一位乐于平凡的科学家

滴水的水龙头背后的复杂动态，粘合垫可能会失效的方式，泥浆的破裂-这些事情可能看起来并不重要，甚至令人厌烦。L.Mahadevan不同意这一观点。作为哈佛大学应用数学、物理学以及有机体和进化生物学的教授，马哈德万利用数学和物理学探索平凡的现象，表明许多我们认为是理所当然的对象和行为，因此很少考虑，经过更仔细的研究，是相当不同寻常的。

对马哈达文来说，日常生活有着巨大的魅力。纸张已经被证明是特别耐人寻味的：马哈德万描述了湿纸弯曲和弯曲时产生的“平面外变形”，一张皱巴巴的纸的几何形状，以及落下的纸的空气动力学行为。但他也对“麦片效应”提供了明确的解释--早餐麦片悬浮在牛奶中的倾向是聚集在一起或粘在碗上。他甚至在他为哈佛大学本科生期刊撰写的文章“看着油漆干了”中，常常认为这是他能想象到的最乏味的事情，而这一过程往往被斥为最无聊的事情。

他指出，那篇文章“只是试图告诉学生，他们不必总是随大流。”大家都说要做大问题，这很好，但做小问题，然后逐步建立更广泛的了解，也是值得说的。“。

尽管马哈德万的方法显然是非正统的，但他的工作为他赢得了认可和赞誉。1995年获得斯坦福大学博士学位后，他曾在一系列著名机构任职，包括麻省理工学院、剑桥大学和哈佛大学，同时发表了300多篇科学论文。他也是伦敦皇家学会的会员。他的追求使他在2006年获得了古根海姆奖学金，在2007年获得了搞笑诺贝尔奖(物理学)，并在2009年获得了麦克阿瑟奖学金-最后一次是因为他“将复杂的数学分析应用于物理和生物科学中各种看似简单但令人烦恼的问题”。

Mahadevan很感激他工作过的学校总是给他自由去探索他认为合适的周围环境。“在平凡中寻找崇高是一个古老的目标，”他说。“日常生活杂乱无章，许多现像不断争相吸引眼球，不乏问题。因此，我从来没有想过会感到无聊。“。

“广达”杂志最近与Mahadevan进行了面对面(户外，安全距离)的交谈，并通过视频通话。为清楚起见，采访内容经过了浓缩和编辑。

我一直都是这样的，这可能是一种文化上的东西。我不是那种认为某些问题比其他问题更大的人。在我看来，没有等级制度。什么是轻浮的，什么是重要的，似乎是一个无关紧要的问题。毕竟，大自然根本不在乎！

这种观点可能源于经常发现自己“夹在两件事之间”。从印度来到美国后，我在斯坦福大学上学时在工程学和数学之间徘徊，后来在麻省理工学院当教员，然后在剑桥大学在数学和物理之间，现在在哈佛大学在生物、数学和物理之间。在不同学科之间生活的一个积极方面是，我可以独自一人在杂草中寻找自己的路。我很高兴探索了许多小的远景，当别人喜欢这些边缘的东西时，我总是感到惊讶。

几十年来，你一直在关注纸张--皱巴巴的、湿的、折叠的、割伤的或掉落的。为什么这么着迷呢？

你从一个小问题开始，它就会变成更大的问题。20多年前，也就是我科学生涯的早期，我开始考虑一张皱巴巴的纸。没有顿悟。我只是在思考它的结构-它的折痕和角落。我们仍然不知道如何描述褶皱的精确物理和数学，也不知道纸张在哪里以及如何褶皱。这个问题涉及到微分几何和微分方程。在广义相对论中可能会有一个类比，因为在一张皱巴巴的纸里有许多奇点，比如黑洞，这些奇点可以相互接触和相互作用。所以这是一个有趣而美丽的问题。但这仍然是一个悬而未决的问题。

幸运的是，科学是非常宽容的。你可以犯错误或误入歧途一段时间，但从长远来看，这并不重要。科学是自我修正的，重要的是你最终做对了什么。

至于做一些“正确的”事情，你最近在折纸方面取得了什么成功？

虽然揉皱一张纸是一个非常混乱的过程，但折叠可以非常有序，这就是折纸的全部意义所在。今年早些时候，我们展示了如何通过采用平板并引入折叠来近似任何三维形状。事实证明，做到这一点的方法与通常的方法相反。通常情况下，人们开始在纸的边缘折叠，然后向内移动，但我们从纸的中心开始，从那里向外移动。这是以前没有人做过的事情，它使我们能够复制任何形状。同时，我们已经将这一新方法转化为一种可能用于计算或制造目的的算法。

你用kirigami也有类似的结果，就像用剪刀折纸一样？

在某些方面，kirigami甚至更漂亮，因为现在你可以进行切割了。我们再次证明，我们完全可以控制形状。通过使用我们(从离散微分几何)发现的数学原理，我们可以设计出一种算法，告诉我们从平板创建任何3D形状所需的切割模式。我们的下一步是将裁剪和折叠结合起来，从而成为更好的裁缝。

进入自然界，你最近也在研究白蚁丘。你是怎么第一次遇到他们的，你学到了什么？

2009年，在参观印度班加罗尔的一所农业大学时，我在校园漫步时第一次看到了一个白蚁丘。我对他们知之甚少，但我认为这将是一件很酷的事情。

白蚁被认为是地球上最伟大的建筑师之一。几年前，在巴西发现了一个与英国一样大的白蚁土堆网络。在每个几米高的土堆里，生活着数百万毫米大小的白蚁。这相当于人类居住在几公里高的建筑物里。这些土堆是为了利用环境-温度、湿度和气体浓度得到很好控制的地方。

我们研究了印度和纳米比亚白蚁丘的功能，最近开始了解它们是如何建造的。我们的实验表明，土丘的运作方式就像肺一样，每天呼吸一次，对外界温度的变化做出反应。我们有一个数学模型，它显示了土丘的几何形状、环境条件和白蚁行为是如何相互关联的。

我们建造的建筑，就像白蚁丘一样，不是完全渗透的，也不是完全绝缘的。这个比喻转移到了最基本的生命形式上。例如，细胞不是没有包膜的细胞，包膜使它能够与外界交流，允许能量、物质和信息的转移--既不是完全绝缘的，也不是完全多孔的。

从我们对白蚁的研究中，我们有动力对同样生活在大群体中的蜜蜂和蚂蚁提出类似的问题。例如，我们了解到，蜜蜂通过在入口处附近扇动翅膀来维持蜂箱(或蜂箱)内的温度。悬挂在树枝上的圆锥形蜂群有另一种调节温度的方式：天气冷的时候它们挤在一起，天气暖和的时候它们分散开来。如果树枝摇晃，树丛就会变平，以增加稳定性，防止蜜蜂被扔出树。这类似于当下面的地面摇晃时，你可能会本能地做的事情-蹲下以防止摔倒。

当然，更大的问题是，有机体如何在没有计划或指定计划者的情况下，在比个人规模大得多的情况下，共同解决问题。我们开始在蚂蚁和机器人身上研究同样的问题，蚂蚁可以有巨大的扩张的群体。

您还展示了白蚁丘的几何形状如何影响热量和信息素的扩散。你的作品中还有没有几何图形？

几年前，我们从三个不同的角度观察禽蛋。首先，我们量化了1400多种鸡蛋的形状，方法是确定鸡蛋的偏心率--它离球体的距离有多远--以及不对称性。其次，我们展示了一种特殊的鸡蛋形状是如何形成的：蛋壳内的膜表现得像一个加压的气球，形状是由改变气球的厚度产生的，而不是来自僵硬的蛋壳。最后，我们考虑了鸡蛋形状的功能(和进化)方面，并得出了一个惊人的发现：狭长的鸡蛋与更好的飞行能力相关，尽管一些科学家并不相信这一点。

在我的工作中，形状总是出现在我的作品中。我们最近分析了哺乳动物大脑如何折叠，以及脊椎动物肠环和线圈如何折叠的几何学和物理学。沿着类似的思路，我们刚刚分析了苹果的形状(在尚未发表的研究中)。最有趣的不是它几乎是球形的，而是茎和果实相遇的美丽的尖状特征。这一特征在富士苹果中是对称的，但在红色美味苹果中则不是。我们试图用数学来描述它，并在实验室里模拟它，我们可以用凝胶来做到这一点。

我们为什么要关心这个呢？原因有两个。首先，大脑中的皱纹和苹果中的尖端是奇点-就像破碎的波浪一样。正如亚瑟·柯南·道尔(Arthur Conan Doyle)曾经写道，“奇点几乎总是一条线索。”另一个原因是它就在我们面前。我们不需要使用望远镜或显微镜，也不需要花费十亿美元来研究它--只需一只好奇的眼睛。

你的很多工作听起来都很抽象。你对可能的申请考虑了多少？

其实我觉得我的作品一点也不抽象。我从事的是每个人都能看到和体验，但很少有人愿意深入思考的事情。至于第二个问题，艺术家、音乐家或作家是否考虑过申请？为什么科学要这样做呢？好奇心是人的本性。这就够了，不是吗？

但我应该补充一点，我对做有用或实用的事情一点也不傲慢。我拥有一些设备和算法的专利，就在今年，我们开发了潜在的协议，以减轻流行病的极端成本。

另一方面，我也喜欢做一些纯粹为了好玩的事情，比如，为了决定三方赌注，设计一枚公平的三面硬币。

一枚正常的硬币一半时间头朝上，一半时间反面朝上--几乎从来不会侧面着地。但是如果你把硬币做得很厚，这样它就会变成一个长长的圆柱体，几乎100%的时间它都会侧着地。硬币必须有多厚才能在三分之一的时间里侧着地？据说数学家约翰·冯·诺伊曼已经确定，如果一枚硬币的厚度与直径之比为1/(2√2)，那么它有三分之一的机会落在边缘上。大约十年前，我们展示过，如果你考虑角动量守恒的因素，你会得到一个不同的答案：一枚公平的三面硬币的宽径比应该是1/√3。一种描绘方式是把八个四分之三的硬币粘在一起。我们还进行了实验，证实我们是正确的，我们设计了一种方法来制作不同概率的定制硬币，正面、反面和“侧面”的概率都不同。

你认为这类工作如何适应更广泛的研究领域？

我在做没人关心的事情，我很高兴这样做。你可以通过观察最卑微的东西来了解这个世界。你不必学习宇宙学或治愈癌症。正如威廉·布莱克曾经写道：“去看…。野花里的天堂/把无限握在手心。“。我们还研究了花朵的盛开和像手掌上那样的折痕状无限的形成。

我还相信，我所做的工作表明，你不必费力去问关于这个世界的非常深刻和深刻的问题。也许有一条线贯穿了我所做的各种事情。我的观点是，这条线编织的布料只有在这段旅程结束时才能看到，如果有的话。但就目前而言，我真正关心的是旅程本身。

我经常遛狗，当我遛狗的时候，我经常对它的行为感到好奇。他闻了闻地面，也抬起了头。他这样做是为了对世界有一种感觉，嗅觉。在地面附近，他得到了准确的信号，但这是当地的。从空中看，信号是不准确的，但范围很远。我们把局部线索称为知识及其积累的智慧，而狗(和我们人类)需要这两种信息才能成功。我是怎么学到这个的？不让我遛狗。