Today I want to talk to you about the mathematics of love. Now, I think that we can all agree that mathematicians are famously excellent at finding love.
Je vais vous parler aujourd'hui des mathématiques de l'amour. Je pense que nous sommes tous d'accord pour dire que les mathématiciens sont doués pour trouver l'amour.
(Laughter)
Mais ce n'est pas seulement grâce à nos personnalités foudroyantes,
But it's not just because of our dashing personalities, superior conversational skills and excellent pencil cases. It's also because we've actually done an awful lot of work into the maths of how to find the perfect partner.
nos compétences conversationnelles et nos magnifiques trousses à crayons. C'est aussi parce que nous avons beaucoup réfléchi à la méthode mathématique pour trouver le partenaire idéal.
Now, in my favorite paper on the subject, which is entitled, "Why I Don't Have a Girlfriend" --
Dans mon article préféré sur le sujet, intitulé : « Pourquoi je n'ai pas de copine » -- (Rires) --
(Laughter)
Peter Backus tries to rate his chances of finding love. Now, Peter's not a very greedy man. Of all of the available women in the UK, all Peter's looking for is somebody who lives near him, somebody in the right age range, somebody with a university degree, somebody he's likely to get on well with, somebody who's likely to be attractive, somebody who's likely to find him attractive.
Peter Backus tente de calculer ses chances de trouver l'amour. Peter n'est pas le plus exigeant. De toutes les femmes au Royaume-Uni, tout ce que Peter cherche est quelqu'un qui habite près de chez lui, qui soit dans la bonne tranche d'âge, qui ait un diplôme universitaire, quelqu'un avec qui il puisse s'entendre, quelqu'un qui l'attire, et quelqu'un qui le trouverait attirant.
(Laughter)
(Rires)
And comes up with an estimate of 26 women in the whole of the UK.
Et Peter arrive à une estimation de 26 femmes dans tout le Royaume-Uni.
(Laughter)
It's not looking very good, is it Peter? Now, just to put that into perspective, that's about 400 times fewer than the best estimates of how many intelligent extraterrestrial life forms there are. And it also gives Peter a 1 in 285,000 chance of bumping into any one of these special ladies on a given night out. I'd like to think that's why mathematicians don't really bother going on nights out anymore.
C'est mal parti, n'est-ce pas, Peter ? Pour mettre les choses en perspective, c'est 400 fois moins que les meilleures estimations du nombre de formes de vie extraterrestre intelligente. Ce qui donne à Peter une chance sur 285 000 de tomber sur l'une de ces femmes spéciales lors d'une soirée. J'aimerais penser que c'est la raison pour laquelle les mathématiciens ne sortent plus le soir désormais.
The thing is that I personally don't subscribe to such a pessimistic view. Because I know, just as well as all of you do, that love doesn't really work like that. Human emotion isn't neatly ordered and rational and easily predictable. But I also know that that doesn't mean that mathematics hasn't got something that it can offer us, because, love, as with most of life, is full of patterns and mathematics is, ultimately, all about the study of patterns. Patterns from predicting the weather to the fluctuations in the stock market, to the movement of the planets or the growth of cities. And if we're being honest, none of those things are exactly neatly ordered and easily predictable, either. Because I believe that mathematics is so powerful that it has the potential to offer us a new way of looking at almost anything. Even something as mysterious as love. And so, to try to persuade you of how totally amazing, excellent and relevant mathematics is, I want to give you my top three mathematically verifiable tips for love.
Sauf que je ne partage pas ce point de vue pessimiste. Parce que je sais, aussi bien que vous, que l'amour ne marche pas comme ça. L'émotion humaine n'est ni ordonnée, ni rationnelle, ni prévisible. Mais je sais aussi que ça ne veut pas dire que les maths n'ont rien à nous offrir, parce que l'amour, comme notre vie, est régi par des modèles, et que les maths, , sont l'étude des modèles. Des modèles météorologiques aux modèles de la bourse, aux mouvements des astres ou à l'expansion des villes. Et pour être honnête, aucune de ces choses n'est proprement ordonnée ou facilement prévisible. Mais je pense que les mathématiques sont tellement puissantes qu'elles peuvent nous offrir une nouvelle façon de voir les choses. Même quelque chose d'aussi mystérieux que l'amour. Et donc, pour vous convaincre à quel point les maths sont merveilleuses, excellentes et pertinentes, je vais vous donner mon top 3 des astuces mathématiquement valables en amour.
(Laughter)
Donc, astuce n°1 :
OK, so Top Tip #1: How to win at online dating. So my favorite online dating website is OkCupid, not least because it was started by a group of mathematicians. Now, because they're mathematicians, they have been collecting data on everybody who uses their site for almost a decade. And they've been trying to search for patterns in the way that we talk about ourselves and the way that we interact with each other on an online dating website. And they've come up with some seriously interesting findings. But my particular favorite is that it turns out that on an online dating website, how attractive you are does not dictate how popular you are, and actually, having people think that you're ugly can work to your advantage.
comment exceller à la rencontre en ligne. Mon site de rencontres préféré est OkCupid, surtout parce qu'il a été créé par des mathématiciens. Parce que ce sont des mathématiciens, ils rassemblent des données depuis près de dix ans sur tous les utilisateurs du site. Ils essaient de trouver des modèles dans notre façon de parler de nous-mêmes et d'interagir avec les autres sur un site de rencontres. Ils ont découvert des choses intéressantes. Ma trouvaille préférée est que, sur un site de rencontres, l'attractivité physique ne détermine pas la popularité, et qu'au contraire, laisser croire qu'on est laid peut être un avantage.
(Laughter)
Voici comment ça marche.
Let me show you how this works. In a thankfully voluntary section of OkCupid, you are allowed to rate how attractive you think people are on a scale between one and five. Now, if we compare this score, the average score, to how many messages a selection of people receive, you can begin to get a sense of how attractiveness links to popularity on an online dating website.
Dans une section heureusement optionnelle d'OkCupid, on peut noter l'attractivité d'une personne sur une échelle de 1 à 5. Si nous comparons cette note, la note moyenne, au nombre de messages reçus par un échantillon d'utilisateurs, on commence à comprendre le lien entre attractivité et popularité sur un site de rencontres.
This is the graph the OkCupid guys have come up with. And the important thing to notice is that it's not totally true that the more attractive you are, the more messages you get. But the question arises then of what is it about people up here who are so much more popular than people down here, even though they have the same score of attractiveness? And the reason why is that it's not just straightforward looks that are important. So let me try to illustrate their findings with an example. So if you take someone like Portia de Rossi, for example, everybody agrees that Portia de Rossi is a very beautiful woman. Nobody thinks that she's ugly, but she's not a supermodel, either. If you compare Portia de Rossi to someone like Sarah Jessica Parker, now, a lot of people, myself included, I should say, think that Sarah Jessica Parker is seriously fabulous and possibly one of the most beautiful creatures to have ever have walked on the face of the Earth. But some other people, i.e., most of the Internet ...
Voici le graphique que les gens d'OkCupid ont élaboré. Ce qu'il faut retenir, c'est qu'être attirant ne garantit pas de recevoir le plus de messages. La question qui se pose alors : qu'en est-il des personnes ici qui sont plus populaires que ceux là-bas, même s'ils ont le même score d'attractivité ? La raison pour cela est que les apparences ne font pas tout. Illustrons ceci avec un exemple. Prenons par exemple Portia de Rossi. Tout le monde est d'accord que Portia de Rossi est une belle femme. Personne ne pense qu'elle est laide, même si elle n'est pas un . Si on compare Portia de Rossi à Sarah Jessica Parker, beaucoup de personnes, dont moi-même, pensent que Sarah Jessica Parker est absolument fabuleuse et probablement une des plus belles créatures qui aient jamais existé sur cette planète. Mais pour d'autres personnes, en clair, la majeure partie d'internet,
(Laughter)
pensent qu'elle ressemble un peu à un cheval. (Rires)
seem to think that she looks a bit like a horse.
(Laughter)
Now, I think that if you ask people how attractive they thought Jessica Parker or Portia de Rossi were, and you ask them to give them a score between one and five I reckon that they'd average out to have roughly the same score. But the way that people would vote would be very different. So Portia's scores would all be clustered around the four because everybody agrees that she's very beautiful, whereas Sarah Jessica Parker completely divides opinion. There'd be a huge spread in her scores. And actually it's this spread that counts. It's this spread that makes you more popular on an online Internet dating website. So what that means then is that if some people think that you're attractive, you're actually better off having some other people think that you're a massive minger. That's much better than everybody just thinking that you're the cute girl next door.
Si vous demandez aux gens à quel point ils trouvent Sarah Jessica Parker ou Portia de Rossi attirantes, et si vous leur demandez de leur donner une note de 1 à 5, je parie qu'elles auraient en moyenne la même note. Mais la façon de voter des gens serait très différente. Les notes de Portia seraient autour de 4 car tout le monde est d'accord qu'elle est belle, alors que Sarah Jessica Parker divise les opinions. Ses notes seraient éparpillées. C'est en fait cet éparpillement qui compte. C'est cet éparpillement qui rend plus populaire sur un site de rencontres. Ce que ça implique, c'est que si quelques personnes vous trouvent attirant, alors vous êtes mieux parti que si d'autres personnes vous trouvent canon. C'est tellement mieux que d'être considéré comme une personne tout à fait normale.
Now, I think this begins to make a bit more sense when you think in terms of the people who are sending these messages. So let's say that you think somebody's attractive, but you suspect that other people won't necessarily be that interested. That means there's less competition for you and it's an extra incentive for you to get in touch. Whereas compare that to if you think somebody is attractive but you suspect that everybody is going to think they're attractive. Well, why would you bother humiliating yourself, let's be honest? But here's where the really interesting part comes. Because when people choose the pictures that they use on an online dating website, they often try to minimize the things that they think some people will find unattractive. The classic example is people who are, perhaps, a little bit overweight deliberately choosing a very cropped photo,
Je crois que ça commence à faire sens quand on se met à place des personnes envoyant les messages. Disons que vous pensez que quelqu'un est attirant, mais vous soupçonnez que les autres ne seront pas forcément intéressés. Cela implique moins de concurrence pour vous et vous incite plus à prendre contact. De l'autre côté, imaginez que vous trouvez quelqu'un attirant mais vous vous doutez bien que tout le monde le pense aussi. Alors franchement, pourquoi prendre le risque de s'humilier ? Là, les choses deviennent intéressantes. Quand on choisit une photo pour un site de rencontres, on a tendance à minimiser les choses que nous pensons que les autres trouveront repoussantes. Un exemple classique serait quand les personnes légèrement en surpoids choisissent exprès une photo rognée,
(Laughter)
ou les hommes chauves, par exemple,
or bald men, for example, deliberately choosing pictures where they're wearing hats. But actually this is the opposite of what you should do if you want to be successful. You should really, instead, play up to whatever it is that makes you different, even if you think that some people will find it unattractive. Because the people who fancy you are just going to fancy you anyway, and the unimportant losers who don't, well, they only play up to your advantage.
choisissant exprès des photos où ils portent un chapeau. Il faudrait faire tout à fait le contraire si on veut avoir du succès. Vous devez tourner à votre avantage ce qui vous rend différent, même si cela n'est pas attirant pour quelques personnes. Parce que les personnes qui vous aiment vous aimeraient quand même, et que ceux qui ne vous aiment pas -- bref, c'est à votre avantage.
OK, Top Tip #2: How to pick the perfect partner. So let's imagine then that you're a roaring success on the dating scene. But the question arises of how do you then convert that success into longer-term happiness, and in particular, how do you decide when is the right time to settle down? Now generally, it's not advisable to just cash in and marry the first person who comes along and shows you any interest at all. But, equally, you don't really want to leave it too long if you want to maximize your chance of long-term happiness. As my favorite author, Jane Austen, puts it, "An unmarried woman of seven and twenty can never hope to feel or inspire affection again."
Donc, astuce n° 2 : comment choisir la personne idéale. Imaginons que vous ayez un succès fulgurant dans la cour des célibataires. La question qui se pose est comment transformer ce succès en bonheur à long terme, et surtout comment déterminer quel est le bon moment pour s'installer ? En général, il n'est pas conseillé de se précipiter et d'épouser le premier venu qui vous montre un peu d'intérêt. De la même façon, vous ne voulez pas trop attendre si vous voulez maximiser vos chances de bonheur à long terme. Comme le dit si bien mon auteur préféré, Jane Austen, « Une femme célibataire de vingt-sept ans
(Laughter)
ne peut plus espérer ressentir ou inspirer de l'affection. » (Rires)
Thanks a lot, Jane. What do you know about love?
Merci beaucoup, Jane. Que sais-tu de l'amour ?
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La question est alors :
So the question is then, how do you know when is the right time to settle down, given all the people that you can date in your lifetime? Thankfully, there's a rather delicious bit of mathematics that we can use to help us out here, called optimal stopping theory. So let's imagine, then, that you start dating when you're 15 and ideally, you'd like to be married by the time that you're 35. And there's a number of people that you could potentially date across your lifetime, and they'll be at varying levels of goodness. Now the rules are that once you cash in and get married, you can't look ahead to see what you could have had, and equally, you can't go back and change your mind. In my experience at least, I find that typically people don't much like being recalled years after being passed up for somebody else, or that's just me.
comment savoir que c'est le bon moment pour s'installer vu le nombre de personnes avec qui on pourrait sortir ? Heureusement, il existe une théorie mathématique bien utile, qui s'appelle la théorie de l'arrêt optimal. Imaginons que vous commencez à sortir à 15 ans et qu'idéalement, vous aimeriez être marié d'ici vos 35 ans. Il y a un nombre de personnes avec qui vous pourriez sortir au cours de votre vie, et elles seront chacune plus ou moins bien. La règle est que, dès que vous vous mariez, vous ne pouvez pas savoir ce que vous auriez pu avoir, ni retourner en arrière et changer votre décision. Dans mon expérience du moins, je trouve que les gens n'aiment pas trop être rappelés des années après qu'on a fait passer une autre personne avant eux.
So the math says then that what you should do in the first 37 percent of your dating window, you should just reject everybody as serious marriage potential.
Ce que disent les maths, c'est que vous devez faire pendant les premiers 37% de votre vie amoureuse, c'est de rejeter tout le monde comme prospect sérieux pour le mariage.
(Laughter)
(Rires)
And then, you should pick the next person that comes along that is better than everybody that you've seen before. So here's the example. Now if you do this, it can be mathematically proven, in fact, that this is the best possible way of maximizing your chances of finding the perfect partner. Now unfortunately, I have to tell you that this method does come with some risks. For instance, imagine if your perfect partner appeared during your first 37 percent. Now, unfortunately, you'd have to reject them.
Ensuite, vous devez choisir la première personne meilleure que tous les autres. Voici un exemple. Si vous faites cela, et c'est mathématiquement démontrable c'est la meilleure façon possible de maximiser vos chances de trouver le partenaire idéal. Malheureusement, je dois vous dire que cette méthode comporte ses risques. Par exemple, imaginez que votre partenaire idéal apparaisse pendant vos 37 premiers pourcents. Malheureusement, vous allez devoir le rejeter.
(Laughter)
(Rires)
Now, if you're following the maths, I'm afraid no one else comes along that's better than anyone you've seen before, so you have to go on rejecting everyone and die alone.
Si vous vous tenez aux maths, j'ai bien peur que personne d'autre ne soit meilleur que tous les autres, donc vous devrez continuer à rejeter tout le monde et mourir seul.
(Laughter)
(Rires)
Probably surrounded by cats ...
Probablement entouré de chats mâchouillant votre dépouille.
(Laughter)
nibbling at your remains.
OK, another risk is, let's imagine, instead, that the first people that you dated in your first 37 percent are just incredibly dull, boring, terrible people. That's OK, because you're in your rejection phase, so that's fine, you can reject them. But then imagine the next person to come along is just marginally less boring, dull and terrible ...
Bon, un autre risque est -- imaginons qu'au contraire, les premières personnes avec qui vous sortez dans vos premiers 37% sont incroyablement chiantes et inintéressantes. Ce n'est pas grave : vous êtes dans la phase de rejet. Donc ça va, vous pouvez les rejeter. Mais imaginez que la prochaine personne soit marginalement moins chiante et moins inintéressante
(Laughter)
than everybody that you've seen before. Now, if you are following the maths, I'm afraid you have to marry them ...
que tous les autres. Donc si vous vous tenez aux maths, j'ai peur que vous deviez l'épouser
(Laughter)
et finir dans une relation qui est, sincèrement, sous-optimale.
and end up in a relationship which is, frankly, suboptimal. Sorry about that. But I do think that there's an opportunity here for Hallmark to cash in on and really cater for this market. A Valentine's Day card like this.
Oups, désolée. Mais je pense qu'il y a une opportunité ici pour Hallmark de répondre à ce marché. Une carte pour la Saint-Valentin. (Rires)
(Laughter)
« Mon cher époux, tu es marginalement moins horrible
"My darling husband, you are marginally less terrible than the first 37 percent of people I dated."
que les premiers 37% des personnes avec qui je suis sortie. »
(Laughter)
J'arrive rarement à faire aussi romantique.
It's actually more romantic than I normally manage.
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OK, so this method doesn't give you a 100 percent success rate, but there's no other possible strategy that can do any better. And actually, in the wild, there are certain types of fish which follow and employ this exact strategy. So they reject every possible suitor that turns up in the first 37 percent of the mating season, and then they pick the next fish that comes along after that window that's, I don't know, bigger and burlier than all of the fish that they've seen before. I also think that subconsciously, humans, we do sort of do this anyway. We give ourselves a little bit of time to play the field, get a feel for the marketplace or whatever when we're young. And then we only start looking seriously at potential marriage candidates once we hit our mid-to-late 20s. I think this is conclusive proof, if ever it were needed, that everybody's brains are prewired to be just a little bit mathematical.
Cette méthode ne donne pas un taux de réussite de 100%, mais il n'y a aucune autre stratégie qui puisse mieux réussir. Dans la nature, il y a certaines espèces de poissons qui emploient la même stratégie. Ils rejettent tous les prétendants qui se présentent dans les premiers 37% de la saison des amours, et ils choisissent ensuite le premier venu après cette période qui est, j'imagine, plus grand et fort que les autres poissons qu'ils ont vus avant. Je pense les humains font à peu près pareil inconsciemment. On se laisse le temps de tâter le terrain, de comprendre le marché quand on est jeune. Ce n'est qu'alors qu'on commence à chercher sérieusement, vers le milieu ou la fin de la vingtaine. Je pense que c'est la preuve, s'il en fallait une, que tous les cerveaux sont préconfigurés pour être un peu mathématiques.
OK, so that was Top Tip #2. Now, Top Tip #3: How to avoid divorce. OK, so let's imagine then that you picked your perfect partner and you're settling into a lifelong relationship with them. Now, I like to think that everybody would ideally like to avoid divorce, apart from, I don't know, Piers Morgan's wife, maybe?
Donc c'était l'astuce n°2. Maintenant, l'astuce n°3 : comment éviter le divorce. Imaginons que vous ayez trouvé le partenaire idéal et que vous entriez dans une relation à vie avec lui. J'aime à penser que tout le monde aimerait éviter le divorce, à part peut-être la femme de Piers Morgan.
(Laughter)
But it's a sad fact of modern life that one in two marriages in the States ends in divorce, with the rest of the world not being far behind. Now, you can be forgiven, perhaps for thinking that the arguments that precede a marital breakup are not an ideal candidate for mathematical investigation. For one thing, it's very hard to know what you should be measuring or what you should be quantifying. But this didn't stop a psychologist, John Gottman, who did exactly that. Gottman observed hundreds of couples having a conversation and recorded, well, everything you can think of. So he recorded what was said in the conversation, he recorded their skin conductivity, he recorded their facial expressions, their heart rates, their blood pressure, basically everything apart from whether or not the wife was actually always right, which incidentally she totally is. But what Gottman and his team found was that one of the most important predictors for whether or not a couple is going to get divorced was how positive or negative each partner was being in the conversation.
C'est une triste réalité de la vie moderne qu'un mariage sur deux aux États-Unis se termine par un divorce, avec le reste du monde pas loin derrière. On vous excusera de penser peut-être que les disputes qui précèdent une rupture conjugale ne sont pas dignes d'une étude mathématique. Il est vrai que c'est dur de savoir ce qu'il faut mesurer ou ce qu'il faut quantifier. Mais ça n'a pas empêché le psychologue John Gottman de le faire. Gottman a observé des centaines de couples qui discutaient et il a enregistré tout ce que vous pouvez imaginer. Il a enregistré ce qui se disait dans la conversation, il a enregistré la conductivité cutanée, il a enregistré les expressions du visage, le rythme cardiaque, la pression artérielle, presque tout sauf si la femme avait toujours raison, ce qui se trouve être le cas. Ce que Gottman et son équipe ont trouvé, c'est qu'un des indicateurs importants d'un éventuel divorce du couple était à quel point chacun était positif ou négatif pendant la conversation.
Now, couples that were very low-risk scored a lot more positive points on Gottman's scale than negative. Whereas bad relationships, by which I mean, probably going to get divorced, they found themselves getting into a spiral of negativity. Now just by using these very simple ideas, Gottman and his group were able to predict whether a given couple was going to get divorced with a 90 percent accuracy. But it wasn't until he teamed up with a mathematician, James Murray, that they really started to understand what causes these negativity spirals and how they occur. And the results that they found, I think, are just incredibly impressively simple and interesting. So these equations predict how the wife or husband is going to respond in their next turn of the conversation, how positive or negative they're going to be. And these equations depend on the mood of the person when they're on their own, the mood of the person when they're with their partner, but most importantly, they depend on how much the husband and wife influence one another.
Les couples à faible profil de risque avaient plus de points positifs que négatifs sur l'échelle de Gottman. Alors que les mauvaises relations, susceptibles de finir en divorce, se trouvaient dans une spirale de négativité. En utilisant ces idées très simples, Gottman et son équipe ont pu prédire si un couple allait ou non divorcer avec une précision de 90%. Mais c'est quand il s'est associé avec le mathématicien James Murray qu'il a vraiment commencé à comprendre ce qui provoquait ces spirales de négativité et comment elles survenaient. Toutes leurs conclusions sont à mon sens incroyablement simples et intéressantes. Ces équations prédisent comment l'homme ou la femme va répondre dans leur prochain tour de conversation, à quel point ils vont être positifs ou négatifs. Ces équations dépendent de l'humeur de la personne quand elle est seule, de son humeur quand elle est avec son partenaire, et surtout, elles dépendent de combien mari et femme s'influencent.
Now, I think it's important to point out at this stage, that these exact equations have also been shown to be perfectly able at describing what happens between two countries in an arms race.
Je pense qu'il est important de faire ressortir à ce stade que ces mêmes équations se sont montrées parfaitement aptes à décrire ce qui ce passe entre deux pays dans une course à l'armement.
(Laughter)
(Rires)
So that an arguing couple spiraling into negativity and teetering on the brink of divorce is actually mathematically equivalent to the beginning of a nuclear war.
Donc -- un couple qui se chamaille, dans une spirale de négativité et au bord du divorce -- est mathématiquement équivalent à un début de guerre nucléaire.
(Laughter)
(Rires)
But the really important term in this equation is the influence that people have on one another, and in particular, something called "the negativity threshold." Now, the negativity threshold, you can think of as how annoying the husband can be before the wife starts to get really pissed off, and vice versa. Now, I always thought that good marriages were about compromise and understanding and allowing the person to have the space to be themselves. So I would have thought that perhaps the most successful relationships were ones where there was a really high negativity threshold. Where couples let things go and only brought things up if they really were a big deal. But actually, the mathematics and subsequent findings by the team have shown the exact opposite is true. The best couples, or the most successful couples, are the ones with a really low negativity threshold. These are the couples that don't let anything go unnoticed and allow each other some room to complain. These are the couples that are continually trying to repair their own relationship, that have a much more positive outlook on their marriage. Couples that don't let things go and couples that don't let trivial things end up being a really big deal.
Mais le terme le plus important de cette équation est l'influence que les gens ont les uns sur les autres et en particulier, quelque chose appelé le seuil de négativité. Donc, pour le seuil de négativité, imaginez à quel point le mari doit être agaçant avant que la femme ne commence à s'énerver, et vice versa. Pour moi, les bons mariages étaient faits de compromis et de compréhension et laissaient assez de place à chaque personne pour être elle-même. J'aurais donc pensé que peut-être les relations les plus réussies étaient celles où le seuil de négativité était le plus élevé. Où les couples laissaient passer et n'abordaient les choses que si c'était très important. Mais en fait, les mathématiques et les résultats de la recherche ont démontré que c'est le contraire qui est vrai. Les meilleurs couples ou les couples à succès sont ceux avec des seuils de négativité très bas. Ce sont des couples qui ne laissent rien passer et se donnent assez d'espace pour se plaindre. Ce sont les couples qui essaient constamment de réparer leur relation, qui ont une perspective plus positive de leur union. Les couples qui ne laissent pas aller les choses et qui ne laissent pas grossir les choses triviales réussissent le mieux.
Now of course, it takes a bit more than just a low negativity threshold and not compromising to have a successful relationship. But I think that it's quite interesting to know that there is really mathematical evidence to say that you should never let the sun go down on your anger.
Bien sûr, il faut plus qu'un faible seuil de négativité et une absence de compromis pour faire un mariage à succès. Mais je pense qu'il est intéressant de savoir qu'il y a des preuves mathématiques comme quoi il ne faut pas laisser une dispute inachevée.
So those are my top three tips of how maths can help you with love and relationships. But I hope, that aside from their use as tips, they also give you a little bit of insight into the power of mathematics. Because for me, equations and symbols aren't just a thing. They're a voice that speaks out about the incredible richness of nature and the startling simplicity in the patterns that twist and turn and warp and evolve all around us, from how the world works to how we behave. So I hope that perhaps, for just a couple of you, a little bit of insight into the mathematics of love can persuade you to have a little bit more love for mathematics.
Donc voilà mes trois astuces sur comment les maths peuvent vous aider avec l'amour. J'espère qu'à part leur utilité comme astuces, qu'elles vous donnent un aperçu de la puissance des maths. Car pour moi, les équations et symboles ne sont pas juste des choses. Ce sont des voix qui disent l'incroyable richesse de la nature et l'étonnante simplicité des modèles qui s'emmêlent et évoluent autour de nous, du fonctionnement du monde à notre comportement. J'espère que, pour quelques-uns d'entre vous, ce petit aperçu des mathématiques de l'amour vous persuadera d'avoir un peu plus d'amour pour les maths.
Thank you.
Merci.
(Applause)
(Applaudissements)