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🧮实务与诀窍

数学家 · 从巴比伦文士到菲尔兹奖得主,再到AI辅助证明:这门职业把难题一个定理接一个定理地变成永恒的确定性。

一眼看清
指标浓度

格子越深,表示该主题在这项指标上越高。

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简短问答

数学家一天到底在做什么?

研究数学家把大部分时间用在试图证明还没人证明过的命题上:阅读论文、计算例子、写满黑板,再把其中能存活下来的一小部分想法整理成文。多数人还要教学并指导学生。应用与产业数学家则构建并分析模型——针对市场、机械、疾病或数据——这里的数学必须回应杂乱的现实。这两种工作里,纯算术都占极小的比例。

当数学家一定要读博士吗?

对研究与大学岗位而言,几乎在任何地方都是如此:博士学位是证明你能产出新数学成果的资历。学术界之外的情况则宽松得多——交易公司、科技企业与政府机构会招收出色的学士与硕士毕业生——而且与医学或法律不同,法律上没有任何东西能阻止一个没有任何学位的人去证明定理。拉马努金就从未拿到过学位。

数学家收入如何?

所在行业远比资历更重要。2023年美国数学家的薪酬中位数约为11.6万美元(BLS);德国正教授通常年收入约8万至11万欧元;法国CNRS初级研究员起薪接近3万欧元。异常值出现在金融业:顶尖交易公司的资深量化研究员,收入可达教授薪水的数倍——但这只是这门职业中一小部分经过精挑细选的人群。

AI会取代数学家吗?

AI系统在2025年已在国际数学奥林匹克竞赛题目上达到金牌水平,Lean等证明助手如今也能验证研究级的论证。机器仍无法做到的,是判断哪些问题真正重要、发明能让一个问题变得可解的定义,或是为数学意义承担责任。多数研究者预期这份工作会被改造——更接近与一位强大的合作者共事——而不会被彻底取代。

为什么没有诺贝尔数学奖?

阿尔弗雷德·诺贝尔在1895年的遗嘱中就单纯没有把数学列入其中;流传甚广、说他与数学家哥斯塔·米塔-列夫勒有私人恩怨的说法并无文献支持。这门学科转而建立了自己的荣誉体系:自1936年起每四年颁发一次、授予四十岁以下数学家的菲尔兹奖,以及自2003年起由挪威每年颁发、奖金堪比诺贝尔奖的阿贝尔奖。

什么是千禧年大奖难题?

克雷数学研究所在2000年提出的七个难题,每题悬赏100万美元:黎曼猜想、P与NP问题、纳维-斯托克斯方程与杨-米尔斯方程问题、贝赫和斯维讷通-戴尔猜想、霍奇猜想,以及庞加莱猜想。目前只有庞加莱猜想被解决——由格里戈里·佩雷尔曼证明,他在2010年拒绝了这笔奖金,在此之前也拒绝了菲尔兹奖。

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核心技能不是计算——那早在几十年前就交给了机器——而是围绕精确定义的对象构造无懈可击的论证,以及一项更难的元技能:判断哪些论证值得一试。在职数学家会坦率地把自己的日常描述为“卡住”:安德鲁·怀尔斯把做研究比作在黑暗的房间里摸索数月,直到找到电灯开关,然后走进下一个黑暗的房间。

这份工作因此挑选出一种不寻常的性格特质:能与持续的失败共处,因为几乎每一种在难题上尝试过的方法都会失败;近乎偏执的精确,因为一行有瑕疵的推理就能推翻上百页的成果;以及足够的判断力,能及早放弃一个注定失败的方向。学校最看重的“速度”反而最不重要——这个领域一些最伟大的人物都形容自己“慢”。

工作要求什么

979088756862
构造证明
97
选题与品味
90
在卡壳中坚持
88
书面表达
75
计算与编程
68
教学与指导
62

构造证明

从定义到结论,搭建起完整、没有漏洞的逻辑链条——这是这门职业的产品,其确定性标准是其他任何学科都不曾采用的。

选题与品味

判断哪些问题既重要、又能用现有工具攻克——这是最能拉开职业生涯差距的技能,也是导师们公认最难传授的一项。

在卡壳中坚持

数月甚至数年反复撞向同一堵墙却毫无进展;怀尔斯在费马大定理上花了七年,研究的日常质感就是一次又一次失败的尝试。

书面表达

把私下的理解转化成审稿人能够核实、同事能够在其基础上继续工作的论文——这个领域全部的记忆都是书面证明,写得糟糕的成果会被遗忘。

计算与编程

用SageMath、Mathematica或Python做实验来生成数据、检验猜想,并越来越多地用Lean编写形式化证明——这是现代的实验台。

教学与指导

多数研究岗位就是教职:授课、指导博士生,把这门手艺沿着学徒链传下去,这占了实际工作的一半。

一天的样子

咖啡时间刷arXiv与回复邮件深度工作时段午餐与休息室喝茶教学与指导学生研讨会与黑板上的协作写作、酝酿与休息 036912151821 24h
  1. 7–9 咖啡时间刷arXiv与回复邮件

    一天从查看昨夜arXiv新增的清单开始——本领域全球新发布的预印本——外加各时区的审稿邀请与合著者邮件。

  2. 9–12 深度工作时段

    受保护的上午时段,专注于当前的问题:写满一页又一页、一块又一块黑板,计算例子,再次攻打昨天没能攻破的那个引理。哈代曾认为,一天四小时的创造性工作已是数学家的极限。

  3. 12–14 午餐与休息室喝茶

    系里的午餐与茶歇是真正的工作制度,而非休息时间——一半的合作都始于走廊里的一句随口感言,实力强劲的院系会极力捍卫这项传统。

  4. 14–16 教学与指导学生

    给本科生上课,然后与博士生开会——逐行检查一个声称已完成的证明,或是把一个卡住的学生手头问题拆解成一个更小的版本交给他。

  5. 16–19 研讨会与黑板上的协作

    研究研讨会——一小时听某人报告新工作,随后提问——之后是与合著者在黑板前的粉笔讨论,多数合著论文其实就是在这里真正诞生的。

  6. 19–7 写作、酝酿与休息

    晚上用来写作和修改论文。休息其实也是真正的工作:庞加莱曾记录下解答是如何在有意识的努力停止之后浮现出来的,数学家也会刻意在睡前把一个问题装进脑子里。

门道

从业者真正口耳相传的技艺——不是鸡汤。

01

在问题内部找到更简单的问题

乔治·波利亚1945年出版的《怎样解题》——这本畅销的数学启发式方法手册——把这个领域的工作方法编纂成文:如果你解不出一个问题,就找一个相关但更简单的问题——一个特例、一个类比、去掉一个条件的问题——先解决那一个。研究数学家本能地这样做;波利亚把这种本能变得可以传授,这本书销量已超过百万册。

乔治·波利亚,《怎样解题》(1945年)
02

算例子,直到规律自己现形

高斯在十几岁时就靠手工在表格中数质数——每次数上千个——发现了素数定理的内容,比任何人能证明它早了几十年。这门手艺原封不动地流传至今:现代研究者用计算机实验积累数据,猜出规律,然后才尝试证明。这条格言是:一个从例子中诚实赢得的好猜想,就已经是定理的一半。

卡尔·弗里德里希·高斯的表格;1849年致恩克的信
03

涨潮的海

亚历山大·格罗滕迪克描述了打开坚果的两种方式:用锤子和凿子硬砸,或是把它浸在水里数周,让它自己裂开。他的方法——耐心地建立起足够宏大的一般理论,让难题最终在没有明显挣扎的情况下自行裂开——重建了代数几何,至今仍是许多现代数学背后深思熟虑的策略:扩大框架,而不是强攻问题本身。

亚历山大·格罗滕迪克,《收获与播种》
04

先把问题装进脑子里,再走开

亨利·庞加莱描述过自己在富克斯函数上徒劳工作了数周,随后在库唐斯登上公共马车、脑子里根本没在想数学时,答案却完整地浮现出来。他的处方——先有意识地让自己饱和地投入,再让休息期间的酝酿发挥作用——是这个领域刻意采用的技巧,这也是为什么数学家们会把散步、洗澡与睡眠都算作工作时间。

亨利·庞加莱,《科学与方法》(1908年)
05

四个好小时胜过十二个平庸小时

G. H. 哈代从早饭工作到午饭,下午则去打板球,他认为一天四小时的创造性工作大约是数学家的极限,超出这个限度只会产生第二天需要纠正的错误。对证明的深度专注在生理上代价高昂;这项纪律是要守护巅峰时段,而不是延长它。

G. H. 哈代的作息,记录于C. P. 斯诺为《一个数学家的辩白》所作的序言
06

先解玩具模型

陶哲轩广为流传的职业建议,把现代的工作方法编纂成文:把一个难题剥离到它最简单的非平凡情形,加上一切方便的假设,先解决那个版本——再逐一去掉那些假设。他还建议把中间进展与失败的尝试都写下来,因为知道显而易见的攻击方法为何失败,本身就是一种可迁移的资本。

陶哲轩,职业建议文章,terrytao.wordpress.com

行当的工具

黑板与粉笔

这个领域至今最具代表性的工具:粉笔的速度恰好匹配讲解思路的节奏,而可以被擦掉的特性鼓励人放胆尝试。备受推崇的日本羽衣粉笔,仅仅因为一家韩国公司买下了配方,才在其厂商2015年停产后幸存下来。

LaTeX

数学界通用的排版系统,建立在唐纳德·克努特的TeX(1978年)之上——克努特写它的起因是嫌自己那本书的校样太丑——以及莱斯利·兰波特的宏包。这个领域的每一份期刊论文、预印本与学位论文都用它排版。

证明助手(Lean、Coq)

能够验证一个形式化证明中每一步逻辑的软件。由开放社区自2017年起共建的Lean的mathlib库,已积累超过一百万行形式化数学,并核验了研究级的定理,包括2022年彼得·舒尔策的一项成果。

计算机代数系统

Mathematica、Maple、MATLAB、Magma以及开源的SageMath,负责处理符号与数值实验——因式分解、绘图、矩阵计算——这些实验生成了猜想据以成长的例子与数据。

arXiv

保罗·金斯帕格1991年在洛斯阿拉莫斯创立的预印本服务器,如今几乎所有新的数学成果都会先在这里出现,然后才正式发表在期刊上。查看当天早晨的新增清单,是这个领域共享的日常仪式,而在此发布也为优先权盖上了时间戳。

人如何在此失败

毫无退路地攻打一个著名难题

花上多年攻打黎曼猜想或考拉兹猜想,却没有任何能提炼出部分成果的策略,是公认的、扼杀早期职业生涯的常见方式;保罗·埃尔德什谈到考拉兹猜想时曾说数学“尚未成熟”到能解决它。怀尔斯之所以敢在费马大定理上豪赌七年,正是因为模性方面的部分进展本身就能独立发表。

神童陷阱

建立在“教室里最快的人”这一身份上的职业生涯,往往会在研究前沿崩溃——因为那里的每个人都曾是自己教室里最快的那个,而问题需要的是数月,而不是数分钟。从速度到耐力的这种调整,会击垮相当一部分博士生,导师们对此的关注,甚至超过对知识漏洞的关注。

永不发表的完美主义

这个领域对正确性的绝对标准,会诱使研究者无限期地打磨一项成果,与此同时优先权正在悄悄溜走——那个装满“完成了90%”论文的抽屉是个流传已久的笑话,背后却有真实的代价。arXiv让这场竞速更加尖锐:一项未发布的成果,明天就可能被别人独立发现并抢先盖上时间戳。

相近职业

不限同一领域,六项评分最接近的职业。

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