Зачем мне эта математика

(Тоже) чувствуете этот вайб?

Поймут только те, кто прочитал пост про Гротендика⬆️

#меммат

Знаете, что такое меритократия❓

Меритократия — это идея, что признание получают те, кто больше всего его заслужил: самые талантливые, трудолюбивые, сильные.

Звучит справедливо. Особенно в науке, где всё решают доказательства и открытия. Но у такой системы есть противоречие: кто именно решает, что считать заслугой? Престижный конкурс, сильный научрук, институт, премия, журнал? И что происходит с человеком, который не хочет играть по этим правилам?

Александр Гротендик, один из самых влиятельных математиков XX века, как никто другой выступал против меритократической системы. Но чтобы его понять, необходимо дать чуть больше контекста.

Когда к власти пришёл Гитлер, родители Гротендика бежали из Германии и оставили сына в приёмной семье. Через шесть лет он воссоединился с матерью во Франции, но вскоре семья была арестована. Отец Гротендика погиб в Освенциме, а сам Александр и его мать оказались в лагере для интернированных. Там он впервые серьёзно заинтересовался математикой и получал уроки от одной из заключённых.

Эти события глубоко ранили Гротендика. Спустя много лет он покинул знаменитый Институт высших научных исследований, узнав, что тот получал финансирование от военных структур. Он пытался поднять «восстание» среди исследователей и ушёл в отставку, но коллеги его не поддержали.

Постепенно его отношения с академическим миром ухудшались. Он всё чаще критиковал научное сообщество и говорил, что жёсткая иерархия системы мешает подлинному, открытому любопытству. Гротендик не соглашался с традиционным академическим взглядом, в котором заслуги измеряются престижными конкурсами, премиями и положением в профессиональной иерархии.

🔄Для него математика была вселенной, которой следует делиться, а не соревновательной лестницей, по которой нужно взбираться🔄

Он начал испытывать приступы гнева, за которыми следовали мрачные периоды замкнутости. По мере того как его прямое влияние ослабевало, многие математики стали переходить к более конкретным задачам, отходя от крайне абстрактного метода Гротендика. Сам он чувствовал себя преданным и оплакивал «погребение» своей работы.

В 1990 году Гротендик раздал или уничтожил свои рукописи и исчез. Несколько лет никто из математиков не знал, где он находится.

Пьер Лошак и Лейла Шнепс — французские алгебраические геометры — узнали от бывшего соседа Гротендика, что «сумасшедшего математика» видели в пиренейской деревне в окрестностях Сен-Жирона. Они нашли его и обнаружили, что он живёт один и занимается органическим земледелием. Соседи присматривали за ним, иногда предотвращая его попытки питаться, например, только супом из одуванчиков. Так он и провёл последние двадцать лет жизни.

Со временем интерес Гротендика сместился в сторону философии, духовных практик, мистики и религиозных размышлений. В его поздних рукописях встречаются рассуждения о Боге, снах, символах и строении мироздания.

📚 Незадолго до ухода в затвор Гротендик написал огромную автобиографическую работу «Урожаи и посевы».

Официально её издали только в 2021 году, а до этого текст распространялся самиздатом. Полного английского перевода до сих пор нет, а на русский энтузиасты перевели только первые главы. Долгое время этот перевод существовал в электронном виде, но недавно вышло и первое бумажное издание.

Эта работа — смесь исканий всей жизни Гротендика: математических, политических, социологических, философских и религиозных. Среди прочего он подробно анализирует устройство научного сообщества, вопросы признания, авторства, конкуренции и распределения престижа. Его интересовало, насколько наука действительно вознаграждает талант и идеи, а насколько зависит от социальных механизмов, авторитетов и борьбы за статус.

Прикрепили к посту один из самых метафоричных фрагментов этой книги. Хотим обсудить его с вами в комментариях.

💬 Как вам кажется, Гротендик — это учёный, который просто увлёкся мистикой, или недооценённый мыслитель, чьи идеи до сих пор влияют на современную науку?

#история

Самый нишевый математик XX века — Александр Гротендик 🤯

Его имя окружено почти мифологическим ореолом. О нём говорят как о фигуре масштаба Гильберта или Пуанкаре. «Он был мастером силы обобщения», — вспоминает его ученик Люсь Илюзи.

Значительная часть его работы относилась к своего рода «математике о математике», называемой теорией категорий. Он выявлял сущностные свойства, общие для самых разных математических объектов.

Вместо того чтобы атаковать проблему напрямую, Гротендик выстраивал вокруг неё целую архитектуру теории, так что решение постепенно становилось естественным и очевидным. Он сравнивал свой метод с размягчением ореха в воде вместо того, чтобы раскалывать его долотом.

При этом его абстракции приводили к вполне конкретным результатам. Приведём три ярких примера:

✅Со своим учеником Пьером Делинем он доказал знаменитые гипотезы Вейля — глубокие теоремы алгебраической геометрии. Эти гипотезы являются гораздо более сложной версией удивительного наблюдения Рене Декарта XVII века, положившего начало алгебраической геометрии.

Декарт понял, что числа — абстракции от кучек камней — не так уж отличаются от окружностей или эллипсов, абстракций от рисунков на песке. Уравнения могли связать их, позволяя описывать кривые с точной математической строгостью. Гипотезы Вейля представляют собой гораздо более сложную форму той же связи.

✅Ещё более объединяющее видение Гротендика привело его к определению общих рамок для одновременного изучения геометрических «непрерывных» и арифметических «дискретных» сторон математики, бросающих вызов привычному понятию пространства.

Поэтому, кстати, Гротендика часто сравнивают с Эйнштейном. Причём первое сравнение сделал сам Гротендик — чтобы подчеркнуть как родство духа, так и различие в «субстанции» между ними.

✅Он остаётся одной из самых почитаемых фигур в мире математики. Без его достижений было бы невозможно подступиться ни к одной из великих проблем теории чисел и алгебраической геометрии, решённых за последние 30 лет. Среди них — последняя теорема Ферма и гипотеза Морделла.

Но не меньше, чем математикой, Гротендик прославился своим громким уходом из науки. Слышали что-нибудь об этом?

Если нет, накидайте огоньков 🔥, и мы продолжим историю учёного, который преобразил математику и исчез.

#история

Ну что, порезали пиццу? Теперь посмотрим, кто попал в правильную область.

Открывайте карточки с решением. Там коллеги из ШАДа максимально подробно объяснили как дойти до правильного ответа.

*️⃣Те, кто с нами давно, наверняка заметили, что у этой задачи есть некие сходства с нашей старой задачей про полушария Земли. Правда решение там будет другое, но тоже своего рода интересное. Пробуйте решить и её.

#задача

Мы с особым трепетом относимся к задачам про еду… Особенно про пиццу. Поэтому были очень рады, когда Дима Козырев из Школы анализа данных прислал нам эту задачу.

🔸Условие: шеф-повар хочет приготовить пиццу с 3 разными начинками. Каждая начинка случайным образом посыпается ровно на половину пиццы.

🔸Вопрос: какова вероятность того, что на пицце найдётся кусок (область), на котором присутствуют сразу все 3 начинки?

Голосуйте за правильный вариант ответа в опросе ниже и делитесь рассуждениями в комментах. Завтра откроем секрет шеф-повара…

#задача

Математика = ИИ = будущее ❤️

В прошлом году мы писали о том, как большие языковые модели начинают подступаться к сложнейшим математическим задачам. Тогда часть историй была скорее про поиск уже существующих решений в архивах и текстах.

Но инфоповод продолжает развиваться. Недавно внутренняя модель OpenAI нашла решение задачи из комбинаторной геометрии, над которой математики думали десятилетиями. Причём речь идёт о действительно оригинальном ходе, который потом проверяли независимые математики.

Кажется, разговор о математике за последние годы сильно изменился. Это уже не только абстрактная наука, а язык, который всё становится всё заметнее в ИИ-моделях, алгоритмах, данных, роботах и других технологиях вокруг нас.

Если вам интересно, где сегодня может пригодиться математическое мышление — от ML до автономного транспорта, — есть повод посмотреть на это вживую.

🔄Приглашаем вас на Young Con — фестиваль Яндекса про карьеру и технологии🔄

В программе: 40+ спикеров Яндекса, Yandex ML Challenge, Data Dojo, карьерные консультации, пробные интервью, демо-зоны сервисов и технологические направления — от Алисы AI до робототехники.

Кроме карьерных активностей на площадке также будут выступления хедлайнеров: TOXI$, Utopia Show, Тима ищет свет, TRITIA, Сергей Мезенцев, Александр Пушной и другие.

Фестиваль бесплатный. Можно прийти офлайн или смотреть онлайн-трансляцию.

▶️25 июня, 10:30–23:00
▶️Москва, Live Арена

Регистрация открыта до 14 июня

#рекомендуем

π = 3

Испугались? Мы пошутили! А вот в Индиане с этим не шутят...

В 1897 году законодательное собрание штата чуть не приняло закон, устанавливающий значение π равным 3,2. Билль был внесён врачом-любителем, который думал, что «квадратура круга» ему удалась. Закон прошёл палату представителей, но застрял в сенате после вмешательства математика из университета Пердью.

Вообще есть официальные подтверждения, что для всех работ NASA достаточно приближённого значения π, равного 3,1416.

Но мы не будем долго останавливаться на этом яблоке раздора. Напомним, что серия про π уже разрослась до целой эпопеи. Тыкайте и читайте:

▶️ задачи: первая, вторая
▶️ о свойствах π
▶️ π в искусстве
▶️ π в природе
▶️ последовательности π
▶️ π в неожиданных местах: часть 1, часть 2

Сегодня мы раскроем ещё одну тему, связанную с π — случайные блуждания.

В 1888 году логик Джон Венн, который также изобрёл диаграммы Венна, попытался наглядно показать случайность цифр π, построив график для первых 707 десятичных знаков. Он сопоставил цифрам от 0 до 7 направления компаса, а затем провёл линии, показывающие путь, задаваемый каждой цифрой.

Графика Бремер показывает, как π «шагает» на расстояниях 100, 1000, 10 000, 100 000 и, наконец, 1 000 000 цифр.

Венн выполнял эту работу пером и на бумаге, но этот метод используется и сегодня — уже с помощью современных технологий, которые позволяют создавать ещё более подробные и красивые узоры.

Эта случайность хорошо иллюстрируется другой визуализацией π, созданной Надией Бремер — астрономом, которая сейчас занимается художественной визуализацией данных и аналитикой в блоге Visual Cinnamon:

🎉🎉🎉🎉🎉
🎉🎉🎉🎉🎉
🎉🎉🎉🎉🎉
🎉🎉🎉🎉🎉
🎉🎉🎉🎉🎉

🎊🎊🎊🎊🎊
🎊🎊🎊🎊🎊
🎊🎊🎊🎊🎊
🎊🎊🎊🎊🎊
🎊🎊🎊🎊🎊

✨✨✨✨✨
✨✨✨✨✨
✨✨✨✨✨
✨✨✨✨✨
✨✨✨✨✨

По словам Бремер, самое интересное в этой визуализации — то, что форма пути для 1000 цифр никак не подсказывает, как будет выглядеть путь для 10 000 цифр, а увидев 10 000 цифр, невозможно угадать форму для 100 000. Она считает это идеальным проявлением случайности: прошлое никак не влияет на будущее, и никакой структуры не видно.

Однако, несмотря на бесконечную последовательность непредсказуемых цифр, из которых состоит π, его нельзя назвать по-настоящему случайным числом. И на самом деле в нём обнаруживаются различные удивительные закономерности.

Если бы π было по-настоящему случайным, это означало бы, что последовательность цифр никогда не повторяется и — поскольку π бесконечно — в нём содержатся все возможные шаблоны.

Математики вычислили π уже более чем до 10 триллионов знаков и не обнаружили явной закономерности. Но больше всего их беспокоит то, что никто до сих пор не доказал математически, что π действительно случайно.

А вы на чьей стороне?

🌚 — последовательность π случайна
👀 — вижу закономерности во всём

Прекрасные новости для тех, кто обучается на английском языке:

Учебник Киселёва впервые полностью перевели на английский — спустя 117 лет после выхода оригинала ⚡️

Перевод подготовил математик Валерий Манохин. В посте о книге он делится первыми отзывами от иностранных учеников:

первокурсница Гарварда после прочтения книги сказала, что до этого школьный курс ощущался как «заучивание формул», а не настоящее понимание

Для русскоязычной математической традиции Киселёв — почти отец: на его учебниках выросло несколько поколений школьников, студентов, инженеров и будущих больших математиков. Колмогоров, Арнольд, Гельфанд, Манин и другие учились анализу по нему.

❤️ — если тоже учились по оригиналу
🤓 — если будете проходить классику на английском

#рекомендуем

В 1939 году аспирант Джордж Данциг опоздал на лекцию по статистике в Калифорнийском университете. Зашёл в аудиторию, увидел на доске две задачи и решил, что это домашка.

Данциг посидел над ней несколько дней и в конце концов он принёс решения своему профессору Ежи Нейману. Оказалось, что это была не домашка...

Нейман записал на доске две статистические задачи, которые на тот момент считались нерешёнными. Данциг просто не услышал эту часть, потому что опоздал.

Он не знал, что перед ним «слишком сложные» задачи. Поэтому сделал то, что обычно делают с задачами: попробовал их решить. И решил. Позже эти решения стали научными публикациями.

Мораль: задача сложная только потому, что вам так сказали 🤯

Так что не бойтесь браться за них, искать разные ходы и ошибаться в процессе. Особенно если вы сейчас готовитесь к сессии, ЕГЭ или поступлению.

#это_база

Друзья, кажется, летний сезон всё-таки даёт о себе знать. В канале стало тише... Но если вы всё ещё здесь, подавайте нам сигналы — ставьте реакции.

И расскажите в комментах, чего вам хочется летом: материалов попроще и больше мемов или не сбавлять обороты сложности❓

Пока вы думаете, предлагаем вернуться к треугольнику Рёло. Мы подготовили по этой теме три небольших опроса-задачки. Не торопитесь с ответами: сразу после тыка всплывёт объяснение.

#задача ⬇️

Четыре полезных свойства треугольника Рёло

ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ
🔄 Свойство №1 🔄
ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ
Вчера мы выяснили, что если положить треугольник Рёло между двумя линейками и начать его вращать, линейки останутся на фиксированном расстоянии.

Некоторые взяли на вооружение этот факт, начав делать велосипеды или другие движущиеся средства с колёсами в форме треугольника Рёло. Добровольцы, опробовавшие новинку, были удивлены тем, насколько ровно передвигается велосипед с такими колёсами.

ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ
🔄 Свойство №2 🔄
ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ
Благодаря первому свойству кривая постоянной ширины может действовать как ротор внутри квадрата.

При вращении фигура постоянно находится в контакте со всеми четырьмя сторонами квадрата, совершая непрерывное движение, никогда не покидая его границы. Механизмы, основанные на прерывистом движении, появились на заре машиностроения.

Одно из первых их практических применений было в швейных машинах, где движение должно было происходить с точными шагами, а не непрерывно. Сегодня подобные механизмы широко используются в устройствах, которые перемещают плёнку кадр за кадром, — таких как фотоаппараты, проекторы и оборудование для обработки плёнки, — где необходимо контролируемое, прерывистое движение.

ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ
🔄 Свойство №3🔄
ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ
В 1914 году Гарри Джеймс Уаттс изобрёл уникальный инструмент для высверливания квадратных отверстий, и его сверло было выполнено в форме… треугольника Рёло. С тех пор треугольник Рёло и подобные ему фигуры лежат в основе задач типа «сверления многоугольных отверстий».

ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ
🔄 Свойство №4🔄
ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ
Ещё один знаменитый пример — грейферный механизм кинопроекторов, в основе которого треугольник Рёло, вписанный в квадрат, и двойной параллелограмм.

Благодаря треугольнику Рёло аппарат достигает равномерного продёргивания киноплёнки во время киносеанса со скоростью в 18 кадров/с без отклонений и задержек.

Открывайте карточки! Там лежат наглядные анимации механизмов и ещё несколько крутых фактов о фигуре Рёло.

🤓 — если теперь понятно значение выражения «сгладить углы»

#как_устроено