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翻訳: Reiko Bovee
校正: Eriko T
00:12
What is it that French people
do better than all the others?
0
12804
4412
フランス人が 他の国民より
巧みな事は何でしょう?
00:18
If you would take polls,
1
18454
1926
そんな世論調査をしたなら
00:20
the top three answers might be:
2
20404
1807
トップ3の答えは
00:22
love, wine and whining.
3
22235
4039
愛、ワイン、ワイニング(泣き言)
00:26
(Laughter)
4
26298
1301
(笑)
00:27
Maybe.
5
27623
1159
かもしれませんが
00:29
But let me suggest a fourth one:
6
29530
2338
それに加えて もう1つ提案すると
00:31
mathematics.
7
31892
1190
数学です
00:33
Did you know that Paris
has more mathematicians
8
33760
2853
パリ程 数学者の多い街は
00:36
than any other city in the world?
9
36637
1801
世界中どこを捜してもありません
00:38
And more streets
with mathematicians' names, too.
10
38801
2494
これ程 数学者にちなんだ
名前の街路もありません
00:42
And if you look at the statistics
of the Fields Medal,
11
42215
3449
統計からすると
00:45
often called the Nobel Prize
for mathematics,
12
45688
2493
数学のノーベル賞とも言われ
00:48
and always awarded to mathematicians
below the age of 40,
13
48205
3932
40才以下の数学者に与えられる
00:52
you will find that France has more
Fields medalists per inhabitant
14
52161
3887
フィールズ賞の受賞者人口比は
フランスが世界一です
00:56
than any other country.
15
56072
1168
00:58
What is it that we find so sexy in math?
16
58286
2954
数学の何が フランス人を
そんなに魅惑するのでしょうか?
01:02
After all, it seems to be
dull and abstract,
17
62153
3204
数学なんて 抽象的でつまらないとか
01:05
just numbers and computations
and rules to apply.
18
65381
3483
またはルールと数字を使っての計算に
過ぎないように思えるでしょう
01:10
Mathematics may be abstract,
19
70518
2112
数学は抽象的かも知れませんが
01:12
but it's not dull
20
72654
1151
退屈ではなく
01:13
and it's not about computing.
21
73829
1729
計算が全てでもありません
01:16
It is about reasoning
22
76178
1747
数学とは論証と証明こそが
01:17
and proving our core activity.
23
77949
2260
数学者の仕事の中核を成し
01:20
It is about imagination,
24
80513
1522
想像力 すなわち
01:22
the talent which we most praise.
25
82059
2019
我々が最も称賛する能力を使う
01:24
It is about finding the truth.
26
84102
2101
真理の追求です
01:27
There's nothing like the feeling
which invades you
27
87613
2737
何ヶ月も思考を重ねた上
01:30
when after months of hard thinking,
28
90374
2171
問題が解け やっと正しい証明が
01:32
you finally understand the right
reasoning to solve your problem.
29
92569
3298
論証し上がった時の喜び
と言ったらありません
01:37
The great mathematician
André Weil likened this --
30
97042
3576
偉大なる数学者アンドレ・ヴェイユが
この喜びを—
01:40
no kidding --
31
100642
1151
冗談抜きに—
01:41
to sexual pleasure.
32
101817
1589
性的快感に例えています
01:44
But noted that this feeling
can last for hours, or even days.
33
104197
5341
違いは その感覚が何時間も
時には何日も継続するという事です
01:50
The reward may be big.
34
110804
1853
見返りが大きいのです
01:53
Hidden mathematical truths
permeate our whole physical world.
35
113325
3864
数学的真理は
この物質世界全体に潜んでいます
01:57
They are inaccessible to our senses
36
117680
2670
我々は それを五感で
感じる事は出来なくとも
02:00
but can be seen
through mathematical lenses.
37
120374
2724
数学というレンズを通して
見る事が出来ます
02:04
Close your eyes for moment
38
124092
1592
では 暫く目を閉じて
02:05
and think of what is occurring
right now around you.
39
125708
3475
身の回りで起きている事を
考えてみて下さい
02:10
Invisible particles from the air
around are bumping on you
40
130337
3493
あなたの周りの空気中にある
見えない無数の粒子が
02:13
by the billions and billions
at each second,
41
133854
2733
常にあなたの体に
ぶつかってきています
02:16
all in complete chaos.
42
136611
2063
それは まったく不規則です
02:19
And still,
43
139049
1151
それでも
02:20
their statistics can be accurately
predicted by mathematical physics.
44
140224
4688
動きの統計的な値は
数理物理学で正確に予測できます
02:25
And open your eyes now
45
145715
2792
では 目を開けて
02:28
to the statistics of the velocities
of these particles.
46
148531
3310
その粒子の速度の統計に
目を向けてみましょう
02:32
The famous bell-shaped Gauss Curve,
47
152510
3240
これは かの有名な
釣り鐘形のガウス曲線—
02:35
or the Law of Errors --
48
155774
2181
誤差の法則—
02:37
of deviations with respect
to the mean behavior.
49
157979
2722
平均的挙動に対する
偏差を表したものです
02:41
This curve tells about the statistics
of velocities of particles
50
161550
4302
この曲線は 粒子の速度を
02:45
in the same way as a demographic curve
51
165876
2539
人口統計が年齢分布を表すように
02:48
would tell about the statistics
of ages of individuals.
52
168439
3841
統計で表したもので
02:52
It's one of the most
important curves ever.
53
172884
2650
最も重要な曲線の1つです
02:56
It keeps on occurring again and again,
54
176137
3186
これは幾度となく
02:59
from many theories and many experiments,
55
179347
2403
多くの理論や実験から現れる
03:01
as a great example of the universality
56
181774
3281
普遍的な一大真理として
03:05
which is so dear to us mathematicians.
57
185079
3552
我々数学者には とても大切なものです
03:09
Of this curve,
58
189694
1227
ガウス曲線に関して
03:10
the famous scientist Francis Galton said,
59
190945
3049
有名な科学者フランシス・ゴルトンが
こう言いました
03:14
"It would have been deified by the Greeks
if they had known it.
60
194018
4524
「ギリシャ人がこの法則を知っていたら
これを神格化していただろう
03:19
It is the supreme law of unreason."
61
199064
3351
これは無秩序の最高法規だ」
03:23
And there's no better way to materialize
that supreme goddess than Galton's Board.
62
203818
6602
この至高の女神を最もうまく
具現化したのがゴルトンボードです
03:31
Inside this board are narrow tunnels
63
211774
3197
この中には 狭いトンネルがあり
03:34
through which tiny balls
will fall down randomly,
64
214995
4628
それを通り 小さなビー玉が
03:40
going right or left, or left, etc.
65
220295
5387
右へ 左へ また左へというように
ランダムに落ちていきます
03:46
All in complete randomness and chaos.
66
226139
3251
完全に無秩序な混沌とした動きです
03:50
Let's see what happens when we look
at all these random trajectories together.
67
230085
6080
こんな無秩序な軌道が共に
何を起こすか見てみましょう
03:56
(Board shaking)
68
236189
5435
(ボードを振る)
04:01
This is a bit of a sport,
69
241648
2844
これはちょっとした運動です
04:04
because we need to resolve
some traffic jams in there.
70
244516
4870
この中の交通渋滞を
解消しないといけないので
04:11
Aha.
71
251715
1150
さあ
04:13
We think that randomness
is going to play me a trick on stage.
72
253313
3587
この場で無秩序が何か面白い事を
起こすかもしれませんよ
04:19
There it is.
73
259609
1463
出ました
04:22
Our supreme goddess of unreason.
74
262382
2583
無秩序の至高の女神
04:24
the Gauss Curve,
75
264989
1519
ガウス曲線が
04:26
trapped here inside this transparent box
as Dream in "The Sandman" comics.
76
266532
6452
『サンドマン』の主人公ドリームのように
この透明の箱に閉じ込められています
04:34
For you I have shown it,
77
274623
2698
ここでは 実験で
お見せするだけですが
04:37
but to my students I explain why
it could not be any other curve.
78
277345
5285
この曲線以外はあり得ない理由を
私のクラスでは説明します
04:43
And this is touching
the mystery of that goddess,
79
283128
2870
至高の女神の神秘に触れ
04:46
replacing a beautiful coincidence
by a beautiful explanation.
80
286022
4701
美しい偶然の一致が
美しい論証に取って代わるのです
04:51
All of science is like this.
81
291027
2333
科学とはこのようなものです
04:54
And beautiful mathematical explanations
are not only for our pleasure.
82
294213
5348
美しい数学的な論証は
数学者の喜びであるだけでなく
04:59
They also change our vision of the world.
83
299585
2660
我々の世界観を変えてしまいます
05:03
For instance,
84
303040
1237
例えば
05:04
Einstein,
85
304301
1150
アインシュタイン
05:05
Perrin,
86
305476
1150
ペラン
05:06
Smoluchowski,
87
306651
1150
スモルコフスキー
05:07
they used the mathematical analysis
of random trajectories
88
307826
3559
彼らは 無秩序な軌道の集合とガウス曲線を
05:11
and the Gauss Curve
89
311409
2037
数学的に分析して
05:13
to explain and prove that our
world is made of atoms.
90
313470
4928
この世に存在する全てのものは
原子で成っていると証明しました
05:19
It was not the first time
91
319524
1802
数学者が
05:21
that mathematics was revolutionizing
our view of the world.
92
321350
3390
我々の世界観を覆したのは
これが初めてではありません
05:25
More than 2,000 years ago,
93
325555
2212
2千年以上前
05:27
at the time of the ancient Greeks,
94
327791
2610
古代ギリシャの時代には
05:31
it already occurred.
95
331502
1479
そのような事が既に起きていました
05:33
In those days,
96
333827
1286
当時
05:35
only a small fraction of the world
had been explored,
97
335137
3283
世界のほんの一部しか
探検されておらず
05:38
and the Earth might have seemed infinite.
98
338444
3042
地球は無限に広がっている
かのようだったでしょう
05:42
But clever Eratosthenes,
99
342034
1767
知恵者のエラストテネスは
05:43
using mathematics,
100
343825
1417
数学を使い
05:45
was able to measure the Earth
with an amazing accuracy of two percent.
101
345266
5111
僅か2%の誤差という驚く程の正確さで
地球の周長を測ったのです
05:51
Here's another example.
102
351969
1416
もう1つの例は
05:54
In 1673, Jean Richer noticed
103
354238
3805
1673年に ジャン・リシェが
カイエンヌでは振り子の動きがパリより
少し遅くなることに気がつきました
05:58
that a pendulum swings slightly
slower in Cayenne than in Paris.
104
358067
6912
06:06
From this observation alone,
and clever mathematics,
105
366350
4400
この観察だけから
数学を巧妙に使い
06:10
Newton rightly deduced
106
370774
2306
ニュートンは
06:13
that the Earth is a wee bit
flattened at the poles,
107
373104
5541
地球の両極が ほんの少し平坦なことを
正確に導き出しました
06:18
like 0.3 percent --
108
378669
1601
その扁平率は0.3%と僅かで
06:20
so tiny that you wouldn't even
notice it on the real view of the Earth.
109
380843
4413
地球全体を実際見たとしても
気がつかない程でしょう
06:26
These stories show that mathematics
110
386276
3928
これらの例が示しているのは
数学が我々に直観の世界を
超えさせてくれ
06:30
is able to make us go out of our intuition
111
390228
4762
06:35
measure the Earth which seems infinite,
112
395512
3485
果てしなく見える地球の
大きさを測定させ
06:39
see atoms which are invisible
113
399021
2294
目には見えない原子や
我々が五感で感知できないものを
検知させてくれるということです
06:41
or detect an imperceptible
variation of shape.
114
401339
3381
06:44
And if there is just one thing that you
should take home from this talk,
115
404744
3847
この私のトークから
覚えておく事があるとしたなら
06:48
it is this:
116
408615
1194
それは1つ
06:49
mathematics allows us
to go beyond the intuition
117
409833
4378
我々の直観を越えた所にある
知覚では理解し難いものを
06:54
and explore territories
which do not fit within our grasp.
118
414235
4249
数学は探索させてくれるということです
06:59
Here's a modern example
you will all relate to:
119
419609
2999
皆さんも経験している
現代の例がこれです
07:03
searching the Internet.
120
423362
1667
ネットでの検索です
07:06
The World Wide Web,
121
426037
1342
ワールド・ワイド・ウェブ
07:07
more than one billion web pages --
122
427403
1804
10億を超えるページ全部
07:09
do you want to go through them all?
123
429231
1674
調べ上げたいと思いますか?
07:11
Computing power helps,
124
431660
1802
それだけの計算能力があればですが
07:13
but it would be useless without
the mathematical modeling
125
433486
3186
データに潜む情報を見出すための
数学モデルがなければ
07:16
to find the information
hidden in the data.
126
436696
2563
使い物にならないでしょう
07:20
Let's work out a baby problem.
127
440491
2379
分かり易い問題で考えてみましょう
07:23
Imagine that you're a detective
working on a crime case,
128
443872
3807
こう想像して下さい
あなたは ある事件を扱っている刑事で
07:27
and there are many people
who have their version of the facts.
129
447703
3788
1人1人異なった見解を
持った証人が多くいたとします
07:32
Who do you want to interview first?
130
452032
1745
誰を最初に事情聴取しますか
07:34
Sensible answer:
131
454681
1915
合理的に見ても
07:36
prime witnesses.
132
456620
1437
主要目撃者ですよね
07:38
You see,
133
458878
1234
こうです
07:40
suppose that there is person number seven,
134
460136
4220
証人7が ある話をするとします
07:44
tells you a story,
135
464380
1151
07:45
but when you ask where he got if from,
136
465555
2014
その情報の発信源を
証人7に尋ねると
07:47
he points to person
number three as a source.
137
467593
3036
証人3から聞いたと言うのです
07:50
And maybe person number three, in turn,
138
470653
2068
その次には 証人3は
07:52
points at person number one
as the primary source.
139
472745
3696
証人1が その話の源だと
言うかも知れません
07:56
Now number one is a prime witness,
140
476465
1661
さあ 証人1が主要証人となり
07:58
so I definitely want
to interview him -- priority.
141
478150
3238
その人からの事情聴取を
絶対に最優先したいと思いますよね
08:02
And from the graph
142
482148
1151
でも このグラフから
08:03
we also see that person
number four is a prime witness.
143
483323
3228
証人4が主要目撃者だとも
見なされるので
08:06
And maybe I even want
to interview him first,
144
486575
2443
彼の方を先に事情聴取した方が
いいかもしれません
08:09
because there are more
people who refer to him.
145
489042
2359
大勢の人の口から
彼の名が上がるからです
08:12
OK, that was easy,
146
492354
2664
この場合は簡単ですが
08:15
but now what about if you have
a big bunch of people who will testify?
147
495042
5246
もし 非常に多くの人が証言する
となったら どうします?
08:20
And this graph,
148
500864
1352
また このグラフは
08:22
I may think of it as all people
who testify in a complicated crime case,
149
502240
5619
複雑な事件で証言する人々を
表しているようですが
08:27
but it may just as well be web pages
pointing to each other,
150
507883
4022
相互にURLを参照し合う
08:31
referring to each other for contents.
151
511929
2071
ウェブサイトを
表しているのでもあります
08:34
Which ones are the most authoritative?
152
514878
2336
これでは どのサイトが
最も信頼できるのか
08:37
Not so clear.
153
517587
1334
あまり はっきりしません
08:40
Enter PageRank,
154
520091
1900
ここで登場するのが「ページランク」
08:42
one of the early cornerstones of Google.
155
522015
2536
Google初期の主要機能の1つです
08:45
This algorithm uses the laws
of mathematical randomness
156
525337
4242
このアルゴリズムは
数学的無秩序の法則を使って
08:49
to determine automatically
the most relevant web pages,
157
529603
3857
最も関連性の高いウェブサイトを
自動的に決定します
08:53
in the same way as we used randomness
in the Galton Board experiment.
158
533484
5062
これはゴルトンボードの実験で
見られた無秩序の法則と同じ原理です
08:59
So let's send into this graph
159
539341
2341
では このグラフに
09:01
a bunch of tiny, digital marbles
160
541706
2850
小さなデジタル・ビー玉を送り込み
09:04
and let them go randomly
through the graph.
161
544580
3749
バラバラに通してみましょう
09:08
Each time they arrive at some site,
162
548353
1667
それぞれサイトに到着し
09:10
they will go out through some link
chosen at random to the next one.
163
550044
4166
次から次にリンクを
無秩序に通り抜けます
09:14
And again, and again, and again.
164
554234
1753
どの玉も そうです
09:16
And with small, growing piles,
165
556358
1628
玉が少しずつ積み上がり
09:18
we'll keep the record of how many
times each site has been visited
166
558010
3753
それぞれのサイトの閲覧数—
09:21
by these digital marbles.
167
561787
1945
デジタル・ビー玉の数が記録されます
09:24
Here we go.
168
564243
1151
さあ行きますよ
09:25
Randomness, randomness.
169
565418
1848
無秩序に バラバラと
09:27
And from time to time,
170
567811
1448
時々
09:29
also let's make jumps completely
randomly to increase the fun.
171
569283
3952
全く無秩序にジャンプを起こして
もっと面白くしましょう
09:34
And look at this:
172
574471
1216
ご覧下さい
09:36
from the chaos will emerge the solution.
173
576358
2785
カオスの状態から解決法が生まれます
09:39
The highest piles
correspond to those sites
174
579483
2485
ビー玉の数が一番多いのは
09:41
which somehow are better
connected than the others,
175
581992
3511
他のサイトに比べて
リンクが多いサイトであり
09:45
more pointed at than the others.
176
585527
2273
より多く参照されているサイトです
09:47
And here we see clearly
177
587824
1722
これで どれが
09:49
which are the web pages
we want to first try.
178
589570
3032
最初に見てみたいウェブサイトか
はっきりと分かります
09:53
Once again,
179
593507
1151
ここでもまた
09:54
the solution emerges from the randomness.
180
594682
2460
解決法が無秩序から生まれます
09:57
Of course, since that time,
181
597775
2251
もちろん それ以来
10:00
Google has come up with much more
sophisticated algorithms,
182
600050
3707
Googleはもっと洗練された
アルゴリズムを導入していますが
10:03
but already this was beautiful.
183
603781
2280
ページランクは既に実に
うまく機能していました
10:06
And still,
184
606981
1476
それでも問題は起きますが
10:08
just one problem in a million.
185
608481
1611
その頻度は ほんの百万回に1回程です
10:10
With the advent of digital area,
186
610734
2270
デジタルの到来で
10:13
more and more problems lend
themselves to mathematical analysis,
187
613028
5016
数学的分析が応用出来る
問題が増えて来て
10:18
making the job of mathematician
a more and more useful one,
188
618068
4365
数学者の仕事は増々有用になり
10:23
to the extent that a few years ago,
189
623166
2722
数年前
10:25
it was ranked number one
among hundreds of jobs
190
625912
3779
2009年の
ウォール・ストリート・ジャーナルによると
10:29
in a study about the best and worst jobs
191
629715
3968
「職種ランキング100」の調査で
10:33
published by the Wall Street
Journal in 2009.
192
633707
2975
百の仕事の内のトップに
のし上がるまでになりました
10:37
Mathematician --
193
637445
1852
数学者は
10:39
best job in the world.
194
639321
1433
世界で最高の仕事です
10:41
That's because of the applications:
195
641646
3068
理由は その応用の幅広さです
10:44
communication theory,
196
644738
2139
コミュニケーション理論
10:46
information theory,
197
646901
1820
情報理論
10:48
game theory,
198
648745
1260
ゲーム理論
10:50
compressed sensing,
199
650029
1446
圧縮センシング
10:51
machine learning,
200
651499
1562
機械学習
10:53
graph analysis,
201
653085
1567
グラフ解析
10:54
harmonic analysis.
202
654676
1742
調和解析に加え
10:56
And why not stochastic processes,
203
656442
2640
確率過程
10:59
linear programming,
204
659106
1630
線形計画
11:00
or fluid simulation?
205
660760
2028
流体シミュレーションもあり
11:03
Each of these fields have
monster industrial applications.
206
663292
3895
それぞれ 様々な産業界で
大いに応用されています
11:07
And through them,
207
667211
1151
これらを通して
11:08
there is big money in mathematics.
208
668386
1999
数学は大きな利益をもたらします
11:11
And let me concede
209
671400
2040
そして 認めざるを得ないことは
11:13
that when it comes to making
money from the math,
210
673464
2477
数学を使い富を得る事に関しては
11:15
the Americans are by a long shot
the world champions,
211
675965
3824
ダントツで米国が世界一です
11:19
with clever, emblematic billionaires
and amazing, giant companies,
212
679813
4619
その象徴の才気ある億万長者や
素晴らしい巨大企業は全て
11:24
all resting, ultimately,
on good algorithm.
213
684456
3280
究極のところ 良く出来たアルゴリズムに
頼っているということです
11:29
Now with all this beauty,
usefulness and wealth,
214
689091
3972
これら全ての美しさ
有用さと豊かさで
11:33
mathematics does look more sexy.
215
693087
2284
数学は より一層魅惑的に見えるのです
11:36
But don't you think
216
696399
1617
しかし数学者の研究生活が
11:38
that the life a mathematical
researcher is an easy one.
217
698040
4120
楽だなんて思わないで下さい
11:42
It is filled with perplexity,
218
702959
2741
解決までには 当惑
11:46
frustration,
219
706347
1150
苛立たしさ
11:48
a desperate fight for understanding.
220
708172
2445
理解に向けての
絶望的な闘いで一杯なのです
11:51
Let me evoke for you
221
711955
2140
私の数学者としての人生で
11:54
one of the most striking days
in my mathematician's life.
222
714119
4380
最も印象深かった
ある日のことを お話ししましょう
11:58
Or should I say,
223
718523
1151
最も印象深い夜だったと
11:59
one of the most striking nights.
224
719698
1737
言うべきかも知れません
12:02
At that time,
225
722713
1151
当時
12:03
I was staying at the Institute
for Advanced Studies in Princeton --
226
723888
3151
私はプリンストン高等研究所にいました
12:07
for many years, the home
of Albert Einstein
227
727063
2139
アルベルト・アインシュタインが
何年も研究を続けた場所で
12:09
and arguably the most holy place
for mathematical research in the world.
228
729226
4428
数学の研究には世界で最も聖なる地だと
言っても間違いがありません
12:14
And that night I was working
and working on an elusive proof,
229
734878
3844
その夜 私は 捕らえ所のない証明に
取り組んでいて
12:18
which was incomplete.
230
738746
1378
それは不完全なままでした
12:21
It was all about understanding
231
741304
2208
これは電子の集合体である
プラズマの
12:23
the paradoxical stability
property of plasmas,
232
743536
3823
矛盾する安定性に関するものでした
12:27
which are a crowd of electrons.
233
747383
1958
12:30
In the perfect world of plasma,
234
750423
2736
完璧なプラズマの世界では
12:33
there are no collisions
235
753183
1778
我々に馴染みの安定性を作り出す
12:34
and no friction to provide
the stability like we are used to.
236
754985
3658
衝突も摩擦もありません
12:39
But still,
237
759392
1151
しかし
12:40
if you slightly perturb
a plasma equilibrium,
238
760567
3033
少しでもプラズマの平衡が崩れると
12:43
you will find that the
resulting electric field
239
763624
2688
電場は 結果として
12:46
spontaneously vanishes,
240
766336
2339
ひとりでに消え去る つまり
12:48
or damps out,
241
768699
1975
減衰することになります
12:50
as if by some mysterious friction force.
242
770698
3294
まるで何か不可解な摩擦力が
働いたようにです
12:54
This paradoxical effect,
243
774728
1835
この矛盾する現象は
12:56
called the Landau damping,
244
776587
1477
「ランダウ減衰」と呼ばれ
12:58
is one of the most important
in plasma physics,
245
778088
2989
プラズマ物理における
最も重要な事象の1つで
13:01
and it was discovered
through mathematical ideas.
246
781101
3002
その存在は数学で証明されました
13:04
But still,
247
784970
1151
とはいっても
13:06
a full mathematical understanding
of this phenomenon was missing.
248
786145
4230
この現象は完全には
数学的に理解されていませんでした
13:10
And together with my former student
and main collaborator Clément Mouhot,
249
790399
4786
かつての私の教え子であり
主要共同研究者のクレマン・ムーオと共に—
13:15
in Paris at the time,
250
795209
1492
その時パリにいたのですが—
13:16
we had been working for months
and months on such a proof.
251
796725
4086
何ヶ月もその証明に
取り組んでいました
13:21
Actually,
252
801832
1335
実は
13:23
I had already announced by mistake
that we could solve it.
253
803191
4746
私は 解けたと勘違いして
公表してしまっていたのですが
13:27
But the truth is,
254
807961
1725
実際には
13:29
the proof was just not working.
255
809710
2147
その証明は成り立っていなかったのです
13:32
In spite of more than 100 pages
of complicated, mathematical arguments,
256
812196
4349
百ページ以上の複雑な数学的論理
13:36
and a bunch discoveries,
257
816569
1690
多くの発見や
13:38
and huge calculation,
258
818283
1267
膨大な計算にも拘らず
13:39
it was not working.
259
819574
1169
うまく行きませんでした
13:41
And that night in Princeton,
260
821290
1681
プリンストンでの その夜は
13:42
a certain gap in the chain of arguments
was driving me crazy.
261
822995
4301
証明を構築する過程の論理が
うまく繋がらなく気がどうかなりそうでした
13:47
I was putting in there all my energy
and experience and tricks,
262
827658
4593
エネルギーと経験 そしてあらゆる手法を
駆使していたのに
13:52
and still nothing was working.
263
832275
1742
何もうまく行きませんでした
13:54
1 a.m., 2 a.m., 3 a.m.,
264
834553
3882
夜中の1時 2時 3時になっても
13:58
not working.
265
838459
1308
同じ状態でした
14:00
Around 4 a.m., I go to bed in low spirits.
266
840545
4321
4時頃になり
落ち込んだまま就寝し
14:05
Then a few hours later,
267
845915
2460
その数時間後
14:08
waking up and go,
268
848399
1151
目覚め
14:09
"Ah, it's time to get
the kids to school --"
269
849574
3357
「子供たちを学校に連れて行く時間だ」
とその時
14:12
What is this?
270
852955
1151
何だ これは?
14:14
There was this voice in my head, I swear.
271
854130
2142
頭の中で こう言う声が
確かに聞こえたのです
14:16
"Take the second term to the other side,
272
856894
1913
「第2項目を
式の反対側に持って行き
14:18
Fourier transform and invert in L2."
273
858831
1919
フーリエ変換して
L²空間で逆変換せよ」
14:21
(Laughter)
274
861257
1151
(笑)
14:22
Damn it,
275
862432
1702
これだ!
14:24
that was the start of the solution!
276
864158
2113
それが解決への第一歩でした
14:27
You see,
277
867519
1151
このように
14:28
I thought I had taken some rest,
278
868694
2283
休息していたと思っていたのに
14:31
but really my brain had
continued to work on it.
279
871001
3388
実は私の脳は働き続けていたのです
14:35
In those moments,
280
875008
1597
そんな時には
14:36
you don't think of your career
or your colleagues,
281
876629
2601
野心も同僚の事も頭にはありません
14:39
it's just a complete battle
between the problem and you.
282
879254
3690
取り組んでいる問題と自分だけです
14:44
That being said,
283
884098
1328
そうは言ったものの
14:45
it does not harm when you do get
a promotion in reward for your hard work.
284
885450
3949
自分の辛苦が報われ
昇進するのも悪くはないですね
14:49
And after we completed our huge
analysis of the Landau damping,
285
889808
5160
ランダウ減衰の膨大な証明が完了してから
14:54
I was lucky enough
286
894992
1615
私は幸運な事に
14:56
to get the most coveted Fields Medal
287
896631
3030
最も切望されているフィールズ賞を
14:59
from the hands of the President of India,
288
899685
2867
インドの大統領の手から
15:02
in Hyderabad on 19 August, 2010 --
289
902576
3920
ハイデラバードで
2010年の8月19日に頂きました
15:07
an honor that mathematicians
never dare to dream,
290
907453
3251
数学者にとって夢の様な光栄です
15:10
a day that I will remember until I live.
291
910728
2399
死ぬまで この日を忘れないでしょう
15:14
What do you think,
292
914366
1447
どう思われますか
15:15
on such an occasion?
293
915837
2141
その時の私の気持ちは?
15:18
Pride, yes?
294
918002
1150
プライド? もちろん
15:19
And gratitude to the many collaborators
who made this possible.
295
919791
3640
それに加え これを可能にしてくれた
協力者の方々ヘの感謝の念です
15:24
And because it was a collective adventure,
296
924304
2212
これは人々と共同の冒険だったからです
15:26
you need to share it,
not just with your collaborators.
297
926540
4142
共同研究者以外の人々とも
共有すべき事なのです
15:31
I believe that everybody can appreciate
the thrill of mathematical research,
298
931548
5692
誰でも数学研究のワクワク感を味わえ
15:37
and share the passionate stories
of humans and ideas behind it.
299
937264
4318
その陰に潜む人々の情熱的な物語を
共有出来ると信じています
15:42
And I've been working with my staff
at Institut Henri Poincaré,
300
942494
4774
アンリ・ポアンカレ研究所の
私のスタッフと共同研究者たちと
15:47
together with partners and artists
of mathematical communication worldwide,
301
947292
5181
世界の数学的表現アーティストと共に
アンリ・ポアンカレ研究所で
15:52
so that we can found our own,
very special museum of mathematics there.
302
952497
4587
実に特殊な独自の数学博物館創立に
力を注いでいます
15:58
So in a few years,
303
958537
1777
数年後に
16:00
when you come to Paris,
304
960885
1577
パリに来られたら
16:02
after tasting the great, crispy
baguette and macaroon,
305
962486
5658
美味しいパリパリのフランスパンと
マカロンを 賞味なさった後
16:08
please come and visit us
at Institut Henri Poincaré,
306
968168
3663
どうぞアンリ・ポアンカレ研究所へ
お越し下さい
16:11
and share the mathematical dream with us.
307
971856
2515
そして 数学の夢を一緒に見ましょう
16:14
Thank you.
308
974395
1151
ありがとうございました
16:15
(Applause)
309
975570
7000
(拍手)
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