What's so sexy about math? | Cédric Villani

671,922 views ・ 2016-06-28

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

Çeviri: Mustafa GÜL Gözden geçirme: Sancak Gülgen
00:12
What is it that French people do better than all the others?
0
12804
4412
Fransızlar’ın diğerlerinden daha iyi yaptığı şey nedir?
00:18
If you would take polls,
1
18454
1926
Anket yaparsanız
00:20
the top three answers might be:
2
20404
1807
ilk üç cevap şöyle olurdu:
00:22
love, wine and whining.
3
22235
4039
Aşk, şarap ve mızmızlanma.
00:26
(Laughter)
4
26298
1301
(Kahkaha)
00:27
Maybe.
5
27623
1159
Belki.
00:29
But let me suggest a fourth one:
6
29530
2338
Dördüncüsünü ben söyleyeyim:
00:31
mathematics.
7
31892
1190
Matematik.
00:33
Did you know that Paris has more mathematicians
8
33760
2853
Paris’te dünyadaki diğer tüm şehirlerden daha fazla matematikçi
00:36
than any other city in the world?
9
36637
1801
olduğunu biliyor muydunuz?
00:38
And more streets with mathematicians' names, too.
10
38801
2494
Ve matematikçilerin isimlerinin verildiği daha çok cadde.
00:42
And if you look at the statistics of the Fields Medal,
11
42215
3449
Matematikçilerin Nobel Ödülü denilen,
00:45
often called the Nobel Prize for mathematics,
12
45688
2493
40 yaşın altındaki matematikçileri ödüllendiren
00:48
and always awarded to mathematicians below the age of 40,
13
48205
3932
Fields Madalyası istatistiklerine bakarsanız,
00:52
you will find that France has more Fields medalists per inhabitant
14
52161
3887
Fransa’nın diğer ülkelerden daha fazla madalyası
00:56
than any other country.
15
56072
1168
olduğunu göreceksiniz.
00:58
What is it that we find so sexy in math?
16
58286
2954
Nedir bu matematikte bu kadar çekici olan?
01:02
After all, it seems to be dull and abstract,
17
62153
3204
Sonuçta sıkıcı ve soyut görünüyor,
01:05
just numbers and computations and rules to apply.
18
65381
3483
numaralar, hesaplamalar ve uygulanacak kurallar.
01:10
Mathematics may be abstract,
19
70518
2112
Matematik soyut olabilir,
01:12
but it's not dull
20
72654
1151
ama sıkıcı değildir
01:13
and it's not about computing.
21
73829
1729
ve hesaplamakla sınırlı değildir.
01:16
It is about reasoning
22
76178
1747
Temel faaliyetimizi düşünme
01:17
and proving our core activity.
23
77949
2260
ve kanıtlamayla ilgilidir.
01:20
It is about imagination,
24
80513
1522
Çoğumuzun övdüğü
01:22
the talent which we most praise.
25
82059
2019
hayal gücüyle ilgilidir.
01:24
It is about finding the truth.
26
84102
2101
Doğruyu bulmakla ilgilidir.
01:27
There's nothing like the feeling which invades you
27
87613
2737
Aylarca kafa yorduktan sonra
01:30
when after months of hard thinking,
28
90374
2171
sorununuzun çözüm yolunu bulmanın
01:32
you finally understand the right reasoning to solve your problem.
29
92569
3298
verdiği mutluluk gibisi yok.
01:37
The great mathematician André Weil likened this --
30
97042
3576
Büyük matematikçi André Weil bunu --
01:40
no kidding --
31
100642
1151
şaka yapmıyorum --
01:41
to sexual pleasure.
32
101817
1589
cinsel hazza benzetmiştir.
01:44
But noted that this feeling can last for hours, or even days.
33
104197
5341
Ama bu duygunun saatlerce hatta günlerce sürebileceğini de eklemiştir.
01:50
The reward may be big.
34
110804
1853
Ödül büyük olabilir.
01:53
Hidden mathematical truths permeate our whole physical world.
35
113325
3864
Gizli matematiksel gerçekler bütün fiziksel dünyamızın içindeler.
01:57
They are inaccessible to our senses
36
117680
2670
Duygularımızla algılayamıyoruz
02:00
but can be seen through mathematical lenses.
37
120374
2724
ama matematiksel merceklerle görebiliyoruz.
02:04
Close your eyes for moment
38
124092
1592
Gözlerinizi bir an kapatın
02:05
and think of what is occurring right now around you.
39
125708
3475
ve çevrenizde nelerin olduğunu düşünün.
02:10
Invisible particles from the air around are bumping on you
40
130337
3493
Her saniye milyarlarcası ve milyarlarcası size çarpan
02:13
by the billions and billions at each second,
41
133854
2733
havadaki görünmez parçacıklar,
02:16
all in complete chaos.
42
136611
2063
hepsi de tam bir kaos içinde.
02:19
And still,
43
139049
1151
Yine de,
02:20
their statistics can be accurately predicted by mathematical physics.
44
140224
4688
istatistikleri matematiksel fizikle tam olarak bilinebilir.
02:25
And open your eyes now
45
145715
2792
Ve şimdi gözlerinizi
02:28
to the statistics of the velocities of these particles.
46
148531
3310
bu parçacıkların hızlarının istatistiklerine bakmak için açın.
02:32
The famous bell-shaped Gauss Curve,
47
152510
3240
Ünlü çan şeklindeki Gauss Eğrisi
02:35
or the Law of Errors --
48
155774
2181
ya da Hataların Kanunu --
02:37
of deviations with respect to the mean behavior.
49
157979
2722
ortalama davranışa göre sapmalar.
02:41
This curve tells about the statistics of velocities of particles
50
161550
4302
Bu eğri bize parçacıkların hızının istatistiklerini
02:45
in the same way as a demographic curve
51
165876
2539
aynı bir demografik eğrinin
02:48
would tell about the statistics of ages of individuals.
52
168439
3841
bireylerin yaşını gösterdiği gibi gösteriyor.
02:52
It's one of the most important curves ever.
53
172884
2650
Bu eğri en önemli eğrilerden biri.
02:56
It keeps on occurring again and again,
54
176137
3186
Ve tekrar tekrar biz matematikçiler için
02:59
from many theories and many experiments,
55
179347
2403
çok değerli olan evrenselliğin harika bir
03:01
as a great example of the universality
56
181774
3281
örneği olarak birçok teori ve
03:05
which is so dear to us mathematicians.
57
185079
3552
deneyde karşımıza çıkıyor.
03:09
Of this curve,
58
189694
1227
Bu eğri hakkında,
03:10
the famous scientist Francis Galton said,
59
190945
3049
ünlü bilim adamı Francis Galton,
03:14
"It would have been deified by the Greeks if they had known it.
60
194018
4524
“Eğer bilselerdi Yunanlar bu eğriyi tanrılaştırırdı.
03:19
It is the supreme law of unreason."
61
199064
3351
Anlamsızlığın en yüce kanunu” demiştir.
03:23
And there's no better way to materialize that supreme goddess than Galton's Board.
62
203818
6602
Ve bu yüce tanrıçayı somutlaştırmak için Galton kutusundan daha iyi bir yol yok.
03:31
Inside this board are narrow tunnels
63
211774
3197
Kutunun içinde küçük topların
03:34
through which tiny balls will fall down randomly,
64
214995
4628
rastgele aşağı düşeceği dar tüneller var,
03:40
going right or left, or left, etc.
65
220295
5387
sağa ya da sola veya sola, vs.
03:46
All in complete randomness and chaos.
66
226139
3251
Tamamen rastgele ve kaos içinde.
03:50
Let's see what happens when we look at all these random trajectories together.
67
230085
6080
Bu rastgele tünellerde neler olacağına beraber bakalım.
03:56
(Board shaking)
68
236189
5435
(Kutu sallama)
04:01
This is a bit of a sport,
69
241648
2844
Bu biraz da egzersiz,
04:04
because we need to resolve some traffic jams in there.
70
244516
4870
çünkü birkaç trafik sıkışıklığını gidermemiz lazım.
04:11
Aha.
71
251715
1150
İşte.
04:13
We think that randomness is going to play me a trick on stage.
72
253313
3587
Rastgeleliğin bana sahnede oyun oynayacağını düşünüyorsunuz.
04:19
There it is.
73
259609
1463
Tamamdır.
04:22
Our supreme goddess of unreason.
74
262382
2583
Anlamsızlığın en yüce tanrıçası.
04:24
the Gauss Curve,
75
264989
1519
Gauss Eğrisi,
04:26
trapped here inside this transparent box as Dream in "The Sandman" comics.
76
266532
6452
bu saydam kutuda tıpkı “Sandman”deki Düş gibi sıkışıp kalmış.
04:34
For you I have shown it,
77
274623
2698
Size gösterdim,
04:37
but to my students I explain why it could not be any other curve.
78
277345
5285
ama öğrencilerime bunun neden başka bir eğri olamayacağını açıklıyorum.
04:43
And this is touching the mystery of that goddess,
79
283128
2870
Ve bu tanrıçanın gizemine dayanıyor,
04:46
replacing a beautiful coincidence by a beautiful explanation.
80
286022
4701
güzel bir tesadüfü güzel bir açıklamayla değiştirerek.
04:51
All of science is like this.
81
291027
2333
Bütün bilimler böyledir.
04:54
And beautiful mathematical explanations are not only for our pleasure.
82
294213
5348
Ve güzelim matematiksel açıklamalar sadece kendi tatminimiz için değiller.
04:59
They also change our vision of the world.
83
299585
2660
Aynı zamanda dünya görüşümüzü de değiştiriyorlar.
05:03
For instance,
84
303040
1237
Örneğin,
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
rastgele tünellerin matematiksel analizlerini
05:11
and the Gauss Curve
89
311409
2037
ve Gauss Eğrisi’ni kullanarak
05:13
to explain and prove that our world is made of atoms.
90
313470
4928
dünyamızın atomlardan oluştuğunu açıkladılar.
05:19
It was not the first time
91
319524
1802
Bu, matematiğin dünya görüşümüzü
05:21
that mathematics was revolutionizing our view of the world.
92
321350
3390
kökten değiştirdiği ilk sefer değildi.
05:25
More than 2,000 years ago,
93
325555
2212
2.000 yıldan da önce,
05:27
at the time of the ancient Greeks,
94
327791
2610
antik Yunan dönemlerinde,
05:31
it already occurred.
95
331502
1479
zaten ortaya çıkmıştı.
05:33
In those days,
96
333827
1286
O zamanlar,
05:35
only a small fraction of the world had been explored,
97
335137
3283
dünyanın yalnızca küçük bir kısmı keşfedilmişti
05:38
and the Earth might have seemed infinite.
98
338444
3042
ve Dünya sınırsız görünüyor olabilirdi.
05:42
But clever Eratosthenes,
99
342034
1767
Ama dâhi Eratosten,
05:43
using mathematics,
100
343825
1417
matematiği kullanarak,
05:45
was able to measure the Earth with an amazing accuracy of two percent.
101
345266
5111
Dünya’yı yüzde 2’lik hata payıyla hesaplayabilmiştir.
05:51
Here's another example.
102
351969
1416
Başka bir örnek daha.
05:54
In 1673, Jean Richer noticed
103
354238
3805
1673’te, Jean Richer
05:58
that a pendulum swings slightly slower in Cayenne than in Paris.
104
358067
6912
Cayenne’de sarkacın Paris’tekinden ufak farkla daha yavaş sallandığını fark etti.
06:06
From this observation alone, and clever mathematics,
105
366350
4400
Sadece bu gözlem ve dâhiyane matematikle,
06:10
Newton rightly deduced
106
370774
2306
Newton, Dünya’nın
06:13
that the Earth is a wee bit flattened at the poles,
107
373104
5541
kutuplardan çok az basık olduğu sonucunu çıkardı,
06:18
like 0.3 percent --
108
378669
1601
yüzde 0.3 kadar --
06:20
so tiny that you wouldn't even notice it on the real view of the Earth.
109
380843
4413
o kadar küçük ki dünyanın gerçek görünüşünde fark etmezdiniz bile.
06:26
These stories show that mathematics
110
386276
3928
Bu hikâyeler matematiğin,
06:30
is able to make us go out of our intuition
111
390228
4762
sezgilerimizin dışına çıkıp
06:35
measure the Earth which seems infinite,
112
395512
3485
sonsuz görünen Dünya’yı hesaplayabildiğini,
06:39
see atoms which are invisible
113
399021
2294
görünmez atomları görebildiğini
06:41
or detect an imperceptible variation of shape.
114
401339
3381
veya şeklin algılanamayan çeşitlerini keşfedebildiğini gösteriyor.
06:44
And if there is just one thing that you should take home from this talk,
115
404744
3847
Bu konuşmadan aklınızda kalması gereken bir şey varsa,
06:48
it is this:
116
408615
1194
o da şudur:
06:49
mathematics allows us to go beyond the intuition
117
409833
4378
Matematik sezgilerimizin ötesine geçmemize
06:54
and explore territories which do not fit within our grasp.
118
414235
4249
ve algımızın ötesindeki bölgeleri keşfetmemize olanak sağlar.
06:59
Here's a modern example you will all relate to:
119
419609
2999
Hepinizin dâhil olduğu modern bir örnek:
07:03
searching the Internet.
120
423362
1667
İnternet’te araştırma yapmak.
07:06
The World Wide Web,
121
426037
1342
Dünya Çapında Ağ,
07:07
more than one billion web pages --
122
427403
1804
bir milyardan fazla internet sitesi --
07:09
do you want to go through them all?
123
429231
1674
hepsine göz atmak mı istiyorsunuz?
07:11
Computing power helps,
124
431660
1802
Programlama gücü iş görürdü
07:13
but it would be useless without the mathematical modeling
125
433486
3186
ancak verideki gizli bilgiyi bulmada matematiksel modelleme olmadan
07:16
to find the information hidden in the data.
126
436696
2563
faydasız olurdu.
07:20
Let's work out a baby problem.
127
440491
2379
Basit bir sorunu ele alalım.
07:23
Imagine that you're a detective working on a crime case,
128
443872
3807
Bir suç davasında çalışan bir dedektif olduğunuzu hayal edin
07:27
and there are many people who have their version of the facts.
129
447703
3788
ve birçok insanda gerçeklerin kendi versiyonları var.
07:32
Who do you want to interview first?
130
452032
1745
İlk kimle konuşmak istersiniz?
07:34
Sensible answer:
131
454681
1915
Mantıklı yanıt:
07:36
prime witnesses.
132
456620
1437
Birinci görgü tanıkları.
07:38
You see,
133
458878
1234
Yani.
07:40
suppose that there is person number seven,
134
460136
4220
7 numaralı biri olduğunu varsayın,
07:44
tells you a story,
135
464380
1151
size bir hikâye anlatıyor,
07:45
but when you ask where he got if from,
136
465555
2014
nereden duyduğunu sorunca,
07:47
he points to person number three as a source.
137
467593
3036
kaynak olarak 3 numaralı kişiyi gösteriyor.
07:50
And maybe person number three, in turn,
138
470653
2068
Ve belki de 3 numaralı kişi de
07:52
points at person number one as the primary source.
139
472745
3696
birincil kaynak olarak 1 numaralı kişiyi gösteriyor.
07:56
Now number one is a prime witness,
140
476465
1661
Şimdi 1 numara birinci görgü tanığı,
07:58
so I definitely want to interview him -- priority.
141
478150
3238
kesinlikle öncelikle onunla konuşmak istiyorum.
08:02
And from the graph
142
482148
1151
Ve grafikten
08:03
we also see that person number four is a prime witness.
143
483323
3228
4 numaralı kişinin de birinci görgü tanığı olduğunu görüyoruz.
08:06
And maybe I even want to interview him first,
144
486575
2443
Ve belki de ilk onunla görüşmek isteriz,
08:09
because there are more people who refer to him.
145
489042
2359
çünkü onu işaret eden daha çok insan var.
08:12
OK, that was easy,
146
492354
2664
Peki, bu kolaydı.
08:15
but now what about if you have a big bunch of people who will testify?
147
495042
5246
Ya şahitlik eden bir sürü insan olsaydı ne yapardınız?
08:20
And this graph,
148
500864
1352
Bu grafik
08:22
I may think of it as all people who testify in a complicated crime case,
149
502240
5619
karmaşık bir suç davasındaki bütün şahitler de olabilir,
08:27
but it may just as well be web pages pointing to each other,
150
507883
4022
birbirlerini işaret eden, birbirlerini gösteren
08:31
referring to each other for contents.
151
511929
2071
İnternet sayfaları da olabilir.
08:34
Which ones are the most authoritative?
152
514878
2336
Hangisi daha güvenilir?
08:37
Not so clear.
153
517587
1334
Pek açık değil.
08:40
Enter PageRank,
154
520091
1900
PageRank’e girin,
08:42
one of the early cornerstones of Google.
155
522015
2536
Google’ın erken mihenk taşlarından biri.
08:45
This algorithm uses the laws of mathematical randomness
156
525337
4242
Bu algoritma en alakalı internet sayfalarını bulmak için
08:49
to determine automatically the most relevant web pages,
157
529603
3857
Galton Kutusu’nda kullandığımız rastgelelikle aynı şekilde
08:53
in the same way as we used randomness in the Galton Board experiment.
158
533484
5062
matematiksel rastgelelik kanunlarını kullanıyor.
08:59
So let's send into this graph
159
539341
2341
Bu grafiğe bir kısım küçük,
09:01
a bunch of tiny, digital marbles
160
541706
2850
dijital bilye gönderelim
09:04
and let them go randomly through the graph.
161
544580
3749
ve rastgele gidip gelmelerini izleyelim.
09:08
Each time they arrive at some site,
162
548353
1667
Bir sayfaya her geldiklerinde
09:10
they will go out through some link chosen at random to the next one.
163
550044
4166
rastgele seçilmiş bir bağlantıyla diğerine geçecekler.
09:14
And again, and again, and again.
164
554234
1753
Tekrar, tekrar ve tekrar.
09:16
And with small, growing piles,
165
556358
1628
Ve küçük, büyüyen direkler,
09:18
we'll keep the record of how many times each site has been visited
166
558010
3753
bir sayfanın bilyeler tarafından ne kadar ziyaret edildiğinin
09:21
by these digital marbles.
167
561787
1945
kaydını tutacak.
09:24
Here we go.
168
564243
1151
Haydi bakalım.
09:25
Randomness, randomness.
169
565418
1848
Rastgelelik, rastgelelik.
09:27
And from time to time,
170
567811
1448
Ve zaman içinde,
09:29
also let's make jumps completely randomly to increase the fun.
171
569283
3952
eğlenceyi artırmak için geçişleri tamamıyla rastgele yapalım.
09:34
And look at this:
172
574471
1216
Şuna bakın:
09:36
from the chaos will emerge the solution.
173
576358
2785
Kaostan bir çözüm ortaya çıkıyor.
09:39
The highest piles correspond to those sites
174
579483
2485
En yüksek direkler diğerlerinden daha iyi
09:41
which somehow are better connected than the others,
175
581992
3511
bağlantısı olan ve daha fazla işaret edilen
09:45
more pointed at than the others.
176
585527
2273
sayfaları gösteriyor.
09:47
And here we see clearly
177
587824
1722
Hangi sayfaları
09:49
which are the web pages we want to first try.
178
589570
3032
ilk önce deneyeceğimizi açıkça görüyoruz.
09:53
Once again,
179
593507
1151
Bir kez daha,
09:54
the solution emerges from the randomness.
180
594682
2460
sonuç kaostan ortaya çıkıyor.
09:57
Of course, since that time,
181
597775
2251
Elbette o zamandan beri,
10:00
Google has come up with much more sophisticated algorithms,
182
600050
3707
Google daha karmaşık algoritmalar buldu,
10:03
but already this was beautiful.
183
603781
2280
ama yine de bu çok güzeldi.
10:06
And still,
184
606981
1476
Ve hâlâ,
10:08
just one problem in a million.
185
608481
1611
bir milyonda yalnızca bir sorun.
10:10
With the advent of digital area,
186
610734
2270
Dijital alanın ilerleyişiyle,
10:13
more and more problems lend themselves to mathematical analysis,
187
613028
5016
daha fazla sorun matematiksel analizle çözüldü,
10:18
making the job of mathematician a more and more useful one,
188
618068
4365
matematikçilerin işi daha yararlı hâle geldi,
10:23
to the extent that a few years ago,
189
623166
2722
öyle ki birkaç yıl önce,
10:25
it was ranked number one among hundreds of jobs
190
625912
3779
Wall Street Journal tarafından 2009’da yayınlanan
10:29
in a study about the best and worst jobs
191
629715
3968
en iyi ve en kötü işler araştırmasında
10:33
published by the Wall Street Journal in 2009.
192
633707
2975
yüzlerce iş arasından bir numara gösterildi.
10:37
Mathematician --
193
637445
1852
Matematikçi --
10:39
best job in the world.
194
639321
1433
dünyadaki en iyi iş.
10:41
That's because of the applications:
195
641646
3068
Bunun nedeni uygulamalar:
10:44
communication theory,
196
644738
2139
İletişim teorisi,
10:46
information theory,
197
646901
1820
bilgi teorisi,
10:48
game theory,
198
648745
1260
oyun teorisi,
10:50
compressed sensing,
199
650029
1446
basınçlı algılama,
10:51
machine learning,
200
651499
1562
makine öğrenimi,
10:53
graph analysis,
201
653085
1567
grafik analizi,
10:54
harmonic analysis.
202
654676
1742
harmonik analiz
10:56
And why not stochastic processes,
203
656442
2640
ve belki olasılıksal süreçler,
10:59
linear programming,
204
659106
1630
doğrusal programlama
11:00
or fluid simulation?
205
660760
2028
ya da akışkan simülasyonu.
11:03
Each of these fields have monster industrial applications.
206
663292
3895
Bu alanların her biri muazzam bir endüstriyel uygulama.
11:07
And through them,
207
667211
1151
Bunların vasıtası ile,
11:08
there is big money in mathematics.
208
668386
1999
matematikte çok para var.
11:11
And let me concede
209
671400
2040
Kabul etmem gerekir ki
11:13
that when it comes to making money from the math,
210
673464
2477
iş matematikten para yapmak olunca
11:15
the Americans are by a long shot the world champions,
211
675965
3824
Amerikalılar açık ara dünya şampiyonu.
11:19
with clever, emblematic billionaires and amazing, giant companies,
212
679813
4619
Dâhi, sembolik milyarderleri, inanılmaz, dev şirketleriyle
11:24
all resting, ultimately, on good algorithm.
213
684456
3280
ve hepsi nihayetinde iyi algoritmaya dayanıyor.
11:29
Now with all this beauty, usefulness and wealth,
214
689091
3972
Bütün bu güzellik, fayda ve zenginlikle
11:33
mathematics does look more sexy.
215
693087
2284
matematik gerçekten daha çekici görünüyor.
11:36
But don't you think
216
696399
1617
Ama sakın
11:38
that the life a mathematical researcher is an easy one.
217
698040
4120
matematik araştırmacısının hayatının kolay olduğunu sanmayın.
11:42
It is filled with perplexity,
218
702959
2741
İçinde karışıklık,
11:46
frustration,
219
706347
1150
hüsran
11:48
a desperate fight for understanding.
220
708172
2445
ve kavrayış için umutsuz bir mücadele var.
11:51
Let me evoke for you
221
711955
2140
Size şimdi
11:54
one of the most striking days in my mathematician's life.
222
714119
4380
matematik hayatımdaki en çarpıcı günlerden birini anlatacağım.
11:58
Or should I say,
223
718523
1151
Ya da en çarpıcı
11:59
one of the most striking nights.
224
719698
1737
gecelerden biri mi demeliydim?
12:02
At that time,
225
722713
1151
O zamanlar,
12:03
I was staying at the Institute for Advanced Studies in Princeton --
226
723888
3151
Princeton İleri Çalışmalar Enstitüsü’nde kalıyordum --
12:07
for many years, the home of Albert Einstein
227
727063
2139
uzun yıllar Albert Einstein'ın eviydi
12:09
and arguably the most holy place for mathematical research in the world.
228
729226
4428
ve tartışmalı olarak matematiksel araştırmaların kutsal mekânı sayılıyor.
12:14
And that night I was working and working on an elusive proof,
229
734878
3844
O gece anlaşılması zor bir kanıt üzerinde çalışıyordum
12:18
which was incomplete.
230
738746
1378
ve bitmemişti.
12:21
It was all about understanding
231
741304
2208
Kanıt, elektron kitlesi olan
12:23
the paradoxical stability property of plasmas,
232
743536
3823
plazmaların paradoksik kararlılık özelliğini
12:27
which are a crowd of electrons.
233
747383
1958
anlamaya dayalıydı.
12:30
In the perfect world of plasma,
234
750423
2736
Plazmanın kusursuz dünyasında,
12:33
there are no collisions
235
753183
1778
çarpışma yoktur
12:34
and no friction to provide the stability like we are used to.
236
754985
3658
ve alışık olduğumuz kararlılık sağlayan sürtünme yoktur.
12:39
But still,
237
759392
1151
Yine de,
12:40
if you slightly perturb a plasma equilibrium,
238
760567
3033
bir plazmanın dengesini çok az bozarsanız,
12:43
you will find that the resulting electric field
239
763624
2688
ortaya çıkan elektrik alanının
12:46
spontaneously vanishes,
240
766336
2339
kendiliğinden ortadan kalktığını
12:48
or damps out,
241
768699
1975
ya da gizemli bir sürtünme kuvvetiyle
12:50
as if by some mysterious friction force.
242
770698
3294
yok olduğunu göreceksiniz.
12:54
This paradoxical effect,
243
774728
1835
Bu paradoksik etki,
12:56
called the Landau damping,
244
776587
1477
Landau sönümlemesi,
12:58
is one of the most important in plasma physics,
245
778088
2989
en önemli plazma bilimlerindendir
13:01
and it was discovered through mathematical ideas.
246
781101
3002
ve matematiksel fikirler sonucu keşfedilmiştir.
13:04
But still,
247
784970
1151
Ama hâlâ
13:06
a full mathematical understanding of this phenomenon was missing.
248
786145
4230
bu etkinin tam bir matematiksel açıklaması yoktu.
13:10
And together with my former student and main collaborator Clément Mouhot,
249
790399
4786
Eski öğrencim ve baş ortağım Clément Mouhot ile birlikte,
13:15
in Paris at the time,
250
795209
1492
Paris'te,
13:16
we had been working for months and months on such a proof.
251
796725
4086
böylesi bir kanıt üzerinde aylarca çalıştık.
13:21
Actually,
252
801832
1335
Aslında,
13:23
I had already announced by mistake that we could solve it.
253
803191
4746
yanlışlıkla bunu çözebileceğimizi açıklamıştım bile.
13:27
But the truth is,
254
807961
1725
Ama gerçekte,
13:29
the proof was just not working.
255
809710
2147
kanıt işe yaramıyordu.
13:32
In spite of more than 100 pages of complicated, mathematical arguments,
256
812196
4349
100’lerce sayfa karmaşık, matematiksel tartışmalara,
13:36
and a bunch discoveries,
257
816569
1690
bir yığın keşfe ve
13:38
and huge calculation,
258
818283
1267
devasa hesaplamalara rağmen,
13:39
it was not working.
259
819574
1169
işe yaramıyordu.
13:41
And that night in Princeton,
260
821290
1681
O gece Princeton’da,
13:42
a certain gap in the chain of arguments was driving me crazy.
261
822995
4301
tartışmalar zincirindeki mutlak boşluk beni deli ediyordu.
13:47
I was putting in there all my energy and experience and tricks,
262
827658
4593
Bütün enerjimi, tecrübemi ve numaralarımı ortaya koyuyordum,
13:52
and still nothing was working.
263
832275
1742
ama hiçbir şey olmuyordu.
13:54
1 a.m., 2 a.m., 3 a.m.,
264
834553
3882
Gece saat 1, 2, 3.
13:58
not working.
265
838459
1308
İşe yaramıyordu.
14:00
Around 4 a.m., I go to bed in low spirits.
266
840545
4321
Saat 4 civarı, moralim bozuk olarak yatağa girdim.
14:05
Then a few hours later,
267
845915
2460
Birkaç saat sonra,
14:08
waking up and go,
268
848399
1151
kalktım ve dedim,
14:09
"Ah, it's time to get the kids to school --"
269
849574
3357
“Ah, çocukları okula bırakmam gerek--”
14:12
What is this?
270
852955
1151
O da ne?
14:14
There was this voice in my head, I swear.
271
854130
2142
Yemin ederim ki kafamda bir ses duydum.
14:16
"Take the second term to the other side,
272
856894
1913
“İkinci devreyi diğer tarafa koy,
14:18
Fourier transform and invert in L2."
273
858831
1919
Fourier dönüşümü ve L2’yi ters çevir.”
14:21
(Laughter)
274
861257
1151
(Kahkaha)
14:22
Damn it,
275
862432
1702
Kahretsin,
14:24
that was the start of the solution!
276
864158
2113
çözümün başlangıcı buydu!
14:27
You see,
277
867519
1151
Görüyorsunuz,
14:28
I thought I had taken some rest,
278
868694
2283
biraz dinlendiğimi zannetmiştim,
14:31
but really my brain had continued to work on it.
279
871001
3388
ama beynim çalışmaya devam etti.
14:35
In those moments,
280
875008
1597
O anlarda,
14:36
you don't think of your career or your colleagues,
281
876629
2601
kariyerinizi ya da iş arkadaşlarınızı düşünmüyorsunuz,
14:39
it's just a complete battle between the problem and you.
282
879254
3690
bu problemle aranızdaki tam anlamıyla bir savaş.
14:44
That being said,
283
884098
1328
Bununla beraber,
14:45
it does not harm when you do get a promotion in reward for your hard work.
284
885450
3949
sıkı çalışmanıza ödül olarak terfi almanızdan bir zarar gelmez.
14:49
And after we completed our huge analysis of the Landau damping,
285
889808
5160
Landau sönümlemesinin muazzam analizini tamamladıktan sonra,
14:54
I was lucky enough
286
894992
1615
şanslıyım ki
14:56
to get the most coveted Fields Medal
287
896631
3030
gıptayla bakılan Fields Madalyası'nı
14:59
from the hands of the President of India,
288
899685
2867
bizzat Hindistan başbakanından
15:02
in Hyderabad on 19 August, 2010 --
289
902576
3920
Ağustos 2010’da, Haydarabad’da aldım.
15:07
an honor that mathematicians never dare to dream,
290
907453
3251
Matematikçilerin hayal bile edemeyeceği bir rüya,
15:10
a day that I will remember until I live.
291
910728
2399
yaşadığım sürece unutmayacağım bir gün.
15:14
What do you think,
292
914366
1447
O tarz bir durumdayken
15:15
on such an occasion?
293
915837
2141
ne düşünürsünüz?
15:18
Pride, yes?
294
918002
1150
Gurur, değil mi?
15:19
And gratitude to the many collaborators who made this possible.
295
919791
3640
Ve bunu mümkün kılan iş arkadaşlarına minnettarlık.
15:24
And because it was a collective adventure,
296
924304
2212
Ortak bir macera olduğundan,
15:26
you need to share it, not just with your collaborators.
297
926540
4142
bunu paylaşmalısınız, yalnızca iş arkadaşlarınızla değil.
15:31
I believe that everybody can appreciate the thrill of mathematical research,
298
931548
5692
İnanıyorum ki matematiksel bir araştırmanın
heyecanını herkes takdir eder
15:37
and share the passionate stories of humans and ideas behind it.
299
937264
4318
ve arkasındaki insanların ve fikirlerin hikâyesini paylaşır.
15:42
And I've been working with my staff at Institut Henri Poincaré,
300
942494
4774
Ben de personelimle birlikte Institut Henri Poincare’de çalışıyorum,
15:47
together with partners and artists of mathematical communication worldwide,
301
947292
5181
ortaklarla ve dünya çapında matematiksel iletişimin sanatçılarıyla
15:52
so that we can found our own, very special museum of mathematics there.
302
952497
4587
ve kendi çok özel matematik müzemizi kurma amacıyla.
15:58
So in a few years,
303
958537
1777
Birkaç yıl içinde,
16:00
when you come to Paris,
304
960885
1577
Paris’e geldiğinizde,
16:02
after tasting the great, crispy baguette and macaroon,
305
962486
5658
harika gevrek bageti ve bezeyi tattıktan sonra
16:08
please come and visit us at Institut Henri Poincaré,
306
968168
3663
bizi, Institut Henri Poincare’de ziyaret edin ve
16:11
and share the mathematical dream with us.
307
971856
2515
matematik hayalini bizimle paylaşın.
16:14
Thank you.
308
974395
1151
Teşekkür ederim.
16:15
(Applause)
309
975570
7000
(Alkış)
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7