[TVB-S] Shaw Prize Special - 邵逸夫奬 (2013) [02/02] **COMPLETE**

Discussion in 'Variety Shows' started by b-lee, Sep 15, 2013.

  1. [TVB-S] Shaw Prize Special 2013 - 邵逸夫奬2013 (2013) [01/??]

    Synopsis:

    《邵逸夫獎2013》見證卓越科學成就,2013年度第十屆《邵逸夫獎》,分別設有三個獎項,《生命科學與醫學獎》、《天文學獎》及《數學科學獎》。
    2013年《邵逸夫獎》生命科學與醫學獎平均頒予傑弗理.霍爾(Jeffrey C Hall)、邁克爾.羅斯巴殊(Michael Rosbash) 及邁克爾.楊(Michael W Young),以表彰他們發現晝夜節律的分子機制。
    2013年《邵逸夫獎》天文學獎平均頒予史蒂芬.拜爾巴斯(Steven A Balbus) 及約翰.霍利(John F Hawley),以表彰他們對磁性旋轉不穩定性的發現和研究,從而說明這種磁性旋轉不穩定性引發湍流,足以解釋天體物理學裡吸積盤的角動量輸運機制。
    今屆《邵逸夫獎》數學科學獎頒予大衛.多諾霍(David L Donoho),以表彰他對現代數理統計學的深遠貢獻;他開創了在有噪聲情況的最優統計估計算法,他又建立了在大數據中實現稀疏表示和復原的高效率技巧。

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    Episode 01: 《天文學獎》及《數學科學獎》 ["Astronomy Award" and "Mathematical Sciences Award"]
    《天文學獎》-吸積盤系統內的角動量轉移
    2013年《邵逸夫獎》天文學獎平均頒予史蒂芬.拜爾巴斯 (Steven A Balbus) 及約翰.霍利 (John F Hawley),以表彰他們對磁性旋轉不穩定性的發現和研究,從而說明這種磁性旋轉不穩定性引發湍流,足以解釋天體物理學裡吸積盤的角動量輸運機制。
    吸積盤為天體物理學常見現象,在星體形成、雙星體系的質量轉移及星雲中心的超大質量黑洞的成長等過程,均有重要影響。由吸積盤提供能量的天文學光源,以同等質量比較,其亮度可以超越一般倚賴核聚變獲取量的星體。
    吸積盤的物質因受引力作用,向系統中心匯聚。這些物質一般帶有角動量,匯聚過程中演變為扁平的盤狀,圍繞中心物體轉動。要形成扁平的盤狀必須倚靠某種機制,使角動量得以向外轉移。而且,天文觀察早已確立,很多由吸積過程提供能量的光源,均被盤狀結構包圍。但多年以來,人們一直未能理解,到底有什麼機制可以驅使角動量向外轉移。
    拜爾巴斯和霍利的研究發現了磁性旋轉不穩定性 (MRI),並說明有關機制,足以解釋在吸積盤系統內的角動量轉移。
    《數學科學獎》-現代數理統計學最優的算法
    今屆《邵逸夫獎》數學科學獎頒予大衛.多諾霍 (David L Donoho),以表彰他對現代數理統計學的深遠貢獻;他開創了在有噪聲情況的最優統計估計算法,他又建立了在大數據中實現稀疏表示和復原的高效率技巧。
    在過去半個世紀,計算技術出現了戲劇性的進步,給數理統計學的理論和應用帶來了根本性的新挑戰。大衛.多諾霍開發了新穎的數學和統計工具,以處理高維大型數據、噪聲污染數據等問題。他以嚴格數學分析為根基,建立了快速、高效且通常是最優的算法。

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  2. Episode 02: 《天文學獎》及《數學科學獎》 (TVBOXNOW Version Links)

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    《天文學獎》-吸積盤系統內的角動量轉移
    2013年《邵逸夫獎》天文學獎平均頒予史蒂芬.拜爾巴斯 (Steven A Balbus) 及約翰.霍利 (John F Hawley),以表彰他們對磁性旋轉不穩定性的發現和研究,從而說明這種磁性旋轉不穩定性引發湍流,足以解釋天體物理學裡吸積盤的角動量輸運機制。
    吸積盤為天體物理學常見現象,在星體形成、雙星體系的質量轉移及星雲中心的超大質量黑洞的成長等過程,均有重要影響。由吸積盤提供能量的天文學光源,以同等質量比較,其亮度可以超越一般倚賴核聚變獲取量的星體。
    吸積盤的物質因受引力作用,向系統中心匯聚。這些物質一般帶有角動量,匯聚過程中演變為扁平的盤狀,圍繞中心物體轉動。要形成扁平的盤狀必須倚靠某種機制,使角動量得以向外轉移。而且,天文觀察早已確立,很多由吸積過程提供能量的光源,均被盤狀結構包圍。但多年以來,人們一直未能理解,到底有什麼機制可以驅使角動量向外轉移。
    拜爾巴斯和霍利的研究發現了磁性旋轉不穩定性 (MRI),並說明有關機制,足以解釋在吸積盤系統內的角動量轉移。
    《數學科學獎》-現代數理統計學最優的算法
    今屆《邵逸夫獎》數學科學獎頒予大衛.多諾霍 (David L Donoho),以表彰他對現代數理統計學的深遠貢獻;他開創了在有噪聲情況的最優統計估計算法,他又建立了在大數據中實現稀疏表示和復原的高效率技巧。
    在過去半個世紀,計算技術出現了戲劇性的進步,給數理統計學的理論和應用帶來了根本性的新挑戰。大衛.多諾霍開發了新穎的數學和統計工具,以處理高維大型數據、噪聲污染數據等問題。他以嚴格數學分析為根基,建立了快速、高效且通常是最優的算法。

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