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多贝西:数学不是“观赏性运动”,精髓在于亲自实践、深化理解、建立新的联系

市场资讯 10.30 13:06

(来源:上观新闻)

今天起,2026世界顶尖科学家论坛在临港拉开大幕。在明天的开幕式上,将举行世界顶尖科学家奖颁奖典礼,包括首位中国籍顶科奖得主邵峰在内的11位获奖者将登上领奖台;姚期智、骆利群、埃菲·杰曼诺夫、兰迪·谢克曼等国内外顶尖科学家将分别担任宣奖人和颁奖人。

论坛开幕前,新民晚报记者专访了其中几位获奖者。他们的故事听起来惊心动魄,却不约而同地从“为什么不试试另一条路”开始。

英格丽·多贝西不太喜欢“她引发了小波革命”这种说法。

“我只是运气好,在正确的时间和地点,带着合适的背景,看到了有限长度滤波器的重要性。”她如是说。

但一个无法回避的事实是,今天你在电影院里看到的高清画面,医生读到的核磁共振图像,甚至博物馆里一幅被战火炸成碎片的文艺复兴时期壁画能够被重新拼合,背后都站着以她名字命名的数学工具——“多贝西小波”。2026年,这位杜克大学的荣休教授获得了世界顶尖科学家奖“智能科学或数学奖”,表彰她“在应用调和分析、小波理论与图像压缩领域的杰出贡献”。

英格丽·多贝西在2026世界顶尖科学家论坛校园行华东师范大学站 摄影:徐程

多贝西1954年生于比利时,1980年在布鲁塞尔自由大学获得物理学博士学位,之后转向信号分析。上世纪80年代,小波的思想已在地震勘探、量子力学等领域零星出现,但始终没有形成一套严密且可高效计算的数学体系。多贝西做的事情,是把“数学的优美”和“工程的实用”捏到了一起:她构造出的紧支撑小波,既有漂亮的数学结构,又有可以快速运行的算法。

这套工具后来被写进了JPEG2000图像压缩标准。老版JPEG把图像切成固定大小的小方块来处理,而小波变换没有固定尺度——平缓的背景用极宽的构建块,边缘和细节用微小的块。它的好处在带宽变差时格外明显:图像可以“平滑降级”,而不是像老JPEG那样出现难看的方块状崩坏。影院里的电影正是用JPEG2000逐帧压缩的。不过多贝西也提醒,手机等消费电子产品因为内存便宜,至今仍在沿用老版JPEG,“现在内存又开始变贵了,未来会不会改变?我完全不知道,毕竟我不懂这些市场力量。”

她更愿意谈的,是数学离开论文之后去了哪里。比利时根特祭坛画是凡·艾克的名作,木板双面作画,X射线扫描时正反画面叠在一起,修复人员分不清底层细节。多贝西团队用图像分解算法把两面的影像剥离开来,“我小学时就观赏过这幅画,每次去根特美术馆都想再看一眼。能亲手处理它的X光数据,对我而言是一种荣幸”。她还参与过曼特尼亚壁画的重组——二战轰炸把壁画炸成了数千块碎片,数学算法帮助艺术史家把它们重新拼回去。

在AI狂飙的当下,多贝西对算力瓶颈有一个朴素得近乎“回归常识”的观察。神经网络在初始层其实已经在计算类似小波变换的东西,既然如此,为什么不直接把小波变换后的数据喂进去,让网络省掉重复计算的那一步?她说这可以降低能耗和冷却水消耗,“水资源也将是一个重大问题”。多贝西并不把AI视为数学的替代品:“数学家的工作是对解题思路有所洞察,而不是对答案照单全收”。

在她看来,数学不是一项“观赏性运动”,它的精髓在于亲自实践、深化理解、建立新的联系——就像她当年和合作者一头扎进小波时的心态:“太酷了,让我们一起做点酷炫的事吧。”

原标题:《多贝西:数学不是“观赏性运动”,精髓在于亲自实践、深化理解、建立新的联系》

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