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谢尔盖·纳塔诺维奇·伯恩斯坦（Sergei Natanovich Bernstein，1880–1968）20世纪上半叶最具影响力的俄罗斯/苏联数学家之一，按现在地域划分应该是乌克兰人，他在多个数学领域做出了奠基性和深远的贡献。他是一位多产的、原创性极强的数学家，他的工作跨越了分析、概率论、逼近论和偏微分方程，尤其以在函数逼近论和概率论中的成果最为著名。被称为“现代逼近论之父”，同时他与柯尔莫哥洛夫、列维（Lévy）、费勒（Feller）并列为现代概率论四大奠基人。尽管柯尔莫哥洛夫因公理体系更广为人知，但伯恩斯坦的具体工具和深刻定理同样塑造了概率论的现代形态。 伯恩斯坦的独特之处在于他打通了分析、概率、几何与应用之间的壁垒： 用分析工具解决概率问题（如特征函数）； 用概率思想理解逼近误差（如伯恩斯坦多项式的期望解释）；用微分方程方法研究几何对象（极小曲面）。 这种跨领域思维在20世纪上半叶极为罕见，预示了后来数学高度融合的趋势。 在函数逼近论中（Approximation Theory），他最著名的贡献是提出 伯恩斯坦多项式（Bernstein Polynomials），1912年，伯恩斯坦为证明魏尔斯特拉斯逼近定理（Weierstrass Approximation Theorem）提供了第一个构造性证明。 他定义了对连续函数 f(x) 在区间 [0,1] 上的多项式近似如图。 这是历史上第一个明确构造出的一致收敛于连续函数的多项式序列。 开创了现代逼近论的研究方向。 后来成为计算机图形学中贝塞尔曲线（Bézier curves）的数学基础（尽管贝塞尔本人独立发展了该应用）。 提出一致逼近里的伯恩斯坦定理（Bernstein’s Theorem on Uniform Approximation） 证明了：若 f∈C[0,1] ，则 Bn(f)→f 在 [0,1] 上一致收敛。 还研究了逼近的速率与函数光滑性之间的关系（如利普希茨条件、模连续性）。 在概率论（Probability Theory）中，提出 伯恩斯坦不等式（Bernstein Inequalities）， 用于控制独立随机变量和的尾部概率，是大数定律和中心极限定理的重要工具。 比切比雪夫不等式更精确，比霍夫丁不等式更早（1920年代），是现代统计学习理论的基础之一。 提出特征函数的伯恩斯坦定理（Bernstein’s Theorem on Characteristic Functions） 给出了一个关于特征函数的充分必要条件，判断一个分布是否为正态分布。 若 X 和 Y 独立，且 X+Y 和 X-Y 独立，则 X 和 Y 必为正态分布。 这一结果被称为“伯恩斯坦定理”，是概率论中刻画正态分布的经典特征定理。 对概率公理化有早期贡献， 他是最早接受并推广柯尔莫哥洛夫公理体系的数学家之一。对马尔可夫过程、随机游走也有重要研究。 在偏微分方程（PDEs）中提出伯恩斯坦问题（Bernstein Problem）。 提出并研究了极小曲面（minimal surfaces）的性质。 他证明了：在三维欧氏空间中，若一个整体定义的极小曲面是函数图像（即 z=f(x,y) ），且 f 是全局定义的，则它必须是平面。 这个结果被称为 “Bernstein’s Theorem for Minimal Surfaces”（1914）。 该问题后来被推广到高维，成为几何分析中的经典问题，直到1960年代才被完全解决（E. De Giorgi, J. Simons 等人）。 还研究椭圆型方程的正则性理论，研究了二阶椭圆偏微分方程解的光滑性，提出了先验估计方法，影响了后来的Lions、Moser等人。
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