剑桥午后的数学象限——当三个数学系怪咖在咖啡馆推演未来坐标
剑桥的午后总带着一种慢半拍的温柔,阳光穿过咖啡馆的彩绘玻璃,在木质桌面上投下细碎的光斑,像极了Tomato草稿本上没画完的函数图像。Harry把刚点的热可可推到桌心,杯壁上的奶泡沾了点他指尖的铅笔灰;Terry咬着司康饼,手机屏幕还停留在《原神》的每日委托界面;Tomato则用吸管在冰拿铁里搅出漩涡,眼神却盯着窗外草坪上踢足球的学生——他们三个刚结束上午在数学系大楼的习题课,背包里还塞着没解完的拓扑学卷子,此刻却围着一张小桌,要聊一个比“黎曼猜想”更没标准答案的话题:学数学的人,未来在哪里?
“先说好,不准扯‘数学是科学之母’这种空话,”Harry率先开口,他指尖敲着桌面,节奏像极了刷LeetCode时的键盘声,“我上周去听了个金融科技的讲座,主讲人是咱们系08届的学长,他说现在华尔街招量化分析师,数学系的比金融系的吃香三倍——但你们想过吗?现在全球经济这德行,美联储加息加得像疯了一样,欧洲通胀还没压下去,万一明年量化模型又像2008年那样崩了,咱们学的那些随机过程、微分方程,不就成了废纸?”
Terry把司康饼的碎屑扫到掌心,眉头皱得像打了个结的鞋带:“你那是只看见金融了,格局小了。我上个月帮导师做AI项目,训练大模型的参数优化,用的全是线性代数和凸优化的东西——现在全球都在卷AI,OpenAI的GPT-5据说要用到千亿级参数,谷歌的DeepMind还在用强化学习搞蛋白质预测,这些哪离得开数学?但问题是,现在AI圈卷得离谱,咱们系去年毕业的学姐,博士读的是机器学习,结果找工作时,字节、谷歌的岗位,几百个人抢一个,还得和计算机系、统计系的抢,咱们数学系的优势在哪?总不能只靠‘数学基础扎实’这种虚的吧?”
Tomato突然把吸管往杯子里一戳,溅起的咖啡液在桌面上晕开一小片水渍,他却毫不在意,眼睛亮得像发现了新的解题思路:“你们俩一个盯着钱,一个盯着算法,都太‘近’了。我上周看了篇联合国的报告,说现在全球气候问题越来越严重,极端天气比十年前多了40%,而预测气候变化的模型,全是偏微分方程和动力系统那套东西——还有,现在欧洲搞碳中和,德国的风电并网调度、英国的潮汐能发电预测,都需要用概率论和数值分析来建模型。但你们想过吗?这些领域钱少就算了,还得和环境科学、工程系的人合作,人家未必懂咱们的数学逻辑,咱们也未必懂他们的工程实际,到时候会不会变成‘两边都不讨好’?”
Harry拿起笔,在咖啡馆的纸巾上画了个坐标系,X轴标着“短期收益”,Y轴标着“长期价值”:“我来给你们算笔账啊,金融量化的起薪,在伦敦能到每年6万英镑,纽约能到12万美元,这是短期收益拉满;但风险也高,就像我刚才说的,经济一波动,量化岗最先裁员。AI的话,起薪比金融低一点,但稳定些,长期来看,AI肯定是趋势,但卷是真的卷,咱们得读到博士,还得在顶会**文,才有机会进大厂核心团队。至于气候、能源这些,短期收益几乎没有,长期价值是高,但咱们毕业后要吃饭吧?总不能靠‘拯救地球’的理想活着。”
“你那套‘收益论’根本不成立,”Terry反驳道,他抢过Harry手里的笔,在坐标系里画了条陡峭的曲线,“你忘了咱们学的边际效益?金融量化的收益曲线,短期是陡,但越往后越平缓,甚至可能往下走——因为你本质上是在‘赌’市场趋势,一旦模型失效,你就没价值了。但AI和气候模型不一样,这些领域的知识是‘累积性’的,你学的数学方法,今天能用在大模型优化,明天就能用在自动驾驶的路径规划,后天还能用到气候预测,这是边际效益递增的。就像咱们解数学题,一道题的思路能套到十道题上,这才是数学系的真正优势。”
Tomato突然把手机掏出来,翻出一张截图,是他昨天刷到的新闻:“你们看,马斯克的星链计划,现在要往太空送四万颗卫星,卫星的轨道计算、信号传输的误差修正,全是天体力学和线性代数的东西;还有NASA的火星探测器,着陆时的姿态控制,用的是最优控制理论,就是咱们系大三要学的那门课。但问题是,这些航天领域,全球就那么几家公司,NASA、SpaceX、欧洲航天局,招的人少得可怜,而且要求极高,咱们就算想去,也得顶尖中的顶尖才行——大部分学数学的,最后不还是去了银行当柜员,或者去中学当老师?”
Harry嗤笑一声,把纸巾揉成一团扔进垃圾桶:“你这是典型的‘幸存者偏差’,只看见最顶尖的和最普通的,忽略了中间的‘腰部岗位’。我表哥是曼彻斯特大学数学系的,毕业后去了一家做工业软件的公司,专门给汽车厂做仿真测试——汽车碰撞时的应力分析,用的是有限元方法,本质上是偏微分方程的数值解法;还有现在新能源汽车的电池管理系统,预测电池寿命用的是概率统计模型。这家公司去年在欧洲招了20个数学系的,起薪4万英镑,不算高,但稳定,而且能把学到的数学真用上。现在全球都在搞工业升级,德国的工业4.0、中国的智能制造,都需要这种‘懂数学 懂工业’的人,这才是咱们的出路之一。”
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