昨天发生的事情今天可能就传遍全世界了，但偶尔也有例外。鲜为人知的德国退休统计学家 Thomas Royen 在 2014 年 7 月 17 日刷牙时找到了一个著名的几何、概率论和统计学猜想的证明方法。名叫 Gaussian correlation inequality (GCI)的猜想于 1950 年代提出，困扰了数学家数十年。统计学家 Donald Richards 说，他知道有人在这个猜想上工作了 40 年，他本人为此工作了 30年，运用越来越先进和复杂方法却仍然没能证明，甚至开始怀疑猜想是错误的。而 Royen 以前并没有过多关注这个猜想，2014 年 7 月，他发现 GCI 可以扩展为他所擅长的一个有关统计分布的声明。17 日早晨，他找到了如何计算扩展 GCI 关键导数的方法，完成了证明。他没听说过 LaTeX，所以论文是写在微软的 Microsoft Word 上，上传到 arxiv.org，并发送给知名的统计学家核查，其中之一就是 Richards。证明只有几页纸，使用的是经典方法，Richards 懊恼为什么他和其他人都错过了，同时也感到了解脱。他甚至帮助将论文重新用 LaTeX 排版，使其显得更专业。然而在论文发表之后，至今仍然有很多知名统计学家没听说过 GCI 猜想被证明了。原因之一是论文发表在不知名的印度期刊《Far East Journal of Theoretical Statistics》，而 Royen 本人还是这个期刊的编辑。于是证明遭到了怀疑和忽视。在一个非常容易交流的时代它却因为缺乏交流而被忽视。
昨天发生的事情今天可能就传遍全世界了，但偶尔也有例外。鲜为人知的德国退休统计学家 Thomas Royen 在 2014 年 7 月 17 日刷牙时找到了一个著名的几何、概率论和统计学猜想的证明方法。名叫 Gaussian correlation inequality (GCI)的猜想于 1950 年代提出，困扰了数学家数十年。统计学家 Donald Richards 说，他知道有人在这个猜想上工作了 40 年，他本人为此工作了 30年，运用越来越先进和复杂方法却仍然没能证明，甚至开始怀疑猜想是错误的。而 Royen 以前并没有过多关注这个猜想，2014 年 7 月，他发现 GCI 可以扩展为他所擅长的一个有关统计分布的声明。17 日早晨，他找到了如何计算扩展 GCI 关键导数的方法，完成了证明。他没听说过 LaTeX，所以论文是写在微软的 Microsoft Word 上，上传到 arxiv.org，并发送给知名的统计学家核查，其中之一就是 Richards。证明只有几页纸，使用的是经典方法，Richards 懊恼为什么他和其他人都错过了，同时也感到了解脱。他甚至帮助将论文重新用 LaTeX 排版，使其显得更专业。然而在论文发表之后，至今仍然有很多知名统计学家没听说过 GCI 猜想被证明了。原因之一是论文发表在不知名的印度期刊《Far East Journal of Theoretical Statistics》，而 Royen 本人还是这个期刊的编辑。于是证明遭到了怀疑和忽视。在一个非常容易交流的时代它却因为缺乏交流而被忽视。