What's so sexy about math? | Cédric Villani

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: H Maria Castro Revisora: Margarida Ferreira
00:12
What is it that French people do better than all the others?
0
12804
4412
O que é que os franceses fazem melhor do que todos os outros?
00:18
If you would take polls,
1
18454
1926
Se fizéssemos um inquérito,
00:20
the top three answers might be:
2
20404
1807
as três respostas mais votadas poderiam ser:
00:22
love, wine and whining.
3
22235
4039
amor, vinho e resmunguices.
00:26
(Laughter)
4
26298
1301
(Risos)
00:27
Maybe.
5
27623
1159
Talvez.
00:29
But let me suggest a fourth one:
6
29530
2338
Mas deixem-me sugerir uma quarta opção:
00:31
mathematics.
7
31892
1190
matemática.
00:33
Did you know that Paris has more mathematicians
8
33760
2853
Sabiam que Paris tem mais matemáticos
00:36
than any other city in the world?
9
36637
1801
do que qualquer outra cidade do mundo?
00:38
And more streets with mathematicians' names, too.
10
38801
2494
E mais ruas com nomes de matemáticos, também.
00:42
And if you look at the statistics of the Fields Medal,
11
42215
3449
Se olharem para as estatísticas da Medalha Fields,
00:45
often called the Nobel Prize for mathematics,
12
45688
2493
muitas vezes chamada o Prémio Nobel da matemática,
00:48
and always awarded to mathematicians below the age of 40,
13
48205
3932
e sempre atribuída a matemáticos com menos de 40 anos,
00:52
you will find that France has more Fields medalists per inhabitant
14
52161
3887
verão que a França tem mais medalhistas Fields por habitante
00:56
than any other country.
15
56072
1168
do que qualquer outro país.
00:58
What is it that we find so sexy in math?
16
58286
2954
O que é que achamos tão sexy na matemática?
01:02
After all, it seems to be dull and abstract,
17
62153
3204
Afinal, parece ser aborrecida e abstracta,
01:05
just numbers and computations and rules to apply.
18
65381
3483
só números e cálculos e regras para aplicar.
01:10
Mathematics may be abstract,
19
70518
2112
A matemática pode ser abstracta,
01:12
but it's not dull
20
72654
1151
mas não é aborrecida
01:13
and it's not about computing.
21
73829
1729
e não se trata só de fazer cálculos.
01:16
It is about reasoning
22
76178
1747
Trata do raciocínio
01:17
and proving our core activity.
23
77949
2260
e de provar a nossa actividade fundamental.
01:20
It is about imagination,
24
80513
1522
Trata da imaginação,
01:22
the talent which we most praise.
25
82059
2019
o talento que mais elogiamos.
01:24
It is about finding the truth.
26
84102
2101
Trata de encontrar a verdade.
01:27
There's nothing like the feeling which invades you
27
87613
2737
Não há nada como a sensação que nos invade
01:30
when after months of hard thinking,
28
90374
2171
quando, após meses a pensar intensamente,
01:32
you finally understand the right reasoning to solve your problem.
29
92569
3298
compreendemos finalmente o raciocínio certo para resolver o nosso problema.
01:37
The great mathematician André Weil likened this --
30
97042
3576
O grande matemático André Weil comparou isto
01:40
no kidding --
31
100642
1151
— não estou a brincar —
01:41
to sexual pleasure.
32
101817
1589
ao prazer sexual.
01:44
But noted that this feeling can last for hours, or even days.
33
104197
5341
Mas notou que esta sensação pode durar horas, ou até dias.
01:50
The reward may be big.
34
110804
1853
A recompensa pode ser grande.
01:53
Hidden mathematical truths permeate our whole physical world.
35
113325
3864
As verdades matemáticas ocultas permeiam todo o nosso mundo físico.
01:57
They are inaccessible to our senses
36
117680
2670
São inacessíveis aos nossos sentidos
02:00
but can be seen through mathematical lenses.
37
120374
2724
mas podem ver-se através de lentes matemáticas.
02:04
Close your eyes for moment
38
124092
1592
Fechem os olhos por um momento
02:05
and think of what is occurring right now around you.
39
125708
3475
e pensem no que está a acontecer aqui e agora à nossa volta.
02:10
Invisible particles from the air around are bumping on you
40
130337
3493
Há partículas invisíveis no ar em redor a bater em nós
02:13
by the billions and billions at each second,
41
133854
2733
aos milhares e milhares de milhões por segundo,
02:16
all in complete chaos.
42
136611
2063
todas num caos completo.
02:19
And still,
43
139049
1151
Mas, ainda assim, a estatística do seu comportamento
02:20
their statistics can be accurately predicted by mathematical physics.
44
140224
4688
pode prever-se com exactidão pela física matemática.
02:25
And open your eyes now
45
145715
2792
E abram os olhos agora
02:28
to the statistics of the velocities of these particles.
46
148531
3310
para a estatística das velocidades destas partículas.
02:32
The famous bell-shaped Gauss Curve,
47
152510
3240
A famosa Curva de Gauss em forma de sino,
02:35
or the Law of Errors --
48
155774
2181
ou a Lei dos Erros,
02:37
of deviations with respect to the mean behavior.
49
157979
2722
dos desvios relativamente ao comportamento médio.
02:41
This curve tells about the statistics of velocities of particles
50
161550
4302
Esta curva conta-nos a estatística das velocidades das partículas
02:45
in the same way as a demographic curve
51
165876
2539
da mesma forma que uma curva demográfica
02:48
would tell about the statistics of ages of individuals.
52
168439
3841
nos contaria a estatística das idades dos indivíduos.
02:52
It's one of the most important curves ever.
53
172884
2650
É uma das curvas mais importantes de sempre.
02:56
It keeps on occurring again and again,
54
176137
3186
Continua a ocorrer uma e outra vez,
02:59
from many theories and many experiments,
55
179347
2403
de muitas teorias e muitas experiências,
03:01
as a great example of the universality
56
181774
3281
como um óptimo exemplo da universalidade
03:05
which is so dear to us mathematicians.
57
185079
3552
que nos é tão querida a nós, matemáticos.
03:09
Of this curve,
58
189694
1227
Desta curva,
03:10
the famous scientist Francis Galton said,
59
190945
3049
o famoso cientista Francis Galton disse:
03:14
"It would have been deified by the Greeks if they had known it.
60
194018
4524
“Teria sido endeusada pelos gregos se a tivessem conhecido.
03:19
It is the supreme law of unreason."
61
199064
3351
"É a suprema lei da irrazoabilidade.”
03:23
And there's no better way to materialize that supreme goddess than Galton's Board.
62
203818
6602
Não há melhor forma de materializar essa deusa suprema do que a Tábua de Galton.
03:31
Inside this board are narrow tunnels
63
211774
3197
Dentro desta tábua há túneis estreitos
03:34
through which tiny balls will fall down randomly,
64
214995
4628
através dos quais bolas minúsculas irão cair aleatoriamente,
03:40
going right or left, or left, etc.
65
220295
5387
para a direita ou para a esquerda, ou para a esquerda, etc.
03:46
All in complete randomness and chaos.
66
226139
3251
Tudo em completa aleatoriedade e caos.
03:50
Let's see what happens when we look at all these random trajectories together.
67
230085
6080
O que acontece quando olhamos para todas estas trajectórias aleatórias em conjunto?
03:56
(Board shaking)
68
236189
5435
(Som das bolas a cair na tábua)
04:01
This is a bit of a sport,
69
241648
2844
É um pouco como um desporto,
04:04
because we need to resolve some traffic jams in there.
70
244516
4870
porque vamos ter de resolver aqui alguns engarrafamentos.
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
Achamos que a aleatoriedade me vai pregar uma partida no palco.
04:19
There it is.
73
259609
1463
Cá está.
04:22
Our supreme goddess of unreason.
74
262382
2583
A nossa suprema deusa da irrazoabilidade,
04:24
the Gauss Curve,
75
264989
1519
a Curva de Gauss,
04:26
trapped here inside this transparent box as Dream in "The Sandman" comics.
76
266532
6452
aprisionada aqui nesta caixa transparente como o Dream em “The Sandman”.
04:34
For you I have shown it,
77
274623
2698
Para vocês eu demonstrei,
04:37
but to my students I explain why it could not be any other curve.
78
277345
5285
mas aos meus alunos explico porque não poderia ser nenhuma outra curva.
04:43
And this is touching the mystery of that goddess,
79
283128
2870
E isto é tocar no mistério dessa deusa,
04:46
replacing a beautiful coincidence by a beautiful explanation.
80
286022
4701
substituir uma bela coincidência por uma bela explicação.
04:51
All of science is like this.
81
291027
2333
Toda a ciência é assim.
04:54
And beautiful mathematical explanations are not only for our pleasure.
82
294213
5348
E as belas explicações matemáticas não são só para o nosso prazer.
04:59
They also change our vision of the world.
83
299585
2660
Também mudam a nossa visão do mundo.
05:03
For instance,
84
303040
1237
Por exemplo,
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
utilizaram a análise matemática de trajectórias aleatórias
05:11
and the Gauss Curve
89
311409
2037
e a Curva de Gauss
05:13
to explain and prove that our world is made of atoms.
90
313470
4928
para explicar e provar que o nosso mundo é feito de átomos.
05:19
It was not the first time
91
319524
1802
Não foi a primeira vez
05:21
that mathematics was revolutionizing our view of the world.
92
321350
3390
que a matemática revolucionou a nossa visão do mundo.
05:25
More than 2,000 years ago,
93
325555
2212
Há mais de 2000 anos,
05:27
at the time of the ancient Greeks,
94
327791
2610
no tempo da Grécia antiga,
05:31
it already occurred.
95
331502
1479
já aconteceu.
05:33
In those days,
96
333827
1286
Nessa altura,
05:35
only a small fraction of the world had been explored,
97
335137
3283
só uma pequena fracção do mundo havia sido explorada,
05:38
and the Earth might have seemed infinite.
98
338444
3042
e a Terra poderia ter parecido infinita.
05:42
But clever Eratosthenes,
99
342034
1767
Mas o engenhoso Eratóstenes,
05:43
using mathematics,
100
343825
1417
utilizando a matemática,
05:45
was able to measure the Earth with an amazing accuracy of two percent.
101
345266
5111
conseguiu medir a Terra com uma exactidão extraordinária de 2%.
05:51
Here's another example.
102
351969
1416
Aqui está outro exemplo.
05:54
In 1673, Jean Richer noticed
103
354238
3805
Em 1673, Jean Richer reparou
05:58
that a pendulum swings slightly slower in Cayenne than in Paris.
104
358067
6912
que um pêndulo oscila ligeiramente mais devagar em Cayenne do que em Paris.
06:06
From this observation alone, and clever mathematics,
105
366350
4400
Apenas a partir desta observação, e de matemática engenhosa,
06:10
Newton rightly deduced
106
370774
2306
Newton deduziu correctamente
06:13
that the Earth is a wee bit flattened at the poles,
107
373104
5541
que a Terra é um nadinha achatada nos pólos,
06:18
like 0.3 percent --
108
378669
1601
algo como 0,3 %
06:20
so tiny that you wouldn't even notice it on the real view of the Earth.
109
380843
4413
— tão pouco que nem repararíamos numa vista real da Terra.
06:26
These stories show that mathematics
110
386276
3928
Estas histórias mostram que a matemática
06:30
is able to make us go out of our intuition
111
390228
4762
consegue fazer-nos sair da nossa intuição
06:35
measure the Earth which seems infinite,
112
395512
3485
medir a Terra que parece infinita,
06:39
see atoms which are invisible
113
399021
2294
ver átomos que são invisíveis
06:41
or detect an imperceptible variation of shape.
114
401339
3381
ou detectar uma variação imperceptível de formato.
06:44
And if there is just one thing that you should take home from this talk,
115
404744
3847
E se há uma só coisa que devem lembrar-se desta apresentação,
06:48
it is this:
116
408615
1194
é o seguinte:
06:49
mathematics allows us to go beyond the intuition
117
409833
4378
a matemática permite-nos ir para além da intuição
06:54
and explore territories which do not fit within our grasp.
118
414235
4249
e explorar territórios que não se enquadram no nosso entendimento.
06:59
Here's a modern example you will all relate to:
119
419609
2999
Aqui está um exemplo moderno que todos compreendemos:
07:03
searching the Internet.
120
423362
1667
pesquisar na Internet.
07:06
The World Wide Web,
121
426037
1342
A World Wide Web,
07:07
more than one billion web pages --
122
427403
1804
mais de mil milhões de páginas web,
07:09
do you want to go through them all?
123
429231
1674
será que queremos vê-las todas?
07:11
Computing power helps,
124
431660
1802
O poder de computação ajuda,
07:13
but it would be useless without the mathematical modeling
125
433486
3186
mas seria inútil sem a modelação matemática
07:16
to find the information hidden in the data.
126
436696
2563
para encontrar a informação escondida nos dados.
07:20
Let's work out a baby problem.
127
440491
2379
Vamos resolver um problema pequenino.
07:23
Imagine that you're a detective working on a crime case,
128
443872
3807
Imaginemos que somos um detective a trabalhar no caso de um crime,
07:27
and there are many people who have their version of the facts.
129
447703
3788
e que há muitas pessoas que têm a sua versão dos factos.
07:32
Who do you want to interview first?
130
452032
1745
Quem queremos entrevistar primeiro?
07:34
Sensible answer:
131
454681
1915
Resposta sensata:
07:36
prime witnesses.
132
456620
1437
as testemunhas principais.
07:38
You see,
133
458878
1234
Vejamos,
07:40
suppose that there is person number seven,
134
460136
4220
suponhamos que há a pessoa número sete,
07:44
tells you a story,
135
464380
1151
que nos conta uma história,
07:45
but when you ask where he got if from,
136
465555
2014
mas quando lhe perguntamos onde a foi buscar,
07:47
he points to person number three as a source.
137
467593
3036
ela aponta para a pessoa número três como sendo a fonte.
07:50
And maybe person number three, in turn,
138
470653
2068
E, por sua vez, a pessoa número três,
07:52
points at person number one as the primary source.
139
472745
3696
talvez aponte para a pessoa número um como sendo a fonte principal.
07:56
Now number one is a prime witness,
140
476465
1661
Agora a número um é uma testemunha principal,
07:58
so I definitely want to interview him -- priority.
141
478150
3238
portanto quero mesmo entrevistá-la prioritariamente.
08:02
And from the graph
142
482148
1151
E a partir do gráfico
08:03
we also see that person number four is a prime witness.
143
483323
3228
também vemos que a pessoa número quatro é uma testemunha principal.
08:06
And maybe I even want to interview him first,
144
486575
2443
E talvez até queira entrevistá-la primeiro,
08:09
because there are more people who refer to him.
145
489042
2359
porque há mais pessoas que a referem.
08:12
OK, that was easy,
146
492354
2664
OK, esta parte foi fácil,
08:15
but now what about if you have a big bunch of people who will testify?
147
495042
5246
mas e se tivéssemos uma enorme quantidade de pessoas para testemunhar?
08:20
And this graph,
148
500864
1352
Posso ver este gráfico
08:22
I may think of it as all people who testify in a complicated crime case,
149
502240
5619
como sendo todas as pessoas que testemunharam num crime complicado,
08:27
but it may just as well be web pages pointing to each other,
150
507883
4022
mas pode ser apenas as páginas web a apontar umas para as outras,
08:31
referring to each other for contents.
151
511929
2071
referindo-se umas às outras quanto aos conteúdos.
08:34
Which ones are the most authoritative?
152
514878
2336
Quais são as mais fiáveis?
08:37
Not so clear.
153
517587
1334
Não é muito claro.
08:40
Enter PageRank,
154
520091
1900
Entra o PageRank,
08:42
one of the early cornerstones of Google.
155
522015
2536
uma das primeiras pedras angulares da Google.
08:45
This algorithm uses the laws of mathematical randomness
156
525337
4242
Este algoritmo utiliza as leis da aleatoriedade matemática
08:49
to determine automatically the most relevant web pages,
157
529603
3857
para determinar automaticamente quais as páginas web mais relevantes,
08:53
in the same way as we used randomness in the Galton Board experiment.
158
533484
5062
tal como utilizámos a aleatoriedade na experiência com a Tábua de Galton.
08:59
So let's send into this graph
159
539341
2341
Então vamos atirar para este gráfico
09:01
a bunch of tiny, digital marbles
160
541706
2850
um monte de berlindes digitais minúsculos,
09:04
and let them go randomly through the graph.
161
544580
3749
e deixá-los andar aleatoriamente pelo gráfico.
09:08
Each time they arrive at some site,
162
548353
1667
De cada vez que chegam a uma página
09:10
they will go out through some link chosen at random to the next one.
163
550044
4166
irão através da mesma ligação escolhida ao acaso para a seguinte.
09:14
And again, and again, and again.
164
554234
1753
E uma e outra vez.
09:16
And with small, growing piles,
165
556358
1628
E com pilhas pequenas que vão crescendo,
09:18
we'll keep the record of how many times each site has been visited
166
558010
3753
vamos registando quantas vezes cada página foi visitada
09:21
by these digital marbles.
167
561787
1945
por estes berlindes digitais.
09:24
Here we go.
168
564243
1151
Vamos lá.
09:25
Randomness, randomness.
169
565418
1848
Aleatoriedade, aleatoriedade.
09:27
And from time to time,
170
567811
1448
E, de tempos a tempos,
09:29
also let's make jumps completely randomly to increase the fun.
171
569283
3952
também vamos dar saltos completamente ao acaso para ser mais divertido.
09:34
And look at this:
172
574471
1216
E vejam:
09:36
from the chaos will emerge the solution.
173
576358
2785
do caos irá surgir a solução.
09:39
The highest piles correspond to those sites
174
579483
2485
As pilhas mais altas correspondem às páginas
09:41
which somehow are better connected than the others,
175
581992
3511
que de alguma forma estão mais bem ligados do que as outras,
09:45
more pointed at than the others.
176
585527
2273
para as quais apontam mais páginas do que as outras.
09:47
And here we see clearly
177
587824
1722
E aqui vemos claramente
09:49
which are the web pages we want to first try.
178
589570
3032
quais são as páginas web que queremos experimentar primeiro.
09:53
Once again,
179
593507
1151
Uma vez mais,
09:54
the solution emerges from the randomness.
180
594682
2460
a solução surge da aleatoriedade.
09:57
Of course, since that time,
181
597775
2251
É claro que, desde esta altura,
10:00
Google has come up with much more sophisticated algorithms,
182
600050
3707
a Google já arranjou algoritmos muito mais sofisticados,
10:03
but already this was beautiful.
183
603781
2280
mas isto já era belo.
10:06
And still,
184
606981
1476
Mas ainda assim,
10:08
just one problem in a million.
185
608481
1611
é só um problema num milhão.
10:10
With the advent of digital area,
186
610734
2270
Com o advento da área digital,
10:13
more and more problems lend themselves to mathematical analysis,
187
613028
5016
cada vez mais problemas se prestam à análise matemática,
10:18
making the job of mathematician a more and more useful one,
188
618068
4365
tornando o trabalho dos matemáticos cada vez mais útil,
10:23
to the extent that a few years ago,
189
623166
2722
tanto que há uns anos
10:25
it was ranked number one among hundreds of jobs
190
625912
3779
foi classificado como sendo o número um entre centenas de empregos
10:29
in a study about the best and worst jobs
191
629715
3968
num estudo sobre os melhores e piores empregos
10:33
published by the Wall Street Journal in 2009.
192
633707
2975
publicado pelo Wall Street Journal em 2009.
10:37
Mathematician --
193
637445
1852
Matemático
10:39
best job in the world.
194
639321
1433
— o melhor emprego do mundo.
10:41
That's because of the applications:
195
641646
3068
Isto por causa das aplicações:
10:44
communication theory,
196
644738
2139
da teoria da comunicação,
10:46
information theory,
197
646901
1820
da teoria da informação,
10:48
game theory,
198
648745
1260
da teoria de jogos,
10:50
compressed sensing,
199
650029
1446
da amostragem compressiva,
10:51
machine learning,
200
651499
1562
da aprendizagem automática,
10:53
graph analysis,
201
653085
1567
da análise de gráficos,
10:54
harmonic analysis.
202
654676
1742
da análise harmónica.
10:56
And why not stochastic processes,
203
656442
2640
E porque não os processos estocásticos,
10:59
linear programming,
204
659106
1630
a programação linear,
11:00
or fluid simulation?
205
660760
2028
ou a simulação de fluidos?
11:03
Each of these fields have monster industrial applications.
206
663292
3895
Cada uma destas áreas tem aplicações industriais monstruosas.
11:07
And through them,
207
667211
1151
E através delas, há muito dinheiro na matemática
11:08
there is big money in mathematics.
208
668386
1999
11:11
And let me concede
209
671400
2040
Deixem-me admitir
11:13
that when it comes to making money from the math,
210
673464
2477
que, quando se trata de fazer dinheiro com a matemática,
11:15
the Americans are by a long shot the world champions,
211
675965
3824
os americanos são, de longe, os campeões mundiais,
11:19
with clever, emblematic billionaires and amazing, giant companies,
212
679813
4619
com multimilionários engenhosos, emblemáticos
e empresas extraordinárias, gigantes,
11:24
all resting, ultimately, on good algorithm.
213
684456
3280
que assentam, fundamentalmente, em bons algoritmos.
11:29
Now with all this beauty, usefulness and wealth,
214
689091
3972
Agora, com toda esta beleza, utilidade e riqueza,
11:33
mathematics does look more sexy.
215
693087
2284
a matemática já começa a parecer mais sexy.
11:36
But don't you think
216
696399
1617
Mas não pensem
11:38
that the life a mathematical researcher is an easy one.
217
698040
4120
que a vida de um investigador matemático é fácil.
11:42
It is filled with perplexity,
218
702959
2741
É cheia de perplexidades,
11:46
frustration,
219
706347
1150
de frustrações,
11:48
a desperate fight for understanding.
220
708172
2445
de uma luta desesperada pela compreensão.
11:51
Let me evoke for you
221
711955
2140
Deixem-me contar-vos
11:54
one of the most striking days in my mathematician's life.
222
714119
4380
um dos dias mais impressionantes na minha vida de matemático.
11:58
Or should I say,
223
718523
1151
Ou, devo dizer, uma das noites mais impressionantes.
11:59
one of the most striking nights.
224
719698
1737
12:02
At that time,
225
722713
1151
Nessa altura,
12:03
I was staying at the Institute for Advanced Studies in Princeton --
226
723888
3151
eu estava no Instituto de Estudos Avançados de Princeton,
que foi, durante muitos anos, a casa de Albert Einstein
12:07
for many years, the home of Albert Einstein
227
727063
2139
12:09
and arguably the most holy place for mathematical research in the world.
228
729226
4428
e que é talvez o sítio mais sagrado do mundo para a investigação matemática.
12:14
And that night I was working and working on an elusive proof,
229
734878
3844
Nessa noite eu estava a trabalhar sem parar numa prova que me escapava,
12:18
which was incomplete.
230
738746
1378
que estava incompleta.
12:21
It was all about understanding
231
741304
2208
Tratava-se de compreender
12:23
the paradoxical stability property of plasmas,
232
743536
3823
a propriedade paradoxal de estabilidade dos plasmas,
12:27
which are a crowd of electrons.
233
747383
1958
que são uma multidão de electrões.
12:30
In the perfect world of plasma,
234
750423
2736
No mundo perfeito do plasma,
12:33
there are no collisions
235
753183
1778
não há colisões
12:34
and no friction to provide the stability like we are used to.
236
754985
3658
e não há fricção para proporcionar a estabilidade, como estamos habituados.
12:39
But still,
237
759392
1151
Ainda assim,
12:40
if you slightly perturb a plasma equilibrium,
238
760567
3033
se perturbarmos ligeiramente um equilíbrio no plasma,
12:43
you will find that the resulting electric field
239
763624
2688
verificamos que o campo eléctrico resultante
12:46
spontaneously vanishes,
240
766336
2339
se desvanece espontaneamente,
12:48
or damps out,
241
768699
1975
ou amortece,
12:50
as if by some mysterious friction force.
242
770698
3294
como se por alguma força misteriosa de fricção.
12:54
This paradoxical effect,
243
774728
1835
Este efeito paradoxal,
12:56
called the Landau damping,
244
776587
1477
chamado amortecimento de Landau,
12:58
is one of the most important in plasma physics,
245
778088
2989
é um dos mais importantes na física de plasmas,
13:01
and it was discovered through mathematical ideas.
246
781101
3002
e foi descoberto através de ideias matemáticas.
13:04
But still,
247
784970
1151
Ainda assim,
13:06
a full mathematical understanding of this phenomenon was missing.
248
786145
4230
faltava uma compreensão matemática completa deste fenómeno.
13:10
And together with my former student and main collaborator Clément Mouhot,
249
790399
4786
Juntamente com o meu ex-aluno e principal colaborador Clément Mouhot,
13:15
in Paris at the time,
250
795209
1492
que estava em Paris na altura,
13:16
we had been working for months and months on such a proof.
251
796725
4086
estávamos a trabalhar nessa prova há meses e meses.
13:21
Actually,
252
801832
1335
Na realidade,
13:23
I had already announced by mistake that we could solve it.
253
803191
4746
eu já tinha anunciado por engano que conseguíamos resolver o problema.
13:27
But the truth is,
254
807961
1725
Mas a verdade é que a prova não estava a resultar
13:29
the proof was just not working.
255
809710
2147
13:32
In spite of more than 100 pages of complicated, mathematical arguments,
256
812196
4349
Apesar de mais de 100 páginas de argumentos matemáticos complicados,
13:36
and a bunch discoveries,
257
816569
1690
e de umas quantas descobertas,
13:38
and huge calculation,
258
818283
1267
e de uma montanha de cálculos,
13:39
it was not working.
259
819574
1169
não estava a resultar.
13:41
And that night in Princeton,
260
821290
1681
Nessa noite, em Princeton,
13:42
a certain gap in the chain of arguments was driving me crazy.
261
822995
4301
havia uma lacuna na cadeia de argumentos que estava a dar comigo em doido.
13:47
I was putting in there all my energy and experience and tricks,
262
827658
4593
Estava a pôr ali toda a minha energia e experiência e truques,
13:52
and still nothing was working.
263
832275
1742
e ainda assim nada resultava.
13:54
1 a.m., 2 a.m., 3 a.m.,
264
834553
3882
Uma da manhã, duas da manhã, três da manhã,
13:58
not working.
265
838459
1308
não resultava.
14:00
Around 4 a.m., I go to bed in low spirits.
266
840545
4321
Por volta das quatro da manhã, fui para a cama desanimado.
14:05
Then a few hours later,
267
845915
2460
Depois, umas horas mais tarde,
14:08
waking up and go,
268
848399
1151
acordei e pensei:
14:09
"Ah, it's time to get the kids to school --"
269
849574
3357
“Ah, está na hora de levar os miúdos à escola...”
14:12
What is this?
270
852955
1151
O que é isto?
14:14
There was this voice in my head, I swear.
271
854130
2142
Havia esta voz na minha cabeça, juro.
14:16
"Take the second term to the other side,
272
856894
1913
“Leva o segundo termo para o outro lado,
14:18
Fourier transform and invert in L2."
273
858831
1919
"faz uma transformação de Fourier e inverte em L2.”
14:21
(Laughter)
274
861257
1151
(Risos)
14:22
Damn it,
275
862432
1702
Macacos me mordam,
14:24
that was the start of the solution!
276
864158
2113
cá estava o início da solução!
14:27
You see,
277
867519
1151
Estão a ver,
14:28
I thought I had taken some rest,
278
868694
2283
eu pensei que tinha descansado,
14:31
but really my brain had continued to work on it.
279
871001
3388
mas na realidade o meu cérebro tinha continuado a trabalhar no problema.
14:35
In those moments,
280
875008
1597
Nesses momentos,
14:36
you don't think of your career or your colleagues,
281
876629
2601
não pensamos na nossa carreira nem nos nossos colegas,
14:39
it's just a complete battle between the problem and you.
282
879254
3690
é só uma batalha total entre o problema e nós.
14:44
That being said,
283
884098
1328
Tendo dito isto,
14:45
it does not harm when you do get a promotion in reward for your hard work.
284
885450
3949
também não faz mal se formos promovidos em recompensa do trabalho árduo.
14:49
And after we completed our huge analysis of the Landau damping,
285
889808
5160
E depois de termos completado a nossa enorme análise do amortecimento de Landau,
14:54
I was lucky enough
286
894992
1615
tive a sorte de receber a tão cobiçada Medalha Fields
14:56
to get the most coveted Fields Medal
287
896631
3030
14:59
from the hands of the President of India,
288
899685
2867
das mãos do Presidente da Índia,
15:02
in Hyderabad on 19 August, 2010 --
289
902576
3920
em Hyderabad a 19 de Agosto de 2010
15:07
an honor that mathematicians never dare to dream,
290
907453
3251
— uma honra com que os matemáticos nunca se atrevem a sonhar —
15:10
a day that I will remember until I live.
291
910728
2399
um dia que vou recordar enquanto viver.
15:14
What do you think,
292
914366
1447
O que é que acham,
15:15
on such an occasion?
293
915837
2141
numa ocasião destas?
15:18
Pride, yes?
294
918002
1150
Orgulho, não é?
15:19
And gratitude to the many collaborators who made this possible.
295
919791
3640
E gratidão para com os colaboradores que tornaram isto possível.
15:24
And because it was a collective adventure,
296
924304
2212
E, porque foi uma aventura colectiva,
15:26
you need to share it, not just with your collaborators.
297
926540
4142
temos de a partilhar, não só com os nossos colaboradores.
15:31
I believe that everybody can appreciate the thrill of mathematical research,
298
931548
5692
Acho que toda a gente pode apreciar a emoção da investigação matemática,
15:37
and share the passionate stories of humans and ideas behind it.
299
937264
4318
e partilhar as histórias apaixonantes das pessoas e das ideias subjacentes.
15:42
And I've been working with my staff at Institut Henri Poincaré,
300
942494
4774
Tenho estado a trabalhar com a minha equipa no Instituto Henri Poincaré,
15:47
together with partners and artists of mathematical communication worldwide,
301
947292
5181
juntamente com parceiros e artistas da comunicação matemática em todo o mundo,
15:52
so that we can found our own, very special museum of mathematics there.
302
952497
4587
para que possamos fundar ali o nosso museu, muito especial, da matemática.
15:58
So in a few years,
303
958537
1777
Portanto daqui a uns anos,
16:00
when you come to Paris,
304
960885
1577
quando vierem a Paris,
16:02
after tasting the great, crispy baguette and macaroon,
305
962486
5658
depois de provarem a saborosa baguete estaladiça e os "macaroons",
16:08
please come and visit us at Institut Henri Poincaré,
306
968168
3663
venham visitar-nos no Instituto Henri Poincaré,
16:11
and share the mathematical dream with us.
307
971856
2515
e partilhar o sonho matemático connosco.
16:14
Thank you.
308
974395
1151
Obrigado.
16:15
(Applause)
309
975570
7000
(Aplausos)
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