西弥斯－戈尔利克斯上台以后，就骄傲的宣布，“我们找到了一种最为快速、最为准确的最小均方求解方法，这种方法可以让计算复杂度降低两个数量级以上，并且不会损失精度和改善的数值稳定性。”
这句话说出来立刻引起会场一片哗然。
最小均方求解是许多机器学习算法的核心，能够让计算复杂度降低两个以上数量级，可不是开玩笑的，那已经不是改善，而是‘跨越式的进步’。
比如，计算一个问题需要一亿次运算，下降两个数量级就变成了一百万次。
这显然是质的飞跃。
西弥斯－戈尔利克斯开始认真讲解说起来，他的同事阿尔马洛夫则在旁边做补充讲解，他们提出了一个非常新颖的分治法，然后用离散傅里叶变换算法，充当整体构架的‘掌舵’。