在金陵做兼职，留校的话晚上也能有个住的地方。
周明坐的位置还是他以前经常坐的老位置，当他打开电脑按下开机键后, 在等待开机的过程中，习惯性地扭头看了看身旁的位置，那是沈清秋以前坐的地方，但今天那个座位是空的。
没有沈清秋在旁边，一个人在图书馆的周明一时还有些不太适应，他现在好像已经习惯了她在身边。
“唉！”也不知道是为何, 周明叹了一口气。
但电脑开机之后, 周明熟练地打开之前写数学论文经常用的软件。
这次，周明花了点时间又进入了之前进入过的那种忘我的状态。
上一次周明写论文时进入那种忘我的状态后，都写的一整天忘了吃饭，后来沈清秋知道后都心疼坏了，连忙拉着他去买了点吃的。
Sharp phase transition for the random-cluster and Potts models via decision trees.
周明这第一篇论文是一篇数学论文，这是论文的标题，因为依旧是准备投稿《数学年鉴》，所以周明便直接和之前一样，用英文来写。
论文标题翻译为中文，就是【通过决策树为随机聚类和波茨模型提供清晰的相变】。
“Abstract”
“We prove an inequality on decision trees on monotonic measures which generalizes the OSSSinequality on product spaces. As an application……”
与之前的论文一样，周明写完标题就开始写摘要。
通过标题就能知道，这篇论文涉及了四个关键点，分别是决策树、随机聚类、波茨模型和相变。
决策树是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率, 评价项目风险, 判断其可行性的决策分析方法, 是直观运用概率分析的一种图解法。
由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。它在机器学习中是一个预测模型, 代表的着对象属性与对象值之间的一种映射关系。
决策树是一种机器学习的方法, 这一点现如今是大家都知道的事实。
倒是Potts模型和Random Cluster模型与它们的相变，与决策树完全不一样。
在1895年的时候，法国物理学家皮埃尔·居里发现，如果将一个铁块暴露在磁场中，并将磁场的强度由零增加到最大，然后在撤掉磁场，这个铁块就会保留一定的磁性。
但是，当温度超过一个临界值的时候，铁块又会失去磁性。
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