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罗庚今天要上三节数学课，下午才会回来，课后作业忙完，余华起身来到办公桌前，伏案钻研复习师父华罗庚讲解的拉格朗日中值定理。
学而时习之，学是接触知识的阶段，习是将知识转化为自身的阶段。
回顾今日数分课讲解的知识点，将其拆分开来，进行知识重构，从多角度和多方面进行深层次理解，融会贯通过后，这才算完。
紧接着，余华翻开数分书，预习即将讲述的罗尔定理和柯西中值定理。
从本质上讲，众多中值定理都是拉格朗日中值定理的特殊情况和推广，乃至延伸，不过，罗尔定理却很特殊，语言表述为拉格朗日中值定理的函数，
学习这个有什么实际用处呢
似乎没有。
但却是研究特定函数的重要工具，对余华而言更是极为重要。
余华神态认真，眼神专注，仔细学习罗尔定理证明过程和相关知识点。
现如今，随着知识层次和知识信息熵越来越高，加之大脑进化幅度低于高等知识的信息熵增长幅度，余华整个人的学习效率逐渐呈下降趋势，对于蕴含高信息熵的数学知识点，再也不像之前学习初等数学时的简单轻松。
信息熵是某一段信息的平均信息量，信息熵越高，其中蕴含的信息量也就越高，这是信息论之父香农将
从信息论角度讲，数学分析的每一个知识点和每一个理论，都是高信息熵的典型例子。
若要问具体有多高
假设初等数学体系的一元二次方程，信息熵数值为5，那么，眼前正
这么一看，就极为只管，但光有数值，并不严谨。
因为，还有信息理解难度。
这个概念很好理解，典型例子就是老师上课讲三角函数，学霸轻松理解，差生却看得满脸懵逼，直到四十分钟后下课，还不懂什么是三角函数。
信息理解难度固定，理解速度取决于人的接受信息熵总效率。
普通人接受信息熵的总效率，一般
学渣学个一元二次方程要十天半个月，优生只需要看一眼就懂，根本没法比。
010，1120，2130，3140等等皆属于信息熵的理解难度层级，每跨越一个层级的信息熵理解难度，不再是加法，而是乘法，即信息熵为10的信息和理解难度，
信息熵数值上不封顶，因为知识没有极限，只有越来越难。
对余华而言，重复性的大量计算根本不是问题，因为这些东西的信息熵极低，但学习和理解高信息熵的抽