傲慢与偏见
分类: 一吻定情

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B | 悬而未决 87 年的经典数学难题——雅可比猜想(Jacobian Conjecture),可能被一个只有三行公式的反例推翻了。

C | “如果我们被纳入北约预算范围,我们会更加强大。 7 月 20 日,数学家、Anthropic 研究人员 Levent Alpöge 在社交平台 X 公布了一个三元多项式映射。”泽连斯基还认为,通过外交途径结束乌克兰危机的时间窗口大概从今年底持续至明年夏天,因为此后美国总统选举的竞选活动将启动。

D | 他表示,美国总统特使威特科夫和美国总统特朗普的女婿库什纳非常希望取得外交斡旋的胜利,但“对他们而言,很难让俄罗斯在乌方不从顿巴斯地区撤军等条件下同意结束战事”。

E | 过去近 90 年里,一维情形早已证明成立,二维至今仍未解决,而三维及更高维也始终没有答案。由于这一猜想要求所有维数都成立,因此,只要在任意一个维数找到反例,整个猜想就会被推翻。

F | 三个点,击穿一个猜想 而此次,Alpöge 公布的是一个从三维复空间到三维复空间的多项式映射: 直接计算可知,这个映射的雅可比行列式恒等于 −2。由于 −2 是一个非零常数,因此它完全满足雅可比猜想的前提条件。 然而,当把三个不同的点 分别代入这一映射时,得到的结果却都是同一个点: 这足以构成反例。原因很简单:如果多个不同的输入对应同一个输出,那么映射就不是单射。换句话说,当已知输出时,无法唯一确定原来的输入,因此它不可能拥有逆映射,更不可能拥有由多项式组成的逆映射。

G | 这与雅可比猜想的结论正面冲突。 这个反例还具有极强的可核查性。许多重大数学成果往往需要专家花费数月甚至数年时间,逐页检查上百页证明;而这个结果的核心,仅涉及两项有限的代数计算:一是验证雅可比行列式恒等于非零常数,二是验证三个不同的点确实映射到了同一个点。 截至目前,这两项计算均已得到公开复核。研究者 Zihan Zhang 给出了独立的 SymPy 验证脚本,并指出,只需将其中一个输出坐标乘以 −1/2,就可以把雅可比行列式规范化为猜想中更常采用的常数 1,而这不会改变反例的本质。 如果这一反例最终成立,它不仅推翻三维情形,也意味着所有更高维情形都不再成立。因为只需在三维反例后增加若干保持不变的坐标,就可以直接构造出任意更高维的反例。不过,二维雅可比猜想仍然是一个独立的开放问题 值得补充的是,Levent Alpöge 并不是从 AI 领域半路进入数学,而是一位长期从事数论与算术几何研究的职业数学家。

H | 近年来,他才加入 Anthropic,从事人工智能研究。 他本科毕业于哈佛大学,主修数学,并获得物理学硕士学位;随后在剑桥大学完成数学高级研究课程。

I | 2020 年,他在普林斯顿大学获得数学博士学位,导师是菲尔兹奖得主 Manjul Bhargava。 图|Levent Alpöge(来源:Quanta Magazine) 大型语言模型兴起后,Alpöge 开始转向人工智能。他曾在个人主页写道,GPT-4 让他认为人工智能是“人类创造过的最有意思的东西”,因此重新回到计算机科学领域,希望增加这场变化产生积极结果的可能性。

J | 根据目前公开的信息,这次发现的大致过程是:Akhil 提出问题,Alpöge 将其交给 Claude Fable 5 进行探索,模型最终给出了具体的反例构造;随后,Alpöge 公开了这一构造,数学界再通过人工推导以及 Wolfram Alpha、SymPy 等工具进行了独立验证。 这一过程与 AI 替数学家写出一份传统意义上的数学证明有所不同。对于否定一个猜想而言,并不需要解释所有可能情况,只需要找到一个满足前提、却违反结论的反例即可。

K | 这样的任务天然适合计算探索:模型可以不断尝试构造候选映射、调整参数、检查雅可比条件,再寻找是否会出现不同点映射到同一点的情况。

L | 如果这一反例最终得到确认,它带来的意义将十分重大。因为它展示了一种此前极少出现的研究模式:不是 AI 帮助数学家验证已经存在的思路,而是AI参与寻找一个人类 87 年来始终没有找到的数学对象。 从 AlphaGeometry 解决竞赛题,到 GPT、Gemini 参与证明具体命题,再到这一次可能找到推翻经典猜想的反例,大模型参与数学研究的角色正在发生变化。它开始探索的,不再只是“答案”,而是过去只有数学家才会进入的未知搜索空间。 参考链接: 1.https://x.com/leventalpoge 2.https://mathoverflow.net/questions/513387/galois-structure-of-the-new-counterexample-to-the-jacobian-conjecture-an-explic 3.https://www.leventalpoge.com/ 4.https://dataspace.princeton.edu/ 5.https://www.ams.org/prizes-awards/ams-morgan-prize 运营/排版:何晨龙 注:封面由 AI 辅助生成。
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Published on:10:28:58