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化圆为方:数学家从没停止研究,只是不是原来的样子

本文编译自量子杂志网站

原文作者:Steve Nadis

编译作者:Math001

 

 

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大约公元前450年,安那克萨哥拉斯终于有了静下来思考的时间。这位哲学家兼数学家的古希腊人声称太阳不是神,而是和罗奔尼撒半岛一样大的炽热岩石。安那克萨哥拉斯因此被打入大牢。作为信奉“理性统治世界”的哲学家代表,他在狱中着手思考解决一个数学问题。这就是著名的化圆为方问题:用圆规和无刻度的尺子作一个和已知圆一样大的正方形。

 

安那克萨哥拉斯的本来的那个问题其实在1882年就解决了。德国数学家林德曼用一套经典方法证明了尺规作图化圆为方是不可能的。他证明了圆周率π是超越数。但是尺规作图是不可能做出超越数的线段长度的,所以证明了问题的不可能性。

 

问题并没有因此终结,意外的是,数学家们还在这个问题上工作着。1925年数学家塔尔斯基唤醒了这个问题,他修改了原始问题的规则:如果把圆分成完全相同的有限多块,这些小块是否能重新拼成一个面积相同的圆呢?这样的问题有个统一的名字,叫做等体分解。

 

 

 

 

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换句话说,如果两个物体可以分解成大小和形状完全同部分,那么这两个物体就是同等体分解的。更精确的说,如果两个物体能分解成有限多个部分,每个部分完全一致,那么就说这两个物体就是同等体分解的。

 

 

 

1964年的一篇论文让塔尔斯基版本的化圆为方问题有了第一次实质性的进展。论文的结论是,用剪刀是无法完成化圆为方的等体分解。着意为着,如果要解决这个问题,可能需要把圆分解成更复杂的分型:一种可能布满小洞或者无限锯齿的形状。

 

 

1990年,数学家拉茨科维奇(Miklós Laczkovich)响亮的从正面解决了塔尔斯基的问题:塔尔斯基的化圆为方问题是成立的。

 

 

 

拉茨科维奇证明的是,用一种复杂和非常规的图形对圆进行分解,用不超过10的50次方个小块进行移动(连旋转都不用),这些小块就能重新拼成正方形。

 

 

但是拉茨科维奇不直接操作几何图形而得到这个结果的。实际上,他把原本的几何问题转化成了图论问题。用两个顶点集合,一个集合对应圆,一个几何对应正方形,然后之间建立两个顶点集合之间的一一对应关系,从而完成的证明。

 

有数学家认为,拉茨科维奇的结果让人“瞠目结舌”,拉茨科维奇的向大家展示了如何“把一个圆的掰成直的”。

 

 

拉茨科维奇的证明还有一个瑕疵。这个证明是存在性证明,在数学界被称为“非构造性证明”。他证明了事情可以办到,但没有给出分解的具体办法来说明如何办到。更让人不爽的是,分解的小块是“不可测的”,这意味着这些小块的面积不存在。

 

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几十年后的2016年,格拉博斯基(Łukasz Grabowski), 玛斯(Andras Máthé) 以及皮胡尔科(Oleg Pikhurko)共同撰写的论文让这个问题又有了重大进展。和拉茨科维奇的论文不同,证明几乎是构造性的,就是说分解的每一个小块都有明确的描述。但还是有一个瑕疵:把圆分解成的小块并没有填充满正方形的全部,还有很小很小的一部分没有填充。这没有填充的部分面积是零,数学家称为“零测度集”。

 

尽管还是没做到完全覆盖,但也是这个问题的重大进步——除了一个零测度集合,我们按塔尔斯基的规则成功的用构造性的方法化圆为方。

 

 

一年后,加州大学的马克斯( Andrew Marks)和多伦多大学的安格(Spencer Unger)在这个问题上有取得重大进展,他们第一次用完全构造性的方法证明了塔尔斯基版本的化圆为方——而且是完整的拼成,没有任何多余部分。论文完整描述了如果把圆分成小块,然后重新拼成一个等体积的正方形,不再有多余的零测度集合。

 

 

这一次分成的小块更多,需要大约10的200次方块,每一个小块的结构依然很复杂。论文作者认为,这是一个缺陷,因为这些小块要站在数学家的立场才能理解,很难用形象的方式展示出来。

 

 

这就留下了改进的空间,用更少数量的小块,或者更简单的形状的小块。数学家并没有停止探索,他们已经用计算机做了一个实验,据说22块就可以,但目前还没有给出这个的证明。

 

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国际数学奥林匹克竞赛获奖者有多大几率成为职业数学家?

 

作者:Meera Desai

翻译,日月之文,哆嗒数学网翻译组成员。

 

 

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哆嗒小编按: 本文原载于美国数学协会(MAA)网站,作者撰写此文时是美国水晶泉高地学校的一名高中生。作者除了自己积极参加美国国内的数学竞赛外,还积极推动其他女生学习数学和参加数学竞赛。所以本文有强烈的美国视角以及女性视角。文章提到的文章,请搜索Invisible Geniuses: Could the Knowledge Frontier Advance Faster,需要注意的是这篇文章没有该项赛事2019年及其以后的数据。

 

国际数学奥林匹克竞赛(IMO)是为高中生举办的世界数学锦标赛。第一次IMO于1959年在罗马尼亚举行,那年只有7个国家参加。现在,IMO已扩大到了100多个国家和地区。美国队在2018年的国际数学奥林匹克竞赛中获得了第一名, 并且在2015年和2016年都获得了冠军。

 

 

参加过第一次IMO的,现为罗马尼亚科学院数学部主任的Viorel Barbu博士饱含热情地写道:“数学一直是人类的一个生生不息的创造力领域,是一门有益于科学知识和技术成果的基础科学。青年数学家的作用和责任是带来和发展新的思想,在数学和其他科学领域之间架起新的桥梁。”

我一直想知道IMO参与者对整个数学和科学领域的贡献。我偶然发现了Agarwal博士与Patrick Gaule博士的精彩研究。两位研究人员分析了一些数据,这些数据考察了那些表现优异的IMO参与者在20年内的科学成果。这项研究指出,IMO参与者的成绩与所生产的数学成果之间存在着非常强的相关性(数学成果是通过数学论文和引文的数量来衡量的)。文章也试图证明在IMO成绩优异的学生更有可能成为职业数学家(这是通过获得数学博士学位来数量衡量的)

在这项研究中,我发现了一些非常有趣的现象,如下所示:

1、 在生产前沿数学知识的能力来看,与一般博士毕业生、甚至是精英院校的博士毕业生相比,IMO高分参赛者表现非常强劲,是压倒性的高于他们。

2、 一名IMO金牌获得者成为菲尔兹奖获得者的条件概率比前十名院校数学培养计划培养的博士毕业生的相应概率高出两个数量级。

3、 英年早逝的米尔扎哈妮(Maryam Mirzakhani)是IMO的金牌获得者且成绩优异,也是第一位获得菲尔兹奖(最负盛名的数学奖)的女性。陶哲轩(Terence Tao)在第29届IMO获得过一枚金牌,之后获得了菲尔兹奖,他是世界上最高产的数学家之一。(作者写这篇文章时,这两位数学家在美国是热搜——编者注)

 

 

4、 约22%的IMO参与者拥有数学博士学位;这些人中又有约三分之一的人是前十院校的数学博士(约占IMO参与者总数的7%)。IMO参与者中有1%成为国际数学联盟(IMC)的报告人,0.2%成为菲尔兹奖获得者。

这份研究论文清楚地阐述了IMO参与者对数学领域的贡献。该论文给出了鼓励每个人从小学开始到大学参加数学竞赛的强烈理由,因为通过参加数学竞赛而获得的解决问题的技能对你无论是对职业生涯还是学术研究工作都有长期的积极影响。

                 
美国队中最近一次获得IMO参赛资格的女生是在2007年,共有3名美国女学生在IMO获得奖牌。她们的数学生涯和贡献证实了研究结果。龚逸然(Sherry Gong) 代表美国分别于2005、2007年参加了IMO,并于2007年获得了金牌。她在哈佛大学的问题解决课程(Harvard's problem solving course)获得了100分以上(数学55分),然后在麻省理工学院获得数学博士学位。艾莉森·米勒(Alison Miller)于2004年代表美国获得了金牌。她在哈佛大学学习数学,并在普林斯顿大学获得数学博士学位。梅勒妮·伍德(Melanie Wood)代表美国参加了1998年和1999年的IMO,并在这两年中获得了银牌。她是美国第一位获得国IMO参赛资格的女生。她于2009年在普林斯顿大学获得博士学位,目前是威斯康星大学杰出成就数学教授。

 

 

 

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2015年阿贝尔奖得主路易斯·尼伦伯格逝世

 

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根据意大利MaddMaths!网站消息。著名数学家,世界级的数学泰斗,2015年阿贝尔奖得主,路易斯·尼伦贝格于近日逝世,享年94岁。发布此消息的MaddMaths!组织(按该网站声明,感叹号是组织名字不可分割的一部分)是由意大利应用与工业数学学会(SIMAI)、意大利数学联盟(UMI),意大利运筹学研究协会(AIRO)、意大利逻辑及其应用协会(AILA)共同承办的数学普及机构。

在线性和非线性微分偏方程及其在复分析和几何中的应用方面,尼伦伯格做出了奠基性的贡献。尤其在偏微分方程方面,尼伦伯格的工作被描述为“为解决流体力学中NS方程解的存在性和光滑性问题所做的最好的工作” 。NS方程问题是著名的千禧年问题,是偏微分方程研究领域最核心的问题之一。

 


尼伦伯格对中国数学界非常友好,曾多次访问北大,对推动北大数学学院的对外合作和交流作出了重要贡献。2016年,尼伦伯格受聘北京大学,成为北京大学的荣誉教授。

 

“有两种数学家。一种是发展理论的数学家,一种主要是解决问题的数学家。我属于后者。”——路易斯·尼伦伯格

 

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35届中国数学奥林匹克,这回夺冠的是一位小姐姐

 

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11月30日上午,第35届中国数学奥林匹克竞赛(俗称CMO)闭幕式暨颁奖典礼隆重举行。这次典礼上,正式公布了本次赛事的获奖名单。

本届比赛共有138人获得金牌,金牌分数线为54分;另外,有162人获得银牌,103人获得铜牌。团体成绩方面,团体第一是江苏队。

其中,非常值得一提的是:本届赛事的第一名是一位女生——来自江苏南师附中的严彬玮同学!并且,她还是以满分成绩夺冠的!

在数学竞赛圈中,很多老师凭着记忆断定,这是CMO历史上第一位“女状元”,严彬玮同学极大可能创造了历史。(哆嗒数学网的小编们没来得及查证,暂时无法确定这个信息。)

网上有人整理了严彬玮的竞赛参与史:

2016年10月 全国高中数学联赛江苏赛区三等奖

2017年5月 南师附中特长生考试第二名

2017年6月 2017年南京市中考第11名

2017年9月 全国高中数学联赛江苏赛区一等奖

2017年10月 参加北大金秋营

2018年8月 第17届女子奥林匹克竞赛金牌

2018年10月 江苏省高中数学联赛第二名,入选省队

2018年11月 第34高中数学冬令营银牌

2019年6月 参加美国ARML数学国际团体赛国际组团体第一,个人第二

2019年7月 2018年东南赛高二组金牌,并列第一

2019年8月 北大数学夏令营一等奖

2019年8月 第18届女子奥林匹克竞赛第一(并列) 

2019年11月 第35届全国数学奥林匹克竞赛一等奖

从获奖履历可以看出,这位小姐姐在数学竞赛成绩上是一路进步,经历了一路打怪,从白银到最强王者的升级历程。

很多研究表明,在数学学习的天赋上,并没有性别差异。之所以后来产生男性占有绝对优势,更多是社会固有偏见的结果。在女生的学习学习生涯中,各方面都会给女生有形或者无形的压力,让她们去做“女生应该做的事情”,使得很多女性“不得不”放弃各种进一步深造的机会。这其实是一种损失。

最后,祝贺获奖者,祝贺严彬玮。

 

 

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混沌与秩序:拉姆齐定理告诉了我们什么?

 

作者,张明智


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电影《美丽心灵》中有一段非常浪漫的场景:纳什和艾丽西亚站在喷泉边,仰望星空, 艾丽西亚说自己曾数星星数到了 4348 颗,纳什笑着回复,咱俩真是一对怪胎。接着,纳什 让艾丽西亚选一个形状,动物随便什么都可以。艾丽西亚想了想说,雨伞。纳什走到艾丽 西亚背后,拿起她的手,在星空中用星星连出一个雨伞的形状。艾丽西亚芳心瞬间被俘获, 于是央求:再来一次,再来一次嘛!来画个章鱼

 

 

姑且不论纳什是否做过这么浪漫的事,也不论纳什是否有这样的本领;假如是真的, 我们想问的是,纳什为什么自信可以用星星连出任意的形状呢?答案或许藏在一个数学理 论中,这就是组合数学中的 拉姆齐理论(Ramsey Theory)

 

拉姆齐理论的核心可以概括成:完全的无序是不可能的。更具体的,Ramsey 理论中 典型的问题是:为了保证在某个集合(或系统)中有某种性质(或结构)一定出现,这个 集合的元素个数应该达到多少?从最初的拉姆齐定理到后来发展出的众多拉姆齐型定理都表明:一个集合只要元素数量达到某个临界值后,一定会出现我们预先定义好的某种 性质或结构。纳什之所以自信可以画出任意的形状,是因为星星的数量非常巨大,因此可 以保证一定会出现想要的形状。除此之外,我们熟悉的鸽笼原理也是拉姆齐理论的一个例子。

 

 

鸽笼原理传统的理解是,n + 1 只鸽子飞进 个鸽笼,一定会有一个鸽笼里面至少有两只鸽子。如果遵循 Ramsey 理论的思想,我们可以把鸽笼原理换一种方式理解:给定 个鸽笼,如果想要鸽子“同笼”一定发生,那我们至少需要多少只鸽子?答案是 n + 1

 

再换一套语言来理解鸽笼原理。假设有 n 种颜色用来给鸽子上色,如果要保证一定出现“同色”鸽子,问至少需要多少只鸽子?答案还是 n+1

 

再换一套语言。假设有 A,B 两 个集合,其中集合B中有n个元素(即势为n)。现在从集合 A 向集合 作映射 f,如果要保证一定会出现 f(a) = f(b),问集合A元素个数至少是多少?答案还是 n + 1。 

 

 

从这个角度看,鸽笼原理,以至拉姆齐理论其实是在探讨这样的问题:如何从不确定性中抽取出确定性,或者说如何从混沌(Chaos)中找到秩序(Order)。不确定性是说鸽子飞进鸽笼鸽子的染色方案看成映射因为不同的映射构成一个随机事件的空间,有些随机事件满足我们想要的性质,有些则不能;另一方面,如果我们扩张这个空间,则想要的确定性就一定会出现。这个转变一定会有一个临界状态和临界值,就像水结冰对应的临界状态是冰水混合,对应的临界值是 0°一样。在鸽笼原理中,因为我们想要的性质比较简单,这个临界状态正好是鸽子占满鸽笼且均匀分布在鸽笼中,因此对应的临界值是 n(限制条件的线性函数),这也是为什么看起来鸽笼原理好像是带余除法的应用。 

 

首先看一个代数的例子。我们 1 依次开始往后写正整数,假设我们有红黑两种颜色的笔,在每个整数写好的整数上涂上红色或者黑色。如果想要一定会出现一个长度是3同色的等差数列,问至少要写到几?答案是 9。显然,这里的临 界值是 8。临界状态有很多,我们呈现其中一种,如下(下面的2457涂上红色,部分平台不显示颜色,请自行脑补)

):

 

12345678

 

对于这个临界状态,如果再添加一个 9,我们来看一下是否一定会出现长度为3同色等差数列。

 

首先假如 9 是用红笔写的,那么在123456789 中,57构成了一个长度为3的等差数列,从而满足要求;如果 9 是用黑笔写的,那么数列就变成了 123456789其中 36构成一个长度为3的等差数列,也满足要求。

 

这个结论是 Van der Waerden 定理的一个特例,这里我们只是用一种临界状态说明了 下结论,定理完整的证明远为复杂。不过从这个例子可以看出,我们依旧想从巨大的混沌中找到秩序,而且我们是一定能找到的,只要这个系统足够大。

 

再看一个几何的例子。假设欧式空间的平面上散布着一些点,满足任何三个点都不共线。在任意两点之间连线段,如果想要最终的图形一定会包含一个凸n边形,至少需要多少个点?我们不妨从最简单的情形开始考虑。n = 3 时,显然只要 个点就一定会出现三 角形;n = 4 时,相应的临界值是4,也就是说至少需要5个点才能保证一定会出现凸4边形;n = 5 时,相应的临界值是 8。下面两个图分别是 n = 4 和 n = 5 的临界状态:

 

 

 

对于一般的 nErdos−Szekeres猜想说:至少需要 2^(n−1) + 1 个点(任意三点不共线),才能保证最终的构型一定会出现凸 边形(x^y表示xy次方)。这个猜想至今未解决,最新的进展是 Andrew Suk 于 2016 年发在《美国数学会杂志》的文章,他证明了至少需要 2^(n+o(n)) 个点

 

最后再回到鸽笼原理。根据鸽笼原理我们知道,367 个人里面一定会有两个人生日是同一天,所以同日生这种秩序/确定性所对应的临界值是 366。所谓确定性就是说这个事件的发生概率是 1,如果我们把这种确定性的要求稍微降低下,改成同日生的概率 是 99.9%,也就是说只要有两个人他们同日生的概率达到 99.9% 就可以,那这个时候对应的临界值是多少呢?答案非常出乎意料,不是 365364……,而是 69,也就是说 70 个人 里面有两个人同日生的概率是 99.9%。更多细节,欢迎查询生日悖论。 

 

 

所以如果从概率的角度看鸽笼原理,可以更精细地看到这种不确定性到确定性的转化过程。事实上,概率方法作为组合数学中非常前沿的一类方法,应用非常广泛,包括很多拉姆齐理论的具体结论都可以用概率方法来证明。

 

 

 

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人类第一次将33写成了3个整数的立方和

作者,数学西瓜,哆嗒数学网群友。

校对,Math001

 

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公元2019年3月的一天,一位叫Tim Browning(与Timothy Browning是同一人)的数学家再其个人主页上更新了一个网页,网页上的内容非常简单,没有任何多余的东西:
 
33 = 8866128975287528³ + (-8778405442862239)³ + (-2736111468807040)³
 
 
上面的算式是将自然数33用整数的立方和表示了出来。但是,可能出乎你预料的是,这是人类第一次知道,世间还存在着这样一个等式,第一次——我们第一次把33用这种方式写了出来!
 
为什么我们对这样一个等式如此着迷,让我们一起看下去。
 
 
 
建造房子式的“堆垒数论”
 
 
我们知道我们茅草堆垒出来能建造茅屋、砖石堆垒起来能建造砖房、钢筋混凝土堆垒起来能建造高楼大厦。
 
现在许多高楼大厦都是钢筋混凝土建筑的,但是是不是所有的高楼大厦都可以由钢筋混凝土来建筑呢?
 
这其实就是“堆垒数论”的思想。我们用简单的语言表达这个堆垒数论考虑的问题,如果考虑A、B两个整数的子集。如果A中的数都能被B中的某几个数相加得到,我们就说A能被B堆垒出来。大多时候,我们还要限制使用B中数字个数的数量。这时候,所使用的B中的数叫做堆垒项。
 
举几个例子:
 
如果A是所有不小于6的偶数集合,B是素数集合,并限制只能用2个B中的数。那么问题就是著名的哥德巴赫猜想。
 
如果A是自然数集合,B所有完全平方数集合,并限制只能用2个B中的数。自然数的能不能写成两个数平方和问题。
 
如果A是自然数集合,B所有完全平方数集合,并限制只能用3个B中的数。自然数能不能写成三个数平方和问题。
 
以此类推……
 
有时候,我们还可以反过来研究,比如,如果所有自然数都能被B中的数加出来,那么多少个数之内一定能办到?
 
我们用233来举例子把:
 
 
下面这些正整数方程是否有解呢:
 
233 = x² + y²
 
233 = x² + y² + z² 
 
233 = x² + y² + z² + w²
 
233 = x² + y² + z² + u² + v²
 
以上方程中的所有未知数地位是一样的,我们把那种通过交换顺序能变得一样的解看成相同的解可以得到:
 
第一个方程,有一组解:
 
233 = 8² + 13²
 
第二个方程,有两组解:
 
233 = 1² + 6² + 14²
 
第三个方程,有三组解:
 
233 = 2² + 6² + 7² +12²
233 = 3² + 4² + 8² +12²
233 = 4² + 6² + 9² +10²
 
第四个方程,有一组解
 
233 = 2² + 4² + 7² +8² +10²
 
 
在第三个方程的正整数解中,我们可以看出可以出现一样的元素12;
 
关于第四个方程有一则小故事,根据迪克逊的《数论史》(History of the Theory of Numbers)记载。1867年,史密斯(H. J. S. Smith)开始推广表为5个,7个平方数的结果。一位不为人知的委员会成员曾向巴黎科学院建议举办1882年的数学科学大奖(grand prix des science mathématiques)赛题目为“表为5个平方数的方法数”。实际上1881年春天就发布了公告悬赏这个问题,后来才将其作为赛题。史密斯和闵可夫斯基(H. Minkowski)(值得注意的是,闵可夫斯基当时才18岁)都获得了该大赛的全额奖金。他们俩都发展了n元二次型理论来求出表为5个平方数的方法数。
 
 
 
迷人的平方和
 
 
上面第一个方程为费马双平方和定理(Fermat's two-square theorem)的一个特例。费马还是“一如既往地”只写命题不给证明,这个命题也一样。这个命题最早被欧拉证明的。费马的这一命题即给出了所有4n+1型的素数都可以唯一地分解为两个平方数之和(至于如何求其唯一表示可以参看西尔弗曼的《数论概论》第26章)。那么其他数呢?
 
有下面一个定理:
 
一个大于1的整数可以写成两个平方整数之和,当且仅当的它的标准素数分解中不包含4n+3型素数或者4n+3型素数是偶次。
 
比如637 = 7²·13有两个素因子7与13,而是4n+1型,而7模4n+3,但素数7的次数为偶数2,故637 可以表示为两个平方数之和。实际上,637 = 14²+21²。
 
关于平方,我们还有勒让德三平方和定理(Legendre's three-square theorem):
 
整数可以写成三个整数的平方和(即允许堆垒项为零),当且仅当的它不为4^a(8b+7)型的数。(其中,4^a表示4的a次方,a与b都取自然数)
 
值得注意的是这里用的是“三个整数的平方和”与双平方和情形的描述有所不同。
 
勒让德的这一定理可以写为等价形式:
 
整数可以写成少于四个平方数之和(默认平方数从1开始),当且仅当的它不为4^a(8b+7)型的数。(其中,4^a表示4的a次方,a与b都取自然数)
 
对于平方数且时,有拉格朗日四平方和定理(Lagrange's four-square theorem)
 
每一个自然数可以写成四个整数的平方和(即允许堆垒项为零)。
 
我们不应该去纠结于当需要表示的数比较小时(比如取5、6,堆垒项总有零出现),四个整数中会出现零。我们应该看到当需要表示的数为很大很大的整数时,都可以由四个平方数来表示,就像再厉害的野马(大整数)都可以被这位驯马师(拉格朗日四平方和定理)驯服,这便就是此定理的重要意义。
 
 
华林问题
 
什么是华林问题呢?
 
1770年,英国当时的领袖数学家华林(Waring)(别因为音译名将其当作华人)在其《代数沉思录》(Meditationes Algebraicae)第二版中提到一句话:
 
每一个正整数可以写成4个整数的平方和(即允许堆垒项为零);可以写成9个正整数的立方和,可以写成19个整数的四次方和,如此等等。
 
当然这句话的一部分就是拉格朗日的定理,第二部分是华林通过大量数值试验得出的猜想,第三部分也是他得出的猜想。
 
对于每一个给定的正整数k,存在一个最小的正整数g(k),使得每一个自然数都可以写成不超过g(k)个整数的k次方和。
 
其中求g(k)的问题便是华林问题。经过上面关于平方数的介绍,我们知道了g(2) = 4。
 
1909年,德国数学家韦伊费列治(Wieferich)证明了g(3) = 9;后发现漏洞,于1912年由生于英国的美国数学家肯普纳(Kempner)补正;
 
1940年,印度数学家皮莱(Pillai)证明了g(6) = 73;
 
1964年,我国数学家陈景润证明了g(5) = 37;
 
1986年,三位数学巴拉苏布拉玛尼安(Ramachandran Balasubramanian)、德雷斯(F. Dress)和德西霍勒(Deshouillers)证明了g(4)=19;
 
 
再回来,整数立方和还有42
 
好了,回到我们最初的问题:自然数的整数立方和表示。在k=3时的华林问题中,我们知道每一个正整数都可以为不超过9个正整数的立方和;
 
如果将前面华林问题的堆垒项只允许用加法的条件放开,我们允许用减法,是什么情况呢?——这个问题其实就是简易华林问题——不要因为其命名为“简易华林问题”就觉得其比“华林问题”简单。
 
而将正整数表示成三个整数立方和的问题,就是堆垒项限制为3的简易问题。现在这个问题依然是没有解决的问题。
 
我们用v(k)表示满足相应条件最小的正整数,即对应于华林问题中的g(k).
 
1932年,V. Vesely证明了v(k)存在。
 
接着赖特(E. M. Wright)于1934年得到一个粗糙的估计:(此估计不等式的证明可以参看陈景润写的《初等数论Ⅲ》132页的内容)
 
v(k)≤2^(k+1) + k!/2
 
不久,赖特又对其改进,符号比较专业就不详述了。
 
再后来赖特还得到了v(k)≤2^(k+1) +4k,并研究了具体值。
 
 
1936年,莫德尔(Mordell)证明了除极少一部分数不能确定外,大部分整都适合v(3) = 4.
 
我国数学家柯召曾列出一张表,将100以内的数分解为4个立方数之和,表中几乎每一个数均可分解为x³+y³+2z³的形式,仅有两个例外
 
76 = 10³+7³+4³-11³,
99 = 5³+3³-1³
 
柯召教授这样做的目的或许是为了说明v(3)=4是正确的,但是这仅仅只能作为一些数值试验。
 
2003年,科学出版社出版了中文版的《数论中未解决的问题(第二版)》。其作者是为盖伊(1916年9月30日~)现在已经102岁高龄了。
 
在《数论中未解决的问题(第二版)》的第D章(该书编写了A~F章节)的D5问题中,提到除了形如9n±4数尚且不知道结论,对于所有其他的数都证明了是4个整数的立方和。
 
了解同余的小伙伴们,可以做下计算,任何整数的立方在mod 9 的情况下只有-1,0,1三种可能。所以 x³ + y³ + z³ 在mod 9 的情况下,只有0,±1,±2,±3这7种可能,而±4是不可能的。
 
所以形如9n±4数一定不能表示为三个整数的立方和。由此我们也可以知道v(3)>3,也就是说所有自然数不能仅由三个整数的立方和表示。但是退而求其次,哪些数可以由三个立方数表示呢?数学家们希望有像“费马双平方和定理”、“勒让德三平方和定理”这样的定理来引导人们,但是目前为止还没有。
 
接下来我们要步入主题了!
 
所有不为9n±4型的数都是三个整数的立方和吗?盖伊书中写道:1992年,他对所有小于1000的数用计算机搜索后发现,除了下面(标红部分截止2019年3月都还没有被解决)表中的数以外,对于其他小于1000的数都找到了这样的表示。
 
 
 
 
在1993年5月25日的一封电子邮件中,Andrew Bremner告诉盖伊有:
 
75 = 435203083³+(-435203231)³+4381159³
 
Conn和Vaserstein发现了
 
84 =  41639611³+(-41531726)³+(-8241191)³
 
后来人们找到了(上表标黄部分)
 
30=(-283059965)³+(-2218888517)³+2220422932³
52=60702901317³+23961292454³+(-61922712865)³
110=109938919³+16540290030³+(-16540291649)³
195=(-2238006277)³+(-5087472163)³+5227922915³
290=426417007³+2070897315³+(-2076906362)³
435=4460467³+(-4078175)³+(-2755337)³
444=3460795³+14820289³+(-14882930)³
452=(-2267462975)³+(-3041790413)³+3414300774³
462=1933609³+(-1832411)³+(-1024946)³
478=(-1368722)³+(-13434503)³+13439237³
 
2007年,Michael Beck, Eric Pine,Wayne Tarrant与Kim Yarbrough Jensen这四位数学家的论文指出小于1000的数还没有找到解的剩下:
 
33, 42, 74, 114, 156, 165, 318, 366, 390, 420, 543, 579, 609, 627, 633, 732, 758, 786, 789, 795, 903, 906 ,921, 948, 975
 
2016年,Sander G. Huisman指出小于1000的数还没有找到解的就剩:
33, 42, 114, 165, 390, 579, 627, 633, 732, 795, 906, 921, 975
 
最近,由Booker Andrew提交了一篇论文"Cracking the problem with 33",论文中找到33这个文章开头的结果,由Browning公之于众。我们可以看到每个元素都是10的16次方的数量级,要读出来应该快读到亿亿位了!
 
另外在数学节目Numberphile中,Timothy Browning做了一期名为“The Uncracked Problem with 33”的问题介绍,可惜目前没有中文字幕。可以从论文"Cracking the problem with 33"的摘要与论文标题看出Andrew Booker写这篇论文正是源于该视频。
 
也就是说到目前为止,100以内的自然数就剩下42还没有找到关于立方和的整数解了!
 

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世界太可怕!有人说微积分原理是错的

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有朋友在群里发了网易新闻的一个连接,问我数学界是不是又发生大事了?我定睛一看,果然大事。

 

 

原来我微积分的基础理论被颠覆了,并被另外一个中国人重建了。连接中提到丁小平是这样的介绍的:

我国数学家丁小平在微积分研究领域取得的成果值得关注。2018年8月,《中国科学报》分两期刊载了长文《由“数学大国”向“数学强国”迈进始于重视数学》,该文对丁小平所做的工作进行了报道。首先,丁小平以铁一般的证据系统地论证了现行微积分原理的错误;其次,指出人类长期以来建立不起来不含错误的微积分原理的原因,并重建数学的新数-形模型;最后,重建微积分原理。

我的第一反应不必理会,不就又是一位“民科”利用自媒体发声吗,网上多的是这种人啊。但后来,觉得不对了,不到一会儿,跟帖回复的数量就500+了。天呀撸,我最喜欢的柯洁夺得三星杯冠军,才300+的跟帖,国际数学家大会开幕的新闻,跟帖都是个位数。个人觉得,事情有点大了。

 

 

谨慎起见,我们要顺着文章的脉络梳理一番,找到《由“数学大国”向“数学强国”迈进始于重视数学》这篇文章。这篇文章分上、下两部分,分两次发表在《中国科学报》上,并同时刊发在科学网上(2018年8月13日、27日)。标题看上去没问题,看完上部分,似乎问题不大,说了数学的重要,用陆家羲的例子来说明中国数学要强调需要重视人才。但到下部分,画风突变,现在我们来截取一部分内容:

 

2011年10月11日,丁小平先生在《科技创新导报》发表了《关于现行微积分原理的再思考》。文章发表后引起了媒体关注,人民网等媒体以《杨振宁预言今成现实:中国惊现诺贝尔级数学成果》进行了报道。......,越是获得肯定,丁小平先生越是谨慎,他就自己研究的问题与微积分研究领域的院士进行了细致讨论,以期避免研究上可能出现的失误。

2015年12月,丁小平先生在《前沿科学》上发表了《浅谈现行微积分原理的错误》;......,2016年12月、2017年9月,《前沿科学》又陆续发表了丁小平先生的《略论作为微积分原理完善的实变函数》与《微分之讲授》两篇论文。文章指出了实变函数理论中的根本性错误,以及在普及新数—形模型之前应如何正确讲解微积分原理的思路。

 

 

继续查找《浅谈现行微积分原理的错误》这篇文章,果然,果然。套路都一样,拿着对微积分理论的一(故)知(意)半(曲)解,来了一次典型的“民科式”的傲慢批判。有兴趣的搜索标题可得。

 

 

然而,各个媒体已经转载开了。

看不下去了……

看不下去不仅因为这些“民科”论文,还因为为他写文章的背书各个教授们——如假包换的教授们啊。

我们看不下去,还因为这些中招的媒体:人民网、中国科学报、科教新报、中国日报……——在人们心目中证照齐全的严肃媒体啊。

 

——太可怕了,太可怕了!

 

好在这回网友们体现的素质比以上的那些高多了,他们的回复大致都是这个调调:、

 

——希望还在!

 

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奥数不应该受如此打压

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本文原载于2019年2月27日《环球时报》上,原文标题《奥数不能功利也不能不给力》。由于篇幅受限,《环球时报》上刊出的内容有所删改,现将全文完整版发出。

 

第11届罗马尼亚数学大师赛(RMM)于25日于闭幕。美国代表队获得三块金牌,俄罗斯代表队获得两块金牌。而参加本次比赛的六位中国选手中最好成绩为15名,并获得了银牌。而中国队的团体成绩为第六位。

 

罗马尼亚数学大师赛被认为是中学生数学奥林匹克竞赛中难度最高的一项赛事,也是我国以国家队名义组队参赛的 3 项中学生数学国际赛事(IMO、RMO、RMM)之一。我国自第二届开始组队参加,由每年数学冬令营(CMO ) 中团体第一、第二的省份组队参赛,今年由上海组织队员参赛。

 

而据笔者了解,这次美国在RMM中派出的是二队上游选手,其他国家派出的选手大多是一线选手。中国本次是由上海的学习组织参赛。相当于中国队用省队于别人的国家队比拼,自然有些劣势。而且中国历年参加RMM的成绩都不是很突出。2016年的成绩更差,仅有1枚银牌,排名12位。

 

这算是的小众比赛,本来只有圈内的人关注。而且还有更差的2106年垫底,2016年也没这样引起如此大的关注。怎么会有这么热烈的讨论呢?笔者认为,之所以此次RMM的成绩在国内引起很大关注,很长程度上也是因为中国代表队已经连续4年没有拿到号称“数学世界杯”的国际中学生数学奥林匹克竞赛(IMO)冠军,自1985年首次参赛以来,中国从未经历如此长时间的冠军空窗期。再加上这四年当中,有三年的IMO冠军由美国获得,此次RMM又是美国压过了中国。在近来中美科技竞争的大背景下,这自然刺激了国人的神经。

 

过去30年,中国之所以能够在奥数竞赛上披荆斩棘、所向披靡,一个很大的秘诀是采用国家集训队这种方式,依靠一套完善的选拔体制选出数学技能较好的学生集训,提前准备比赛,让学生在比赛中能够有较好发挥。和很多人认知不同的是,美国在2000年之后也是IMO的传统强队,在比赛中经常能进前三,但始终无法撼动中国的霸主地位,所以普通大众没有关注他们。后来,他们吸取了中国的经验,强化集训队,聘请中国教练去辅导,甚至吸引国内比较优秀的学生去美国上高中。2015年,美国在IMO上刷新20多年未得总分第一的空白,外界当时以为是偶然,这几年来看,美国的实力的确已经整体变强了。

 

 

 

客观地说,只要IMO成绩没有掉出前三,中国队依然是奥数强队。个别奥数竞赛不能得到冠军,天也塌不下来。但笔者真正担心的是某些人对奥数学习赶尽杀绝的林林总总的手段,可能误导社会大众,导致包括数学在内的基础学科人才培养热度的降低。

 

奥数对教育的负面影响,各方面的论述不少。在曾经的加分与保送的诱惑下,很多学生学奥数可能不是因为真正对数学感兴趣,而是把奥数当做名校敲门砖,不少曾在奥数比赛上取得好成绩的学生,后来并没有走上学术路,而是走上了华尔街,让学奥数丧失了其初衷。

 

 

一种观点认为,奥数与一个国家的数学水平没有必然联系。而据笔者观察,以数学界的最高奖四年一届菲尔兹奖为例,近20年几乎每届都有一两位获奖者有IMO获奖经历,呈现正相关关系。很多对数学感兴趣的人,会以奥数为试金石,选择数学作为自己的终身职业。2006年菲尔兹奖得主陶哲轩就在公开场合表示对IMO的支持,他认为IMO的竞赛一方面给了青少年切磋数学的机会,另一方面也能促进交流。

 

现在国内的奥数成绩之所以没有没有体现在菲尔兹奖上,很大程度与中国数学整体底子较薄有关,毕竟诺贝尔的自然科学科方面的奖我们也才得了一个。这些都说明在基础学科方面,之前我们差的很远,现在仍然在追赶。然而,要成为数学或者科学强国,我们还需要积累,依然在路上。

 

 

一个好的现象是,从最近几年的趋势看,已经有越来越多奥数高手留在数学界。比如,奥数届内的巨星级人物“韦神”韦东奕、“恽神”恽之玮等。就是说,这些人会以学术上的成就为自己的毕生追求,这是中国社会整体向前发展的结果。

 

数学是自然科学之母,数学的发展与培养不仅在学科内部影响巨大,任何一项科技的运用和实践都与数学有关。现在,但凡时髦点科技词汇,诸如人工智能、大数据、5G通讯、无人驾驶……,背后都有一套高深的数学支持其运转。

 

国家建设初期,整体国力较弱,大学和社会中需要的是能马上转化并应用的成果,基础学科没有应用学科受到的重视大,这可以理解。而到了当下这个阶段,当所有可以引进和转化的资源慢慢转化殆尽的时候,薄弱的基础科学就可能成为创新的瓶颈。中国要发展,就必须培养一批甘坐基础科学冷板凳的人,而奥数就应当成为培养孩子对基础科学兴趣的阵地。

 

对“减负”和奥数的关系,社会上以往有很多讨论,但并没有讨论出一个很好的结果。而我们应该看到的是:首先,奥数之所以在过去呈现出一些功利性,是因为很多家庭有通过某种竞争关系实现阶层流动的需求,而普通学习和竞赛等途径对他们来说性价比最高。的确随着社会分层的加剧,形成了有钱人接受辅导班培训,没钱人学不到就吃亏的现实,甚至一些“天价辅导班”的出现影响了这种教育公平,但奥数本身不应背这种“破坏公平”的“黑锅”,也背不起。

 

另外,网上有人拿着个别题目抨击奥数摧残下一代。但这些题目很多都不是奥数题目,甚至根本不是数学题目,而是脑筋急转弯题目。它们被一些不良商人或者水平低劣的老师编进了奥数教材,这个“锅”也不应该奥数来背。相反,我们更应该普及数学,提高大众数学素养来帮助大众以及部分教师识别这种“伪奥数”。而奥数中有很多有趣味的问题,执行这种功能反而非常合适。

 

我们再来看,实际上取消了奥数加分以后,很多学生依然在学奥数,奥数的热度并没有实质上降低多少。这是因为奥数中的确有很多实实在在的数学技能,能够学到很多在课堂中学不到的东西。这些技能就会反映在学校学习当中。实际上高考中难度高一点的题目,或者高校自主招生中的题目,就有奥数的影子。况且学校也不傻,奥数比较好的学生,学习能力一般也比较突出,这也是学校愿意选择奥数好的学生的原因。所以,只要人类社会对数学的需求在,只要选拔制度在,对奥数之类的课堂外的数学学习需求就永远在。

 

以往学奥数有很强功利性,这种功利性应该被挤掉。我们应该考虑的是如调整、改良奥数,让奥数健康发展。但调整和改良并不意味着,从“全民奥数”那个极端,走向全民把奥数当“洪水猛兽”这个极端。

 

国际顶尖的奥数比赛一来是国际交流活动,二来也是顶尖人才切磋试金的机会,是选拔培养优秀人才的途径。现在有些地方将传统奥数竞赛叫停或整改。过去从小学直到高中的一整套比赛体制慢慢被瓦解,只保留几个最核心的赛事。这样“一刀切”,对数学人才的培养并不是好事。

 

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热议!中国奥数无缘罗马尼亚大师赛金牌

 

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昨天晚上,我们哆嗒小编发了一条消息,内容如下:

刚刚的2019年罗马尼亚大师赛(RMM)惨败,该赛事被称为中学生数学奥林匹克竞赛中难度最高的一项赛事,也是我国以国家队名义组队参赛的 3 项中学生数学国际赛事IMO、RMO、RMM之一。这一次中国居然下滑到第六,一块金牌都没有得到!美国队五个人当中有三枚金牌,差距已经明显拉开!

 

 

应该说,这条微博的措辞还是可能欠妥的,这里澄清一下。

第一,单论成绩本身,说惨败和下滑有点过于严厉。因为这不是中国代表对参加此项赛事的最差成绩。2016年,中国代表队参加此项赛事,同样没有金牌,最好成绩仅一枚银牌,团体成绩第12名。这回中国队4枚银牌,总成绩第6,不算最差。

第二,有人说中国派6人,美国5人,美国让一人,中国的总分依然落后。这个是不对的,RMM总分计算规则比较“奇怪”:首先参赛选手编号1-6,然后在编号1-5里取成绩最好的前三计入团体成绩。这回,中国对前三名都是35分,但是有一位选手的编号是6所以不计入总成绩,而把第四好的31分计入,总分101分。美国队总分117分。

第三,还是有人认为是惨败,原因是以往中国队都是派某个省队参加RMM,参赛选手水准参差不齐。这回虽然也是省队——上海队,但是上海一直是中国顶端奥数最强的地区之一,这回派的选手至少5个是国家队成员,堪称历次最强阵容,但成绩不理想。

但消息发出后,引发的讨论很有意思,大概分为几类:

1、 认为现在推行的快乐教育造成教育水平降低。
2、 认为是好事, 不能为几十个精英让几亿人陪着玩。
3、 认为学数学应该是兴趣,金牌不要太看重。
4、 认为无所谓,没见奥数好的工作后为国家贡献多少。

亲爱的哆嗒数学网的读者们,你们怎么看呢?

 

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真的吗?阿蒂亚爵士声明证明100万美元的黎曼猜想!

 

 

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菲尔兹奖和阿贝尔奖双料得主阿蒂亚爵士(Sir Atiyah)日前声明证明了久负盛名的黎曼猜想。并将在9月24日在海德堡获奖者论坛上发表这个演讲。从目前论坛官网披露的信息来看,证明方法是一个全新的方法,但并不复杂(simple proof)。这次的证明基于之前冯诺依曼、希策布鲁赫、狄拉克的工作。

 

 

黎曼猜想是数学界最重要的猜想之一(有人说可以把“之一”两字去掉)。克雷数学研究所现在还悬赏100万美元征解。问题本身,只需要有过复变函数学习经历的人都能看懂。而它的一个等价变形,高中生都能看懂。

 

黎曼猜想原始版本

 

考虑下面一个函数项级数定义复变函数,

在实部Re(s)>1时,级数收敛,其余部分(s≠1)可以用解析延拓得到。解析延拓后的函数,叫做黎曼ζ函数。经过,一些简单的计算,对于负偶数,ζ(-2n)=0,那么负偶数就是黎曼ζ函数的平凡零点。而黎曼ζ函数还有别的零点,叫做非平凡零点。目前,发现的黎曼ζ函数的非平凡零点是的实部都是1/2。于是,黎曼猜想是说黎曼ζ函数的所有非平凡零点的实部都是1/2 。

 

高中生能看懂的版本

 

我们先来定义这样两个函数。

对于一个正整数n,我们把它所有的约数加起来,得到的正整数记为σ(n)。比如24的约数为1,2,3,4,6,8,12,24,那么σ(24) = 1 + 2 + 3 + 4 + 6 + 8 + 12 + 24 = 60。 

同样是正整数n,我们把不大于它的所有正整数的倒数加起来,记为H(n), 就是说H(n)=1 + 1/2 + 1/3 + ... + 1/n . 比如H(3)= 1 + 1/2 + 1/3 = 11/6 。 

通过σ(n)和H(n),黎曼猜想等价于下面这个不等式成立:

是否是“真”证明还得等待

 

不过,声明要得到确认,需要同行专家审稿通过。数学界内,之前也有声明证明某个大猜想,最后发现证明错误的情况。就阿蒂亚爵士本人,之前也有“劣迹”,2016年他声明证明了六维球面S6上无复结构但没有了后文。

至于这次是真是假,作为吃瓜群众只能等待了。我们哆嗒数学网小编发稿时,海德堡获奖者论坛已经崩溃。

 

 

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巴西:我们拥有世界上最大规模的奥数竞赛!

 

原文来自2018年国际数学家大会官网

翻译作者,radium,哆嗒数学网翻译组成员。

校对,Math001。

 

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在里约热内卢举办的2018年度国际数学家大会(ICM)的这个特殊仪式上,数百名朝气蓬勃的巴西中小学生收到了巴西奥数比赛的金牌---而18岁的卢卡·艾斯柯贝利就是其中的一员。卢卡来自南部里奥格兰德州立大学,他因杰出的数学能力,在富有革新精神的巴西公校奥林匹克数学竞赛(OBMEP,Brazilian Maths Olympiad for Public Schools——编者注,虽然名称是公校,其实私校现在亦可参赛了)中获得了六次金牌。而 OBMEP是世界上规模最大的中小学数学竞赛,会有超过8%巴西人口的学生参加此项竞赛考试,以测试数学水平。

 

 

去年,超过1800万青少年参加了初赛(超过智利人口!),这项竞赛由巴西基础数学和应用数学研究所(IMPA)和巴西数学会主办,覆盖了巴西全国99.6%的城市。

 

OBMEP协调员兼IMPA副主任克劳迪奥·拉得利姆解释说,每年都有6,500名奖牌获得者受邀请学习当地大学的课程,并从CNPq(Brazilian National Council for Scientific and Technological Development巴西国家科学技术发展委员会)获得每月100雷亚尔(约185人民币)的科学启动奖学金(PIC)。 “由大学的教授授课,教授他们在原本所在学校不能学到的学科以及讲解原本所在学校不能遇到的题目。 与此同时,我们试图激励他们继续在大学深造,“他说。

 

卢卡学习PIC的课程已经有好几年了,他说这些学习有助于他在目前就读的私立学校获得奖学金,并且希望在ITA航空学院学习计算机工程。 他感慨道,“因为学校里经常会有很多学生对数学不感兴趣,老师们不得不花很多时间督促他们。”PIC帮助他与一群志同道合的学生在一个课堂上,因此课程“感觉更好”(flow better——说唱音乐术语,喜欢rap的自然懂在说什么),他说。

 

PIC教学方法与传统的中小学课程不同,来自圣埃斯皮里图州的法比奥拉·洛特里奥(18岁)解释说,今年她和她的三胞胎姐妹一起获得了她的第三枚金牌。这三人现在在圣埃斯皮里图州联邦大学一起学习数学。 在她早期的PIC时代,法比奥拉发现很难适应不同的数学学习方式,“但是一旦习惯了它,我开始越来越喜欢数学。 之前在学校,总是专注于公式,而忽略了概念的理解。

巴西公校奥林匹克数学竞赛(OBMEP)于2005年开始举办,旨在发掘具有在数学上有一定能力的学生,目的是帮助这些青少年(从小学六年级到高中一年级) 激发他们在数学方面的潜力,重点是逻辑运用能力和创造能力,而不是传统的公式记忆。

自2005年开始举办以来,OBMEP已经对巴西所有公立中小学校的学生进行了测试,去年对私立中小学校也进行了测试。 今年13%的金牌奖给了私立教育机构的青少年。 (编者注:巴西人阿维拉(Avila)在2014年获得了数学最高荣誉菲尔兹奖)

 

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八卦新晋菲尔兹:难民、分居、怕小孩、得奖像玩

哆嗒数学网成员 ALIMJAN、小米、小饕、radium 各自翻译了本文的一部分

 

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贝卡尔:我飞了起来!

 

 

菲尔兹奖得主高雪·贝卡尔(Caucher Birkar)具有库尔德和英国的双重公民身份,而且还具有难民状态。“我非常高兴,同时非常兴奋。获得这个奖意味着我能继续数学研究和从事我钟爱的事业。”在2018年国际数学大会开幕式上获得菲尔兹这一权威奖项的贝尔卡满带笑容的说道。


1978年,贝尔卡出生在两伊之交库尔德地区的马里万省。现在他已经是剑桥大学的研究员了。几百年前,在这同样一片土地上,生活着伟大的数学先贤——比如,莪默·伽亚谟(1048——1131)、艾德丁·图西(1048——1131)。现在贝尔卡也追随他们来到了数学世界。“当一名库尔德人是艰辛的,”贝卡尔说到,“我们库尔德人有句俗话:‘除了大山,库尔德人没有朋友。’我希望我获奖的消息能带给4000万库尔德人哪怕一丝丝笑容。”贝卡尔生长在伊朗农村,他的哥哥在那时教了他数学。“我的父母都是农民,我应该是不可能在数学上有什么成绩的。”贝尔卡在官方的获奖视频中感谢了库尔德的传统文化,他说靠它才活了下来。

从德黑兰大学毕业后,他一直致力于解决现代数学中如极小模型,法诺簇和奇点问题等关键问题。过去8年里,贝卡尔已经为该领域做出了杰出贡献,并且已经获得了巴黎基础科学数学奖和美国数学协会摩尔奖。


对于这位年轻的数学家来说,他的职业有两个阶段。第一步是学习前人已经积累的知识。 “阅读优美的数学世界就像漫游在一个美丽的古镇。当你四处遨游时,你会发现那些华丽的建筑。第二阶段,就像突然间我有一双翅膀,我飞了起来,在城市上空鸟瞰我在地上看不到的景色。“

 

费加里:家庭生活还没有“最优”的最优传输专家

 


阿雷西奥·费加里(Alessio Figalli,)1984年出生于意大利的那不勒斯。他在最优传输理论中的贡献帮助他夺得了数学界的最高荣誉并名留数学史。


关于数学,他最喜爱的事情之一就是能够在世界上任何地方开展工作,但他的家庭生活却不像他的研究方向,远远没有达到“最优”。令人沮丧的是,他和老婆十天才能见一次面;不过他希望能很快解决这个问题。“在我的数学生涯中我已经解决了一些困难的问题,我也知道自己今后三四十年的研究方向。只有一个问题我真心希望能马上解决,那就是我能和我的老婆生活在同一个城市。”


阿雷西奥·费加里现在是苏黎士联邦理工的教授。他的工作建立了等周问题与最优传输问题之间的联系:前者在罗马神话中已有踪迹,而后者则探究运输给定质量的最优解。“他显然已经是当今全球数学界一股推动力,”路易斯·卡法莱利在一次介绍费加里工作的讲座上说道,“他的解决问题方法灵活、动态而有成效。他一定会成为这个时代最有影响力的数学家之一。”


当他还是孩子的时候,他从未意识到——或从未被告知——他对数学的兴趣将会成为一个职业。在发现了这种可能性之后,他便义无反顾地投入了这个领域并在其中展露锋芒。

 

文卡特什:曾经被视为神童

 

 

亚克西·文卡特什(Akshay Venkatesh),2018年菲尔兹奖得主,13岁时便开始了本科阶段的学习,并在20岁之前完成了普林斯顿大学的博士学位。“7岁左右的时候我有了这个螺旋图案的笔记本,然后开始写下这些二进制数。”他回忆道。

 

成为两个孩子的父亲改变了他的职业生涯和家庭生活。“在数学中,我们倾向于追求过分的完美。我觉得其实被别人强迫停止去干某件事情挺好的。孩子们就很擅长阻止你尝试去干其他事情。”他开玩笑说。


这位斯坦福教授目前在声望很高的普林斯顿高等研究院工作。这个研究院自从成立以来便“承包”着菲尔兹奖,超过半数的菲尔兹奖得主都曾在某段时间于这个研究院工作过。

 

作为一个在印度新德里出生,在澳大利亚长大的美国居民,文卡特什因其在数论方面的杰出贡献今天把这个数学界最有威望的奖项带回了家。他利用动力学中的想法来解决数论问题——一个上世纪70年代末密码学出现之前没有任何应用的抽象问题。

 

压力大的时候,文卡特什通过跑步来清理头脑和放松。如果跑的过程中还是可以思考的话,他解释道,那么他会跑得更快一些。“在你做数学的很多时候,你会卡壳。但你会觉得能够尝试去解决问题是一件很荣幸的事。你会进入一种超然的状态然后感觉自己成为了某些很有意义的东西的一份子。”他思考着说。

 

他的贡献在数学研究的好几个领域中都是奠基性的,他在研究中使用的探究式的富有创造性的方法也备受称赞。“多亏了他明智地创新地使用现代数学工具来研究数论,”彼得·撒纳克(Peter Sarnak)在文卡特什颁奖大会上说,“他在影响着从自守形式到表示论的很多领域。”


舒尔茨:数学中还有无穷多个问题等着我

 

 

年仅30岁的菲尔兹奖得主,彼得·舒尔茨(Peter Scholze),已经被科学界认为是世界上最有影响力的数学家之一。 然而,他是一个非常脚踏实地的人。


我经常对我想要理解的东西有一个模糊的概念,但又不知道如何用精确的语言描述它,”他说。 “直到我读了另一篇论文,突然间,我想我就可以表达了。


长长的头发以及超强看清模式之间联系的能力,他被称为“数学界中的莫扎特”。一些同时代的人不得不承认,舒尔茨的存在令他们敬畏。他是今年获得奖牌的热门人选,他获得该奖对于在该领域工作的人来说并不意外。


24岁时,他在仅5个学期完成本科课程和硕士学位后,成为德国波恩大学的正教授。

2010年,他将数论中的一个定理(哈里斯和泰勒合著的数学证明《The Geometry and Cohomology of Some Simple Shimura Varieties》)的证明从288页简化为37页,宣告了一个时代巨人的出现。

他在波恩的博导问迈克尔·拉波波特评论说,“非常荣幸能够将他从大学生时代带到最杰出的数学家之一。 他引起了算术几何学的革命,“拉波波特补充道。 “舒尔茨的作品令人瞩目的是他的创意的终极简洁性。 他定理的简洁具有深深的吸引力以及经典的荣耀。


舒尔茨获得顶级数学奖就跟玩一样: 欧洲数学学会奖(EMS),2016莱布尼兹奖(Leibniz),2015费马奖(Fermat),2015奥斯特洛斯基奖(Ostrowski),美国数学会Cole奖,2014克雷研究奖(Clay Research),2013拉马努金奖(SASTRA),Prix奖和Cours Peccot奖的前任获奖者。 现在,他用菲尔兹奖章将樱桃放在蛋糕上作为点缀。


他的工作重点是建立算术和几何之间的桥梁。 尽管已经取得如此大的成就,但他的潜力依然深不可测,而舒尔茨根本没有放缓的迹象。 “一旦你解决了一个问题,就会有10个问题随之而来,”他解释道。

 

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谁将获得2018数学最高奖——菲尔兹奖?

 

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足球世界杯刚结束,四年一度有着“数学界奥运会”之称的国际数学家大会即将在8月在巴西里约热内卢开幕。届时,大会将颁发数学界最高荣誉的菲尔兹奖。

谁将获得菲尔兹奖呢,国外有个投票网站做了一次投票,结果非常有趣。其实,在菲尔兹奖的评选上,也经常会有“大热必死”现象。因为获奖有40岁的年龄限制,所以有传言,评委会优先考虑最后一次机会获奖的人。另外,很少情况下,会将奖颁发给同一个国家或者同一个学校的人。所以下面的舒尔茨和布伦德也许在国籍上会有冲突。

我们将前10名和大家一起讨论。

 

 


第十名 胡戈·度米尼尔-柯平(Hugo Duminil-Copin) 法国

 

 

概率论、随机过程专家,现为日内瓦大学教授。

度米尼尔-柯平对伊辛模型的研究情有独钟,此模型在物理研究中有着特别的地位。度米尼尔-柯平对此模型的研究让他收获无数荣誉。

所获奖项:2013奥博沃尔法赫奖、2016欧洲数学会奖、2017科学突破新视野数学奖、2017雅克·埃尔布朗奖、2017勒夫奖


第九名 詹森·米勒(Jason Miller) 美国

 

 

概率论、随机过程专家,现为剑桥大学教授。

 他与Sheffield一起关于高斯自由场的研究(GFF),奠定了他在随机游走、布朗运动研究方向上的学术地位。

所获奖项:2015戴维逊奖、2016怀德海奖、2017克雷研究奖

 

第八名 张伟(Wei Zhang) 中国

 

 

数论专家,现为麻省理工教授。

很高兴在这个列表中看到中国人。他在博士二年级的时候,他对库达拉(Kudla Conjecture)猜想的工作,让他在数论领域崭露头角。张伟的成名作是和恽之玮合作,对L函数为L函数的泰勒展开的高阶项提供几何解释。

所获奖项:2013拉马努金奖(SASTRA)、2016晨兴数学奖、2018科学突破新视野数学奖

 

第七名 西蒙·布伦德(Simon Brendle) 德国

 

 

微分几何、偏微分方程专家,现为哥伦比亚大学教授。

布伦德解决了共形几何中关于山辺英彦方程(Yamabe Equation)相关的一些主要问题。另外,他和Schoen合作证明了微分球面定理(differentiable sphere theorem),这是整体微分几何的基础问题。他还证明了向武义-劳森猜想(Hsiang–Lawson's conjecture)。

所获奖项:2012欧洲数学学会奖、2014博谢奖、2017费马奖

 

第六名 马丽娜·维娅佐夫斯卡(Maryna Viazovska) 乌克兰

 

 

离散几何专家,现为国立基辅大学教授。

维娅佐夫斯卡大学时期,获得了2次国际大学数学竞赛(IMC)的第一。维娅佐夫斯卡的成名作是解决了8维空间的球体堆积问题,她还和同事一起解决了24维的球体堆积问题。在此之前,人类只是解决了3维和3维以下的球体堆积问题。而3维情况的解决使用了大量的计算机计算,而维娅佐夫斯卡的8维和24维情况的证明,却被人形容为“简单的让人吃惊”。

所获奖项:2016年塞勒姆奖、2017克雷研究奖、2017拉马努金奖(SASTRA)、2017欧洲组合学奖、2018科学突破新视野数学奖

学生时代奖项:国际大学生数学竞赛两次第一

 

第五名 乔迪·威廉姆森(Geordie Williamson) 澳大利亚

 

 

群论几何表示论专家,现为悉尼大学教授。

威廉姆森是澳大利亚科学院史上最年轻的院士。威廉姆森对Kazhdan-Lusztig猜想用纯代数方法重写和简化了证明。在这个过程中,威廉姆森研究出了一种技术手段,在群论的诸多问题中,使用这个技术手段可以得到一些的重要成果。

所获奖项:2016年接连获得谢瓦莱奖、2016欧洲数学学会奖、2016克雷研究奖、2016科学突破新视野数学奖

 

 

 

第四名 齐普里安·马诺列斯库(Ciprian Manolescu) 罗马尼亚-美国

 

 

规范场论、低维拓扑专家,现为加州大学洛杉矶分校教授。

马诺列斯库在学生时代是数学竞赛的高手,连续三届以满分获得国际数学奥林匹克竞赛((IMO))金牌。进入学术生涯后专注于低维拓扑的研究。2013年在马诺列斯库发表了一篇论文,否定的解决了5维以及5维以上的流型中的三角形解剖猜想。

所获奖项:2012欧洲数学学会奖、2017费尔特里内利奖

学生时代奖项:国际数学奥林匹克3金、摩根奖

 


第三名 阿雷西奥·费加里(Alessio Figalli)  意大利

 


变分法、及偏微分方程专家,现为苏黎世联邦理工学院教授。

费加里在做运输优化理论的相关问题时,问题和蒙日-安培方程联系了起来,他和Philippis一起工作,得到了关于这个方程的一些重要结果。他擅长于一个技术手段,把本来看似是偏微分方程的问题转化为几何不等式的问题。以至于后来很多重要的方程,他的工作有所涉及,比如哈密顿-雅克比方程、薛定谔方程、伏拉索夫-泊松方程。


所获奖项:2012欧洲数学学会奖、2017费尔特里内利奖

 

第二名 费尔南多·马克斯(Fernando Marques) 巴西

 

 

几何、拓扑以及偏微分方程专家,现为普林斯顿大学教授。

马克斯的的成名作是和Neves一起解决了Willmore猜想。另外,去年他和Irie, Neves一起声明解决了某种一般情况下的丘成桐猜想,并把论文挂在了网上。


所获奖项:2013拉马努金奖(ICTP)、2016维布伦几何奖

 


第一名  彼得·舒尔茨(Peter Scholze) 德国

 

 

算术代数几何专家,现为波恩大学教授。

学生时代的舒尔茨多次参加国际数学奥林匹克竞赛(IMO)获得三金一银。24岁时,成为德国历史上最年轻的正教授。舒尔茨在博士论文中提出了状似完备空间(perfectoid space)的概念和与之配套的相关技术手段。利用该技术手段也可将霍奇理论中的法尔廷斯近纯定理(almost purity theorem)加以推广。此技术手段还能提供新角度展现其它问题,在志村簇或由拉坡坡特(Rapoport)和钦克(Zink)引入的空间中都可找到实例。

所获奖项:2013拉马努金奖(SASTRA)、2014克雷研究奖、2015费马奖、2015奥斯特洛斯基奖、2015柯尔代数奖、2016莱布尼兹奖、2016科学突破新视野数学奖(本人谢绝)、2016欧洲数学学会奖

学生时代奖项:国际数学奥林匹克3金1银

 

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我们来看看在这些大咖眼里,数学是什么样子!

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今年8月,四年一届的国际数学家大会将再巴西里约热内卢举办。这次大会除了会组织最高级别的学术讨论,还会有很多公众级别的普及活动。

大会总结很多历史上数学家、科学家关于数学的名言。这些名言,我们哆嗒数学网的小编整理了一个150秒左右的视频,供大家欣赏。我们可以看看,在这些大咖眼里,数学到底是个什么样子。

 


lt is impossible to be a mathematician without being a poet in soul.
——Sofia Kovalevskaya
数学家的灵魂深处,必住着一位诗人。  
——柯瓦列夫斯卡娅

A mathematician is a device for turing coffee into theorems.
——Paul Erdos
数学家就是把咖啡转化成定理的机器。
——埃尔德什

Mathematics is a game played according to certain simple rules with meaningless marks on pape.
——David Hilbert
数学是根据简明规则把玩纯粹符号的纸上游戏。
——希尔伯特

 

Remember to look up at the stars and not down at your feet.
——Stephen Hawking
要记得抬头仰望星空,而不是低头只看着你的脚下。
——霍金

In math, you're either right or you're wrong.
——Katherine Johnson
数学里,非对即错。
——凯瑟琳·约翰逊

Mathematics is the music of reason.
——James Joseph Sylvester
数学是推理的乐章。
——约瑟夫·西尔维斯特

Genius is patience.
——Isaac Newton
天才在于持之以恒。
——牛顿

Mathematics is not only real, but it is the only reality.
——Martin Gardner
数学不仅仅是真实的,还是唯一的实在。
——马丁·加德纳

Beauty is the first test:there is no permanent place in the world for ugly mathematics.
——Godfrey Harold Hardy
美是数学的第一重考验,丑陋的数学在这世界上没有永驻之地。
——哈代

 

 

Pure mathematics is, in its way, the poetry of logical ideas.
——Albert Einstein
纯数学,究其本质,是逻辑思想的诗篇。
——爱因斯坦

Mathematics is the most beautiful and most powerful creation of the human spirit.
——Stefan Banach
数学是人类精神中最美丽最强大的创造。
——巴拿赫

If only I had the theorems! Then I should find the proofs easily enough.
——Bernhard Riemann
要是我知道定理是什么就好了!这样证明过程就容易多了!
——黎曼

Number rules the universe.
——Pythagore
数统治者宇宙.

——毕达哥拉斯

 

 

Where there is matter, there is geometry.
——Johannes Kepler
有物质的地方,就有几何学!
——开普勒

The essence of mathematics lies in its freedom.
——Georg Cantor
数学的本质在于它的自由。
——康托

 

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【大结局】数学上下三万年(八):二十世纪下半叶的数学

 

 

原文作者,圣安德鲁斯大学数学与统计学院

翻译作者,mathyrl,哆嗒数学网翻译组成员。

校对,math001。

  

 

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从今天起,我们将连载这部数学编年史。本文是翻译版本,因为工作量巨大,必有疏漏(包括原文也会有错误),欢迎指正。

 

这应该是网上最全的数学编年史,从公元前30000年到公元2000年,哆嗒数学网为你奉献。

 

 这里是 【大结局】数学上下三万年(八):二十世纪下半叶的数学

 

二战结束,和平与发展成为世界主题。计算机的广泛使用让世界逐步进入信息时代。

  

本期出场人物有:塞尔、霍奇、柯尔莫哥洛夫、米尔诺、斯梅尔、索伯列夫、邦别里、科恩、格罗腾迪克、阿蒂亚、森重文、康威、瑟斯顿、曼德博、唐纳森、孔涅、怀尔斯、威腾、朗兰兹等。

 

中国人或华人也有陈景润、丘成桐、王秋冬登场。

 

 

本系列下面是往期内容:

 

数学上下三万年(一):爱在西元前

 

数学上下三万年(二):从罗马时代到中世纪

 

数学上下三万年(三):大航海时代

 

数学上下三万年(四):欧洲资产阶级革命开启

 

数学上下三万年(五):十九世纪上半叶的数学

 

数学上下三万年(六):十九世纪下半叶的数学

 

数学上下三万年(七):二十世纪上半叶的数学
 

 

 

1950年

卡尔纳普(Carnap)出版了《概率的逻辑基础》(Logical Foundations of Probability)。

 

1950年

汉明(Hamming)发表了关于误差检测与误差校正编码的基础论文。

 

1950年

霍奇(Hodge)提出了关于射影代数簇的“霍奇猜想”。

 

1951年

塞尔(Serre)利用谱序列来研究纤维丛的纤维、全空间和底空间的同调群的关系。这使得他发现了空间的同调群与同伦群之间的基本关联,并证明了球面同伦群的重要结果。

 

1952年

霍尔曼德尔(Hörmander)开始了偏微分方程理论的工作。十年后他因为这项工作获得菲尔兹奖。

 

1954年

塞尔(Serre)由于他的谱序列的工作以及层的复变理论的工作获得了菲尔兹奖。

 

1954年

柯尔莫哥洛夫发表了关于动力系统的第二篇论文。这标志着KAM-理论的开始,这个理论的名字来源于柯尔莫哥洛夫(Kolmogorov)、阿诺尔德(Arnold)与莫泽(Moser)。

 

1955年

嘉当(Cartan)与艾伦伯格(Eilenberg)发展了同调代数,将强大的代数方法与拓扑方法关联起来。

 

1955年

诺维科夫(Novikov)证明了群的字问题不可解。

 

1955年

谷山丰(Taniyama)提出了关于椭圆曲线的猜想,将在费马大定理的证明中起到重要作用。

 

1956年

米尔诺(Milnor)出版了《论同胚于7维球面的流形》(On manifolds homeomorphic to the 7-sphere),打开了微分拓扑的新领域。

 

1957年

柯尔莫哥洛夫解决了“希尔伯特第13问题”,它是关于某些3变量连续函数不能被表为2变量连续函数的问题。

 

1958年

托姆(Thom)由于拓扑学的工作获得菲尔兹奖,特别是有关示性类、配边理论和”托姆横截理论”。

 

1959年

布恩(Boone)证明了群的许多判定问题不可解。

 

1959年

马歇尔·赫尔(Marshall Hall)出版了他的著名教科书《群论》(Theory of Groups)。

 

1960年

铃木通夫(Michio Suzuki)发现了有限单群的新的无穷族。

 

1961年

爱德华·洛仑兹(Edward Lorenz)发现了一个具有混沌现象的简单数学系统。它导致了被广泛应用的混沌理论的新数学。

 

1961年

斯梅尔(Smale)证明了n > 4的高维庞加莱猜想,即同伦等价于n维球面的n维闭流形必定是n维球面。

 

1962年

雅各布森(Jacobson)出版了他的经典教科书《李代数》(Lie algebras)。

 

1962年

索伯列夫(Sobolev)出版了《泛函分析在数学物理的应用》(Applications of Functional Analysis in Mathematical Physics)。

 

1963年

约翰·汤普森(John Thompson)与费特(Feit)发表了《奇数阶群的可解性》(Solvability of Groups of Odd Order),证明了所有非阿贝尔有限单群都是偶数阶群。他们的论文用了250页来证明这个定理。

 

1963年

科恩(Cohen)证明了选择公理与连续统假设的独立性。

 

1964年

广中平佑(Hironaka)解决了代数簇上有关奇点消解的一个重要问题。

 

1965年

谢尔盖·彼得罗维奇·诺维科夫(Sergi Novikov)关于微分拓扑的工作,特别是计算稳定同伦群与分类光滑单连通流形,导致他作出“诺维科夫猜想”。

 

1965年

邦别里(Bombieri)利用他改进的大筛法证明了关于算术级数的素数分布的“邦别里中值定理”。

 

1965年

杜奇(Tukey)与库利(Cooley)发表了一篇论文,介绍了快速傅立叶变换算法。

 

1965年

塞尔顿(Selten)发表了区分在预测博弈结果时的合理决策与不合理决策的重要工作。它导致了1994年的诺贝尔奖。

 

1966年

格罗腾迪克(Grothendieck)由于他在几何、数论、拓扑与复分析的工作厄尔获得了菲尔兹奖。他的概型理论使得韦伊的几个数论猜想得以解决。他的拓子理论与数理逻辑高度相关,他给出了黎曼-罗赫定理的代数证明,并给出了曲线基本群的代数定义。

 

 

1966年

兰德尔(Lander)与帕金(Parkin)利用计算机寻找欧拉猜想的反例。他们找到了27^5 + 84^5 + 110^5 + 133^5 = 144^5。

 

1966年

艾伦·贝克(Alan Baker)证明了“格尔丰德猜想”,它是关于有理数域上代数数的线性独立性。

 

1967年

阿蒂亚(Atiyah)发表了《K理论》(K-theory),详述了他关于K理论的工作和指标定理,而之前此工作让他获得了1966年的菲尔兹奖。

 

1968年

诺维科夫(Novikov)与阿迪安(Adian)联合发表了一个证明,证明了对于d > 1与n > 4380,伯恩赛德群B(d, n)是无限的。

 

1969年

康威(Conway)发表了他的新的零散有限单群的发现。

 

1970年

艾伦·贝克(Alan Baker)由于他在丢番图方程的工作获得菲尔兹奖。

 

1970年

马季亚谢维奇(Matiyasevich)证明了“希尔伯特第10问题”不可解,即没有通用方法判定一个多项式方程是否有整数解。

 

1971年

史蒂芬·库克(Stephen Cook)提出了有关多项式时间算法的P vs NP问题。

 

1972年

托姆(Thom)发表了《结构稳定性与形态发生学》(Structural Stability and Morphogenesis),解释了突变理论。这个理论研究了渐变力导致突变的情况,在光学与生物学有重要应用。

 

1972年

奎伦(Quillen)阐述了高阶代数K理论,它是一个新工具,使用几何与拓扑的方法与思想来描述与解决代数中的重要问题,特别是环论与模论。

 

1973年

德林(Deligne)证明了三个“韦伊猜想”。

 

1973年

陈景润证明了每个充分大的偶数可表为一个素数与一个不超过两个素数的乘积之和。它是对哥德巴赫猜想的重要贡献。

 

 

1974年

芒福德(Mumford)由于代数簇的工作获得菲尔兹奖。

 

1975年

费根鲍姆(Feigenbaum)发现了一个新的常数,约等于4.669201609102...,它涉及倍周期分岔,在混沌理论中起着重要作用。

 

1975年

曼德博(Mandelbrot)出版了《分形学:形态,概率和维度》(Les objets fractals, forme, hasard et dimension),描述了分形理论。

 

1976年,拉卡托什(Lakatos)的著作《证明与反驳》(Proofs and Refutations)在他去世两年后发表。首次在1963-64年分4部分发表,这部著作给出了拉卡托什关于数学如何发展的阐述。

 

1976年

瑟斯顿(Thurston)由于他在叶状结构(Foliations)的工作获得美国数学会韦伯伦几何学奖。

 

1976年

阿佩尔(Appel)与哈肯(Haken)使用1200小时的计算机时间检验了大约1500个构型证明了四色定理为真。

 

1977年

阿德曼(Adleman)、李维斯特(Rivest)和萨莫尔(Shamir)引入了公钥编码,它是一个用于传递秘密消息的系统,使用大素数和一个公开密钥。

 

1978年

费夫曼(Fefferman)由于他在偏微分方程、傅立叶分析,特别是收敛性、乘数算子、发散性、奇异积分与“哈代空间”的工作获得菲尔兹奖。

 

1978年

森重文(Mori)证明了“哈茨霍恩猜想”,即射影空间是具有丰富切丛的唯一光滑完备代数簇。

 

1979年

孔涅(Connes)出版了关于非交换积分理论的著作。

 

1980年

有限单群的分类完成。

 

1982年

曼德博(Mandelbrot)出版了《自然的分形几何》(The fractal geometry of nature),比1975年的工作更完整地发展了他的分形几何理论。

 

1982年

弗里德曼(Freedman)证明了同伦等价于4维球面的4维闭流形必定是4维球面。这是在1961年斯梅尔的工作之后证明了高维庞加莱猜想的进一步情形。

 

1982年

丘成桐(Shing-Tung Yau)由于他对偏微分方程、代数几何中的卡拉比猜想、广义相对论的正质量猜想以及实与复蒙日-安培方程的贡献获得菲尔兹奖。

 

 

1983年

唐纳森(Donaldson)出版了《自对偶连接与光滑4维流形的拓扑》(Self-dual connections and the topology of smooth 4-manifolds),导致了关于4维流形几何的全新思想。

 

1983年

法尔廷斯(Faltings)证明了“莫德尔猜想”。他证明了对任意充分大的n,最多有有限组互素的x,y,z满足x^n + y^n  = z^n ,这对费马大定理作出重要贡献。

 

1984年

布兰吉(Louis de Brange)解决了比贝伯猜想。

 

1984年

沃恩·琼斯(Vaughan Jones)发现了3维球面中纽结和链的一个新多项式不变量。

 

1984年

威腾(Witten)出版了《超对称与莫尔斯理论》(Supersymmetry and Morse theory),包含了在微分几何研究中具有核心重要性的思想。

 

1986年

马古利斯(Margulis)证明了关于不定无理二次型在整点的值的“奥本海默猜想”。

 

1987年

泽尔曼诺夫(Zelmanov)证明了关于一个无穷维李代数何时为幂零的重要猜想。

 

1988年

朗兰兹(Langlands)是第一个获得美国国家科学院数学奖的人。他获奖是由于“将群表示论带入到与自守形式理论和数论的革命性新关系的非凡远见”。

 

1988年

艾尔基斯(Elkies)找到了欧拉猜想在n=4的一个反例,即2682440^4 + 15365639^4 + 18796760^4 = 20615673^4.。其后同年弗莱斯(Frye)找到了一个最小反例:95800^4 + 217519^4 + 414560^4 = 422481^4。

 

1989年

布尔甘(Bourgain)使用分析与概率方法解决了L(p)问题,这是在巴拿赫空间理论与调和分析中为时已久的问题。

 

1990年

德林菲尔德(Drinfeld)由于在量子群以及数论的工作在日本京都的国际数学家大会获得了菲尔兹奖。

 

1991年

泽尔曼诺夫(Zelmanov)解决了群论的有限制的伯恩赛德问题。

 

1991年

王秋冬(Quidong Wang)找到了n体问题的无穷级数解(除了少量例外)。

 

1993年

梅纳斯科(Menasco)与斯莱维(Thistlethwaite)证明了纽结理论的猜想“泰特第二猜想”,即同一个素纽结的两个约化交错图由一个扭转序列关联。

 

1994年

怀尔斯(Wiles)证明了费马大定理。

 

 

1994年

孔涅(Connes)出版了关于非交换几何的重要教科书。

 

1994年

利翁(Lions)由于他在非线性偏微分方程的工作获得菲尔兹奖。

 

1994年

约克斯(Yoccoz)由于他在动力系统的工作获得菲尔兹奖。

 

1994年

克里斯蒂娜·古皮尔堡(Krystyna Kuperberg)解决了关于动力系统拓扑的“塞夫特猜想”。

 

1995年

银行家安德鲁·比尔提供大奖悬赏求解比尔猜想:对p, q, r > 2以及互素整数x, y, z,方程x^p + y^q = z^r 无解。

 

1997年

怀尔斯由于解决了费马大定理获得沃尔夫斯凯尔奖。

 

1998年

博赫兹(Borcherds)由于在自守形式与数学物理的工作获得菲尔兹奖;高尔斯(Gowers)由于泛函分析与组合数学的工作获奖;孔采维奇(Kontsevich)由于代数几何、代数拓扑与数学物理的工作获奖;麦克马伦(McMullen)由于全纯动力系统与3维流形几何的工作获奖。

 

1998年

托马斯·黑尔斯(Thomas Hales)证明了关于最密堆积的开普勒问题。

 

1999年

互联网梅森素数大搜索项目(GIMPS)找到第38个梅森素数:2^6972593 -1。

 

1999年

康拉德(Conrad)与泰勒(Taylor)证明了“谷山-志村猜想”。怀尔斯在1993年解决费马大定理的途中证明了其中一个特殊情形。

 

2000年

在洛杉矶举行的美国数学会的一个会议上提出了“21世纪的数学挑战”。不同于100年前的“希尔伯特问题”,这次的问题由30位数学家的团队给出,其中8位是菲尔兹奖得主。

 

2000年

一个700万美元的大奖被设立来求解七个著名数学难题。称为千禧年大奖难题:P vs NP;霍奇猜想;庞家莱猜想;黎曼假设;杨-米尔斯规范场的存在性与质量缺口;纳维-斯托克斯方程解的存在性与光滑性;贝赫和斯维纳通-戴尔猜想。

 
 
 
 

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三分钟告诉你世界上最高端的数学会议是什么样子

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世界数学家大会(International Congress of Mathematicians,简称ICM)是世界上最重要的数学会议。因为这个大会每四年举办一届,所以有着“数学界的奥运会”的别称。这个会议会讨论世界上最前沿的数学学术问题,也会有各种普及讲座推广数学。另外,被认为数学最高荣誉,有着“数学界的诺贝尔奖”的菲尔兹奖,也是在这个会议上办法的。

 

 

2018年又是世界数学家大会的举办年份。此次世界数学家大会将在巴西最大的港口城市里约热内卢召开。大会组织方精心录制了一个大约3分钟左右宣传视频,欢迎大家来参会。

 

视频虽然短小,但内容丰富。大致介绍了城市的概况和发展、城市的活动组织经验(奥运会、世界杯)、巴西组织的数学活动(数学文化节、奥数竞赛)、会场准备情况、会场周边配套和交通状况以及大会的会议内容。

 

欢迎欣赏。enjoy!

 

 

 

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从深圳某公园的错误谈起:你看到的数学可能是不对的!

作者:欧阳顺湘,本文转自其公众号和乐数学(kelemath)

 

 

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摘要:本文从2017年11月开园的深圳人才公园上π桥上的众多错误和值得商榷处谈起,分析原因,指出部分错误同样出在有影响力的作者的数学普及读物中;同时以著名作家数学作品中的不足以说明错误的普遍存在性,呼吁批评家勇于担当,作家珍惜其影响力,社会重视数学普及。
 
 
2017年11月1日是深圳市立法确认的首个“人才日”。这一天,深圳人才公园正式开放。该公园是全国首个以人才为主题的公园,体现了深圳市对人才的重视。
 
公园不但风景秀丽,也独具科学与数学文化精神,如园中的最美公式长廊和π桥,就是这种精神的具体体现。π桥两侧的栏杆上铺了圆周率小数点后2017位的近似数字,同时桥栏杆的众多挡板上以简短的文字介绍了圆周率的历史和相关趣闻。可以设想,π桥将与北京珠市口大街上装饰了拉格朗日公式、爱因斯坦质能方程两个著名公式的天桥南北呼应。
 
圆周率的历史是人类文明之境。展示π的历史,不但要介绍人类文明所取得的璀璨成就,也一定会介绍我国古代数学家取得过的杰出成就。这样可使公众了解我国古代数学家的智慧,增强民族骄傲感,坚定文化自信。
 
这样一座小桥,相当于一个可以寓教于游乐的科普小展馆,其设计思路值得点赞。然而,近日笔者经过参观,遗憾地发现π桥上多处事实错误和有待商榷处。
 
公共空间中各种翻译、拼写错误其实比比皆是,没必要小题大做。但在人才公园这样彰显理念的重要地方,出现错误,值得反思;考虑到错误产生的原因,更值得引起重视。
 
1 π桥上的错误和意义不明有待商榷处
 
我们先指出桥上的问题,供人才公园做修改参考。
 
1.1 明显错误
 
桥上至少有4处明显错误。
 
1.钱宗琮先生在《中国算学史》中提出……
这里把我国著名数学史家钱宝琮先生的名字写错了。 
 
2.“我国魏晋时期数学家刘徽所著的《九章算术》……”
 
刘徽是给《九章算术》作注,即阐释、发扬并补充,并不是著。
 
3.1965年,英国数学家约翰·沃利斯推导出一个公式,,发现圆周率等于有规律的无穷个分数相乘的积。
这个发现实际上是1655年得到的。时间相差了近300年。
 
4.2015年,在“最强大脑”节目上,73岁的吕老先生成功挑战记忆π值小数点后5000位……。
实际上,这位老人姓吴,叫吴光仁。
 
1.2 意义不明和有待商榷处
 
还有些说法有误或意义不明,容易误导不明真相的读者。
 
1.“人才栈道巧妙地利用圆周率无穷尽的特点,以不重复的数字,铺满长约150米的桥体栏杆,栏杆上π的位数为小数点后2017位……”
这里应该将“不重复”改为“不循环”。数的十进制表示用到10个数字,要表示圆周率小数点后2017位,不得不重复。人们已经证明π是无理数,所以是无限不循环小数。全桥共有两处类似错误介绍。
 
 
2.“1596年,荷兰数学家卢道夫” “德国数学家科伊伦”
这是两条记录中的用词,实际指的同是生于德国的荷兰数学家Ludolph van Ceulen。如此叙述,容易误导游客。
 
 
 
3.(钱宝琮)提出祖冲之计算圆周率采用的何承天首创的“调日法”:“冲之在承天后,用其术以造密率,亦意中事耳。”
 
这段话不清晰,易使人以为钱宝琮也提出了“调日法”。这里的本意应为:祖冲之计算圆周率的方法已经失传,但钱宝琮提出,祖冲之可能采用了何承天的“调日法”。
 
4.直到19世纪初,求圆周率的值应该说是数学中的头号难题。
实际上,牛顿和莱布尼兹在17世纪后半叶创立微积分之时,各自都发现了不同的用无穷级数计算圆周率的方法,圆周率的计算已经不再神秘,也不是数学中的头号难题,甚至不是主流问题。说成头号难题是引人瞩目的噱头。
当然,如果一定要这样说,也可以,即使是现在,要轻易地算出很多位,也需要计算能力和好的算法。以此,这个说法最多算一家之言,不是共识。类似于“直到19世纪初,求圆周率的值应该说是数学中的头号难题”这样值得商榷之处,在桥上还有其他处。
 
5.刘歆通过做实验,在制造标准容器的过程中就用到了圆周率的值。
这段话莫名其妙。实际意思应该是说,刘歆为了制造标准容器“嘉量”,需要用到圆周率的值。他(可能)是通过实验的方法得到圆周率的值的。
 
6.我国河南郑州的孟和平老人写了一首3140字的叙事诗《山巅妖肆(3.14)传奇》。一首意境优美、情节生动,便于记忆的爱情长诗。
 
这里所谓的长诗,是利用谐音牵强附会地编的一个故事。且不说是否有意义,内容和文字都不好:
1.内容很无聊。故事说的是山顶的酒肆里有九位相貌妖艳的舞女,她们因为一些小事不欢而散,各奔东西,后来又相聚在另一家酒肆里,最终不计前嫌,一同开怀畅饮。
2.文字算不上诗,诘屈聱牙。且看前面几句:要是要我酒(14159),尔乐舞扇舞。把酒吃酒散,尔散拔四柳。(要是想要我的酒,你得跳段扇子舞。举杯把酒喝完后,还得拔四棵柳树。)
 
“意境优美、情节生动,便于记忆的爱情长诗”这样的词句只能用来形容《长恨歌》《琵琶行》《春江花月夜》。
 
在一座不长的桥上,出现如此之多的错误和值得讨论的地方,对希望起寓教于乐之功能,并体现人才意识的这样一座桥来说,不免有煞公园优美的风景,不免有愧于公园的人才主题。
 
2 错误是怎样产生的呢
 
设计者没能认真仔细对待,没有意识到参考的资料可能有问题,需要咨询相关专家,自然难辞其咎。但设计师一定参考了数学工作者的相关作品。
 
通过网络搜索,不难发现,有的错误是设计者一知半解地修改一些知识导致的;有的是以讹传讹导致的。在现在自媒体旺盛,传播途径快速方便的情况下,错误跑得比光都快。
 
我们以前面指出的问题中的两处为例来说明。
 
2.1 韩雪涛的文章《圆周率π的计算历程》
 
钱宝琮先生的名字被写错,一开始可能原因是输入失误,或将“宝”的繁体字“寶”看成“宗”字等。但可以肯定的是,不少人都是以讹传讹。
 
搜索钱宝琮的名字的误写“钱宗琮”,可发现这竟然是网络上很常见的错误,百度搜索有187个结果。
 
 
 
例如,号称最大手机电子书平台上“掌阅”上有的一本名为《数学趣闻》的书中就有这样的错误。(http://www.ireader.com/index.php?ca=Chapter.Index&bid=10098064)
 
 
 
韩雪涛的一篇文章《圆周率π的计算历程》中也把钱宝琮先生的名字写成了“钱宗琮”。 
 
韩雪涛是知名数学普及图书作者,很快可以查到他编写有7本图书:
 
1.从惊讶到思考 : 数学的印迹,长沙 : 湖南科学技术出版社 ,2007
2.从惊讶到思考 : 数学悖论奇景,长沙 : 湖南科学技术出版社 ,2007
3.好的数学 : “下金蛋”的数学问题,长沙 : 湖南科学技术出版社 ,2009
4.好的数学 : 数的故事,长沙 : 湖南科学技术出版社 ,2014
5.好的数学 : 方程的故事,长沙 : 湖南科学技术出版社 ,2012
6.(王元 [(1930.4-)] ;学夫子 ;韩雪涛 ;田廷彦)改变世界的科学. 数学的足迹,上海 : 上海科技教育出版社 ,2015
7.数学悖论与三次数学危机,长沙 : 湖南科学技术出版社 ,2006
 
韩雪涛曾参编《十万个为什么》(第六卷,数学)。他与王元院士等合编的《改变世界的科学——数学的足迹》曾获第四届“中国科普作家协会优秀科普作品奖” 金奖。
 
据韩雪涛先生介绍:2000年左右,他完成了《数的故事》的书稿,把书中介绍圆周率计算的部分摘出来,投给当时的《三思科学》电子杂志,发在《三思科学》电子杂志(2002年第12期·2003年第1期),之后这篇网文就在网络上广泛流传。前几年正式出版的《好的数学--数的故事》一书中也错了。(感谢韩先生的回复)
 
韩雪涛先生的这篇文章流传很广(可见网络媒体的力量),各处转载,如:
 
1.博客转载:
https://blog.csdn.net/xjwyb/article/details/322994,
2.360图书馆收藏:
http://www.360doc.com/content/11/1007/21/38416_154157472.shtml
3.道客巴巴:
http://www.doc88.com/p-909591547279.html 
4.微信公众号平台转载,如曾经颇有名气和影响力的微信公众号的“赛先生”在2016年9月18日转载过此文: https://mp.weixin.qq.com/s/dK6XJ310-jB7Zx6bMNfOpw 。
  
 
我们前面提到的π桥上一个值得商讨的说法——“直到19世纪初,求圆周率的值应该说是数学中的头号难题”——在网络上也是很流行;韩雪涛作的《圆周率π的计算历程》也持这个说法。据韩先生介绍,他的第一反应是他不会写这样的一句话;虽然初稿和网文中有这样一句,但出版的书中删掉了。
 
2.2 科学精神的缺失与《说不尽的圆周率》
 
郑州老人用谐音编“诗”的 “新闻”从2006年开始,即在网络上以各种形式不断出现。我们质疑的是π桥对此“诗”的赞扬是无视事实的。
 
 
不知道设计者是怎样想到加入这样一句的,可能是觉得是一个趣闻,有如有人根据圆周率普的曲一样有趣,可惜的是设计者审美太差或没有去读。不论如何,将一则雅俗共赏都谈不上的花边新闻放到π桥上,并对一首内容恶俗的所谓的诗大加赞扬,也是没有科学精神。这位闲着无事的老人的名字完全不应该与π桥上众多为数学做出杰出贡献的名人的名字并列。
 
当然,设计者也可能是受网络消息或数学书的影响。
 
2016年人民邮电出版社出版的科普书《说不尽的圆周率》第191页也抄录了类似的“赞词”:“河南郑州的一位老人……把枯燥乏味的数字解读成一首意境优美、情节生动、便于记忆的汉语故事。”
 
 
 
《说不尽的圆周率》的作者陈仕达、陈雪都是中学老师,编写了很多数学普及图书,特别是共同参编的《说不尽的π》与《不可思议的e》获2009年度国家科学技术进步二等奖。
 
这位老人自娱自乐没有错,但一位科普书作者,不假思索地抄录网上的一段报道,将无聊当趣闻,缺乏科学精神。
 
3 精品难出:评蔡天新的作品
 
我们的目的不是指责韩雪涛先生。相反,韩雪涛先生写了这么多作品,是难能可贵的。
 
说难有两个原因:
 
一是普及图书需要作者具备广博的知识以及审慎的态度。
 
二是在目前状态下,很多专业数学工作者没有献身精神,不做这件事情(实际上也可能做不好)。
 
数学工作者的错误蔓延至人才公园这个深圳市用来彰显城市精神的重要公共空间,反映了一个现象:不少数学普及读物的内容真中有假,一般读者难以辨别。特别是有影响力的作者产生的错误,容易使数学水平不成熟的读者接受。
 
很多例子可以说明难以出完美无瑕的作品。
 
如商务印书馆出版的大学数学教师翻译的图书,专业杂志《自然辩证法通讯》上专业人员写的文章,我们都见到过因为不懂德语又没能仔细查阅核对而出现德语常见名词的错误翻译。
 
笔者曾在文章中也犯过很可怕的错误,在《数学文化》第4卷第2期第44页右栏中,称2的立方根为超越数,所以不能用尺规作图解决化圆为方问题。我猜测当时也是没动脑筋,也可能受到一些文字的影响而犯此类错误。(在有限的时间内写作长篇文章是很累的。)
 
我们的影响力较小,能力有限。
 
我们不妨以浙江大学著名数学教授兼诗人蔡天新的作品为例来作进一步说明。需要说明的是,我个人是很尊重蔡天新教授的。我是奉命为蔡教授“雅正”,只是为了说明好书,没什么错误的好书是很难得的。
 
 
 
蔡天新的科普代表作有两本。
 
一是商务印书馆于2016年出版的《数学传奇——那些难以企及的人物》(以下简称《数学传奇》)。该书获得了2017年度国家科学技术进步奖二等奖,其前身是他在2009年出版的随笔集《难以企及的人物:数学天空的群星闪烁》。后者在出版当年就曾获将,部分编目被翻译发表,包括美国数学会的杂志。
 
二是中信出版集团于2017年出版的《数学简史》,它是蔡天新于2008年、2012年两度出版的《数学与人类文明》的修订版,其中2012年的版本曾入选2014年度国家新闻出版广电总局向全国青少年推荐的百种优秀图书。
 
但就是这两本有很高声誉,经过了约10年时间打磨的书,仍存在一些硬伤。
 
3.1 《数学传奇》中的一个错误
 
《数学传奇》182页倒数第一行到183页第1-2行,作者写到:高斯提出了被后人称为素数定理的猜想,也即不超过x的素数个数为x/log x……。
 
 
正确的表达是:当x充分大时,不超过x的素数个数(记为π(x))近似为x/log x,或写为
 
 
值得注意的是,这个错误就发生在数论领域——这个蔡教授自己的专业战场。
 
3.2 《数学简史》中的一个错误
 
《数学简史》谈的数学多些,更容易犯错。让我们将《数学简史》翻到216页。在这页的第二段,蔡教授写道:
 
“在那个年代,由于人们对实数系缺乏认识,因而存在一个普遍的错误,就是认为所有连续函数都是可微的。”
 
 
这里蔡教授将问题理解错了,当时的数学家没有这么笨,会认为所有的连续函数都是可微的。我们不妨复习下高数第一课:连续函数不一定(处处)可微,如定义在实直线上的函数x-->|x|就是这样的例子,它在原点处有个尖点,是不可导(微)的。
 
实际上,当时数学家普遍的错误是认为,连续函数只在一个孤立点组成的集合上不可微,例如,容易想到有只在有限个点出不可导的连续函数。所以,当维尔斯特拉斯构造出处处连续但处处不可导的函数时,令数学界大为震惊。此外,蔡教授将当时人们的错误归于“对实数系缺乏认识”也不尽然。
 
4 如何改进
 
如蔡天新教授这样成熟的作品仍有错误,可想象一般图书是怎样的境地。
 
我们也再举前面提到的文章和书中的错误为例吧。
 
韩雪涛《圆周率π的计算历程》是一篇结构和思路都不错的文章,但其中还有多处错误:将钱宝琮著《中国算学史》出版年份1932年(民国二十一年)写成了1931年;将用无穷乘积表示圆周率的沃利斯公式发现的时间1655年写成了1650年。
 
《说不尽的圆周率》书中第32页第一行有公式
.
实际上,如我们之前的介绍,这里应该用等号。
 
 
怎么办?作者应该珍惜其影响力。认真写好每一句话,每一行字,每一个标点符号。
 
现在很多药剂上往往会指明药剂的副作用。书籍也是如此,应该有人在肯定其作用的同时,说明其中的问题。
 
4.1 评论家的勇气和担当 
 
不可否认的是,蔡天新教授的作品确实有独到之处。
 
所以,蔡天新教授的数学作品获得了许多数学工作者撰文称赞以及诺贝尔奖获得者物理学家杨振宁院士和作家莫言,数学家彭实戈、张益唐院士等的推荐语。
 
问题在于,鲜有批评声。有一些专家,知道蔡教授书中的不足,但出于中国人的中庸之道,不愿意公开批评蔡教授的作品。
 
最好的称赞就是批评。如此能使作者的作品得到改进。
 
4.2 不能仅仅提倡献身精神
 
数学界为何没能为设计师以及广大读者提供良好的可供参考的科普资源?如很多高校教师对花太多精力,无益于自身职称评定的事情还是不愿意做。可以理解,这是现实。
 
在目前状态下,不求名利地写好每一句话都需要献身精神。国家、城市和公众如果要得到好的数学知识和数学精神传播品,仅仅提倡献身精神不是长久之计。
 
4.3 国家的重视
 
好的科普很重要。杨振宁先生就多次以自身经历说明“好的科普工作是有好的社会作用的。”
 
现在,科普也得到了国家的重视。
 
习近平总书记也强调:“科技创新、科学普及是实现创新发展的两翼,要把科学普及放在与科技创新同等重要的位置。没有全民科学素质普遍提高,就难以建立起宏大的高素质创新大军,难以实现科技成果快速转化。”
 
今年1月19日,国务院发布《国务院关于全面加强基础科学研究的若干意见》,也谈到要推动科学普及,弘扬科学精神和创新文化。 
 
5 期待
 
人才公园从启动到完工,大约半年时间,体现了深圳速度。但文化依赖于积累,科学普及需要时间。科普,包括数学普及,任重而道远。我们期待,有一天,数学工作者可以为设计师以及广大读者提供更多更好的可完全信赖的科普资源;有一天,类似于人才公园π桥上这样的错误少出或不出。
 
我们无意批评任何人。数学普及作家是一群非常值得我们尊重、爱护的群体。我们指出部分错误,是为了说明我们任重而道远,需要读者、作者一起努力。
 
2018年4月13日星期五(修订)
 
 

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意外!这俩无穷居然真的是相等的!

 

原文作者,Kevin Hartnett,量子杂志资深作家。

翻译作者,我是崔小白,哆嗒数学网翻译组成员。

校对,Math001。

 

 

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两位数学家已经证明了两个不同的无穷其大小是相等的,解决了数学界一个长期存在的问题。他们的证明建立在无穷的大小和数学理论的复杂性之间意外的联系上。

 

 

在一项颠覆了几十年传统智慧的突破中,两位数学家证明了两种不同的无穷大实际上大小相等。这一进展涉及到数学中最著名、最棘手的问题之一:自然数的无穷与实数的无穷之间是否存在别的无穷。

 

 

这个问题早在一个世纪前就被发现了。当时数学家们知道“实数比自然数多,但不知道多多少。实数的无穷是刚刚好比自然数大的那个无穷,还是它和自然数之间还有别的无穷?”芝加哥大学的马利亚里斯(Maryanthe Malliaris)说,他与耶路撒冷希伯来大学和罗格斯大学的萨哈龙·希拉一起合作完成了这项新工作。

 

 

在他们的新工作中,马利亚里斯和希拉(Shelah)解决了一个70年没解决的相关问题,即一个无穷大(称为p)是否小于另一个无穷大(称为t)的大小判定问题。他们证明了两者实际上是相等的,这让数学家感到意外。

 

 

“当然,无论是我个人观点,还是之前大家的看法,都认为p应该小于t,”希拉说。

 

 

马利亚里斯和希拉去年在“美国数学学会杂志”上发表了他们的证明,并在去年七月荣获了集合论领域的最高奖项之一。然而他们的工作远远超出了这两个无穷数的相关问题。它为无限集合的大小和另一个不同邻域数学理论复杂性之间开辟了一条意想不到的联系通道。

 

多种无穷

 

 

无穷的概念令人费解。那么会不会存在很多大小不同的无穷呢?这可能是有史以来最违反直觉的数学发现。然而当我们用一个配对的游戏来解释的时候,连小孩子都能理解。

 

 

假设你有两组物体,或者两组“集合”,就像数学家所说的那样:一组汽车和一组司机。如果每辆车只有一个司机,没有空车,没有司机留下,那么你就知道汽车的数量等于司机的数量(即使你不知道这个数字是多少)。

 

 

在19世纪后期,德国数学家乔治·康托在数学的形式语言中领会到了这种匹配策略的精髓。他证明了两个集合当它们可以一一对应时,它们大小是相同的,或者说它们具有相同的“基数”——即当每辆车只有一个司机时。也许更令人惊讶的是,他证明了这种方法也适用于无限大的集合。

 

 

考虑自然数:1、2、3等等。自然数的集合是无限的。但是对于偶数和质数的集合呢?每一个集合起初看起来都是自然数的一个较小的子集。实际上,在数轴上的任何有限长度上,都有大约一半的偶数是自然数,而质数的数目则更少。

 

 

 

然而无限集的表现却不同。康托表示这些无限集的元素之间存在一一对应关系。

1    2    3    4    5    … (自然数)

2    4    6    8    10 … (偶数)

2    3    5    7    11 … (质数)

 

 

 

正因为如此康托得出的结论是,三个集合都是一样大。数学家把这个大小的集合称为“可数的”,因为您可以为每个集合中的每个元素标记一个编号。

 

 

在确立无限集的大小之间可以进行一一对应的比较后,康托做出了一个更大的飞跃:他证明了一些无限集其实比自然数集更大。

 

 

考虑实数,也就是数轴上的所有点。 实数有时被称为“连续统”,反映了它们的连续性:在一个实数与下一个实数之间没有空隙。康托能够证明实数不能与自然数进行一一对应:即使在创建了一个将自然数与实数相匹配的无限列表之后,总是可以拿出另一个不在你的列表上的编号的实数。 因此他得出结论:实数集合大于自然数集合。于是第二种无穷诞生了:即不可数无穷。

 

 

然而有个问题康托始终无法解决,即是否存在一个中间大小的无穷——介于可数的自然数集的大小和不可数的实数集之间。他认为没有,这是一个现在被称为连续统假设的猜想。

 

 

在1900年,德国数学家希尔伯特列出了数学中最重要的23个问题。他把连续统假设放在首位。“这似乎在说,我们迫切的想知道这个问题的答案,”马利亚里斯说。

 

 

在这之后的一个世纪,尽管数学家们拼尽全力,这个问题本身已经证明它是史无前例的难以攻克。介于中间的那个无穷存在吗? 我们可能永远都不知道。

 

 

力迫法证明

 

 

在整个20世纪上半叶,数学家试图通过研究出现在许多数学领域的各种无限集来解决连续统假设。他们希望通过比较这些无穷大之间的大小,可以开启对自然数的大小和实数的大小之间可能存在的中间数的间隔的理解。

 

 

这些无穷大的大小判定研究,很多被证明对连续统假设没有用。在20世纪60年代,数学家保罗·科恩解释了其中的原因。 科恩提出了一种叫做“力迫”的方法,证明了连续统假设独立于数学公理,也就是说,在集合论的框架内是无法证明的。 (科恩的工作补充了库尔特·哥德尔1940年的工作,哥德尔的成果表明连续统假设不能用通常的数学公理来否定它。)

 

 

科恩的工作成果于1966年为他赢得了菲尔兹奖(数学最高荣誉之一)。数学家随后用力迫法来解决在前半个世纪中所提出的无穷之间的许多大小判定,表明这些大小判定也不能在集合论框架得到肯定或否定的回答。(具体来说,ZF(策梅洛-弗兰克尔)集合论加上选择公理。)

 

 

然而有些问题仍然存在,其中包括20世纪40年代提出的关于p是否等于t的问题。p和t都是两个无穷有序集的大小,它用精确的(而且似乎是唯一的)方法量化了自然数极小子集族的大小。

 

 

两个集合大小的细节并不重要。更重要的是数学家们很快就发现了p和t大小的两种情况,首先,两组都比自然数大。第二,p总是小于等于t,因此如果p小于t,那么p就是一个中间的无穷——介于自然数和实数的大小之间。那连续统假设便是错误的了。

 

 

简单的说说这个问题是什么:p是一个具有“强有限交性”和没有“伪交性”的自然数无穷子集合组成集族的最小的无穷,这意味着其中的子集以一个特定的方式相互重叠;t称为“塔数”并且是按“反向几乎包含”且没有“伪交性”的自然数无穷子集合组成的集族的最小大小的有序集合的无穷。

 

 

数学家之前倾向于认为p和t之间的关系不能在集合论框架内被证明,但是他们也不能确定问题的独立性。p和t之间的关系几十年来一直处于这种未确定的状态。 直到马利亚里斯和希拉涉及别的研究领域后,才最终找到了解决办法。

 

 

复杂性的序

 

 

当保罗·科恩用力迫法证明了连续统假设在通常的数学框架之外的时候,模型论领域正在开展一项截然不同的工作。

 

 

对于模型论家来说,“理论”是定义数学领域的一套公理或规则。你可以将模型论视为一种对数学理论进行分类的方式——对数学源代码的探索。威斯康星大学麦迪逊分校数学退休教授H·杰罗姆·基斯勒说:“我认为人们有兴趣对理论进行分类的原因是他们想要了解一些特定事情在不同数学领域里发生的真正原因。”

 

 

 

1967年,基斯勒介绍了现在所谓的基斯勒序,这个序关系试图根据数学理论的复杂性将其进行分类。 他提出了一种衡量复杂性的技术手段,并试图证明数学理论至少可以分为两类:最小复杂性和最大复杂性。基斯勒说:“这是一个小起点,但是我的感觉就是这里有无穷的类。

      

 

 

在基斯勒建立基斯勒序十多年后,希拉发表了一本有影响力的书,其中包括一个重要的章节,证明了复杂性中有自然发生的跳跃——具有较大复杂性的理论与较小复杂性理论之间可能存在一条明确的分割线。而此后30的年,基斯勒序的研究几乎没有任何进展。

 

 

一个理论具有复杂性,其意义并不总是那么显而易。这个领域的很多工作在某种意义下是如何让大家直观的理解这些问题。基斯勒将复杂性描述为一种理论中可能发生的事情的范围,如果一个理论较之于另一个理论中可能发生的事情越多,我们就说前者理论更复杂。

 

 

 

然后,在她2009年的博士论文和其他早期论文中,马里亚里斯重新开始了关于基斯勒序的工作,并为其作为分类程序的权提供了新的证据。 2011年,他和希拉开始合作,旨在更好地理解序的结构。 他们的目标之一是依托基斯勒的标准,找到更多的性质,构造出具有最大复杂性的理论。

 

 

         

马里亚里斯和希拉尤其关注两个特别的性质。他们已经知道其中一个会导致极大的复杂性。他们想知道另一个是否也如此。随着他们工作的进展,他们意识到这个问题与p和t是否相等的问题是平行相关的。2016年,马里亚里斯和沙拉发表了一篇60页的论文,解决了这两个问题:他们证明了这两个特性是具有相同复杂性的(它们都导致了最大的复杂性),并且证明了p等于t。

 

 

“不知不觉中,一切都准备就绪,”马里亚里斯说。“然后问题就顺理成章的解决了。”

 

 

今年七月,马利亚里斯和希拉被授予豪斯多夫奖(Hausdorff Medal),集合论的最高奖项之一。这项荣誉印证了他们证明是一个令人惊奇的结果,也印证了他们证明的强大力量。因为在集合论的框架内证明p和t不相等是不可能的,大多数数学家曾经期望p可以小于t。马利亚里斯和希拉证明了两个无穷大是相等的。 他们的工作也表明,p和t之间的关系比数学家之前知道的要深奥得多。

 

 

 

“我觉得如果有一天人们意外地发现两个基数相等,那么该证明可能是令人惊讶的,但那可能是一个简短而睿智的论证,不涉及建立任何实体的机制。”康奈尔大学的数学家贾斯汀·摩尔(Justin Moore)说到,他发表了一篇有关马利亚里斯和希拉的证明的概述。

 

 

相反,马利亚里斯和希拉证明了p和t是相等的,通过在模型论和集合论之间开辟一条通路,并已经在这两个领域开辟了新的研究前沿。他们的研究也最终解决了数学家们希望能够帮助解决连续统假设的问题。然而专家们的压倒性的感觉是,无法解决的连续统假设是错误的:虽然无穷在很多方面的性质异于常态,如果在已发现的无穷之间没有更多大小不同的无穷,那么这太不同寻常了。

 

 

澄清:在9月12日,本文进行了修改,以澄清20世纪上半叶的数学家想知道连续统假设是否属实。 正如文章所述,这个问题在很大程度上取决于保罗·科恩的工作。

 

 

 

我们哆嗒补录的番外篇:

 

这篇文章提到的问题叫做极小塔问题(The Minimal Tower Problem),收录在科学出版社出版的《10000个科学难题(数学卷)》中,我们把这一页截图呈上。

 

 

遗憾的是我们偶然发现这里居然有笔误。这里两个箭头,左边一个箭头的α不应该写在下标位置,应该写在正常位置。而右边箭头的α其实写错了,应该是a 。我们已经把这个问题向出版社反馈了。

 

另外,文章中提到的连续统基数的确定的问题,是一个更加诡谲的问题。这书里也有介绍,标题叫做《连续统势确定问题》。

 

总体来说,这本书是本非常好的收录当代数学难题的工具书。

 

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霍金的一个不为人知的世界第一

 

作者,Math001

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霍金去世的消息迅速传遍了互联网。所有的媒体——无论是主流的媒体,还是非主流的媒体——都发布这条消息。
 
一位科学家,他的影响力不仅仅局限在他所在的学术领域之内,他的名字在所有世俗领域都有所知晓,这简直太难得了。有人说,霍金之所以有如此影响力,除了他的学术成果外,他的畅销科普著作以及本来身残志坚的传奇故事也为其加分不少。还有一些人认为,霍金在世俗文化中的“亲民”表现,也让每一个人记住了他。
 
 
是的,霍金自己参演电影、电视剧;自己亲自用他的电子音唱歌。他为世界杯计算夺冠公式,他劝人类逃离地球。很多时候,人们提到霍金的时候,我感受到的不是大家在谈论一个理论科学家,而是在谈论一位实力网红。
 
因为霍金教授的去世,他的很多以前的“八卦”被扒了出来。包括他的学术成果、影视作品和音乐。然而,今天我要向大家讲述的一个数字,就和他的这些工作和爱好有关。这个排名关联了数学、影视、音乐,而且是一个量化标准,最后得到的这个数字,多多少少能够标定,这位伟大的物理学家、宇宙学家、数学家离我们的生活有多近。
 
我们哆嗒数学网作为一个数学公众号,还是先从数学说起。
 
1、 数学: 埃尔德什数(Erdos number)
 
埃尔德什是一位伟大的数学家。他是最高产的数学研究者,一生中大约有1500篇论文。他的很多论文都是和其他人合作完成的,和他合作过的论文作者由511名学术人,其中绝大部分是数学家。有人就想,埃尔德什的合作者有如此之多,是不是所有数学家都会直接或者间接与埃尔德什产生联系,于是埃尔德什数诞生了。
 
 
埃尔德什数是这样定义的,埃尔德什本人的埃尔德什数是0。如果有人和埃尔德什合作发表了文章,那么这个合作者的埃尔德什数就是1(那511位)。如果一个人和埃尔德什的合作者合写论文,那么这个人的埃尔德什数就是就是2,以此类推。一个人和一个拥有埃尔德什数n的人合作,将得到n+1的埃尔德什数。
 
虽然埃尔德什数只是一个游戏性质的东西,但拥有比较低埃尔德什数在数学界是一件很有面子的事情。同时,由于很多合作者不是数学家,一些数学外的领域的研究人员也有埃尔德什数。比如,陶哲轩的埃尔德什数是3,爱因斯坦的埃尔德什数是2。
 
霍金的埃尔德什数是4,他通过如下序列得到。
 
埃尔德什与Vance Faber合写《Sets of natural numbers of positive density and cylindric set algebras of dimension 2》,后者得到埃尔德什数1。
 
Vance Faber与Emanuel Knill合写《Minimal residual method stronger than polynomial preconditioning》,后者得到埃尔德什数2。
 
Emanuel Knill与Raymond Laflamme合写《Compiling gate networks on an Ising quantum computer》,后者得到埃尔德什数3.
 
Raymond Laflamme与霍金合写《Origin of time asymmetry》,于是霍金得到埃尔德什数4。
 
 
影视:贝肯数(Bacon number)
 
凯文·贝肯一个美国的影视演员,不算最红的巨星,但绝对是二线演员中的常青树,经常参演一些别人的作品。他在一次采访中不断谈起某某好莱坞著名演员和我合作过,某某演员和我的某个合作对象合作过。于是,有人第二天发了一个帖子,标题叫《凯文·贝肯是宇宙的中心》。此文发出,居然成为大热帖,回帖的人纷纷自述或者爆料和贝肯直接或者间接的关系,于是贝肯数产生了。
 
 
贝肯数的游戏规则和前面提到的埃尔德什数几乎是一个模式,贝肯本人的贝肯数是0,如果一个人和贝肯合作过,那么这个人的贝肯数就是1。如果一个人和贝肯的合作者数合作过那么这个人的贝肯数就是2,以此类推。不过,合作方式可以很多样,可以是参演、编剧、导演、配音、特效等等,只要你和某个拥有贝肯数的人出现在同一份演职员名单表里面,你就会拥有一个相应的贝肯数。
 
后来,大家发现,娱乐圈玩贝肯数玩嗨了,很多人发现一些著名演员也是拥有很低的贝肯数,于是拥有比较低的贝肯数成为娱乐圈内比较有面子的事情。比如《泰坦尼克号》男主演莱昂纳多的贝肯数是2,中国著名影星汪峰的老婆章子怡的贝肯数也是2。另外,一些非娱乐圈人士也有贝肯数,美国前总统奥巴马和比如苹果公司的前老大乔布斯的贝肯数都是2。
 
霍金曾在微博中发表过这样的言论:我不仅是研究时间和空间的物理学家,我还是演员霍金。的确,霍金本人亲自出现在影视中并不罕见。
 
1987年的《星际迷航:下一代》中,霍金在其中扮演霍金他本人。与牛顿和爱因斯坦同桌打牌,谈笑风生。
 
 
另外,著名美剧《生活大爆炸》中,他也和“谢耳朵”演过对手戏。
 
 
而让霍金得到最低贝肯数的作品是2006年的《科幻大师》,他甚至是主演。
 
 
霍金的贝肯数是2.得到的序列如下:
 
贝肯和西恩·奥斯汀合作出演了《知已同心》,后者得到贝肯数1。
 
西恩·奥斯汀和霍金合作出演了《科幻大师》,于是霍金得到贝肯数2.
 
 
 
音乐: 安息日数(Sabbath number)
 
黑色安息日(Black Sabbath)是一支英国重金属风格的摇滚乐队,是历史上最有影响力的重金属乐队之一。《时代》杂志称他的《偏执狂》是“重金属音乐的起源”,将该专辑列入它们的“历来最伟大的一百张专辑”。成立于1968年,到2017年依旧在出专辑,并在当年进行了最后一场演出。时间跨度很长,所以其中的组成人员不断变化,到今天,只有吉他手东尼·艾欧密一直保持不变。主唱换过8个、鼓手换过9个、贝斯手换过7个。有如此高水平,又长时间和高频率的人员变动,进进出出之间,导致音乐界直接和间接与之有联系的人很多。
 
 
安息日数的生成规则和前面的模式一模一样,我们不再赘述了。只是和前面不一样的是,这里安息日数是0的人有很多,只要是当过乐队成员的人就会是0.
 
霍金喜欢音乐,尤其偏爱瓦格纳的音乐。他曾经说:“瓦格纳比任何人都强!”——是不是有点瓦格纳铁粉的味道?
另外,他还亲自用他的电子音唱过歌,其中大家比较熟知就是和巨蟒组合(Monty Python)合作的MV唱的是《Galaxy Song》。
 
 
 
让霍金得到安息日数的作品是和平克·弗洛伊德(Pink Floyd)摇滚乐队合作的曲目《Keep Talking》,这个曲目收录在专辑《The Division Bell》里。(qq音乐链接 https://i.y.qq.com/v8/playsong.html?songid=2341833&source=yqq
 
霍金在这首歌里,用电子音这样唱到:
For millions of years mankind lived just like the animals,
人类像动物一样活着已经过了数百万年
Then something happenend which unleashed the power of our imagination...”
现在该发生点什么了 是时候释放我们想象的力量了
 
霍金的安息日数是2,得到的序列如下:
 
东尼·艾欧密和大卫·吉尔摩合同在Rock Aid Armenia乐队时发行了《Smoke On The Water》,后者因为前者加入黑色安息日乐队而得到安息日数1。
 
大卫·吉尔摩与霍金合作了平克·弗洛伊德乐队的曲目《Keep Talking》,后者得到安息日数为2。
 
 
EBS数(Erdos-Bacon-Sabbath number , 埃尔德什-贝肯-安息日数)
 
于是人们把前面三者加起来,得到一个新的数,叫做EBS数,这个数当然是越小越好。于是霍金的EBS数就是4 + 2 + 2 = 8有专门的网页http://erdosbaconsabbath.wikia.com 来供大家查阅各个名人的EBS数。排名第一正是霍金(一说是并列第一)。
 
于是,也许大家心中正真怀念的不仅仅是物理学家、科学家的霍金。也许还在怀念演员霍金,歌手霍金…………
 

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美国数学会评选2017年11大数学热门事件

 

 

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美国数学会评选的年度数学热门事件又来了,今年的晚了一些,大家来看看吧。

 

 


玛丽安・米尔扎哈尼,1977年5月3日——2017年7月14日

 


 
菲尔茨奖的唯一女性获奖者玛丽安・米尔札哈尼在今年7月14日去世了,年仅40岁。 米尔札哈尼是斯坦福大学的教授。她是一位极具原创性的数学工作者,对几何和动力系统领域作出了许多重大贡献。她的工作连接了几大数学方向——包括双曲几何、复分析、拓扑和动力学——反过来她的工作也深刻地影响了这些方向。世界各地的媒体都报告了她的生活和数学贡献。


《隐藏人物》,电影与数学家

 


 
电影《隐藏人物》在2016年12月发行前就得到了大量曝光。2017年1月AMS年度数学联合会上,本书作者 Margot Lee Shetterly和参与了美国航空工程的数学家 Christine Darden出席了该电影的发布会,现场座无虚席。2017年,电影明星在电视节目上谈论那些激励人心的女数学家故事,书本和电影引起了读书俱乐部的关注,学校组织学生去电影院,甚至还出现了一套以电影中的女性为主题的商标--这些都被媒体广泛报道。在2017年5月,美国航天局把其在弗吉尼亚州汉普敦Langley研究中心的一栋大楼以97岁女数学家凯瑟琳・强森的名字命名,用以表达她的敬意。

 

丹尼尔·罗思曼关于生物大灭绝的研究

 

 
麻省理工大学的丹尼尔·罗思曼教授在《科学进展》杂志上发表了名为《预测下一次生物大灭绝或全球灾难时间的数学公式》的论文。这无疑是一个沉重的话题。论文引起了广大媒体的关注。

 

数学与“杰利蝾螈”现象

 

 

2017年夏天,数学家Moon Duchin在塔夫茨大学组织了一个度量几何与“杰利蝾螈”研究小组,旨在用新的数学工具分析和解决杰利蝾螈现象。(图:宾西法尼亚州一种可行的选区划分方案,它将整个州黄划分成为18个人口相等的选区。下图:宾州现行的选区划分。)

 

 

恩尼格玛密码机被拍卖

 


 
 “一台罕见的纳粹二战期间使用的恩尼格玛密码机周二在拍卖会上以45,000欧元被一名匿名网上买家买走。”CNN报道。正如史密森尼学会指出,“这台恩尼格玛机是有史以来出镜最多的密码机。”这种机器在二战期间被德国军方改造用来加密信息,而盟军最终破译了这种密码——这是在2014年电影《模仿游戏》中讲述的故事。许多版本的恩尼格玛机都成为了收藏品,而这台被拍卖的恩尼格玛机格外引人注目,原因是它的主人在当初在跳蚤市场上只用100欧元买下了它。

 

维拉尼当选法国议员

 


 

43岁的数学家、菲尔茨奖得主赛得里克·维拉尼,在南巴黎的一次选举中赢得了69%的选票并成为了一名新的法国国民议员。在《科学》杂志的一次采访中,维拉尼说到,“我从未计划参与任何国家政治活动。但马克龙的政党对欧盟热情的支持,这在法国国家政党中是非常罕见的。它同时也反对过去的政治传统,即在选举中系统地攻击对手;相反地它倡导博爱、实用主义和进步。同时,他的政党也欢迎非政治家的专业人士。”


《数学杀伤性武器》
 


凯西·欧尼尔这本书的副标题是“大数据加剧了不平等并威胁了民主”。无论是在电台还是纸媒的采访中,欧尼尔都强调人们并不理解数学模型、算法以及打分系统如何在生活的方方面面影响了我们——大学录取、监狱系统、就业、保险、选举、棒球队招募、社交网格、金融系统和教育。在EdSurge的访谈中她谈到,“算法,说白了就是一种打分系统。只要你有了一个打分系统,你就可以钻系统的漏洞。漏洞钻得多了,系统就不再有效了。这就是现实。”

 

伊夫·梅耶尔获得2017阿贝尔奖
 

 

今天3月,挪威科学和文学会宣布伊夫·梅耶尔获得今年的阿贝尔奖,以表彰他“为小波分析的数学理论发展中做出的突出贡献。”阿贝尔奖是数学界中最有威望和慷慨的奖项之一。这则新闻被各大新闻和科学媒体报道,包括《自然》、《福布斯》、《卫报》、《法国商业报》、《爱尔兰时报》、《科学美国人》等等。

 

Urschel从橄榄球生涯退役成为一名职业数学家
 

 

作为一巴尔的摩乌鸦队的一名职业橄榄球运动员同时也是麻省理工一名数学研究生,Urschel因为他的双重份已经被媒体报道多年。2017年他决定在26岁的年纪从橄榄球生涯退役专攻数学。就在近日,一份报告揭露了橄榄球运动中广泛存在的运动员大脑损伤,但Urschel说他的决定更多地是为了更好地研究他的数学。


媒体达人尤金妮娅·郑 

 


 
尤金妮娅·郑 把烘焙和高维范畴学结合在了一起。她对于数学及其与音乐、烘焙和日常生活联系的热情是充满感染力的——这是她为什么出现在许多的电视广播节目与出版物中。“数学是奇妙的,而我们也必须以一种奇妙的方式去对待它。”

 


π节

 


 
每年的π节(3月14日)都吸引了很多媒体的眼球。大量的故事和语音都在探讨它的历史、庆祝、相关的难题、游戏(想象呼拉圈和悠悠球),当然还有如何烹制派。学生和数学家们——今天还有美国航天局——都加入到这些向π致敬的有趣的活动中。 

 

 

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全国第四轮学科评估之数学学科评估结果

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根据中华人民共和国教育部官网消息,教育部学位与研究生教育发展中心公布了全国第四轮学科评估结果。第四轮学科评估于2016年4月启动,在95个一级学科范围内开展(不含军事学门类等16个学科),共有513个单位的7449个学科参评(比第三轮增长76%);全国高校具有博士学位授予权的学科有94%申请参评。

 

 

第四轮学科评估首次采用“分档”方式公布评估结果,不公布得分、不公布名次,不强调单位间精细分数差异和名次前后。采用按百分位进行分档的方式。根据“学科整体水平得分”的位次百分位,将前70%的学科分为9档公布:前2%(或前2名)为A+,2%~5%为A(不含2%,下同),5%~10%为A-,10%~20%为B+,20%~30%为B,30%~40%为B-,40%~50%为C+,50%~60%为C,60%~70%为C-。

 

数学学科中,全国具有“博士授权”的高校共76所,本次参评69所;部分具有“硕士授权”的高校也参加了评估;参评高校共计182所,进入榜单的共有129所。中国科学院大学的数学学科以科研单位参与了这次学科评估,得到“分档”为A+。所以,本次数学学科共有130个单位进入榜单,北京大学、复旦大学、山东大学、中国科学院大学四个单位获得了最高等级的A+。(注:评估结果相同的高校和单位排序不分先后,按代码排列)

 


另外我们哆嗒数学网的小编和之前公布的14所数学“双一流”名单做了对比。发现14所数学“双一流”高校中,此次评为A+的3所,评为A的5所,评为A-的3所,评为B+的3所。而评为A-以上(含)的高校或者单位中,有19所高校和单位中,有8所没有进入之前的数学“双一流”名单。这些学校包括浙江大学、武汉大学、南京大学等,通常认为的数学强校。

 

 

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别人家的数学奖:红毯、巨星、网红还有学术一个都没少!

 

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2018“科学突破奖”颁奖典礼2017年12月3日在位于旧金山的美国国家航空航天局(NASA)阿姆斯研究中心揭晓,旨在表彰生命科学、基础物理及数学领域最杰出的成就的研究人员单项奖金为300万美元,此次共颁发2200万美元奖金,从奖金来看的确为科学界第一巨奖。

本次数学奖由来自美国犹他大学的克里斯多夫·哈康(Christopher Hacon)和来自美国加州大学圣地亚哥分校的詹姆斯·麦克南(James McKernan),一起获奖,分享300万美元奖金。另外,还有4位数学家获得3个数学新视野奖。中国数学家,恽之玮和张伟分享了其中一个奖项,该项奖金10万美元。值得一提的是,两位中国数学家都毕业于北京大学——北大的数学简直太厉害了。

“科学突破奖”有着“科技界的奥斯卡奖”之称。之所以有这个称谓除了高额的足以吸引任何媒体眼球的奖金意外,还有一个原因便是它的颁奖典礼星光璀璨,聚集了科学、技术、娱乐等各界明星——之所以这样颁奖,我们能从该奖项赞助人之一的尤里·米纳尔的话中,探知一二:“我小时候,占领各个版面头条的都是科学家,而现在情况全变了。我认为,这些改变世界的科学家们,完全有理由被世人知晓”。

以前,我们只是报道一下获奖情况,很少有人介绍颁奖典礼的具体过程。这回,我们随小编一道,以2018颁奖盛典为模板,让大家来看看,这个“科技界的奥斯卡奖”的颁奖盛典。

当然,我们哆嗒数学网作为一个身在中国的数学普及公众号,会更多的聚焦盛典的中国元素和数学内容。

先说说这个奖项的资助人。资助人可都是互联网和科技界的大咖,除了刚刚说的尤里·米纳尔,还有谷歌的联合创始人谢尔盖·布林、脸书创始人的扎克伯格、23andMe联合创始人安妮·沃西基。当然,还有中国人都知道的阿里巴巴的马云。以及刚刚不久前加入成为赞助人的,另外一个大家耳熟能详的中国互联网巨神腾讯公司创始人马化腾。

既然是奥斯卡奖,当然不会缺少走红毯的环节啦。让所有杰出的科学家享受巨星般的待遇是这个盛典的目的之一。下面就是恽之玮和张伟出现在红毯上的照片。

 

典礼开始前,会有一个比较热血的开场白,这几年这个念白似乎一直没变过:

“今晚在美国硅谷一号机库和航空航天局阿姆斯研究中心现场。科学界、技术界和好莱坞最璀璨的明星们齐聚一堂。他们将把超过2500万美元的奖金颁发给在生命科学、数学以及物理学领域的有杰出成就的人士。——这就是“科学突破奖”,他们是改变世界的科学家!”

念白完毕,LOGO登场。


当然,每一次颁奖典礼都会有一个主持人,这一次的主持人是,很多人眼中的“上帝”——摩根·弗里曼。

 

 

在台下,我们也发现了曾在中国红极一时的超级“网红”——“奶茶妹妹”章泽天。现在她是京东创始人刘强东的夫人。

 

当然,任何庆典都不会缺少音乐。这回的音乐表演是由超级巨星大提琴手兼演员欧阳娜娜(大会背景旁白就是这样介绍的)和多次获得格莱美奖提名的嘻哈说唱超级巨星歌手维兹·卡利法共同演出。大提琴和说唱的结合也蛮有特色的。

伴奏中,还有中国鼓。


表演结束后,主持人弗里曼再次感谢了欧阳娜娜,并向来宾们强调,2000年出生的欧阳娜娜只有17岁。这引来全场的欢迎,欧阳娜娜也起身向周围表达谢意。

 


庆典上,主持人弗里曼从生命科学家和其他人们一直在和各种疾病做斗争,引出了两段悲伤的故事。其中一段是关于数学家米尔扎哈尼的。这位当今唯一一位获得过菲尔兹奖的女性今年因为乳腺癌去世,享年40岁。而庆典中展示的米尔扎哈尼2014年从时任韩国总统,同样是女性的朴槿惠手中接过菲尔兹奖的照片,让人唏嘘不已,感慨世事无常。

 

2018“科学突破奖”的数学奖的颁奖嘉宾有两位。一位是曾经红遍全美的NFL橄榄球球员、麻省理工数学博士约翰·尤索,另外一位是DeepMind创始人戴密斯·哈萨比斯。DeepMind公司制作出的围棋人工智能软件AlphaGo,打败了人类最强棋手的。

颁奖之前当然是获奖者的VCR,视频大概1分50秒,视频中哈康称自己是一个“Slave Driver”,好吧,这是一个俚语,我们强行翻译成了“大恶人”。

两位获奖人领奖。获奖感言是由哈康一个人说的。他表达了希望更多的研究人员进入他们所在领域的意思。他还强调他们会乐于和所有进入该领域的人分享最深刻的研究成果。


最后全体获奖人员上台,大结局。

 

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开放存取式数学研究与论文创作

 

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作者:王浩,牛津大学教育学硕士,香港城市大学英语博士,现于香港浸会大学从事英语教学工作。

 

 

从牛顿在苹果树下被砸出灵感的传说可见,长期以来,科学研究都是以个体为单位的科学家以及由个体科学家所领导的团队所从事的工作。而近年来,互联网技术的兴起却有可能改变这一数百年所形成的传统,为科研合作提供新的范式与平台。笔者试图从一个英语写作老师和应用语言学研究者的视角,通过介绍数学家陶哲轩等人倡导的开放存取式(open access)数学研究项目Polymath,讨论互联网时代新型的科研合作模式在数学界的发展,并思考科学2.0与论文写作2.0在未来发展中面临的机遇与挑战。
 
 
1. 开放存取:数学家陶哲轩教授倡导和参与的数学科研新范式 
 
 
 
 
当代数学家、菲尔兹奖得主陶哲轩教授在2009年当选美国人文与科学院院士的演讲上介绍了近年来数学研究界出现的一种新型合作模式Polymath。他在演讲中指出,互联网是古腾堡印刷术以来对人类科研与交流影响最大的技术。通过利用互联网建立一个开放的数学研究平台,数学家和对数学感兴趣的人士可以针对某个数学问题的研究共同努力,获得比个体数学家或研究团队更有效的科研成果。陶教授还指出,自己曾将撰写的这篇演讲稿放在博客上收集网友的评论,并根据意见作出修改,这也体现了他的知行合一。 
 
   
 
 
          最早提出这种互联网开放存取式数学研究模式的Tim Gowers教授在其博文《群体合作数学是否可能?》(Is massively collaborative mathematics possible?)指出,这种群体合作模式有以下三个优势:
 
1)很多时候解决问题是需要运气的,仅从概率的角度来看,更多人的参与也会提升好运气的机会;
 
2)通过交流互动集思广益能让具有不同知识和背景的合作者碰撞出火花与洞见;
 
3)有的人善于提出新的想法,有的人更专注于对想法具体实现,合作有利于参与者取长补短共同进步。 
 
 
2. 专门用途英语视角下的开放式数学论文写作与修改 
 
 
 
 
2016年应用语言学界著名的学术期刊《专门用途英语》(English for Specific Purposes) 发表了英国Sheffield Hallam University大学教育学院英语老师Lisa McGrath博士的论文《开放存取式写作:针对一篇纯数学研究论文的在线初稿写作与修改的研究》(Open-access writing: An investigation into the online drafting and revision of a research article in pure mathematics)。这是应用语言学界和专门用途英语研究领域第一篇关注开放存取式数学论文写作的论文。
 
McGrath博士通过收集和分析Polymath 8博客下的659条评论(共计57,105词),利用前人工作总结出的框架,对相关评论进行编码后分作6大类:
 
1)数学论证(mathematical argument):相关的编码包括检查或修改现有的数字内容;设置数学符号;编写定义、定理和论证;
 
2)元数学论证(meta-mathematical argument):相关编码包括调整或建议添加说明文字、例子或者对选取研究方法动机的解释;讨论引用文献;在导论中讨论研究的语境与框架
 
3)说明性结构(expositional structure):相关编码包括论文分节、图表和图形的排位;信息呈现流程的控制
 
4)命题式展开(propositional development)产出新的数学知识;报告和讨论新的结果
 
5)格式讨论(formal):调整或报告句子层面的问题(如数学代码或文本的笔误)
 
6)运营讨论(operational):组织调配工作与合作;处理技术相关问题;分配工作量;报告作出的修改;讨论与出版相关的问题;选择期刊;决定作者身份   
 
分类 出现次数
数学论证 158
元数学论证 81
说明性结构 35
命题式展开 75
格式讨论 177
运营讨论 120
646
 
 
McGrath博士对开放式论文写作与修改过程的研究所使用的框架对于需要用英语写作数学论文的朋友也有一定的启发。从上表可见,数学论文的作者不仅要在数学论证上动心思,还要在所谓元数学论证上下功夫,也就是要对自己的工作本身进行思考和讨论,不仅让读者知道自己做了什么和如何做的,还要让读者明白自己为什么这么做。与此同时,在数学论文写作的格式与运营方面,多些和导师、同学讨论获取他们的帮助也很重要。
 
 
 
 
 
 
正如McGrath博士在论文中所说,由于本研究的数据主要来源于博客中的讨论,并没有触及具体论文不同版本的修改或写论文前Polymath参与者就数学问题本身的讨论。因此,Polymath这种新型数学研究模式所涉及的内容和对数学研究者的启发远远不止这篇论文讨论的范围。然而,McGrath博士作为第一位关注Polymath的英语老师和研究者所展示出的宽广的研究视野和具开拓性的研究精神却值得我们学习。  
 
3. 从科学2.0到论文写作2.0 
 
McGrath博士的论文可以放在科学2.0和论文写作2.0这两个较大的语境下解读,或许能为广大的科学研究者和从事论文写作的作者、老师提供新的启发。
 
 
 
2008年马里兰大学计算机系Ben Shneiderman教授在顶级期刊Science上发表短文Science 2.0具有前瞻性的指出互联网技术在为新一代的科研范式的产生和发展提供机遇的同时也需要 “新一代科学Science 2.0来研究社会科技系统中的综合性跨学科问题” 。作者认为,科学1.0时代的英雄像伽利略、牛顿和爱因斯坦提供了关键的方程来描述重力、电、磁和光之间的关系。相反的,Science2.0的领袖们研究重点在信任、同理心、责任与隐私。作者预言,未来400年的伟大科学探险将在于界定、量度和预测上述这些变量从而加速科学发现、工程创新、电子商务和教育。由此可见,新型的科研范式和合作模式也为科学界提出了新的课题和新的挑战,甚至会带来一场新的科学革命。
新的科学革命对英语论文写作与修改也提出新的挑战和机遇。笔者作为一名英语写作老师,也曾协助不少的博士生、青年教师修改英语论文。因此在这里,我想思考一下互联网时代新型科研合作与交流对英语论文写作可能产生的影响。
 
长期以来,论文的写作、审稿都是一个相对封闭的过程。为了确保公平、公正,大多数期刊都采用了双盲的审稿模式,即作者和审稿人都是匿名的。然而,这种模式也带来了不少问题,其中最显著的一点是审稿周期太长。笔者2016年在Journal of Second Language Writing上发表的一篇关于论文修改的文章从2015年6月底初次投稿到10月底获得审稿人的首次意见再到2016年3月最终见刊,前后耗时长达9个月,据说还是比较幸运和顺利的。
 
然而,学界在审稿方面的改革尝试并不成功。顶级学术期刊Nature曾于2006年推出开放式同行评阅的实验。研究人员向1369篇通过Nature编辑初审的论文稿作者发出邀请参加这次实验,仅有71篇的作者同意参与实验,将论文稿放在网上接受开放式评议。
 
 
 
开放式审稿遭到冷遇或许说明科学界对于在工作方式上的革新并不热衷,而在论文写作方面,想推行这方面的改革就更困难了。除了像Polymath这种没有特定作者的项目可以实现互联网上的开放式写作与修改,绝大多数的作者仍然只能在小范围内获得导师或朋友的帮助。然而,我们不难想象在互联网时代协作式论文写作对于提升写作效率、改进论文稿质量的潜力。如果作者能将自己的论文稿放在网络上如同维基百科或者开源软件的代码那样供大家讨论和修改,整个论文创作和修改的过程都会发生根本性的改变。  
 
4. 结语   
 
科学的发展,和人类文明的进步一样,是在传统与创新这两种力量的博弈与平衡间进行的。一方面,科学家必须不断利用传统的资源和制度来工作;另一方面,创新又是科学不断发展和进步的动力源泉。本文所讨论的开放存取式的数学研究与论文创作模式是互联网时代研究工作方式上的创新,和历史上各种创新一样,都会遇到很大的阻力和困难。陶哲轩教授曾在一次演讲中提到,当他提交署名为Polymath的论文给加州大学洛杉矶分校数学系时,工作人员拒绝接收这份论文作为他的成果。对于享誉世界的陶哲轩教授,这当然不足挂齿。但是对于众多还在为职称而劳碌、为三餐而奔波的大学青年教师来说,Polymath这类的开放式协作模式在贡献认可机制上的缺陷却是致命的。 爱因斯坦早就说过:科学是很棒的工作,只要不靠它谋生(Science is a wonderful thing if one does not have to earn one's living at it.)。笔者相信,随着科技的发展、人类文明的进步,我们会在不久的将来摆脱生存所带来的焦虑和个人名利的束缚,摸索出一套更能发挥个人和集体合作潜能的科研工作与论文写作模式。 
 
 
参考文献
 
Greaves, S., Scott, J., Clarke, M., Miller, L., Hannay, T., Thomas, A., & Campbell, P. (2006). Nature’s trial of open peer review. Nature, 444(971), 10-1038. 
 
McGrath, L. (2016). Open-access writing: An investigation into the online drafting and revision of a research article in pure mathematics. English for Specific Purposes, 43, 25–36.  
 
Shneiderman, B. (2008). Science 2.0. Science, 319(5868), 1349–1350.  
 
 
 

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软科世界一流数学学科排名:普林斯顿世界第一、北大中国第一

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软科世界大学学术排名(ARWU)这个排名名字大家也许有些陌生。他实际上是以前的上海交大世界大学学术排名,始于2003年。2016年以前,每当这个排名公布,几乎所有的媒体都会指明这是上海交通大学发布的排名。但是,在2016年起,这个排名不再强调这个关系。


虽然是国内机构给予的排名,但是据说有一定分量。这里举两个例子台湾大学连续四年在这个排名下降,校方专门出面解释:“台大本身没有退步,只是其他学校进步太快。他们经费投入多!”。另外一个例子来自菲尔兹奖得主维拉尼的自传《一个定理的诞生》,自传中写道,作者去普林斯顿进行访问拜访了著名女数学家张圣容,向她询问是否因为普林斯顿大学的数学为在这个排名中保持第一而感到自豪——张圣容的回答就请大家在书中寻找吧。

同样,任何排名都会有争议。比如2015年的数学学科排名中,兰州大学中国内地第一,被广泛讨论。


2017年开始,学科排名单独发布。排名的计算按照论文总数(PUB)、论文标准化影响力(CNCI)、国际合作论文比例(IC)、顶尖期刊论文数(TOP)、教师获权威奖项数(AWARD)五大项指标评分后,加权综合得到的总评分由高到低排名。如果你真有兴趣,可参见http://www.zuihaodaxue.com/subject-ranking/ARWU-SUBJECT-Methodology-2017.html 。

 

数学学科方面,来自美英法三国的高校瓜分了前十的所有交椅。其中美国6所、英国和法国各2所。依照顺序依次是普林斯顿大学、纽约大学、巴黎第六大学、麻省理工学院、巴黎第十一大学、加州大学洛杉矶分校、剑桥大学、斯坦福大学、德克萨斯州大学奥斯汀分校、牛津大学。

 


在亚洲,因为并列的缘故,前10名中有12所高校。来自以色列的大学成为亚洲排名的主角(按地理划分,以色列的确属于亚洲国家),耶路撒冷希伯来大学以全球排名第11的成绩排在亚洲第一,第二是日本的东京大学,全球排名第20,第三是全球排名第28的沙特阿卜杜勒阿齐兹国王大学,中国最高的是北京大学,全球排名第36,亚洲第4。

 


中国共有73所高校进入榜单。然而仅有北大进入前50名,所以没有以并列的方式出现在排名里。全部排名如下:

 

 

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中国校友会网发布2017中国数学本科专业排名

 

近日,中国校友会网大学研究团队发布了2016中国大学本科专业排行榜。其中数学与应用数学专业的星级排名也同期发布。星级排名的最高星级为8星。榜单公布了5个星级的排名,分别是8星级、7星级、6星级、5星级、4星级。共有89所高校的数学与应用数学专业进入榜单。

 

数学与应用数学专业8星级大学共有三所大学,分别是北京大学(第1名)、复旦大学(并列第2名)、清华大学(并列第2名)。7星级大学也有三所大学,分别是中国科学技术大学(并列第4名)、南开大学(并列第4名)、山东大学(第6名)。另外6星级大学有6所,他们都并列第7名,分别为南京大学、浙江大学、四川大学、中南大学、陕西师范大学、北京师范大学。星级在6星级及以上的大学共有12所,他们包揽了数学与应用数学专业本科排名的前10名。

 

以下是89所大学的完全排名,注意,和往年排名一样,多校并列是校友会排名的特色。

 

惊!歌德巴赫、孪生素数猜想还可以这样玩

 

作者: Math001,哆嗒数学网网主

 

 

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这篇文章把约数、素数、孪生素数猜想、歌德巴赫猜想用一种“可视化”的办法,把它们“变”成了一个可以看见的填字涂色游戏。而这种转化为“变戏法”的过程所涉及的知识,只涉及初等数论的知识,如果有兴趣的读者不嫌麻烦,可以耐心地把其中的转化过程一一验证,如果没时间验证也没关系,可以暂且相信我们哆嗒数学网的小编,跳过一些繁琐的证明过程,带着娱乐的心情,一起领略另外一种“数形结合”的妙趣。

 

首先声明,我们的目的是把一些数论问题变得“好看”、“好玩”。即便把这些问题变成了小游戏一样的东西,问题的难度可能依然没有得到任何程度的降低(有可能变得更难)。如果你觉得真的变好玩了,不妨让更多的人看到这些玩法并一起玩,这会是件非常有趣的事情。

 

 

  • 起航:做一张巨大的正整数表格

 

我们按下面的步骤,来做一张表格:

 

第1行,依次从左到右写出所有正整数1、2、3、……

 

第2行,还是依次从左到右写出所有正整数1、2、3,、……,不过每两个数字之间要间隔1个空格。

 

第3行,还是依次从左到右写出所有正整数1、2、3,、……,不过每两个数字之间要间隔2个空格。

 

……

 

第i行,依次从左到右写出所有正整数1、2、3,、……,不过每两个数字之间要间隔i-1个空格。

 

……

 

理论上,这是一个有无穷行和无穷列且大部分地方都是空格的大表格(无穷矩阵),不过我们可以截取它的一部分来说明一些问题。

 

据说,几百年前的欧拉已经用过这样表格研究数学问题了。如果真是这样,欧拉真是一位十分有耐心的数学家。用“人肉”绘图的方式,哪怕只有几百行几百列,也是一件耗时耗力的工作。因为一会儿我们要在这个表格上做一种类似“跳格子”游戏的操作,我们把这个表就叫做“跳格子表”吧。不过现在有了计算机,我们可以轻易的做到这样的事情。下面是我们哆嗒君用Excel软件做的17行50列的表格(点击图片放大观看):

 

 

我们稍微地归纳一下这个表格的填字规律,第i行第j列,即位置( i , j )的“填字”N( i , j )将是(0在表格中就用空格表示了)

 

 

事实: 位置( i , j )的填字不是空格的充要条件是,j-1 是 i 的倍数,即i是j-1的约数。

 

 

  • 约数与质数“重定义”

 

我们知道,对于两个正整数来说,如果a是b的倍数,b就是a的约数。如果一个大于1正整数的约数只有1和它本身,我们就说这个数是素数,也叫质数。

 

然而,我们这里既然做了表格,目的就是要重新利用表格上语言来说,到底什么是约数。

 

观察下面表格的红色路径,它们都是从第1行的某个数字开始,向左下方一路斜着拉了条斜线拉到最左侧的那一列的1。比如我们图中的6, 11, 18。从6拉的路径里,除了空格,经过的数字有6,3,2,1,而从18开始的,经过的有18,9,6,3,2,1。 恩,你发现了吗,经过的数字,正好是起始数字的约数。于是,我们说,在这样的表格里,约数可以这样表述:

 

约数的“跳格子”定义: 正整数n的约数就是“跳格子表”中,从第1行的n出发(即(1,n)位置出发),向左下行走到第1列的“1”的路径中经过的数字。

 

 

对于观察到的这个结果,我们给出一个简单的证明。我们来看,从(1,n)出发所经过的格子( 1+i , n-i ) , i = 0,1,2,3,…,n-1。根据前面的事实1,N( 1+i , n-i ) 是一个数字,当且仅当 n-i-1 = n-(1+i) 是 1+i的倍数,就是说n是1+i的倍数。而当n是1+i的倍数时,格子中的数字是N( 1+i , n-i ) = 1 + (n-i-1)/(1+i) = n/(1+i) 。这个是一个正整数且是n的约数。而i从0到n-1遍历的时候,1+i遍历了n所有可能的约数,而且每个约数恰好出现一次。

 

有了这个结果,我们还可以“重新定义”素数:

 

素数的“跳格子”定义: 正整数n的约数就是“跳格子表”中,从第1行的n出发(即(1,n)位置出发),向左下行走到第1列的“1”路径中,除了路径的起点与终点,经过的全是空格。

 

上面图中的11便是其中的一个例子。

 

 

  • 孪生素数猜想的玩法

 

如果两个(奇)素数之差是2,我们就说这两个素数是一对孪生素数。比如3和5、11和13,、17和19等等。直到2016年9月,发现的已知的最大的一对孪生素数是下面两个数,展开后,这两个数都有388342位,这里一定是写不下了的。

 

 

孪生素数猜想是说,有无穷多对孪生素数。那么在我们的表格中会怎么表述这个猜想呢?

 

我们从第一排的某个数字出发(即(1,n)位置出发),如果往右下一路斜走,踩过一路空格后,踩到3,而从左下一路斜走,一路空格走到1,那么这个n以及n-2都是素数。下图中的13就是这个情况。

 

 

证明这个的思路,也和前面一样,是一些简单的倍数、约数验证。从(1,n)位置向右下斜走n-3格,踩中的位置为N(1+n-3,n+n-3) = N(n-2,2n-3) = 1 + (2n -3 -1)/(n-2) = 3 。就是说从任何(1,n)出发,n-3格的时候踩中3是必然的 。 另外,因为是一路空格踩过来,所以 i = 1,2,...,n-4的时候,N(1+i,n+i)都是空格,也就是说n+i-1= (n-2) + (1+i)不是1+i的倍数,即n-2不是1+i的倍数。就是说2,3,...,n-3,都不是n-2的约数,从而n-2是素数。而n本身是素数是从(1,n)出发的左下斜线路径决定的。

 

于是我们有了,孪生素数猜想的“跳格子”表述:

 

孪生素数猜想的“跳格子”表述: 存在无穷多个n,使得从“跳格子表”中第一排的n位置出发,往右下一路斜走,踩过一路空格后,踩到3,而从左下一路斜走,踩过一路空格走到1。

 

 

  • 还没玩够,马跳模式下的孪生素数猜想猜想

 

你下过中国象棋、国际象棋吗?如果下过,就会知道象棋中马的走法。俗话说“马走日”,意思马会形状如“日”字的一个角跳到对角线上的另外一个角。当然如果你不知道象棋而知道围棋,那么围棋中“小飞”的走下法和“马走日”的走法差不多都是我要表达的意思。

 

马跳可以横着跳,也可以竖着跳。横着跳的相当于跳了一个平躺的“日”的对角线,而竖着跳就是一个站立“日”。

 

下面我直接给出两个结论,然后简单的验证了其中一个。另外一个读者可以自己验证,都是简单的约数验证。

 

2n-1是素数,当且仅当,从第一排的n位置出发,往左下竖马跳,踩过一路空格,踩到1

 

2n-3是素数,当且仅当,从第一排的n位置出发,往右下竖马跳,踩过一路空格,踩到2。

 

当从(1,n)位置出发的时候,往左下竖马跳n-1步后踩到1是非常容易判定的。  由于一路踩过的都是空格,所以(1+2i, n-i )位置在1< i <n-1上都是空格,就是说n-i-1 不都不会是1+2i的倍数。因为1+2i是奇数,所以相当于是说 2(n - i - 1) = (2n-1)-(1+2i) 也不是1+2i的倍数,即2n-1不是不会是1+2i的倍数。这时1< 1+2i <2n-1 ,就是说奇数2n-1没有奇素因子。2n-1为素数。

 

2n-3的素数条件验证是相似的。

 

下图从10出发的两个方向的马跳,说明了19、17是一对孪生素数。

 

 

于是,我们有了第二种表述:

 

孪生素数猜想的“跳格子”第二表述: 存在无穷多个n,使得从“跳格子表”中第一排的n位置出发,往左下一路马跳,踩过一路空格后,踩到1,而从往右下一路马跳,踩过一路空格后,踩到2。

 

 

  • 说好的歌德巴赫猜想呢?

 

这一部分,我们就会来实现这个猜想。玩之前我们会介绍一种“跳格子表”上的新走法——k级马跳,以及我们会换一个更大的棋盘来玩。

 

前面介绍的马跳的位置,其实是向横(竖)着移动一格,然后朝另外一个方向竖(横)着移动2格所得到的位置。如果我们把第二次的2格换成其他数字k,然后将这个新的走法称为k级马跳。

 

那么,前面的走法就成了k级马跳的特例。最早棋盘上的斜着走,就是1级马跳,而上一部分的默认马跳其实是2级马跳。

 

另外还有一种特殊情况,0级马跳,横着的0级马跳竖着直走,竖着的0级马跳是横着直走。

 

为了玩得开心,我们引入0和负数,把之前的表格向左边无限扩展,得到下面样子的表格。我们省略负号,把0和负数涂上绿色。这个表格是之前的升级版,我们叫做“跳格子表2”。

 

 

 

 

“跳格子表2”保留所有之前未升级版本表格的性质,比如N(i,j)的值,我们可以计算N(2,-1)=1+ (-1-1)/2 = 0, N(8,-63) = 1+ (-63-1)/8 = -7 , 以及 N(3, -6) = 空格。 因为-6-1 = -7 不是3的倍数。

 

现在我们的准备工作完毕,开始要说歌德巴赫猜想的玩法了。

 

歌德巴赫猜想是说,每个不小于6的偶数可以写成两个奇素数之和。

 

我们说一个不小于6的偶数2n,如果存在一个非负整数k,使得从第一行的n+1位置出发,向往右边一路横着进行k级马跳,踩过一路空格,最后踩到k+2,往左边一路进行k级马跳踩过一路空格,最后踩到2-k。 那么2n能写成两个素数的和。

 

我们来看看为什么。

 

从(1,n+1)往右横着k级马跳,跳n-k-1步踩到的点的值N(1+(n-k-1),n+1+k(n-k-1)) = N(n-k,1+(1+k)(n-k)) = 1 + (1+(1+k)(n-k)-1)/(n-k) = k+2 ,就是说n-k-1步后必然踩到k+2,  由于是一路空格踩过来,说明当1≤i≤n-k-2 的时候, 1+i都不是n-k的约数。即2,3,4,...,n-k-1 都不是n-k的约数。于是n-k是素数。

 

利用相同的办法可以验证,n+k也是素数。只需要验证向左边移动n+k-1步的情况。

 

相反,如果一个不小于6的偶数2n = p + q,其中p≤q是奇素数。那么我们令k = n-p = q-n。那么这个k对应的k级马跳就是符合游戏设定k级马跳。

 

那么这个时候,我们可以表述歌德巴赫猜想了。

 

歌德巴赫猜想的“跳格子2”表述: 对每个不小于4的正整数n,存在一个非负整数k,使得从“跳格子表2”中第一排的n位置出发,往右横着进行k级马跳,踩过一路空格后,踩到k+2,而往左横着进行k级马跳,踩过一路空格后,踩到2-k。

 

下面的例子是对从16可写成两素数之和的验证。这个时候n=8,n+1 = 9, 所以从第一行的9开始跳,k的取值是3,所有最终右边跳到k+2=5,左边跳到2-k = -1 ,于是n+k = 8+3 = 11, n-k = 8-3 = 5, 16 = 11 + 5 ,16写成了5和11两个素数和。

 

注意,k=0 的特殊情况是这样的: 从n+1一直直线往下走,踩过一路空格踩到2。比如上面图从4出发向下走的黄色部分,说明了6满足哥德巴赫猜想。

 

 

 

 

  • 谁发现(发明)的这个游戏?

 

好的,我们把孪生素数猜想和歌德巴赫猜想都在一个有趣的表格上重新实现了。那么这个游戏是谁发明的呢。

 

发明这个游戏的人叫Cloitre,是一位法国的数学的业余爱好者。他把他的这个发现写成的论文,可以在http://www.les-mathematiques.net/articles/Chemins.pdf 看到。我们哆嗒君把他的玩法优化,并处理完几个小错误之后呈现给了大家。这个游戏不是他在数学上唯一的发现。Cloitre的很多发现并不逊色于在大学任教的数学专业人士,。比如2004年,他发现了ζ(2) = 1 + 1/4 + 1/9 + ... + 1/n² + ... 的一个极其简单,但之前无人发现的公式,这个公式被收录在WolframMathWorld的词条中。

 

 

一些专业的数学教授也乐意和Cloitre合作,Cloitre也乐于在网上分享他的数学上点点滴滴。著名数列百科网站OEIS有Cloitre的4000多条贡献,一些数列中隐含的问题也激发了一些专业人士的研究兴趣。

 

所以,业余人士做的数学,也会被人叫好,也是会被人们承认的。这个时候,专业人士也不会叫你“民科”,当然——前提是你的研究是对的。   

 

 

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一道美国大联盟杯决赛试题赏析

 

作者: 熊π,就读于北师大附属实验中学高二

 

投稿可发至邮箱1178853280@qq.com,详情参见征稿说明(截止日期延期至4月28日)。

 

 

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SPCS全称为Stanford Pre-Collegiate Studies,又名“斯坦福大学天才少年培养计划”。美国“数学大联盟杯赛” 与SPCS通力合作,专门针对具有杰出才华的中学生,精心设计适合他们成长的课程和题目,在中学阶段就积极介入对他们的培养,旨在为他们今后的成长打下坚实的基础。

2016年8月,一年一度的美国数学大联盟杯决赛(9-12年级)在斯坦福大学如期举行。从去年11月开始,经过初赛、复赛层层选拔,来自八个国家98名翩翩少年成为了幸运的参赛者。作为中国赛区的幸运儿之一,笔者在决赛中基本发挥水平,以第17名的成绩斩获一枚优秀奖(Certificate of Merit)。

决赛共10道题,本人做出了其中6道。有一道三角函数题最为可惜,有思路有方法应该会做可是临场没做出来,从考场一出来就做出来了。
超出了高一学生知识结构的有两道一元四次方程,笔者回国后查阅高等代数资料得到解决。最有意思的是一道涉及“二项展开式”的填空题,题目短小易懂,系数锋芒毕露。笔者临场简直像小狗啃榴莲——无从下口。

【题目】如果 ,那么 的值是多少?


【疑问一】等式右边会出现一次项二次项吗?


因为 ,所以常数项容易求,在等式两边令x=0,则有a_0 = 2^2016。但是右边会出现一次项二次项吗?笔者感觉x的最小指数应该是2015,貌似a_1, a_2, ……, a_2014应该为0。

岂止笔者有这样粗浅的认识!因为组委会始终没有提供参考答案,回国后笔者曾就此题向今年刚刚升入北大元培学院的高三学长请教,他参加过中国数学联赛,他的第一感觉跟笔者的竟然完全相同!

 


【疑问二】利用二项式定理能解决问题吗? 
  


  
这三种情况下对应的系数之和即为 ,所以

 

 


    对于电脑来说,写几行程序这点运算不算什么。但是考场上连普通计算器也不准携带,笔者水平有限,至此陷入了僵局……


【疑问三】怎么会出现-1/2,这么奇怪的系数?


 ,三个一组三个一组,每组中连续出现两个-1/2 ,太奇怪了。由【疑问一】、【疑问二】可知,用常规的实数0,1赋值不可能有这种效果出现。想想我们所见过的成千上万不计其数的数,实数也好虚数也罢,哪一个数的整数次幂会以3为周期,并且同时含有系数 ?


虚数单位i的整数次幂周期为4,显然不满足。


等等……别着急!试试1的三次虚根如何?对对对,肯定是它, ω!


笔者感觉肯定是它,久违啦,ω!


【解】 


 


 
   
这正是:初看小狗啃榴莲,系数锋芒毕露;再看二项展开式,运算言不堪苦。
众里寻他千百度,暮然回首虚数;九九归一成正果,醍醐灌顶开悟!

 

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无穷与直觉

 

原文作者:德夫林,斯坦福大学数学教授,英国数学科普作家。

翻译作者:Y.W.,哆嗒数学网翻译组成员,就读于北京四中

校对:donkeycn

 

投稿可发至邮箱1178853280@qq.com,详情参见征稿说明(截止日期延期至4月28日)。

 

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格雷•安东尼克在纽约时报上好玩的专栏“数趣”刊登了伯克利数学家艾迪•弗兰克关于人类大脑在理解无穷上的难题的贡献。如果你还没有读这期报道,你应该去看看(http://wordplay.blogs.nytimes.com/2016/05/30/frenkel-cantor/?_r=0)。


无穷带来了不少反直觉的结果。举个经典的例子:希尔伯特的旅店。这里有无穷多个房间,每个房间都印上各自的自然数编号:房间1,房间2,房间3等等,直到所有自然数都被用到,有一个晚上,一位旅客来到宾馆前台,前台告诉他说宾馆的房间已经满了。“但是不要担心,先生,”前台服务生说,“我刚刚在大学上了一门数学课,所以我知道怎么帮你找个房间。给我一分钟,让我打几个电话。”过了一会儿,这位旅客得到了一个房间。服务生让每位客人搬到房间号为下一个整数的房间。所以房间1的客人搬到了房间2,房间2的客人搬到了房间3,以此类推。每个人都换了房间,谁也没有离开旅店,但是房间1为这位新客人腾空了。

 

我认为所有MAA Online(MAA为美国数学协会的缩写)的普通读者都熟悉这个著名的例子。但是我觉得大多数人都不能把这个例子上升到无穷的层面来理解。一会儿看到可数无穷(基数为א‎_0)和第一个不可数无穷(基数为א‎_1,小于等于实数的基数c)的时候,你们就会发现这比想象的还奇妙。


无穷带来的另一个让我目瞪口呆的结果和树有关。不是在森林里长的树,是在数学家使用的术语中提到的树。


一棵树就是一个偏序集 (T,<)。树中所有小于x的元素构成的集合{y∈T: y < x} 是良序的。也就是说这棵树有特定的生长方向(通常是图中的竖直向上方向),分支也都向上生长。通常来说,一棵树有一个独特的最小元素,这个元素被称为根。如果遇到了一棵没有根的树,你可以在不改变树的其他部分的结构的情况下手动加一个根。


由于每个树上的元素都位于它的前继构成的唯一良序集的顶端, 因此每个树上的元素在树中都有良好定义的高度: 即前继构成的集合的序数。对于每一个序数k,我们可以用T_k来表示树中所有高度为k的元素的集合。 T_k被称为T的第k层。T_0包含树的根,T_1是根的所有直接后继的集合,以此类推。


综上所述,树靠下的部分如图所示,(树中每一个“小黑点”就是一个节点):

 

 

(其实可以有所不同,每一层的元素数量没有限制,或者说每一个元素的后继元素的数量没有限制)


König引理是集合理论的经典例子。König引理指出,若T是一棵有着无穷个节点的树, 且对每个自然数n,T_n是有限的, 则T有一个无穷的分支, 即有一个无穷的线性序子集。


这很好容易证明。你可以用递归来定义一个分支{x_n: n为自然数}。令x_0为树的根。尽管树是无穷的,但T_1是有限的。 T_1中至少有一个节点元素的上面有无穷个元素比这个节点大。令x_1为T_1中这样的一个元素。由于x_1 的上面也有无穷个元素大于x_1,而在T_2中只有有限个后继元素, 所以T_2中至少有一个x_1的后继元素的上面有无穷个元素比x_1大。令x_2为T_2中一个这样的元素。同理,可定义T_3中的x_3,使其上面有无穷个元素,以此类推。这个简单的过程可以清楚地定义一个无穷分支{x_n: n为自然数}。

 

以上是König引理成立的理由。然后人们试图通过类比来证明如下命题:若你有一颗不可数的树(即基数至少是א‎_1的树)T,且对于每一个可数序数k,T_k是可数的,则T有一个不可数的分支,即满足如下条件的一个线性序子集:对于每一个可数序数k,该线性序子集与T_k的交不空。

 

但就这样下来, 然而事实显示上述命题不成立。 我们可以构造这样一棵不可数的树:对于每一个可数序数k,T_k都是可数的,然而这棵树却没有不可数的分支。这样的树被称为Aronszajn树。 这样的树最初被一个俄罗斯数学家构造出来。


下面是构造Aronszajn树的具体方法。 树的元素是严格递增的(有限或可数超限)有界有理数序列。 树中的序为序列的扩展(比如序列(1,2,3,5)是序列(1,2,3)的扩展)。显然,这样的树不会有不可数的分支。 因为否则它的极限(更确切地说:集合论意义下的并集)将是一个不可数的严格递增的有理数序列,这与有理数构成可数集合的事实矛盾。


你可以通过对树的层来递归构造这样的树。 T_0由空节点构成。构造完T_k后, 你可以通过给T_k中的每个序列s加上任意一个可能的递增值来得到具有(k+1)的项严格递增的有理数序列,从而得到T_(k+1) 。也就是对于每一个T_k中的s和任一大于或等于s的上确界的有理数q附加到s,并将结果放入T_(k+1)。T_(k+1)就是可数个可数集合的并集,因此它自己也可数。


当范围仅限于自然数时,这样的常规递归就满足定义了,但当递归覆盖到可数序数时, 你需要处理极限序数,即那些不是任何更小序数的后继序数的序数。

 

为了实现这棵树关于极限层的定义,你需要构造一棵符合以下被称为Aronszajn性质的树:对每一对层T_k和T_m,其中k<m, 对T_k中的每个序列s及大于s的上确界的有理数q,存在T_m中的序列t,序列t扩展了s且序列t的上确界比q小。


由于我们把T_k中的每一个序列都扩展到所有可能扩展到的序列,所以刚才给出的从T_k出发得到T_(k+1)的定义满足上述特性。


现在假设m是一个极限序数,且我们已经对每一个k<m定义了T_k。对于满足k<m的T_k中的每个任意给定的元素s及每个大于s上确界的有理数q,根据整数的递归来定义一条通过树已构造部分的路(s_i : i为自然数),且使它的极限(作为有理数序列)的上确界为q。


首先,你要选择严格递增的有理数序列(q_i : i为自然数),且使q_0超过s的上确界,且极限为q。

 

你还要选择严格递增的比m小的序数序列(m_i : i为自然数),且极限为m, 且使s在树中位于m_0层的下面。

 

现在你可以用Aronszajn性质来构造序列(s_i : i为自然数)使s_i位于m_i层,且s_i的上确界比q_i小。

 

为每一组s和q 构造这样的一条路(s_i : i为自然数), 并令T_m(编者注:原文写的是T_k,应该是作者笔误)包含所有如此构造出来的有理数序列的极限。值得注意的是这样定义的T_m是可数的。

 

显然这样定义的构造满足Aronszajn性质,因此可以继续这样构造下去。

 

于是,我们完成了我们想要的构造。

 

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如果你不跟你的学生讨论数学,谁来讨论呢?

 

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在我读高中的第一年时,教我几何的老师有一天走进教室向我们发出挑战:用直尺和圆规把一个角三等分。谁成功了谁就可以在这门课上得A。我们将不需要做任何的家庭作业,或者参加任何的测试。什么都不用做了。当然,似乎想解决这个问题的想法太美好以至于不可能是真的。但当时在读9年级的我并不知道这是一个不可能解决的问题。于是我开始着手解决这个看起来简单的问题。

 

我想到了大约十几个错误的证明,这些证明中包括像这样的推理:好了,当你适当移动圆规一点点你就可以画这条线,于是就解决了!当然,这个推理是错误的,这是一种没有经过证明的方法。这是一个刚了解什么的证明的新手最容易犯的错误。

 

但是我的老师没有只告诉我我错了,或是坚定地认为我是注定要失败的;相反,他让我分享了每一个失败的证明背后的想法,让我发现了在我论据中的不严谨之处。他坐在我旁边时,我们广泛地谈论了什么能构成一个证明以及什么不能。他知道我会犯错。他知道这是一个不可能的任务。但是他依然认真地听我讲述。


我的老师在倾听我的想法时的开放态度,鼓舞着我继续努力,并不断尝试新的方法。随着我学的数学知识越来越多,我重新回到了这个问题上面。我尝试过三角学,尝试过微积分,尝试过作一条我称作“1”的单位长度的距离。看完电影《心灵捕手》后,我认为如果我做出所有图解的镜像,可能会对解决问题有帮助。我的每一种想法都是错的。但是沿着这条路,我学会了逻辑量词,我学会了证明,我学会了鉴别我证明中的错误。最后,当我在研究生代数课上看见这个证明是不可能被实现时,泪水缓缓流过的脸盘,却浇灌出了我心中快乐之花。

 

这个故事可以引发很多不同的讨论。Ben Braun为这篇博客写了一篇很漂亮的文章 (http://blogs.ams.org/matheducation/2015/05/01/famous-unsolved-math-problems-as-homework/), 讨论了关于学生致力于困难且不可能解决的问题的价值所在。我很看好这篇文章。我想去探究非正式数学讨论的价值,特别是当这些数学思想是不成熟甚至可能是错误的时候;这些价值在于激励我们的学生和别人分享他们的思想;这些价值在于参与到和我们学生的讨论当中。

 

我们为什么需要花时间讨论数学?

 

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正因为认识到对学生讲授数学并不是最有效的教育方式, 主动学习、探究学习、项目为导向的小组学习以及其他学习方法变得流行起来。在学习数学中鼓励交流是所有这些方法中产生的额外结果;而首先我想说,我十分赞成谈论数学,因为这样做对鼓励课堂内和课堂外开放的数学交流有着额外的教育上和文化上的益处。


1, 通过在一起讨论数学,我们的学生提升了他们的表达能力以及对数学思想的直觉。在一次授课中,我绕着教室走了一圈,倾听学生们的想法,我有时会听到学生们的对话可以最好的描述为“电话”游戏(传话游戏)的对立面。一个学生试着对我描述一个问题,尽管语无伦次,但他的队友们了解到他的想法,有时会插嘴,给出一个条理较清楚的表达。由于其他的人给出的更清晰的表达,最后他们给出了一个相当不错的问题陈述。在这个陈述基础上,我们可以引入更多正式的数学语言和定义。如果在第一次语无伦次的表述后,我直接把标准的枯燥冗长的陈述告诉他们了,我可能就剥夺了学生学习发展他们自己的思想的机会。同样,如果我假装我在自己做研究时,或与合作者会面时没有遵循类似的“逆向电话游戏”现象, 那一定是欺骗我自己。


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2, 数学交流可以激发出多元的想法,多元的视角以及多元的解答。恰当地来讲,大多数的我们,或者教育者们,都希望我们的学生能欣赏用不同解法解同一问题的过程。传统的教育可能让我们仅仅能展示一种解法,没法让学生尝试用不同的方式去思考,更糟糕的是,即使他们的解法是正确的他们也可能会认为他们不同的解法是错误的。通过给我们学生一些时间让他们团队学习,团队交流,我们也就给了他们时间让他们从队友之间的交流中学习解决同一问题的不同途径。相比于在全班同学面前,学生也许更愿意在小组讨论或私人聊天中问这样的问题“我们解决这个问题用了这样或那样的方法,这些方法都是正确的吗?”

 

3, 通过与学生讨论他们的想法,在他们的学习过程中,我们可以提供针对性的关注。当我们在与学生交流时,我们可以快速评估出不同学生之间的差异,比如有的学生除了最难的问题几乎可以完成所有的家庭作业,而有的学生依然在努力奋斗第一个问题,与前者谈论第一个问题以及和后者讨论最难的问题都属于浪费时间。因材施教,从学生们已经理解到了什么,我们可以决定他们最需要学什么。

 

最重要的是,我们帮助学生们学习知识的方式是赞赏他们当场提出来的问题和展现出的数学思想;而不是在讲解问题中穿插一些所谓的知识点,并希望学生们多多少少能从其中受益。

 

数学交流是数学课堂的延伸

 

William Thurston为美国数学会公告写了一篇名为《论数学中的证明和改进》的文章(Thurston 1994),其中写道:

 

数学家们养成了一个无效的交流习惯......我们按照自已对学生“应当”知道什么的理解,用机械的语言讲述着数学;而学生却在挣扎着实现更简单的目标:理解我们的语言,揣测我们的思维模式。

 

在一个例子中他进一步解释了这个想法。如果Alice和Bob是给定领域的研究人员。Alice有可能可以用一杯咖啡的时间大致给Bob讲述一项最近研究发展中背后的思想。但是相比之下,Bob可能需要从一小时长的学术报告会中势力搜寻相似的见解,或者中花几个小时阅读Alice的论文。Thurston继续说道:

 

为什么非正式的交谈相比与听报告和读论文更加高效?在一对一的交谈中,在正式的数学语言之外有更多的交流途径。他们运用手势,画图表,通过语音语调或者肢体语言,让交流变得更像一个双向式的交流。这样人们才能重点关注他们最需要注意的地方。


对比起来,学术报告和写论文有赖于更深入的数学形式描述,它们阻止听众以主观和直觉和方式与其中的数学进行互动。

 

作为专业的数学家,我们都有这方面的经历。我们坐着听完整个学术报告,除了前五分钟外我们并没有听懂任何东西。我们已经读过论文中的一个句子20遍了,但仍不能理解其中的含义。但我们也在喝咖啡时中我们求教同事、合作者或朋友,并从他们的回答中找到灵感。所以,如果这就是当作为专家的我们试图学习新的东西时的情形,这和我们的学生试图学习数学有什么区别?

 

我们怎样才能促进数学上的交流

 

在理论上,这个讨论可能会引起很多人的共鸣,但是因为许多理由,贯彻这些思想或许比较困难。这儿有一些可以在任何地方落实的具体的建议:

 

 1, 让我们在每节课用5分钟让你的学生解决一道例题,这道例题可以简单到“(3x+1)²的导数是什么?”然后让学生与他们的同桌对比答案,如果正确,相互鼓励对方。如果你有更多的时间,用更多的时间给学生更多的问题。一个由学生完成的例子比一个写在黑板上的例子更有价值。

 

2,  鼓励学生参加你的答疑,你助教的答疑以及校园数学帮助中心。提醒他们每天利用好这些资源。做一个能接受新思想的可亲近的教授。你的学生也是人,他们大多数都对“耍酷”感兴趣。如果你从个人的角度去接近他们,他们更愿意问你数学问题。

 

3, 和你的学生分享你数学奋斗史。其中一个原因是我们大多数能当上数学家是因为我们乐意去解决那些一眼看上去不可能解决的问题。但是在我们学生的眼里,我们似乎是无所不知的解题指南,可以解决所有数学问题。我们需要努力消除这个界限。

 

4, 号召学生投入到你解决问题的过程中去。要求他们明确有力地表达,为什么他们要这么做,以及提升他们的灵活变通应对错误思想的能力。Rachel Levy关于此提出了一些有意义的建议(http://maateachingtidbits.blogspot.com/2016/09/5-ways-to-respond-when-students-offer.html)。

 

Pelzer老师,希望你能看到这篇文章,感谢你与我分享思想。我三等分角失败了,但这个过程却点亮了我生命中对数学的求知欲。

 

 

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小波理论之父获得2017年阿贝尔奖

 

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根据2017年3月21日,挪威阿贝尔数学奖官网消息。77岁的法国数学家伊夫·梅尔(Yves Meyer)因为其在小波数理理论发展的关键贡献,被授予2017年阿贝尔数学奖。奖金为600万挪威克朗,约合75万欧元,485万人民币。颁奖仪式将在2017年5月23日,在挪威奥斯陆举行。

 


伊夫·梅尔被认为是小波理论的创始人之一。现在,小波理论的应用非常广泛,只有设计到“信号”或者“编码”概念的领域中大概都能有小波理论的用武之地,比如信号处理、图像处理、量子物理、生命科学、医学、地球物理、语言识别、语音识别、气象科学、金融工程等等领域都或多或少的能见到小波理论的“身影”。


梅尔的研究领域也不止是小波理论,由于在数论、算子理论、同调分析以及小波理论的贡献,梅尔还获得过2010年的高斯奖,应用研究和基础研究都是功勋卓著的。


以下是阿贝尔数学奖宣布获奖会议的视频,会议邀请了陶哲轩来介绍梅尔的工作,6分42秒陶登场。

 

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费马大定理证明者:搞数学是一种怎样的体验?

此文原载于+Plus Magazine网站。

翻译作者:mathyrl哆嗒数学网翻译组成员,软件工程师

稿件校对:333

 

投稿可发至邮箱1178853280@qq.com,详情参见征稿说明

 

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安德鲁·怀尔斯(Andrew Wiles)是一个数学传奇。他由于证明了费马大定理(Fermat’s last theorem)这个数百年来一直嘲弄着数学家智慧的问题而格外地有名。在这次采访中,怀尔斯告诉我们,证明这样一个重要的结果是什么样的感觉,通常做数学又是什么样子。

 

 

本文基于安德鲁·怀尔斯在2016年9月的海德堡奖学金论坛(Heidelberg Laureate Forum)上举行的新闻发布会。《Plus》要感谢海德堡奖学金论坛(HLF)提供这个机会,所有参与者的精彩问题,以及安德鲁·怀尔斯的深思熟虑的回答!

 

在花了这么长时间来寻找证明之后,最终证明费马大定理是什么样的感觉?

简直棒极了。这是我们一直盼望的,这些造就启示和激动的时刻。实际上很难平静下来做任何事情 —— 那一两天(你)欣喜若狂。起初有点难以回到正常的工作生活,也很难沉下心来做一些平凡的问题。。

 

 

你是否认为你对费马大定理的证明是某种开始,而不是某种结束?

好吧,两者都是吧。对于那个非同寻常、经典而又浪漫的问题,我的工作给它画上了句号,这个数学问题在我还是小孩子的时候就驱使我和带领我走向数学,所以它也是我从那时起稚气而浪漫的数学观点的终结。

 

以它作为起点,打开了一扇通往朗兰兹纲领(Langland’s programme)的小门,以及试图在朗兰兹纲领得到结果的一种新的方式。那扇门的打开,(允许)很多人穿过和发展它,这也是我一直在努力做的。

 

 

你为什么秘密地进行证明工作?

实际上我没有秘密地开始。我告诉了一两个人,然后意识到不能告诉其他任何人:这不轻松。他们总是想知道我所做的一切,我是否取得进展等等。我完全确信那些在黎曼猜想(Riemann hypothesis另一个著名的未证明的问题)上工作的人,我相信其中有一些人,没有告诉全世界他们在做什么。因为如果你有一个想法,你只是想把它做出来。当然在大多数时候,你并没有想法...

 

第一次分享这个证明的经历(在剑桥的一系列讲座中),能够媲美这个证明的发现吗?

不,发现是最令人激动的事情。有一种泄露天机的小感觉。这是一场私底下的较量。它是让我五味杂陈的朋友,因为它有时对待我很糟糕。(笑声)但是把它传递到世界上也有种小遗憾的感觉。

 

 

你代表数学研究员向普通大众的听众演讲。当你与更广泛的公众交谈时,你会强调什么主题?

 

我想很多人在年轻的时候已经被数学吓退了。但实际上你会发现的是,孩子们在有某些负面的经历之前,他们真的乐在其中。糟糕的经历可能是因为你被教导或者你处在一个人们害怕数学的环境中。但我在大多数孩子中发现的自然状态是,他们发现数学是非常令人兴奋的。孩子们生来就很好奇,渴望探索外面的世界。我试图向他们解释,对于那些坚持下去的人,(做数学)真的是一个愉快的经验 —— 它非常刺激。

 

现在,当你作为一个稍大的孩子或成年人开始做数学时,你必须接受这种被困住的状态。人们不习惯这种状态。有些人觉得这样压力山大。即使是非常擅长数学的人有时也会觉得很难习惯,他们觉得这是他们的失败之处。但它不是的:它是这个过程的一部分,你必须接受(和)学会享受这个过程。是的,你不明白(当前的东西),但你要有信心,随着时间的推移你会弄明白 —— 你必须经历这个过程。

 

这就像体育训练。如果你想跑得快,你得训练。在你试图做任何新东西的过程中,你都必须经历这个困难的时期。这没什么好害怕的。每个人都这么过来的。

 

在某种意义上,我最为反对的,就是那种观点,例如电影《心灵捕手》(Good Will Hunting)所表达的,存在一些你天生的东西,要么你拥有它,要么你没有。这真的不是数学家的体会。我们都觉得数学很困难,这不是说我们和那些在三年级时与数学问题作斗争的人有什么不同。这真的是相同的过程。我们只是准备好打一场更大规模的战争,我们已经建立了对这些挫折的抵抗力。

 

是的,有些人比别人更聪明,但我真的相信,如果他们准备好应对这些更多是心理层面的问题,即如何处理被困住的情况,大多数人可以真正达到相当好的数学水平。

 

 

当你陷入困境时,你怎么做?

研究数学的过程在我看来是你理解了关于问题已有的一切,你想到了很多解决这个问题的想法,使用了所有可用于这些东西的技术手段。但通常问题依然存在,需要别的东西——所以是的,你陷入了困境。

 

然后你必须停下来,让你的头脑放松一下,然后再回来。你的潜意识正在以某种方式建立联系,你再次开始,也许在下午,第二天,甚至下星期,有时它就浮现出来。有时我把某个东西放下了几个月,我再回来然后发现它是显然的。我不能解释为什么。但你必须有信心,那会浮现出来。

 

有些人处理这种情况的方式是他们同时处理几件事情,然后当陷入困境时他们从一个切换到另一个。我不能这样做。对此我会变得狂躁。一旦我被一个问题困住,我就不能再思考别的东西。这更困难。所以我只是稍微休息一下,然后再回来。

 

我真的认为,如果你想成为一个数学家,有太好的记忆力并非好事。你需要有稍微不好的记忆力,因为你需要忘记你前一次处理(一个问题)的方式,因为它有点像DNA进化。你需要按照你以前的做法来犯一点小错误,使得你去做一些稍微不同的东西,然后这实际上能让你绕过去(问题)。

 

所以,如果你记住之前所有的失败尝试,你不会再去试一次。但是因为我的记忆力稍微有点不好,我可能会尝试基本上相同的事情,然后我意识到我只是错过了一点我需要做的小东西。

 

当你休息时 —— 你的一天是什么样的?

 

我喜欢去参观牛津附近美丽的地方。我的意思是反正牛津是一个美丽的地方,有很多地方可以去,以及邻近的兰斯洛特·布朗(别名Capability Brown)设计的布伦海姆楼(Blenheim House)那儿的美丽的地方。

 

有很多美丽的地方,例如就到这些在几个世纪前由那些真正投入了他们生命的人所创建的景观去走走,我发现那样非常放松。

 

创造力在数学中有多重要?

 

对,创造力就是它的全部。我认为外界对数学有不同的反应,其中之一是普通公众认为“不都是已知的吗?”,或认为它是机器式的。

 

但不是那样的,而是非常有创造性的。我们想出一些完全意想不到的模式,无论是在我们的推理过程中或结果里。是的,要与其他人交流,我们必须使其非常正式和非常合乎逻辑。但我们不是按那种方式创造的,我们不按那种方式思考。我们不是自动机。对于它应该如何组合在一起,我们已经发展出了一种感觉,我们试图感觉,“嗯,这个很重要,我没有使用这个,我想尝试并想出一些新的方式来解释这个,使得我可以把它放入方程,”等等。

 

我们认为自己非常有创造性。我想这有时对数学家们来说有点沮丧,因为我们从美和创造力等角度来思考,然而外界当然认为我们更像一台计算机。这完全不是我们看待自己的方式。

 

它可能有点像音乐。在某种意义上,音乐,你可以只是用数字把它写出来。我的意思是,他们只是些记号。它是上,下,上,下,加入一个节奏。它完全可以用数字方式写出,确实如此。但你听巴赫或贝多芬,这不是一系列的数字,还有别的东西。这与我们一样。有一些非常,非常有创造性的东西,是我们非常热衷的。

 

 

当事情开始变得协调并朝着正确的方向发展,你能感觉到吗?

 

是的,一点没错。当你有感觉,就像睡梦中和清醒之间的区别。当你做错了,在你内心深处往往有点儿感觉到它还没有足够简化。但当你做对了,那么你感觉到,“啊,这就是它了。”

 

你认为数学是被发现还是被发明?

老实说,我不能理解哪数学家会不同意它是被发现的。所以我认为我们都站在同一阵线。在某种意义上,也许证明是被创造的,因为它们更容易犯错并且有很多选项,但是根据我们的需要找到的实际的东西,我们只是认为它是被发现的。

 

这是一个必要的幻觉吗?作为一个数学家,做这项工作,你需要相信是你发现了它,而不是发明了它吗?

我不想说这是谦虚,但你以某种方式找到这个东西,突然你看到这个景致的美丽,你就是觉得它一直在那里。你不会觉得在你看到它之前它不在那里,这就像你的眼睛被打开,然后你看到了它。

 

 

谁创造了这个景致?

 

好吧,数学家不是那么的哲学。 (笑声)我们是艺术家,我们只是享受它,我们并不是它的一部分。有哲学家和其他人工作在数学中更哲学的一面,有一些人为这种事情劳心,但我们不是伯特兰·罗素。我们真的不是。 (笑声)我们其实想做数学本身。我们是工作的艺术家。

 

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欧拉最牛的五个数学成果

 

原文作者: Günter M. Ziegler,柏林自由大学数学教授

翻译作者:donkeycn哆嗒数学网翻译组成员,华东师范大学博士。

 

投稿可发至邮箱1178853280@qq.com,详情参见征稿说明

 

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莱昂哈德·欧拉可能是史上最多产的数学家。欧拉1707年出生于瑞士的巴塞尔,但他一生中的大部分时间都是在柏林度过的。柏林的数学家们都为这一文化遗产而感到自豪。也正因为此,上个月(注:指2016年7月)在这个美丽的城市所举办的第7届欧洲数学大会有欧拉特色也不足为奇了。会上Günter M. Ziegler,一位来自于柏林自由大学的数学家以及公众参与数学的倡导者,作了一个与欧拉有关的五个著名问题的讲座。

 

这“五个天才的发现”之美,如Ziegler所述,在于,你不必是一个数学家就能去欣赏它们:或许要解决它们是困难的,但问题本身是容易理解且充满乐趣的。这就是为什么我们决定在这里重温它们的原因。

 

 

在这里我们不准备过多地谈论欧拉的生平(你可以在“MacTutor数学史档案”(注:原文“MacTutor History of Maths archive”)这个网站以及各种各样关于欧拉的书中找到许多有趣的信息)。值得说的是,欧拉也在俄国的圣彼得堡度过了很多时光。在那里,他育有13个孩子,在失明后完成了毕生大半的工作,并于1783年去世。欧拉曾声称“他作出一些最伟大的数学发现的时候,同时会抱着一个婴儿在他的怀里且其他孩子会围在他的脚边玩”。可悲的是,其中只有五个孩子活到成年。

 

 

现在让我们把欧拉的生平放在一边,回到那五个著名的问题上来。(这里没有注明问题的详情,有兴趣的可以百度之)

 

 

哥尼斯堡七桥问题  

 

是否可以在该市的地图上找到一条路线,使得穿过每一座桥恰好一次?欧拉对这个问题的解答导致了图论的起源。

 

 

 

骑士遍历问题

是否可以连续移动一个骑士(注:骑士指国际象棋中的“马”),使得它经过棋盘上每个格子恰好一次,最后回到初始格子?欧拉是第一批系统地分析这个问题的人,但仍有一些相关问题至今还是开放的。

 

 

 

36军官问题

欧拉可能没有完全解决这个问题,但它导致了许多重要的工作,包括我们今天知道的数独。(编者注:36军官问题是问,从不同的6个军团各选6种不同军阶的6名军官共36人,排成一个6行6列的方队,使得各行各列的6名军官恰好来自不同的军团而且军阶各不相同,应如何排这个方队?)

 

 

欧拉多面体公式

这个关于三维物体的令人惊讶的结果告诉我们一些关于空间本质的东西。(编者注:欧拉多面体公式是指,任何简单多面体的顶点数V、棱数E及面数F间有关系V - E + F = 2

巴塞尔问题 

这是一个无穷和,困惑了不少著名数学家,直到欧拉找到了令人惊讶的答案。

 

 

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数学真的是永恒的吗?

原文作者:Andrea McNally

翻译作者:吹牛皮出洋相哆嗒数学网翻译组成员,就读于苏州大学数学系

 

 

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任何涉及到数学学科的人都很可能会回想起一次或者多次被质问数学是否有用的经历,Eduardo在他的TED演讲“数学是永恒的”中讨论了这个问题。他指出这个问题有三种回答:第一种回答富有进攻性,它认为数学无关实际应用的需要,拥有属于它自己的意义;第二种是一种保守性的回答,它回复道从桥梁建设到信用卡账号,数学隐匿于一切事物的背后;第三种回答,也是Eduardo主张的观点,数学的实用性源自于它的培养直觉的能力,从而使其永恒。

 

 

数学是永恒的吗?Eduardo似乎是这么认为的,他认为钻石不能永恒,而一个定理可以。数学家们用他们一生的时间去提出猜想并想尽办法证明这些猜想,而一个猜想一旦被证明成立,他就成为了一个定理,一个永远存在的真理。因此,诸如勾股定理和蜂窝定理的理论将永远成立,无论我们在这里是否承认它们。这种想法根源于柏拉图主义,一种认为有独立于我们思想存在的抽象数学对象的哲学观点,因此所有数学上的真理只是等待着被发现而不是被发明。(下面是Eduardo的演讲视频,英文中字,地址 https://v.qq.com/x/page/l0186pbi37v.html) 

 

 

 

 

在数学哲学观的领域里有两个做出过重要贡献的人。第一个是德国数学家大卫·希尔伯特(下图),希尔伯特纲领的提出者,他主张所有的数学都可以用公理化的形式表示,并在这样的形式下给予证明,他能够通过有限的步骤给出古典数学问题的一个证明。希尔伯特坚信理论可以在不需要直觉的情况下得到发展并且产生一系列的规则和公理,这些规则和公理是相容的,所以人们不能同时证明出一个断言既是对的又是错的。像Eduardo一样,希尔伯特坚信数学的能力是无限的。

 

 

然而,希尔伯特的研究却给库尔德·哥德尔(下图)的研究以及他的不完备性定理带来了灵感。哥德尔证明了希尔伯特的关于生成公理的步骤的认知是不成立的,总会有一些猜想的证明实际上并不存在。哥德尔第一不完备性定理证明了数学理论不能被明确的统一起来并鉴别真伪,甚至看似最完美的基础理论都会含有有关自然数的不能被证明的断言。但是,我们要知道哥德尔从来没想过要推翻希尔伯特纲领,而仅仅是想要提供一个新的观点,这一点很重要。

 

 

所以这使得数学界仍然保持一定的开放性,以供人们去探索数学是否真的是无关人类的认知水平就已被创造好或永恒存在。如果一棵树在一片无人的森林中倒下,那它还会产生声音吗?如果有个猜想没人能证明,那这个猜想所对应的定理仍然存在吗?像许多学派的思想一样,这里存在着模糊性和不确定性。作为数学界的一名个体,我们有义务深入研究各种认知和观点,并得出我们自己的结论。不过我们可以肯定的是,直觉和创造力在数学中绝对是不可或缺的。

 

 

 

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月光女侠拨弦机

 

作者 Natalie Wolchover, 2016年8月4日发表


译者 林开亮, 2016年12月6日译 

 

(本文由译者授权哆嗒数学网发布,我们欢迎转载)

 

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译者按:原文标题“Moonshine Master Toys With String Theory”,译自https://www.quantamagazine.org/20160804-miranda-cheng-moonshine-string-theory/

本文译出当天,我曾将译稿与原文一并转呈杨振宁先生(他一直关心年轻的华裔科学家),次日收到杨先生的回复如下:

She is evidently a very interesting person. Do you know more about her background?    How did you get a copy of the quanta interview?


很遗憾,对这位女侠,我所知的,也仅仅限于Wikipedia提供的材料。读者中如有知情者,请能告诉我更多的情报,我对程之宁当然也很想了解更多。

 

 

物理——数学家程之宁(Miranda Chih‐Ning Cheng)正在努力研究以驾驭存在于弦论、代数和数论之间的一个奇妙联系。
 

http://duodaa.com/blog/usr/uploads/2016/12/53089372.jpg
程之宁照片,由荷兰女摄影师Ilvy Njiokiktjien 为《量子杂志》提供

 

2010年,位于冰岛南部的艾雅法拉火山爆发之后,程之宁因为 航班取消而滞留在巴黎。程之宁当时是 哈佛大学的博士后,研究弦论。在等待烟消云散之际, 她开始思考不久前挂在网上的一篇论文,该论文的三位作者(见大栗博司等人的文章“Notes on the K3 Surface and the Mathieu group M24”)指出了联系极遥远的一些数学对象之间的一个数值上的巧合。 “我仿佛沐浴在另一种月光里”,程回忆当时的思考说, “它可能是另一种月光吗?”

 

她恰好读过一本关于“魔幻月光(monstrous moonshine)”的书, 这是一种数学结构,其存在的最初迹象, 也仅仅是一种类似的数字上的巧合:1970年代末,数学家 John Mckay 注意到一个称之为  j-函数的第一重要系数 196884 恰好是 1 与 196883 之和,这两个数是一个称为魔群(monster group)可以表示的空间的 头两个维数。到 1992 年,研究者已经追踪到这个朦胧(因此比喻为“月光”)的对应的 一个不大可能的源头:弦论。弦论是一个备选的基本物理理论,它将 基本粒子投像为(cast as)小的振动弦。在一个特殊的弦论模型中, j-函数描述了 弦的振动,而魔群则俘获了这些弦所活动的时空网的对称。

 

程之宁说,在艾雅法拉火山爆发之前,这都是“陈芝麻烂谷子”了—— 对物理学家来说,只是一个已经休眠的数学火山。 作为魔幻月光之根基的弦论模型,跟现实世界的粒子或时空的几何完全不沾边。 但程之宁说,新的月光——如果真的有——也许不一样。它涉及到 K3曲面——她和许多弦论专家作为现实时空的一个玩具模型来研究的几何对象。

 

在她从巴黎启航回家之前,程之宁已经找到了新的月光存在的更多证据。 她与合作者 John Duncan 和 Jeff Harvey 逐渐梳理出不止一个而是23个新月光 的证据,这些新月光是一种数学结构,在对称群与数论中称为仿模形式(mock modular forms, 包含j-函数为特例)的基本对象之间 架起了桥梁。这23个月光的存在性,被作为“伴影月光猜想(Umbral Moonshine Conjecture)”在2012年正式提出, 去年被 Duncan 及其合作者证明。

 

与此同时,37岁的程之宁,也在追踪作为23个月光之基础的 K3 弦论—— 这是弦论的一个特殊版本,其中时空具有一个 K3 曲面的几何。她和其他弦论学者 希望能够用伴影月光的数学思想来详细研究 K3 模型的性质。这反过来可以成为 理解那些无法直接探测的现实世界——比如,黑洞内部——的有力工具。阿姆斯特丹大学 的助理教授程之宁,在 法国国家科研中心休假期间,跟 《量子杂志》(Quanta Magazine)谈论起月光的神秘,她对弦论的期望, 并分享了她那传奇的人生轨迹:从台湾的一个朋客摇滚乐(punk‐rock)高中辍学, 而最终成为一个探究数学与物理最深奥的思想的研究者。 访谈内容如下:

 



拨云现月的“月光女侠”程之宁,由荷兰女摄影师Ilvy Njiokiktjien 为《量子杂志》提供

 

 

《量子杂志》:您研究所谓 K3 曲面上的弦论。它们是什么,为什么重要?

程之宁:弦论学家说,时空一共10维。既然我们只能感知4维, 其它6维必定卷曲或“紧化”得很小以至于看不到,就像一根非常细的电线的周环一样。 而额外的维数如何紧化的可能性太多了——比方说,大概有10的500次方种可能, 因此,几何不可能断定哪一种紧化比其余的紧化能更好地描述现实。 我们也不可能逐一研究所有可能模型的物理性质。 因此,你会代之以考察一个玩具模型。如果你喜欢精确结果而不是 近似结果,如我的情况那样,那么你通常最终会考虑一个K3 紧化, 它是介于太简单与太复杂之间的紧化。 它也俘获了 Calabi‐Yau 流形(研究得最多的一类紧化) 以及基于 Calabi‐Yau 流形紧化的弦论的一些关键性质。 K3 还有一个好处,你通常可以对它做直接的精确计算。

 

《量子杂志》: K3 实际上看起来像什么?

程之宁:你可以先设想一个平坦的环面,然后将它折叠, 于是将会产生不平的边边角角。数学家有办法将它磨平,其结果就是一个 光滑的 K3 曲面。

 

《量子杂志》:因此你可以探明在这个框架下的物理学, 弦在这个时空几何中游走?

程之宁:是的,在我的博士论文中,我探究了这个理论下的黑洞的性态。 一旦你有了卷曲的与K3相关的 Calabi‐Yau 流形,就可以形成黑洞。 那么,这些黑洞的性态如何——尤其是它们的量子性质如何?

 

《量子杂志》:那就是说,您可以试图解决信息悖论这个悬疑已久的谜题—— 当量子信息跌入黑洞中将会发生什么?

程之宁:当然。你可以探讨各种类型的黑洞—— 如现实的天体物理黑洞或来自弦论的超对称黑洞——的信息悖论和性质。 研究第二种黑洞将会给你的现实问题投来一线光明, 因为它们共享同样的悖论。 这就是理解 K3 下的弦论以及那一紧化下出现的黑洞 也可以给 其它问题的研究带来曙光的原因所在。至少,这是一个期望, 而且我认为这是一个合乎情理的期望。

 

《量子杂志》:您是否认为弦论确实描述了现实,或者 您只是为了它本身而纯粹研究的东西?

程之宁:就我个人而言,我一直把现实世界放在脑后—— 不过,真的真的非常靠后了。 我利用它作为决定研究前进的大致方向的一种灵感。 但我日常的研究并不是以解决现实世界的难题为目标。 在基本高能物理中,需要新的思想, 但很难说这些思想会来自何处。 理解弦论的基本、根本结构, 是必要和有益的。你必须从那些你可以计算东西的地方起步, 那通常会将你引向非常数学化的角落。 理解现实世界所付出的代价可能是长期的, 但在这一阶段是必要的。

 

《量子杂志》:对物理和数学,你是否一直有诀窍?

程之宁:儿时在台湾,我更喜欢文学,那是我最热衷的。 在我12岁左右时,我被音乐吸引,流行音乐、摇滚(rock)和朋克(punk)。 我一直很擅长数学和物理,但并非真正感兴趣。 我总觉得中小学对我是一种煎熬,总是想方设法逃学。 我试图跟老师打赌我没有必要去听课。 或者当我完全没病的时候我会请上几个月的病假。 又或者我在这里那里跳一级。 我想,我只是不知道如何对付当局。

大概是教学内容太简单了。我跳了两级,但那没有用。他们把我弄到一个特殊班, 结果更糟,因为班上的每个人都非常争强好胜, 而我恰好完全无法应对这种竞争。最终我 超级沮丧,我决定要么自我了断要么辍学。 于是,在16岁时,我辍学了, 并且离开了家,因为我坚信父母会逼迫我重回学校, 而我是坚决不肯的。 因此我开始在一家音像店工作,那时我也在一个 乐队演出,我喜欢这个乐队。

 

《量子杂志》:您如何从那里走向弦论的?

程之宁:长话短说,我有点受挫或厌烦。我想做点音乐之外的事情。 因此我试图回到大学,但有一个问题,我高中没有毕业。但在我辍学之前, 我在一个特殊班中,班里的每一个孩子都擅长理科。 因此我可以通过他们进入大学。 所以我想,没问题,太好了,我进入大学后先修物理或数学, 然后转到文学。因此,我进入了物理系,跟它有了断断续续的关系, 常常去上课,然后试着学习文学,同时也在乐队演奏。 后来我意识到,自己并非那么擅长文学。同时,有一个非常优秀的教师讲 量子力学。我只去听过他的一堂课后,就想,这实在太酷了。 我开始投入了稍微多一点的精力到数学和物理的学习, 我开始从中找到平和。那就是数学和物理开始吸引我的所在, 因为我在乐队玩音乐的另一半生活不知怎的有点混沌。 音乐汲取了你许多情感。你总是与人在一起工作, 音乐关于关心生活、关心情感——你必须把你自己的 许多奉献给它。而数学与物理似乎具有这种平和安静的美。 这是一个宁静的世界。

后来在大学快毕业时,我想,好了,让我再学一年物理, 然后此生与它了结,就可以自由漂泊我的人生了。因此我决定去荷兰见世面,学物理,而后来我确实也到了那里。

 

《量子杂志》:您在乌特勒支大学诺贝尔物理奖得主 Gerard’t Hooft 指导下 取得硕士学位,而后又在阿姆斯特丹大学做博士。是什么吸引你去那里?

程之宁:跟Gerard’t Hooft做研究当然是一个重要因素。但是, 学习更多的东西也是一个重要因素——这让我认识到 存在如此多有趣的问题。而且那是主要的因素。 对我而言,日常的片段也很重要。 学习的过程、思考的过程,正是优美之所在。 每天你都会遇到一些问题或思考方式, 或这个事实将会引出那个事实——我想,哦, 这真美。Gerard 不是一个弦论学家——但 他对量子引力的正确领域应该是什么非常开明, 因此允许我走别的道路。 我被弦论吸引,是因为它在数学上是严格的,而且很漂亮。

 

《量子杂志》:对于您现在研究的工作, 除了美感之外,您是否为数学与物理之间这些看似遥远的部分之间的联系的神秘性而着迷?

程之宁:神秘的方面联系着我个性中不好的一面,我执迷不悟的一面。 这是我的推动力之一,从普通人的观点来看,我要说这有点负面,尽管从科学家的观点来看并非如此。 但还有一个正面的推动力,就是我真的享受学习不同的东西并感受到自己何等无知。 我享受那种感觉,就像“我对此一无所知,我真的想了解!”所以那就是一个动机—— 待在数学与物理之间的边界地。月光是一个也许需要各种灵感和知识的谜题。 当然,它也需要美——这是一个优美的故事。 难以言说它为什么如此美。它的美,不同于一首歌或一幅画的美。

 

《量子杂志》:差别在哪里?

程之宁:通常来说,一首歌的美,在于它触发了某种情感, 引发你的共鸣。数学上的美不是那样。那种一种更结构化的东西。 它让你感觉到某种永恒得多的东西,并且独立于你而存在。 它让我感受到自己的渺小,我喜欢那种感觉。

 

《量子杂志》:确切地说,月光是什么?

程之宁:一个月光将一个有限对称群的表示关联到一个具有特殊对称性的函数。 这一关联的基础,至少在魔幻月光的情形,是弦论。 弦论有两种几何。一个是“世界面(worldsheet)”的几何。如果你有一条弦—— 本质上是一个圆周——在随时运动,那么你会得到一个圆柱面。这就是为何我们称之为 世界面的几何的原因;这就是弦本身的几何。 如果你弯曲圆柱面并将两端粘帖,就会得到一个环面(轮胎面)。 这个环面的对称会给你j-函数。弦论中的另一个几何是时空本身, 它的对称会给你魔群。

 

《量子杂志》:一旦你们找出了作为23个伴影月光之基础的K3弦论, 这些月光将会让你在K3弦论的研究途径方面有何收获?

程之宁:我们还不清楚,但这是可以期待的猜测: 月光的存在会告诉你,这个理论必定具有一个代数结构(你必须 能够对代数的元素做操作)。如果你考察一个理论,然后问, 在一定能级范围内存在哪种粒子?这个问题就不能穷尽了, 因为随着能级越来越大,问题也没有尽头。 在魔幻月光中,这彰显在这一事实中, 你观察j-函数,它有无穷多项, 那无穷多项基本上表征了粒子的能级。 但我们知道,这里潜在着一个代数结构—— 有一个机制将低能态关联到高能态。因此,这个无穷无尽的问题 有一个结构; 它不只是随机的。

正如你可以想到的, 有一个代数结构就可以帮助你 理解,表征这个理论的结构是什么—— 如果你看看低能态,它们就会告诉你高能态的一些信息。 然后,它会给你更多的工具去做计算。 如果你想理解高能级下的一些东西(比如黑洞内部), 那么我有更多的信息可以提供。 我可以用手头的低能数据计算我想了解的高能态的信息。 这就是我们的期望。
伴影月光告诉你,一定存在类似于此的某种结构,尽管我们尚不清楚它是什么。 从更一般的角度理解它,势必要求我们理解这个代数结构。 那将会引出对这个理论的一个深刻得多的理解。那就是我们的期望。

 

相关阅读:

数学家追踪“月光幻影”(Mathematicians Chase Moonshine’s Shadow)https://www.quantamagazine.org/20150312-mathematicians-chase-moonshines-shadow/


及其中译本http://www.huanqiukexue.com/a/qianyan/tianwen__wuli/2016/0923/26494.html


译者简介:林开亮,先后就读于天津大学和首都师范大学数学专业,现任教于西北农林科技大学。热衷数学科普的翻译与写作,曾主持翻译《当代大数学家画传》和《数学与人类思维》,参与翻译《数学家讲解小学数学》和《数学巨匠》。发表的部分作品可见http://math.sjtu.edu.cn/conference/Bannai/2016/talk.php?20160612A

 

 

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美国数学评选2016公众媒体10大热门数学事件

 

原文发布于美国数学会官网。

编译作者:Mathyrl 哆嗒数学网翻译组成员,软件工程师。

 

 

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近日,美国数学会官网发布一个榜单,点评了2016年在数学界或者社会上产生较大影响的,关于数学或者数学家的10个事件。这些关于数学和数学家的故事,由于出现在许多主流媒体上及其趣味性,从而对数学界和一般公众产生了影响。当然,是站在美国人的角度来点评的。

 

书和电影:《隐藏人物》

Margot Lee Shetterly(左图)的第一本书《隐藏人物》(Hidden Figures)讲述了黑人女性数学家们的故事,1958年,在美国国家航空航天局(NASA)采取措施完全消除种族隔离之前,她们在NASA的任务中做出了重要贡献。Christine Darden,现年73岁,从NASA退休之前成为声震工程研究的领导者。Katherine Johnson,98岁,负责计算水星计划和阿波罗计划的火箭轨迹。这部故事的电影版本,由Taraji P. Henson,Octavia Spencer和Janelle Monáe主演,预计于2017年1月发行。媒体对这本书和即将到来的电影进行了广泛的报道。

(照片:Aran Shetterly,下图)


 

《知无涯者》:关于拉马努金的电影

 

电影《知无涯者》是基于印度数学家拉马努金的生平,这位数学家死于32岁。曾经以扮演《贫民窟的百万富翁》男主角马里克而一炮而红的英籍印度裔演员戴夫·帕特尔饰演数学天才拉马努金,而1991年63届奥斯卡影帝杰瑞米·艾恩斯饰演拉马努金的同事兼支持者——另一位传奇数学家,哈代。 小野健(今年发表了一篇题为《我对Ramanujan的探寻》的自传)和2014年菲尔兹奖得主,印度裔数学家巴尔戈瓦对电影提出了建议。

(照片,从左到右: 小野健,影片副制片人和数学顾问; 杰瑞米·艾恩斯,饰演哈代 ,德维卡·贝斯饰演拉马努金妻子佳纳克伊;戴夫·帕特尔,饰演拉马努金; 巴尔戈瓦,影片副制片人和数学顾问。)

 

(《知无涯者电影海报》,下图)

 

2016 国际数学奥林匹克—— 美国又赢了


美国国际数学奥林匹克(IMO)队连续第二年在IMO中获得第一名。韩国落后美国7分,中国夺得第三。所有六个美国队成员在比赛中全部获得金牌。国家和地方新闻媒体以及社交媒体报道了美国教练Po-Shen Loh(卡内基梅隆大学),以及他对团队,团队的训练和比赛的描述。 (照片,从左到右:Ankan Bhattacharya,Allen Liu,Ashwin Sah,Michael Kural,Yuan Yao,Junyao Peng;由美国数学协会/卡内基梅隆大学提供)Ankan赢得了2016年全美的“谁想要成为数学家”比赛, Ashwin和Michael都是前参赛选手。

 

 

Andrew Hacker以及他的言论——“谁需要数学?”

实质上,Andrew Hacker认为,由于只有5%的人在他们的工作中使用代数或几何学,大多学生不需要学习这些科目。 纽约时报和许多其他出版物报道了他的观点,发表了专栏,并评论了他的书《数学神话和其他STEM妄想》。几个月后,Hacker参加了与James Tanton的辩论,辩论在国家数学博物馆(MoMath)的场所举行,并由纽约客进行报道。

 

安德鲁·怀尔斯获得2016年阿贝尔奖

 

世界各地的媒体,特别是在英国,宣布安德鲁·怀尔斯“由于他通过半稳定椭圆曲线的模猜想的方式对费马大定理的绝妙证明,打开了一个数论新时代”被评为2016年阿贝尔奖获奖者的消息。 美国国家公共电台(NPR)提供了关于怀尔斯的更多传记性细节,包括:“1963年,当他是一个在英格兰剑桥长大的十岁男孩时,怀尔斯在当地图书馆找到一本关于费马大定理的书的副本,怀尔斯回忆说,他对于他作为一个小男孩都可以理解的问题很感兴趣,然而三百年来它仍然没有被解决,‘我知道从那一刻起我永远不会放手,’他说,‘我必须得解决它。’”

(照片,安德鲁·怀尔斯,下图)

 

 

Eugenia Cheng:关于数学和烤馅饼

数学家Eugenia Cheng,目前在芝加哥艺术学院,给艺术学生教数学,广泛地做讲座,同时继续她的研究。她的书《如何烤制π:数学的可食用性探索》于2015年出版,令人感兴趣的是她把数学和烘焙联系起来。她接受纽约时报的采访,并与著名脱口秀主持人史蒂芬·科拜尔出现在晚场秀。Cheng坚持认为,公众的理解 ——数学很难,只有有才华的数学家才能做数学 ——完全错了,相反,她说,数学的存在是为了让生活更顺利,解决那些可以通过应用数学最强大的工具 ——逻辑 ——来解决的问题。”

 

 

诺贝尔物理学奖 ——拓扑学解释

 

诺贝尔物理学奖于2016年10月4日授予戴维·索利斯(华盛顿大学,西雅图),邓肯·霍尔丹(普林斯顿大学)和迈克尔·科斯特利兹(布朗大学)。瑞典皇家科学院的嘉奖包括以下声明:“三个获奖者在物理学中使用拓扑概念对于他们的发现是决定性的。”拓扑学是一个数学分支,描述那些只是逐步变化的属性。使用拓扑作为一种工具,他们能够使专家感到震惊。科学院的发言人,索尔斯·汉森,试图使用肉桂卷来解释拓扑,视频被许多新闻媒体和社交媒体报道。

 

 


数学毁灭性武器

数学家和华尔街前“金融工程师”Cathy O'Neil的书《数学毁灭性武器》,研究了一下她所谓的WMD(数学毁灭性武器) ——模型和算法,它们无意间“把人类的成见,误解和偏见编码进入软件系统,这些软件系统越来越多地管理我们生活。”她的挑衅思想被《发现》节目,美国国家公共电台(NPR)和其他媒体报道。

 

 

球堆积问题

寻找最有效的球堆积是数学家长期以来感兴趣的一个问题。3月,柏林数学学院和柏林洪堡大学的博士后研究员Maryna Viazovska发表了一份证明:在8维空间,E8是球形物体最密堆积。她通过使用模形式的理论来找到8维的“辅助”函数,从而做出了这个证明。辅助函数使数学家能够计算给定维度中允许的最大球体密度。 《Quanta杂志》和《新科学家》报道了这项研究发现,这是数学家非常感兴趣的,并向广泛的读者群体解释了这些概念。

(图片:E8根系统的可视化表示)

 


圆周率节

 

像往常一样,圆周率日引发庆祝活动,竞赛和媒体报道。严肃的一面是,数学家Carlos Castillo-Chavez研究亚利桑那州立大学的流行病,并使用“π”来研究一切循环的东西,如他自己对于循环再发生的流感的研究。而有趣的一面,John Conway,最近说,“‘派’可能是‘无理’的,但免费比萨饼就是一切”他与必胜客合作,编写了三个不同难度的数学问题,为“消费者和数学奇才”提出了独特的挑战。第一个正确解决并提交正确答案的人的奖品是3.14年的免费比萨饼。 美国数学学会(AMS)在普罗维登斯学院举办了一年一度的圆周率节“谁想成为数学家”数学竞赛。

 

 

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数学将被证明是错的,如果这程序停止运行

 

原文作者,Jacob Aron,New Scientist物理科学记者。

译文作者:小王子 哆嗒数学网翻译组成员,就读于山西大学。

 

 

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我们使用了150年之久的现代数学将被证明是错误的——如果这样一个新的计算机程序停止了运行。还好,这不太可能发生。但是,支持它的代码正测试着数学体系的局限。

    这个程序就是一台模拟的图灵机,是由密码破译学家艾伦·图灵发明的数学计算模型。1936年的时候,图灵就指出,任何计算机算法的行为都可以被一台简单的机器模拟出来:一台以不同状态和指令在无限长的带子上读写0,1为工作原理的机器。并且算法越复杂,机器所需要使用的状态就越多。

 

 

    现在,麻省理工学院的Scott AaronsonAdam Yedidia已经制造了三台图灵机,他们与一些深刻的数学问题紧密联系。这些问题包括了已经困扰人们150年之久的黎曼假设的证明,黎曼假设是一个对质数的分布规律的猜想。

    一直以来,图灵机都用于探求类似的难题。这些难题源自于上世纪30年代一系列撼动数学界的带有哲学意味的新发现。首先,库尔特·哥德尔证明了总有一些数学命题既不能被证明是真的,也不能被证明是假的——他们是不可以被判定的。特别地,对于“这句话是假的”这个命题(说谎者悖论),他用了全新的数学视角做出如此解读:一个合乎逻辑但又自相矛盾的脑筋急转弯。

 

 

没有能证明一切的万能公理

 

    哥德尔的理论给自己留了一条退路。如果你改变了建立在证明之上的基本假设——公理,虽然你可以使一个问题变得可判定了,但这样却会让其它的一些问题变得不可判定。换句话说,就是不存在能证明一切的万能公理系统。

 

根据哥德尔的结论,图灵相信一定存在一些在标准公理体系下无法预测其行为的图灵机,含选择公理C的策梅洛-弗兰克尔集合论,或者更接地气些可描述为ZFC,ZFC是绝大部分数学的基础。但是我们根本不知道这些标准公理体系有多复杂。

 

    现在,Yedidia和Aaronson已经创造了一台带有7918个状态、具有这个ZFC属性的图灵机,并把它命名为“Z”。

 

    “我们试图能更具体地描述出在进入不可证明性的‘黑洞’前它需要使用多少个状态。” Aaronson说。

 

    他们在计算机上模拟了Z,理论上Z小得可以被当成一个物理设备建立起来。加利福尼亚大学洛杉矶分校的陶哲轩说:“假设忽略物理的摩擦和能源的消耗,如果当时有人已经开启了这样一个物理设备,那么我们可以相信它将无限运行。”

 

无边无际

 

    Z将在它的7918条指令中永久循环下去,然而如果它最终停止了,就将证明ZFC矛盾。数学家们不必太恐慌,因为只要他们简单地转向一组稍稍强一些的公理集合。这样的公理系统是存在的,并且可以用来验证Z的行为,但是这样做几乎得不到什么收获,因为总有一台图灵机可以超越任何公理。

 

    “我们可以把任何被给定的公理系统想象成一个有特定内存大小和处理能力的计算机。”陶哲轩说,“我们可以转向一台拥有更多内存的计算机,但是,不管计算机有多大的存储空间,仍然存在一些超出它能力的任务,是它无法完成的。”

 

Aaronson和Yedidia已经创造了另外两台机器,这可能给数学家们节约不少的时间。长期以来,有两个著名的数学问题一直被相信是真的,并且也只有当它们被证明是确实假的时候,这两台机器才会停止。它们分别是哥德巴赫猜想和黎曼假设。哥德巴赫猜想指出,每一个大于2的偶数是两个素数之和,黎曼假设认为,所有的素数分布都遵循一定的规律。后者形成了部分现代数论的基础,如果不幸地被推翻了,将会是一个重大的颠覆。

 

现实意义

 

    实际上,他们没有无限期运行他们的图灵机来证明这些问题是错误的打算。“这不是攻克这个问题的有效方式,”来自亚特兰大佐治亚理工学院的Lance Fortnow说。

 

    解释数学问题,图灵机有不同的实际意义:它协助计算了复杂问题的复杂性。如果说Z机器有7918个状态,那哥德巴赫的机器就有4888个状态,而黎曼的是5372个状态,这表明ZFC问题是这三个问题中最复杂的。“这更符合大多数人对不同事物的直观的比较方式。”Aaronson 说。

 

    现在Yedidia 已经将他的将他的代码放到网上,数学家们也争相把这些图灵机的大小缩减至极致。尽管还没有验证,但是在Aaronson 博客下的一位评论者声称他已经创造了一台只需31个状态的哥德巴赫机。

 

Fortnow表示图灵机的实际大小是不影响的。他说,“文章表明我们可以有比ZFC强的而可以很精简的图灵机,但是即使它们变得更精简了,在基础数学的研究上它也不会允许我们有更多的松懈。”

 

    但Aaronson 说进一步地缩减Z将会带来一些有意思的讨论——关于数学底层构建的局限性的——一些哥德尔和图灵希望能知道的事情。“他们也许会说,‘这真是太棒了,但是你可以搞定只需要800个状态的图灵机吗?80个状态的呢?’” Aaronson表示,“我想要知道,是否可以有一台这样的机器,它的行为能独立于ZFC而只有10个状态。”

 

 

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匠人精神:一辈子研究的自行车数学

 

 

此文原载于《自然》网站。

译文作者:radium 哆嗒数学网翻译组成员。

 

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Jim Papadopoulos 花了一辈子的时间琢磨自行车运动中蕴含的数学问题,现在他的工作已经发现了新的苗头。

 

在波士顿马萨诸塞州,七辆自行车倚靠在Jim Papadopoulos地下室的墙上,自行车上的油漆被擦挂过,轮胎也是扁的。作为婚礼礼物的手工框架覆盖着一丝细尘。“在我搬家的时候,我把我大部分作为研究的自行车都扔掉了,”他说。而那些些保留下来的自行车对他来讲都是意义非凡的。“这些都是我过去骑的。”

 

Papadopoulos,62岁,他十分痴迷于自行车,一生中大部分时间都在玩弄自行车,时常忽视掉其他事情。当他还是一个在大学读书的少年时他就参加业余比赛,他深陷于其中的乐趣。每一次在骑自行车时,他都在考虑自行车中蕴含的数学奥秘。其中最主要的是:在踩踏板时,到底是什么看不见的力量使自行车保持平衡?为什么一开始操纵向右转自行车会向左方倾斜以及驶向左方?自行车在前进时是怎样靠自己保持平衡而不依靠骑手?

 

在纽约的一个叫Ithaca的小镇上时,作为一个在康奈尔大学的年轻工程师,他十分痴迷于研究这些问题。但是他并没有发表他的大部分想法,并最终离开了学术界。到20世纪90年代末,他在一家企业操纵机械来制造卫生纸。“最后,如果从来没有人发现你的工作,那它就是毫无意义的”他说。

 

但后来有人发现了他的工作。在2003年,他来自康奈尔的老朋友,也是他的合作者-----工程师Andy Ruina,给他打了一通电话。一个叫Arend Schwab的荷兰科学家来到他的实验室想重新开始他们这个团队关于自行车稳定性的研究。

 

“Jim,你得成为这个团队的一员。”Ruina对他说。

 

两个车轮是合情理的

 

于是这些研究员们一起继续破解一个长达世纪之久的争论:是什么让没有骑手的自行车靠自己保持平衡,并在《皇家学会会议录》和《科学》上发表。他们试图给500亿美元的全球自行车产业——一个比纯数学更加依赖直觉和经验的产业——带来新的科学高度。他们的研究成果可能会刺激一些必要的创新,如帮助设计师去创造一个新一代的踏板和电动车,使其乘坐起来更稳定,更安全。通过洞察自行车的原理也有转移到其它领域的潜力,比如假肢和机器人的研究。

 “每个人都知道如何骑自行车,但几乎没有人知道我们是怎样骑自行车的。”一个在加利福利亚大学研究机械学的工程师Mont Hubbard说道,“纯粹从智力角度来看,自行车的研究是非常有趣的。但它也有实际意义,因为他影响着身边的每一个人。”

那些只会用牛顿运动三大定律来完成项目的工程师的理念是过时的,对于一个机械学家来讲,自行车难题特别有诱惑力。“我们都被困在19世纪,那时数学、物理和工程之间没有任何差异”,Ruina说“自行车仅仅是一个数学问题,只是它碰巧和你见到的某样东西有关而已”。

第一个脚蹬车的专利,也是两轮自行车的前生,要追溯到1818年。自行车的发展在试验和错误中摸索前行,并在二十世纪初便有了它们今天的模样。但是几乎没有人想过它们是怎样工作的以及为什么这样工作。William Rankine,一个苏格兰工程师分析过蒸汽机,在1869年第一个谈论’countersteering’现象,即骑手能通过简单地扭转手柄向右使自行车向左行驶,并让自行车向左倾斜。

倾斜和驾驶之间的联系产生了自行车最奇怪的特征:当自行车滑行时可以靠自己平衡。猛推一个没人骑的自行车时,它会在摇摆中前行,但它通常会恢复它的前进轨迹。在1899年,英国数学家Francis Whipple导出了最早的也是持续时间最长的自行车的数学模型,这个模型可以用来探索自行车的自我稳定的原理。Whipple 模型中的自行车有4个刚体----两个轮子,骑手的车架和前叉——被两个轴和铰链通过重力作用。

在自行车运动轨迹模型中插入一个对特定自行车的度量,就像逐帧放映的动画。一个工程师可以使用一种称为特征值分析的技术来研究自行车的稳定性,因为这可能是一个飞机设计问题。1910年,依靠这样的分析,数学家Felix Klein 和Fritz Noether参照了理论物理学家Arnold Sommerfeld的关于回转效应——车轮利用旋转走势抵抗倾斜——的贡献。把自行车向左推这时快速旋转的前轮将向左转,自行车有可能保持直立。

1970年4月,化学家以及科普作家David Jones在《今日物理》的一篇文章上驳斥了这个理论。他讽刺道,骑在一系列理论上无法驾驶自行车。Jones 建了一辆在前端有一个反向旋转车轮的自行车,可以有效地消除回转效应。但是在行驶中手不受约束这方面还有点疑问。

这一发现促使他寻找另一种可能存在的力。他对比了自行车的前轮和可以随着运动方向移动的商场购物车的脚轮。自行车的前轮可以像脚轮一样,因为车轮与地面之间的接触点,位于操作轴后面5厘米至10厘米之前的任何地方(见《无人自行车保持直立吗?》)。这段距离被称为“前轮尾迹”。Jones发现如果一个自行车有太长的前轮尾迹将稳定到很难前进。然而,如果前轮尾迹是负的,将是一个“死亡陷阱”,他会在你释放手把的时候的一瞬间让你翻跟头。

 

 

当一个自行车开始摇摇欲坠,他推断,脚轮效应使前端在重心下降的情况下转向,从而保持自行车竖直。对于Jones来说,脚轮的前轮尾迹是自行车自我稳定的唯一解释。在他40年后出版的回忆录中,他认为他的这个发现是他的伟大成就之一。“我现在被誉为现代自行车理论之父,”他说。

 

增速转动

 

那篇文章将给一个在Corvallis Oregon的少年Jim Papadopoulos 留下了深刻的印象,他虽然拥有极高的天赋,但他的家庭生活却支离破碎。在1967年,他的父亲Michael,一个来自英国的应用数学家,开始在俄勒冈州立大学工作。但是 Michael Papadopoulos在抗议越南战争后被拒绝继续任期并与该大学进行了长达十年之久的法律纷争,这使他失去工作和家庭,只能在垃圾桶搜寻废料。Jim的母亲在20世纪70年代初自杀了,“就在我睁开眼看世界并决定我是谁时” Papadopoulos 说,“我的家庭就支离破碎了。”

 

他在自行车上找到慰藉。他骑着Peugeot AO8(一款自行车)在城镇中穿梭,头发披在肩上。他没有再上课,成绩也严重下滑。在他17岁时,他辍学,离开家。但是就在他放弃研究时,他的老师给了他Jones的一篇文章。

Papadopoulos发现它十分迷人,但又让人困惑。“我得学习这玩意儿,”他想。他一个夏天都在加利福尼亚州伯克利闲荡,并在空余时间阅读George Arfken的教材《物理学家的数学方法》。然后他在俄勒冈州的Eugene的胶合板厂工作,赚取足够的钱购买传奇的Schwinn Paramount牌自行车去参加每周的比赛。在1973年,他为在英国利物浦的框架制造商Harry Quinn工作,但他干得糟糕,Harry Quinn辞退了他。

Papadopoulos于1975年返回俄勒冈,在州立大学度过了一年,然后在剑桥的麻省理工学院(MIT)开始机械工程本科的学习。他在学校干的很好。石油公司艾克森后来支持他继续在断裂力学上攻读博士学位。Michael Cleary作为Papadopoulos的顾问,认为他很适合做学术。“我认为Jim将会成为一名大学教授-------我们当然希望它会在麻省理工学院”,他告诉来自艾克森公司内部杂志的一位作家。

Papadopoulos 有其他的想法,他一直在学习Whipple模型和Jones的文章。在一个夏天,他在加利福利亚州洛帕克的美国地质调查局实习,也是在那里,他遇到了Andy Ruina。

他们两个很快就成了朋友,当Ruina在康奈尔获得工作时,他聘用Papadopoulos 作为博士后。“我们一直谈论自行车,但我没有意识到关于自行车他想做一件严肃而认真的事情。”Ruina说。

Papadopoulos 使Ruina相信那些自行车公司-----像石油公司-----可能有兴趣支持学术研究。所以他开始筹款,为自行车制造商提供帮助。只要$5,000,他们成为康奈尔自行车研究项目的赞助人,一个雄心勃勃的计划------研究在雨中刹车失灵时的各种形式下车轮的力量——开始滋生。

 

 

 

“每一个人都知道如何骑自行车,但没有人知道我们怎样骑得自行车。”

 

Papadopoulos的第一个目标是彻底明白是什么使一辆自行车比另一辆更稳定。他坐在办公室仔细翻阅了30个发表出来的试图表达自行车运动的等式。但他对这样的“伪科学”表示憎恶,他说:这些等式是如何处理连接自行车车架形状和几何的第一步。但是每一个新的模型对早期的工作很少提及或根本没有提及。许多都充满了错误,并且很难做对比。他需要从头开始。

 

经过一年的工作,他手里有了一个他相信是最终的方程组。现在,是它们该回应他的时候了。“每次我都盯着方程,在那儿坐几个小时,试图弄清它们的含义。”他说。

 

他首先就脚轮尾迹,重新写了自行车方程,这是Jones 所主张的关键变量。他希望发现如果前轮尾迹是负的,自行车将不稳定。但是,他的计算结果则不然。在他当时准备的一份报告中,他简述了一辆异乎寻常的自行车,自行车的重量突出在车把的前面。“一个足够向前的质心可以补偿一个微小的负向的前轮尾迹。”他写到。没有单变量,这似乎可以解释自我稳定。

这个发现意味着这里没有简单的经验法则能保证这样的自行车易于驾驶。对于Papadopoulos来说,前轮尾迹是有用的,回转效应是有用的,质心也应该是有用的,这都是具有启发性的。最早的框架建造者只是偶然发现一个感觉不错的设计,并在自行车蕴含的知识宇宙中只看到了冰山一角。但他们并没有通过测试其中蕴含的几何原理来改变自行车的设计。

 

崩溃

 

两年后,Ruina不再支持Papadopoulos,除了自行车制造商Murray,就仅仅得到了两个人,Dahon和Moulton的唯一的行业捐赠。他们是小轮自行车的制造商-----也许是因为这种自行车非常规的设计让他们难以驾驶。Ruina 开玩笑说他应该改名为“折叠自行车研究项目”。这是绞刑架下的幽默(面临大难时的幽默)。

 

虽然Papadopoulos在自行车研究的数学方面取得进展,他作为第一作者只发表过一篇与该主题相关的论文。“我找到了很多令人愉快的新发现然后成功地发展其中的细节。详细地写出来却很无聊。”他说。没有钱和出版物,他在自行车研究中的时间大大减少了。在1989年,他把他的自行车放在一辆客货车然后向西方行驶到伊利诺伊州,他当时的妻子在那里有一份工作。他忍受了一系列教学和工业界的工作,这些都是他所讨厌的。在他的业余时间,他为自行车科学迷创立并主持了核心自行车科学电子邮箱列表,他也为现实版的电视节目“Junkyard Wars”组建了一辆可容纳几个手提箱的车

 

在2001年,MIT工程师也是第一台现代自行车发明者David Wilson邀请了Papadopoulos 合作了第三版的“自行车科学”。债务和家庭责任使Papadopoulos应接不暇。 他没有把第一章发给 Wilson,也停止了回复电子邮件。 Wilson感觉被背叛了,“他是一个很聪明的家伙,” Wilson说,“但是他总是不能完完整整做完一件事。”Papadopoulos 说,他完整地完成了工作,但他多花费了两年,部分是由于离婚带来的过重的压力。

 

重返自行车研究

 

在康奈尔, Ruina继续前进。他将团队对自行车的见解应用到了一个新的领域:机器人。如果自行车能够在没有控制系统的情况下表现出这种优雅的稳定性,他推断,这有可能设计出一种拆卸式步行机来完成相同的事。在1998年,他与荷兰代尔夫特理工大学Schwab的研究生Martijn Wisse合作,建立了一个双足行走的机器人,可以在没有电机的情况下沿着轻微的斜坡行走,并将能量存储在摇摆臂中。只需添加一些电动机就产生了一个能够在水平地面上行走的节能机器人。

 

在2002年,Schwab决定与 Ruina一起度过他的公休假,他们开始讨论老式自行车的运行。那时 Ruina叫上了Papadopoulos并支付他来访问的费用。“这是我第一次见到这个天才”Schwab 说。

 

 

 

“一旦你有自动自行车,你可以做很多疯狂的实验”

 

随着越来越多的自行车行驶在路上,Schwab难以想象居然没有人发表正确的自行车方程组,或者把方程应用到自行车的设计挑战上。在一年内,他和现在在荷兰的特文特大学的工程师Jaap Meijaard独立得出了他们自己的方程,并发现与Papadopoulos的完全一致。他们在韩国的一个工程会议上提出了这些最佳的方程。四个合作者共同发表了这些公式。

 

现在的挑战是证明它不仅仅是一个数学发现。Schwab和一个学生花了一年的时间制造了一个有着一个极小负向前轮尾迹,能够自我稳定的自行车。看起来像剃须刀,滑板车和跷跷板的后代。他把重心斜置到前轮的前面,然后用一个反向旋转的轮去抵消回转效应。在自行车靠惯性滑行的视频中,你可以看见他倾斜然后猛然转向右,但它又很快自己恢复平衡。实验证明,Papadopoulos对于导致自行车稳定或不稳定因素的解释是正确的。

 

然而,在等待了30年之后,他的发现才引起了大量读者注意。Papadopoulos感到很气馁。“它没有按照我的想象改变任何事”他说。今年的自行车架看起来跟去年没什么两样。“人们仍然因循守旧,”他说。然而,其他的研究人员已经被拉进了该组织的轨道,引起了足够大的势头,使他们得以在2010年发起一个自行车和摩托车动力学会议。来自世界各地的修补匠聚集到一起,其中一些人也建立了形状怪异的自行车用来测试设计原理。

 

今年会议的组织者之一,加利福尼亚大学戴维斯分校的工程师Jason Moore试图探索自行车车架几何形状与手把的客观测量----它操作的容易性。这项工作的是受大量对飞行员的研究所启发。Moore创造了一个仿人类控制的模型,通过在自行车转向装置的检测器上装备传感器,来执行在自行车上的各种倾斜和速度方面的演习。为了强迫自己平衡并且仅靠掌握方向盘运动来行驶(而不是靠改变他的重量),他不得不通过穿上刚性的上半身安全带来把自己束缚在自行车上。这项研究确认了存在已久的假设------自行车的手把越稳定越好,这间接给框架建造者提供了一个方法来优化他们的设计。

 

它也带来了一个谜题:转向装置转矩所需的是Whipple自行车模型所预言的两倍或三倍。这可能是由轮胎的摩擦和弯曲引起的,而这些在模型中并没有考虑,但没有人能肯定。为了进一步的测试,Moore和他的同事建立了一个可以平衡自己的机器人自行车。“一旦你有机器人自行车,你可以做很多疯狂的实验,而不必把实验员推入危险之中。”他说。(他早期处理的实验之一需要他用一根木条从一旁猛击来重新保持平衡。)不像许多其他无人驾驶的自行车机器人,它不需使用内部陀螺仪来保持直立,但依赖于独立的转向装置。Moore把这个问题丢给了Schwab进行进一步研究。

 

如今,Schwab拥有Papadopoulos一直梦想的那种实验室,而Papadopoulos也很感激能够合作。“这是你可以想象的最美妙的事情。”他说。Schwab的其他项目包括“线控转向”自行车,能够让他分离操舵运动和平衡机制;“转向辅助”自行车,可在低速保持稳定。他也发现了一个后方转向的斜躺车(一种可躺卧蹬骑的自行车),显示了自我稳定性,其中一部分利用了增大前轮来增强回转效应。后方转向的斜躺车的主要优点是,它比标准的斜躺车拥有更短的链条,这将导致更高效的能量传递。“以前人们试图建造它们,但它们无法驾驶。”Schwab说。

 

Papadopoulos现在在波斯顿东北大学有一个教职,他现在正重新适应学术界的生活。他与人合作,检验一些思索良久的想法,关于为什么一些自行车在高速行驶中会摆动。他相信他可以用一个阻尼器通过“吸收”座椅中的震动来消除因为速度导致的摆动。他和他的新同事以及学生正在涉及其他类型的问题,并不是所有的问题都与自行车相关。

 

在他的地下室,Papadopoulos打开棕色文档储藏柜的抽屉,开始浏览那些起皱的马尼拉纸做的文件夹上的有标签的注释,如同“轮胎压力”、“生物力学”和“康奈尔”。他拿出一本教科书“运动生理学?我从来没有真正了解它。”他说,他把它抛到一边。在抽屉的底部,他找到一个厚厚的有关自行车研究想法的文件夹,上面标记为“未完成”。

Papadopoulos思索了一秒,然后进行了修改:“大部分未完成”。

 

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艾瑞深中国校友会网:《2016中国大学学科评价报告》数学排名

 

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2016年10月31日,艾瑞深中国校友会网大学研究团队发布了《2016中国大学学科评价报告》。同期公布了99个一级学科的排行榜,当然包括数学学科。星级排名的最高星级为8星(★★★★★★★★)。
 
获得最高星级8星的有2所大学——北京大学和中国科学院大学,他们分别排在第一名和第二名。办学层次定位为世界一流学科。有三所大学并列第三——复旦大学、山东大学、南开大学,办学层次评定为世界知名高水平学科。四川大学排名第六,中国科学技术大学排名第七。北京师范大学、清华大学、兰州大学、武汉大学、上海科技大学这五所大学排名并列第八。
 
共有270所大学进入榜单,最后附上星级排名的详细图表,注意排名中大量并列的情况,哆嗒数学网的小编提醒你,这是中国校友会网排名 的特色。

 

 

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代数拓扑的数学方法正在变革脑科学

 

此文原载于《麻省理工科技评论》网站。

译文作者:芝城柿子芝士 哆嗒数学网翻译组成员,就读于芝加哥大学。

 

 

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没有人彻底了解大脑各部分间的连接图全貌,但是代数拓扑的工具正逐渐帮助人们管中窥豹。
 

人的连接体指的是大脑中不同部分间的网络连接。这些连接表现为大脑中的白质:轴突束。轴突是神经细胞上的突起物,它们连接了组成灰质的神经细胞体。

脑科学的传统观点认为,灰质主要负责信息处理和认知,而白质负责大脑中不同部分间的信息传递。所以白质,也就是连接体,就是大脑的连接图。

人们对这个结构所知甚少,但有几个引人注目的项目正在对它进行研究。研究表明连接体比人们原来认为的还要复杂。人的大脑里有大约10的10次方个神经元,它们之间有10的14次方个突触连接。找出它们连接的方式是个极富挑战的工作,特别是因为连接体的结构取决于观察的大小尺度。

研究还发现了证据,表明白质在学习和协调大脑活动方面发挥的作用比人们所想的重要。但是这作用和连接体的结构的具体关系仍处于未知。

 


  

所以说在跨度巨大的不同尺度上了解连接体的结构是神经科学最大的挑战之一,但人们并没有合适的数学工具来研究这个课题。

如今,由于代数拓扑这个数学领域的发展,局面开始改变。这门传统上只是关于分类空间和图形的晦涩学科,现在也逐渐开始为神经科学家们所用。宾夕法尼亚大学的Ann Sizemore和她的同僚向人们展示了它如何革命性地推进了我们对连接体的了解。

代数拓扑学家的目标非常具有挑战性:他们致力于研究拓扑空间在不同尺度下的对称性。

在数学领域内,对称性指的是任何从不同的视角下看起来不变的东西。比如说正方形旋转90度后看起来没有任何变化,这就是一种对称性。

还有一些数学结构,它们在不同大小尺度下保持不变。它们被称作稳定同调(persistent homology)。寻找它们成了研究连接体的关键步骤。

神经科学家早就知道某些认知功能需要调动分散在大脑各处的许多神经节点。这些节点如何被白质连接起来的是整个连接体项目的中心问题之一。

神经科学家们通过观察水在其中的扩散来研究白质纤维。扩散核磁造影技术可以显现出水扩散的路径,从而显现出白质的结构。

为了进一步研究,Sizemore和她的同事们测量了八个健康成年人的大脑,这样他们就可以寻找在每个人大脑中都相同的结构。他们专门研究了已知在认知系统中有作用的83个区域之间的连接,这些区域包括听觉系统,视觉系统,和触觉、压力、痛感有关的体感系统等等。

这样得到了一个连接图以后,Sizemore和她的同事们运用了代数拓扑的技巧来研究它。这个新方法让他们得到了一些重要的新认识。

首先,它揭示了某些神经节群之间是“完全连接”的——意思是节群里的每个节点都和其他所有节点相连,整个节群组成一个叫做团的结构。所有和认知有关的系统都是由包括不同数量的节点的团组成的。

但是,研究还揭示了另一组重要的拓扑结构。这个结构叫做圈,就是闭合的环。它指的是一个节点连接着另一个节点,第二个又连着第三个,等等,直到最后一个节点连接上了第一个节点,就是一个完整的圈。

圈在大脑中产生了一个神经回路,不仅可以在大脑各处传递信息,还可以帮助反馈环作用。这些作用大概是记忆的产生或行为的控制。Sizemore和她的同事们说他们的研究发现了许许多多不同大小的圈。

不像团的范围主要局限在大脑中的特定部位比如皮质,圈的延伸范围很广。它们连接起这些功能非常不同的区域。“这些圈用一个长环连接了进化上早期和晚期出现的区域,使两者在控制脑功能上发挥的独特作用都有所降低。”Sizemore和她的同事们说。

团和圈的另一个区别体现在他们的密度。团代表了完全连接的节点,所以它们是密集的结构;环状的圈则相对比较分散。事实上,看和它们有关的大脑各部分间的所缺失的连接数量,是描述它们特点的一个方法。

圈实质上描述了连接体中的洞。Sizemore和同事们的工作表明了这些洞的作用很重要。“这些结果第一次向大家展示,代数拓扑的技巧给连接体结构的研究提供了全新的视角。这个视角把环状回路作为大脑建筑结构的关键特点。”研究团队说。

这个引人入胜的工作使代数拓扑在更好地研究连接体方面的贡献初露端倪。正如所有好的科学研究一样,这项工作不仅回答了问题,更提出了许多新问题。既然发现了圈可以比其他任何网络结构提供更多认知上的计算,那就可以问:这是些什么样子的计算呢?

另一个研究新方向是:现在的人工智能系统所依赖的神经网络是从大脑的结构中取得的灵感。既然分析发现了大脑中新的结构,人工智能领域将如何吸收这些结果,又如何在他们的工作中引入代数拓扑呢?

无疑这是一个代数拓扑学家的激动时刻。

参考: arxiv.org/abs/1608.03520 : Closures and Cavities in the Human Connectome

 

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“高一维度”看天体轨道计算

 

原文作者:John Baez。

译文作者:豆浆哆嗒数学网翻译组成员,数据分析师。

校对:donkeycn

 

 

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开普勒问题涉及一个质点在引力作用下运动,就像是一个行星围绕太阳运动。牛顿证明了假设它不飞向无穷远,这种粒子的轨道是一个椭圆。有很多方法可以证明这一点,但最富于启发性的想法是将轨道想象成4维空间里的一个圆。当这个圆投射到3维空间上,它就会变成一个椭圆。

 

 

Greg Egan创建了上面的动画来展示这一过程。这个平面代表我们住的3维空间里的2维,垂直方向代表了第四维。一个点在R^4绕了一圈。但是将这个圆投射到R³,我们就会得到一个椭圆:行星的实际轨道。

 

什么是第四维?它与时间有关,但不完全是时间。它是常规时间和一个时间的重新参数化版本之间的差,该时间的流逝速度与行星到太阳的距离成反比。

 

动画使用了这个另类的时间。相对于这个时间,行星正在以恒定速度在4维空间上做圆周运动。但在普通时间下,当它接近太阳时,正如行星必须要做的,就是其在3维上的投影运动得更快。

 

至少从1980年以来物理学家们就知道了这个观点,这得益于由数学物理学家Jürgen Moser写的一篇论文。这个故事的某些部分是老得多。许多论文也已经有写到,但这一次是特别优雅:

 

Jesper Göransson,开普勒问题对称性,2015年3月8日。

 

关于描述行星运动的Göransson 4维空间的最好的事情是,它给出了一个惊人的事实,一个干净的解释。你可以取任何椭圆轨道,施加一个4维空间的旋转,并获得另一个有效的轨道!

 

当然,我们可以在通常的3维路径下围绕太阳旋转一个椭圆轨道并得到另一椭圆轨道。有趣的是,我们还可以做4维旋转。这样可以使一个丰满的椭圆看起来瘦小:当我们将一个圆倾斜到第四维,它在3维空间的“影子”变得更瘦!

 

事实上,你可以通过这样的一个四维旋转把任何椭圆轨道变成任何其它具有相同能量的椭圆轨道。所有具有相同能量的椭圆轨道都是四维空间里在同一球面上的圆形轨道的投影!

 

让我们来看看更多关于数学方面的细节。

 

开普勒问题

 

 

假设我们有一个质点在平方反比定律的作用下运动。其运动方程为

 

 

其中R是它作为时间函数的位置,r是从原点的距离,m表示它的质量,而k是表示力有多强。由此我们可以得出能量守恒定律,如下

 

 

对于一些常数E,它依赖于粒子轨道,但不随时间变化。

 

 

让我们考虑一个引力,因此k>0,而且是椭圆轨道,因此E<0。让我们把这个质点称作一个'行星'。这是一颗围绕太阳运行的行星,在这里我们把太阳看得非常重以至于它完美地保持固定在原点。

 

 

让我们把注意力集中在一个具有单一固定能量E的轨道上.这可以让我们自由地选择质量,长度和时间的单位

 

 

 

这将减少一堆杂乱的字母,使我们专注于关键的想法。如果您更希望看到技术细节方面的东西,那就去看看Göransson的论文吧。

 

现在运动方程变成了

 

 

能量守恒方程变成了

 

 

显然是由于Moser,这个伟大的想法是从普通的时间概念切换到一种新的时间概念!我们将这个新的时间叫做s,并要求

 

 

你离太阳越远,这种新的时间走得越慢。因此,当行星远离太阳时,使用这种新的时间会加快它的运动。如果这看起来是倒退的,思考一下吧。对于一个离太阳很远的行星,这个新时间的一天可以等于普通时间的一周。所以,使用新时间来测量,一个远离太阳的行星可以运行一天,而这通常需要一周的时间。

 

当它远离太阳时,这弥补了行星运行得很慢的正常倾向。事实上,用这种新的时间,当行星离太阳最远和最近的时候,它运行得一样快。

 

随着这新的时间概念,令人惊奇的事情发生了!为了看到这一点,首先使用这一新时间概念改写能量守恒定律。沿用牛顿的记号,我们一直在使用点表示普通时间的导数。让我们使用上撇符号(′)来表示相对于s的导数。因此,例如,我们有

 

 

 

 

使用这种新的时间导数,Göransson证明能量守恒可以写成

 

 

这是4维空间的一个球面方程!

 

稍后我们就会明白为什么能量守恒定律可以这样写。首先让我们来谈谈这意味着什么。要理解它,我们应该把普通的时间坐标t和空间坐标(X,Y,Z)平等看待。点(t,x,y,z)随着参数s的变化在4维空间移动。我们现在看到这个点的速度,即是v=(t′,x′,y′,z′)

 

在4维空间里的一个球面上移动。它是以点(1,0,0,0)为中心的半径为1的球面

 

在进一步的计算之后,我们可以得到一些其他精彩的事实:

 

 

 

 

这些是谐振子的普通方程,但加入了一个额外的导数。

 

这些事实证明如下。首先,让我们思考一下他们意味着什么。我们可以按如下说明用文字表达这些事实:4维的速度v进行了关于点(1,0,0,0)的简谐运动。

 

那很漂亮。但由于v还停留在以这个点为中心的单位球面上,我们可以得出更好的结论:v必须以恒定的速度沿着这个球面一个大圆移动!

 

这意味着4维速度的空间分量的均值为0,而t分量的均值为1。

 

这里的第一部分有很大的意义:地球永远不会从太阳漂移得更远,所以它的平均速度必须为零。第二部分是有点微妙,但它也有道理:普通时间t关于新的时间参数s以平均速度1向前移动,但其变化率是正弦振荡的。

 

如果我们对方程R'''=-R 的两边积分,我们会得到

 

 

对于某个常数矢量a。这就是说位置R关于一个点a谐波振荡。由于a不随时间变化,这是一个守恒量:它被称为龙格 - 楞次矢量。

 

人们常常从平方反比力定律入手,证明角动量和龙格 - 楞次矢量是守恒的,并使用这6个守恒量和诺特定理证明存在一个6维对称群。对于具有负能量的解,这正是4维空间的旋转群,SO(4)。随着越来越多的工作,我们可以看到开普勒问题是如何与在4维空间的谐振子相关的。这样做涉及到重新参数化时间。

 

在很多方面来说,我更喜欢Göransson的做法,因为它坚持从重新参数化时间入手。这让他更有效地证明,行星的椭圆轨道是四维空间中的圆轨道在三维空间的投影。四维旋转对称性是那么明显!

 

实际上Göransson在n维空间里用平方反比定律进行论证;这没有更困难。n维的椭圆形轨道是n +1维圆形轨道的投射。角动量是n维的二重向量;它与龙格-楞次矢量一起形成在n + 1个维的二重向量。这是与这个问题的第(n+ 1)维的旋转对称相关联的守恒量。

 

他还证明了对于正能量的双曲线形轨道和零能量的抛物线形轨道也有类似的结论。双曲线的情况下有洛仑兹群对称性,而零能量的情况下有欧几里德群对称性!这是已知的,但很高兴地看到Göransson的计算是如何轻松地处理所有这三种情况。

 

 

数学细节

 

用矢量微积分检查所有这一切是一个简单的练习,但它需要一些工作,所以让我在这里做了一些。仍然会有细节留待填补,我希望你可以试一试。

 

请记住,我们的时间重新参数化给出了

 

 

其中上撇符号(′)代表d / ds。因此,我们可以从能量守恒入手:

 

 

并且使用

 

 

(译者注:原文可能有误,根据上文,这里应该是

 

得到

 

 

运用一点代数知识给出

 

 

这证明了4维速度v=(t’,x’,y’,z’)在中心为(1,0,0,0)的单位球上。

 

下一步就是取运动方程

 

 

并采用上撇符号(′)(s的导数),而不是点(t的导数)重写。我们先从

 

 

并再次微分得到

 

 

接下来,我们其他的方程为R''给出了

 

 

或者

 

 

因此有

 

 

为了走得更远,这也是为了给R''得出一个很好的公式。首先我们计算

 

 

然后再微分

 

 

 

给R''代入公式,会出现一些精彩的相消,我们得到

 

 

但我们还可以做得更好!记住了,能量守恒有

 

 

而且我们知道t'=r .因此,

 

 

 

 

所以,我们知道

 

 

因为 ,如预期的给出了

 

 

下一步让我们给 得到一个类似的公式。我们先从

 

 

入手,然后两边微分,得到

 

 

然后给r''和R''代入我们的公式。 出现了一些真正的神奇的相消,然后我们如预期得到

 

 

公式两边积分,我们就得到了

 

 

对于一些固定的矢量a,龙格 - 楞次矢量。这是说R进行了关于a的谐波运动。这是相当了不起的,R和它的范数r都进行了谐波运动。

 

 

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对于特朗普,统计学家的预测犯了什么错

 

原文作者:Taeer Bar-Yam

译文作者:mathyrl哆嗒数学网翻译组成员,软件工程师。

 

 

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注:此文原文发表于2016年7月16日,当时特朗普获得共和党提名几乎已经板上钉钉。而现在的结果,大家都知道了……

 

 

 

纳特•西尔弗(Nate Silver)是活跃于体育、政治和其他领域的统计研究人员,最受尊重的统计学家之一[1]。在2016年总统竞选期间,他对唐纳德•特朗普成为共和党候选人的可能性的早期分析引人注目 ——他估计只有2%的概率。正如他后来承认那样,即使统计数据不是关于现实,而是概率,后来的事件似乎与这些预测不一致 [2-4]。他解释了分析的问题是由于政治因素[3] 转化为统计变量难度太大[4],但不是由于他使用的模型本质上是有缺陷的。在这里,我们指出他使用的统计思想的根本问题。统计从独立的假设开始,这通常是无效的。在这种情况下,这些假设导致数学上的矛盾。这说明了即使对于统计预测的高手,统计数据导致不合逻辑的预测结果是如何发生的。事实上,也许更容易误导那些高手 ——一个警世的故事。

西尔弗的分析[2]是基于提名的六个“生死攸关的阶段”。他分别为每个阶段分配1/2的获胜机会,导致提名的机会少于2%=(1/2)^6(1/2的6次方)。就像连续赢6次抛硬币。

有一个论据使西尔弗的结果可疑。西尔弗的分析的一些阶段显得对特朗普是特有的。然而,每个候选人都面临困难,提名的每个阶段肯定不能保证有利于他们中任何一个。虽然所使用的具体术语可能不一样,但是对于每一个候选人都可以进行类似的分析:获得并保持注意,经受彻底审查,在提前投票的州取得成功,建立组织,积累代表以及取得党代会的多数票。如果有什么不一样,他们面临更大的挑战因为特朗普在民调中领先。

因此,类似的逻辑应用将导致我们得出结论,每个人都有2%的获胜机会。这是不合理的,因为必定有人赢---概率的总和必须是1(除非一个非候选人成为提名人,这个概率很小)。如果每个候选人具有相同的概率,他们的机会将不小于6%=1/17,17是原始候选人的数目。当然,必须有人有大于2%的概率。这表明西尔弗的推理在内部不相容。

事实上,西尔弗写了那篇文章是因为当时对特朗普在民调领先的关注。可能有人猜测,他有超过1/17的机会。这些情况表明,从大众的角度看的概率的估计会高得多。

 

 

在西尔弗的分析还有其他假设。把 因子1/2乘起来是基于假设任何一个阶段的失败都是会对提名产生障碍。这似乎不太合理。我们可以很容易地发明其他独立假设:每个阶段都有独立的1/2成功机会,包括提名 ---  50%而不是2%。为什么是1/2?也许因为它经常在统计样本中使用。

估算的真正问题是独立性是否符合现实。赢得一个阶段的胜利,会提高赢得其他阶段的概率。虽然,赢得一个阶段不保证赢得其他阶段。然而,众所周知,赢得一个阶段的因素有助于赢得其他阶段,以及赢得一个阶段的事实有助于赢得其他阶段(势头起来了)。我们不知道依赖的强度,但这个问题可以完全左右模型的预测。因此,各个阶段之间的依赖性不是小的影响,即使在粗略近似中,也必须考虑。

在现实问题中应用统计是棘手的。尽管我们在这里提出了问题,西尔弗已经做出努力使现实世界的数学问题更受尊重,对此应该给他记一大功。

使用统计学的时候我们会做出假设,这些假设使计算成为可能。但如果我们假设一开始就是错误的,计算的结果也会跟着错。应该怎么做? 西尔弗写了一个深思熟虑的经验教训[4]指出复杂性、反馈循环和混沌动力系统的重要性。结合这些过程所涉及的数学框架将推进统计之外的分析,以实现更好的数学预测。关心相互依赖性,如只关心英国脱欧对欧洲造成问题的是不够的。我们需要理解相互依赖性[5],以便作出正确的假设,并得出正确的结论。


1.    http://fivethirtyeight.com
2.    http://fivethirtyeight.com/features/donald-trumps-six-stages-of-doom/
3.    http://fivethirtyeight.com/features/why-republican-voters-decided-on-trump/
4.    http://fivethirtyeight.com/features/how-i-acted-like-a-pundit-and-screwed-up-on-donald-trump/
5.    Y. Bar-Yam, Dynamics of Complex Systems, Westview Press (1997) http://necsi.edu/publications/dcs/

 

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数学证明你是与众不同的!

 

 

原文作者:德夫林,斯坦福数学教授,英国数学科普作家。

译文作者:mathyrl哆嗒数学网翻译组成员,软件工程师。

校对:333

 

 

 
 

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“每个人都会在某些方面表现优秀。”我们经常听到这样的论调,当有人因为在某件事情上表现不佳而感到沮丧时,通常可以从中得到安慰。特别地,父母们常常靠它来安慰自己的孩子们。然而很少有人认识到这个命题是可以用数学证明的。你只需要考虑200个本质上相互独立的人类行为表现特征,98%的人在至少其中一个特征上表现出众。这里“出众”定义为处于顶部或者底部的1%。(数学给出极值;如果你想有效保证处在顶部的1%,你需要更多的特征。这种现象是渐近的。)


这个结果源自于一个令人难以置信的但少有人知道的关于高阶超立方体的观察:随着维数的增加,内部点(即不在边界上)的比例无限制地缩小。

.
按照以下方法,你可以向你的孩子、爱人、学生、挚友、或者其他什么人,来证明他们---或是你自己,看情况而定---会在某方面表现优秀。
 

 

大家都熟悉钟形曲线(正态分布),它显示了在足够大的人口数量里对某一特征表现衡量的典型的分布。这个分布图形抓住了这样的事实:大多数人的得分聚集于一个“均值”附近,即中等值,只有极少数的人处在两端(特别差或者特别好)。

 

为了进行高维计算,我们先从一个几何上更简单的模型开始,即闭区间[0,100],如图2所示。我们定义异常点为位于两端单位区间中的点。在这个模型里,对于单个的特征,只有2%的人是出众的,其余98%的人是“普通”的。
 

 

现在考虑2个特征,X和Y(按假设是相互独立的)。它们的分布可以被表示为一个100x100的正方形内含一个98x98的方块,如图3所示。

 


衡量一个人的特征X用x-坐标,特征Y用y-坐标。普通人被表示为内部正方形的点,出众者被表示为外围区域的点。

.
所有的点的总数是100×100。正常点的数目是98x98。所以异常点的数目是10000 – 9604 = 396。


因此异常点所占的比例是396/10000 = 0.0396,即3.96%。所以,当你考虑2个特征时,更多的人被归类为出众的(3.96%相对于2%)。


接下来看3个特征,X,Y,和Z,模型就变成一个100×100×100的立方体内含一个98×98×98的方体,如图4所示。

 


外部立方体的体积(表示总人口)是1000000。内部立方体的体积(表示普通人)是941192。所以外围区域的体积(表示出众者) = 1000000 – 941192 = 58808。因此出众者所占比例 = 58808/1000000 = 5.88%。


到目前为止,一切看起来都相当直接和合理。考虑超过3个特征,模型就是一个4维或更高维的超立方体,我们无法提供有意义的图像。但现在我们已经熟悉了这样的套路:模型把出众的人表示为1%的外壳里的点。为了看出这能导致什么,让我们直接跳到10个特征,X(1),…X(10)。那样的话,我们的模型就表示为一个100^10)体积的超立方体内含一个98^10体积的超立方体。(译者注:a^b表示a的b次方,下同)


外部超立方体的体积(~总人口)= 100^10,内部超立方体的体积(~普通人)= 98^10。因此,外围区域的体积(~出众者)= 100^10–98^10,出众者所占比例为(100^10–98^10)/ 100^10–98^10。现在,是时候搬出Wolfram Alpha(译者注:著名的数学引擎,擅长各种数学计算)来做计算了。算出结果为,对于10个特征,18.29%的人是出众的。


对于100个特征,X(1),…X(100),我们的模型给出:超立方体的体积(~总人口)= 100^100。内部超立方体的体积(~普通人)= 98^100。外围区域的体积(~出众者)= 100^100 –98^100。出众者所占比例 = (100^100 –98^100)/ 100^100。再次呼叫Wolfram Alpha,我们算出对于100个特征,86.74%的人是出众的。


对于200个特征,X(1),…X(200),我们的模型给出:超立方体的体积(~总人口)= 100^200。内部超立方体的体积(~普通人)= 98^200。外围区域的体积(~出众者)= 100^200 – 98^200。出众者所占比例 = (100^200 – 98^200)/ 100^200。所以对于200个特征,98.24%的人是出众的.(再一次呼叫淡定的Wolfram Alpha。)


这就得到我们的结论。


当然,这只是一个模型。一如既往,这势必需要做出各种假设和简化。如果这个结果让你难以置信,你有两种选择。或者回头修改初始假设并生成另一个模型。或者接受这个结果并改变那个使你难以置信的成见。

 

在这种情况下,我们不得不接受这样的事实:高维的等边、直角、实心(!)方体的几乎所有材料都位于其外壳上。(实体)内部几乎是空的。

 

当我们考虑更高维的情况,数学有时候会导致意料之外的反直觉的——但是正确的——结论。并不是每个人都可以接受这个事实。

 

是的,在美国的选举季度,这是一个有寓意的故事。

 

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USNEWS数学学科排名:普林斯顿世界第一,中国霸榜亚洲

 

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美国有多个机构对大学进行排名,其中最有影响力的就是由《美国新闻和世界报导》在每年下半年公布排名,也就是常说的每年的USNEWS排名。日前,2017年USNEWS全球最佳大学排名已经公布。哈佛大学、麻省理工学院、斯坦福大学三所美国大学分列前三,而去年第三名的加州大学伯克利分校排在第四。
 
我们哆嗒数学网的小编最关心的还是数学学科的排名。去年中国学校在这个榜单的表现可以说是让人惊异——而今年——更进一步,可以说是惊艳!绝对的霸榜亚洲!
 
还是先说总体排名—前十名依然被英美法三个国家的大学完全占据。数学学科的前三名被美国大学包揽。第一名是普林斯顿大学,而麻省理工学院和斯坦福大学分列二、三名。另外四所美国大学,加州大学伯克利分校、纽约大学、加州大学洛杉矶分校、哈佛大学分别占据了第六、七、八、十的位置。法国的巴黎第六大学与英国的牛津大学并列第四。著名的剑桥大学位列第九。

 

 

再来说说中国高校在这个榜单的表现。在入围的200所高校中,中国高校占据33所。而全部亚洲高校总共才51所入围。另外,亚洲前十名里,有7所来自中国。说中国高校在USNEWS数学榜里霸榜亚洲,一点也不为过。

 

 

 

 

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烧脑:乒乓球、无穷与幻术超能力

 

 

原文作者:Ken Wessen,理论物理与人类生物学博士。

译文作者:333哆嗒数学网翻译组成员,就读于中南大学数学专业

校对:小米

 

 

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在这篇文章中,我打算用三个幻术让你惊奇不已。它们真的非常美妙。在这三个幻术中,正是无穷的概念让你的大脑一团乱麻。我想在意识到它是一个多么疯狂、令人激动的概念这一过程中,你会享受很多乐趣。

首先,我想让你思考一下由无穷多个物体组成的一个整体,或者说无穷集合,它的大小是什么。一个集合的大小简单来说就是它所包含的元素的个数。两个集合被认为是一样大的,如果至少存在一种方式能够将一个集合中的每个元素精确对应到另一个集合中的一个元素,并且每个集合里面都没有元素没被对应。

 

 

这个定义是有它的道理的。集合{1,2,3}与集合{A,B,C}是同样大的,因为我们可以这样作一个对应:1 ↔A,2 ↔B,和3 ↔C(当然,还有别的方式让它们一一对应起来,不过我们只需找到一个就行。)然而,当我们处理无穷集合的时候,事情就变得更有趣了。举个例子,考虑由所有正整数组成的集合{1,2,3,4,……}它和所有偶数组成的集合{2,4,6,8,……}是一样大的!这听起来很疯狂,扔掉第一个集合的奇数部分却仍然给我们留下了一个大小没变的集合,因为我们可以让它们的元素这样对应:1↔2,2↔4,3↔6,……第一个集合中的任意一个元素在第二个集合中都有唯一的元素与之对应,也就是它与它自身的两倍一一对应;同样,第二个集合中任一元素都可以和自身的一半建立对应。没有元素被漏掉,也没没被对应到的数;所以,奇怪的事情发生了,两个集合是一样大的。其它和正整数集大小相同的集合还有奇数集、由10的倍数组成的集合,甚至是由所有分数组成的集合。(这样的集合我们称之为可数无穷。)


现在我即将描述一个思想实验,用来展示基于这一事实的一些出人意料的结果。


打包乒乓球

让我介绍一下克拉克。他有一项超能力,能够让他完成一个数学家们口中的超级任务——在有限的时间内完成无限多的步骤。在这里,我们限定时间为一个小时,11:00开始,12:00结束。

有无穷多个乒乓球可供克拉克使用,并从1开始标号;还有一个袋子,克拉克可以用它来装乒乓球。

在11:00时,他拿起了第一批10个球,标号1,2,3,…10,并把它们放进了袋子里。接着,他从袋子里拿出了标号为10的球,其他的九个被留下。到现在为止,这些都小菜一碟,还没用到什么超能力。这时克拉克也应该休息一会,喝杯茶,因为接下来事情就不容易了。

等了30分钟,11:30,克拉克把标号11,12, …20的球放进了袋子里,又从中取走了标号为20的球。
 

又等了15分钟(11:45)他把标号21到30的球放进了袋子里,并取走了标号为30的球。

 

克拉克一直这么操作,总是先放进去10个球,又拿走第十个,但是每次等待的时间都变成了前一次的一半。

 

显然克拉克将要这样操作无数次才能把无穷多的乒乓球放进袋子里。所以,他能完成任务吗?


答案是肯定的。如果我们把克拉克在将下一批球放入袋子之前所等待的时间间隔加起来,就得到了和式(以小时为单位的分数形式):

 

 


 

12:00时,当这个过程完成了,克拉克的袋子里装了多少球呢?


每一步,克拉克放入了9个球,这样操作了无穷多步,所以袋子里将会有无穷多个球。事实上,在所有正整数中,只有那些标号为10的倍数的球不在袋子里。这些真的都很显然。还没出现令人感到迷惑的事情——只需要集中一点点精神去仔细想一下这个无穷的过程。

 

但是,下面的事情就开始令人困惑了。

 

 

第一个幻术


假设,当克拉克在做这个实验的时候,他的朋友布鲁斯也在把无穷多的乒乓球放进一个袋子里。但是,他稍稍用了点不同的策略。


在11:00,布鲁斯拿起了第一批10个球,标号1, 2, 3, … 10,把它们放进了袋子里,但是他把标号为1的球从袋子里取走了。接着,在11:30,他把下一批10个球放了进去,标号为11, 12, … 20,又从袋子里取走了标号为2的球。15分钟后,在11:45,他把21到30号球放进了袋子,又从中取出了标号为3的球。一直这么操作,每一步放入10个球,但是又从袋子中取出标号最小的那个球。


布鲁斯的方法和克拉克的在本质上是否一样呢?嗯,每次他放进去10个球又取走1个,所以,看上去当然是一样的。


在12:00,当克拉克和布鲁斯比较他们各自袋子中乒乓球的个数时,他们会看到什么情景?


我们知道克拉克的袋子里含有无穷多个乒乓球,但是,令人难以置信的是,布鲁斯的袋子里一个球都没有!是的——0个。每个球都会被取出袋子。
 
 

思考一下:什么号码的球能留在袋中呢?这些球被标号为1,2,3…直到无穷,但是每个数字都一一对应这无穷多次放入-取出步骤中的一个,所以每个球都会被取出。举个例子,20号球在第20步时被取出,1529号球在第1529步时被取出,1327821号球在第1327821步时被取出。它们都消失了!

 

哇哦!太疯狂了。克拉克有无穷多个乒乓球,布鲁斯却一无所有。(作为一个有趣的转折,假想一下,这个实验不是用的乒乓球,而是用英镑的硬币,你被允许保留到了12:00时袋子里剩下的所有硬币。)

 

但是,当你想知道如果他们在时间结束前检查会发生些什么时,这甚至更为荒诞。

 


第二个幻术

假设布鲁斯和克拉克每一步都检查一下袋子而不是只在12:00检查那一次。他们会看到什么情景?

 

在12:00之前的每一次检查,他们都将会看到有相同数量的乒乓球。这是真的——每一次他们检查,乒乓球的数目都将严格相等。只有在精确的12:00那一刻,当无穷多的操作步骤被完成,才会出现差异——多么巨大的差异!那看起来就像是布鲁斯所有的球都在一瞬间消失无踪。

 

 

第三个幻术

 

理解并计算克拉克与布鲁斯的结果依赖于球的标号,所以现在让我们设想第三个超级英雄,戴安娜,也在那里做着相同的事情——每步放进去10个球,取出1个球。但是,戴安娜的乒乓球没有被标号并且是完完全全的不可区分。

 

在12:00时,戴安娜的袋子里将会有多少乒乓球呢?

 

抱歉——这时没有答案。这种情况下,我们已经从数学穿越到了哲学领域,所以这个问题留给你去思考、辩论。

 

讨论


也许你会觉得这些都太不现实,因为超级任务事实上并不可能?唔,在数学中这并不重要。我们对它们的思考、推理和研究都是可能的,数学中的许多东西都是如此。
 
 

 


举个例子,你相信三角形吗?它们是真实的吗?并不是。在现实世界中并没有如三角形的物体。它们只存在于我们的数学头脑中,就像无穷和超级任务以及很多其他的数学概念。我们看到的每一个“三角形”都只是一种近似——边并不完全是直的;角加起来也并不完全等于180度,等等。但这并不有损于作为一个数学实体来研究三角形和它们所有性质的重要性和必要性。

所以我们的乒乓球问题怎么跟无穷和无穷集合的数学产生联系呢?

在每种情景下,我们都在相加无穷多个球,并减去无穷多个球,但是∞-∞是无意义的:它可以有很多不同的答案,这已经为我们所证实。

乒乓球问题也阐明了两种方法之间的区别。把正整数集合和10的倍数集合分别排好并作一一对应可以表明它们是一样大的(这是布鲁斯的策略):
          


                          
与之相对的是,从正整数集合中直接去掉所有10的倍数,留下一个无穷集合(这是克拉克的策略):

 


                                                                                                                   

 

一些进一步的思考


1、 你可以尝试构造一个过程,通过在合适的时间,把克拉克的策略转变为布鲁斯的策略来使得袋子里最终留下的球数可以是任意一个指定的正整数。试试看,设计一个能够留下5个球的策略。


2、 戴安娜在参与实验的时候,球是不可区分的。考虑她的第k步放入/取出。
2.1  在这一步之后,一个随机的球还留在袋子里概率是多少?
2.2  在这一步和下一步之后,一个随机的球还留在袋子里概率又是多少?
2.3  你能用这些结果计算出在无限多步后一个随机的球留在袋子里的概率吗?
2.4  这个计算结果是否提供了一种方式,能够回答在无限多步后戴安娜的袋子里有多少个球?
2.5  在布鲁斯的情形中,他总是在取出球之前立刻放入10个球,那么最后一个球是怎么被取出以至于袋子里一个不剩?
   
3、 想象一下,在克拉克的袋子中有一个小妖精。当他试图取出10号球时,小妖精把数字0擦掉了,使得这个球变成了1号球;又给袋子里原本的1号球后面加了个数字0,使它变成了10号球。当克拉克取出20号球时,这个小妖精又这么做了——把20号球变成了2号,把原本的2号变成了20号。对于30、40号等等,它都如此进行。小妖精的重新标号是否意味着最终克拉克袋子里球的数量为0(就像布鲁斯一样)?
3.1 如果是,那么说清楚这是怎么回事?他取走的仍然是完全相同的那个球!
3.2 如果不是,那么最后袋子里剩下的那些球标号是什么?

4、 显然,超级任务是不可能实际做到的。那么你是否认为这些悖论表明了超级任务甚至在逻辑上都是不可能实现的?

 

 

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计算它们?那只是数学海洋中的一滴水

 

作者:N_a_O_H_ , 哆嗒数学网群友, 常年活跃于数学贴吧。

 

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和朋友们聚餐吃饭,他们总会把最后验证账单的活交给我。我说我算不出来,还是按计算器吧。于是伴随着目瞪口呆,他们会惊诧地问我:“你不是数学系的吗?”

 

在诸多情况想,包括在研究中,这类体力活般的运算都交给了计算工具,比如说计算机。计算机,顾名思义,最初是人们发明出来代替人们进行计算工作的机器。随着编程语言被应用于计算机,人们可以精确定义给予计算机的指令,并且能以比人工计算快得多的速度得出结果,精确程度亦是令人信服。


人们利用计算机处理一个庞杂的计算任务时,依赖的是一种叫做循环结构的东西。这种结构把本身复杂的运算转化为一步一步的,每一步都依赖一个离散变量的小型计算,只需设定好想要的步数,就能令计算机按照这规定的步数进行一次次的机械的简单运算。就像织布机和流水线一样,这种简单机械的工作交给计算机是再适合不过的了,计算机运算的效率与准确程度都远高于人类。随着人们对数学的深入了解,指数函数,三角函数以及对数函数这些超越函数都可以通过这种循环结构计算了,而这些运算是初期的编程语言没有规定的。

 

泰勒公式是计算这些函数的一种方法,把上述函数转化为一个多项式,这些多项式每一项的系数也是有特定的规律的。这样,每一项的指数与系数都有规律可循,那么用循环结构执行就成为了可能。按照这种思路,就连定积分的计算也可以交给计算机了。

 

看上去很厉害,没错吧?


请仔细留意我上面的措辞。我说,计算机用泰勒公式去运算那一系列超越函数的函数值,这听起来似乎没有半点问题。然而泰勒公式是用一个多项式近似表示函数某点周围的性态,注意是近似!泰勒公式只是个有限项的多项式,只要你愿意你可以写出它的任意多项,但是它始终是有限项的。真正恒等于那些超越函数的是它们的泰勒级数,泰勒级数是一个无穷和。你用泰勒公式无论怎么精确,都只是泰勒级数的一个部分和,也就是其中有限项的和,其结果永远与精确值相差一些。

 

简单来说,得到上诉精确值或者近似值的方法,就是本文说的“数值计算”(这里打个引号,避免和真正专业的数值计算这个分支误会)。


计算机也可以计算定积分的数值,我们可以完全按照定积分定义相仿的思想来计算——取曲线下一列纵向的细长矩形面积之和来逼近曲线下的精确面积。这样的方法下,计算机无论如何努力,都只能把曲线下的面积化为有限个矩形之和,其结果自然与精确的结果有所偏差。当然,我们可以改进这些计算方法,比如把矩形改成梯形,或者利用根高级的理论简化步骤,但是我们得到的还是有限次计算得到的精确值或者近似值。

 


有人说,计算机进行了那么多次运算,其得出的结果的误差已经非常小了,以至于人们随时都能把它扔掉。不要着急,我完全没有要责难计算机计算能力的意思。我说了这么多,只是想说上述计算并没触及到数学的一个基础核心概念:无穷。


无穷这东西,其实并不像它们在实平面中那样离我们那么遥远,而是一直在我们身边。小学二年级引入了除法的概念,老师一再强调0永远不能作为除数。那时我想勤于思考的孩子都想过,那么0做除数会是什么后果呢,比如说1除以0?抱着好奇心他们把这个算式输进了计算器,得到的却是一个冷漠的Syntax Error,于是只好就此作罢。到了后来,随着知识的不断积累,学生们意识到了任何0之外的数除以0,得到的是无穷大,因为你无论有多少个0,它们的和就一定是0,所以结果只好是无穷大了。这种想法倒无可非议,只是流于想象,并不十分不严谨罢了。于是,“n/0”这类形式的无穷,大概就是我们最早能够接触到的了。


感谢数学家柯西和魏尔斯特拉斯,我们终于有了一种严谨的方式定义,证明和计算极限。那么我们回到上面的例子,我们还是来研究1/x在x=0处的极限。这次先让计算机来做。直接输入1/0会让电脑爆炸,所以我们只能通过一系列尽可能接近于1的数字来研究结果,1/0.1=10,1/0.01=100, 1/0.0001=10000, 1/0.00000001=100000000...千万不要以为这一系列结果告诉你很多东西,尤其是不能错误地就这几个结果,我们就臆断,x越接近于0,1/x越大,而这恰好是许多对数学不了解的人所犯的错误。数学中,对于有限的极限有这样一个性质:某处的极限存在(或者都趋于无穷),当且仅当每一个收敛到这点的数列,都收敛到一个相同值(或者都趋于无穷)。因此,为了用计算机证明这种极限,我们必须证明任意一个这样的数列都趋于正无穷,这将意味着我们必须验证无穷多个数列的结果,而且,就算我们能够验证无穷个序列的结果,那么对于这每个序列都有x趋于0时,y不断增大,注意我们能得出的只是不断增大这个事实,至于有多大呢?计算机暴力验证的办法,就行不通了。
 



来看另一方面,人们可以用极限的严格定义来证明,1/x在0处的值为无穷。容易验证对于任意给定的正整数N,存在0附近的某个点x,使得|1/x|>N。数学分析的知识告诉我们,1/x的绝对值可以比任何一个正整数都大,自然就是无穷大了。

 


从这里,我想引出这篇文章我真正想说的。我们数学系做数学的方式是用理性推理去证明数学问题的,这些数学命题很可能涉及无穷的概念。我们大多数人不会去纠结一个复杂的加减乘除运算式子,如何快速心算得到结果。比如,上面的命题“1/x在x=0处的极限为无穷”这一命题就是一个例子。暴力计算的思路很难验证一个涉及无穷的数学性命题,绝大多数情况下都只能验证有限个情况下命题的真伪性,而无法从本质上证明或证伪它。

 

下面我想再举另一个例子,这是我这周的C++课作业内容。作业要求编一个程序,来算采矿和淘金两种方法的收益,已知两种方法中,各有一定的概率获得一定数量的收入。要求设定一些随机变量,然后把程序跑1000000次,求平均数。这个作业的目的再明显不过了,无非是要验证数学实验的结果符合某个期望。作业中(具体的作业内容我不再叙述了)按照数学推理计算能得到数学期望的理论结果,采矿的期望收益为75美元,淘金为68美元。而用程序跑出来的结果,始终与这两个结果相差一些。诚然,如果你用程序模拟的结果最终成两个分别以75和68为中心的正态分布,或者能验证这个程序计算的次数越多(多于1000000次),结果越接近于75和68,那么自然是有说服力的。然而,尽管做出一个很大的样本,也不能从数学理论上认定,他们的数学期望就是75和68。如果要认定,两种情况都要求无限次的运算。而我们能通过有限次运算得出的,从某种意义上来讲是苍白无力的,看上去很接近75和68的结果根本不足以说明数学期望的存在性——无论他们怎么接近目标值。反过来说,倒是因为有了理论上数学期望的存在,多次运算后的结果一致地逼近某个数值,这样的一个结果才是可能的。我们熟知的投针实验和抛硬币实验都是一个道理。


这揭示了一个事实:在一些人认为很厉害的“数值计算”,在我们做数学的时候只是一个验证的工具,很多时候也许能给我们一些启发,但是大多时候一个数学理论突破的瓶颈跟计算机的这种计算没有半毛钱关系。甚至,我可以说严重一点,正如伟大哲学家康德也指出的,这些算式都是一个个经验性的命题,永远不会有真正的普遍性,从而没有指导意义。

 


这些“数值计算”够做到的,只是穷举和有限的运算,总而言之能做到的东西有限,不足以归纳证明带有任意性的命题,也就是本身蕴含着无穷的那些。实际上,计算机要做到真正的数学推理,需要换一种办法。这也是数学家们研究的一个领域,叫做机器证明。它的思路,已经不是“数值计算”去得到一些近似值,这个不是本文想讨论的范围。

 

 

在文章的最后,我想描述一下,有限在无限面前是多么渺小。

 


现在的计算机,如果要他完成一个需要2的500次方步骤才能完成计算,那简直是不可能完成的任务。但在,无穷面前,他可能只是一个很平常有限数,很多时候都可以忽略不计。比如,前面验证极限的时候,这个数字都出不了场呢!

 

说到底,这些“数值计算”可以覆盖的数学中的领域,标题上还高估了呢。所以,我是数学系的,但是是不会帮你们验证账单的。

 

 

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如何定义三角函数才算严谨?

 

 

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从初中开始,我们就开始接触三角函数了。初中的时候,三角函数是在直角三角形中定义的。直角三角形中一个锐角的对边比上斜边就是这个角的正弦值,而余弦值被定义为这个角的邻边与斜边的比值。

 

 

初中的定义,使得我们对三角函数的研究停留在锐角的范围内。到了高中,我们利用单位圆和有向线段把三角函数的定义域扩大到了可以取到任意实数。于是,三角函数成了实数R到实数R的函数。

 

 

然而,如果你真较真儿的看看以上中学阶段的两种定义的话,你会发现以上两种定义方式都离不开“画图”,而看图说话的方式依赖人的感觉——视觉,这不是一种数学意义上的严谨方式。再深入一点,单位圆和有向线段定义三角函数的方式,需要把角的大小对应成为实数,而对应实数的方式,要么用到某个扇形的面积,要么会用到圆上某段弧的弧长。然而,你在圆上截取的这部分扇形的面积,或者那段弧的弧长分别存在的理由是什么呢?奥,你会说我画出来了,看吧,它就是占了一块地方,或者就是一截长度——我相信是对的,但是这样的理由依然是感觉的,而非数学逻辑的。

如果,按数学严谨的逻辑应该怎么做呢。我们可以完全依照公理与逻辑从自然数理论(可以用ZFC或者皮亚诺公理导出自然数的相关理论),发展出有理数理论,再而发展处实数理论。理由实数的完备性的公理,发展处极限理论、微积分理论,再而级数和微分方程理论。这些基础,都可以只依赖于公理体系和形式逻辑,而不依赖与感觉。于是本文就用这些理论来定义三角函数,已经推倒三角函数的性质。——本文将用无穷级数定义三角函数。利用无穷级数或微分方程也是到目前为止,严谨的定义三角函数的最佳方案。

定义三角函数的核心也就是定义正弦和余弦函数,下面我们会围绕这个来展开讨论。

我们用级数来定义下面两个函数:

 

 

我们后面证明的公式,很多可以利用级数之间的四则运算直接得出(比如2sinx cosx = sin(2x)之类),但是我们哆嗒君并不打算这样做,下面所有的关键推导,我们都尽量避开一些艰深的级数间运算的技巧,虽然那很直接(比如证明存在使得sinx小于0的x的时候,可以直接估计计算sin5,sin6之类),但是,对一些普通人来讲,那过于麻烦了。


1、    π的定义


上面两个级数对任意实数x都是收敛的。而且很容易看出sin0 = 0, cos0 = 1 。


另外我们也很容易得到上面两个定义后的函数的奇偶性,即是说:

 

 

根据无穷级数的相关理论上面的两个级数都是连续,可微,且求导导数的时候还可以使用逐项求导的方法。

于是我们得到

 

 

于是有,

 

 

说明sin² x + cos² x 是常数,代入x = 0,得到

 

 

利用上面的式子,我们还能得到关于两个函数的上下界的不等式。

 

 

注意到sin x 连续可导,导函数在零点为cos0 = 1 > 0,说明sinx 在0 点的某个右邻域内单调递增,从而在某个区间(0,δ)上,sin x > 0。(*)

 

我们估计一下来说明sinx存在大于零的零点。这只需要说明sinx有取得负值的点。显然,sinx,cosx在任何区间上都不恒为常数,于是我们假设sinx > 0恒成立,这时cosx是单调递减的,用下面两部分文字来推出矛盾。

 

若cos x 非负恒成立,则有sinx单调递增,于是由单调有界原理,可设

 

 

则由拉格朗日中值定理,有下面的矛盾:

 

 

若存在y使得cos y小于零,那么当x≥y时,cos x < 0,说明在这个区间上sin x单调递减。

 

于是由单调有界原理,可设

 

 

则由拉格朗日中值定理,有下面的矛盾:

 

 

于是,存在y,使得siny < 0,也就是说存在x > 0,使得sinx = 0。

 

于是我们把下面的实数定义为π。

 

 

因为sinx的连续性和(*)的结论,上面的下确界inf符号其实可以换成最小值min,即有π > 0 ,sinπ = 0 。

 


2、 和角公式和诱导公式

 

这一部分的内容需要用到常微分方程的相关理论。

 

注意到,sinx与cosx 都满足下面这个二阶常系数线性方程:

 

 

因为sinx和cosx是线性无关的。于是上面方程的解一定有形式:

 

 

而对应任意实数y,sin(x+y)也满足上述方程。所以

 

 

代入x = 0,x = -y 得到

 

 

同理可得,

 

 

于是我们得到了和角公式。

 

令x = y = π/2 , 得到

 

 

注意到由π的定义可得sin(π/2) > 0,可以得到 cos(π/2) = 0, 从而利用sin²x+cos²x=1这个式子得到sin(π/2)=1。再利用一下cos x 在[0, π]的单调性(由π的定义这个区间上cosx 的导数-sinx 非正),得cosπ=-1。

 

于是反复使用以上公式,我们得到诱导公式,

 

 

于是我们知道2π是sinx 和 cos x 的一个正周期,实际上它还是最小的正周期。比如用sinx来说,2π不是最小的正周期,那么存在正数T < 2π还是sinx的正周期,下面三种情况都会得到矛盾。

 

  若T < π , 则 0 = sin0 = sin( 0 + T ) = sinT ≠ 0 。


  若T = π , 则 1 = sin(π/2) = sin(π/2 + π) =- sin(π/2) = -1  。


  若π < T < 2π , 则 0 < T-π< π , 有 0 = sin 0 = sin( 0 + T ) = sinT = -sin(T-π) ≠ 0 。

 

于是,正弦和余弦函数关于周期的性质我们也得到了。

 

反复利用和角公式,我们得到正弦和余弦二倍角公式是三倍角公式。

 

 

利用这些公式,我们得到常用的一些特殊锐角的值,

 

 

 


3、 反函数

 

我们已经知道,-sinx 在[0,π]内是非正的,且只有孤立的x = 0,π两个点上取得零值。这说明,cosx 在[0,π]上是式单调递减的,于是在这个区间上有反函数,记为arccos x。

 

而sin x = cos(π/2 - x) ,利用复合函数的性质,得到sin x 在[-π/2, π/2]上单调递增。于是sin x 在这个区间上有反函数,记为arcsin x 。

 

特别的,我们有arcsin 1 = π/2 , arcsin (1/2) = π/6, arcsin 0 = 0。

 

利用反函数的求导法则,对y=arcsin x求导,得到,

 

 

同理有

 

 

 

好了,我们已经把正弦和余弦函数的中学中常用的性质推了个遍,那他和圆有什么关系呢?

 

 

 

4、 圆的周长和面积公式

 

我们知道,圆的周长和面积都是由解析式x²+y²=r²(r > 0),所围成图形决定的。而对于这样图形的面积和曲线长,我们利用积分(依赖于极限)有严谨的定义。

 

对于面积,由于对称性,我们计算下面这个定积分的4倍。

 

 

而对于后面的积分,令其为I,我们有

 

 

得到I = πr²/4 , 那么它的4倍就是半径为r的圆的面积,πr²。

 

对于连续可导的函数y = f(x) ,在区间(a,b)上的那一断曲线长为: 

 

 

于是由于对称性,圆的周长就是下面这个定积分积分的4倍。

 

 

于是4倍就得到半径为r的圆周长2πr。

 

我们通过上面的积分计算,建立起了圆的两个重要几何性质与之前定义的π的联系。最后我们要看看,π的值到底是多少。

 

 

 

5、 π的值是多少

  微积分中,我们知道,下面的公式(|x| < 1,规定(-1)!!= 0!! = 1):

 

 

得到:

 

 

两边积分有,

 

 

代入x=1/2 有

 

 

这个级数的收敛速度还不错,要计算到3.14…..的精度只需要计算4项,计算到3.1415926......的精度只需要10项,耐心一些用手算都可以出结果。它比一般高数书给出的用arctanx的展开式计算π/4的速度快了不少,而后者,就算计算到500项也得不到3.14......的近似值。

 

 


学数学一定追求严谨到极致?

 

有句话说得好,数学的严谨就像衣服,太紧了不行,太松了不好。如果用这种最严谨(目前)的方式来作为起点学习三角函数,这种丧失全部直观的方式其实并不符合人们认识新事物的规律。另外,由于理解这种方式,需要对实数理论、微积分相当熟悉,而后者要到大学才开始接触,会拖后三角函数的学习进程。毕竟大部分人使用三角函数,都是使用其函数性质而非它的逻辑底层,完全没必要把这部分知识放在那么后面。


但是,如果我们追求一个理论的逻辑上的完美,在有一定数学功底之后,来回味一下从实数的基本理论来建立三角函数(或者其他初等函数)的过程,借此品尝一下数学的“极致严谨”小甜点也是一件很有趣的事情。

 

 

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七个赌博游戏改变世界!

 

原文作者:Alex Bellos,巴西数学科普作家。

译文作者:xyz,哆嗒数学网翻译组成员,就读于华东师范大学

校对:小米

 

 

赌博有其罪恶之处,却有助于塑造现代社会。本文中,数学家亚当•库哈尔斯基讲解了赌博和纸牌游戏启发科学领域中许多原始想法的方式。

 

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1.掷骰子游戏和新科学的诞生


十六世纪时,运气是无法被量化的。如果有人在一局摇骰子游戏中摇出两次6点,人们认为这是运气使然。吉罗拉莫•卡尔达诺,一个一生好赌的意大利籍物理学家,却并不这么想。他决定用数学方法处理赌博游戏,并写了赌徒手册,里面描述了如何驾驭概率事件的“样本空间”。例如,两个骰子有36种放置方式,但只有一种是两个6点。


这就是概率论的起源。这意味着我们可以量化一件事的可能性,并精确算出我们有多幸运——或者多不幸。多亏他的新方法,卡尔达诺在赌博中挣到了很大一笔钱,同时,数学也有了一个新的研究领域。

 

2.点数分配问题


假设你和一位朋友玩掷硬币游戏,并且第一个赢六次的人得到£100。如果游戏在你5-3领先时结束,你们该怎么分这一笔钱?1654年,法国贵族安托瓦尼•贡博就上述的“点数分配问题”向数学家费马和帕斯卡寻求帮助。


为了处理这个问题,费马和帕斯卡发明了名为“期望”的概念。这个新概念指的是:如果游戏被不断重复进行,每一方平均获胜次数的比例。现如今,这个概念是经济和金融的重要部分:通过计算一项投资的期望,我们可以算出该投资对每一派的价值是多少。


在掷硬币游戏中,你的朋友(3-5落后)需要连续掷对三次才能获胜。这件事发生的机会是1/8,而你平均在8局游戏中会赢得其余7次。因此,这笔钱应该以7:1的比率分配,也就是£87.50对£12.50。

 

 

 

3.轮盘赌和统计学


19世纪90年代,摩纳哥报会经常刊登蒙特卡罗赌场的轮盘旋转结果。在当时,这正是卡尔•皮尔逊想要的。他对随机事件极感兴趣,并需要数据去证明他的方法。不幸的是,轮盘不像他期待的那样随机。“就算蒙特卡罗轮盘从很远很远的地质时期就开始转动,”皮尔逊在研究数据后说道,“我们都不指望报纸上这两周的轮盘结果会出现——哪怕一次!”


皮尔逊的方法,经过轮盘分析的打磨,已成为科学的重要组成部分。从药物试验到欧洲核子研究所的实验,实验员计算完全靠运气获取结果的几率,并依此检验理论。这使他们能够确定是否有足够的证据支持他们的假设,或者这些结果是否只是巧合。至于皮尔逊持续关注的轮盘数据,下述解释更接近真相——懒惰的摩纳哥报记者并没有记录轮盘结果,而是捏造了数据。

 

 

4.圣彼得堡彩票问题


假设我们进行如下游戏,我反复掷硬币,直到正面第一次出现。如果正面在第一次掷就出现了,我给你£2。如果正面在第二次掷时出现,我给你£4。如果是第三次才出现,我给你£8,依此类推,每多一次,金额翻倍。那么,你愿意付我多少钱来玩这个游戏?
    
由于其期望值(也就是当这个游戏被进行很多次后,其平均支出)极其巨大,这个名为圣彼得堡彩票问题的游戏使18世纪的数学家感到困惑。然而,很少有人愿意花一笔钱钱来玩这个游戏。1738年,数学家丹尼尔•伯努利通过引入“效用”的概念解释了这个困惑。一个人的钱越少,他就越不愿意在赌博中冒大风险赚大钱。效用现在是经济学领域的核心概念,实际上也支撑着整个保险行业。我们大多数人宁愿进行小的定期投资以规避潜在的巨大风险,即使我们总体上会收获更多。

 


5.轮盘赌和混沌理论


1908年,数学家庞加莱出版了《科学与方法》,他在该书中思考我们做出预测的能力。他指出像轮盘赌这种游戏的随机性在于球的初始速度的差异——这种速度很难准确测量——并对球的落点有很大影响。20世纪下半叶,这种“对初始条件敏感的依赖性”成为“混沌理论”的基础概念之一。其目的是研究对于物理与生物系统可预测性的极限。


当混沌理论成为一个科学领域时,其与轮盘赌的联系依然存在。20世纪70年代,混沌理论的开拓者的其中一部分是像多因•法默和罗伯特•肖的物理学家——他们把电脑偷偷地带到赌场中,以测算轮盘赌中球的速度——并用这些数据成功预测了结果。

 

 

6.纸牌游戏和模拟的力量


计算机在概率学中有重要地位。20世纪40年代,计算机有了重大发展,这要归功于一位名为斯坦尼斯拉夫•乌拉姆的数学家。与许多同行不同,他不喜欢进行冗长的计算。他曾经打坎菲尔德牌戏——一种源于赌场的单人纸牌游戏——并思考以怎样一种方式才能赢得游戏。这位数学家意识到与其尝试并计算所有可能性,还不如多进行几次游戏并观察结果。


1947年,乌拉姆和他的同事约翰•冯•诺依曼应用了一项新技术用以研究位于新墨西哥州的洛斯阿拉莫斯国家实验室中的核连锁反应,并给它起了代号“蒙特卡罗方法”。通过使用计算机重复模拟,他们可以解决那些对于传统数学来说过于复杂的问题。自那时起,蒙特卡罗方法成为了从计算机图形到疾病疫情分析等众多行业的重要组成部分。

 

7.扑克牌和博弈论

约翰•冯•诺依曼在很多事情有辉煌成就,却并不擅长扑克牌游戏。为了研究什么样的策略更有效,他决定用数学方法分析游戏。尽管如何处理卡牌是一个概率问题,单纯解决这些问题并不足以获胜:他还需要预测他的对手的行动。


冯•诺依曼对于扑克牌和百家乐这样的游戏的分析引导他进入了“博弈论”的领域,也就是研究不同玩家的策略和决策的数学领域。约翰•纳什在冯•诺依曼的基础上进行研究,他的故事被翻拍成了电影《美丽心灵》。自那时起,博弈论逐步进入经济学,人工智能,甚至是进化生物学。也许由赌博引发的想法渗透进了如此多的领域并不会让人过于惊讶。正如冯•诺依曼所言,“真实生活中充满了虚张生势”。

 

 

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凯莱三次结点型曲面

 

原文作者:John Baez

译文作者:Donkeycn,哆嗒数学网翻译组成员,华东师范大学

 

 

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一个三次曲面是一个由3次多项式方程所定义的曲面。一个结点型曲面是一个仅有的奇点都是普通二重点的曲面:也就是说,它的奇点看起来就像是3维空间中按下面方程所定义的锥面的锥顶。

 

 

x² + y² = z²

 

 

凯莱三次结点型曲面(参见上面由 Abdelaziz Nait Merzouk 给出的图),是拥有最多(即4个)可能的普通二重点的三次曲面。事实上,每一个拥有4个普通二重点的三次曲面都与它是同构的。

 

 

 

 

凯莱三次结点型曲面可由如下方程定义:

 

wxy + wxz + wyz + xyz = 0

 

 

该方程定义了一个复维数为2的C4的子集S。需要注意的是,如果(w , x , y , z)∈C4是该方程的解,那么它的任何倍数(cw , cx , cy , cz)也是。因此我们可以射影化S,将任何一个解与它的任何倍数视为是相同的。于是我们得到了复射影空间CP³中的代数簇X。该簇具有复维数2,所以它被称为一个复曲面。为了获得一个普通的实2维曲面,我们将它与CP³中的一个RP³的拷贝作交集。

 

 

现在让我们着眼于RP³,相应地我们将得到很多普通3维空间R³的拷贝。上面的图片显示了凯莱三次结点型曲面在其中一个拷贝中的部分图像。

 

 

凯莱三次结点型曲面的简单二重点出现在w,x,y,z中有三个坐标为零的地方。超平面w + x+ y + z = 1决定了CP³中的一个C³ 的拷贝;并且如果把所有四个坐标都限制为实数时,将给出一个R³ 的拷贝,同时这些二重点恰好构成一个正四面体的四个顶点。此外,凯莱三次结点型曲面的对称群是S4,即正四面体的对称群。

 

谜题1. 凯莱三次结点型曲面上有9条直线。其中6条包含了上述四面体的棱。那么另外3条呢?

 

下文讨论了凯莱三次结点型曲面的一些有趣性质:

 

·Bruce Hunt, Nice modular varieties, Experimental Mathematics 9 (2000), 613–622.

 

特别地,他解释了它是如何作为一个球的商的紧化以及某特定的阿贝尔4-流形的模空间。

 

 

谜题2. 证明:通过变量代换,凯莱三次结点型曲面也可以由如下方程定义。

 

 

w³ + x³ + y³ + z³ = (w+x+y+z)³

 

 

 

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特朗普曾反呛:陶哲轩是一个失败的分析学家

 

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前不久在美国,共和党总统候选人唐纳德·特朗普和民主党候选人希拉里·克林顿在电视上进行了唇枪舌战的电视辩论,“美国大选”这一话题有成了一些圈子谈论的热点话题。

 

我们哆嗒君之前发布过著名数学家陶哲轩发表在自己博客上说特朗普不适合当总统​的博文译稿。我们今天的话题还是关于他们俩的。

 

我们的朋友圈这两天挖出特朗普对于这件事对陶哲轩的反击,特朗普在发布推文道:“陶哲轩声称,我川普不适合做美国总统,但骗子希拉里没问题。而真像是,陶哲轩那小子只针对我是因为他是一个失败的分析学家,他连挂谷宗一猜想(Kakeya Conjecture)都证明不出来。悲哀!”

 

 

 

 

这一点倒是符合特朗普一项说话大大咧咧的作风。而提到挂谷宗一猜想,陶哲轩的确有不少博文提到它。陶哲轩多次强调这还是一个没有解决的问题,现在只有部分结果。

 

 

当然,我们不知道特朗普是否真的了解这个猜想的难度。不过,路过的我们,可以看看热闹,当一回吃瓜群众。

 

当然陶哲轩不是唯一一个揶揄特朗普的学术界大神,著名物理学家霍金也表示,自己无法用已知的物理理论解释特朗普为什么如此的受人欢迎,还说,特朗普是一个善于煽动庸众的政治家。

 

 

当然,一些美国人对霍金的说法不以为然,一位美国大叔在Facebook上评论道:霍金这样的大牛竟然不懂这个道理?一直以来人们都受够了玩弄政治的政治家,特朗普可能不是最好的反建制派候选人,但他作出了尝试,这已经是我们最好的选择了。他不是妄想家,不觉得自己是统治阶级,他就是想让美国变得更好。而且他是不会被收买的。建制派的民主党人和共和党人,有些东西没法说。

 

 

 

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对微积分的忌惮让女人们不敢搞科研

 

原文作者:Rachel Feltman,华盛顿邮报记者。

译文作者:小泽,哆嗒数学网翻译组成员,就读于早稻田大学

 

 

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我有很多让自己泄气的经历,对微积分II的学习就是其中之一。我努力学习这门课程,但它还是让我得到了有史以来的最低分。现在回想起来,我不是“不擅长数学”——我只是无法很熟练的记忆公式和定理,这与我用普通话表演戏剧或者写一篇通用电气(GE)工厂的终身环保费用的评论中的表现并不一样。而它和我在麻利地完成化学课程的实验部分时被化学考试呛住是同一件事情:对我来说记住那些东西是既困难又无聊的,可是这对数学学习来说似乎不太好。

 


当我一周两次地走向极度拥挤的微积分II教室并经过天体物理学系的公告板时,我能感觉到一种内脏搅在一起的恶心感。我知道我在基本的数学学习上做得不够好更别提研究宇宙中的恒星。除非是我能通过考试,并且比周围许多人花在课程辅导上的时间更少,作弊也更少,要是这样,我就能扎紧我的马尾辫并全心全意投入几年的物理和数学课程的学习中。我曾经如此渴望过。


【性别差异:研究发现,女性在需要努力工作的领域受欢迎,然而“天才”的领域还是在男性主导下。】


根据星期三的PLOS ONE上发表的研究,微积分可能实际上是女性在通向STEM道路上一个常见的流失原因。性别差异在缩小但是没有完全消失——根据美国劳动力统计局的数据,女性构成了国家总劳动人口的47%,但是女性在其中,只占到化学家和材料学家总数的39%,环境学家和地球学家总数的28%,化学工程师的16%以及土木工程师总数的12%。许多研究员在寻找女性教育中可能因为性别偏差而被过度消极对待的问题点。新的研究表明大学里的微积分I课程可能是一个主要转折点。


作为领头研究员的科罗拉多州立大学数学系助理教授的Jess Ellis说她没有打算去研究性别差异:她的工作被国家科学基金会资助并受美国数学协会的帮助指导。她的工作致力于在整体上了解微积分教学在全美的总体情况。


【即使他们看到了证据,男性(在网上)也不相信性别歧视会在科学研究领域里是一个问题。】


在微积分I考试的前后,全国范围内有14000名学生接受了调查(在分析中只包括了5000人提供的足够完整的数据,但是那依然使得这个研究是此类研究中涉及范围最广的)。他们被要求回答关于对STEM学位的兴趣和追求STEM学位的意向,同样还包括了他们的考试成绩,经历和背景的一些问题。


Ellis想知道那些本计划坚持学习微积分II的学生是否真的在学完微积分I后继续学习,并且想看看她是否可以在那些学生的经历中找到可以解释原因的某种模式。


“分析数据时我们意识到不同的性别似乎是一个主要的差异并决定深入调查。”Ellis告诉华盛顿邮报。


男性和女性学生回答了关于他们抛弃微积分的决定,其结果相当一致--除了一个明显的例外:

 

 

想从事STEM的

喜欢STEM的

不打算继续学习微积分II的原因

男性
(37)

女性
(48)

男性
(36)

女性
(158)

我更改了我的专业所以现在不需要学微积分II

70%

65%

33%

32%

为了把微积分II做得更好,我可能需要更多时间并付出更多努力

41%

35%

38%

37%

我在微积分I的表现使我决定不学微积分II

32%

38%

42%

45%

我还有其他好多课程要完成

27%

25%

50%

50%

我不相信我对微积分I的理解程度能够去学好微积分II

14%

35%

20%

32%

我的微积分I的成绩不好不能学习微积分II

16%

19%

15%

15%

 

不超过五分之一的选择不继续课程的学生因为分数太低无法继续学习(无论性别)。但是在选择STEM专业的学生中,认同“我不认为我在微积分I的理解足以好到让我继续学习微积分II”这一观点的女性的数量是男性的两倍多。


“作为老师这很令人伤心,但也在意料之中。”Ellis说到,“我曾经教过很多在数学上有很强思维的女性学生,但是她们对自己的信心却和她们的能力不相匹配。”


【新的研究表明,大脑实际上并没有“男性”和“女性”之分。】


当然,有人可能会争论说女性是正确的,也许她们真的无法像男性那样把微积分理解得很好。但是男性和女性在数学上的表现的差别更可能是在文化上的而不是大脑上:研究发现男性和女性几乎都潜意识里假设男性在数学上表现更好,而且这个偏见甚至可以影响小学老师给年轻男生和女生的数学作业打分的方式。研究发现,和男生同样的作业,那些被老师打了低分的女生,她们长大之后在数学方面做得更糟,然而男孩变得更加自信。


最近的研究发现如果女生父母是来自性别比较平等的国家的话,她们在数学上的表现更有可能赶上男生。一些研究员甚至暗示我们国家的STEM隔阂可能是特权和性别定式化混合的结果:“我们的国家能够很大程度上能支持公民的个体奋斗,使得孩子们可以找到使他们幸福和成功的工作。但是课堂里有这么多的无意识的偏见,也难怪许多女生认为她们成功的最好机会只在科学领域之外。


Ellis和她的同事希望她们的新数据能够鼓励各个阶段的老师,尤其是那些教微积分I的老师,让女性通往STEM的路上不再因为上面的原因而流失。她们也在深入挖掘那些来自少数族裔,低社会经济地位和拥有第一代移民背景的学生的动向的数据。

 

但是让女性学习微积分II并不能解决所有科学领域里的性别问题。流失的原因很多,不一而足。


【科学研究的性别歧视:同龄的编辑告诉女性研究者她们的研究需要一个男性作者。】


“有许多工作研究在STEM生涯的不同阶段的男性和女性的经历,并表明随着时间推移的不同经历。在学院人员设置方面,这些经历可能和手稿的审查,终身职位和升职决定还有休假奖励有关。我没有意识到这其中任何一个直接地影响我的工作,但是我意识到这本身就是一种可能性。”Ellis说。


还有一个老生常谈,在STEM领域工作的女性,不论是学生还是教授更有可能面临性骚扰。这个问题在今天越来越突出,要让学术界像欢迎男性一样欢迎女性的加入,依然有很多工作要去做。


即使“性别歧视不好并应该被抛弃”这句陈述对你没什么用,但还是有很多原因去强调这个事情。下一个十年,估计STEM领域能够高速发展,几百万本应该进入STEM领域的工作人员却没有成为这些领域的毕业生。白宫发起倡议安排这些更多的STEM工作人员走上学术道路,而且针对性别平等的工作将会使人才储备扩大很多。
 

 “作为一个团体,我们需要正视研究已经展现的东西,以及研究在字面以外蕴含的东西,STEM领域里工作力人口总数和可能对这个领域做出贡献的人口总数不相称,并且我们可能会因为在STEM领域中有了更多样化的视角而获益。”Ellis说。

 

 

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