每年秋天，麻省理工学院理学院都会迎来一批新面孔。2024年也不例外——11位新教授加入了这所顶尖理工学府。他们有的研究宇宙深处的湍流，有的探索大脑如何编码记忆，有的则在抽象的数学空间里寻找规律。这些研究方向听起来遥远而陌生，但它们背后往往藏着我们日常生活中未曾察觉的逻辑。
让我们逐一认识这11位研究者，看看他们究竟在追问什么问题。
邵云白：在偶数维空间里"数东西"
邵云白的研究领域叫"辛拓扑"，一个听起来很数学的词。简单来说，他研究的是偶数维空间——比如二维平面、四维时空——以及这些空间如何用嵌入其中的二维曲面来刻画其性质。
更具体地说，他正在开发一套新的"工具包"，用来解决模空间中的计数问题。这些工具已经被应用到一系列经典问题上：Arnold猜想（关于哈密顿映射不动点的数量）、高阶Casson不变量、嵌入曲线的枚举，以及辛纤维丛的拓扑结构。
邵云白的学术路径横跨太平洋。2017年他在清华大学完成本科学习，2022年从普林斯顿大学获得数学博士学位，导师是John Pardon。之后他在MSRI（现更名为Simons Laufer Mathematical Sciences Institute）担任McDuff博士后研究员，又在Simons几何与物理中心访学，并在哥伦比亚大学担任Ritt助理教授。2024年，他加入MIT数学系任助理教授。
Abigail Bodner：海洋表面的湍流如何影响全球气候
海洋上层几米的水体，可能是理解气候变化的关键之一。Abigail Bodner的研究就聚焦在这里——她利用遥感测量、现场海洋观测、数值模拟、气候模型和机器学习，来研究上层海洋的湍流。
她的核心问题是：海洋表面附近的小尺度物理过程，如何影响大尺度气候系统？这是一个典型的"尺度跨越"问题——从几厘米的涡旋到几千公里的洋流，中间的机制远未厘清。
Bodner在特拉维夫大学获得数学和地球物理学学士及硕士学位，之后在布朗大学获得应用数学硕士学位，并于2021年完成地球、环境与行星科学博士学位。来MIT之前，她是纽约大学的Simons Society Junior Fellow。2024年，她加入MIT地球、大气与行星科学系任助理教授，同时在施瓦茨曼计算学院与电气工程与计算机科学系担任联合职位。
Jacopo Borga：当概率论遇上组合数学
Jacopo Borga的研究处于概率论、组合数学和数学物理的交叉地带。他研究各种随机组合结构——比如随机图或随机排列——以及它们在大尺度下的模式和行为。
具体的研究对象包括随机排列（permutons）、蜿蜒曲线（meanders）、多维约束布朗运动、Schramm-Loewner演化，以及刘维尔量子引力。这些名词一个比一个抽象，但它们共同指向一个问题：随机性如何在复杂结构中涌现规律？
Borga的求学经历横跨欧洲。他在帕多瓦大学获得数学学士和硕士学位，又在巴黎索邦大学获得第二个数学硕士学位，之后在苏黎世大学数学研究所完成博士学位。加入MIT之前，他是斯坦福大学的助理教授。2024年，他成为MIT数学系助理教授。
Linlin Fan：破解学习与记忆的神经密码
Linlin Fan的目标是破译学习和记忆背后的神经编码机制。她研究大脑如何在细胞层面存储信息，以及这些编码如何随经验改变。
（注：原文在此处中断，关于Fan的完整履历和研究细节未提供。）
从已知的四位研究者来看，2024年加入MIT理学院的新教授呈现出几个共同特点：他们的研究都涉及跨学科方法——数学与物理、观测与计算、理论与实验的结合；他们都曾在顶尖机构接受训练或工作；而他们的研究问题，无论多么抽象或微观，最终都指向对复杂系统的理解——无论是气候、大脑，还是数学结构本身。
这些研究方向大多远离日常经验，但它们构成了现代科学的底层基础设施。辛拓扑的工具可能在未来某一天被用于物理学的新发现；对海洋湍流的理解直接影响气候模型的预测精度；而神经编码的破译，则是理解心智本质的必经之路。
科学进展往往如此：由一群专注于具体问题的人，在看似狭窄的领域里持续挖掘，最终意外地与更大的图景相连。这11位新教授的故事，才刚刚开始。
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