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          從失敗中崛起!52歲斯皮爾曼自述,曾攜華人科學家2次斬獲哥德爾獎

          共 4012字,需瀏覽 9分鐘

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          2022-07-31 22:08

          數(shù)學算法俱樂部

          日期 : 2022年07月29日       

          正文共 :2933

          來源 :新智元
          【導讀】哥德爾獎兩度得主、IMU算盤獎得主,數(shù)學與計算機科學界的巨擘丹尼爾 · 斯皮爾曼,在接受專訪時稱自己是躺平界資深人士。

          他,畢業(yè)于耶魯MIT,曾2次獲得哥德爾獎。
           
          他,兼具兩種身份,數(shù)學教授和計算機教授。
           
          「靜靜地坐著思考」是他的一種生活方式。
           
           
          他就是丹尼爾 · 斯皮爾曼(Daniel Spielman),一位能將失敗化為突破的計算機科學家。

          研究,只有意外之喜
          斯皮爾曼本科就讀于耶魯大學,并在1992年獲得了雙學位:數(shù)學和計算機科學學士學位。
           
          緊接著在1995年,他獲得了麻省理工學院 (MIT) 應用數(shù)學博士學位。在那里,他研究了用于保護通信免受干擾的方法,其中就包括糾錯碼。
           
          畢業(yè)前,他將這些研究成果匯聚一起,發(fā)表了一篇論文名為Computationally Efficient Error-Correcting Codes and Holographic Proofs。
           
          論文地址:https://www.cs.yale.edu/homes/spielman/PAPERS/thesis.pdf
           
          1963年,Robert Gallager展示了如何用圖形(由點(頂點)和線(邊)連接起來的數(shù)學對象)構建糾錯碼的方法。
           
          但到了斯皮爾曼時代,這種方法基本上被遺忘了。
           
          1996年,斯皮爾曼和導師Michael Sipser從擴展圖(expander graph)中創(chuàng)造了一種突破性的編碼。盡管他們的編碼具有很好的組合特性,但仍不能實現(xiàn)局部可測試性。
           
          但是它在其他方面被證明是最佳的,并最終成為2021年最近這項新成果的基礎。
           
          2021年11月發(fā)表的一份預印本論文中,以色列計算機科學家Irit Dinur和她的團隊找到了實現(xiàn)局部可測試性的方法。
           
           
          當談及關于糾錯碼研究的開始,斯皮爾曼稱自己是在導師的建議下深挖后意外進入了這一領域。
           
          當時,他的導師曾建議其試著更好地理解概率可檢測證明,因為這是理論計算機科學的主要成就之一。
           
          然而,斯皮爾曼當時想把它們和擴展圖聯(lián)系起來,結(jié)果發(fā)現(xiàn)這實際上并不可行,但他突然意識到這對于編寫糾錯碼卻非常有用。
           
          想解決的問題沒解決,卻發(fā)現(xiàn)了解決其他難題的方法。所以說,研究不僅需要思維變通能力,善于洞察也非常重要。
           
           
          斯皮爾曼稱,我的很多研究都是這樣。很多時候,我獲得成果的途徑并不直接來自起初要解決的問題。
           
          我本來想解決的難題卻沒成功,但是當我對研究領域的狀況有了足夠的了解,就知道自己可以用當前研究進展來另辟蹊徑。
           
          當然,這一研究策略對斯皮爾曼之后的成就也產(chǎn)生了重要影響。

          攜手華人科學家,2次斬獲哥德爾獎
          提及斯皮爾曼人生的高光時刻,就是分別在2008年和2015年兩次獲得哥德爾獎。
           
          其實,他能夠取得最高榮譽身邊離不開一位老朋友兼合作伙伴——滕尚華(Shang-Hua Teng)。
           
           
          在MIT期間,斯皮爾曼遇到了研究員滕尚華(南加州大學計算機科學教授),從此他們的職業(yè)生涯便交織在了一起。
           
          要說他們最具收獲的合作之一,那便是開發(fā)了「平滑分析理論」,用來解釋一種被廣泛使用的線性規(guī)劃單純形算法。
           
          這也是斯皮爾曼從研究中收獲的意外之喜,他表示,「平滑分析的確來自于我和尚華以前做過的另一個失敗的研究項目」。
           
           
          那么,他們何時開始研究平滑分析的呢?
           
          斯皮爾曼稱,「很多時候,人們做事不是因為懂得理論解釋,而是因為實際有效。我們當時也是這樣,一開始我們試圖解釋一個被廣泛使用的算法,那算法被稱為線性規(guī)劃單純形算法。之前學界盡管都清楚此算法有過失敗的案例,但這一算法仍然在實踐中得到成功應用。」
           
          當時,斯皮爾曼和滕尚華試圖去解釋此現(xiàn)象。
           
          他們最終提出的想法是,單純形算法之所以有用,因為所有的失敗案例中,它的表現(xiàn)都是極為脆弱、并不穩(wěn)健,而多數(shù)時候此算法足夠穩(wěn)健。
           
          在進行研究時,斯皮爾曼使用各種各樣的方法,像紙筆計算、計算機實驗、和單純地坐著思考
           
          部分原因是斯皮爾曼和滕尚華已經(jīng)編好了驗證所有這些例子的代碼。他們注意到,如果對數(shù)值精度不夠嚴謹,那么突然之間原本會讓單純形算法失靈的狀況就不起作用了。
           
          這就是他們發(fā)現(xiàn)新點子的過程:如果在輸入中有一點隨機性,處理方法就會取得好的結(jié)果。
           
          這是一個有影響力的點子,因為它既幫助人們理解為何此算法起作用,也幫助人們用類似途徑去理解許多其他算法的生效機制。
           
          因此,他們在2008年首度獲得了哥德爾獎,這是一個年度獎項,表彰他們在理論計算機科學方面的杰出工作。
           
          7年后,這對搭檔再次獲得哥德爾獎,因其提出的算法能夠快速解決大量簡單的線性方程組。
           
          當科學家們模擬如熱流或電流等簡單物理系統(tǒng)運作時,大都會用到他們所研究的方程組。不可否認,他們的算法具有非常重要的實際意義。
           
          因為這些研究成果,2010年斯皮爾曼被授予奈望林納獎(the Rolf Nevanlinna Prize),此獎項每四年授予一位不到40歲的杰出信息科學家。(該獎項后來更名為IMU算盤獎。)
           
          能夠和滕尚華合作這么成功,只能說明兩個人靈魂非常契合。
           
          斯皮爾曼稱,「我在MIT讀博的時候,滕是那里的導師,我們工作步調(diào)一致和諧。
           
          你會發(fā)現(xiàn)我現(xiàn)在的辦公室里有張用得很舊的沙發(fā)。而我在MIT的辦公室里有2張沙發(fā)。這意味著我和尚華可以一起工作,兩人整天躺在沙發(fā)上思考和探討,這是我們合作最佳的方式。」。
           
          圖形在現(xiàn)代計算機科學和斯皮爾曼的許多工作中是必不可少的

          學霸的自我修養(yǎng) 
          拿獎拿到手軟的斯皮爾曼,大家一定好奇他是怎樣開始學習計算機科學。
           
          斯皮爾曼自述了一個學霸的自我修養(yǎng):
           
          在我上中學時,圖書館里有一本關于計算機編程的書。我記得自己讀到此書時,就像發(fā)現(xiàn)了有史以來最神奇的事情。書中在談論如何為機器人編程,如何編寫基礎任務的簡單代碼和組織代碼方法等。
           
          從那時起,我就非常想要一臺電腦。后來,我父母發(fā)現(xiàn)了一臺工程師賣的老舊Commodore
          牌電腦。
           
           
          父母不僅為我買了這臺電腦,還買了大量工程師雜志和書籍。我沉迷于其中,花了大量的時間閱讀這些書籍,并學習編程。
           
          要說小時候愛玩是每個孩子的天性,學習時凳子還沒坐熱就想跑出去玩,而斯皮爾曼卻開始了自己長久的攻書之路。
           
          斯皮爾曼稱,自己傾向于把所有的事情都推到一邊。小時候的他就非常喜歡思考,直到有了一臺電腦后,讓他才有了真正可以投入大量時間思考的對象。
           
          或許在許多人看來,斯皮爾曼對待事情過于糾結(jié)和執(zhí)著。他表示,「這習性確實時常帶來挫折感,但這并不能阻止我前進的腳步?!?/span>
           
          另一個讓斯皮爾曼專注于讀書的原因,就是人們常說的嗜好,就像賭徒沉迷于賭注那樣。
           
          「當我認為自己有個絕妙的點子時,會興奮到一晚睡不著。」
           
          這時,他的愛人便會建議道,「去睡覺吧,早上醒來你就會發(fā)現(xiàn)這個點子又不靈了」。因為她知道,幾乎每次斯皮爾曼以為自己解決了特定問題的時候,其實都差那么點。
           
           
          然而,天才也有自己的煩惱。斯皮爾曼稱,「我的記性真的很差,當我需要回憶東西的時候,只有讀筆記才會記得更清楚?!?/span>

          未來研究轉(zhuǎn)向
          對于斯皮爾曼,攻克困難問題就像是一場賭博。
           
          他表示自己最有動力從事的研究是,那種一旦獲得結(jié)果就可以興奮地到處宣揚的高難度研究。一般來說,其他普通研究即使抬眼可見也無法將其吸引。
           
          如今52歲的他將研究視線轉(zhuǎn)向了另一個領域。
           
          最近,斯皮爾曼將注意力轉(zhuǎn)向支撐現(xiàn)代醫(yī)學研究的隨機對照試驗背后的數(shù)學。
           
           
          這些試驗的組織者試圖將研究對象隨機分為兩組,受試組接受實驗性治療,對照組不接受治療。
           
          然而,有限大小的群體總是出現(xiàn)某些參數(shù)類型的不均衡,例如年齡、體重或血壓。斯皮爾曼和他的研究小組一起致力于尋找算法來實現(xiàn)更好的均衡。
           
          盡管起步緩慢,但這個項目比斯皮爾曼預期的要好。他開玩笑稱,「至少現(xiàn)在我們還沒有宣布它失敗?!?/span>
           
          斯皮爾曼說,「對于我已經(jīng)解決的大多數(shù)問題,我可以清晰回顧當時的情況,講述當時我腦海中出現(xiàn)特定解決方案的故事。但那只是因為我花了實在太多的時間研究它們?!?/span>
           
          參考資料:
          https://www.quantamagazine.org/the-computer-scientist-who-parlays-failures-into-breakthroughs-20220613/
          https://swarma.org/?p=31024
          https://wikizhzh.top/wiki/Smoothed_analysis



          — THE END —


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          ?六十年代的伯克利大學 | 回憶陳省身教授及伯克利大學的幾何組
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