第100章 学在云端(3/3)

微分方程、优化理论，还是高等统计方法，都能信手拈来，游刃有余。

    而真正达到大牛级别的经济学研究员，不光基础要牢，还得在数学分析、计算方法或者数据科学这些领域有独到见解，能搞出别人想不到的创新。

    数学不仅是工具，更是经济学家思考和表达复杂经济现象的语言，缺乏数学的支撑，研究者很难在理论深度或实证精度上有所突破。

    拿高等数学来说，它不仅是商科学生躲不掉的必修课，更是决定科研能力分水岭的“拦路虎”。

    微积分、线性代数和优化理论构成了现代经济学理论的基石，无论是消费者理论中的效用最大化、生产者理论中的成本最小化，还是博弈论中的纳什均衡求解，都离不开数学的严谨推导。

    其实微积分这套东西，早在300多年前就被牛顿、莱布尼兹那帮数学大佬搞定了。

    1986年的大学生和2025年的大学生，学的还是同一套理论。虽然后世经济学用数学的地方越来越多，比如动态规划、随机过程这些高级玩法，但底层逻辑从来没变过。

    对裴瑜来说，数学好更多是“会用“，而不是能搞出什么新突破。

    拿到io金牌之后，数学已经是她最拿得出手的强项了，数学这个“拦路虎”在经济学领域已经拦不住她了，她可不想把现在和以后的时间全耗在推公式上。

    她也并不满足于仅仅依靠脑海中系统知识库的“现成”论文，来谋求学术上的成功，这样的生活在她看来太缺乏挑战与乐趣了。

    比起数学公式推导，裴瑜在商业案例和经济政策上的眼光和敏锐度才是真本事。

    她的兴趣更多在于将经济学原理应用于商业决策或政策制定，比如用行为经济学那套分析消费者心理，或者用博弈论设计更聪明的市场规则，这些实实在在的应用，可比单纯推公式有意思多了。

    与其沉溺于照抄系统知识库里的成果，她还不如现在就用存款里的钱去好好享受生活。