ABOUT THE SPEAKER
Cédric Villani - Mathematician
Cédric Villani tackles perplexing problems in mathematical physics, analysis and geometry with rigor, wit and a signature personal style.

Why you should listen

His Byronesque hair, colorful ascots and spider brooches have earned Cédric Villani the nickname “the Lady Gaga of Mathematics.” But this moniker has not obscured Villani’s deeper, serious mission: inspiring students to delve into the mysteries of mathematics.

Villani’s fame is based on his work resolving difficult problems of kinetic theory, for which he received the Fields Medal in 2010. His book Birth of a Theorem is an exhilarating journey into the nocturnal dilemmas of mathematicians hot on the trail of discovery.

Villani was elected to the French National Assembly in June 2017.

More profile about the speaker
Cédric Villani | Speaker | TED.com
TED2016

Cédric Villani: What's so sexy about math?

Cédric Villani: Mi olyan szexis a matekban?

Filmed:
2,006,708 views

A rejtett igazságok áthatják világunkat: ezeket érzékszerveinkkel nem tudjuk fölfogni, de a matek képes kimozdítani minket ösztönös megérzésünkből, hogy föltárhassuk ezeket az igazságokat. A matematikai fölfedezések eme áttekintésében Cédric Villani, a Fields-érem díjazottja a fölfedezés keltette borzongásról szól, és azokról a részletekről, amelyek olykor zavarba ejtik a matematikust. "A gyönyörű matematikai magyarázatok nemcsak gyönyörködtetésünkre szolgálnak – mondja. Világlátásunkat is megváltoztatják."
- Mathematician
Cédric Villani tackles perplexing problems in mathematical physics, analysis and geometry with rigor, wit and a signature personal style. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
What is it that Frenchfrancia people
do better than all the othersmások?
0
804
4412
Miben jobbak a franciák mindenki másnál?
00:18
If you would take pollsközvélemény-kutatások,
1
6454
1926
Ha közvélemény-kutatást végeznénk,
00:20
the topfelső threehárom answersválaszokat mightesetleg be:
2
8404
1807
talán három terület kerülne az élre:
00:22
love, winebor and whiningtüskés rekettye.
3
10235
4039
a szerelem, a bor és a siránkozás.
00:26
(LaughterNevetés)
4
14298
1301
(Nevetés)
00:27
Maybe.
5
15623
1159
Esetleg.
00:29
But let me suggestjavasol a fourthnegyedik one:
6
17530
2338
Én egy negyediket is javasolnék:
00:31
mathematicsmatematika.
7
19892
1190
a matematikát.
00:33
Did you know that ParisPárizs
has more mathematiciansmatematikusok
8
21760
2853
Tudják-e, hogy Párizsban
több matematikus él,
00:36
than any other cityváros in the worldvilág?
9
24637
1801
mint a világ bármely más városában?
00:38
And more streetsutcák
with mathematicians'matematikusok' namesnevek, too.
10
26801
2494
És több utca is van
matematikusról elnevezve.
00:42
And if you look at the statisticsstatisztika
of the FieldsMezők MedalÉrem,
11
30215
3449
Ha a Fields-érem statisztikáját megnézzük
00:45
oftengyakran calledhívott the NobelNobel PrizeDíj
for mathematicsmatematika,
12
33688
2493
– gyakran matematikai
Nobel-díjnak hívják,
00:48
and always awardedmegítélt to mathematiciansmatematikusok
belowlent the agekor of 40,
13
36205
3932
és csak 40 évesnél fiatalabb
matematikus kaphatja,
00:52
you will find that FranceFranciaország has more
FieldsMezők medalistsérmesek perper inhabitantlakos
14
40161
3887
kiderül, hogy Franciaországnak
lélekszámára vetítve több díjazottja van,
00:56
than any other countryország.
15
44072
1168
mint bármely más országnak.
00:58
What is it that we find so sexyszexis in mathmatematikai?
16
46286
2954
Mit találunk mi olyan szexinek a matekban?
01:02
After all, it seemsÚgy tűnik, to be
dullunalmas and abstractabsztrakt,
17
50153
3204
Végtére is, unalmasnak
és elvontnak látszik,
01:05
just numbersszám and computationsszámítások
and rulesszabályok to applyalkalmaz.
18
53381
3483
csak számok és számítások
és alkalmazandó szabályok.
01:10
MathematicsMatematika maylehet be abstractabsztrakt,
19
58518
2112
Meglehet, hogy a matematika elvont,
01:12
but it's not dullunalmas
20
60654
1151
de nem unalmas,
01:13
and it's not about computingszámítástechnika.
21
61829
1729
és nem a számolással foglalkozik.
01:16
It is about reasoningérvelés
22
64178
1747
Hanem a logikus gondolkodással
01:17
and provingigazoló our coremag activitytevékenység.
23
65949
2260
és annak bizonyításával,
hogy jó, amit csinálunk.
01:20
It is about imaginationképzelet,
24
68513
1522
A képzelőerőről szól,
arról a képességről,
amit legtöbbre értékelünk.
01:22
the talenttehetség whichmelyik we mosta legtöbb praisedicséret.
25
70059
2019
01:24
It is about findinglelet the truthigazság.
26
72102
2101
Az igazság megtalálásáról.
01:27
There's nothing like the feelingérzés
whichmelyik invadesmegtámadja you
27
75613
2737
Semmi sem hasonlítható ahhoz az érzéshez,
mint amikor több hónap
kemény gondolkodás után
01:30
when after monthshónap of hardkemény thinkinggondolkodás,
28
78374
2171
01:32
you finallyvégül understandmegért the right
reasoningérvelés to solvemegfejt your problemprobléma.
29
80569
3298
végre megértjük, hogy miként
oldhatjuk meg a problémát.
01:37
The great mathematicianmatematikus
AndrAndré WeilWeil likenedhasonlította this --
30
85042
3576
André Weil, a kiváló matematikus ezt
01:40
no kiddingviccel --
31
88642
1151
– nem tréfálok –
01:41
to sexualszexuális pleasureöröm.
32
89817
1589
a kéjes gyönyörhöz hasonlította.
01:44
But notedmegjegyezte that this feelingérzés
can last for hoursórák, or even daysnapok.
33
92197
5341
De hozzátette, hogy ez az érzés
órákig, sőt napokig is eltarthat.
01:50
The rewardjutalom maylehet be bignagy.
34
98804
1853
A jutalom nagy lehet.
01:53
HiddenRejtett mathematicalmatematikai truthsigazságok
permeatebeszivárog our wholeegész physicalfizikai worldvilág.
35
101325
3864
Matematikai igazságok rejtőzködnek
egész anyagi világunkban.
01:57
They are inaccessibleelérhetetlen to our sensesérzékek
36
105680
2670
Ezeket érzékszerveinkkel
nem tudjuk fölfogni,
02:00
but can be seenlátott
throughkeresztül mathematicalmatematikai lenseslencsék.
37
108374
2724
ám a matematika lencséjén keresztül
azért láthatók.
Egy pillanatra hunyják be szemüket,
02:04
CloseZár your eyesszemek for momentpillanat
38
112092
1592
02:05
and think of what is occurringelőforduló
right now around you.
39
113708
3475
és gondoljanak arra,
mi van most körülöttük.
02:10
InvisibleLáthatatlan particlesrészecskéket from the airlevegő
around are bumpingbumping on you
40
118337
3493
Milliárdnyi és milliárdnyi
láthatatlan részecske bombáz bennünket
02:13
by the billionsmilliárdokat and billionsmilliárdokat
at eachminden egyes secondmásodik,
41
121854
2733
a levegőből minden pillanatban,
02:16
all in completeteljes chaoskáosz.
42
124611
2063
teljes zűrzavarban.
02:19
And still,
43
127049
1151
De mégis,
02:20
theirazok statisticsstatisztika can be accuratelypontosan
predictedjósolt by mathematicalmatematikai physicsfizika.
44
128224
4688
a matematikai fizika pontosan
megjósolja együttes hatásukat.
02:25
And opennyisd ki your eyesszemek now
45
133715
2792
Most pedig nézzük
02:28
to the statisticsstatisztika of the velocitiessebességek
of these particlesrészecskéket.
46
136531
3310
e részecskék sebességét statisztikusan.
02:32
The famoushíres bell-shapedharang alakú GaussGauss CurveGörbe,
47
140510
3240
A híres Gauss-haranggörbe,
02:35
or the LawTörvény of ErrorsHibák --
48
143774
2181
vagy a normális eloszlás sűrűségfüggvénye
02:37
of deviationseltérések with respecttisztelet
to the mean behaviorviselkedés.
49
145979
2722
az átlaghoz képesti szórást jellemzi.
02:41
This curveív tellsmegmondja about the statisticsstatisztika
of velocitiessebességek of particlesrészecskéket
50
149550
4302
Ez a görbe a részecskék sebességének
statisztikáját szemlélteti,
02:45
in the sameazonos way as a demographicdemográfiai curveív
51
153876
2539
épp úgy, ahogy a demográfiában e görbe
02:48
would tell about the statisticsstatisztika
of ageskorosztály of individualsegyének.
52
156439
3841
az egyének kormegoszlását szemlélteti.
02:52
It's one of the mosta legtöbb
importantfontos curvesgörbék ever.
53
160884
2650
Ez az egyik legfontosabb görbe.
02:56
It keepstartja on occurringelőforduló again and again,
54
164137
3186
Minduntalan előfordul sok elméletben
02:59
from manysok theorieselméletek and manysok experimentskísérletek,
55
167347
2403
és sok-sok kísérletben,
03:01
as a great examplepélda of the universalityegyetemesség
56
169774
3281
mint az egyetemesség remek példája,
03:05
whichmelyik is so dearkedves to us mathematiciansmatematikusok.
57
173079
3552
amelyet mi, matematikusok
oly sokra tartunk.
03:09
Of this curveív,
58
177694
1227
E görbéről ezt mondta
03:10
the famoushíres scientisttudós FrancisFrancis GaltonGalton said,
59
178945
3049
Francis Galton, a híres matematikus:
03:14
"It would have been deifiedistenné by the GreeksGörögök
if they had knownismert it.
60
182018
4524
"Ha ismerték volna a régi görögök,
istenítették volna.
03:19
It is the supremelegfőbb lawtörvény of unreasonésszerűtlenség."
61
187064
3351
Ez a káosz legfőbb törvénye."
03:23
And there's no better way to materializevalósult meg
that supremelegfőbb goddessistennő than Galton'sGalton BoardIgazgatóság.
62
191818
6602
Galton-deszkával lehet a legjobban
szemléltetni ezt a főistennőt.
03:31
InsideBelső this boardtábla are narrowkeskeny tunnelsalagutak
63
199774
3197
Ezen a deszkán szűk csatornák vannak,
03:34
throughkeresztül whichmelyik tinyapró ballsgolyó
will fallesik down randomlyvéletlenszerűen,
64
202995
4628
amelyeken át apró golyók
véletlenszerűen potyognak
03:40
going right or left, or left, etcstb..
65
208295
5387
hol jobbra, hol balra.
03:46
All in completeteljes randomnessvéletlenszerűség and chaoskáosz.
66
214139
3251
Teljesen véletlenszerűen és kaotikusan.
03:50
Let's see what happensmegtörténik when we look
at all these randomvéletlen trajectoriespályáira togetheregyütt.
67
218085
6080
Nézzük, mi lesz, ha összességükben
figyeljük a véletlen pályákat.
03:56
(BoardIgazgatóság shakingrázás)
68
224189
5435
(Megrázza a deszkát)
04:01
This is a bitbit of a sportSport,
69
229648
2844
Kicsit olyan, mint valami videojáték,
04:04
because we need to resolveelhatározás
some trafficforgalom jamsdugók in there.
70
232516
4870
mert úrrá kell lennünk a forgalmi dugókon.
04:11
AhaAha.
71
239715
1150
Aha.
04:13
We think that randomnessvéletlenszerűség
is going to playjáték me a tricktrükk on stageszínpad.
72
241313
3587
Azt gondoljuk, hogy a véletlen
tréfát fog űzni velem a színpadon.
04:19
There it is.
73
247609
1463
Tessék.
04:22
Our supremelegfőbb goddessistennő of unreasonésszerűtlenség.
74
250382
2583
A káosz főistennője,
04:24
the GaussGauss CurveGörbe,
75
252989
1519
a Gauss-görbe itt csapdába esett,
04:26
trappedcsapdába here insidebelül this transparentátlátszó boxdoboz
as DreamÁlom in "The SandmanSandman" comicsképregény.
76
254532
6452
mint az Álom a "Sandman,
az Álmok Fejedelme" c. képregényben.
04:34
For you I have shownLátható it,
77
262623
2698
Önöknek épp csak megmutattam,
04:37
but to my studentsdiákok I explainmegmagyarázni why
it could not be any other curveív.
78
265345
5285
de diákjaimnak el is szoktam magyarázni,
miért nem lehet bármi más a görbe.
04:43
And this is touchingmegható
the mysteryrejtély of that goddessistennő,
79
271128
2870
Ezzel a közel kerültünk
az istennő titkához,
04:46
replacingcseréje a beautifulszép coincidencevéletlen
by a beautifulszép explanationmagyarázat.
80
274022
4701
mert a gyönyörű véletlen helyébe
a gyönyörű magyarázat lép.
04:51
All of sciencetudomány is like this.
81
279027
2333
Az egész tudomány ilyen.
04:54
And beautifulszép mathematicalmatematikai explanationsmagyarázatok
are not only for our pleasureöröm.
82
282213
5348
A gyönyörű matematikai magyarázatok
nem csupán örömünkre szolgálnak.
04:59
They alsois changeváltozás our visionlátomás of the worldvilág.
83
287585
2660
Megváltoztatják világlátásunkat is.
05:03
For instancepélda,
84
291040
1237
Például
05:04
EinsteinEinstein,
85
292301
1150
Einstein,
05:05
PerrinPerrin,
86
293476
1150
Perrin
és von Smoluchowski
05:06
SmoluchowskiSmoluchowski-féle,
87
294651
1150
05:07
they used the mathematicalmatematikai analysiselemzés
of randomvéletlen trajectoriespályáira
88
295826
3559
véletlen pályák matematikai analízise
05:11
and the GaussGauss CurveGörbe
89
299409
2037
és a Gauss-görbe segítségével
05:13
to explainmegmagyarázni and provebizonyít that our
worldvilág is madekészült of atomsatomok.
90
301470
4928
magyarázták meg és igazolták,
hogy világunkat atomok alkotják.
05:19
It was not the first time
91
307524
1802
Nem az első eset,
05:21
that mathematicsmatematika was revolutionizingforradalmasítja
our viewKilátás of the worldvilág.
92
309350
3390
hogy a matematika
forradalmasította világlátásunkat.
05:25
More than 2,000 yearsévek agoezelőtt,
93
313555
2212
Több mint 2000 éve,
05:27
at the time of the ancientősi GreeksGörögök,
94
315791
2610
az ókori görögök idején
05:31
it alreadymár occurredtörtént.
95
319502
1479
már előfordult ilyen.
05:33
In those daysnapok,
96
321827
1286
Abban az időben
05:35
only a smallkicsi fractiontöredék of the worldvilág
had been exploredfeltárt,
97
323137
3283
a világnak csak töredékét ismerték,
05:38
and the EarthFöld mightesetleg have seemedÚgy tűnt infinitevégtelen.
98
326444
3042
és a Föld végtelennek látszott.
05:42
But cleverokos EratosthenesEratoszthenész,
99
330034
1767
De az okos Eratoszthenész
05:43
usinghasználva mathematicsmatematika,
100
331825
1417
a matematika segítségével
05:45
was ableképes to measuremérték the EarthFöld
with an amazingelképesztő accuracypontosság of two percentszázalék.
101
333266
5111
képes volt meghatározni a Föld méretét
2%-os, elképesztő pontossággal.
05:51
Here'sItt van anotheregy másik examplepélda.
102
339969
1416
Íme egy másik példa.
05:54
In 1673, JeanJean RicherGazdagabb noticedészrevette
103
342238
3805
1673-ban Jean Richer megfigyelte,
05:58
that a penduluminga swingshinták slightlynémileg
slowerlassabb in CayenneCayenne than in ParisPárizs.
104
346067
6912
hogy Cayenne-ben az inga
egy kissé lassabban leng, mint Párizsban.
06:06
From this observationmegfigyelés aloneegyedül,
and cleverokos mathematicsmatematika,
105
354350
4400
Csupán ebből a megfigyelésből
és okos matematikával
06:10
NewtonNewton rightlyhelyesen deducedkövetkeztetni
106
358774
2306
Newton helyesen vezette le,
06:13
that the EarthFöld is a weepici bitbit
flattenedlapított at the polespólusok,
107
361104
5541
hogy a Föld a sarkoknál
egy kissé be van lapulva,
06:18
like 0.3 percentszázalék --
108
366669
1601
mintegy 0,3%-kal,
06:20
so tinyapró that you wouldn'tnem even
noticeértesítés it on the realigazi viewKilátás of the EarthFöld.
109
368843
4413
oly csekély mértékben,
hogy a természetben észrevehetetlen.
06:26
These storiestörténetek showelőadás that mathematicsmatematika
110
374276
3928
Ezek a példák rámutatnak,
hogy a matematika
06:30
is ableképes to make us go out of our intuitionintuíció
111
378228
4762
képes kimozdítani minket
ösztönös megérzésünkből,
06:35
measuremérték the EarthFöld whichmelyik seemsÚgy tűnik, infinitevégtelen,
112
383512
3485
megmérni a végtelennek tűnő Földet,
06:39
see atomsatomok whichmelyik are invisibleláthatatlan
113
387021
2294
meglátni a láthatatlan atomokat,
06:41
or detectfelismerni an imperceptibleészrevehetetlen
variationvariáció of shapealak.
114
389339
3381
vagy kimutatni
az észrevehetetlen alakváltozást.
06:44
And if there is just one thing that you
should take home from this talk,
115
392744
3847
Ha csupán egyetlen tanulságát
jegyeznének meg az előadásnak,
06:48
it is this:
116
396615
1194
az a következő lenne:
06:49
mathematicsmatematika allowslehetővé tesz us
to go beyondtúl the intuitionintuíció
117
397833
4378
a matematika lehetőséget nyújt,
hogy túljussunk megérzéseinken,
06:54
and exploreFedezd fel territoriesterületekkel
whichmelyik do not fitillő withinbelül our graspfogás.
118
402235
4249
és felfedezzünk olyan területeket,
amelyeket másképp nem tudunk megragadni.
06:59
Here'sItt van a modernmodern examplepélda
you will all relateviszonyul to:
119
407609
2999
Íme, egy modern példa,
amelyhez mindannyiunknak közünk van:
07:03
searchingkutató the InternetInternet.
120
411362
1667
keresés az interneten.
07:06
The WorldVilág WideSzéles WebWeb,
121
414037
1342
A világháló
07:07
more than one billionmilliárd, ezermillió webháló pagesoldalak --
122
415403
1804
több mint egymilliárd weboldal –
07:09
do you want to go throughkeresztül them all?
123
417231
1674
mindet meg akarjuk nézni?
07:11
ComputingSzámítástechnika powererő helpssegít,
124
419660
1802
A számítógép a segítségünkre van,
07:13
but it would be uselesshiábavaló withoutnélkül
the mathematicalmatematikai modelingmodellezés
125
421486
3186
de nem mennénk semmire,
ha nem modelleznénk matematikailag
07:16
to find the informationinformáció
hiddenrejtett in the dataadat.
126
424696
2563
az adatokban elrejtett
információ keresését.
07:20
Let's work out a babybaba problemprobléma.
127
428491
2379
Nézzünk egy egyszerű problémát.
07:23
ImagineKépzeld el that you're a detectivenyomozó
workingdolgozó on a crimebűn caseügy,
128
431872
3807
Tegyük föl, hogy valami
bűnügyben nyomozunk,
07:27
and there are manysok people
who have theirazok versionváltozat of the factstények.
129
435703
3788
és a tényekről sok embernek
megvan a saját verziója.
07:32
Who do you want to interviewinterjú first?
130
440032
1745
Kit akarunk először meghallgatni?
07:34
SensibleÉrtelmes answerválasz:
131
442681
1915
Az értelmes válasz:
07:36
primelegfontosabb witnessestanú.
132
444620
1437
a közvetlen tanúkat.
07:38
You see,
133
446878
1234
Tegyük föl,
07:40
supposetegyük fel that there is personszemély numberszám sevenhét,
134
448136
4220
hogy a 7. számú tanú
07:44
tellsmegmondja you a storysztori,
135
452380
1151
elmond egy történetet,
07:45
but when you askkérdez where he got if from,
136
453555
2014
de a "honnan tudja?" kérdésre
07:47
he pointspont to personszemély
numberszám threehárom as a sourceforrás.
137
455593
3036
forrásként rábök a 3. sz. tanúra.
07:50
And maybe personszemély numberszám threehárom, in turnfordulat,
138
458653
2068
De lehet, hogy a 3. sz. tanú viszont
07:52
pointspont at personszemély numberszám one
as the primaryelsődleges sourceforrás.
139
460745
3696
alapforrásként az 1. sz. személyre mutat.
07:56
Now numberszám one is a primelegfontosabb witnesstanú,
140
464465
1661
Most az 1. számú a fontos tanú,
07:58
so I definitelyegyértelműen want
to interviewinterjú him -- prioritykiemelten fontos
141
466150
3238
tehát én először őt akarom meghallgatni.
08:02
And from the graphgrafikon
142
470148
1151
De a gráfból
08:03
we alsois see that personszemély
numberszám fournégy is a primelegfontosabb witnesstanú.
143
471323
3228
az is látható, hogy a 4. számú
is közvetlen tanú.
08:06
And maybe I even want
to interviewinterjú him first,
144
474575
2443
Lehet, hogy először őt hallgatnám meg,
08:09
because there are more
people who referutal to him.
145
477042
2359
mert többen hivatkoznak rá.
08:12
OK, that was easykönnyen,
146
480354
2664
Rendben, ez egyszerű volt.
08:15
but now what about if you have
a bignagy bunchcsokor of people who will testifyarról tanúskodnak?
147
483042
5246
De mi van akkor,
ha egy csomóan akarnak tanúskodni?
08:20
And this graphgrafikon,
148
488864
1352
E gráfot fölfoghatom úgy is,
08:22
I maylehet think of it as all people
who testifyarról tanúskodnak in a complicatedbonyolult crimebűn caseügy,
149
490240
5619
mint azok összességét, akik tanúskodni
akarnak egy bonyolult bűnügyben,
08:27
but it maylehet just as well be webháló pagesoldalak
pointingmutatva to eachminden egyes other,
150
495883
4022
de lehetnének egymásra mutató,
08:31
referringutaló to eachminden egyes other for contentstartalom.
151
499929
2071
tartalmilag egymásra
hivatkozó weboldalak is.
08:34
WhichAmely onesazok are the mosta legtöbb authoritativemérvadó?
152
502878
2336
Melyek a leginkább mérvadók?
08:37
Not so clearegyértelmű.
153
505587
1334
Nemigen világos.
08:40
EnterAdja meg PageRankPageRank,
154
508091
1900
Lépjünk be a PageRankbe,
08:42
one of the earlykorai cornerstonessarokköve of GoogleGoogle.
155
510015
2536
ez a Google egyik előzménye.
08:45
This algorithmalgoritmus usesfelhasználások the lawstörvények
of mathematicalmatematikai randomnessvéletlenszerűség
156
513337
4242
Ez az algoritmus a matematikai
véletlen törvényeit használja
08:49
to determinemeghatározására automaticallyautomatikusan
the mosta legtöbb relevantide vonatkozó webháló pagesoldalak,
157
517603
3857
a legmérvadóbb weboldalak
meghatározására,
08:53
in the sameazonos way as we used randomnessvéletlenszerűség
in the GaltonGalton BoardIgazgatóság experimentkísérlet.
158
521484
5062
ugyanazon módszerrel, mint amit
a Galton-deszka kísérletében alkalmaztunk.
08:59
So let's sendelküld into this graphgrafikon
159
527341
2341
Küldjünk a gráfba
09:01
a bunchcsokor of tinyapró, digitaldigitális marblesgolyók
160
529706
2850
egy csomó pici digitális golyót,
09:04
and let them go randomlyvéletlenszerűen
throughkeresztül the graphgrafikon.
161
532580
3749
hadd mozogjanak benne véletlenszerűen.
09:08
EachMinden time they arrivemegérkezik at some sitewebhely,
162
536353
1667
Valahányszor egy weboldalra érnek,
09:10
they will go out throughkeresztül some linklink
chosenválasztott at randomvéletlen to the nextkövetkező one.
163
538044
4166
egy véletlen módon választott hivatkozáson
át mennek a következő oldalra.
09:14
And again, and again, and again.
164
542234
1753
Megint és megint és megint.
09:16
And with smallkicsi, growingnövekvő pilesaranyér,
165
544358
1628
A növekvő kis kupacok alapján
09:18
we'lljól keep the recordrekord of how manysok
timesalkalommal eachminden egyes sitewebhely has been visitedlátogatott
166
546010
3753
följegyezhetjük, hogy e digitális golyók
hányszor keresték föl
09:21
by these digitaldigitális marblesgolyók.
167
549787
1945
az egyes oldalakat.
09:24
Here we go.
168
552243
1151
Tessék.
09:25
RandomnessVéletlenszerűséget, randomnessvéletlenszerűség.
169
553418
1848
Véletlen, véletlen.
09:27
And from time to time,
170
555811
1448
Időről időre ugorjunk is
09:29
alsois let's make jumpsugrások completelyteljesen
randomlyvéletlenszerűen to increasenövekedés the funmóka.
171
557283
3952
teljesen véletlenszerűen,
hogy a dolog még murisabb legyen.
09:34
And look at this:
172
562471
1216
Nézzék csak ezt:
09:36
from the chaoskáosz will emergefelbukkan the solutionmegoldás.
173
564358
2785
a zűrzavarból előjön a megoldás.
09:39
The highestlegmagasabb pilesaranyér
correspondfelel meg to those sitesoldalak
174
567483
2485
A legmagasabb kupacok
ama oldalaknak felelnek meg,
09:41
whichmelyik somehowvalahogy are better
connectedcsatlakoztatva than the othersmások,
175
569992
3511
amelyek gyakrabban kapcsolódnak
más oldalakhoz,
09:45
more pointedhegyes at than the othersmások.
176
573527
2273
amelyekre több hivatkozás mutat,
mint másokra.
09:47
And here we see clearlytisztán
177
575824
1722
Itt világosan látszik,
09:49
whichmelyik are the webháló pagesoldalak
we want to first try.
178
577570
3032
mely weboldalakat
akarunk először megnézni.
09:53
OnceEgyszer again,
179
581507
1151
Ismétlem,
09:54
the solutionmegoldás emergeskiemelkedik from the randomnessvéletlenszerűség.
180
582682
2460
a megoldás a véletlenen alapul.
09:57
Of coursetanfolyam, sincemivel that time,
181
585775
2251
Persze, azóta
10:00
GoogleGoogle has come up with much more
sophisticatedkifinomult algorithmsalgoritmusok,
182
588050
3707
a Google kifinomultabb
algoritmusokkal jött elő,
10:03
but alreadymár this was beautifulszép.
183
591781
2280
de már ez is csodaszép volt.
10:06
And still,
184
594981
1476
Mégis, ez csak
10:08
just one problemprobléma in a millionmillió.
185
596481
1611
egyike a milliónyi problémának.
10:10
With the adventAdvent of digitaldigitális areaterület,
186
598734
2270
A digitális korszak eljöttével
10:13
more and more problemsproblémák lendkölcsön
themselvesmaguk to mathematicalmatematikai analysiselemzés,
187
601028
5016
egyre több feladatnál folyamodnak
matematikai elemzéshez,
10:18
makinggyártás the jobmunka of mathematicianmatematikus
a more and more usefulhasznos one,
188
606068
4365
s így a matematikusok munkája
az elmúlt időszakhoz képest
még inkább hasznossá válik.
10:23
to the extentmértékben that a fewkevés yearsévek agoezelőtt,
189
611166
2722
10:25
it was rankedrangsorolt numberszám one
amongközött hundredsszáz of jobsmunkahelyek
190
613912
3779
Több száz munka közül
az első helyre rangsorolták
10:29
in a studytanulmány about the bestlegjobb and worstlegrosszabb jobsmunkahelyek
191
617715
3968
egy tanulmányban, amelyet a legjobb
és a legpocsékabb munkákról
10:33
publishedközzétett by the WallFal StreetUtca
JournalNapló in 2009.
192
621707
2975
a The Wall Street Journal
tett közzé 2009-ben.
10:37
MathematicianMatematikus --
193
625445
1852
A matematikusi
10:39
bestlegjobb jobmunka in the worldvilág.
194
627321
1433
a világ legjobb állása.
10:41
That's because of the applicationsalkalmazások:
195
629646
3068
Az alkalmazási területek miatt:
10:44
communicationközlés theoryelmélet,
196
632738
2139
kommunikáció-elmélet,
10:46
informationinformáció theoryelmélet,
197
634901
1820
információelmélet,
10:48
gamejátszma, meccs theoryelmélet,
198
636745
1260
játékelmélet,
10:50
compressedtömörített sensingérzékelés,
199
638029
1446
tömörített érzékelés,
10:51
machinegép learningtanulás,
200
639499
1562
gépi tanulás,
10:53
graphgrafikon analysiselemzés,
201
641085
1567
gráfelemzés,
10:54
harmonicharmonikus analysiselemzés.
202
642676
1742
harmonikus analízis.
10:56
And why not stochasticsztochasztikus processesfolyamatok,
203
644442
2640
És a sztochasztikus folyamatok,
10:59
linearlineáris programmingprogramozás,
204
647106
1630
a lineáris programozás
11:00
or fluidfolyadék simulationtettetés?
205
648760
2028
vagy a folyadékmodellezés miért ne?
11:03
EachMinden of these fieldsmezők have
monsterszörnyeteg industrialipari applicationsalkalmazások.
206
651292
3895
E területeknek rengeteg
ipari alkalmazásuk van.
11:07
And throughkeresztül them,
207
655211
1151
Nekik köszönhetően
11:08
there is bignagy moneypénz in mathematicsmatematika.
208
656386
1999
a matematikában sok pénz van.
11:11
And let me concedeelismerni
209
659400
2040
Ismerjük el, ha arról van szó,
11:13
that when it comesjön to makinggyártás
moneypénz from the mathmatematikai,
210
661464
2477
hogyan lehet pénzt keresni a matekkal,
11:15
the AmericansAz amerikaiak are by a long shotlövés
the worldvilág championsBajnokok,
211
663965
3824
ebben messze az amerikaiak a világbajnokok
11:19
with cleverokos, emblematicemblematikus billionairesmilliárdosok
and amazingelképesztő, giantóriás companiesvállalatok,
212
667813
4619
a jellemzően okos milliárdosaikkal
és nagyszerű óriási cégeikkel;
11:24
all restingpihenő, ultimatelyvégül,
on good algorithmalgoritmus.
213
672456
3280
ezek végül a jó algoritmusokon alapulnak.
11:29
Now with all this beautyszépség,
usefulnesshasznosságát and wealthjólét,
214
677091
3972
Mindezzel a szépséggel,
hasznossággal és gazdagsággal
11:33
mathematicsmatematika does look more sexyszexis.
215
681087
2284
a matematika ugye, hogy szexis?
11:36
But don't you think
216
684399
1617
Ám ne higgyék,
11:38
that the life a mathematicalmatematikai
researcherkutató is an easykönnyen one.
217
686040
4120
hogy a matematikai kutató
élete fenékig tejfel.
11:42
It is filledmegtöltött with perplexitytanácstalanság,
218
690959
2741
Tele van nehézséggel,
11:46
frustrationcsalódottság,
219
694347
1150
csalódottsággal,
11:48
a desperatekétségbeesett fightharc for understandingmegértés.
220
696172
2445
küzdelemmel. hogy megértse a lényeget.
11:51
Let me evokemegidéz for you
221
699955
2140
Hadd idézzem föl
11:54
one of the mosta legtöbb strikingmeglepő daysnapok
in my mathematician'smatematikus barátait life.
222
702119
4380
matematikusi létem
egyik legdöbbenetesebb napját.
11:58
Or should I say,
223
706523
1151
Jobban mondva,
11:59
one of the mosta legtöbb strikingmeglepő nightséjszaka.
224
707698
1737
egyik legdöbbenetesebb estéjét.
12:02
At that time,
225
710713
1151
Akkoriban
12:03
I was stayingtartózkodás at the InstituteIntézet
for AdvancedSpeciális StudiesTanulmányok in PrincetonPrinceton --
226
711888
3151
a princetoni Institute for
Advanced Studyban dolgoztam,
12:07
for manysok yearsévek, the home
of AlbertAlbert EinsteinEinstein
227
715063
2139
amely sokáig Einstein otthona volt,
12:09
and arguablyalighanem the mosta legtöbb holySzent placehely
for mathematicalmatematikai researchkutatás in the worldvilág.
228
717226
4428
és kétségtelenül a világ matematikai
kutatásának szent helye.
12:14
And that night I was workingdolgozó
and workingdolgozó on an elusivenehezen megfogható proofbizonyíték,
229
722878
3844
Aznap este egy fogós
bizonyításon dolgoztam,
12:18
whichmelyik was incompletebefejezetlen.
230
726746
1378
ami még tökéletlen volt.
12:21
It was all about understandingmegértés
231
729304
2208
A téma kapcsolatos volt
12:23
the paradoxicalParadox stabilitystabilitás
propertyingatlan of plasmasplazmák,
232
731536
3823
a plazma paradox
stabilitási tulajdonságával.
12:27
whichmelyik are a crowdtömeg of electronselektronok.
233
735383
1958
A plazma egy rakás elektronból áll.
12:30
In the perfecttökéletes worldvilág of plasmaplazma,
234
738423
2736
E tökéletes világban
12:33
there are no collisionsütközések
235
741183
1778
nincs összeütközés,
12:34
and no frictionsúrlódás to providebiztosítani
the stabilitystabilitás like we are used to.
236
742985
3658
és nincs a stabilitást adó
megszokott súrlódás sem,
12:39
But still,
237
747392
1151
De ennek ellenére,
12:40
if you slightlynémileg perturbháborítja
a plasmaplazma equilibriumegyensúlyi,
238
748567
3033
ha egy kissé megbolygatjuk
a plazma egyensúlyát,
12:43
you will find that the
resultingami electricelektromos shieldpajzs
239
751624
2688
kiderül, hogy az eredő elektromos pajzs
12:46
spontaneouslyspontán vanisheseltűnik,
240
754336
2339
magától eltűnik,
12:48
or dampsdamps out,
241
756699
1975
vagy lefogy
12:50
as if by some mysteriousrejtélyes frictionsúrlódás forceerő.
242
758698
3294
valami rejtélyes súrlódóerő miatt.
12:54
This paradoxicalParadox effecthatás,
243
762728
1835
Ezt a paradox hatást
12:56
calledhívott the LandauLandau dampingCsillapítás,
244
764587
1477
Landau-csillapodásnak hívják;
12:58
is one of the mosta legtöbb importantfontos
in plasmaplazma physicsfizika,
245
766088
2989
ez az egyik legfontosabb jelenség
a plazmafizikában,
13:01
and it was discoveredfelfedezett
throughkeresztül mathematicalmatematikai ideasötletek.
246
769101
3002
és matematikai elmélet révén fedezték föl.
13:04
But still,
247
772970
1151
De még hiányzott
13:06
a fullteljes mathematicalmatematikai understandingmegértés
of this phenomenonjelenség was missinghiányzó.
248
774145
4230
a jelenség teljes matematikai magyarázata.
13:10
And togetheregyütt with my formerkorábbi studentdiák
and mainfő- collaboratoregyüttműködő ClCLémentment MouhotMouhot,
249
778399
4786
Clément Mouhot-val, volt diákommal
és munkatársammal,
13:15
in ParisPárizs at the time,
250
783209
1492
még Párizsban
13:16
we had been workingdolgozó for monthshónap
and monthshónap on suchilyen a proofbizonyíték.
251
784725
4086
hónapokig dolgoztunk a bizonyításon.
13:21
ActuallyValójában,
252
789832
1335
Egyébként
13:23
I had alreadymár announcedbejelentett by mistakehiba
that we could solvemegfejt it.
253
791191
4746
korábban tévesen kikürtöltem,
hogy talán megoldottuk.
13:27
But the truthigazság is,
254
795961
1725
De az az igazság,
13:29
the proofbizonyíték was just not workingdolgozó.
255
797710
2147
hogy a bizonyítás nem volt jó.
13:32
In spiteellenére of more than 100 pagesoldalak
of complicatedbonyolult, mathematicalmatematikai argumentsérvek,
256
800196
4349
Dacára a több mint százoldalnyi
bonyolult matematikai fejtegetésnek
13:36
and a bunchcsokor discoveriesfelfedezések,
257
804569
1690
és egy csomó fölfedezésnek
13:38
and hugehatalmas calculationszámítás,
258
806283
1267
és rengeteg számításnak,
13:39
it was not workingdolgozó.
259
807574
1169
a bizonyítás hibás volt.
13:41
And that night in PrincetonPrinceton,
260
809290
1681
Aznap este Princetonban
13:42
a certainbizonyos gaprés in the chainlánc of argumentsérvek
was drivingvezetés me crazyőrült.
261
810995
4301
az érvelés láncolatában egy bizonyos lyuk
az őrületbe kergetett.
13:47
I was puttingelhelyezés in there all my energyenergia
and experiencetapasztalat and trickstrükkök,
262
815658
4593
Mindent erőmet, tapasztalatomat
és cselemet beleadtam,
13:52
and still nothing was workingdolgozó.
263
820275
1742
de semmi sem használt.
13:54
1 a.m., 2 a.m., 3 a.m.,
264
822553
3882
Éjjel 1, éjjel 2, éjjel 3 –
13:58
not workingdolgozó.
265
826459
1308
nem megy és nem megy.
14:00
Around 4 a.m., I go to bedágy in lowalacsony spiritsszesz.
266
828545
4321
Éjjel 4 felé csüggedtem bújtam ágyba.
14:05
Then a fewkevés hoursórák latera későbbiekben,
267
833915
2460
Aztán pár óra múlva
14:08
wakingébredés up and go,
268
836399
1151
arra ébredtem:
14:09
"AhAh, it's time to get
the kidsgyerekek to schooliskola --"
269
837574
3357
"Ideje iskolába vinni a gyerekeket!"
14:12
What is this?
270
840955
1151
De mi ez?
14:14
There was this voicehang in my headfej, I swearesküszik.
271
842130
2142
Megszólalt bennem egy hang, esküszöm:
14:16
"Take the secondmásodik termkifejezés to the other sideoldal,
272
844894
1913
"Vidd a második kifejezést
a másik oldalra,
14:18
FourierFourier transformátalakít and invertmegfordítása in L2."
273
846831
1919
Fourier-transzformáld,
és invertáld L2-ben."
14:21
(LaughterNevetés)
274
849257
1151
(Nevetés)
14:22
DamnÁtok it,
275
850432
1702
A manóba!
14:24
that was the startRajt of the solutionmegoldás!
276
852158
2113
Így indult a megoldás!
14:27
You see,
277
855519
1151
Azt hittem,
14:28
I thought I had takentett some restpihenés,
278
856694
2283
hogy pihentem egyet,
14:31
but really my brainagy had
continuedfolyamatos to work on it.
279
859001
3388
de az agyam tovább dolgozott a feladaton.
14:35
In those momentspillanatok,
280
863008
1597
Eközben nem gondolunk
14:36
you don't think of your careerkarrier
or your colleagueskollégák,
281
864629
2601
a karrierünkre vagy a munkatársainkra,
14:39
it's just a completeteljes battlecsata
betweenközött the problemprobléma and you.
282
867254
3690
csak folyik a teljes csata
a feladat és közöttünk.
14:44
That beinglény said,
283
872098
1328
Egyáltalán nem baj,
14:45
it does not harmsérelem when you do get
a promotionpromóció in rewardjutalom for your hardkemény work.
284
873450
3949
ha az ember a derekas munkájáért
elismerésben részesül.
14:49
And after we completedbefejezték our hugehatalmas
analysiselemzés of the LandauLandau dampingCsillapítás,
285
877808
5160
Miután befejeztük a Landau-csillapodás
terjedelmes elemzését,
14:54
I was luckyszerencsés enoughelég
286
882992
1615
volt szerencsém
14:56
to get the mosta legtöbb coveteda hőn áhított FieldsMezők MedalÉrem
287
884631
3030
átvenni az áhított Fields-érmet
14:59
from the handskezek of the PresidentElnök of IndiaIndia,
288
887685
2867
India elnökétől
15:02
in HyderabadHyderabad on 19 AugustAugusztus, 2010 --
289
890576
3920
Hyderabadban 2010. augusztus 19-én.
15:07
an honorbecsület that mathematiciansmatematikusok
never daremerészel to dreamálom,
290
895453
3251
Ilyen megtiszteltetésről matematikusok
álmodni sem mernek;
15:10
a day that I will rememberemlékezik untilamíg I liveélő.
291
898728
2399
e napot életem végéig sem felejtem el.
15:14
What do you think,
292
902366
1447
Mi jut eszünkbe
15:15
on suchilyen an occasionalkalommal?
293
903837
2141
egy ilyen eseményen?
15:18
PrideBüszkeség, yes?
294
906002
1150
A büszkeség, ugye?
15:19
And gratitudehála to the man collaboratorsegyüttműködők
who madekészült this possiblelehetséges.
295
907791
3640
Meg a munkatársakat megillető hála,
akik ezt lehetővé tették.
15:24
And because it was a collectivekollektív adventurekaland,
296
912304
2212
S mivel ez közös kaland volt,
15:26
you need to shareOssza meg it,
not just with your collaboratorsegyüttműködők.
297
914540
4142
nemcsak a munkatársakkal kell megosztanom.
15:31
I believe that everybodymindenki can appreciateméltányol
the thrillizgalom of mathematicalmatematikai researchkutatás,
298
919548
5692
Hiszem, hogy mindenki értékelheti
a matematikai kutatás keltette borzongást,
15:37
and shareOssza meg the passionateszenvedélyes storiestörténetek
of humansemberek and ideasötletek behindmögött it.
299
925264
4318
és osztozhat abban a szenvedélyben
és gondolatokban, amelyek mögötte vannak.
15:42
And I've been workingdolgozó with my staffszemélyzet
at InstitutInstitut HenriHenri PoincarPoincaré,
300
930494
4774
Csapatom az Henri Poincaré Intézetben
együtt dolgozik partnereinkkel, és azokkal
15:47
togetheregyütt with partnerspartnerek and artistsművészek
of mathematicalmatematikai communicationközlés worldwidevilágszerte,
301
935292
5181
a világ minden tájáról, akik nagyok
a matematikai gondolatok megosztásában.
15:52
so that we can foundtalál our ownsaját,
very specialkülönleges museummúzeum of mathematicsmatematika there.
302
940497
4587
Így létre tudunk hozni egy különleges
múzeumot a matematikáról.
15:58
So in a fewkevés yearsévek,
303
946537
1777
Pár év múlva,
16:00
when you come to ParisPárizs,
304
948885
1577
ha Párizsba visz az útjuk,
16:02
after tastingkóstoló the great, crispyropogós
baguettebaguette and macaroonmacaroon,
305
950486
5658
a pompás ropogós bagett
és macaron megkóstolása után
16:08
please come and visitlátogatás us
at InstitutInstitut HenriHenri PoincarPoincaré,
306
956168
3663
látogassanak el hozzánk
az Henri Poincaré Intézetbe,
16:11
and shareOssza meg the mathematicalmatematikai dreamálom with us.
307
959856
2515
és osszák meg velünk
a matematikáról szőtt álmot.
16:14
Thank you.
308
962395
1151
Köszönöm.
16:15
(ApplauseTaps)
309
963570
7000
(Taps)
Translated by Peter Pallós
Reviewed by Maria Ruzsane Cseresnyes

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Cédric Villani - Mathematician
Cédric Villani tackles perplexing problems in mathematical physics, analysis and geometry with rigor, wit and a signature personal style.

Why you should listen

His Byronesque hair, colorful ascots and spider brooches have earned Cédric Villani the nickname “the Lady Gaga of Mathematics.” But this moniker has not obscured Villani’s deeper, serious mission: inspiring students to delve into the mysteries of mathematics.

Villani’s fame is based on his work resolving difficult problems of kinetic theory, for which he received the Fields Medal in 2010. His book Birth of a Theorem is an exhilarating journey into the nocturnal dilemmas of mathematicians hot on the trail of discovery.

Villani was elected to the French National Assembly in June 2017.

More profile about the speaker
Cédric Villani | Speaker | TED.com