What's so sexy about math? | Cédric Villani

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TED


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Traduttore: Anna Cristiana Minoli Revisore: Giorgio Ruggieri
00:12
What is it that French people do better than all the others?
0
12804
4412
Che cosa fanno i francesi meglio di tutti gli altri?
00:18
If you would take polls,
1
18454
1926
Se facessimo un sondaggio,
00:20
the top three answers might be:
2
20404
1807
le prime tre risposte sarebbero:
00:22
love, wine and whining.
3
22235
4039
l'amore, il vino, e i piagnistei.
00:26
(Laughter)
4
26298
1301
(Risate)
00:27
Maybe.
5
27623
1159
Forse.
00:29
But let me suggest a fourth one:
6
29530
2338
Ma lasciatemi suggerirne una quarta:
00:31
mathematics.
7
31892
1190
la matematica.
00:33
Did you know that Paris has more mathematicians
8
33760
2853
Sapevate che a Parigi ci sono più matematici
00:36
than any other city in the world?
9
36637
1801
che in ogni altra città al mondo?
00:38
And more streets with mathematicians' names, too.
10
38801
2494
E anche più strade con nomi di matematici famosi.
00:42
And if you look at the statistics of the Fields Medal,
11
42215
3449
Se guardate le statistiche del Fields Medal,
00:45
often called the Nobel Prize for mathematics,
12
45688
2493
spesso denominato Premio Nobel per la matematica,
00:48
and always awarded to mathematicians below the age of 40,
13
48205
3932
che ha sempre premiato matematici sotto i 40 anni,
00:52
you will find that France has more Fields medalists per inhabitant
14
52161
3887
scoprirete che la Francia ha più premiati per abitante
00:56
than any other country.
15
56072
1168
di qualunque altro paese.
00:58
What is it that we find so sexy in math?
16
58286
2954
Cosa c'è di così sexy nella matematica?
01:02
After all, it seems to be dull and abstract,
17
62153
3204
Dopotutto, sembra essere noiosa e astratta,
01:05
just numbers and computations and rules to apply.
18
65381
3483
solo numeri, calcoli e regole da applicare.
01:10
Mathematics may be abstract,
19
70518
2112
La matematica può essere astratta,
01:12
but it's not dull
20
72654
1151
ma non è noiosa
01:13
and it's not about computing.
21
73829
1729
e non è solo calcolo.
01:16
It is about reasoning
22
76178
1747
È ragionamento
01:17
and proving our core activity.
23
77949
2260
e dimostrazione della nostra attività principale.
01:20
It is about imagination,
24
80513
1522
È immaginazione,
01:22
the talent which we most praise.
25
82059
2019
il talento che dobbiamo elogiare.
01:24
It is about finding the truth.
26
84102
2101
È ricerca della verità.
01:27
There's nothing like the feeling which invades you
27
87613
2737
Non c'è niente come la sensazione
che vi invade dopo mesi di complicate riflessioni,
01:30
when after months of hard thinking,
28
90374
2171
01:32
you finally understand the right reasoning to solve your problem.
29
92569
3298
quando finalmente si capisce
il ragionamento giusto per risolvere il problema.
01:37
The great mathematician André Weil likened this --
30
97042
3576
Il grande matematico André Weil lo paragonava --
01:40
no kidding --
31
100642
1151
non scherzo --
01:41
to sexual pleasure.
32
101817
1589
al piacere sessuale.
01:44
But noted that this feeling can last for hours, or even days.
33
104197
5341
Ma faceva notare che questa sensazione può durare ore, o giorni.
01:50
The reward may be big.
34
110804
1853
Il premio può essere grande.
01:53
Hidden mathematical truths permeate our whole physical world.
35
113325
3864
Le verità matematiche nascoste permeano l'intero mondo fisico.
01:57
They are inaccessible to our senses
36
117680
2670
Sono inaccessibili ai nostri sensi
02:00
but can be seen through mathematical lenses.
37
120374
2724
ma possono essere viste attraverso lenti matematiche.
02:04
Close your eyes for moment
38
124092
1592
Chiudete gli occhi per un momento
02:05
and think of what is occurring right now around you.
39
125708
3475
e pensate a cosa succede proprio ora intorno a voi.
02:10
Invisible particles from the air around are bumping on you
40
130337
3493
Particelle invisibili nell'aria vi rimbalzano addosso
02:13
by the billions and billions at each second,
41
133854
2733
a miliardi al secondo,
02:16
all in complete chaos.
42
136611
2063
in un caos completo.
02:19
And still,
43
139049
1151
Eppure,
02:20
their statistics can be accurately predicted by mathematical physics.
44
140224
4688
le loro statistiche possono essere accuratamente previste
dalla fisica matematica.
02:25
And open your eyes now
45
145715
2792
Ora aprite gli occhi
02:28
to the statistics of the velocities of these particles.
46
148531
3310
alle statistiche sulla velocità di queste particelle.
02:32
The famous bell-shaped Gauss Curve,
47
152510
3240
La famosa Curva di Gauss a forma di campana,
02:35
or the Law of Errors --
48
155774
2181
o Curva degli Errori --
02:37
of deviations with respect to the mean behavior.
49
157979
2722
della distribuzione rispetto al comportamento principale.
02:41
This curve tells about the statistics of velocities of particles
50
161550
4302
Questa curva segna la statistica della velocità delle particelle
02:45
in the same way as a demographic curve
51
165876
2539
esattamente come una curva demografica
02:48
would tell about the statistics of ages of individuals.
52
168439
3841
ci mostra la statistica sull'età degli individui.
02:52
It's one of the most important curves ever.
53
172884
2650
È una delle curve più importanti.
02:56
It keeps on occurring again and again,
54
176137
3186
Continua a riproporsi,
02:59
from many theories and many experiments,
55
179347
2403
su tante teorie e tanti esperimenti,
03:01
as a great example of the universality
56
181774
3281
come grande esempio di universalità
03:05
which is so dear to us mathematicians.
57
185079
3552
che piace tanto a noi matematici.
03:09
Of this curve,
58
189694
1227
Di questa curva,
03:10
the famous scientist Francis Galton said,
59
190945
3049
il famoso scienziato Francis Galton ha detto,
03:14
"It would have been deified by the Greeks if they had known it.
60
194018
4524
"Sarebbe stata divinizzata dai Greci se l'avessero saputo.
03:19
It is the supreme law of unreason."
61
199064
3351
È la legge suprema dell'irrazionalità."
03:23
And there's no better way to materialize that supreme goddess than Galton's Board.
62
203818
6602
Non c'è modo migliore di materializzare quella divinità suprema
della Macchina di Galton.
03:31
Inside this board are narrow tunnels
63
211774
3197
Dentro questa tabellone ci sono stretti tunnel
03:34
through which tiny balls will fall down randomly,
64
214995
4628
attraverso cui cadono casualmente delle palline,
03:40
going right or left, or left, etc.
65
220295
5387
che vanno a destra o sinistra, o sinistra, ecc.
03:46
All in complete randomness and chaos.
66
226139
3251
Tutte completamente a caso.
03:50
Let's see what happens when we look at all these random trajectories together.
67
230085
6080
Vediamo cosa succede se osserviamo tutte queste traiettorie casuali.
03:56
(Board shaking)
68
236189
5435
(Scuote il tabellone )
04:01
This is a bit of a sport,
69
241648
2844
È un po' uno sport,
04:04
because we need to resolve some traffic jams in there.
70
244516
4870
perché dobbiamo districarci nel traffico.
04:11
Aha.
71
251715
1150
Aha.
04:13
We think that randomness is going to play me a trick on stage.
72
253313
3587
Pensiamo che la casualità mi tirerà un brutto scherzo sul palco.
04:19
There it is.
73
259609
1463
Eccolo.
04:22
Our supreme goddess of unreason.
74
262382
2583
La dea suprema dell'irrazionalità,
04:24
the Gauss Curve,
75
264989
1519
la curva di Gauss,
04:26
trapped here inside this transparent box as Dream in "The Sandman" comics.
76
266532
6452
intrappolata in questa scatola trasparente
come Sogno nel fumetto "The Sandman".
04:34
For you I have shown it,
77
274623
2698
A voi l'ho mostrato,
04:37
but to my students I explain why it could not be any other curve.
78
277345
5285
ma ai miei studenti spiego perché non potrebbe essere nessun'altra curva.
04:43
And this is touching the mystery of that goddess,
79
283128
2870
Tutto questo tocca il mistero della divinità,
04:46
replacing a beautiful coincidence by a beautiful explanation.
80
286022
4701
che sostituisce una bellissima coincidenza
con una bellissima spiegazione.
04:51
All of science is like this.
81
291027
2333
Tutta la scienza è così.
04:54
And beautiful mathematical explanations are not only for our pleasure.
82
294213
5348
Le belle spiegazioni matematiche non sono solo per piacere.
04:59
They also change our vision of the world.
83
299585
2660
Cambiano anche la nostra visione del mondo.
05:03
For instance,
84
303040
1237
Per esempio.
05:04
Einstein,
85
304301
1150
Einstein,
05:05
Perrin,
86
305476
1150
Perrin,
05:06
Smoluchowski,
87
306651
1150
Smoluchowski,
05:07
they used the mathematical analysis of random trajectories
88
307826
3559
hanno usato l'analisi matematica delle traiettorie casuali
05:11
and the Gauss Curve
89
311409
2037
e la Curva di Gauss
05:13
to explain and prove that our world is made of atoms.
90
313470
4928
per spiegare e dimostrare che il nostro mondo è fatto di atomi.
05:19
It was not the first time
91
319524
1802
Non era la prima volta
05:21
that mathematics was revolutionizing our view of the world.
92
321350
3390
che la matematica rivoluzionava la nostra visione del mondo.
05:25
More than 2,000 years ago,
93
325555
2212
Più di 2000 anni fa,
05:27
at the time of the ancient Greeks,
94
327791
2610
all'epoca degli antichi Greci,
05:31
it already occurred.
95
331502
1479
succedeva già.
05:33
In those days,
96
333827
1286
All'epoca,
05:35
only a small fraction of the world had been explored,
97
335137
3283
era stata esplorata solo una frazione del mondo,
05:38
and the Earth might have seemed infinite.
98
338444
3042
e la Terra doveva sembrare infinita.
05:42
But clever Eratosthenes,
99
342034
1767
Ma l'intelligente Eratostene,
05:43
using mathematics,
100
343825
1417
usando la matematica,
05:45
was able to measure the Earth with an amazing accuracy of two percent.
101
345266
5111
fu in grado di misurare la Terra con un errore del due per cento.
05:51
Here's another example.
102
351969
1416
Ecco un altro esempio.
05:54
In 1673, Jean Richer noticed
103
354238
3805
Nel 1673, Jean Richer notò
05:58
that a pendulum swings slightly slower in Cayenne than in Paris.
104
358067
6912
che un pendolo oscilla leggermente più piano a Cayenne che a Parigi.
06:06
From this observation alone, and clever mathematics,
105
366350
4400
Solo da questa osservazione, e un po' di matematica,
06:10
Newton rightly deduced
106
370774
2306
Newton dedusse giustamente
06:13
that the Earth is a wee bit flattened at the poles,
107
373104
5541
che la Terra è leggermente piatta ai poli,
06:18
like 0.3 percent --
108
378669
1601
uno 0,3 per cento --
06:20
so tiny that you wouldn't even notice it on the real view of the Earth.
109
380843
4413
così poco che non si noterebbe dalla visione della Terra.
06:26
These stories show that mathematics
110
386276
3928
Queste storie dimostrano che la matematica
06:30
is able to make us go out of our intuition
111
390228
4762
è in grado di farci andare oltre l'intuizione
06:35
measure the Earth which seems infinite,
112
395512
3485
di farci misurare la Terra che sembra infinita,
06:39
see atoms which are invisible
113
399021
2294
vedere atomi che sono invisibili
06:41
or detect an imperceptible variation of shape.
114
401339
3381
o rilevare un'impercettibile variazione di forma.
06:44
And if there is just one thing that you should take home from this talk,
115
404744
3847
Se c'è una cosa che dovreste portarvi a casa da questo intervento,
06:48
it is this:
116
408615
1194
è questo:
06:49
mathematics allows us to go beyond the intuition
117
409833
4378
la matematica ci permette di andare oltre l'intuizione
06:54
and explore territories which do not fit within our grasp.
118
414235
4249
e esplorare territori al di fuori della nostra portata.
06:59
Here's a modern example you will all relate to:
119
419609
2999
Un esempio moderno facile da capire:
07:03
searching the Internet.
120
423362
1667
la ricerca su Internet.
07:06
The World Wide Web,
121
426037
1342
Il World Wide Web,
07:07
more than one billion web pages --
122
427403
1804
più di un miliardo di pagine web --
07:09
do you want to go through them all?
123
429231
1674
le volete passare in rassegna tutte?
07:11
Computing power helps,
124
431660
1802
La potenza di calcolo aiuta,
07:13
but it would be useless without the mathematical modeling
125
433486
3186
ma sarebbe inutile senza il modello matematico
07:16
to find the information hidden in the data.
126
436696
2563
per trovare le informazioni nascoste nei dati.
07:20
Let's work out a baby problem.
127
440491
2379
Risolviamo un piccolo problema.
07:23
Imagine that you're a detective working on a crime case,
128
443872
3807
Immaginate di essere un detective che lavora su un crimine,
07:27
and there are many people who have their version of the facts.
129
447703
3788
con tante persone con versioni diverse dei fatti.
07:32
Who do you want to interview first?
130
452032
1745
Chi interrogate per primo?
07:34
Sensible answer:
131
454681
1915
Risposta semplice:
07:36
prime witnesses.
132
456620
1437
il testimone principale.
07:38
You see,
133
458878
1234
Vedete,
07:40
suppose that there is person number seven,
134
460136
4220
immaginate che ci sia una persona numero sette,
07:44
tells you a story,
135
464380
1151
vi racconta una storia,
07:45
but when you ask where he got if from,
136
465555
2014
ma quando chiedete dove l'ha sentita,
07:47
he points to person number three as a source.
137
467593
3036
indica come fonte la persona numero tre.
07:50
And maybe person number three, in turn,
138
470653
2068
E magari la persona numero tre, a sua volta,
07:52
points at person number one as the primary source.
139
472745
3696
indica la persona numero uno come fonte primaria.
07:56
Now number one is a prime witness,
140
476465
1661
La numero uno è il testimone principale,
07:58
so I definitely want to interview him -- priority.
141
478150
3238
quindi voglio assolutamente interrogarla -- priorità
08:02
And from the graph
142
482148
1151
E dal grafico
08:03
we also see that person number four is a prime witness.
143
483323
3228
vediamo anche che la persona quattro è un testimone principale.
08:06
And maybe I even want to interview him first,
144
486575
2443
E forse voglio addirittura interrogarla per prima,
08:09
because there are more people who refer to him.
145
489042
2359
perché più persone si riferiscono a lei.
08:12
OK, that was easy,
146
492354
2664
Ok, questa era facile,
08:15
but now what about if you have a big bunch of people who will testify?
147
495042
5246
ma se avete un mucchio di persone a testimoniare?
08:20
And this graph,
148
500864
1352
Questo grafico,
08:22
I may think of it as all people who testify in a complicated crime case,
149
502240
5619
posso vederlo come tutte le persone
che testimoniano in un caso criminale complicato,
08:27
but it may just as well be web pages pointing to each other,
150
507883
4022
ma possono anche essere pagine web che puntano una all'altra,
08:31
referring to each other for contents.
151
511929
2071
che si riferiscono una all'altra per contenuti.
08:34
Which ones are the most authoritative?
152
514878
2336
Quali sono le più autorevoli?
08:37
Not so clear.
153
517587
1334
Non è chiaro.
08:40
Enter PageRank,
154
520091
1900
Cercate PageRank,
08:42
one of the early cornerstones of Google.
155
522015
2536
una delle fondamenta di Google.
08:45
This algorithm uses the laws of mathematical randomness
156
525337
4242
Questo algoritmo usa i principi della casualità matematica
08:49
to determine automatically the most relevant web pages,
157
529603
3857
per determinare automaticamente le pagine web più rilevanti,
08:53
in the same way as we used randomness in the Galton Board experiment.
158
533484
5062
nello stesso modo in cui abbiamo usato la casualità
nell'esperimento della Macchina di Galton.
08:59
So let's send into this graph
159
539341
2341
Mandiamo in questo grafico
09:01
a bunch of tiny, digital marbles
160
541706
2850
una serie di minuscole biglie digitali
09:04
and let them go randomly through the graph.
161
544580
3749
a facciamole attraversare il grafico in modo casuale.
09:08
Each time they arrive at some site,
162
548353
1667
Ogni volta che arrivano in un qualche sito,
09:10
they will go out through some link chosen at random to the next one.
163
550044
4166
sceglieranno un collegamento a caso verso quello successivo.
09:14
And again, and again, and again.
164
554234
1753
Ancora, ancora e ancora.
09:16
And with small, growing piles,
165
556358
1628
Con piccole pile che crescono,
09:18
we'll keep the record of how many times each site has been visited
166
558010
3753
terremo traccia di quante volte un sito è stato visitato
09:21
by these digital marbles.
167
561787
1945
dalle biglie digitali.
09:24
Here we go.
168
564243
1151
Ecco qui.
09:25
Randomness, randomness.
169
565418
1848
Casualità, casualità.
09:27
And from time to time,
170
567811
1448
E di tanto in tanto,
09:29
also let's make jumps completely randomly to increase the fun.
171
569283
3952
facciamo anche dei salti completamente casuali
per aumentare il divertimento.
09:34
And look at this:
172
574471
1216
E guardate qui:
09:36
from the chaos will emerge the solution.
173
576358
2785
dal caos emergerà una soluzione.
09:39
The highest piles correspond to those sites
174
579483
2485
Le pile più alte corrispondono a quei siti
09:41
which somehow are better connected than the others,
175
581992
3511
che in qualche modo sono meglio connessi degli altri,
09:45
more pointed at than the others.
176
585527
2273
con più puntamenti degli altri.
09:47
And here we see clearly
177
587824
1722
Qui vediamo chiaramente
09:49
which are the web pages we want to first try.
178
589570
3032
quali sono le pagine web che vogliamo provare per prime.
09:53
Once again,
179
593507
1151
Ancora una volta,
09:54
the solution emerges from the randomness.
180
594682
2460
la soluzione emerge dalla casualità.
09:57
Of course, since that time,
181
597775
2251
Certo, da allora,
10:00
Google has come up with much more sophisticated algorithms,
182
600050
3707
Google ha creato algoritmi molto più sofisticati,
10:03
but already this was beautiful.
183
603781
2280
ma già questo era meraviglioso.
10:06
And still,
184
606981
1476
Eppure,
10:08
just one problem in a million.
185
608481
1611
solo un problema tra un milione.
10:10
With the advent of digital area,
186
610734
2270
Con l'avvento dell'era digitale,
10:13
more and more problems lend themselves to mathematical analysis,
187
613028
5016
sempre più problemi si prestano all'analisi matematica,
10:18
making the job of mathematician a more and more useful one,
188
618068
4365
rendendo sempre più utile il lavoro del matematico,
10:23
to the extent that a few years ago,
189
623166
2722
al punto che qualche anno fa,
10:25
it was ranked number one among hundreds of jobs
190
625912
3779
era il primo classificato tra centinaia di lavori
10:29
in a study about the best and worst jobs
191
629715
3968
in uno studio sui migliori e peggiori lavori del mondo
10:33
published by the Wall Street Journal in 2009.
192
633707
2975
pubblicato dal Wall Street Journal nel 2009.
10:37
Mathematician --
193
637445
1852
Matematici --
10:39
best job in the world.
194
639321
1433
il miglior lavoro del mondo.
10:41
That's because of the applications:
195
641646
3068
È a causa delle applicazioni:
10:44
communication theory,
196
644738
2139
la teoria della comunicazione,
10:46
information theory,
197
646901
1820
la teoria dell'informazione,
10:48
game theory,
198
648745
1260
la teoria dei giochi,
10:50
compressed sensing,
199
650029
1446
compressed sensing,
10:51
machine learning,
200
651499
1562
apprendimento automatico,
10:53
graph analysis,
201
653085
1567
analisi dei grafici,
10:54
harmonic analysis.
202
654676
1742
l'analisi armonica.
10:56
And why not stochastic processes,
203
656442
2640
E perché non i processi stocastici,
10:59
linear programming,
204
659106
1630
la programmazione lineare,
11:00
or fluid simulation?
205
660760
2028
o la simulazione dei fluidi?
11:03
Each of these fields have monster industrial applications.
206
663292
3895
Ognuno di questi campi ha applicazioni industriali enormi.
11:07
And through them,
207
667211
1151
E grazie a loro,
11:08
there is big money in mathematics.
208
668386
1999
in matematica girano molti soldi.
11:11
And let me concede
209
671400
2040
E permettetemi,
11:13
that when it comes to making money from the math,
210
673464
2477
quando si tratta di fare soldi con la matematica,
11:15
the Americans are by a long shot the world champions,
211
675965
3824
gli Americani sono di gran lunga i campioni mondiali,
11:19
with clever, emblematic billionaires and amazing, giant companies,
212
679813
4619
con miliardari intelligenti e rappresentativi
e società enormi e fantastiche,
11:24
all resting, ultimately, on good algorithm.
213
684456
3280
in fin dei conti, tutte poggiate su un buon algoritmo.
11:29
Now with all this beauty, usefulness and wealth,
214
689091
3972
Con tutta questa bellezza, utilità e ricchezza,
11:33
mathematics does look more sexy.
215
693087
2284
la matematica sembra più sexy.
11:36
But don't you think
216
696399
1617
Ma non pensate
11:38
that the life a mathematical researcher is an easy one.
217
698040
4120
che la vita di un ricercatore matematico sia facile.
11:42
It is filled with perplexity,
218
702959
2741
È piena di perplessità,
11:46
frustration,
219
706347
1150
frustrazioni,
11:48
a desperate fight for understanding.
220
708172
2445
e una lotta disperata con la comprensione.
11:51
Let me evoke for you
221
711955
2140
Vi ricorderò
11:54
one of the most striking days in my mathematician's life.
222
714119
4380
uno dei giorni più straordinari della mia vita da matematico.
11:58
Or should I say,
223
718523
1151
O dovrei dire,
11:59
one of the most striking nights.
224
719698
1737
una delle notti più straordinarie.
12:02
At that time,
225
722713
1151
All'epoca,
12:03
I was staying at the Institute for Advanced Studies in Princeton --
226
723888
3151
stavo all'Istituto per gli Studi Avanzati a Princeton --
12:07
for many years, the home of Albert Einstein
227
727063
2139
per tanti anni, la casa di Albert Einstein
12:09
and arguably the most holy place for mathematical research in the world.
228
729226
4428
e forse il posto più sacro al mondo per la ricerca matematica.
12:14
And that night I was working and working on an elusive proof,
229
734878
3844
Quella notte lavoravo accanitamente su una prova sfuggente,
12:18
which was incomplete.
230
738746
1378
che era incompleta.
12:21
It was all about understanding
231
741304
2208
Si trattava di capire
12:23
the paradoxical stability property of plasmas,
232
743536
3823
la proprietà di stabilità paradossale del plasma,
12:27
which are a crowd of electrons.
233
747383
1958
ossia una montagna di elettroni.
12:30
In the perfect world of plasma,
234
750423
2736
Nel mondo perfetto del plasma,
12:33
there are no collisions
235
753183
1778
non ci sono collisioni
12:34
and no friction to provide the stability like we are used to.
236
754985
3658
e nessuna frizione che generi la stabilità a cui siamo abituati.
12:39
But still,
237
759392
1151
Eppure,
12:40
if you slightly perturb a plasma equilibrium,
238
760567
3033
se si disturba leggermente l'equilibro del plasma,
12:43
you will find that the resulting electric field
239
763624
2688
scoprirete che il campo elettrico che ne risulta
12:46
spontaneously vanishes,
240
766336
2339
svanisce spontaneamente,
12:48
or damps out,
241
768699
1975
o viene smorzato,
12:50
as if by some mysterious friction force.
242
770698
3294
da una qualche misteriosa frizione.
12:54
This paradoxical effect,
243
774728
1835
Questo effetto paradossale,
12:56
called the Landau damping,
244
776587
1477
chiamato assorbimento di Landau,
12:58
is one of the most important in plasma physics,
245
778088
2989
è uno dei più importanti nella fisica del plasma,
13:01
and it was discovered through mathematical ideas.
246
781101
3002
ed è stato scoperto attraverso idee matematiche.
13:04
But still,
247
784970
1151
Eppure,
13:06
a full mathematical understanding of this phenomenon was missing.
248
786145
4230
mancava una comprensione matematica completa di questo fenomeno.
13:10
And together with my former student and main collaborator Clément Mouhot,
249
790399
4786
Insieme a un mio ex studente e principale collaboratore Clément Mouhot,
13:15
in Paris at the time,
250
795209
1492
all'epoca a Parigi,
13:16
we had been working for months and months on such a proof.
251
796725
4086
lavoravamo da mesi su questa dimostrazione.
13:21
Actually,
252
801832
1335
In realtà,
13:23
I had already announced by mistake that we could solve it.
253
803191
4746
avevo già annunciato per errore di averlo risolto.
13:27
But the truth is,
254
807961
1725
Ma la verità è
13:29
the proof was just not working.
255
809710
2147
che la dimostrazione non funzionava.
13:32
In spite of more than 100 pages of complicated, mathematical arguments,
256
812196
4349
A dispetto di più di 100 pagine
di complicate argomentazioni matematiche,
13:36
and a bunch discoveries,
257
816569
1690
una serie di scoperte,
13:38
and huge calculation,
258
818283
1267
e grandi calcoli,
13:39
it was not working.
259
819574
1169
non funzionava.
13:41
And that night in Princeton,
260
821290
1681
Quella notte a Princeton,
13:42
a certain gap in the chain of arguments was driving me crazy.
261
822995
4301
un certo buco nella serie di ragionamenti mi faceva diventare matto.
13:47
I was putting in there all my energy and experience and tricks,
262
827658
4593
Ci mettevo tutte le energie, l'esperienza e i trucchi,
13:52
and still nothing was working.
263
832275
1742
eppure non funzionava.
13:54
1 a.m., 2 a.m., 3 a.m.,
264
834553
3882
L'una, le due, le tre,
13:58
not working.
265
838459
1308
non funzionava.
14:00
Around 4 a.m., I go to bed in low spirits.
266
840545
4321
Intorno alle quattro, vado a letto giù di morale.
14:05
Then a few hours later,
267
845915
2460
Qualche ora dopo,
14:08
waking up and go,
268
848399
1151
mi alzo per andare,
14:09
"Ah, it's time to get the kids to school --"
269
849574
3357
"È l'ora di portare i bimbi a scuola --"
14:12
What is this?
270
852955
1151
Cos'è questo?
14:14
There was this voice in my head, I swear.
271
854130
2142
Avevo questa voce in testa, ve lo giuro.
14:16
"Take the second term to the other side,
272
856894
1913
"Porta il secondo termine dall'altra parte,
14:18
Fourier transform and invert in L2."
273
858831
1919
trasformata di Fourier e inverti in L2."
14:21
(Laughter)
274
861257
1151
(Risate)
14:22
Damn it,
275
862432
1702
Dannazione,
14:24
that was the start of the solution!
276
864158
2113
era l'inizio della soluzione!
14:27
You see,
277
867519
1151
Vedete,
14:28
I thought I had taken some rest,
278
868694
2283
pensavo di essermi riposato,
14:31
but really my brain had continued to work on it.
279
871001
3388
invece il mio cervello aveva continuato a lavorare.
14:35
In those moments,
280
875008
1597
In quei momenti,
14:36
you don't think of your career or your colleagues,
281
876629
2601
non pensi alla tua carriera o ai colleghi,
14:39
it's just a complete battle between the problem and you.
282
879254
3690
è una battaglia tra te e il problema.
14:44
That being said,
283
884098
1328
Detto questo,
14:45
it does not harm when you do get a promotion in reward for your hard work.
284
885450
3949
non guasta ricevere una promozione come premio per il duro lavoro.
14:49
And after we completed our huge analysis of the Landau damping,
285
889808
5160
Dopo aver completato l'enorme analisi dell'assorbimento di Landau,
14:54
I was lucky enough
286
894992
1615
sono stato così fortunato
14:56
to get the most coveted Fields Medal
287
896631
3030
da ricevere la Fields Medal più ambita
14:59
from the hands of the President of India,
288
899685
2867
dalle mani del Presidente dell'India,
15:02
in Hyderabad on 19 August, 2010 --
289
902576
3920
a Hyderabad il 19 agosto 2010 --
15:07
an honor that mathematicians never dare to dream,
290
907453
3251
un onore che un matematico non osa immaginare,
15:10
a day that I will remember until I live.
291
910728
2399
un giorno che ricorderò tutta la vita.
15:14
What do you think,
292
914366
1447
Cosa pensate,
15:15
on such an occasion?
293
915837
2141
in queste occasioni?
15:18
Pride, yes?
294
918002
1150
Orgoglio, sì?
15:19
And gratitude to the many collaborators who made this possible.
295
919791
3640
Gratitudine per i collaboratori che lo hanno reso possibile.
15:24
And because it was a collective adventure,
296
924304
2212
E siccome era un'avventura collettiva,
15:26
you need to share it, not just with your collaborators.
297
926540
4142
va condivisa, non solo con i collaboratori.
15:31
I believe that everybody can appreciate the thrill of mathematical research,
298
931548
5692
Credo che tutti possano apprezzare il brivido della ricerca matematica,
15:37
and share the passionate stories of humans and ideas behind it.
299
937264
4318
e condividere le storie appassionanti
degli uomini e delle idee che vi stanno dietro.
15:42
And I've been working with my staff at Institut Henri Poincaré,
300
942494
4774
Lavoro con il mio staff all'Istituto Henri Poincaré,
15:47
together with partners and artists of mathematical communication worldwide,
301
947292
5181
con partner e artisti di comunicazione matematica del mondo,
15:52
so that we can found our own, very special museum of mathematics there.
302
952497
4587
per poter fondare lì il nostro speciale museo della matematica.
15:58
So in a few years,
303
958537
1777
Tra qualche anno,
16:00
when you come to Paris,
304
960885
1577
quando verrete a Parigi,
16:02
after tasting the great, crispy baguette and macaroon,
305
962486
5658
dopo aver assaggiato la fantastica baguette croccante e i macaron
16:08
please come and visit us at Institut Henri Poincaré,
306
968168
3663
venite a trovarci all'Istituto Henri Poincaré,
16:11
and share the mathematical dream with us.
307
971856
2515
e condividete con noi il sogno matematico.
16:14
Thank you.
308
974395
1151
Grazie.
16:15
(Applause)
309
975570
7000
(Applausi)
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