就像是落寒第一篇论文《复微分-差分方程组的整函数解》那样论文，你投去ann-math，人家鸟都不鸟你。
诸如《霍奇猜想的证明》、《哥德巴赫猜想》等论文课题，你投去国内普刊。
人家也看不懂，当然了这只是打个比喻，目前没人可以证明哥德巴赫猜想。
据落寒自评，第三篇论文的level远高于他的第一篇和第二篇，所以落寒选择发往国外。
顶级期刊不用考虑，这篇论文水平也就介于，核心期刊与普刊之间的那种期刊。
千挑万选，落寒最终选择的期刊是《数学纪事》。
这本期刊由普林斯顿大学创刊，九十年代后改为约翰霍普金斯大学出版社期刊部出版。
主要刊载理论数学研究论文，涵盖范围相当广泛，在学术圈有着举足轻重的地位，影响因子也相当可观。
其实落寒本来还有个更好的选择，比如专门刊载数论方面论文的《数论杂志》。
在数论领域的拥有更高的权威性，但奈何影响因子略低，还要收取一笔不菲的版面费。
版面费这个东西动辄一两千美元，折合成人民币就要一两万。
其实这篇论文单位写的是博雅，发表后落寒应该是可以找学校要，不过前期就需要自己垫付。
这时候有个好导师的作用就体现出来了，至少他可以帮你垫付，落寒不想再去麻烦百里瑾，也不想找家里要这笔钱，所以选了《数学纪事》。
“美国佬，真是太抠门，等我以后自己办个期刊，到时候全部刊登中文。”落寒摇了摇头，恨恨的想着。
很快落寒就把论文上传到了《数学纪事》的投稿网站，然后留下了自己的邮箱。
这次发表论文，不是强制任务，就是不知道有没有插队审稿的功能，但愿别把他的稿子拖太久。
十月下旬，落寒就完成了三篇论文。
落寒自己还是觉得速度挺也就一般，主要是前一段时间杂七杂八得事情耽误了不少功夫。
落寒盘点了一下自己的三篇论文。
第一篇发的《数学学报》属于国内普刊，第二篇发的《数学创新报》，是国内核心期刊。
第三篇落寒就升级到了国外普刊之上了。
在发论文发表上面，落寒最崇拜的就是欧拉。
欧拉一生写了将近900篇论文，从13岁进入大学后就在写论文的路上一去不返。
在研究数学的黄金年龄，十七岁到三十岁之间，欧拉平均每年写30篇800多页以上的论文，每个月平均2篇以上。
在那个没有电脑，纯靠手撸的年代，欧拉简直就是个人形码字机。
不仅如此，他还创立了函数符号，开创了微分方程这门学科，把数学用到了几乎整个物理领域上。
涉及行星运动、刚体运动、热力学、弹道学、人口学等等，这些工作又和他的数学研究相互推动。
……
投稿的事情搞定后，落寒在宿舍懒了一天，权当是给自己放个假，同时也在思考接下来做点什么。
投稿的时候要付版面费，落寒在不依靠父母和老师的情况下竟然拿不出来多少，学费博雅给他免了，生活费张翠红一个月给他1500。
之前一直没考虑过钱的问题，现在貌似可以好好想想。
前世毕业后没找到一份适合的工作，在家啃老的经历，让落寒觉得成年后再问父母拿钱是一件极其羞耻的事情。
落寒开始思考创业这个问题。
就在这时久久没有发布任务的系统又出新动静了，自选任务和随机任务都出现了。
落寒发觉强制任务出现的次数变得越来越少，按理来说是不应该的，系统不应该让落寒朝着它背后主使的期望去发展么？
落寒问亮亮，亮亮说他也不知道，只是他觉得最近那种被监视的感觉好像不在了，他也不知道发生了什么。
落寒摇了摇头，不在纠结，知道了又能怎么样，那些都不是他所能对抗的。
落寒开始查看任务，先是随机任务，毕竟奖励丰厚，那没有显示的额外奖励才是最动人心的。
随机任务：第一桶金
任务说明：身为一名学霸，绝不是在学术领域上独占鳌头，人是一种利益至上的动物，学霸不一定要学会如何经营但一定要知道如何将学术领域的成就，转化为可用的社会资源，从而促进社会文明的进步。
参考事例爱迪生，诺贝尔，迪恩·卡门，欧拉。
要求：半年内，宿主名下持有资产达到2000万以上（扣除负债以及虚拟资产，只计算可以变现的实际资产）。
固定奖励：自由经验值100000点，一次1级抽奖机会。
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好吧，这下石锤了，落寒确定了系统确实可以实时感知他的想法，从而发布任务。
不过落寒并不反感是，毕竟发布的任务并不强制，而且还是他想去做的，顺便还能收获一波奖励，一举多得，落寒毫不犹豫的接下了任务。
这次的固定奖励就很给力，竟然还有抽奖机会，就是半年内2000万确实有点难度，但也不是不可能。
这个想法蹦出来后落寒自嘲的一笑：“呵，我还真是膨胀了，什么时候2000万都不放在眼里了。
落寒开始考虑自己一重生回来就在想的发财大计，盘点了一下各种技能，以及专业等级。
宿主：落寒
科学因子：76。
记忆力：15，观察力：15。
思维力：15，注意力：15。
想象力：15。
“科学因子都76了？”一股幸福感瞬间包裹了落寒。
之前落寒显总是提示有些烦，就关闭了科学因子的提示系统，落寒没想到这才两个多月没查看，增长的这么快。
不过想想也是正常的，毕竟最近落寒上过一次综艺，网上火了一波，又在学校的晚会上大出风头。
博雅的学生毕竟底子好，贡献出来的都是05，1，甚至有2的经验值。