2025年科学突破奖揭晓，7名数学家获奖

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近日，2025年科学突破奖（俗称“科学界的奥斯卡奖”）揭晓，其中7名数学家获奖。数学突破奖（1名，300万美元）、数学新视野奖（3名，每人10万美元）、玛丽亚姆·米尔扎哈尼新前沿奖（3名，每人5万美元）。

作者：科学突破奖官网（breakthroughprize.org）2025-4-5

译者：zzllrr小乐（数学科普公众号）2025-4-7

一、2025年数学突破奖（1位）

科学突破奖，俗称“科学界的奥斯卡奖”，由谢尔盖·布林、普莉希拉·陈和马克·扎克伯格、朱莉娅和尤里·米尔纳以及安妮·沃西基设立，旨在庆祝我们这个时代的科学奇迹。

数学突破奖，奖金300万美元。

2025年数学突破奖获奖人

Dennis Gaitsgory（丹尼斯·盖茨戈里）

马克斯·普朗克数学研究所

图源：Natasha Bershadsky

因其对几何朗兰兹纲领及其量子版本的奠基性工作和众多突破性贡献；特别是导出代数几何（DAG - derived algebraic geometry）方法的发展和特征0的几何朗兰兹猜想的证明。

Dennis Gaitsgory（丹尼斯·盖茨戈里）因在几何朗兰兹猜想的证明中发挥的核心作用而获得数学突破奖。朗兰兹纲领是一个涵盖多个数学领域的广泛研究计划。它源于一系列猜想，这些猜想提出了看似不同的数学概念之间的精确联系。这种联系是强有力的工具；例如，费马大定理的证明可以归结为朗兰兹猜想的一个特例。这些朗兰兹纲领等价式可以看作是傅里叶变换的推广，傅里叶变换是一种将波与频谱联系起来的工具，广泛应用于从地震学到音响工程的各个领域。

就几何朗兰兹猜想而言，所提出的一一对应关系是两组非常不同的对象之间的对应关系，类似于这些频谱和波：在频谱方面，是称为基本群表示的抽象代数对象，它们刻画有关可以环绕某些复杂曲面的环类型的信息；“波”的一侧是层（sheaves），粗略地说，层是将向量空间分配给曲面上的点的规则。

Gaitsgory在过去30年中的大部分时间都致力于几何朗兰兹猜想。2013年，他撰写了一份证明所需步骤的大纲，经过十多年的深入研究，2024年，他和他的同事发表了完整的证明，包括5篇论文中的800多页。这是一个巨大的进步，预计也会对数学的其他领域产生深远影响，包括数论、代数几何和数学物理。

参考资料：二、2025年数学新视野奖（3位）

现代物理学和高等数学有着密切的联系，值得注意的是，今年三位新视野数学奖获奖者的研究领域都与量子物理学有关。

数学新视野奖，每人10万美元。

2025年数学新视野奖获奖人

Ewain Gwynne（埃文·格温）

芝加哥大学

因其对共形概率（conformal probability）的贡献，特别是对LQG（Liouville quantum gravity，刘维尔量子引力）度量的理解。

Ewain Gwynne因其在共形概率方面的工作而获得认可，该工作研究随机曲线和随机曲面等概率对象。

John Pardon（约翰·帕登）

纽约州立大学石溪分校

因其对辛拓扑（symplectic topology）以及其他几何和拓扑学领域的贡献。

John Pardon在几何和拓扑学方面取得了许多重要成果，特别是在辛几何和伪全纯曲线领域，它们是流形中某些类型的光滑曲面。

Sam Raskin（萨姆·拉斯金）

耶鲁大学

因其对几何朗兰兹纲领的贡献，包括Whittaker模型理论和特征0的几何朗兰兹猜想的证明。

Sam Raskin在几何朗兰兹纲领的最新重大进展中发挥了重要作用，包括特征0的几何朗兰兹猜想的最终证明。

三、2025年玛丽亚姆·米尔扎哈尼新前沿奖（3位）

三名玛丽亚姆·米尔扎哈尼（Maryam Mirzakhani，1977 - 2017）新前沿奖颁给早期职业工作杰出的女性数学家。2025年数学新前沿奖颁发给最近完成博士学位的三名杰出女数学家。

玛丽亚姆·米尔扎哈尼新前沿奖，每人5万美元。

2025年数学新前沿奖获奖人

Si Ying Lee（李思颖，音译名）

斯坦福大学（哈佛大学博士，2022年）

因其对志村簇理论的贡献。

Si Ying Lee找到了一种解决朗兰兹纲领中一个重要问题的新方法，成功地将其简化为一个局部问题。

Rajula Srivastava（拉朱拉·斯里瓦斯塔瓦）

波恩大学和马克斯普朗克数学研究所（威斯康星大学博士，2022年）

因其在调和分析和解析数论方面的贡献，包括对光滑流形附近有理点计数问题的贡献。

Rajula Srivastava 在调和分析和数论交叉领域的一个具有挑战性的领域取得了进展。她的工作重点是限制在给定光滑表面附近可以找到的格点数量，这对高维丢番图逼近具有重要应用。

Ewin Tang（埃文·唐）

加州大学伯克利分校（华盛顿大学博士，2023年）

因其为机器学习和线性代数开发量子算法的经典类似物，并在量子数据的量子机器学习方面取得进展。

Ewin Tang发明了用于机器学习的量子计算算法。她还证明，某些计算（被广泛认为量子算法的求解速度呈指数级增长）实际上可以在普通（非量子）计算机中以相当的时间求解。

参考资料

https://breakthroughprize.org/News/91

https://breakthroughprize.org/Laureates/3