“数学新力量 奋进正青春”系列（ 二十六）潘文亮——不确定性的奇妙与确定性的热爱

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“数学新力量 奋进正青春”系列（ 二十六）潘文亮——不确定性的奇妙与确定性的热爱

作者：泛函 中国科学院数学与系统科学研究院  2025 年 04 月 10 日 16:49 北京



高深莫测的定理、复杂多样的方程……数学或许宛如一位头戴璀璨王冠的女王，散发着令人敬畏的气息，引得人们只能远远地凝望，满怀崇敬地膜拜。

然而，数学绝非仅供仰望的空中楼阁。事实上，在我们的日常生活中，从雄伟壮丽的建筑，到救死扶伤的医学，再到探索宇宙的航空航天领域……数学的身影无处不在，发挥着无可替代的关键作用。当人们尽情享受现代科技带来的便捷与舒适时，或许并未意识到，这一切的背后，是数学。

相较于遥不可及的女王形象，数学其实更似那高悬天际的太阳。看似与我们有着遥远的距离，可它所散发的光芒，却毫无保留地倾洒而下，真真切切地温暖着世间的每一个人，融入生活的每一处细节。

确定性和不确定性

从小学到高中，数学都是潘文亮成绩较好的一门学科。似乎没有犹豫，在本科时潘文亮选择了数学与应用数学，走进了数学的世界。

当问到为什么喜欢数学时，潘文亮说自己喜欢的是数学的确定性。文科纷繁复杂，见仁见智，正所谓一千个读者就有一千个哈姆雷特；而数学是理性的、唯一的、确定的。只要能够证明或者解答，那么对就是对，错就是错——这种确定性吸引着潘文亮。

概率论、统计学……一路走来，潘文亮的科研工作愈发向应用场景靠拢，对数学的理解也在日积月累中不断深化。他逐渐在研究中体验到数学的不确定性，而这种不确定性的度量别有一番迷人的魅力。

潘文亮用量子力学中的不确定性原理举例。如果有物理学的学习基础，那么我们能确定性的知道物体的位置和初始状态，因而可以根据规律做出运算和解答。“但是量子力学的出现改变了我们的思维。对于一个电子，你不可能同时观察到它的动量与它的位置。这种不确定性其实是需要用到一些方程或者概率的手段去量化的。”这恰恰体现了数学的迷人之处，正因为存在不确定性，才让数学更加值得人们倾尽心力去探索追逐。

从年少时候喜欢的数学的确定性，到探索多年后感受到数学也存在着不确定性，潘文亮对数学那份炽热的爱愈发深厚。

为医学解决实际问题

统计学侧重于处理应用场景中的具体问题，对于潘文亮来说，如何把以往学到的理论方法应用在实际中，这具有很高的挑战性。

区别于直接从事医学研究，潘文亮是在利用数学为医学的数据提供统计支持。拿到医学实验数据以后，潘文亮会利用数学工具，几何、概率论、统计学等等，去处置这些复杂的数据，最终帮医学方面做出分析或者诊断结果，这种被称作统计推断方法。在统计推断方法方面，潘文亮的科研已经取得一些推进，并与医院合作推出了一款医学图像数据分析软件来服务患者。只要把采集到的影像数据资料输入这款软件，患者就可以得到诊断数据，这无疑增加了诊断的便捷度，同时降低了患者需要付出的时间与金钱成本。

这款软件已经提供网络公开下载，并取得了不错的下载量。可以想象已经有许多位体验过软件的患者，他们虽然不知道软件运行的数学原理，也叫不出统计推断方法的名字，但是却实实在在地体会着这份由数学带来的便利成果。

潘文亮目前投身于阿尔茨海默症相关的数据研究工作，摆在面前最为紧迫的难题，便是数据结构极为庞杂。调查问卷、临床信息、血液化验结果、大脑影像资料等各类数据纷至沓来。倘若只是孤立地运用这些数据，根本无法实现对整体数据资源的有效利用。因此，怎样将不同类型的数据整合起来，共同构建一个行之有效的诊断系统，成为了潘文亮现阶段亟需攻克的难关。

谈及当下的科研方向，潘文亮表示，首要任务是研究病因，即借助手中丰富的数据，抽丝剥茧，探寻引发病症的根源；其次是实现辅助诊断功能，不仅要能够准确诊断出疾病，更要力争做到早期诊断。“正因如此，如今人们常常提及多模态数据。那么，何为多模态呢？实际上，它指的就是我们该如何整合不同类型的数据，以此解决医学领域中的诸多问题。”

新的篇章

2014-2016 年，潘文亮前往美国北卡罗莱纳大学教堂山分校留学；2016 年获得中山大学统计科学系的理学博士学位，并于 2016 年在中山大学任职，2019 年转任副教授。

2022 年潘文亮来到中国科学院数学与系统科学研究院，现任中国科学院数学与系统科学研究院副研究员，博士生导师。这对于潘文亮来说，无疑是开启了自己的人生新篇章。在数学所的两年多时光里，他得以心无旁骛、全身心地投入科研工作，美好而充实。

生活中的潘文亮，就是一个单纯阳光的大男孩。跑步、阅读是他生活中的调味剂，为日常增添别样色彩。然而，谈及最令自己充满成就感与快乐的时刻，他的思绪总会不由自主地回到数学领域。通过自身的科研工作，切实解决某个实际且具体的问题，这便是最能让潘文亮收获满满成就感的事。

潘文亮目前主要从事统计学习算法、度量空间的非参数方法等领域的研究，特别是在非欧氏数据统计方法及其在神经疾病研究中的应用方面取得了显著进展。他和他的团队提出了度量空间中的散度和独立性度量等统计推断方法，并改进了变量选择方法，显著提高了模型的精度和计算效率。这些研究不仅推动了统计学理论的发展，还荣获了 2022 年教育部高等学校科学研究优秀成果自然科学类二等奖。

潘文亮认为，在接下来的十年里，人工智能将迎来蓬勃发展的黄金时期，尤其是在图像、语音以及文本处理等领域。如何将人工智能作为全新的科研背景，成为一项对研究者的重要考验。不过他也已做好准备，攻克在人工智能时代他的数学研究面临的难题，用思考与勤奋推动相关领域的创新发展。

来源：中国科学院数学与系统科学研究院