埃数工程”的项目，以跟踪“埃数”。

当然了，“埃数工程”现在还没正式开始建立起来。

田立心在查找文献并再次接触到埃数时，便想起了这工程，并觉得自己有必要写一篇专门研究埃数的论文，以推动整个工程的建立。

为先辈树碑立传，大唱赞歌，自然也是有机会留名青史的，而且，弄这工程又不用自己花一毛钱。

何乐而不为？

在接触到埃数之后，田立心也由此想起了埃尔德什猜想，而他正好看过陶泽轩证明这个猜想的论文。

那么，理所当然的，他最近要写的论文也就从一篇变成了三篇，其题目分别为

《试用计算机算法分析唐朝诗人的关系》

《试用计算机算法分析“埃数”》

《保罗?埃尔德什的差异问题猜想的证明》

这三篇论文中，证明埃尔德什猜想的论文显然是最好写的一篇，——抄就完事了。

最难写的，当然要算是第二篇了。

但第二篇是第一篇的延续，只要将前面的论文写出来，用同样的方法就可以复制出第二篇来了，当然，过程或许有些繁琐，他要完成论文的时间或许需要一周或是半个月，或许需要更多的时间。

而田立心要写的第一篇论文，除了编程代码之外，思路啊、工具啊、假设啊之类的，一切都不是问题。

但田立心写这篇论文，而不是抄论文，多少还是会遇到一些难题的。

一，分析《唐诗》的工程实在太大了，这部书里边出现的诗有四万多首呢。

二，唐代诗人的别称太多了，比如说光是杜甫的称呼，就有子美、杜二、杜工部等等。

不过，既然这是一篇计算机论文，数量的多少倒是无关紧要。

毕竟，可以直接交给计算机来运算嘛，只要能将《唐诗》成功导入计算机就好了。

有关诗人的别称，需要费一番力气。

田立心使用的，是哈佛大学编纂的《中国历代人物传记资料库》（changrahical dataject，以下简称cbdb），cbdb记录了中国历代名人的传记资料，并保存在关系型数据库中。

cbdb由很多张表格组成，每张表中都记录了人物的不同信息。

田立心写这篇论文用到的主要列表有两张，——也就是人物的主要信息表（ga）和人物的别名表（altnadata）

na中查询出人物编号cernid，接着用cernid从altnadata中查询出别名，比如输入杜甫之后，表中就会出现子美、杜二、杜工部等一系列信息。

要是输入的是王维呢？

你会郁闷地发现，列表中会出现十几个同名同姓的王维。

这些王维中，只有一个才是他真正要找的人。

为了筛选目标人物的唐代诗人王维，就必须要添加王维所在的生卒年时间了。

经过这个操作，出现在列表中的人物果然是目标人物，他的别名也随之出现，正是让人印象深刻的王右丞、王摩诘。

而这，就是查找诗人的繁琐之处。

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