Bir matematikçi nasıl karar alır?

Matematik ve fizik tüm yaşamın temelini teşkil eder. Matematik, fizikten de önce gelir, evrende önce matematik varolmuştur. Yani evren bir matematiksel düzenin içinde varolmuştur.
Matematikle uğraşmak için, tekdüze şeyleri büyük bir inatla sürekli olarak yapabilecek ruh yapısına sahip olmak gerekir. Matematik formülleri tekrarlayan bir düzen içerisinde, yanyana yerleştirmek, birbirine benzer pattern'leri bulup çıkarmak, değerleri yerine yerleştirip hata yapmadan sonuca ulaşmak.
Mantık, analitik düşünce, hatasızlık, mükemmeliyet= matematik.
Yalnız, matematikte sonuç kesinse, doğruyu belli bir yanılma payı ile ölçebiliriz, sonuç kesin değilse gerçeği yansıtır.
Yani, evrendeki her yaratılış matematik kurallarına uymasına rağmen, bütünüyle tam ve eksiksiz olarak ölçülemez. O yüzden matematiksel sonuçları belirli bir güvenilirlik yüzdesi içindeyken kesinlikle ifade edebiliriz:  "%90 güvenilirlikle (confidence level), insanların boyu 1.5 m ile 2 m arasındadır" cümlesi bize kesinlik yerine bir dereceyi belirtir.
İnsan düşüncesi, evrenin sırlarını anlayabilmek için, matematiğin obsesif tekrarlayıcı mükemmel yapısından, saçaklı mantığın (fuzzy logic) derecelendirilmiş, hoşgörülü yapısına geçmek zorundadır.
Evrende her şey bir derecedir, katıksız hiç bir şey yoktur. %100 iyi veya %100 kötü yoktur, güzellik, dişilik, erkeklik de bir dereceye bağlıdır.
Matematikle uğraşan kişiler, hayatlarının bir döneminde, bu kadar iyi matematik bildikleri halde yine de yaşamın kıyısında kaldıklarını, bilgileri ile evreni kapsayamadıklarını hissederler. Bu biteviye evreni mükemmelleştirme uğraşısı onların psikolojilerini bozar,  depresyona  sokar.
Hayatta karşılaştıkları olaylar ve nesneleri açıklarken eninde sonunda saçaklı mantık(fuzzy logic) ile tanışmaları gerekir.
Saçaklı mantık, onları kendi içinde bulundukları mükemmel yalnızlıktan kurtarır. İşte o zaman, matematik konusunda bilgileri ve öğrendikleri hayata bir katma değer olarak  yansımaya başlar.

Bu blogdaki popüler yayınlar

Disleksi ve otizm eğitimi

Bias and Variance