Was macht die Mathematik so sexy?
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0:01 - 0:05Was machen Franzosen
besser als alle anderen? -
0:06 - 0:08Wenn Sie Umfragen nehmen würden,
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0:08 - 0:10könnten die drei häufigsten Antworten
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0:10 - 0:14Liebe, Wein und Jammern sein.
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0:14 - 0:15(Lachen)
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0:15 - 0:17Vielleicht.
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0:17 - 0:20Aber lassen mich Ihnen
eine vierte Antwort vorschlagen: -
0:20 - 0:21Mathematik.
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0:22 - 0:25Wussten Sie, dass es mehr
Mathematiker in Paris gibt -
0:25 - 0:27als in jeder anderen Stadt der Welt?
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0:27 - 0:30Und mehr Straßen sind nach
Mathematikern benannt. -
0:30 - 0:33Wenn Sie die Statistiken
der Fields-Medaille betrachten, -
0:33 - 0:36die auch als Nobelpreis
für Mathematiker bezeichnet -
0:36 - 0:40und nur an Mathematiker
unter 40 Jahren verliehen wird, -
0:40 - 0:44werden Sie feststellen, dass Frankreich
mehr Medaillengewinner pro Einwohner hat -
0:44 - 0:46als jedes andere Land.
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0:46 - 0:49Warum finden wir Mathematik so sexy?
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0:50 - 0:53Sie scheint doch so stumpf
und abstrakt zu sein. -
0:53 - 0:57Nur Ziffern und Berechnungen
und Anwendungen von Regeln. -
0:58 - 1:01Mathematik ist vielleicht abstrakt,
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1:01 - 1:04aber keineswegs stumpf
und nicht nur bloßes Rechnen. -
1:04 - 1:06Es geht um Denken
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1:06 - 1:08und die Bestätigung
unseres grundlegenden Handelns. -
1:08 - 1:10Es geht um die Phantasie,
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1:10 - 1:12unser höchstgepriesenes Talent.
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1:12 - 1:15Es geht darum, die Wahrheit zu finden.
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1:15 - 1:18Nichts ist besser als das Gefühl,
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1:18 - 1:21wenn man nach monatelangem Überlegen
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1:21 - 1:24endlich den Lösungsansatz
des Problems gefunden hat. -
1:25 - 1:29Der große Mathematiker
André Weil verglich dieses Gefühl -- -
1:29 - 1:30kein Scherz --
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1:30 - 1:32mit sexuellem Genuss,
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1:32 - 1:36aber bemerkte, dass dieses Gefühl
für Stunden anhalten kann, -
1:36 - 1:38manchmal sogar Tage.
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1:38 - 1:40Die Belohnung kann groß sein.
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1:41 - 1:46Verborgene mathematischen Wahrheiten
durchdringen unsere ganze physische Welt. -
1:46 - 1:48Sie sind unseren Sinnen verschlossen,
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1:48 - 1:52aber können durch die Brille
der Mathematik betrachtet werden. -
1:52 - 1:55Schließen Sie Ihre Augen für einen Moment
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1:55 - 1:58und denken Sie an das,
was gerade um Sie herum stattfindet. -
1:58 - 2:02Unsichtbare Teilchen
aus der Luft stoßen auf Sie, -
2:02 - 2:04mehrere Trillionen mal pro Sekunde.
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2:04 - 2:07Alle in komplettem Chaos.
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2:08 - 2:11Trotzdem können ihre Statistiken genau,
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2:11 - 2:14mithilfe mathematischer Physik,
vorhergesagt werden. -
2:15 - 2:18Öffnen Sie nun Ihre Augen
und sehen Sie die Statistik -
2:18 - 2:20der Geschwindigkeit dieser Teilchen.
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2:20 - 2:23Die berühmte glockenförmige Gaußkurve,
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2:23 - 2:26oder das Fehlergesetz
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2:26 - 2:29von Abweichungen bezüglich
des Mittelwertverhaltens. -
2:30 - 2:34Die Kurve zeigt die Statistik
von Teilchengeschwindigkeiten -
2:34 - 2:37in derselben Weise,
wie eine demographische Kurve -
2:37 - 2:41die Statistik von Altersstrukturen
einer Bevölkerung darstellt. -
2:41 - 2:44Sie ist eine der wichtigsten
Kurven überhaupt. -
2:44 - 2:46Sie kommt immer wieder vor,
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2:46 - 2:49in vielen Theorien und Experimenten,
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2:49 - 2:53als ein schönes Beispiel
für die Universalität, -
2:53 - 2:57die uns Mathematikern so teuer ist.
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2:58 - 3:02Von dieser Kurve sagte der berühmte
Wissenschaftler Francis Galton: -
3:02 - 3:05„Die Griechen hätten sie vergöttert,
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3:05 - 3:06wenn Sie sie gekannt hätten.
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3:07 - 3:11Sie ist das höchste Gesetz
der Unvernunft.“ -
3:11 - 3:17Es gibt kein besseres Mittel,
um diese Göttin zu materialisieren, -
3:17 - 3:19als das Galtonbrett.
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3:19 - 3:23Innerhalb dieses Brettes sind enge Tunnel,
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3:23 - 3:27durch die winzige Kügelchen
zufällig fallen, -
3:29 - 3:34nach rechts oder links und so weiter.
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3:34 - 3:38Alle in völligem Zufall und Chaos.
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3:38 - 3:43Mal sehen, was passiert,
wenn wir diese zufälligen Bahnen -
3:43 - 3:44gemeinsam betrachten.
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3:44 - 3:47(schüttelt das Galtonbrett)
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3:49 - 3:52Es ist nicht ganz einfach ...
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3:52 - 3:58weil wir im Brett einige
Staus zu lösen haben. -
3:59 - 4:00Aha.
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4:01 - 4:05Spielt mir der Zufall einen
Streich auf der Bühne? -
4:08 - 4:09Und siehe da:
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4:10 - 4:13Unsere oberste Göttin der Unvernunft,
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4:13 - 4:15die Gaußkurve.
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4:15 - 4:21Eingeklemmt in einer durchsichtigen Kiste
wie Dream in den „Sandmann“-Comics. -
4:22 - 4:25Ihnen habe ich es gezeigt,
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4:25 - 4:30aber meinen Studenten muss ich erklären,
warum es keine andere Kurve sein könnte. -
4:31 - 4:34Und das berührt
das Geheimnis dieser Göttin. -
4:34 - 4:39Es ersetzt einen wunderschönen Zufall
durch eine wunderschöne Erklärung. -
4:39 - 4:41Jede Wissenschaft funktioniert so.
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4:42 - 4:47Schöne mathematischen Erklärungen
sind nicht nur zum Vergnügen. -
4:47 - 4:51Sie ändern auch unsere
Wahrnehmung der Welt. -
4:51 - 4:52Zum Beispiel,
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4:52 - 4:55Einstein, Perrin, Smoluchowski,
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4:55 - 4:59sie verwendeten die mathematische
Analyse von zufälligen Bahnen -
4:59 - 5:01und die Gaußkurve,
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5:01 - 5:05um zu erklären und beweisen,
dass unsere Welt -
5:05 - 5:07aus Atomen zusammengesetzt ist.
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5:07 - 5:09Es war nicht das erste Mal,
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5:09 - 5:13dass die Mathematik unsere
Wahrnehmung der Welt revolutionierte. -
5:13 - 5:16Bereits vor über 2000 Jahren,
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5:16 - 5:18im griechischen Altertum,
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5:20 - 5:21fand dies schon einmal statt.
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5:22 - 5:26Nur ein kleiner Teil der Welt
war schon entdeckt und es schien, -
5:26 - 5:29dass die Erde unendlich sei.
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5:30 - 5:32Aber der kluge Eratosthenes
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5:32 - 5:34bediente sich der Mathematik
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5:34 - 5:37und konnte die Erde
mit einer erstaunlichen Genauigkeit -
5:37 - 5:39von zwei Prozent messen.
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5:40 - 5:42Hier ist ein weiteres Beispiel.
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5:42 - 5:46Im Jahr 1673 stellt Jean Riecher fest,
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5:46 - 5:53dass ein Pendel in Cayenne
etwas langsamer schwingt als in Paris. -
5:54 - 5:59Aus dieser Beobachtung allein,
und kluger Mathematik, -
5:59 - 6:01hat Newton richtig geschlossen,
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6:01 - 6:06dass die Erdkugel etwas plattgedrückt ist,
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6:06 - 6:08etwa 0,3 Prozent.
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6:09 - 6:12So wenig, dass das nicht zu bemerken ist,
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6:12 - 6:14wenn man sich ein
echtes Bild der Erde anschaut. -
6:14 - 6:19Diese Geschichten zeigen,
dass man mit der Mathematik -
6:19 - 6:23aus seiner bloße Intuition
herausgehen kann. -
6:24 - 6:27Man kann die Erde messen,
die unendlich scheint, -
6:27 - 6:29Atome sehen, die unsichtbar sind
-
6:29 - 6:33oder einen unmerklichen Unterschied
einer Körperform erkennen. -
6:33 - 6:36Wenn bei Ihnen nur eines
von diesem Gespräch hängen bleibt, -
6:36 - 6:38dann dies:
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6:38 - 6:40Die Mathematik ermöglicht es uns,
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6:40 - 6:42über die Intuition hinaus weiterzugehen
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6:42 - 6:47und Gebiete zu erkunden,
die außerhalb unserer Wahrnehmung liegen. -
6:47 - 6:51Hier ist ein modernes Beispiel,
das Sie alle kennen: -
6:51 - 6:53Die Suche im Internet,
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6:54 - 6:55das World Wide Web.
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6:55 - 6:57Mehr als eine Milliarde Webseiten.
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6:57 - 7:00Wollen Sie jede einzeln durchgehen?
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7:00 - 7:02Maschinelle Rechenleistung hilft,
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7:02 - 7:05aber ohne die mathematische
Modellierung wäre sie nutzlos, -
7:05 - 7:08die Information zu finden,
die in den Daten verborgen ist. -
7:09 - 7:11Gehen wir mal ein Anfängerproblem durch.
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7:11 - 7:14Stellen Sie sich vor,
dass Sie ein Detektiv sind, -
7:14 - 7:16der an einem Kriminalfall arbeitet
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7:16 - 7:20und es gibt viele Menschen,
die ihre eigene Version der Fakten haben. -
7:20 - 7:22Wen möchten Sie zuerst verhören?
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7:23 - 7:24Vernünftige Antwort:
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7:25 - 7:26die Hauptzeugen.
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7:28 - 7:29Nehmen Sie an,
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7:29 - 7:32dass es Person Nummer 7 gibt,
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7:32 - 7:34die Ihnen eine Geschichte erzählt,
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7:34 - 7:37aber wenn Sie fragen,
von wo sie diese Geschichte bekam, -
7:37 - 7:39zeigt sie auf Person Nummer 3 als Quelle.
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7:39 - 7:41Vielleicht zeigt Person Nummer 3 wiederum
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7:41 - 7:44auf Person Nummer 1 als Primärquelle.
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7:44 - 7:47Jetzt ist Nummer 1 der Hauptzeuge,
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7:47 - 7:50also möchte ich auf jeden Fall
zuerst ihn verhören. -
7:50 - 7:52Aus dem Graphen sehen wir auch,
-
7:52 - 7:54dass Person Nummer 4 ein Hauptzeuge ist.
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7:54 - 7:58Vielleicht möchte ich ihn
sogar zuallererst interviewen, -
7:58 - 8:00weil mehr Leute auf ihn hingewiesen haben.
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8:01 - 8:02Ok, das war einfach.
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8:03 - 8:07Aber was macht man,
wenn eine ganze Menge Menschen -
8:07 - 8:09als Zeugen in Betracht kommen?
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8:09 - 8:10Und dieser Graph
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8:10 - 8:15stellt beispielsweise alle Zeugen
in einem komplizierten Kriminalfall dar. -
8:15 - 8:20Aber es könnten genauso gut
Webseiten sein, die auf einander zeigen; -
8:20 - 8:23die sich bei der Suche nach
Inhalten auf einander berufen. -
8:23 - 8:26Welche sind die ergiebigsten Quellen?
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8:26 - 8:27Nicht ganz so klar.
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8:28 - 8:30Schauen wir auf PageRank,
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8:30 - 8:33einem der frühen Eckpfeiler von Google.
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8:33 - 8:37Dieser Algorithmus verwendet
die Gesetze mathematischer Zufälligkeit, -
8:37 - 8:41um automatisch die wichtigsten
Webseiten zu bestimmen -
8:41 - 8:47in der gleichen Weise, wie Zufälligkeit
im Galtonbrett verdeutlicht wird. -
8:47 - 8:50Lassen Sie uns also in diese Grafik
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8:50 - 8:53einige kleine digitale Murmeln senden
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8:53 - 8:56und lassen wir sie irgendwie
durch den Graphen gehen. -
8:56 - 8:59Jedes Mal, wenn sie
auf einer Seite ankommen, -
8:59 - 9:01werden sie zufällig durch
weiterführende Links -
9:01 - 9:03auf die nächste Seite gehen.
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9:03 - 9:04Wieder und wieder und wieder.
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9:04 - 9:07Mit kleinen, wachsenden Haufen
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9:07 - 9:10werden wir zählen, wie oft jede Seite
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9:10 - 9:12von den digitalen Murmeln besucht wurde.
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9:12 - 9:14Also los geht's!
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9:14 - 9:16Zufälligkeit, Zufälligkeit.
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9:16 - 9:17Und von Zeit zu Zeit
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9:17 - 9:21werden sie auch ganz zufällige Sprünge
machen, um den Spaß zu erhöhen. -
9:22 - 9:24Und siehe da:
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9:25 - 9:27Aus dem Chaos ersteht eine Lösung.
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9:27 - 9:31Die höchsten Säulen haben die Seiten,
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9:31 - 9:33die irgendwie besser verbunden sind
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9:33 - 9:36als die anderen,
also häufiger verlinkt werden. -
9:36 - 9:37Hier sehen wir deutlich,
-
9:37 - 9:41welche die Webseiten sind,
die wir zuerst versuchen wollen. -
9:42 - 9:43Und wieder
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9:43 - 9:45kommt die Lösung aus der Zufälligkeit.
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9:46 - 9:51Natürlich hat Google inzwischen wesentlich
aufwendigere Algorithmen gefunden. -
9:52 - 9:54Aber das war schon sehr schön.
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9:55 - 9:58Und doch nur ein Problem unter Millionen.
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9:59 - 10:01Mit dem Aufkommen des digitalen Zeitalters
-
10:01 - 10:06lassen sich immer mehr Probleme
mathematisch analysieren, -
10:06 - 10:11was die Arbeit des Mathematikers
immer nützlicher macht. -
10:11 - 10:14Bis dahin, dass dieser
Job vor ein paar Jahren -
10:14 - 10:18an erste Stelle stand
unter hunderten anderen, -
10:18 - 10:21in einer Studie über die besten
und die schlechtesten Jobs -
10:21 - 10:25des Wall Street Journals im Jahr 2009.
-
10:25 - 10:27Mathematiker --
-
10:27 - 10:29der beste Job der Welt.
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10:30 - 10:32Das liegt an den Anwendungen:
-
10:33 - 10:34Kommunikationstheorie,
-
10:35 - 10:37Informationstheorie,
-
10:37 - 10:38Spieltheorie,
-
10:38 - 10:40Komprimierte Erfassung,
-
10:40 - 10:41maschinelles Lernen,
-
10:41 - 10:43Graphentheorie,
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10:43 - 10:44harmonische Analyse
-
10:45 - 10:47und warum nicht stochastische Verfahren,
-
10:47 - 10:49lineare Programmierung,
-
10:49 - 10:51oder Flüssigkeitssimulation?
-
10:51 - 10:55Jeder dieser Bereiche
hat riesige industrielle Anwendungen -
10:55 - 10:56und durch sie
-
10:56 - 10:59gibt es viel Geld in der Mathematik.
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11:00 - 11:01Ich muss zugeben, dass,
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11:01 - 11:04wenn es darum geht,
Geld aus der Mathematik zu machen, -
11:04 - 11:08die Amerikaner bei Weitem
die Weltmeister sind. -
11:08 - 11:10Mit schlauen Vorzeigemilliardären
-
11:10 - 11:12und erstaunlichen Großkonzernen,
-
11:12 - 11:16alle letztlich von guten
Algorithmen abhängig. -
11:17 - 11:21Jetzt, mit all dieser Schönheit,
Nützlichkeit und Reichtum, -
11:21 - 11:24sieht Mathematik mehr sexy aus.
-
11:25 - 11:26Aber glauben Sie nicht,
-
11:26 - 11:31das Leben eines mathematischen
Forschers sei einfach. -
11:31 - 11:34Es ist mit Verworrenheit gefüllt,
-
11:34 - 11:36Frustration
-
11:36 - 11:39und einem verzweifelten
Kampf um das Verstehen. -
11:40 - 11:41Lassen Sie mich Ihnen
-
11:41 - 11:46einen der markantesten Tage
in meinem Mathematikerleben beschreiben. -
11:46 - 11:48Oder sollte ich sagen,
-
11:48 - 11:50eine der markantesten Nächte?
-
11:51 - 11:54Damals befand ich mich
am „Institute for Advanced Studies“ -
11:54 - 11:58in Princeton -- über viele Jahre
der Wirkungsort von Albert Einstein -
11:58 - 12:02und wohl auch der heiligste Ort
der mathematischen Forschung weltweit. -
12:02 - 12:05In dieser Nacht arbeitete ich
-
12:05 - 12:07an einem schwer fassbaren Beweis,
-
12:07 - 12:09der unvollständig war.
-
12:09 - 12:15Es ging um das Verständnis der paradoxen
Stabilitätseigenschaft des Plasmas, -
12:15 - 12:17was eine Ansammlung von Elektronen ist.
-
12:18 - 12:21Im perfekten Modell der Plasmen
-
12:21 - 12:23gibt es keine Kollisionen
und keine Reibung, -
12:23 - 12:27die normalerweise die Stabilität bewirken.
-
12:27 - 12:31Doch wenn das Gleichgewicht
eines Plasmas leicht gestört wird, -
12:31 - 12:35werden Sie feststellen, dass die
resultierende elektrische Abschirmung -
12:35 - 12:38sofort verschwindet oder gedämpft wird,
-
12:38 - 12:42als ob eine geheimnisvolle
Reibungskraft im Spiel wäre. -
12:42 - 12:44Dieser paradoxe Effekt,
-
12:44 - 12:46genannt die Landau-Dämpfung,
-
12:46 - 12:49ist einer der wichtigsten
in der Plasmaphysik. -
12:49 - 12:52Und er wurde mithilfe
mathematischer Ideen entdeckt. -
12:53 - 12:59Doch ein vollständiges mathematisches
Verständnis dieses Phänomens fehlte -
12:59 - 13:03und zusammen mit meinem früheren Schüler
und Hauptmitarbeiter Clément Mouhot, -
13:03 - 13:05damals in Paris,
-
13:05 - 13:09hatte ich monatelang auf einen
solchen Beweis hingearbeitet. -
13:10 - 13:16Irrtümlicherweise hatte ich bereits
angekündigt, dass wir es lösen können. -
13:16 - 13:17Aber die Wahrheit ist,
-
13:17 - 13:20dass der Beweis nicht funktionierte.
-
13:20 - 13:24Trotz mehr als 100 Seiten komplizierter,
mathematischer Argumente -
13:24 - 13:26und einer Reihe von Entdeckungen
-
13:26 - 13:29und riesigen Rechnungen
funktionierte es nicht. -
13:29 - 13:31In dieser Nacht in Princeton
-
13:31 - 13:35machte mich eine bestimmte Lücke
in der Argumentationskette verrückt. -
13:36 - 13:40Ich bot all meine Energie,
Erfahrung und Tricks auf, -
13:40 - 13:43aber es funktioniert trotzdem nicht.
-
13:43 - 13:461.00 Uhr, 2.00 Uhr, 3.00 Uhr morgens.
-
13:46 - 13:48Nichts funktionierte.
-
13:49 - 13:53Um 4.00 Uhr ging ich
niedergeschlagen schlafen. -
13:54 - 13:56Dann ein Paar Stunden später
-
13:56 - 13:58stand ich auf und bemerkte:
-
13:58 - 14:01„Ah, es ist Zeit, die Kinder
zur Schule zu bringen.“ -
14:01 - 14:02Was ist das?
-
14:02 - 14:05Da war diese Stimme in
meinem Kopf, ich schwöre es. -
14:05 - 14:07„Nimm den zweiten Term
auf die andere Seite, -
14:07 - 14:09Fourier-Transformation
und invertiere in L2.“ -
14:09 - 14:10(Lachen)
-
14:10 - 14:12Verdammt.
-
14:12 - 14:14Das war der Anfang der Lösung!
-
14:15 - 14:17Sehen Sie, ich dachte,
-
14:17 - 14:19dass ich mich etwas ausgeruht hatte,
-
14:19 - 14:22aber eigentlich hatte
mein Gehirn weitergearbeitet. -
14:23 - 14:25In diesen Momenten
-
14:25 - 14:28denkt man nicht an seine Karriere
oder an seine Kollegen, -
14:28 - 14:31es ist nur ein totaler Kampf
zwischen dem Problem und dir. -
14:32 - 14:34Übrigens schadet es nie,
-
14:34 - 14:38wenn Sie eine Belohnung
für Ihre harte Arbeit erhalten. -
14:38 - 14:43Nach dem Abschluss unserer
gewaltigen Analyse der Landau-Dämpfung -
14:43 - 14:45hatte ich das Glück,
-
14:45 - 14:47die höchst begehrte Fields-Medaille
-
14:47 - 14:50aus den Händen der Präsidentin von Indien
-
14:50 - 14:54am 19. August 2010 in Hyderabad
entgegenzunehmen. -
14:55 - 14:59Eine Ehre, von der Mathematiker
nicht einmal zu träumen wagen. -
14:59 - 15:02Ein Tag, an den ich mich mein
ganzes Leben lang erinnern werde. -
15:02 - 15:04Was denkt man
-
15:04 - 15:06bei einer solchen Gelegenheit?
-
15:06 - 15:07Stolz, ja?
-
15:08 - 15:12Und Dankbarkeit an die Hauptmitarbeiter,
die dies ermöglichten? -
15:12 - 15:15Und weil es ein kollektives Abenteuer war,
-
15:15 - 15:19muss man es teilen --
nicht nur mit den Mitarbeitern. -
15:19 - 15:24Ich glaube, dass jeder den Nervenkitzel
der mathematischen Forschung -
15:24 - 15:25schätzen lernen kann,
-
15:25 - 15:29und die leidenschaftlichen Geschichten
von Menschen und Ideen dahinter -
15:29 - 15:30teilen kann.
-
15:30 - 15:35Ich arbeitete mit meinen Mitarbeitern
am „Institut Henri Poincaré“ dafür, -
15:35 - 15:40gemeinsam mit Partnern und Künstlern
der mathematischen Kommunikation weltweit, -
15:40 - 15:44dass wir unser eigenes,
ganz besonderes Museum der Mathematik -
15:44 - 15:45gründen können.
-
15:47 - 15:48In ein paar Jahren,
-
15:48 - 15:51wenn Sie nach Paris kommen,
-
15:51 - 15:56und Sie den Geschmack von knusprigen
Baguettes und Makronen genießen, -
15:56 - 16:00kommen Sie uns bitte am
„Institut Henri Poincaré“ besuchen -
16:00 - 16:03und teilen Sie mit uns
den mathematischen Traum. -
16:03 - 16:04Danke.
-
16:04 - 16:09(Applaus)
- Title:
- Was macht die Mathematik so sexy?
- Speaker:
- Cédric Villani
- Description:
-
„Verborgene mathematische Wahrheiten durchdringen unsere ganze physische Welt. Sie sind unseren Sinnen verschlossen, können aber durch die Brille der Mathematik betrachtet werden.“ In diesem Diskurs der mathematischen Meilensteine beschreibt der Fields-Medaillengewinner Cédric Villani den Nervenkitzel der Entdeckung und beleuchtet das manchmal verworrene Leben als Mathematiker. „Wunderschöne mathematische Erklärungen sind nicht nur zum Vergnügen“, sagt er. „Sie ändern unsere Wahrnehmung der Welt.“
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
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- 16:23
Sonja Maria Neef approved German subtitles for What's so sexy about math? | ||
Sonja Maria Neef edited German subtitles for What's so sexy about math? | ||
Andreas Herzog accepted German subtitles for What's so sexy about math? | ||
Andreas Herzog edited German subtitles for What's so sexy about math? | ||
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