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中國教育在線
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數學的魅力有多大?讓任正非如此鐘愛
2019-07-30 13:17:00
中國教育和科研計算機網
作者:

  近日,科技部聯合教育部、中科院、自然基金委等部委聯合發文《關于加強數學科學研究工作方案》,明確提出:數學實力往往影響著國家實力,幾乎所有的重大發現都與數學的發展與進步相關。

被企業青睞的數學之力

  數學第一次受到全民熱捧,還要從1978年誕生的一位“全民偶像”說起。

  1978年2月16日,《光明日報》轉載了《人民文學》雜志當年首期的報告文學《哥德巴赫猜想》。 當日的這份報紙,只有4個版,卻拿出了兩個半版面的篇幅,并且從頭版整版報該文。

  此文詳細描述了陳景潤餐霜飲雪、踏破鐵鞋、無盡攀登、挑戰數論的過程:“自然科學的皇后是數學。數學的皇冠是數論。哥德巴赫猜想,則是皇冠上的明珠。”

  當時中國正處于改革開放前夕,這篇文章無疑讓大家看到了科學的春天,為國人帶來了振奮和希望。更有人表示,“哥德巴赫猜想給我們打開了一個新世界”。

  自此,默默無聞的陳景潤就此一夜爆紅,數學也成為全民追捧的對象。

  隨著時代發展,數學慢慢演變成為中小學學生的升學利器,奧數競賽輔導被強壓到中小學生肩上。2012年,《中國科學報》連登9篇“該死的奧數”系列文章。2013年10月,“數學滾出高考”成為微博熱門。數學成為太多學生不能承受之重,人人喊打。

  而今,數學重回舞臺中央,情況卻與改革開放初期的知識回歸不同。急切渴求數學之力的主體從政府轉移到了企業。阿里、華為等工業界巨頭對數學殷勤不斷,企業家們渴望數學人才,渴望數學的基礎研究能夠轉化為企業的底層硬技術實力。

  2016年,華為總裁任正非在全國科技創新大會、兩院院士大會、中國科學技術協會代表大會上發言表示:“華為現在的水平尚停留在工程教學、物理算法等工程科學的創新層面,尚未進入真正的基礎理論研究。隨著逐步逼近香農定理、摩爾定律的極限,而對大流量、低時延的理論還沒創造出來,華為已感到前途茫茫,找不到方向。”

  今年的中美貿易戰期間,任正非接受央視訪談,更是談到基礎教育的重要性,數理化的重要性,尤其是數學,他指出“中美貿易的根本問題還是科技教育水平”。他還表示,如果退休就去學數學。

  可以說,數學在工商業的回歸伴隨著中國經濟和企業的轉型發展,商業模仿已經不能為企業帶來后續增長,必須掌握底層技術,重視基礎研究、重視數學。

數學能為企業做什么?

  那么,眾多企業家期盼的數學,究竟能做什么呢?

  數學與工商業管理

  控制理論與運籌學,特別是線性規劃、非線性規劃、最優控制、組合優化等在交通運輸、商業管理等許多方面得到廣泛的應用。

  統計質量管理在工業管理方面起很大作用。在運用數學理論之前,質量管理是通過事后檢驗把關來完成的,難以管控,而且成本也很高。根據概率分布的原理,可以將數理統計的方法應用到質量管理當中去,產生了統計質量管理的理論和方法。

  數學與醫療

  健康中國2030的出臺標志著我國大健康產業時代的真正來臨。藥物分子設計已經成為發現新藥的主要方向,其中計算機輔助設計扮演著不可替代的角色。

  用計算的方法從小分子庫中搜索發現各種與酶可能的結合構象來篩選藥物,或者采用基于受體結構的特征,以及受體和藥物分子之間的相互作用方式來進行藥物設計,已成為當前耗費計算資源最多的領域之一。

  現代醫療診斷中常用的CT掃描技術,其原理是數學上的拉東變換。CT螺旋式的運動路線記錄X光斷層的信息。計算機將所有的掃描信息按數學原理進行整合,形成一個詳細的人體影像。在更先進的生物光學成像技術的研究中也吸引了不少數學家的參與。

  藥物檢驗—要評估一種新藥能否上市,需要經過新藥療效測試,這就要科學地設計試驗,以排除各種隨機性的干擾,真正評估出藥物的效果和毒性。為此,人們設計出了雙盲試驗等試驗手段。國外流行的SAS軟件,是藥物檢驗的必經之徑。發達國家制藥公司聘用大批擁有數理統計學位的雇員從事藥檢工作。

  數學與信息產業

  互聯網、計算機軟件、高清晰電視、手機、手提電腦、游戲機、動畫、指紋掃描儀、漢字印刷、監測器等在國民經濟中占有相當大的比重。其中互聯網、計算機核心算法、圖像處理、語音識別、云計算、人工智能、3G等IT業主要研發領域都是以數學為基礎的。

  所以信息產業可能是雇用數學家最多的產業之一。這里用到許多不同程度的數學工具,有的還有相當的深度,包括:編碼、小波分析、圖像處理、優化技術、隨機分析、統計方法、數值方法、組合數學、圖論等等。

  數學與金融

  國際金融市場用“金融高技術”運作。“金融數學”是利用數學工具來研究金融,進行數學建模、理論分析、數值計算等定量分析的一種金融高技術。它是數學和計算技術在金融領域的應用。大銀行和證券公司通常高薪雇用大批高智商的數學、物理博士從事資本資產定價、套利、風險評估、期貨定價等方面的工作。

  保險業中早已使用“精算”為金融決策提供依據。精算學是一門運用概率、統計等數學理論和多種金融工具,研究如何處理保險業及其他金融業中各種風險問題的定量方法和技術的學科,是現代保險業、金融投資業和社會保障事業發展的理論基礎。

  數學與工程建設

  傳統的大型工程,如水壩的設計需要對壩體和水工結構作靜、動應力學分析。數學中的有限元方法是其中最基本的計算方法。

  在石油勘探與開采中都大量運用數學方法,涉及到數字濾波、偏微分方程的理論和計算以及反問題等。

  數學與航空航天

  計算機技術和計算流體力學的發展使數值模擬在大型客機的研制中發揮了巨大作用,計算流體力學與風洞試驗、試飛一起并列成為獲得氣動數據的三種手段。

  總而言之,數學對企業的發展可以說是起到不可替代的作用。朗訊、IBM、微軟、谷歌、雅虎這類IT行業領袖,不但大量地招聘數學專業的博士、碩士到公司工作,而且還專門設有相當規模的數學研究部門,支持數學家開展純粹數學理論研究,以確保長期的核心競爭力。

數學學科哪家強?

  看了這么多,相信大家對數學的重要性已經有所了解,對于立志進行數學研究的青年學子,肯定想要了解國內哪些高校的數學學科比較厲害。

  在教育部第四輪數學一級學科評估中,北京大學,復旦大學,山東大學3所大學處于A+類。清華大學,北京師范大學,南開大學,上海交通大學,中國科學技術大學,西安交通大學6所大學處于A類。

  北京大學數學學院

  1.簡介

  北京大學數學科學學院可以說是國內最強的數學學院,其擁有最好的數學生源,來自全國各地的數學尖子和幾乎所有取得國際數學奧林匹克競賽金牌的中國學生均在這里學習和成長。

  數學科學學院在2001年獲得國家優秀教學成果特等獎;在教育部學科評估中,2002年、2007年、2012年北大數學均名列全國首位;2017年北大數學和統計學均獲評A+并入選國家“一流學科”建設名單。

  2.歷史

  北京大學創辦于1898年,初名京師大學堂,1912年更名為北京大學。1952年秋,全國高等學校進行了院系調整,北京大學數學系與清華大學數學系、燕京大學數學系經調整后,組建了新的北京大學數學力學系。

  1978年分設為數學系和力學系。1985年,概率統計教研室獨立成立了概率統計系。1995年,在數學系與概率統計系的基礎上成立了北京大學數學科學學院。

  3.師資隊伍

  北大數學學院暨北京國際數學研究中心現有教師119人,其中中科院院士7人,長江特聘教授11人,國家杰出青年基金獲得者24人。

  復旦大學數學科學學院

  1.簡介

  復旦大學數學學科是全國最早具有國務院學位委員會規定的數學學科全部博士點的學科單位。基礎數學、應用數學、運籌學與控制論是首批國家重點學科,2007年,數學學科成為國家一級重點學科。

  在2002年、2007年、2012年的全國一級學科整體水平評估中綜合排名均名列第二。從學術界通用的ESI指標,復旦數學屬于前3‰學科。

  2.歷史

  復旦大學數學學科1993年被國家教委批準為基礎學科人才培養基地,在1999年和2004年的兩次評估中被評為優秀基地。

  2005年1月,復旦大學成立數學科學學院,設有數學系、應用數學系、金融數學與控制科學系、信息與計算科學系、概率統計與精算系和數學研究所。

  3.師資隊伍

  復旦大學數學科學學院現有教職員工120余人;其中中科院院士4人(胡和生、李大潛、洪家興、陳恕行);國家級教學名師1人;“長江學者獎勵計劃” 特聘教授8人;國家杰出青年基金獲得者9人;國家優秀青年科學基金獲得者7人;教育部新(跨)世紀人才、教育部青年教師獎獲得者16人。

  山東大學數學學院

  1.簡介

  山東大學數學學科一直是我國重要的高等數學教育與數學科學研究基地之一,數學學院也是山東大學歷史最悠久的學院之一。

  山東大學數學學科整體水平位于全國前列,在2012年教育部學科評估中排名第3,在2017年全國第四輪學科評估中和北京大學、復旦大學并列A+,在ESI排名持續進入全球前1%,在U.S.News公布的2016全球最佳大學排名中,數學學科排名全球第47名。

  2.歷史

  山東大學數學學院的前身是成立于1930年的國立青島大學理學院數學系,1996年撤系建院,數學系更名為“數學與系統科學學院”。2000年7月,原山東大學、山東醫科大學、山東工業大學合并組建新的山東大學,三校的數學力量匯聚一起。2008年1月,“數學與系統科學學院”更名為“數學學院”。

  3.師資隊伍

  學科現有中國科學院院士1名、教育部“長江學者獎勵計劃”特聘教授5名、“國家杰出青年基金”獲得者5名、中組部“萬人計劃” 3名、國家高等學校教學名師2名、山東省泰山學者7名、山東省教學名師3名。同時擁有國家基金委創新群體1個,教育部創新團隊2個,科技部重點領域創新團隊2個。

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