TED2016
Cédric Villani: What's so sexy about math?
Cédric Villani: Matematiği bu kadar çekici kılan nedir?
Filmed:
Readability: 4.4
2,006,708 views
Gizli gerçekler hayatımızın içindeler; duyularımızla algılayamıyoruz ama matematik bizim sezgilerimizin dışına çıkıp bu gizemi açığa çıkarmamıza olanak sağlıyor. Matematikteki önemli gelişmelerin bu incelemesinde, Fields Madalyası sahibi Cédric Villani keşfetmenin heyecanından ve matematikçilerin bazen kafa karıştırıcı olabilen yaşantısından bahsediyor."Güzelim matematiksel açıklamalar yalnızca kendi tatminimiz için değildir," diyor. "Dünya görüşümüzü değiştiriyorlar."
Cédric Villani - Mathematician
Cédric Villani tackles perplexing problems in mathematical physics, analysis and geometry with rigor, wit and a signature personal style. Full bio
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 French people
do better than all the others?
do better than all the others?
0
804
4412
Fransızlar’ın diğerlerinden daha iyi
yaptığı şey nedir?
yaptığı şey nedir?
00:18
If you would take polls,
1
6454
1926
Anket yaparsanız
00:20
the top three answers might be:
2
8404
1807
ilk üç cevap şöyle olurdu:
00:22
love, wine and whining.
3
10235
4039
Aşk, şarap ve mızmızlanma.
00:26
(Laughter)
4
14298
1301
(Kahkaha)
00:27
Maybe.
5
15623
1159
Belki.
00:29
But let me suggest a fourth one:
6
17530
2338
Dördüncüsünü ben söyleyeyim:
00:31
mathematics.
7
19892
1190
Matematik.
00:33
Did you know that Paris
has more mathematicians
has more mathematicians
8
21760
2853
Paris’te dünyadaki diğer tüm
şehirlerden daha fazla matematikçi
şehirlerden daha fazla matematikçi
00:36
than any other city in the world?
9
24637
1801
olduğunu biliyor muydunuz?
00:38
And more streets
with mathematicians' names, too.
with mathematicians' names, too.
10
26801
2494
Ve matematikçilerin isimlerinin
verildiği daha çok cadde.
verildiği daha çok cadde.
00:42
And if you look at the statistics
of the Fields Medal,
of the Fields Medal,
11
30215
3449
Matematikçilerin Nobel Ödülü denilen,
40 yaşın altındaki
matematikçileri ödüllendiren
matematikçileri ödüllendiren
00:45
often called the Nobel Prize
for mathematics,
for mathematics,
12
33688
2493
00:48
and always awarded to mathematicians
below the age of 40,
below the age of 40,
13
36205
3932
Fields Madalyası
istatistiklerine bakarsanız,
istatistiklerine bakarsanız,
00:52
you will find that France has more
Fields medalists per inhabitant
Fields medalists per inhabitant
14
40161
3887
Fransa’nın diğer ülkelerden
daha fazla madalyası
daha fazla madalyası
00:56
than any other country.
15
44072
1168
olduğunu göreceksiniz.
00:58
What is it that we find so sexy in math?
16
46286
2954
Nedir bu matematikte bu kadar çekici olan?
01:02
After all, it seems to be
dull and abstract,
dull and abstract,
17
50153
3204
Sonuçta sıkıcı ve soyut görünüyor,
01:05
just numbers and computations
and rules to apply.
and rules to apply.
18
53381
3483
numaralar, hesaplamalar
ve uygulanacak kurallar.
ve uygulanacak kurallar.
01:10
Mathematics may be abstract,
19
58518
2112
Matematik soyut olabilir,
01:12
but it's not dull
20
60654
1151
ama sıkıcı değildir
01:13
and it's not about computing.
21
61829
1729
ve hesaplamakla sınırlı değildir.
01:16
It is about reasoning
22
64178
1747
Temel faaliyetimizi düşünme
01:17
and proving our core activity.
23
65949
2260
ve kanıtlamayla ilgilidir.
01:20
It is about imagination,
24
68513
1522
Çoğumuzun övdüğü
01:22
the talent which we most praise.
25
70059
2019
hayal gücüyle ilgilidir.
01:24
It is about finding the truth.
26
72102
2101
Doğruyu bulmakla ilgilidir.
01:27
There's nothing like the feeling
which invades you
which invades you
27
75613
2737
Aylarca kafa yorduktan sonra
01:30
when after months of hard thinking,
28
78374
2171
sorununuzun çözüm yolunu bulmanın
01:32
you finally understand the right
reasoning to solve your problem.
reasoning to solve your problem.
29
80569
3298
verdiği mutluluk gibisi yok.
01:37
The great mathematician
André Weil likened this --
André Weil likened this --
30
85042
3576
Büyük matematikçi André Weil bunu --
01:40
no kidding --
31
88642
1151
şaka yapmıyorum --
01:41
to sexual pleasure.
32
89817
1589
cinsel hazza benzetmiştir.
01:44
But noted that this feeling
can last for hours, or even days.
can last for hours, or even days.
33
92197
5341
Ama bu duygunun saatlerce hatta
günlerce sürebileceğini de eklemiştir.
günlerce sürebileceğini de eklemiştir.
01:50
The reward may be big.
34
98804
1853
Ödül büyük olabilir.
01:53
Hidden mathematical truths
permeate our whole physical world.
permeate our whole physical world.
35
101325
3864
Gizli matematiksel gerçekler
bütün fiziksel dünyamızın içindeler.
bütün fiziksel dünyamızın içindeler.
01:57
They are inaccessible to our senses
36
105680
2670
Duygularımızla algılayamıyoruz
02:00
but can be seen
through mathematical lenses.
through mathematical lenses.
37
108374
2724
ama matematiksel
merceklerle görebiliyoruz.
merceklerle görebiliyoruz.
02:04
Close your eyes for moment
38
112092
1592
Gözlerinizi bir an kapatın
02:05
and think of what is occurring
right now around you.
right now around you.
39
113708
3475
ve çevrenizde nelerin olduğunu düşünün.
02:10
Invisible particles from the air
around are bumping on you
around are bumping on you
40
118337
3493
Her saniye milyarlarcası ve
milyarlarcası size çarpan
milyarlarcası size çarpan
02:13
by the billions and billions
at each second,
at each second,
41
121854
2733
havadaki görünmez parçacıklar,
02:16
all in complete chaos.
42
124611
2063
hepsi de tam bir kaos içinde.
02:19
And still,
43
127049
1151
Yine de,
02:20
their statistics can be accurately
predicted by mathematical physics.
predicted by mathematical physics.
44
128224
4688
istatistikleri matematiksel fizikle
tam olarak bilinebilir.
tam olarak bilinebilir.
02:25
And open your eyes now
45
133715
2792
Ve şimdi gözlerinizi
02:28
to the statistics of the velocities
of these particles.
of these particles.
46
136531
3310
bu parçacıkların hızlarının
istatistiklerine bakmak için açın.
istatistiklerine bakmak için açın.
02:32
The famous bell-shaped Gauss Curve,
47
140510
3240
Ünlü çan şeklindeki Gauss Eğrisi
02:35
or the Law of Errors --
48
143774
2181
ya da Hataların Kanunu --
02:37
of deviations with respect
to the mean behavior.
to the mean behavior.
49
145979
2722
ortalama davranışa göre sapmalar.
02:41
This curve tells about the statistics
of velocities of particles
of velocities of particles
50
149550
4302
Bu eğri bize parçacıkların
hızının istatistiklerini
hızının istatistiklerini
02:45
in the same way as a demographic curve
51
153876
2539
aynı bir demografik eğrinin
02:48
would tell about the statistics
of ages of individuals.
of ages of individuals.
52
156439
3841
bireylerin yaşını
gösterdiği gibi gösteriyor.
gösterdiği gibi gösteriyor.
02:52
It's one of the most
important curves ever.
important curves ever.
53
160884
2650
Bu eğri en önemli eğrilerden biri.
02:56
It keeps on occurring again and again,
54
164137
3186
Ve tekrar tekrar biz matematikçiler için
02:59
from many theories and many experiments,
55
167347
2403
çok değerli olan evrenselliğin harika bir
03:01
as a great example of the universality
56
169774
3281
örneği olarak birçok teori ve
03:05
which is so dear to us mathematicians.
57
173079
3552
deneyde karşımıza çıkıyor.
03:09
Of this curve,
58
177694
1227
Bu eğri hakkında,
03:10
the famous scientist Francis Galton said,
59
178945
3049
ünlü bilim adamı Francis Galton,
03:14
"It would have been deified by the Greeks
if they had known it.
if they had known it.
60
182018
4524
“Eğer bilselerdi Yunanlar
bu eğriyi tanrılaştırırdı.
bu eğriyi tanrılaştırırdı.
03:19
It is the supreme law of unreason."
61
187064
3351
Anlamsızlığın en yüce kanunu” demiştir.
03:23
And there's no better way to materialize
that supreme goddess than Galton's Board.
that supreme goddess than Galton's Board.
62
191818
6602
Ve bu yüce tanrıçayı somutlaştırmak için
Galton kutusundan daha iyi bir yol yok.
Galton kutusundan daha iyi bir yol yok.
03:31
Inside this board are narrow tunnels
63
199774
3197
Kutunun içinde küçük topların
03:34
through which tiny balls
will fall down randomly,
will fall down randomly,
64
202995
4628
rastgele aşağı düşeceği dar tüneller var,
03:40
going right or left, or left, etc.
65
208295
5387
sağa ya da sola veya sola, vs.
03:46
All in complete randomness and chaos.
66
214139
3251
Tamamen rastgele ve kaos içinde.
03:50
Let's see what happens when we look
at all these random trajectories together.
at all these random trajectories together.
67
218085
6080
Bu rastgele tünellerde
neler olacağına beraber bakalım.
neler olacağına beraber bakalım.
03:56
(Board shaking)
68
224189
5435
(Kutu sallama)
04:01
This is a bit of a sport,
69
229648
2844
Bu biraz da egzersiz,
04:04
because we need to resolve
some traffic jams in there.
some traffic jams in there.
70
232516
4870
çünkü birkaç trafik sıkışıklığını
gidermemiz lazım.
gidermemiz lazım.
04:11
Aha.
71
239715
1150
İşte.
04:13
We think that randomness
is going to play me a trick on stage.
is going to play me a trick on stage.
72
241313
3587
Rastgeleliğin bana sahnede
oyun oynayacağını düşünüyorsunuz.
oyun oynayacağını düşünüyorsunuz.
04:19
There it is.
73
247609
1463
Tamamdır.
04:22
Our supreme goddess of unreason.
74
250382
2583
Anlamsızlığın en yüce tanrıçası.
04:24
the Gauss Curve,
75
252989
1519
Gauss Eğrisi,
04:26
trapped here inside this transparent box
as Dream in "The Sandman" comics.
as Dream in "The Sandman" comics.
76
254532
6452
bu saydam kutuda tıpkı
“Sandman”deki Düş gibi sıkışıp kalmış.
“Sandman”deki Düş gibi sıkışıp kalmış.
04:34
For you I have shown it,
77
262623
2698
Size gösterdim,
04:37
but to my students I explain why
it could not be any other curve.
it could not be any other curve.
78
265345
5285
ama öğrencilerime bunun neden
başka bir eğri olamayacağını açıklıyorum.
başka bir eğri olamayacağını açıklıyorum.
04:43
And this is touching
the mystery of that goddess,
the mystery of that goddess,
79
271128
2870
Ve bu tanrıçanın gizemine dayanıyor,
04:46
replacing a beautiful coincidence
by a beautiful explanation.
by a beautiful explanation.
80
274022
4701
güzel bir tesadüfü güzel
bir açıklamayla değiştirerek.
bir açıklamayla değiştirerek.
04:51
All of science is like this.
81
279027
2333
Bütün bilimler böyledir.
04:54
And beautiful mathematical explanations
are not only for our pleasure.
are not only for our pleasure.
82
282213
5348
Ve güzelim matematiksel açıklamalar
sadece kendi tatminimiz için değiller.
sadece kendi tatminimiz için değiller.
04:59
They also change our vision of the world.
83
287585
2660
Aynı zamanda dünya
görüşümüzü de değiştiriyorlar.
görüşümüzü de değiştiriyorlar.
05:03
For instance,
84
291040
1237
Örneğin,
05:04
Einstein,
85
292301
1150
Einstein,
05:05
Perrin,
86
293476
1150
Perrin,
05:06
Smoluchowski,
87
294651
1150
Smoluchowski,
05:07
they used the mathematical analysis
of random trajectories
of random trajectories
88
295826
3559
rastgele tünellerin
matematiksel analizlerini
matematiksel analizlerini
05:11
and the Gauss Curve
89
299409
2037
ve Gauss Eğrisi’ni kullanarak
05:13
to explain and prove that our
world is made of atoms.
world is made of atoms.
90
301470
4928
dünyamızın atomlardan
oluştuğunu açıkladılar.
oluştuğunu açıkladılar.
05:19
It was not the first time
91
307524
1802
Bu, matematiğin dünya görüşümüzü
05:21
that mathematics was revolutionizing
our view of the world.
our view of the world.
92
309350
3390
kökten değiştirdiği ilk sefer değildi.
05:25
More than 2,000 years ago,
93
313555
2212
2.000 yıldan da önce,
05:27
at the time of the ancient Greeks,
94
315791
2610
antik Yunan dönemlerinde,
05:31
it already occurred.
95
319502
1479
zaten ortaya çıkmıştı.
05:33
In those days,
96
321827
1286
O zamanlar,
05:35
only a small fraction of the world
had been explored,
had been explored,
97
323137
3283
dünyanın yalnızca
küçük bir kısmı keşfedilmişti
küçük bir kısmı keşfedilmişti
05:38
and the Earth might have seemed infinite.
98
326444
3042
ve Dünya sınırsız görünüyor olabilirdi.
05:42
But clever Eratosthenes,
99
330034
1767
Ama dâhi Eratosten,
05:43
using mathematics,
100
331825
1417
matematiği kullanarak,
05:45
was able to measure the Earth
with an amazing accuracy of two percent.
with an amazing accuracy of two percent.
101
333266
5111
Dünya’yı yüzde 2’lik
hata payıyla hesaplayabilmiştir.
hata payıyla hesaplayabilmiştir.
05:51
Here's another example.
102
339969
1416
Başka bir örnek daha.
05:54
In 1673, Jean Richer noticed
103
342238
3805
1673’te, Jean Richer
05:58
that a pendulum swings slightly
slower in Cayenne than in Paris.
slower in Cayenne than in Paris.
104
346067
6912
Cayenne’de sarkacın Paris’tekinden ufak
farkla daha yavaş sallandığını fark etti.
farkla daha yavaş sallandığını fark etti.
06:06
From this observation alone,
and clever mathematics,
and clever mathematics,
105
354350
4400
Sadece bu gözlem ve
dâhiyane matematikle,
dâhiyane matematikle,
06:10
Newton rightly deduced
106
358774
2306
Newton, Dünya’nın
06:13
that the Earth is a wee bit
flattened at the poles,
flattened at the poles,
107
361104
5541
kutuplardan çok az basık
olduğu sonucunu çıkardı,
olduğu sonucunu çıkardı,
06:18
like 0.3 percent --
108
366669
1601
yüzde 0.3 kadar --
06:20
so tiny that you wouldn't even
notice it on the real view of the Earth.
notice it on the real view of the Earth.
109
368843
4413
o kadar küçük ki dünyanın gerçek
görünüşünde fark etmezdiniz bile.
görünüşünde fark etmezdiniz bile.
06:26
These stories show that mathematics
110
374276
3928
Bu hikâyeler matematiğin,
06:30
is able to make us go out of our intuition
111
378228
4762
sezgilerimizin dışına çıkıp
06:35
measure the Earth which seems infinite,
112
383512
3485
sonsuz görünen Dünya’yı
hesaplayabildiğini,
hesaplayabildiğini,
06:39
see atoms which are invisible
113
387021
2294
görünmez atomları görebildiğini
06:41
or detect an imperceptible
variation of shape.
variation of shape.
114
389339
3381
veya şeklin algılanamayan çeşitlerini
keşfedebildiğini gösteriyor.
keşfedebildiğini gösteriyor.
06:44
And if there is just one thing that you
should take home from this talk,
should take home from this talk,
115
392744
3847
Bu konuşmadan aklınızda
kalması gereken bir şey varsa,
kalması gereken bir şey varsa,
06:48
it is this:
116
396615
1194
o da şudur:
06:49
mathematics allows us
to go beyond the intuition
to go beyond the intuition
117
397833
4378
Matematik sezgilerimizin
ötesine geçmemize
ötesine geçmemize
06:54
and explore territories
which do not fit within our grasp.
which do not fit within our grasp.
118
402235
4249
ve algımızın ötesindeki bölgeleri
keşfetmemize olanak sağlar.
keşfetmemize olanak sağlar.
06:59
Here's a modern example
you will all relate to:
you will all relate to:
119
407609
2999
Hepinizin dâhil olduğu
modern bir örnek:
modern bir örnek:
07:03
searching the Internet.
120
411362
1667
İnternet’te araştırma yapmak.
07:06
The World Wide Web,
121
414037
1342
Dünya Çapında Ağ,
07:07
more than one billion web pages --
122
415403
1804
bir milyardan fazla internet sitesi --
07:09
do you want to go through them all?
123
417231
1674
hepsine göz atmak mı istiyorsunuz?
07:11
Computing power helps,
124
419660
1802
Programlama gücü iş görürdü
07:13
but it would be useless without
the mathematical modeling
the mathematical modeling
125
421486
3186
ancak verideki gizli bilgiyi bulmada
matematiksel modelleme olmadan
matematiksel modelleme olmadan
07:16
to find the information
hidden in the data.
hidden in the data.
126
424696
2563
faydasız olurdu.
07:20
Let's work out a baby problem.
127
428491
2379
Basit bir sorunu ele alalım.
07:23
Imagine that you're a detective
working on a crime case,
working on a crime case,
128
431872
3807
Bir suç davasında çalışan bir
dedektif olduğunuzu hayal edin
dedektif olduğunuzu hayal edin
07:27
and there are many people
who have their version of the facts.
who have their version of the facts.
129
435703
3788
ve birçok insanda gerçeklerin
kendi versiyonları var.
kendi versiyonları var.
07:32
Who do you want to interview first?
130
440032
1745
İlk kimle konuşmak istersiniz?
07:34
Sensible answer:
131
442681
1915
Mantıklı yanıt:
07:36
prime witnesses.
132
444620
1437
Birinci görgü tanıkları.
07:38
You see,
133
446878
1234
Yani.
07:40
suppose that there is person number seven,
134
448136
4220
7 numaralı biri olduğunu varsayın,
size bir hikâye anlatıyor,
07:44
tells you a story,
135
452380
1151
07:45
but when you ask where he got if from,
136
453555
2014
nereden duyduğunu sorunca,
07:47
he points to person
number three as a source.
number three as a source.
137
455593
3036
kaynak olarak
3 numaralı kişiyi gösteriyor.
3 numaralı kişiyi gösteriyor.
07:50
And maybe person number three, in turn,
138
458653
2068
Ve belki de 3 numaralı kişi de
07:52
points at person number one
as the primary source.
as the primary source.
139
460745
3696
birincil kaynak olarak
1 numaralı kişiyi gösteriyor.
1 numaralı kişiyi gösteriyor.
Şimdi 1 numara birinci görgü tanığı,
07:56
Now number one is a prime witness,
140
464465
1661
07:58
so I definitely want
to interview him -- priority
to interview him -- priority
141
466150
3238
kesinlikle öncelikle onunla
konuşmak istiyorum.
konuşmak istiyorum.
08:02
And from the graph
142
470148
1151
Ve grafikten
08:03
we also see that person
number four is a prime witness.
number four is a prime witness.
143
471323
3228
4 numaralı kişinin de birinci
görgü tanığı olduğunu görüyoruz.
görgü tanığı olduğunu görüyoruz.
08:06
And maybe I even want
to interview him first,
to interview him first,
144
474575
2443
Ve belki de ilk onunla görüşmek isteriz,
08:09
because there are more
people who refer to him.
people who refer to him.
145
477042
2359
çünkü onu işaret eden daha çok insan var.
08:12
OK, that was easy,
146
480354
2664
Peki, bu kolaydı.
08:15
but now what about if you have
a big bunch of people who will testify?
a big bunch of people who will testify?
147
483042
5246
Ya şahitlik eden bir sürü
insan olsaydı ne yapardınız?
insan olsaydı ne yapardınız?
08:20
And this graph,
148
488864
1352
Bu grafik
08:22
I may think of it as all people
who testify in a complicated crime case,
who testify in a complicated crime case,
149
490240
5619
karmaşık bir suç
davasındaki bütün şahitler de olabilir,
davasındaki bütün şahitler de olabilir,
08:27
but it may just as well be web pages
pointing to each other,
pointing to each other,
150
495883
4022
birbirlerini işaret eden,
birbirlerini gösteren
birbirlerini gösteren
08:31
referring to each other for contents.
151
499929
2071
İnternet sayfaları da olabilir.
08:34
Which ones are the most authoritative?
152
502878
2336
Hangisi daha güvenilir?
08:37
Not so clear.
153
505587
1334
Pek açık değil.
08:40
Enter PageRank,
154
508091
1900
PageRank’e girin,
08:42
one of the early cornerstones of Google.
155
510015
2536
Google’ın erken mihenk taşlarından biri.
08:45
This algorithm uses the laws
of mathematical randomness
of mathematical randomness
156
513337
4242
Bu algoritma en alakalı internet
sayfalarını bulmak için
sayfalarını bulmak için
08:49
to determine automatically
the most relevant web pages,
the most relevant web pages,
157
517603
3857
Galton Kutusu’nda kullandığımız
rastgelelikle aynı şekilde
rastgelelikle aynı şekilde
08:53
in the same way as we used randomness
in the Galton Board experiment.
in the Galton Board experiment.
158
521484
5062
matematiksel rastgelelik
kanunlarını kullanıyor.
kanunlarını kullanıyor.
08:59
So let's send into this graph
159
527341
2341
Bu grafiğe bir kısım küçük,
09:01
a bunch of tiny, digital marbles
160
529706
2850
dijital bilye gönderelim
09:04
and let them go randomly
through the graph.
through the graph.
161
532580
3749
ve rastgele gidip gelmelerini izleyelim.
09:08
Each time they arrive at some site,
162
536353
1667
Bir sayfaya her geldiklerinde
09:10
they will go out through some link
chosen at random to the next one.
chosen at random to the next one.
163
538044
4166
rastgele seçilmiş bir bağlantıyla
diğerine geçecekler.
diğerine geçecekler.
09:14
And again, and again, and again.
164
542234
1753
Tekrar, tekrar ve tekrar.
09:16
And with small, growing piles,
165
544358
1628
Ve küçük, büyüyen direkler,
09:18
we'll keep the record of how many
times each site has been visited
times each site has been visited
166
546010
3753
bir sayfanın bilyeler tarafından
ne kadar ziyaret edildiğinin
ne kadar ziyaret edildiğinin
09:21
by these digital marbles.
167
549787
1945
kaydını tutacak.
09:24
Here we go.
168
552243
1151
Haydi bakalım.
09:25
Randomness, randomness.
169
553418
1848
Rastgelelik, rastgelelik.
09:27
And from time to time,
170
555811
1448
Ve zaman içinde,
09:29
also let's make jumps completely
randomly to increase the fun.
randomly to increase the fun.
171
557283
3952
eğlenceyi artırmak için geçişleri
tamamıyla rastgele yapalım.
tamamıyla rastgele yapalım.
09:34
And look at this:
172
562471
1216
Şuna bakın:
09:36
from the chaos will emerge the solution.
173
564358
2785
Kaostan bir çözüm ortaya çıkıyor.
09:39
The highest piles
correspond to those sites
correspond to those sites
174
567483
2485
En yüksek direkler diğerlerinden daha iyi
09:41
which somehow are better
connected than the others,
connected than the others,
175
569992
3511
bağlantısı olan ve
daha fazla işaret edilen
daha fazla işaret edilen
09:45
more pointed at than the others.
176
573527
2273
sayfaları gösteriyor.
09:47
And here we see clearly
177
575824
1722
Hangi sayfaları
09:49
which are the web pages
we want to first try.
we want to first try.
178
577570
3032
ilk önce deneyeceğimizi
açıkça görüyoruz.
açıkça görüyoruz.
09:53
Once again,
179
581507
1151
Bir kez daha,
09:54
the solution emerges from the randomness.
180
582682
2460
sonuç kaostan ortaya çıkıyor.
09:57
Of course, since that time,
181
585775
2251
Elbette o zamandan beri,
10:00
Google has come up with much more
sophisticated algorithms,
sophisticated algorithms,
182
588050
3707
Google daha karmaşık algoritmalar buldu,
10:03
but already this was beautiful.
183
591781
2280
ama yine de bu çok güzeldi.
10:06
And still,
184
594981
1476
Ve hâlâ,
10:08
just one problem in a million.
185
596481
1611
bir milyonda yalnızca bir sorun.
10:10
With the advent of digital area,
186
598734
2270
Dijital alanın ilerleyişiyle,
10:13
more and more problems lend
themselves to mathematical analysis,
themselves to mathematical analysis,
187
601028
5016
daha fazla sorun
matematiksel analizle çözüldü,
matematiksel analizle çözüldü,
10:18
making the job of mathematician
a more and more useful one,
a more and more useful one,
188
606068
4365
matematikçilerin işi
daha yararlı hâle geldi,
daha yararlı hâle geldi,
10:23
to the extent that a few years ago,
189
611166
2722
öyle ki birkaç yıl önce,
10:25
it was ranked number one
among hundreds of jobs
among hundreds of jobs
190
613912
3779
Wall Street Journal tarafından
2009’da yayınlanan
2009’da yayınlanan
10:29
in a study about the best and worst jobs
191
617715
3968
en iyi ve en kötü işler araştırmasında
10:33
published by the Wall Street
Journal in 2009.
Journal in 2009.
192
621707
2975
yüzlerce iş arasından
bir numara gösterildi.
bir numara gösterildi.
10:37
Mathematician --
193
625445
1852
Matematikçi --
10:39
best job in the world.
194
627321
1433
dünyadaki en iyi iş.
10:41
That's because of the applications:
195
629646
3068
Bunun nedeni uygulamalar:
10:44
communication theory,
196
632738
2139
İletişim teorisi,
10:46
information theory,
197
634901
1820
bilgi teorisi,
10:48
game theory,
198
636745
1260
oyun teorisi,
10:50
compressed sensing,
199
638029
1446
basınçlı algılama,
10:51
machine learning,
200
639499
1562
makine öğrenimi,
10:53
graph analysis,
201
641085
1567
grafik analizi,
10:54
harmonic analysis.
202
642676
1742
harmonik analiz
10:56
And why not stochastic processes,
203
644442
2640
ve belki olasılıksal süreçler,
10:59
linear programming,
204
647106
1630
doğrusal programlama
11:00
or fluid simulation?
205
648760
2028
ya da akışkan simülasyonu.
11:03
Each of these fields have
monster industrial applications.
monster industrial applications.
206
651292
3895
Bu alanların her biri
muazzam bir endüstriyel uygulama.
muazzam bir endüstriyel uygulama.
11:07
And through them,
207
655211
1151
Bunların vasıtası ile,
11:08
there is big money in mathematics.
208
656386
1999
matematikte çok para var.
11:11
And let me concede
209
659400
2040
Kabul etmem gerekir ki
11:13
that when it comes to making
money from the math,
money from the math,
210
661464
2477
iş matematikten para yapmak olunca
11:15
the Americans are by a long shot
the world champions,
the world champions,
211
663965
3824
Amerikalılar açık ara dünya şampiyonu.
11:19
with clever, emblematic billionaires
and amazing, giant companies,
and amazing, giant companies,
212
667813
4619
Dâhi, sembolik milyarderleri,
inanılmaz, dev şirketleriyle
inanılmaz, dev şirketleriyle
11:24
all resting, ultimately,
on good algorithm.
on good algorithm.
213
672456
3280
ve hepsi nihayetinde
iyi algoritmaya dayanıyor.
iyi algoritmaya dayanıyor.
11:29
Now with all this beauty,
usefulness and wealth,
usefulness and wealth,
214
677091
3972
Bütün bu güzellik, fayda ve zenginlikle
11:33
mathematics does look more sexy.
215
681087
2284
matematik gerçekten daha
çekici görünüyor.
çekici görünüyor.
11:36
But don't you think
216
684399
1617
Ama sakın
11:38
that the life a mathematical
researcher is an easy one.
researcher is an easy one.
217
686040
4120
matematik araştırmacısının hayatının
kolay olduğunu sanmayın.
kolay olduğunu sanmayın.
11:42
It is filled with perplexity,
218
690959
2741
İçinde karışıklık,
11:46
frustration,
219
694347
1150
hüsran
11:48
a desperate fight for understanding.
220
696172
2445
ve kavrayış için umutsuz bir mücadele var.
11:51
Let me evoke for you
221
699955
2140
Size şimdi
11:54
one of the most striking days
in my mathematician's life.
in my mathematician's life.
222
702119
4380
matematik hayatımdaki en
çarpıcı günlerden birini anlatacağım.
çarpıcı günlerden birini anlatacağım.
11:58
Or should I say,
223
706523
1151
Ya da en çarpıcı
11:59
one of the most striking nights.
224
707698
1737
gecelerden biri mi demeliydim?
12:02
At that time,
225
710713
1151
O zamanlar,
12:03
I was staying at the Institute
for Advanced Studies in Princeton --
for Advanced Studies in Princeton --
226
711888
3151
Princeton İleri Çalışmalar
Enstitüsü’nde kalıyordum --
Enstitüsü’nde kalıyordum --
12:07
for many years, the home
of Albert Einstein
of Albert Einstein
227
715063
2139
uzun yıllar Albert Einstein'ın eviydi
12:09
and arguably the most holy place
for mathematical research in the world.
for mathematical research in the world.
228
717226
4428
ve tartışmalı olarak matematiksel
araştırmaların kutsal mekânı sayılıyor.
araştırmaların kutsal mekânı sayılıyor.
12:14
And that night I was working
and working on an elusive proof,
and working on an elusive proof,
229
722878
3844
O gece anlaşılması zor bir
kanıt üzerinde çalışıyordum
kanıt üzerinde çalışıyordum
12:18
which was incomplete.
230
726746
1378
ve bitmemişti.
12:21
It was all about understanding
231
729304
2208
Kanıt, elektron kitlesi olan
12:23
the paradoxical stability
property of plasmas,
property of plasmas,
232
731536
3823
plazmaların paradoksik
kararlılık özelliğini
kararlılık özelliğini
12:27
which are a crowd of electrons.
233
735383
1958
anlamaya dayalıydı.
12:30
In the perfect world of plasma,
234
738423
2736
Plazmanın kusursuz dünyasında,
12:33
there are no collisions
235
741183
1778
çarpışma yoktur
12:34
and no friction to provide
the stability like we are used to.
the stability like we are used to.
236
742985
3658
ve alışık olduğumuz kararlılık
sağlayan sürtünme yoktur.
sağlayan sürtünme yoktur.
12:39
But still,
237
747392
1151
Yine de,
12:40
if you slightly perturb
a plasma equilibrium,
a plasma equilibrium,
238
748567
3033
bir plazmanın dengesini
çok az bozarsanız,
çok az bozarsanız,
12:43
you will find that the
resulting electric shield
resulting electric shield
239
751624
2688
ortaya çıkan elektrik kalkanının
12:46
spontaneously vanishes,
240
754336
2339
kendiliğinden ortadan kalktığını
12:48
or damps out,
241
756699
1975
ya da gizemli bir sürtünme kuvvetiyle
12:50
as if by some mysterious friction force.
242
758698
3294
yok olduğunu göreceksiniz.
12:54
This paradoxical effect,
243
762728
1835
Bu paradoksik etki,
12:56
called the Landau damping,
244
764587
1477
Landau sönümlemesi,
12:58
is one of the most important
in plasma physics,
in plasma physics,
245
766088
2989
en önemli plazma bilimlerindendir
13:01
and it was discovered
through mathematical ideas.
through mathematical ideas.
246
769101
3002
ve matematiksel fikirler
sonucu keşfedilmiştir.
sonucu keşfedilmiştir.
13:04
But still,
247
772970
1151
Ama hâlâ
13:06
a full mathematical understanding
of this phenomenon was missing.
of this phenomenon was missing.
248
774145
4230
bu etkinin tam bir
matematiksel açıklaması yoktu.
matematiksel açıklaması yoktu.
13:10
And together with my former student
and main collaborator Clément Mouhot,
and main collaborator Clément Mouhot,
249
778399
4786
Eski öğrencim ve baş ortağım
Clément Mouhot ile birlikte,
Clément Mouhot ile birlikte,
13:15
in Paris at the time,
250
783209
1492
Paris'te,
13:16
we had been working for months
and months on such a proof.
and months on such a proof.
251
784725
4086
böylesi bir kanıt üzerinde
aylarca çalıştık.
aylarca çalıştık.
13:21
Actually,
252
789832
1335
Aslında,
13:23
I had already announced by mistake
that we could solve it.
that we could solve it.
253
791191
4746
yanlışlıkla bunu çözebileceğimizi
açıklamıştım bile.
açıklamıştım bile.
13:27
But the truth is,
254
795961
1725
Ama gerçekte,
13:29
the proof was just not working.
255
797710
2147
kanıt işe yaramıyordu.
13:32
In spite of more than 100 pages
of complicated, mathematical arguments,
of complicated, mathematical arguments,
256
800196
4349
100’lerce sayfa karmaşık,
matematiksel tartışmalara,
matematiksel tartışmalara,
13:36
and a bunch discoveries,
257
804569
1690
bir yığın keşfe ve
devasa hesaplamalara rağmen,
13:38
and huge calculation,
258
806283
1267
13:39
it was not working.
259
807574
1169
işe yaramıyordu.
13:41
And that night in Princeton,
260
809290
1681
O gece Princeton’da,
13:42
a certain gap in the chain of arguments
was driving me crazy.
was driving me crazy.
261
810995
4301
tartışmalar zincirindeki
mutlak boşluk beni deli ediyordu.
mutlak boşluk beni deli ediyordu.
13:47
I was putting in there all my energy
and experience and tricks,
and experience and tricks,
262
815658
4593
Bütün enerjimi, tecrübemi ve
numaralarımı ortaya koyuyordum,
numaralarımı ortaya koyuyordum,
13:52
and still nothing was working.
263
820275
1742
ama hiçbir şey olmuyordu.
13:54
1 a.m., 2 a.m., 3 a.m.,
264
822553
3882
Gece saat 1, 2, 3.
13:58
not working.
265
826459
1308
İşe yaramıyordu.
14:00
Around 4 a.m., I go to bed in low spirits.
266
828545
4321
Saat 4 civarı, moralim bozuk
olarak yatağa girdim.
olarak yatağa girdim.
14:05
Then a few hours later,
267
833915
2460
Birkaç saat sonra,
14:08
waking up and go,
268
836399
1151
kalktım ve dedim,
14:09
"Ah, it's time to get
the kids to school --"
the kids to school --"
269
837574
3357
“Ah, çocukları okula bırakmam gerek--”
14:12
What is this?
270
840955
1151
O da ne?
14:14
There was this voice in my head, I swear.
271
842130
2142
Yemin ederim ki kafamda bir ses duydum.
14:16
"Take the second term to the other side,
272
844894
1913
“İkinci devreyi diğer tarafa koy,
14:18
Fourier transform and invert in L2."
273
846831
1919
Fourier dönüşümü ve L2’yi ters çevir.”
14:21
(Laughter)
274
849257
1151
(Kahkaha)
14:22
Damn it,
275
850432
1702
Kahretsin,
14:24
that was the start of the solution!
276
852158
2113
çözümün başlangıcı buydu!
14:27
You see,
277
855519
1151
Görüyorsunuz,
14:28
I thought I had taken some rest,
278
856694
2283
biraz dinlendiğimi zannetmiştim,
14:31
but really my brain had
continued to work on it.
continued to work on it.
279
859001
3388
ama beynim çalışmaya devam etti.
14:35
In those moments,
280
863008
1597
O anlarda,
14:36
you don't think of your career
or your colleagues,
or your colleagues,
281
864629
2601
kariyerinizi ya da iş
arkadaşlarınızı düşünmüyorsunuz,
arkadaşlarınızı düşünmüyorsunuz,
14:39
it's just a complete battle
between the problem and you.
between the problem and you.
282
867254
3690
bu problemle aranızdaki
tam anlamıyla bir savaş.
tam anlamıyla bir savaş.
14:44
That being said,
283
872098
1328
Bununla beraber,
14:45
it does not harm when you do get
a promotion in reward for your hard work.
a promotion in reward for your hard work.
284
873450
3949
sıkı çalışmanıza ödül olarak
terfi almanızdan bir zarar gelmez.
terfi almanızdan bir zarar gelmez.
14:49
And after we completed our huge
analysis of the Landau damping,
analysis of the Landau damping,
285
877808
5160
Landau sönümlemesinin muazzam
analizini tamamladıktan sonra,
analizini tamamladıktan sonra,
14:54
I was lucky enough
286
882992
1615
şanslıyım ki
14:56
to get the most coveted Fields Medal
287
884631
3030
gıptayla bakılan Fields Madalyası'nı
14:59
from the hands of the President of India,
288
887685
2867
bizzat Hindistan başbakanından
15:02
in Hyderabad on 19 August, 2010 --
289
890576
3920
Ağustos 2010’da, Haydarabad’da aldım.
15:07
an honor that mathematicians
never dare to dream,
never dare to dream,
290
895453
3251
Matematikçilerin hayal
bile edemeyeceği bir rüya,
bile edemeyeceği bir rüya,
15:10
a day that I will remember until I live.
291
898728
2399
yaşadığım sürece unutmayacağım bir gün.
15:14
What do you think,
292
902366
1447
O tarz bir durumdayken
15:15
on such an occasion?
293
903837
2141
ne düşünürsünüz?
15:18
Pride, yes?
294
906002
1150
Gurur, değil mi?
15:19
And gratitude to the man collaborators
who made this possible.
who made this possible.
295
907791
3640
Ve bunu mümkün kılan
iş arkadaşlarına minnettarlık.
iş arkadaşlarına minnettarlık.
15:24
And because it was a collective adventure,
296
912304
2212
Ortak bir macera olduğundan,
15:26
you need to share it,
not just with your collaborators.
not just with your collaborators.
297
914540
4142
bunu paylaşmalısınız,
yalnızca iş arkadaşlarınızla değil.
yalnızca iş arkadaşlarınızla değil.
15:31
I believe that everybody can appreciate
the thrill of mathematical research,
the thrill of mathematical research,
298
919548
5692
İnanıyorum ki matematiksel
bir araştırmanın
bir araştırmanın
heyecanını herkes takdir eder
15:37
and share the passionate stories
of humans and ideas behind it.
of humans and ideas behind it.
299
925264
4318
ve arkasındaki insanların
ve fikirlerin hikâyesini paylaşır.
ve fikirlerin hikâyesini paylaşır.
15:42
And I've been working with my staff
at Institut Henri Poincaré,
at Institut Henri Poincaré,
300
930494
4774
Ben de personelimle birlikte
Institut Henri Poincare’de çalışıyorum,
Institut Henri Poincare’de çalışıyorum,
15:47
together with partners and artists
of mathematical communication worldwide,
of mathematical communication worldwide,
301
935292
5181
ortaklarla ve dünya çapında
matematiksel iletişimin sanatçılarıyla
matematiksel iletişimin sanatçılarıyla
15:52
so that we can found our own,
very special museum of mathematics there.
very special museum of mathematics there.
302
940497
4587
ve kendi çok özel matematik
müzemizi kurma amacıyla.
müzemizi kurma amacıyla.
15:58
So in a few years,
303
946537
1777
Birkaç yıl içinde,
16:00
when you come to Paris,
304
948885
1577
Paris’e geldiğinizde,
16:02
after tasting the great, crispy
baguette and macaroon,
baguette and macaroon,
305
950486
5658
harika gevrek bageti
ve bezeyi tattıktan sonra
ve bezeyi tattıktan sonra
16:08
please come and visit us
at Institut Henri Poincaré,
at Institut Henri Poincaré,
306
956168
3663
bizi, Institut Henri Poincare’de
ziyaret edin ve
ziyaret edin ve
16:11
and share the mathematical dream with us.
307
959856
2515
matematik hayalini bizimle paylaşın.
16:14
Thank you.
308
962395
1151
Teşekkür ederim.
16:15
(Applause)
309
963570
7000
(Alkış)
ABOUT THE SPEAKER
Cédric Villani - MathematicianCédric 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.
Cédric Villani | Speaker | TED.com