弗兰·普利多Quanta杂志
三年前,谷歌的AlphaFold在科学领域取得了迄今为止最大的人工智能突破,加速了分子研究并引发了关于我们为什么从事科学的深层次问题。
计算复杂性理论家发现了一种令人惊讶的新方法来理解是什么使某些问题变得困难。
有用的数学概念,如数字线,在被严格定义之前可能会持续数千年。
相距1500多公里的欧洲山毛榉树都在同一时间落果,这是一个与夏至有关的大型同步活动。
制冰需要高于零度的温度。这一不可预测的过程需要微观支架、随机摇晃,通常还需要一些细菌。
计算机科学家Lance Fortnow写道,通过接受我们周围的计算,我们可以开始理解和驯服我们看似随机的世界。
涌现之谜提出了一个问题,即宏观尺度上的规则是如何从无数组成部分中涌现出来的。一个新的框架让研究人员希望解决方案即将到来。
数学家表明,某种常见类型的图必须包含访问每个点一次的路径。
科学家如何解决有关自然和生命的基本问题?数学如何使复杂的宇宙变得可以理解?在这一集中,物理学家奈杰尔·戈登菲尔德(Nigel Goldenfeld)和联合主持人史蒂文·斯特罗加茨(Steven Strogatz)探索了科学过程的深层基础。
几十年来,一小群数学家耐心地揭开了曾经是数学最受欢迎画面的神秘面纱。他们的故事展示了技术是如何改变甚至是最抽象的数学景观的。
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