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數(shù)學(xué)之美讀后感
當(dāng)品味完一本著作后,你有什么領(lǐng)悟呢?為此需要認(rèn)真地寫一寫讀后感了?赡苣悻F(xiàn)在毫無頭緒吧,下面是小編精心整理的數(shù)學(xué)之美讀后感,歡迎閱讀,希望大家能夠喜歡。
數(shù)學(xué)之美讀后感1
在網(wǎng)上看到有人推薦吳軍博士的《數(shù)學(xué)之美》,盡管我從事社會科學(xué)研究,但對數(shù)學(xué)的推崇一直如此,所以買來一讀,我的真切體驗(yàn)正如吳軍博士在書的后記中所說,把自己“境界提升了一個(gè)層次”。
那么,對我而言,到底提升了什么境界呢?
首要的肯定是思想境界。在未讀這本書之前,我知道對于這個(gè)世界的事件形成的信息集合,人類只有兩種方式可以表達(dá),一個(gè)是數(shù)字,一個(gè)是語言。整個(gè)實(shí)數(shù)的集合是無窮個(gè),而且每個(gè)數(shù)字都是唯一的;整個(gè)世界中的事件也是無窮個(gè)的,而且每個(gè)事件也時(shí)獨(dú)一無二的,這樣數(shù)學(xué)中的數(shù)字集合與世界中的事件集合就構(gòu)成一個(gè)一一對應(yīng)的關(guān)系,所以研究數(shù)字之間的關(guān)系,實(shí)際上就是在研究世界中事件之間的關(guān)系。語言中的概念和世界中的事件之間也是可以構(gòu)成一個(gè)對應(yīng)關(guān)系的,但問題是,語言中概念的集合是有限的,所以它和數(shù)字集合的對應(yīng)顯然只能是部分對應(yīng)。
計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展,人類需要把語言處理成數(shù)字,因?yàn)橛?jì)算機(jī)只能識別數(shù)字信號,所以“語言的數(shù)字化”成為計(jì)算機(jī)產(chǎn)生以來發(fā)展最快、而且最有創(chuàng)新性的領(lǐng)域,而許多華人科學(xué)家成為了這個(gè)領(lǐng)域的.頂尖專家,如李開復(fù),吳軍博士是卓越的科學(xué)家之一。至此我才感到,在計(jì)算機(jī)主導(dǎo)的世界中,信息化就是數(shù)字化,而最難的數(shù)字化、也是最有成就的數(shù)字化,就是對人類自然語言的數(shù)字化,因?yàn)槿祟惖男畔缀?00%是用語言承載、傳播的,計(jì)算機(jī)要與人對話,變成智能化的機(jī)器,首先要解決的就是語言的數(shù)字化問題。但我們在電腦上自如地輸入文字時(shí)、或者拿著手機(jī)通話時(shí),我們跟本沒有意識到,那些卓越的語言科學(xué)家,早已經(jīng)把我們的語言,轉(zhuǎn)化成數(shù)字信號,通過輸入、處理、解碼的方式,讓我們無障礙地聯(lián)絡(luò)、工作。
我似乎感到,語言與數(shù)字的關(guān)系,就是人與自然關(guān)系的接口。套用古希臘畢達(dá)哥拉斯學(xué)派的觀點(diǎn),加上我的理解,即是,數(shù)是萬物的本原,語言是人的本原!
吳軍博士似乎也在提升我對方法的認(rèn)識境界?茖W(xué)研究的思考方式,習(xí)慣遵循本質(zhì)、規(guī)律、連續(xù)性思維,在語言學(xué)研究的早期,人類為了讓計(jì)算機(jī)識別語言,采用建立語言規(guī)則和語言規(guī)則數(shù)據(jù)庫的辦法,但最終以失敗告終(20世紀(jì)50-70年代),70年代后科學(xué)家采用了語言統(tǒng)計(jì)模型,研究取得了突飛猛進(jìn)。語言統(tǒng)計(jì)模型的勝利,再一次證明了宇宙量子模型的信念,世界是不連續(xù)的隨機(jī)性的粒子構(gòu)成,人類數(shù)千年文明進(jìn)化出來的語言系統(tǒng),就是動態(tài)的隨機(jī)概率事件。其二,物理思維再也難逃牛頓的經(jīng)典本質(zhì)思維方法,即找尋到百分之百確定性的規(guī)律,而信息論思維是研究如何把握不確定性現(xiàn)象,利用概率統(tǒng)計(jì)是不二法門。其三,語言本質(zhì)上就是信息傳播,只有從通信模型視角才能真正理解計(jì)算機(jī)的功能,對語言的編碼、處理、傳輸、解碼是計(jì)算機(jī)的強(qiáng)項(xiàng),計(jì)算機(jī)是永遠(yuǎn)不可能理解語言的意思的。
在《數(shù)學(xué)之美》中,吳軍博士對他的老師、師兄弟、同事的經(jīng)歷、掌故進(jìn)行了敘述,讓我們了解到這些世界一流的學(xué)科家、技術(shù)精英們的為人處世品質(zhì)、鮮明個(gè)性、科學(xué)素養(yǎng)及其管理風(fēng)格。例如賈里尼克對博士生的嚴(yán)酷淘汰,馬庫斯對學(xué)生的寬宏大度,但我感到他們有一樣?xùn)|西是共同的,就是對科學(xué)創(chuàng)造、頂尖人才的識別和器重,甚至是無條件的包容。如此為人的境界才是根本,因?yàn)閭ゴ蟮目茖W(xué)創(chuàng)造畢竟是人做出來的,只有崇高的人文精神之下才能造就頂尖的人才、一流的科學(xué)和技術(shù)。
觀國內(nèi)的學(xué)說界,官風(fēng)盛行、腐敗當(dāng)?shù)、人情充斥,與這些一流學(xué)說群對科學(xué)創(chuàng)造的賞識、對個(gè)性人才的包容,對科學(xué)探索的熱誠,可謂相去甚遠(yuǎn)。
看來,我們只能寄希望于年輕一代,但愿吳博士的《數(shù)學(xué)之美》,能讓我們的學(xué)子們,初步體驗(yàn)到科學(xué)精英們卓越的才智與情懷。
數(shù)學(xué)之美讀后感2
我在想,為什么我們要學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)?也許這個(gè)問題成年人有一萬個(gè)答案,可是當(dāng)我們第一次走進(jìn)教室,學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的時(shí)候,大概率還是個(gè)孩子,你怎么跟一個(gè)孩子解釋為什么要學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)呢?我把這個(gè)問題拋給了一個(gè)朋友,他說:“為了提高思維邏輯能力,這是我初中老師在第一節(jié)數(shù)學(xué)課上告訴我們的”。或者一位5歲的小朋友又會問:“什么是邏輯能力呢?”
也許從出生第一天,我們就一直在被動的接收一些東西,父母的勸導(dǎo),老師的傳授,可5歲的孩子還是會把玩具散落一地,6歲的孩子仍然會因?yàn)楦改覆唤o買玩具而嗷嗷大哭,無論你怎么勸導(dǎo)一個(gè)人,怎么勸誡一個(gè)人,他可能仍然會犯你認(rèn)為會出現(xiàn)的錯(cuò)誤。我記得有位教育專家這么說:“你告訴寶寶他把玩具弄壞了,就等于丟了10個(gè)棒棒糖”,從此以后這個(gè)寶寶可能會更加珍惜玩具。這個(gè)方法很簡單,但是貌似最有效。數(shù)學(xué)是什么?數(shù)學(xué)不就是把復(fù)雜的東西簡單化么?
現(xiàn)在我們再回答前面的問題:為什么我要學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)?我們可以這么跟5歲的小朋友說:“媽媽給你10元錢,讓你買醬油,醬油7元、棒棒糖1元一個(gè),剩下的錢你可以買幾個(gè)棒棒糖?”或許想吃棒棒糖的就會苦思冥想一番,或許未來媽媽真的給他10元錢去買醬油,結(jié)果回來就變成了一瓶醬油和3個(gè)棒棒糖;蛘咴龠^一段時(shí)間,這位小朋友會選擇6元的醬油,因?yàn)榭梢垣@得4個(gè)棒棒糖了。他這么計(jì)算著:7+3和6+4都可以等于10,那么如果要必須買醬油的情況下,1+9也可以等于10。我們都知道也有1元的袋裝醬油,于是9個(gè)棒棒糖到手了。任何知識的魅力都在于自我的發(fā)現(xiàn),只有你對它產(chǎn)生了無限的'興趣,你就會不斷的發(fā)現(xiàn)它的美,《數(shù)學(xué)之美》也可以變成《物理之美》。
有些人會說,上面的例子是利益驅(qū)動型,不是興趣驅(qū)動型,對于一個(gè)孩子來說,你能指望他向成人那樣:“我需要的不是物質(zhì)世界,我需要的是精神世界?”。5歲寶寶最喜歡做得事情就是在吃和玩上面,請問,成年人不也是如此么?這就是天性。只不過成年人的自控能力足夠大罷了。
我們回到書本上,這本書是否合適自己?如果沒有專業(yè)的數(shù)學(xué)知識,很難讀懂。但是它又有著無限的魅力,讓你不自覺的讀下去,為什么?因?yàn)椤皵?shù)學(xué)之美”,雖然大多數(shù)人看不懂里面的公式,但是能夠明白數(shù)學(xué)能解決的問題:概率統(tǒng)計(jì)學(xué)能夠解決自然語言處理、布爾代數(shù)能解決搜索引擎的問題、有限狀態(tài)機(jī)和動態(tài)規(guī)劃能解決地圖問題、向量+特征向量+余弦定理能解決自動新聞分類問題、最大熵模型解決金融問題,看著看著我就莫名的產(chǎn)生了一種想要學(xué)習(xí)算法的沖動,這不就是本書的意義所在么?
最后,我推薦幾個(gè)章節(jié)希望有興趣的讀者可以關(guān)注下:
1. 信息指紋,可以讓復(fù)雜的數(shù)據(jù)用簡單的一串?dāng)?shù)字存儲
2. 13章,提到的簡單之美。當(dāng)然之后多次提到
3. 余弦定理(通過向量+特征向量+余弦定理)可以判斷兩條數(shù)據(jù)的相似性
4. 17章,簡單密碼學(xué)(對密碼感興趣的可以看看)
5. 布隆過濾器,用很少的空間存儲大量的數(shù)據(jù),從而解決黑名單的問題(黑名單數(shù)據(jù)量龐大的時(shí)候,會增加判斷某一個(gè)名單是否出現(xiàn)過的難度)。
6. 29章,分治算法,雖然沒有很明白算法,但是原理其實(shí)很簡單:把復(fù)雜的東西拆分成若干小的部分,然后進(jìn)行逐個(gè)解決或者說各個(gè)擊破
7. 30章,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其實(shí)沒那么神秘,神經(jīng)就好比一個(gè)網(wǎng)絡(luò)(馬爾科夫模型+貝葉斯網(wǎng)絡(luò))中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)而已。
8. 31章,大數(shù)據(jù),這章是最推薦看的,而且沒有很多專業(yè)的知識,一看就懂。不是什么都可以稱之為大數(shù)據(jù)的,大數(shù)據(jù)需要滿足幾個(gè)條件:數(shù)據(jù)的代表性、數(shù)據(jù)的多維度、數(shù)據(jù)的完備性。現(xiàn)在有很多公司都自稱自己有大數(shù)據(jù),請不要侮辱大數(shù)據(jù)這個(gè)詞。順便說一下像百度這樣的公司,近幾年都在大數(shù)據(jù)上深耕,據(jù)我了解,比如醫(yī)療上面的項(xiàng)目,寧可免費(fèi)做,只要求能夠得到醫(yī)療方面的大數(shù)據(jù),可見其對大數(shù)據(jù)的重視程度。
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