Trang chủ Chuyên gia viết Học toán vì điều gì?

Học toán vì điều gì?

Những năm gần đây, chúng ta rất hay đối mặt với câu hỏi: Học toán để làm gì?

Viện Hàn lâm khoa học Na Uy mới công bố trao tặng giải thưởng Abel 2021 dành cho hai nhà toán học xuất chúng: Giáo sư László Lovász của Viện Toán học Alfréd Rényi và Đại học Eötvös Loránd, Hungary và Giáo sư Avi Wigderson của Viện Nghiên cứu cao cấp tại Princeton, Mỹ.

Abel là một trong những giải thưởng danh giá nhất tôn vinh những toán học gia xuất sắc. Không có giải Nobel dành cho toán học. Abel có lẽ là giải thưởng toán học gần với Nobel nhất theo các tiêu chí khoa học và cả cách thức tổ chức.

Giải thưởng năm nay được trao trên nền tảng các đóng góp của hai nhà toán học trong lĩnh vực toán rời rạc và khoa học máy tính, đặc biệt các công trình quan trọng kết nối hai lĩnh vực trên.

Tôi biết Giáo sư Lovász gần 30 năm nay. Vợ chồng ông là người dẫn dắt và giúp đỡ tôi vào con đường toán học khi còn là sinh viên khoa điện tử ở Budapest. Ông là thầy hướng dẫn luận án tiến sĩ của tôi ở Đại học Yale, là đồng nghiệp ở Microsoft, và bạn của gia đình tôi trong thời gian rất dài.

Tôi và cả gia đình rất vui khi ông nhận được giải thưởng danh giá này, nhưng điều đó không làm tôi ngạc nhiên chút nào. Với những đóng góp và mức độ ảnh hưởng to lớn của ông trong toán học, rất nhiều giải thưởng danh giá trước đó và gần 65 nghìn trích dẫn trên Google scholar – con số gần như không tưởng với những người làm toán – điều đó sớm muộn phải tới.

Lovász nổi tiếng là thần đồng của khoa học Hungary từ rất sớm. Dù là một nước chỉ có chừng 10 triệu dân, Hungary có truyền thống sản sinh ra các khoa học gia rất xuất sắc.

Một câu chuyện lưu truyền trong giới khoa học, trong một số cuộc họp của dự án Mahattan – dự án bom nguyên tử đầu tiên – tiếng Hung được nói nhiều hơn tiếng Anh. Trong hơn 20 nhà toán học được giải thưởng Abel có ba người Hung.

Lovász có bốn huy chương thi toán quốc tế, ba vàng và một bạc, viết luận án tiến sĩ song song với luận án tốt nghiệp đại học, và trở thành viện sĩ hàn lâm trẻ nhất của Hungary khi chưa 30 tuổi.

Một số thầy giáo cũ của tôi ở Budapest kể, trong hội thảo nọ, một giáo sư đến từ phương Tây nói tới vấn đề hóc búa vừa được một nhà toán học Hungary là Lovász giải quyết. Khi ban tổ chức nói ông Lovász cũng có mặt ở đây, giáo sư lễ phép xin gặp giáo sư Lovász để trao đổi.

Ban tổ chức im lặng một cách khó hiểu, sao đó bẽn lẽn thông báo, ông Lovász chưa phải là giáo sư. “Ồ, thế thì gặp tiến sĩ Lovász vậy”, vị khách nói. Ban tổ chức im lặng lâu hơn, và một cách bẽn lẽn hơn, thông báo tiếp, ông Lovász cũng chẳng phải tiến sĩ. Hiện “ông” đâu đó 19 tuổi và đang đá bóng ở ngoài sân.

Hướng nghiên cứu của tôi khác Lovász nên không có dịp viết bài chung với ông nhiều. Nhưng như một người thầy, ảnh hưởng của ông rất sâu sắc. Lovász có kiến thức rất rộng về toán học và khoa học nói chung. Nhờ đó, ông nhìn thấy những mối quan hệ ẩn giữa các lĩnh vực khác nhau, và có những lời giải rất đặc biệt cho một số bài toán khó, dùng những công cụ ít ai ngờ tới.

Các bài giảng của ông đều cuốn hút, và dù người nghe không thuộc lĩnh vực hẹp của ông cũng có thể học được điều mới mẻ. Một phần nhờ tư duy ông rất mạch lạc, có khả năng diễn giải một cách dễ hiểu các vấn đề phức tạp. Nhưng có lẽ quan trọng hơn, ông chuẩn bị rất kỹ lưỡng và coi các bài giảng như một đóng góp cho cộng đồng.

Lovász viết rất nhiều sách, trong đó có quyển Combinatorial problems and exercises từ cuối những năm 70, cho đến nay vẫn là sách gối đầu giường của các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực này.

Việc Lovász nghiên cứu khoa học máy tính không chỉ là vì nó là ngành khá gần với toán tổ hợp, mà có lẽ vì ông là người rất thực tế, thích tìm tòi. Ông đã lập trình trên những chiếc máy tính hiếm hoi có được ở Đông Âu trong thời chiến tranh lạnh. Ông là một trong số rất ít nhà toán học tôi biết có thể chữa được gần hết các loại máy móc vật dụng quanh nhà, đôi khi cả ô tô. Phần lớn các nhà toán học khác chỉ biết chúng tồn tại, hoặc chứng minh được chúng tồn tại. Ông nhìn thấy khả năng và tầm quan trọng của máy tính từ rất sớm, rất xa trước khi máy tính đóng vai trò mấu chốt trong cuộc sống như hiện nay.

Phần lớn nhà nghiên cứu đều muốn dành hết thời gian vào các dự án của mình, thậm chí tìm mọi cách giảm giờ lên lớp để viết bài. Nhưng Lovász dành rất nhiều thời gian vào việc quản lý, điều hành, đào tạo thế hệ trẻ. Rất nhiều nhà toán học nổi tiếng của Hungary là học trò trực tiếp hay gián tiếp của ông.

Ông là trưởng khoa hình học ở Đại học Szeged, Hungary khi chưa đến 30 tuổi. Từ đầu 2007 đến cuối 2010, ông là chủ tịch Hội Toán học thế giới. Khi đang làm việc tại bộ phận nghiên cứu của Microsoft năm 2007, vợ chồng ông chuẩn bị rời Mỹ về Hungary, tôi hỏi ông sao lại về. Ông trả lời đại ý muốn gây dựng lại các truyền thống toán học cũ của Hungary, vì sau khi bức tường Berlin sụp đổ, hầu hết các giáo sư giỏi nhất đều sang Mỹ hay Tây Âu.

Năm 2014, ông đảm nhận vị trí Chủ tịch Viện Hàn lâm Hungary, một vị trí rất trang trọng. Nhưng trong bối cảnh chính trị của Hungary từ đó đến nay, ông gánh trọng trách rất lớn và nhiều áp lực.

Học toán để làm gì? Cuộc sống và sự nghiệp của László Lovász phảng phất như một câu trả lời.

Vũ Hà Văn

Bài viết trên Báo VnExpress.net

BÀI MỚI NHẤT

Tạo hình cục bộ liên tục có hỗ trợ nhiệt và rung siêu âm – Công nghệ sáng tạo cho sản phẩm thay thế...

Trong thời kỳ kinh tế số và toàn cầu hóa, các doanh nghiệp đang đối mặt với nhiều thách thức như giảm chi phí, nâng cao chất lượng sản phẩm và nhanh chóng đưa sản phẩm ra thị trường. Để giải quyết những vấn đề này, việc áp dụng các công nghệ sản xuất tiên tiến kết hợp với kỹ thuật số hiện đại là chìa khóa thành công.Một trong những công nghệ nổi bật hiện nay là công nghệ tạo hình cục bộ liên tục (ISF – Incremental Sheet Forming). Đây là phương pháp gia công kim loại độc đáo, trong đó một tấm kim loại được tạo hình từng bước nhờ chuyển động liên tục của một công cụ chuyên dụng. Điểm mạnh của ISF là khả năng tạo ra các hình dạng phức tạp mà các phương pháp truyền thống khó thực hiện, với độ chính xác cao và chi phí thấp hơn.

Hệ thống IOT theo dõi điện tim thai nhi với cảm biến không tiếp xúc

Trong bối cảnh tỷ lệ thai chết lưu do dị tật tim bẩm sinh ngày càng tăng cao, đặc biệt tại Việt Nam với con số báo động 6% so với mức trung bình toàn cầu 1% [1, 2], việc theo dõi sức khỏe thai nhi trở thành một trong những ưu tiên hàng đầu. Tỷ lệ sinh non gia tăng, chiếm từ 5 - 9%, đòi hỏi sự chăm sóc đặc biệt để bảo đảm sự sống và phát triển khỏe mạnh của trẻ. Do đó việc theo dõi sức khỏe thai nhi trở nên vô cùng cấp thiết nhằm giảm thiểu nguy cơ thai chết lưu và sinh non, đảm bảo sự phát triển toàn diện cho trẻ. Hệ thống thông tin y tế đóng vai trò then chốt trong việc hỗ trợ các cơ sở y tế còn hạn chế, giảm tải áp lực cho bệnh viện và đảm bảo xử lý kịp thời các tình huống khẩn cấp, đồng thời tối ưu hóa năng lực của đội ngũ y bác sĩ. Hơn thế nữa, xây dựng một cơ sở dữ liệu về bà mẹ mang thai người Việt là bước đi quan trọng, giúp tìm hiểu nguyên nhân của những vấn đề sức khỏe của trẻ em, từ đó góp phần cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe cho thế hệ tương lai.

Giải pháp công nghệ IoTs/5G sử dụng kỹ thuật xử lý dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo cho đô thị thông minh

Công nghệ Internet của vạn vật (Internet of Things - IoTs), mạng không dây thế hệ mới 5G, và kỹ thuật xử lý dữ liệu lớn (Big Data), trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra những đổi mới đột phá trong CNTT và truyền thông, và trong các lĩnh vực ứng dụng liên quan. Thành phố thông minh (Smart Cities) là một trong những ứng dụng như vậy, đã thu hút được sự chú ý lớn từ các chính phủ, cộng đồng ngành học thuật và CNTT tại nhiều quốc gia.

Ứng dụng AI trong quan trắc và dự báo ô nhiễm không khí tại Việt Nam

Sự phát triển của công nghệ, kỹ thuật cùng với quá trình đô thị hóa đã mang tới cho cuộc sống con người sự tiện lợi hơn bao giờ hết. Tuy vậy, nó cũng gây ra những hệ lụy khôn lường, không chỉ cho hiện tại mà còn cho tương lai con cháu chúng ta. Đối với Việt Nam, cũng như nhiều nước phát triển khác trên thế giới, “ô nhiễm” bao gồm ô nhiễm không khí, nguồn nước, thực phẩm, tiếng ồn, v.v. là một trong những vấn đề nan giải, được nói tới đã nhiều năm nay. Bài viết này tập trung vào vấn đề ô nhiễm không khí (viết tắt ONKK), mà cụ thể là việc áp dụng các công nghệ cao vào việc quan trắc và dự báo ONKK.

BÀI ĐỌC NHIỀU

Khái quát về mô hình dữ liệu quan hệ

Phần lớn hệ thống cơ sở dữ liệu hiện nay đều được xây dựng bằng mô hình dữ liệu quan hệ. Vậy mô hình...

Supervised Learning và Unsupervised Learning: Khác biệt là gì?

Supervised learning (Học có giám sát) và Unsupervised learning (Học không giám sát) là hai trong số những phương pháp kỹ thuật cơ bản...

Transformer Neural Network – Mô hình học máy biến đổi thế giới NLP

Năm 2017, Google công bố bài báo “Attention Is All You Need” thông tin về Transformer như tạo ra bước ngoặt mới trong lĩnh...

Khái quát về Data Pipeline

Dữ liệu là chìa khóa trong việc khám phá tri thức sâu rộng, nâng cao hiệu quả quy trình và thúc đẩy đưa ra...