에츠허르 다익스트라(Edsger Dijkstra)는 수학적 우아함을 장식이 아니라 컴퓨터 과학과 수학의 작업을 더 효과적으로 만드는 기준으로 제시했다. 그는 특히 필요한 추론의 양을 줄이는 간결한 풀이가 중요하다고 강조하며, 가우스의 등차수열 합산과 포탄의 비행 거리 문제를 예로 들었다.

다익스트라는 수학적 우아함이 개인 취향에만 달린다는 통념과 달리, 동료 수학자들 사이에 무엇이 우아한 풀이인지 상당한 공감대가 있음을 발견했다고 썼다. 하지만 수학자들이 자신의 작업에서 우아함을 충분히 고려하지 않는 경우가 많았으며, 수학 프로젝트가 소프트웨어 프로젝트보다 상대적으로 작다는 점이 그 이유일 수 있다고 봤다. 그는 수학이 컴퓨터 과학에 경험을 제공하는 동시에, 컴퓨터 작업의 경험도 수학에 도움이 되기를 바랐다.

다익스트라가 말하는 ‘추론’은 산술, 공식 조작, 기호 논리처럼 형식화할 수 있는 사고 활동이다. 그는 이런 추론은 각 단계가 유한한 절차로 확인 가능하고, 목표가 충분히 정해지면 수행 방법을 알 수 있으며, 가르칠 수도 있다고 설명했다. 다만 사람은 적은 양의 추론에는 능숙해도 큰 규모의 추론에는 기계적 보조 없이는 한계가 있다고 봤다.

그는 18세기 독일의 한 학교에서 어린 요한 프리드리히 카를 가우스가 등차수열의 항 100개를 더하는 문제를 즉시 풀었다는 일화를 들었다. 가우스는 항의 개수에 첫째 항과 마지막 항의 평균을 곱하면 합을 구할 수 있다는 점을 알아냈다. 다익스트라는 이 풀이가 반 친구들보다 약 천 배 빠를 뿐 아니라 정답을 낸 유일한 풀이였다고 소개하며, 생각을 효과적으로 정리하면 필요한 추론을 줄일 수 있다고 주장했다.

계산을 기계화할 수 있어도 불필요한 추론을 줄일 필요는 사라지지 않는다고 다익스트라는 강조했다. 피할 수 있는 단계를 많이 수행하는 것은 기계로 하더라도 낭비이고, 추론량의 증가를 억제하지 못하면 기계화만으로는 오래 버티기 어렵다는 설명이다. 그는 특히 당시의 인공지능 프로젝트가 많은 컴퓨팅 자원을 요구하는 경향을 경고의 신호로 들었다.

그가 검토한 우아한 수학적 논증은 대체로 짧았지만, 길이만으로 우아함을 판단해서는 안 된다고 했다. 중요한 단계를 생략해 독자에게 추론을 떠넘기는 풀이도, 지나치게 방대한 지식을 동원하는 풀이도 그가 찾는 우아함과는 다르다.

마지막으로 다익스트라는 공기 저항을 무시하고 중력 가속도가 일정하다고 가정할 때, 수평선과 각도 φ를 이루며 초기 속도 v로 발사한 포탄이 지면에 다시 닿을 때까지의 거리를 구하는 문제를 들었다. 일부 수학자들은 미분방정식을 풀어 답을 얻었지만, 14세 때 이 문제를 스스로 풀었던 두 사람은 그때 익힌 간단한 논증으로 답을 즉시 제시했다고 전한다. 이들이 사용한 것은 수평 속도 vx = v*cos(phi)가 일정하다는 점과, 수직 속도가 vy = v*sin(phi)에서 대칭성에 따라 –vy로 변한다는 점이었다. 수직 속도의 총 감소량이 2*vy이고 그 변화율이 g이므로 비행 시간은 t = 2*vy/g가 된다. 원문은 필요한 거리를 구하는 식을 제시하려는 대목에서 끝난다.