一棵顶天立地的大树长成的时候，总会有无数的生命会自发的靠近它。
京城，高能物理研究所。
叶臻的办公桌上摊着几份论文打印稿，电脑屏幕上开着arXiv的页面。
作为华国高能物理界的元老级人物，做了三十年高能物理实验，参与过北京正负电子对撞机的升级改造，主持过好几个国家级的重大科研项目，哪怕在国际高能物理圈子里，叶臻也是赫赫有名的。
他已经很久没有遇到过苦恼的问题了。
但此刻，这位六十五岁的老院士正对着电脑屏幕发愁。
屏幕上是邮箱界面。
发件箱里躺着好几封发给肖宿的邮件，最早的一封是去年十二月的。
没有一封收到过回复。
他拿起手机，翻到通讯录里沈殊青的号码，拨了过去。
“老沈，是我。”
“怎么了？声音不太对。”
“没什么大事，就是有点愁。”
“愁什么？NS方程那三篇论文看完了？”
“看完了。”
“什么感觉？”
叶臻沉默了一会儿。
“哎，老了啊，看了三遍才浅浅看明白一些门道。”
“那已经很厉害了，我看了五遍才明白过来。”
“嗯？”叶臻有点惊讶，“你不是做几何的吗？你该比我更容易看懂吧。”
“我是做几何的，但我做的是黎曼几何，不是辛几何，也不是和乐。肖宿用的那些东西，有一部分我知道，有一部分我也得现学。”
“那你觉得怎么样？”
“什么怎么样？”
“他的工作。”
沈殊青沉默了一会儿。
“格罗滕迪克在二十世纪六十年代重构了代数几何的基础，他给出的那些框架、那些概念、那些语言，让整个领域往前推了五十年。肖宿给我的感觉，就是格罗滕迪克。”
“这种人在历史上都很少见。”
“牛顿是一个，庞加莱是一个，格罗滕迪克是一个。”
“现在，肖宿是第四个了。”
沈殊青的话虽然有点夸张，但说出去没有人能反驳。
“这是我们华国的幸运啊。”说完，叶臻深深叹了口气。
沈殊青似乎听出叶臻的不对劲了，“你到底怎么了老叶，心事重重的？”
“哎，我愁啊。”
“愁什么？”
“肖宿。”
“肖宿怎么了？”
“我请不动他。”
沈殊青在电话那头笑了。
“你还在想着把他请到你们所里来呢？”
“当然想了，不说其他的，只说量子发现，如果他能来我们课题组看看，给我们一点启发，说不定我们能比其他国家先做出预言，找到新粒子，那国际发现者的名字顺序就要重新排了。”
“那确实。”
“可我请不动他啊，我给他发了好几封邮件了，一封都没回。”
“哦，你邮件里写什么了？”
“邀请他来我们所里参观，看看我们的实验设备。”
“他回了才怪。”
“为什么？”
“因为他很明显对实验设备不感兴趣。”
叶臻愣了一下。
“怎么这么说？他不是对物理实验感兴趣吗？”
“老叶啊老叶，你上次和肖宿是白见了啊，你怎么一点不了解这孩子呢？连我都知道，他可不是对物理实验感兴趣，这孩子只是对一切未知感兴趣。”
叶臻思索了一会儿，“那我应该给他看什么？”
“给他看问题。”
“什么问题？”
“有意思的问题，你就把你们实验室最难的问题拿出来，看能不能吸引到这孩子吧。”
叶臻想了想，觉得有道理。
“行，我试试。”
挂了电话之后，叶臻坐在办公桌前，思索半天，重新写了一封邮件。
“肖宿同学，我们在拓扑绝缘体实验的样品中，观测到了一个异常的量子纠缠信号。”
“零磁场下，样品表面出现了类似马约拉纳零模的态，但空间分布模式和现有的理论预测不一致。”
“样品纯度没问题，测量误差在可控范围内，环境噪声被屏蔽了，接线检查了三遍，所以可以确定这不是实验事故。”
“附件的压缩包里是原始数据。你看看，如果觉得有意思，欢迎来我们所里看看。”
然后他打开实验数据文件夹，把那个异常信号的数据打包，放进附件里。
能不能成，就看这次了。
……
京大，数学科学学院办公室里，肖宿坐在电脑前，正在读一篇论文。
之前，在写《粘性流体中和乐的演化方程与耗散结构》这篇论文的时候，他发现，和乐这个结构还在马约拉纳零模的理论里也出现过。
这两个结合很特别，所以他特地找了一些凝聚态物理的论文研究了一下。
他正在看的这篇论文是加州理工学院的一个研究组的一篇综述，标题是《拓扑绝缘体中的马约拉纳零模：理论回顾与实验进展》。
在这里，作者梳理了过去十年拓扑绝缘体领域的主要进展，以及马约拉纳零模的理论预测和实验观测。
马约拉纳零模是一种特殊的量子态，它的特点是它是它自已的反粒子。
这个性质在凝聚态物理里很重要，因为它可以用来做拓扑量子计算。
理论上，马约拉纳零模应该出现在拓扑绝缘体和超导体的界面处。
实验上，有好多研究组都声称观测到了马约拉纳零模的信号，但这些信号都不够干净，总有一些奇怪的地方对不上理论。
而看着看着，肖宿注意到了一个细节。
现有的马约拉纳零模理论，用的是拓扑能带理论。
这个理论把电子态按照能带结构分类，不同的拓扑不变量对应不同的边界态。
但问题是，拓扑能带理论是单粒子的理论，它忽略了电子之间的相互作用。
而在真实的材料里，电子之间的关联效应可能很强，强到能改变拓扑不变量本身。
这样一来，现有的拓扑能带理论本身可能就存在根本性的问题。
肖宿眉头微皱，他合上这篇论文，低头思索了一会儿。
如果把他在自监督学习框架里用的叶状结构，移植到凝聚态物理里，会怎么样？
在自监督学习里，叶状结构的作用是把特征空间划分成不同的叶子，每片叶子里的特征有相同的几何结构。
在凝聚态物理里，电子态空间也是一个高维空间。
如果这个空间也有某种叶状结构，那电子态的分类就不是按照能带结构，而是按照叶子来分类。
不同叶子里的电子态，可能对应不同的拓扑不变量，可能对应不同的边界态，可能对应不同的实验信号……
他正想到这儿，电脑右下角弹出两条邮件提醒消息。