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一些善良的人会被欺骗,将本是靠自己实现的成果归结为外部原因。
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>。会上获菲尔茨奖不久的蒂莫西·高尔斯教授应邀作了一个公众讲演。他在强调数学是一个整体的时候,曾说,如果把所有的数学分支按是否有联系组成一个网络,一定是一个连通的网络,而不会有一些学科,尽管它们看来与其他分支联系很少,游离于整个数学这一大网络之外。
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(哈代)两年前曾对罗素说,只要能够证明出什么,只要是真正地证明了,他就会乐不可支。他说:“如果我能证明您会在5分钟以后死去,我会很伤心,但证明给我的欢乐一定会大大减轻我的伤心。”
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印度是一个穷国,要它大方地去歌颂那个早已死去的Ramanujan很容易,要它慷慨地把资源用于发现和培养新的Ramanujan就不那么容易了
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“问题不在于把客观与主观区别开来,而在于懂得如何使自己摆脱主观达到客观的陈述”
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如果你不能在脑海中重复整个论证过程,那么它就没有成为你的一部分。 … 仅仅了解是不够的。我们需要充分理解以至于它成为我们“血肉”的一部分,然后我们才有机会创造出属于我们自己的东西。
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为了理解某些事情,不要立刻去尝试确认这是否写在某本书里。不要!这样做只会延迟独立性的觉醒。需要做的事情,是在他的头脑当中验证这是否是真的。
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使一个人的作品成为经典的往往正是这种多义性,它挑动着同时又抗拒着我们想清楚理解的热望。
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我庄严地要你回答,宣誓是否能使你用真诚的良心承担如下的许诺和保证:你将勇敢地去捍卫真正的科学,将其开拓,为之添彩;既不为厚禄所驱,亦不为虚名所赶,只求上帝真理的神辉普照大地、发扬光大。
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Frigyes Riesz and Bela Sz.-Nagy remark that Lebesgue's Theorem is "one of the most striking and most important in real variable theory."
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尤其不需要从两个向量域……已知的拉普拉斯向量…
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1. 是否至少一个自变量能够预测因变量 2. 预测因变量的究竟是所有自变量,还是部分自变量 3. 模型究竟有多准? 4. 就已有的自变量数据,究竟该预测怎样的因变量,以及预测地有多准
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一切科学发现,包括那些从表面上看似乎是独一无二的科学发现,原则上都是多重的。
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all scientific discoveries are in principle multiples, including those that on the surface appear to be singletons.
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Ignoring the trees to see the forest doesn't mean that one is more important than the other--it just gives a different perspective.