斯图尔特全新力作,讲述人类文明史上25位最伟大的数学家!
伊恩·斯图尔特(Ian Stewart),著名数学家,享誉世界的数学科普作家,英国皇家学会会士。曾获英国皇家学会的“法拉第奖章”、美国科学促进会的“公众理解科学技术奖”和英国伦敦数学学会与英国数学及应用研究院颁发“塞曼奖章”,英国沃里克大学数学系荣退教授。
在专业研究和教学之余,他积极致力于向公众传播数学,著有多部优秀科普作品,如图灵现已出版的《改变世界的17个方程》《不可思议的数》《谁在掷骰子?不确定的数学》《基础数学讲义》以及“数学万花筒”系列等,其中《改变世界的17个方程》荣获美国数学协会颁发的“欧拉图书奖”。

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他的新作《数学巨人传:思考、创造的奇趣故事》讲述了阿基米德、刘徽、花拉子米、牛顿、费马、高斯、黎曼、庞加莱、图灵、拉马努金、诺特和哥德尔等25位数学家的非凡生活和惊人发现。这些数学巨人的人生本就如同小说般精彩,更何况他们开创了数学。本书用关键的历史事件和人物故事构成了一部精彩绝伦的数学史、科学史,更是一部人类思想史,透彻分析了数学奠基人物的成就及其带来的深远影响,也是学习、理解数学的优秀读物。
我们这些故事的主人公都是具有开创性发现、为数学打开新视野的数学家。从这些巨人身上,我们能总结出什么呢?

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最明显的一点是,数学家是一个丰富多彩的群体。数学开拓者们来自各个历史时期,有各不相同的文化背景和阶层。我为这本书选取的故事跨越了 2500 年。
我们的主人公们生活在古希腊、古埃及、中国、波斯、古印度、意大利、法国、瑞士、德国、俄国、英国、爱尔兰和美国。有些人像费马、埃达·金、柯瓦列夫斯卡娅一样天生富足,有些人家境不上不下,有些人像高斯和拉马努金一样起点贫寒。
有些人像卡尔达诺和芒德布罗一样出身书香门第;有些人像高斯、拉马努金、牛顿和布尔一样,是家中罕见的职业学者。欧拉、傅里叶、伽罗瓦、柯瓦列夫斯卡娅、哥德尔和图灵生活在动荡年代;玛大瓦、费马、牛顿和瑟斯顿则较为幸运地处在比较安稳的社会中,或者应该说,至少他们栖身的环境是比较稳定的。

牛顿
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有些人一如傅里叶、伽罗瓦和柯瓦列夫斯卡娅,积极参与政治,前两位还曾因此入狱;欧拉和高斯等人则更想明哲保身。
这里即便存在规律,也只在一定的范围内起作用。书中许多人成长于知识分子家庭。有些人很懂音乐,有些人动手能力很强,有些人则连自行车都不会修。
许多人幼年早慧,在很小的时候就表现出非同寻常的天赋,稀松平常的巧合,比如卧室墙纸上的字、一次偶然的谈话、一本借来的书,都会引发他们对数学的兴趣,进而改变他们的人生。许多人一开始试图从事其他职业,做律政和神职工作的偏多。
有些人的父母为他们骄傲并鼓励他们继续研究,有些人曾被禁止学习数学,有些人为了追求理想要先突破阻碍、获得许可。
有人性格古怪,有人行事无赖,有人疯疯癫癫。大多数人十分正常,和我们普通人一样。大多数人组建了自己的小家庭,但也有牛顿、诺特这样终身未婚的。
书中提到的数学家大多数是男性,这背后隐藏着偏见。直到近些年,还有不少人认为女性在生理和心理上不适合学习数学,也不适合学习任何理科。
从前的观念认为,女性真正应该研修的是家务技能:与其弄懂微积分,不如用好毛线针。偏见盛行的社会又反过来强化偏见,就连女性自己也常常和男性一样,表示她们不适合追求数学理想。
曾经有一段时期,即使女性想要学习数学,她们也会被拦在教室和考场门外,被禁止修得学位、进入学术界。我们的女性开拓者们同时开辟了两条道路:一条穿越的是数学丛林,另一条穿越的是男性主导的社会丛林。第二条路让第一条路变得更加艰辛。即便有人教学,有书可看,有时间思考,在数学上获得突破也是艰难的。
如果上述条件还要通过斗争才能获得,那就是难上加难。尽管存在这些障碍,依然有一些伟大的女数学家打破束缚,为后人开辟了先例。时至今日,顶尖的女数学家和女科学家总的来说依然不多,但社会恐怕要让一部分男性精英失望了,我们不再将这种现象简单归咎于女性自身的能力和心态。没有任何证据支持这种偏见。

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人们很喜欢为不寻常的数学天赋寻找神经学上的解释。早年颅相学盛行的时候,弗朗茨·加尔(Franz Gall)提出,某些重要的能力与大脑的某个特定区域有关,可以通过测量头骨的形状来评估。如果你擅长数学,你的头部就会有一个“数学凸”。
现在我们已经知道了,颅相学是一种伪科学,不过大脑的特定区域有时确实发挥着特定的作用。如今,遗传学和 DNA 正流行,人们自然想知道是否存在“数学基因”。然而,人类思考数学只有几千年的历史,这样的时间跨度应该还不足以让生物机制完成筛选,就好比驾驶战斗机的能力不会是自然演化出来的。
也许数学能力源自某些有利于生存的特点,比如敏锐的视觉、持久的记忆力、在树木间攀爬跳跃时用到的技巧。有时数学天赋似乎源自家族遗传,伯努利家就是个例子,但这类情形不占多数。

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而且,家庭影响的关键往往不是血脉,而是教养环境,比如家里有一位热爱数学的叔叔,卧室里贴着数学墙纸。就连遗传学家也逐渐意识到了,DNA 并不能决定一切。
先驱数学家确实有一些共同点。他们富有创造力和想象力,敢于打破固有观念。他们寻求规律,乐于解决棘手的问题。他们密切关注逻辑要点,但也会沉溺于创造性的逻辑跳跃,即使暂时得不到支持,他们也坚信某些观点值得积极捍卫。
他们有很强的专注力,但正如庞加莱认为的那样,过度沉迷于研究会让人一遍遍走入死胡同。他们需要给自己的潜意识留出思考和整理的时间。他们往往记忆力超群,但也有一些人和希尔伯特一样,并不擅长背诵东西。
他们可以是高斯和欧拉那样的速算天才。欧拉给两位数学家做过一次“裁判”,他们争论的焦点是一个复杂级数求和的小数点后第 50位,最终,欧拉在头脑中完成了计算。他们也可以是缺乏相关能力、在计算上不占明显优势的人(多数速算天才并不具备比做算术更高级的能力,不过高斯是个例外)。他们擅长大量吸收前人的研究,提炼其中的精华并完成内化;但他们也可以完全忽略传统的探索路径。

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几乎所有数学家都有强烈的直觉,可能是形式上的,可能是视觉上的。这里的视觉指的是头脑中思考图形、图像的区域,而不是眼神——欧拉失明后工作效率不降反升。
在《数学领域中的发明心理学》(Psychology of Invention in the Mathematical Field)中,作者雅克·阿达马(Jacques Hadamard)调查了一些出色的数学家,询问他们是借助符号还是某种图像来思考研究课题的。多数人选择了视觉想象力,即使他们思考的问题及其解决方案总体上更偏重符号。
这种激发可视(可感触)图像的倾向早在花拉子米的《代数学》中就已有所显露,原书名中出现了本意为“平衡”的词语。现在的数学老师也经常使用图像思路教学。等式的两边被看作放置在天平两个托盘中的物体总和,必须保持平衡。对等号两侧进行的操作要符合代数规则,将平衡维持下去。

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最终,一个托盘中只剩未知数,另一个托盘中则出现一个具体的数,这就是答案。数学家解方程时经常想象符号在移动(这就是为什么他们依然爱用黑板和粉笔:擦擦写写之间,符号仿佛真的动了起来)。花拉子米的《代数学》中也有更明显的几何思维,包括通过补全正方形来解二次方程的示意图。
在多数情况下,数学思维并不会严格遵循逻辑推理的步骤,只有在针对结果整理严谨的证明时,数学家才会这样做。通常来讲,第一步是获得正确的想法,这往往意味着通过模糊地思考结构问题形成某种战略构想;下一步是想出实现它的策略;最后一步是用形式化的术语重写一切,呈现一个简洁、合乎逻辑的故事(也就是高斯移除脚手架的步骤)。
在实践中,大多数数学家会交替使用两种思维:在不清楚如何推进时,或是在试图获得概况时,他们会求助于图像;而在知道该怎么做但不确定会引出什么结果时,他们会求助于符号计算。然而,有些人似乎不管不顾,只用符号来思考。
超强的数学能力与其他任何因素都没有必然联系,它似乎是随机出现的。有些人和高斯一样,3 岁就“开窍”;有些人和牛顿一样,小时候没什么正经事,却在后来的人生中绽放光彩。年幼的孩子一般都喜欢数字、形状和图案,但随着年龄的增长,很多人对这些失去了兴趣。

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我们中的大多数人能通过受教育达到高中程度的数学水平,但继续提高的人是少数,有些人甚至从未真正入门。许多职业数学家有一种强烈的印象,那就是在数学天赋面前,并没有人人平等这一说。如果你平日里总觉得学校里教的数学简单明了,却又经常发现有人在为基础知识头疼,你自然会有这种看法。
当你发现自己教导的一部分学生对简单的概念感到困惑,另一部分学生却能立即掌握复杂的概念时,这种感觉就会更加强烈。
也许这种趣闻似的证据并不可靠,很多教育心理学家有不同看法。心理学界一直流行一种关于儿童心智的“白板”观点。任何人可以做任何事情,他们需要的只是接受训练并大量练习。
只要你足够想干一件事,你就能干成它。(如果你没有干成,那就说明你自己动力不足……真是巧妙的循环论证,体育评论员就非常喜欢这个。)如果真是这样那就太好了,但史蒂文·平克(Steven Pinker)在《白板》(The Blank Slate)一书中打破了这种过度强调正能量的希望。
总的来说,如果不是真的热爱自己的工作,人们不会努力奋斗、取得成功。数学巨人也会认真练习,即使是天生奇才,也需要一定的锻炼强度来保持状态,因为你必须不断练习才能发挥天赋,但更主要的原因是他们乐意。就算遇到了困难、陷入了枯燥,他们也能以某种奇特的方式乐在其中。
天生的数学家只要不被关起来,就一定会研究数学;哪怕真的身陷囹圄,他们也要在墙上划拉方程。
归根结底,这才是数学巨人们身上一脉相承的共同点。他们热爱数学。他们痴迷于数学。他们别无所求。他们可以放弃收入更高的职业,可以不顾家人的劝告,即使许多同事认为他们疯了,他们也义无反顾地坚持下去,甚至能接受默默无闻地死去。他们可以授课多年却分文不取,只为在行业里站稳脚跟。巨人之所以成为巨人,是因为他们有这样的动力。
这样的动力从何而来?
这是一个谜。

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