物理真的很难，计算机帮不上忙。想通过计算机解决作业的物理系学生，最好放弃这个念头，但至少他们不用担心自动化会抢走他们的饭碗。 物理学家对用数学公式描述一个系统的行为很感兴趣。举例来说，如果想寻找描述行星卫星运动的方程式，研究人员会先测量目标在不同点随时间的变化去计算出方程式，然后推而广之，应用于整个系统。然而问题是物理系统并不是静态的，而是动态变化的，新的变量会不断加入，每个新变量都要花更多时间去计算。量子物理学家Toby Cubitt 和同事在《物理评论快报》上发表论文，称从实验数据提取出动态方程式是NP-hard问题。他指出，任何物理系统都是一个动态方程式控制的，但要从任何数量的实验数据中识别出动态方程式却是一个NP-hard问题，不管系统是经典物理还是量子物理。

1955年，数学助理教授约翰·纳什给刚刚成立三年的美国国家安全局（NSA）寄去一封信函(PDF)，描述了他设计的一种加密机器，看起来他们对此不是很感兴趣，但没人知道NSA有没有借鉴或参考纳什的设计。在信函中，纳什预言了计算复杂度理论和现代密码学。他还提出密码的安全性在于计算硬度，指出多项式时间和指数时间之间的区别。纳什称他提出的加密方法不可破解，但承认自己无法证明。哥德尔也在1956年寄给冯·诺依曼的信中预言了计算复杂度。RSA算法发明者之一的Ron Rivest已经实现了纳什的加密方法。

当长发公主Rapunzel在高塔上垂下长发，它会如何摆动，看起来会像什么？这个问题你现在可以问物理学家了。 英国剑桥大学和华威大学的物理学家在2月13日一期的《物理评论快报》上发表论文，提出用Rapunzel数计算长发形状的方程式，解释为什么有些人的辫子是长而细，而另一些人则是呈圆锥形。一个人的头上平均有10万根头发，一根根分析其形状、长度和质地太困难。研究人员利用统计力学，假设头发行为在整体上类似液体流动，距离越远密度越低。他们考虑了头发的刚度，重力作用和波浪状，代入描述对称纤维管能量的公式中，得出了“辫子形状公式”。

2月8日，知识引擎Wolfram Alpha将增加一个Pro选项，以每月4.99美元（学生优惠价2.99美元）向用户提供更强大的数据分析功能。付费服务允许用户上传图像、文件和个人数据，而不是非付费服务的文本输入。付费用户注册帐号后将能查看完整的查询历史，上传和下载，还可以进行标记。除此之外，付费版还提供了三种报告选项，任何图表都是可输出的，用户可定制任何图表或图形，并下载图像或其矢量文件。Wolfram Alpha Pro支持它提出的Computable Document Format(CDF)格式。

一位意大利研究员对复古游戏情有独钟，或者只是借科学名义玩游戏，他运用计算复杂性理论去判断经典的游戏究竟有多难。论文发表在预印本网站上。 意大利比萨大学的Giovanni Viglietta研究了1980年到1998年之间的13款游戏，包括吃豆人（Pac-Man）、电子争霸战Tron，波斯王子、星际争霸、Lode Runner、Boulder Dash、Deflektor、Mindbender、Pipe Mania、Skweek、 Lemmings、Doom和Puzzle Bobble 3等。结果显示，吃豆人和星际争霸等是NP-Hard，波斯王子和Doom是PSPACE-hard。

瑞典皇家科学院宣布了2012年度克拉福德奖（Crafoord Prize）获奖者，该奖项轮流授予数学、天文学、地球科学和生物科学学科领域的杰出贡献者，今年是数学和天文学。 今年的数学学科获奖者是：普林斯顿高等研究院的比利时数学家Jean Bourgain，加州洛杉矶分校（UCLA）的澳大利亚华裔数学家陶哲轩，两人都获得过菲尔茨奖（分别是在1994年和2006年）。陶哲轩最为知名的成就是在2004年与本·格林发表的Green-Tao Theorem，证明存在任意长的素数等差数列；以及压缩感知方面的创新研究。Bourgain的成就是证明了多个非线性偏微分方程的适定性结论，如量子力学薛定谔方程式和波动柯氏方程。天文学科获奖者为德国马克斯·普朗克外星生物物理研究院的Reinhard Genze和UCLA的Andrea Ghez，两人在超大质量黑洞研究上可谓一时瑜亮。

安德烈·齐卡提洛(Andrei Chikatilo)是现代史上最著名的连环杀手之一，他承认在1978年到1990年之间至少杀死了52人，因大部分受害者均在罗斯托夫省遇害而被称为“罗斯托夫屠夫”。他在1990年被逮捕，1994年被枪决。他的谋杀似乎并无规律，有时长时间没有活动，有时在短时间内实施了多次谋杀。 加州洛杉矶分校的Mikhail Simkin和Vwani Roychowdhury建立数学模型，分析齐卡提洛的行为模式，发现谋杀的时间间隔分布遵循指数定理，指数为1.4。论文预印本(PDF)发表在arXiv.org。研究人员假设连环杀手的行为是受到大脑中某些神经元激活模式的触发，类似癫痫发作和精神病，促使杀手届时实施谋杀。但他们没有找到杀手神经兴奋会在达到一阈值后去进行谋杀的证据，因为杀手需要时间计划和准备实施犯罪，这种镇静效应推迟神经元活动降低到谋杀阈值以下，因而系列谋杀发生在超过阈值一段时间之后，这也能解释杀手在一系列谋杀后在长时间内不再活跃。

cl0ck 写道 "University College Dublin的三位数学家于1月1日在arXiv.org上发表了一篇关于数独研究的论文。他们设计了一种复杂算法，并通过超级计算机计算证明了数独已知数至少为17个时方可解，少于17个时则不具备条件获得唯一解。一般报纸上的数独都提供大约25个已知数字。"

在美国爱荷华州共和党下届总统党内初选中，前马萨诸塞州州长罗姆尼（Mitt Romney）只比桑托勒姆（Rick Santorum）多八票而险胜（30015对30007），保罗（Ron Paul）第三。如果换算成百分比的话，罗姆尼的选票仅多出0.007%。统计学家认为罗姆尼和桑托勒姆实际上是平局。从统计学角度上不能说谁胜谁输，因为共和党党内初选，投票者是用复选标记或手写候选人名字方式投票，用手计票的错误率在0.5%至1%左右——多出八票没多少意义。如果重新计票的话，结果有可能会不同。

经历十年艰苦开发之后，FEniCS Project团队宣布发布FEniCS 1.0。 FEniCS是一种集成问题解决环境，旨在解决建模中常出现的微分方程问题，让研究人员能以简单直观的方式提出问题，专注于更高层次的建模，而不是具体的执行。FEniCS的团队来自于Simula研究实验室、剑桥大学、芝加哥大学、德州理工和瑞典皇家理工学院。FENICS支持多平台，包括Debian/Ubuntu、Mac OS X 10.6/10.7，以及Windows。

信息时代同时也是信息超载的时代。企业、政府、研究人员和公民正以前所未有的速度积累数据，但我们应该如何从无穷的数据中辨别出对我们切身利益相关的问题答案？例如什么样的环境条件最可能导致疾病暴发？什么样的社会政治因素最有助于教育成功呢？有许多数学工具可以帮助我们发现数据之间的关系，但大多数需要先验知识。如果你是从一张白纸开始，那么问题会变得十分困难。现在，MIT、哈佛和布洛德研究所的研究人员在《科学》上的发表了一篇论文，提出了无偏见的数据挖掘技术，不需要先验假设就能寻找出大数据集中变量之间的关系。

一项新的研究(PDF)声称，男性和女性在数学上的差异主要是文化而不是生物学因素造成的。 两性在数学上的表现存在巨大的差异，杰出的女科学家极为稀缺。对于这种现象，有两种假说。其一认为男性智能有更大的可变性，也就是说数学差异是固有的生物学因素造成的。这可以解释为什么所有的菲尔茨奖得主全是男性。另一种假说认为男孩女孩出生后有类似的先天智力潜能，但由于周围存在的社会文化差异，他们之间最终产生了差异。例如，性别阶层化现象。研究人员分析了来自86个国家的数据去检验性别阶层假说。最终结论认为两性数学差异主要是文化因素造成的。

如果想在假日里看点什么，剑桥大学可以帮助你，他们数字化了超过4000页著名数学家艾萨克·牛顿爵士最重要工作的笔记。4000多页的笔记包括了《数学原理》的注解版，他的文章主要是以拉丁文和希腊文写成，它们是那个时代的科学语言。剑桥大学计划将牛顿的全部资料数字化。任何感兴趣的读者可以通过阅读这些笔记了解牛顿爵士是如何提出他的著名理论的。

一位成功人士，受过良好教育，获得过科学学士学位，两个硕士学位，他还是一位校董。有一天他拿起了标准化的数学和阅读试题，惊讶的发现一个都回答不了，通过猜蒙对了60个选择题中的10个。阅读测试的得分是62%。他的朋友圈来自各行各业，在参与数学测试后他询问了朋友，没有一个人认为数学对他们的专业是必要的。他认为，此类的测试可能会影响学生整个未来，但却对成年后的生活没有多少关系，对他而言真的毫无意义。

2009年6月的伊朗总统选举结果引发了街头流血冲突，统计分析显示有明显迹象投票存在舞弊。2011年12月4日举行了俄罗斯国家杜马选举，普京领导的统一俄罗斯党赢得了半数以上议席，但此次选举同样引发了舞弊和操纵的质疑，数十个城市爆发了示威活动。有人利用原始投票数据进行统计分析，显示投票结果存在显著的异常，认为议会选举明显存在舞弊。

1956年，约翰·拉里·凯利提出了可应用于赌博的凯利公式（Kelly criterion），帮助如何计算最大化回报，比如赌博中应投注的资金比例。现在，MIT的数学家Evangelos Georgiadi和罗格斯大学的Doron Zeilberger，以及计算机科学家Shalosh B. Ekhad在凯利公式的基础上提出了一个更先进更迅速的赌博赢钱策略，让赌徒在预定的赢钱期望下作为一名赢家离开赌场。论文(PDF)发表在预印本网站arxiv上。

加拿大渥太华的物理学家Ben Sussman利用激光脉冲和钻石创造了真随机数。用真随机数编码的信息将难以被黑客破解。 Sussman的实验室使用持续几万亿分之一秒的激光脉冲照射钻石，激光进入和出来的方向发生了变化。Sussman称改变与量子真空涨落的相互作用有关，量子力学与大多数物理学法则不同，不可能知道真正发生了什么。他认为这可以用于创造真正的随机数。

施乐公司开发的新图像识别技术，不仅能根据内容排序照片，还能甄别图像的美学特征。 新算法能判断照片是否拍得太近，或者是否光线充足，或者照片中的动物是否分布的太凌乱。尽管处于原型阶段，但它将能帮助用户从拍摄的数百张数字照片中挑选出可以放在相簿中长久展示的照片。图像识别算法由施乐欧洲研究中心研发，能通过在线照片学习如何判断照片质量，找出高品质照片的共同特征。施乐将在明年以云服务的形式推出这种工具。 演示

多数人对树干和树枝交错形成的倒锥形熟视无睹，然而达芬奇在内的少数人通过观察发现，树干和树枝之间存在着某种规律——树干的粗度等于同一高度树枝的总粗度。简单的说，一棵树干在上部分成两个分支，树干的横截面等于两个分叉树枝的横截面之和。依次类推，如果树枝再分别分成两个分支，那么四个树枝横截面之和等于树干横截面。达芬奇公式适用于几乎所有树种，图形艺术家也常用它创造计算机生成的树。但至今为止，没人能解释为什么树会遵守这一规则。即将发表在《物理评论快报》上的新研究可能将给出答案。 达芬奇公式用数学表示的话是 D2 = ∑di 2，其中D表示树干的直径，di表示次生分枝的直径，i = 1, 2, ... n。对于真实的树，方程式中的指数并不总是等于2，根据物种不同它的值介于1.8到2.3之间。植物学家猜测这与树从根部到树叶的泵水过程有关，认为将水从下运输到上部植物需要相同的静脉总直径。流体力学专家Christophe Eloy指出，植物自然生长采用的是分形方式，他发现持续的风压对树木生长有影响，在风力作用下树枝可能会断裂，他通过计算机模型计算出树枝要多粗才能抵抗风压而不会断裂，结果精确预测了达芬奇公式的指数应该在1.8到2.3之间。

法国计算机科学家发现，排序煎饼很难，实际上它是一个NP Hard问题，这不是玩笑，如果能在多项式时间内解决的话相当于证明了P=NP。论文发表在预印本网站上。 翻转煎饼是一个存在已久的算法问题。你有一堆大小不一的煎饼，你的任务是按次序排序，唯一的限制是你不能接触它们，只能借助金属铲插入某一分点，然后将上面的整体向上或向下翻过来。假设有N块煎饼，完成排序的翻转最大数F(n)是多少？本质上它是一个计算复杂性问题，法国的计算机科学家在论文中证明煎饼翻转是一个NP Hard问题。