Ihre Frage spielt auf die interessante Vorstellung an, dass Forschung in reiner Mathematik analog zu Investitionen in Aktien (oder andere finanzielle Vermögenswerte) ist, wobei die Auswahl Ihres Forschungsbereichs mit der Auswahl der Aktien vergleichbar ist, in die investiert werden soll. Die Idee ist, dass ein versierter Forscher wird geschickt die Forschungsbereiche mit dem höchsten erwarteten "Return on Investment" auswählen, in den sie ihre Zeit investieren möchten: Einige Forschungsbereiche sind angeblich alt und tot, und all die aufregenden Ergebnisse wurden vor langer Zeit entdeckt, so dass es schwierig ist, irgendwelche zu erzielen sinnvolle Beiträge; Während andere neu gegründete Gebiete so neu und aufregend sind, dass viele "goldene" Ergebnisse metaphorisch auf den Straßen liegen und nur darauf warten, von jemandem aufgegriffen zu werden, der vorbeigeht, ohne dass großes Talent erforderlich ist, um sie aufzudecken. Ihre Frage spiegelt Ihren Wunsch wider, "einen Gewinner auszuwählen" und einen größeren Erfolg zu erzielen als andere, die nicht so sorgfältig darauf achten, ihre Auswahl an Forschungsgebieten zu optimieren.
Wie genau ist diese Analogie? Kann man seine Erfolgschancen in der reinen Mathematik wirklich verbessern, indem man so strategisch vorgeht, wie es an der Börse möglich (wenn auch alles andere als einfach) ist? Nun, eine Denkschule würde sagen, dass die effiziente Markthypothese garantiert, dass der Arbeitsmarkt für akademische Mathematikpositionen wie die Börse effizient ist, wobei alle anderen "Spieler" bereits Entscheidungen getroffen haben garantieren, dass es in jedem Bereich genauso schwierig ist, gute Arbeit zu leisten wie in jedem anderen: Neue und aufregende Bereiche werden schnell so überfüllt und wettbewerbsfähig, dass man genauso gut einen weniger trendigen Nischenforschungsbereich finden kann, in dem man selbst arbeiten kann und der Mangel des Wettbewerbs kompensiert die verminderte Fruchtbarkeit des Subjekts.
Ich würde jedoch anders argumentieren. Ich denke, es ist für jeden erfahrenen Mathematiker offensichtlich, dass der "Markt für Mathematikforschung" kein effizienter Markt ist (übrigens auch nicht der Aktienmarkt, weshalb einige Anleger durchweg erfolgreich mehr Geld verdienen als alle anderen sonst dort) und dass es möglich ist, "Gewinner auszuwählen". Tatsächlich ist die Fähigkeit, Gewinner auszuwählen und Zeit und Mühe in fruchtbare Forschungsrichtungen zu investieren, genau eines der Dinge, die erfolgreiche Mathematiker von weniger erfolgreichen unterscheiden. Diese Fähigkeit ist Teil dessen, was wir "Talent" nennen (der andere Teil des Talents ist das Talent, das erforderlich ist, um Forschungsprobleme tatsächlich zu lösen, sobald Sie sich für ein Thema entschieden haben).
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Lassen Sie uns nach dieser etwas abstrakten Diskussion auf Ihre Frage zurückkommen. Ich halte es nicht für unangemessen, dass Sie versuchen, Ihre Wahl des Forschungsbereichs für den beruflichen Erfolg zu optimieren - wie gesagt, alle guten Mathematiker tun dies -, aber Ihre Frage spiegelt eine gewisse Naivität hinsichtlich des Umfangs wider, in dem diese Optimierung erfolgt Ort. Jeder der von Ihnen erwähnten Bereiche "Zahlentheorie", "Algebra" und "PDE" stellt einen so großen Teil der Mathematik dar, dass es sinnlos ist zu fragen, ob der Bereich ein kluger Bereich ist, in dem man forschen kann. Dies macht keinen Sinn mehr als zu fragen: "Ist es für mich unklug, in Mathematik und nicht in Informatik zu promovieren, weil Mathematik ein altes Forschungsgebiet ist?" Wie andere gesagt haben, wird Ihr eigentliches Forschungsthema viel spezialisierter sein als "Mathematik" oder "Informatik" oder "Zahlentheorie" oder "Algebra". Einige Forschungsunterfelder eines dieser Bereiche sind in der Tat nicht mehr sehr produktiv oder trendy, während andere florieren (als kleines Beispiel hat es im "alten" Bereich der Zahlentheorie in letzter Zeit einige unglaublich aufregende Fortschritte in Richtung der Twin-Prime-Vermutung gegeben, danke auf die Arbeit von Yitang Zhang und das Folgeprojekt Polymath8). Die Art und Weise, wie die Optimierung tatsächlich erfolgt, ist viel kleiner: In ganz bestimmten Forschungsbereichen sind einige Forscher durchweg gut darin, die richtigen Fragen zu stellen oder Verbindungen zwischen zwei scheinbar nicht miteinander verbundenen Teilbereichen zu identifizieren und eine kluge Wahl zu treffen ihre Zeit in das Nachdenken über beide Teilbereiche zu investieren, um tief in diese Verbindung einzudringen.
Eine andere Art und Weise, wie ich Ihre Frage als naiv betrachte, ist, dass Sie Ihre natürlichen Fähigkeiten und Talente nicht berücksichtigen. Erfolgreiche Forschung in verschiedenen Bereichen der Mathematik erfordert sehr unterschiedliche Fähigkeiten. In der Tat denke ich, dass es ziemlich selten vorkommt, dass sich jemand gleichzeitig auf Algebra oder PDEs spezialisiert, da dies sehr unterschiedliche Bereiche sind, die unterschiedliche Fähigkeiten und Tendenzen erfordern (ich finde die Vorstellung, dass Sie beide gleichzeitig unterhalten, ziemlich amüsant). Was unklug wäre, ist, dass Sie einen Forschungsbereich auswählen, ohne das Gefühl zu haben, dass Ihre speziellen Fähigkeiten zur Problemlösung und andere Talente in irgendeiner Weise an den Bereich angepasst sind, den Sie auswählen - ein gewisses Gefühl dafür, dass Sie es sind Von dem Feld angezogen, dass Sie ein gutes intuitives Gefühl dafür haben, gut darin sind, Probleme darin zu lösen, und es im Idealfall besonders interessant finden, leidenschaftlich daran sind usw.
Zusammenfassend Ich denke, die allgemeine Idee, sorgfältig zu überlegen, an welchen Forschungsthemen Sie arbeiten möchten, um Ihre Erfolgschancen zu maximieren, ist vernünftig. Aber es ist nicht wirklich hilfreich, dies anhand breiter, vereinfachter Maßstäbe zwischen Alt und Neu oder zwischen Trend und Alt zu tun. Der beste Ansatz besteht darin, Ratschläge von mehreren erfahrenen Personen zu erhalten, indem Sie auf Ihre eigene Stimme hören, welche Bereiche Sie anziehen und für welche Ihre Talente geeignet sind, und welche Probleme Ihre Intuition Ihnen sagt, dass Sie aufregende und gute Forschungsrichtungen haben. Viel Glück!