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。

Scott Rickard尝试了音乐家从未尝试过的事情——谱写世界最难听的音乐。 Scott Rickard 在MIT获得数学、计算机科学和电机工程学位，在普林斯顿大学获得计算数学的硕士和博士学位。他在TEDxMIA大会上讨论了创造最丑音乐背后的数学和科学原理，他利用了法国数学家伽罗瓦（Évariste Galois）的数学理论创造无模式的声纳响声，将响声映射为钢琴上的音符，然后用无节奏的哥隆尺演奏。

计算机科学家John Kubiatowicz利用质能方程计算了电子书的质量，另一位数学家根据同样的逻辑计算出整个互联网和草莓一样重。 Burberry Scarf Outlet 写道 "《新快报》报道，在YouTube科学频道上，vsauce(YouTube)利用同样的运算方法算出了整个互联网的重量。整个互联网的重量仅有50克，相当于一颗大草莓的重量。但网络包含的实际信息的重量却不及一粒灰尘。Vsauce说假设不包括家用个人电脑，有7500万至1亿台服务器在支持网络运营，这个50克的数据就是互联网工作时所需要电力的重量。整个互联网的用电量相当于400亿瓦特左右，换算成质量的话和一颗饱满的草莓称重差不多。如果算上所有使用网络的家用个人电脑，互联网的重量就大约等同于三颗草莓。如果仅仅计算互联网上所贮存的数据重量，得到的数据就会小很多。Vsauce采用的数据是前Google首席执行官埃里克·施密特所估算的。施密特曾估计整个互联网有大约500万TB字节信息，而Google只占0.04%。Vsauce 估计，这500万TB字节信息的重量，只有一盎司(约28克)的五千万分之一。"

《连线》挑选出了九个真正Geek应该知道的方程式，有的代表了宇宙，有的代表了生命本质。这些方程式包括： 被誉为“最美方程式”的欧拉恒等式eiπ+1=0，包含了五个最常用的基本常数；广义相对论框架下描述空间上均一且各向同性的弗里德曼方程；玻尔兹曼熵公式 S=k log W，其中K代表玻尔兹曼常数；描述电场磁场的麦克斯韦方程组；描述量子力学中波函数的薛定谔方程；描述物种存活数量和所占面积关系的岛屿生物地理学理论；哈佛数学生物学家Martin Nowak提出的生命演化方程式；基本传染数R0 > 1，代表无免疫的传染病能以指数级扩张，源自墨西哥的流感能在一个月内感染数百万人是这个不等式最形象的注解；定量美丽的方程式。

Burberry Scarf 写道 "22岁的中南大学本科生刘路，破解了数理逻辑难题西塔潘猜想，受到了多名中科院院士的赞扬。数学科学与计算技术学院院长刘再明表示，学校决定让他提前大学毕业，并立即录取为硕、博连读的研究生或直接攻读博士学位。他的论文(PDF)将发表在《符号逻辑杂志》上。不过杂志的影响因子不是很高，只有0.5左右。"

日本程序员JA0HXV宣布他已经将圆周率Pi计算到小数点后10万亿位，打破了先前的小数点后5万亿位的记录。 JA0HXV从2010年10月10日开始计算，一直到2011年10月16日才结束（包括了验证），实际计算时间为191天。日文版声明公布的细节要比英文版多。

罗杰·彭罗斯爵士在其著作《皇帝新脑》举了一个例子说明人类知识的局限性：他推测我们可能永远也不知道圆周率中有没有连续10个7。然而仅仅过了八年，金田康正就利用计算机在圆周率中发现了连续10个7——始于圆周率第22869046249个数字。彭罗斯爵士不是唯一一个没预测到计算机拥有如此巨大未来的人。 劳伦斯伯克利国家实验室的实验数学家David H. Bailey和Jonathan M. Borwein在《美国数学学会通报》上发表了论文“探索实验与计算(预印本)”，描述了现代计算机技术如何已经极大地拓展了我们发现新的数学结果的能力。Bailey认为，计算机可以发现完全未曾预料到的关系和公式，计算机不善于使用直觉，但很善于计算和操作。