【导读】6个博士搞了4个月没搞定的难题,北大「韦神」只花了一宿,还说太简单不要报酬,最后团队给他充了一波公交卡。
昨天,北大的韦神又上热搜了。
据说一个难倒了了6个博士4个月的问题,被他花了一宿的功夫搞定了。
6个博士纠结了4个多月
要说之前的有关韦神的「传说」还有一段视频佐证的话,这次就纯粹是开局一张图了。
故事一开始,6位博士在处理Navier-Stokes方程时遇到了一些问题,然而在花了4个月的时间琢磨之后,还是没有搞清楚。
最后,还是实验小组里的一名成员说,「我可以找人联系到韦东奕,问问他试试吧。」
正好,这个问题是韦神的主要研究方向之一。
于是,韦神不仅给出了解决办法,而且还只用了一个晚上。
研究团队在检验后发现,匹配率达到了99.8%。
而在之后,团队想给韦神应得的报酬。毕竟,能把关键问题快速解决掉的能力价值千金。
谁知,韦神根本不在乎这些。甚至,韦神表示,「问题太简单了,不值一提。」
最后,团队实在没办法,只能用充值公交卡的方式,支付认为韦神应得的报酬。
李白有首诗,叫侠客行。
多年以来,「十步杀一人,千里不留行」这句话,让多少人奉为信仰,又有多少人为这种境界魂牵梦萦。
今天的韦神,又何尝不是如此呢。
也许有人会觉得,「这有啥,不就是解了个数学题吗。」
但是,遇到难题庖丁解牛一般游刃有余的拿下,事成之后飘飘然离开,不大肆宣扬,不图金钱回报的形象,又会成为多少数学人的梦想呢。
世界级千禧难题
那么,这个难倒了6个博士的问题到底有多难呢?
纳维-斯托克斯方程(Navier-Stokes equations),简称N-S方程,是一组用于描述液体和空气等流体运动的偏微分方程。
方程以法国工程师兼物理学家克劳德-路易·纳维、爱尔兰物理学和数学家乔治·斯托克斯两人命名。
方程断言,流体粒子动量的改变率(力),来自作用在液体内部的压力变化、耗散粘滞力、以及重力。其中粘滞力类似于摩擦力,产生于分子的相互作用,越黏的流体,该作用就越强。
看到这儿,其实已经是云里雾里了……
而更夸张的是,它还美国知名的克雷数学研究所 (Clay Mathematics Institute) 在2000年提出的7个千禧年大奖难题中的问题之一。
其他六个分别是NP完全问题、霍奇猜想、庞加莱猜想、黎曼假设、杨-米尔斯存在性与质量间隙、贝赫和斯维讷通-戴尔猜想。其中,庞加莱猜想已被解决。
是的,哥德巴赫猜想都不在此列,你就知道这个问题的难度了。
方程虽然很难,但在流体力学和自然现象中却是司空见惯的。
微博网友「贼叉」就举了一个非常形象的例子。
比如,在平缓流动的河面上忽然形成了一个漩涡,紧接着在这个新的漩涡中就会诞生小一号的漩涡,这些二次形成的漩涡里又会形成更小的漩涡。
所有的这些漩涡一路向下涡旋,将原本平缓的流体打碎成一块块彼此独立的部分,这些部分又在运动中相互作用,最终形成湍流。
湍流是物理中最难的问题之一,其背后的数学就是N-S方程。
「贼叉」进一步分析表示,对于工程师和物理学的研究人员来说,用数值解的办法去求得具体N-S方程的近似解就可以了。
但是对于搞数学的这帮人,探究的就是这个方程的精确解是否存在(数值解就是近似,但是数值解存在不代表精确解存在)?如果存在的话,能不能求导(光滑性)?
当然了,这些问题到现在都还没有被解决。
韦神所研究的,应该就是在一些特定初值条件下,N-S方程的解的光滑性问题。
假如N-S方程的解存在的话,将会是是一个关于时间的函数。
其中的短时间解就是到某一个时刻之前,解都是存在的。如果过了这个点,可能湍流的情况就完全变化了。
而即便只是找到这个时刻的范围,就已经非常厉害了。
确有其事?还是夸大其词?
韦神之所以被称作神,更多的原因还是他一丝不苟的学术精神,好似置身喧嚣红尘之外、一心向学的人生理想。
对此次解决博士团队难题的传闻,连北大方面也表示这对韦东奕来说「是很平常的事」。
北大数学院院长表示:暂不清楚,别人做不出来,韦东奕能做出来是很平常的事。
「第一,韦东奕人很聪明。第二,他很专心,就做数学。他自己的生活方式比较淳朴,还是学生时代,我们也尊重他的意愿。」
但是,有网友指出,不要「造神」。
此神非彼神,可以敬仰,可以把韦东奕当作目标,但不要搞饭圈那一套。
该网友表示,韦神干这行十多年了,能解决这个N-S方程的问题不足为奇。
甚至,还有网友锐评,不是韦神太强,是这几个博士太「菜」(仅做转载,不代表新智元观点)。
该网友指出,拿ps5组cluster本来就是一件离谱的事,明明有更好的选择,几位博士为什么不用呢?
还有网友表示,新闻报道有失真的成分,容易误导大众。
该网友指出,韦神所解决的部分只是一部分数学问题,并非物理部分。媒体如此报道,很容易产生歧义。
对此,你怎么看?
参考资料:
https://weibo.com/u/1700040344
https://s.weibo.com/weibo?q=%E9%9F%A6%E7%A5%9E&Refer=top
相关阅读
【碳中和】珍藏版!22个国内外“碳中和”相关报告合集!
【工业机器人】全球工业机器人详细产业链梳理!
【智能制造】智能制造50大产业链全景图
【智能工厂】智能工厂如何快速落地
【工业技术】航空制造推动新概念机器人发展(上)
【工业技术】航空制造推动新概念机器人发展(下)
【新基建+人工智能生态】全网最火“新基建”生态图谱—人工智能篇(含40个细分领域厂商)
【AI】一文读懂人脸识别技术
【AI】解析 | 人工智能发展及技术架构
【报告】中国人工智能厂商全景报告(附PDF下载)
【AI】(收藏)从 A-Z 全面盘点人工智能专业术语梳理!
【AI】计算机视觉入门大全:基础概念、运行原理、应用案例详解
【AI】一文读懂机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别
【智能仓储】一文带你彻底搞懂智能仓储!
【深度学习】12张高清思维导图,总结深度学习
【神经网络】给初学者们讲解人工神经网络(ANN)
人工智能的基础--知识分类
【AI产业链】120图勾勒全球AI产业完整图谱!
【AI】一文读懂人工智能产业链
【AI】中国人脸识别产业链全景图!
【AI】史上最全的人工智能(AI)产业链地图!
【芯片】国产芯片大全:70个细分领域代表企业
人工智能产业链深度透析—基础层
人工智能产业链深度透析-技术层
人工智能全产业链深度透析--(综合)
人工智能产业链深度透析—产业应用医疗篇
朱松纯 | 人工智能的现状、任务、构架与统一(上)
朱松纯 | 人工智能的现状、任务、构架与统一(中)
朱松纯 | 人工智能的现状、任务、构架与统一(下)
【AI】美国国家人工智能研发战略规划2019
【智慧农业】2018中国农牧家禽行业智慧养殖白皮书
【智慧农业】2019年智慧农业市场调研及前景研究报告(附PDF下载)
【智能家居】我国智能锁产业现状及未来发展趋势分析
【知识图谱】详解知识图谱关键技术与应用、AI图谱技术在知乎的应用实践、如何构建多快好省的“知识图谱即服务”
荐:
【中国风动漫】《姜子牙》刷屏背后,藏着中国动画100年内幕
【中国风动漫】除了《哪吒》,这些良心国产动画也应该被更多人知道!
【中国风动漫】《雾山五行》大火,却很少人知道它的前身《岁城璃心》一个拿着十米大刀的男主夭折!
声明
免责声明:部分文章和信息来源于互联网,不代表本订阅号赞同其观点和对其真实性负责。如转载内容涉及版权等问题,请立即与小编联系(微信号:913572853),我们将迅速采取适当的措施。本订阅号原创内容,转载需授权,并注明作者和出处。如需投稿请与小助理联系(微信号:AI480908961)
编辑:Zero
推荐关注↓↓↓