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數(shù)學(xué)之美讀后感（精選10篇）
讀完一本經(jīng)典名著后，相信大家一定領(lǐng)會(huì)了不少東西，不能光會(huì)讀哦，寫一篇讀后感吧�？赡苣悻F(xiàn)在毫無(wú)頭緒吧，下面是小編為大家整理的數(shù)學(xué)之美讀后感（精選10篇），歡迎閱讀，希望大家能夠喜歡。
數(shù)學(xué)之美讀后感 篇1
確切的來(lái)說(shuō)，《數(shù)學(xué)之美》并不是一本書，它是谷歌黑板報(bào)中的一系列文章，介紹數(shù)學(xué)在信息檢索和自然語(yǔ)言處理中的主導(dǎo)作用和奇妙應(yīng)用，每一篇文章都不長(zhǎng)，但小中見大，從看似高深的高科技中用通俗易懂的案例展示了數(shù)學(xué)之美，深深的吸引了我。
這一系列文章的作者是google公司的科學(xué)家吳軍。他畢業(yè)于清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系（本科）和電子工程系（碩士），并于1993—1996年在清華任講師。他于1996年起在美國(guó)約翰霍普金斯大學(xué)攻讀博士，并于xx年獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位。在清華和約翰霍普金斯大學(xué)期間，吳軍博士致力于語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理，特別是統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型的研究。他曾獲得1995年的全國(guó)人機(jī)語(yǔ)音智能接口會(huì)議的最佳論文獎(jiǎng)和20xx年eurospeech的最佳論文獎(jiǎng)。
吳軍博士于20xx年加入google公司，現(xiàn)任google研究院資深研究員。到google不久，他和三個(gè)同事們開創(chuàng)了網(wǎng)絡(luò)搜索反作弊的研究領(lǐng)域，并因此獲得工程獎(jiǎng)。20xx年，他和兩個(gè)同事共同成立了中日韓文搜索部門。吳軍博士是當(dāng)前google中日韓文搜索算法的主要設(shè)計(jì)者。在google其間，他領(lǐng)導(dǎo)了許多研發(fā)項(xiàng)目，包括許多與中文相關(guān)的產(chǎn)品和自然語(yǔ)言處理的項(xiàng)目，并得到了公司首席執(zhí)行官埃里克。施密特的高度評(píng)價(jià)。吳軍博士在國(guó)內(nèi)外發(fā)表過(guò)數(shù)十篇論文并獲得和申請(qǐng)了近十項(xiàng)美國(guó)和國(guó)際專利。他于xx年起，當(dāng)選為約翰霍普金斯大學(xué)計(jì)算機(jī)系董事會(huì)董事。
正是他在信息檢索與自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中的一系列工作，使他講述了我所看到的內(nèi)容—數(shù)學(xué)之美。
看了數(shù)學(xué)之美，立即聯(lián)想到了金庸小說(shuō)中的武林高人，總是把一套大多數(shù)人都會(huì)的入門功夫使得威力無(wú)比，擊潰眾多敵者。東西放在那，它的威力如何，并鍵在于使用者，武術(shù)如此，數(shù)學(xué)同樣如此。
于我而言，語(yǔ)音視別是一類高科技，作為非專業(yè)人土，深覺高奧。但看完數(shù)學(xué)之美之后，頓感驚詫，原來(lái)如此深?yuàn)W東西的解決方法自己也學(xué)過(guò)，并且理工科讀過(guò)大學(xué)的人都學(xué)過(guò)，那就是統(tǒng)計(jì)學(xué)中的條件概率p（a/b），即b事件發(fā)生條件下a事件發(fā)生的概率。
如果s表示一連串特定順序排列的詞w1，w2，…，wn，換句話說(shuō)，s可以表示某一個(gè)由一連串特定順序排練的.詞而組成的一個(gè)有意義的句子。現(xiàn)在，機(jī)器對(duì)語(yǔ)言的識(shí)別從某種角度來(lái)說(shuō)，就是想知道s在文本中出現(xiàn)的可能性，也就是數(shù)學(xué)上所說(shuō)的s的概率用p（s）來(lái)表示。利用條件概率的公式，s這個(gè)序列出現(xiàn)的概率等于每一個(gè)詞出現(xiàn)的概率相乘，于是p（s）可展開為：
p（s）=p（w1）p（w2|w1）p（w3|w1w2）…p（wn|w1w2…wn—1）
其中p（w1）表示第一個(gè)詞w1出現(xiàn)的概率；p（w2|w1）是在已知第一個(gè)詞的前提下，第二個(gè)詞出現(xiàn)的概率；以次類推。不難看出，到了詞wn，它的出現(xiàn)概率取決于它前面所有詞。從計(jì)算上來(lái)看，各種可能性太多，無(wú)法實(shí)現(xiàn)。因此我們假定任意一個(gè)詞wi的出現(xiàn)概率只同它前面的詞wi—1有關(guān)（即馬爾可夫假設(shè)），于是問(wèn)題就變得很簡(jiǎn)單了。現(xiàn)在，s出現(xiàn)的概率就變?yōu)椋?/p>
p（s）=p（w1）p（w2|w1）p（w3|w2）…p（wi|wi—1）…
�。ó�(dāng)然，也可以假設(shè)一個(gè)詞又前面n—1個(gè)詞決定，模型稍微復(fù)雜些。）
接下來(lái)的問(wèn)題就是如何估計(jì)p（wi|wi—1）�，F(xiàn)在有了大量機(jī)讀文本后，這個(gè)問(wèn)題變得很簡(jiǎn)單，只要數(shù)一數(shù)這對(duì)詞（wi—1，wi）在統(tǒng)計(jì)的文本中出現(xiàn)了多少次，以及wi—1本身在同樣的文本中前后相鄰出現(xiàn)了多少次，然后用兩個(gè)數(shù)一除就可以了，p（wi|wi—1）=p（wi—1，wi）/p（wi—1）。
也許很多人不相信用這么簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型能解決復(fù)雜的語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器翻譯等問(wèn)題。其實(shí)不光是常人，就連很多語(yǔ)言學(xué)家都曾質(zhì)疑過(guò)這種方法的有效性，但事實(shí)證明，統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型比任何已知的借助某種規(guī)則的解決方法都有效。比如在google的中英文自動(dòng)翻譯中，用的最重要的就是這個(gè)統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型。去年美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)局（nist）對(duì)所有的機(jī)器翻譯系統(tǒng)進(jìn)行了評(píng)測(cè)，google的系統(tǒng)是不僅是全世界最好的，而且高出所有基于規(guī)則的系統(tǒng)很多。
這就是數(shù)學(xué)的美妙之處了，它把一些復(fù)雜的問(wèn)題變得如此的簡(jiǎn)單。
看到《數(shù)學(xué)之美》，在感嘆數(shù)學(xué)的美妙與神奇之處時(shí)，自然而然聯(lián)系到自己專業(yè)（地質(zhì)工程而或巖土工程）中的數(shù)學(xué)應(yīng)用。
現(xiàn)在找文獻(xiàn)，搜索期刊一大堆基于數(shù)學(xué)的專業(yè)文獻(xiàn)，灰色數(shù)學(xué)的、模糊數(shù)學(xué)的、非線性的、系統(tǒng)的，等等，這么多的數(shù)學(xué)的使用，促進(jìn)了一大批的文章，但這些數(shù)學(xué)方法的應(yīng)用究竟是發(fā)現(xiàn)了哪些問(wèn)題？還是解決了實(shí)際問(wèn)題嗎？還是僅發(fā)了文章，滿足了需求？現(xiàn)實(shí)是文章好發(fā)，用著難用，解決問(wèn)題還得傳統(tǒng)的方法，那么是這些數(shù)學(xué)方法不行，還是用的太膚淺，根本沒(méi)發(fā)揮其威力來(lái)？如果沒(méi)有發(fā)揮出威力來(lái)，那怎么用？怎么發(fā)揮？
數(shù)學(xué)之美讀后感 篇2
本書介紹了Google產(chǎn)品中涉及的自然語(yǔ)言處理、統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型、中文分詞、信息度量、拼音輸入法、搜索引擎、網(wǎng)頁(yè)排名、密碼學(xué)等內(nèi)容背后的數(shù)學(xué)原理。讓我們看到了布爾代數(shù)、離散數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、矩陣計(jì)算、馬爾科夫鏈等似曾相識(shí)的內(nèi)容在實(shí)際生活中的應(yīng)用。相比于其他數(shù)學(xué)題材書籍，吳軍老師把抽象、深?yuàn)W的數(shù)學(xué)方法解釋得通俗易懂，書中同時(shí)引用了諸多的歷史典故和人物介紹，給人以很多啟發(fā)，也讓人由衷感嘆數(shù)學(xué)的簡(jiǎn)潔和強(qiáng)大。
雖是數(shù)據(jù)專業(yè)畢業(yè)，但是才疏學(xué)淺，無(wú)力對(duì)數(shù)學(xué)的美進(jìn)行闡述。僅就書中兩個(gè)比較喜歡的地方發(fā)表一點(diǎn)不成熟的見解，與諸位共勉。
其一，在講Google的搜素引擎反作弊時(shí)談到做事情的兩種境界“道”和“術(shù)”，術(shù)就是具體的`做事方法，而道則是隱藏在問(wèn)題背后的動(dòng)機(jī)和本質(zhì)。在術(shù)這個(gè)層面解決問(wèn)題要付出更多的努力，有點(diǎn)類似于我們常說(shuō)的“頭疼醫(yī)頭，腳疼醫(yī)腳”，暫時(shí)不疼了，過(guò)幾天復(fù)發(fā)了，再去醫(yī)治，如此往復(fù)，無(wú)法從根本上解決；而只有找到了致病原因，才能做到藥到病除，根本治愈。本人之前參與過(guò)行內(nèi)月終自動(dòng)核對(duì)的研發(fā)，月終核對(duì)初期數(shù)據(jù)的不一致性只能靠數(shù)百業(yè)務(wù)人員人工核對(duì)數(shù)據(jù)差異，然后修改數(shù)據(jù)，每月1日都要加班加點(diǎn)，工作量很大，這是從術(shù)上解決問(wèn)題。后來(lái)找到了產(chǎn)生差異的原因是會(huì)計(jì)核算時(shí)的利息調(diào)整造成的，把這些數(shù)據(jù)接過(guò)來(lái)進(jìn)行相應(yīng)沖減后差異就消失了，業(yè)務(wù)人員也不用來(lái)加班了，這才是從道上解決問(wèn)題。
其二，是在做中文網(wǎng)頁(yè)排名時(shí)提到的從業(yè)界成功的秘訣之一：“先幫助用戶解決80%的問(wèn)題，再慢慢解決剩下的20%的問(wèn)題。許多時(shí)候做事失敗，不是因?yàn)槿瞬粔騼?yōu)秀，而是做事的方法不對(duì)。一開始追求大而全的解決方案，之后長(zhǎng)時(shí)間不能完成，最后不了了之”。我們?cè)谧鲰?xiàng)目時(shí)也是一樣，業(yè)務(wù)有時(shí)要的功能非常急，可能有些功能也實(shí)現(xiàn)不了（比如系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間長(zhǎng)、查詢明細(xì)不能支持省行等）。這時(shí)我們就要將焦點(diǎn)關(guān)注在那些可以實(shí)現(xiàn)的80%的功能上，哪怕剛剛上線的系統(tǒng)界面丑點(diǎn)，操作復(fù)雜點(diǎn)，反應(yīng)速度慢點(diǎn)，但是至少業(yè)務(wù)有可用的系統(tǒng)，剩下時(shí)間再去優(yōu)化那剩下的20%。這樣可以幫助我行搶占先機(jī)，在與同行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)中取得主動(dòng)。如果等待我們把所有的細(xì)節(jié)都搞清楚再動(dòng)手開發(fā)，力求完美，那么很可能系統(tǒng)能夠上線的時(shí)候業(yè)務(wù)已經(jīng)不需要了。
數(shù)學(xué)之美，也就是簡(jiǎn)單之美。希望大家能夠喜歡數(shù)學(xué)，喜歡數(shù)學(xué)之美。
數(shù)學(xué)之美讀后感 篇3
《數(shù)學(xué)之美》，一個(gè)從事多年工作的谷歌研究員眼中的數(shù)學(xué)。令我大飽眼福的是，大學(xué)里面的數(shù)學(xué)知識(shí)竟能如此廣泛運(yùn)用到了計(jì)算機(jī)行業(yè)中。
在語(yǔ)音識(shí)別、翻譯，還有密碼學(xué)領(lǐng)域，有著許多基于概率統(tǒng)計(jì)的模型和思想。當(dāng)然，貝葉斯公式是基礎(chǔ)，應(yīng)用到隱含馬爾科夫鏈模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
在搜索中，一些相關(guān)性的計(jì)算，無(wú)不用到了概率的知識(shí)。在新聞分類中，用到了一些有關(guān)矩陣特征值、相似對(duì)角化的知識(shí)。當(dāng)然，在圖像處理方面，矩陣變換可謂是無(wú)處不在。另外，在識(shí)別方面，有一些通信模型，涉及到了信道、誤碼率、信息熵。
最近剛開學(xué)也沒(méi)什么事，所以就想隨便找?guī)妆緯匆幌拢詈脛e是那種太艱深晦澀的書。8月份一直到現(xiàn)在，吳軍寫的這本12年5月出版的《數(shù)學(xué)之美》一直盤踞京東、亞馬遜等各大網(wǎng)上商城科技類圖書的榜首，當(dāng)然，還有早些時(shí)候出版的《浪潮之巔》也排在很靠前的位置。心想市場(chǎng)的力量應(yīng)該能幫我挑出好書吧，于是就從圖書館借了一本來(lái)，一直到今天晚上把它給看完了。
因此想寫一點(diǎn)東西來(lái)總結(jié)、反思一下，反正剛開完班會(huì)也沒(méi)什么事干。
寫在前面的建議：如果你不討厭數(shù)學(xué)的話，強(qiáng)烈推薦這本書，網(wǎng)上也可以下到電子版，不過(guò)閱讀感覺上還是很不一樣的。
廢話就不多說(shuō)了，《數(shù)學(xué)之美》其實(shí)是一本科普類的讀物，所面向的是接受過(guò)普通高等教育的人，完全不需要在特定領(lǐng)域有很深的造詣就可以看懂，大概懂一點(diǎn)線性代數(shù)、概率統(tǒng)計(jì)、組合數(shù)學(xué)、信息論、計(jì)算機(jī)算法、模式識(shí)別最好（雖然列舉了這么多，其實(shí)有些不懂也沒(méi)關(guān)系……），所以尤其適合信科的人看。內(nèi)容大部分是和人工智能、計(jì)算機(jī)相關(guān)的，這并非我所學(xué)的專業(yè)，但作者比較擅長(zhǎng)將看似復(fù)雜的原理用簡(jiǎn)明的語(yǔ)言表達(dá)出來(lái)，所以可讀性還是很好的。
吳軍是清華大學(xué)畢業(yè)的，之前任職于Google，后來(lái)到了騰訊，這些文章都是發(fā)表在Google黑板報(bào)上的，后來(lái)經(jīng)過(guò)了重寫，所以網(wǎng)上下載的和書本內(nèi)容有所差異。由于吳軍本人是研究自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別的，所以統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型的東西可能會(huì)多一點(diǎn)，不過(guò)我覺得這絲毫不妨礙全書數(shù)學(xué)之美的展現(xiàn)……感覺收獲還是挺多的，知識(shí)上的有一些，但更多還是思維方式上的。作者舉了很多例子試圖讓人明白很多看似復(fù)雜的高科技背后，基本原理其實(shí)是出乎意料簡(jiǎn)單的（當(dāng)然，必須承認(rèn)第一個(gè)想到這些方法的人還是非常了不起的……）。比如高準(zhǔn)確率的機(jī)器翻譯，看上去好像是計(jì)算機(jī)能夠理解各國(guó)語(yǔ)言，隱藏在背后的卻是很多具有大學(xué)理科學(xué)歷的人都非常清楚的統(tǒng)計(jì)模型和概率模型；再比如拼音輸入法的數(shù)學(xué)原理，早期的研究主要集中在縮短平均編碼長(zhǎng)度，比如曾經(jīng)流行一時(shí)的五筆輸入法，而現(xiàn)今真正實(shí)用的輸入法卻是有很多信息冗余、編碼長(zhǎng)度比較長(zhǎng)的拼音輸入法，作者從信息論和市場(chǎng)的角度做了簡(jiǎn)單的闡述；又比如新聞的自動(dòng)分類，許多非IT領(lǐng)域的人可能會(huì)認(rèn)為計(jì)算機(jī)可以讀懂新聞并進(jìn)行分類，而實(shí)際上只是特征向量的抽取、多維空間中向量夾角的計(jì)算，非常非常簡(jiǎn)單，但凡學(xué)過(guò)一點(diǎn)線性代數(shù)的人絕對(duì)是一看就懂的……當(dāng)然，完美的實(shí)現(xiàn)還需要考慮很多細(xì)節(jié)和現(xiàn)實(shí)的情況，但這并不是這本書所關(guān)注的地方，數(shù)學(xué)之美在于其簡(jiǎn)潔而不是繁瑣。
除了對(duì)于具體信息技術(shù)的剖析之外，作者還花了很大篇幅來(lái)講一些杰出人士的成長(zhǎng)過(guò)程，特別是把這些人的成長(zhǎng)經(jīng)歷和中國(guó)學(xué)生的成長(zhǎng)經(jīng)歷作對(duì)比。雖然作者并沒(méi)有明說(shuō)，但字里行間多少流露出對(duì)于中國(guó)高等教育以及很多中國(guó)企業(yè)的批評(píng)，一是教育的`功利性，缺乏寬松的獨(dú)立思考的環(huán)境，即使學(xué)了一堆理論也難有用武之地，自然也就缺乏創(chuàng)新性的成果；二是中國(guó)企業(yè)的短視，大部分都不舍得在新框架開發(fā)上投資，而是坐享學(xué)術(shù)界和國(guó)外企業(yè)的研究成果。
總結(jié)一下呢，《數(shù)學(xué)之美》事實(shí)上不能帶給你編程能力的提升，也沒(méi)法讓人的數(shù)學(xué)水平有顯著的提升，但它在很大程度上讓你跳出教科書式的繁瑣細(xì)節(jié)的束縛，能夠從更宏觀的角度來(lái)思考信息世界背后的數(shù)學(xué)引擎的運(yùn)行原理，讓人明白看似很高級(jí)、復(fù)雜的東西背后其實(shí)并不如我們所想象的那樣復(fù)雜，而我們所學(xué)的“枯燥”的數(shù)學(xué)真的可以“四兩撥千斤”，改變億萬(wàn)人的生活。
數(shù)學(xué)之美讀后感 篇4
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(huì)科學(xué)研究，但對(duì)數(shù)學(xué)的推崇一直如此，所以買來(lái)一讀，我的真切體驗(yàn)正如吳軍博士在書的后記中所說(shuō)，把自己“境界提升了一個(gè)層次”。
那么，對(duì)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(duì)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(yǔ)言。整個(gè)實(shí)數(shù)的集合是無(wú)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(wú)窮個(gè)的，而且每個(gè)事件也時(shí)獨(dú)一無(wú)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(duì)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(yǔ)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(duì)應(yīng)關(guān)系的，但問(wèn)題是，語(yǔ)言中概念的集合是有限的，所以它和數(shù)字集合的對(duì)應(yīng)顯然只能是部分對(duì)應(yīng)。
計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展，人類需要把語(yǔ)言處理成數(shù)字，因?yàn)橛?jì)算機(jī)只能識(shí)別數(shù)字信號(hào)，所以“語(yǔ)言的'數(shù)字化”成為計(jì)算機(jī)產(chǎn)生以來(lái)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(duì)人類自然語(yǔ)言的數(shù)字化，因?yàn)槿祟惖男畔缀?00%是用語(yǔ)言承載、傳播的，計(jì)算機(jī)要與人對(duì)話，變成智能化的機(jī)器，首先要解決的就是語(yǔ)言的數(shù)字化問(wèn)題。但我們?cè)陔娔X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(méi)有意識(shí)到，那些卓越的語(yǔ)言科學(xué)家，早已經(jīng)把我們的語(yǔ)言，轉(zhuǎn)化成數(shù)字信號(hào)，通過(guò)輸入、處理、解碼的方式，讓我們無(wú)障礙地聯(lián)絡(luò)、工作。
我似乎感到，語(yǔ)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(wàn)物的本原，語(yǔ)言是人的本原！
吳軍博士似乎也在提升我對(duì)方法的認(rèn)識(shí)境界。科學(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(yǔ)言學(xué)研究的早期，人類為了讓計(jì)算機(jī)識(shí)別語(yǔ)言，采用建立語(yǔ)言規(guī)則和語(yǔ)言規(guī)則數(shù)據(jù)庫(kù)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(yǔ)言統(tǒng)計(jì)模型，研究取得了突飛猛進(jìn)。語(yǔ)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(lái)的語(yǔ)言系統(tǒng)，就是動(dòng)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(yǔ)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(duì)語(yǔ)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(yǔ)言的意思的。
在《數(shù)學(xué)之美》中，吳軍博士對(duì)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(duì)博士生的嚴(yán)酷淘汰，馬庫(kù)斯對(duì)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(duì)科學(xué)創(chuàng)造、頂尖人才的識(shí)別和器重，甚至是無(wú)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(lái)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(guó)內(nèi)的學(xué)說(shuō)界，官風(fēng)盛行、人情充斥，與這些一流學(xué)說(shuō)群對(duì)科學(xué)創(chuàng)造的賞識(shí)、對(duì)個(gè)性人才的包容，對(duì)科學(xué)探索的熱誠(chéng)，可謂相去甚遠(yuǎn)。
看來(lái)，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 篇5
這本書一共3章，主要介紹了這些數(shù)學(xué)方法：統(tǒng)計(jì)方法、統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型、中文信息處理、隱含馬爾科夫模型、布爾代數(shù)、圖論、網(wǎng)頁(yè)排名技術(shù)、信息論、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、余弦定理、矩陣運(yùn)算、信息指紋、密碼學(xué)、搜索技術(shù)、數(shù)學(xué)模型、最大熵模型、拼音輸入法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、句法分析、維特比算法、各個(gè)擊破算法等。從第一章開始其明了幽默的語(yǔ)言就深深的吸引了我，讓我覺得如果早一點(diǎn)看這本書，也許數(shù)學(xué)之于我就是另一番天地。
第一章里作者從原始人類的通信方式開始入手，人類最早利用聲音進(jìn)行的通信依賴于開篇給出的"編碼—傳輸—解碼"的基本原理，指出原始人的通信方式和今天的通信方式?jīng)]什么不同，這世界上近現(xiàn)代最普遍的原理大部分都在人類發(fā)展的歷史上被無(wú)意識(shí)的使用著。
第六章信息論給出了信息的度量，它是基于概率的，概率越小，其不確定性越大，信息量就越大。引入信息量就可以消除系統(tǒng)的不確定性，同理自然語(yǔ)言處理的大量問(wèn)題就是找相關(guān)的信息。信息熵的物理含義是對(duì)一個(gè)信息系統(tǒng)不確定性的度量，這一點(diǎn)與熱力學(xué)中的熵概念相同，看似不同的學(xué)科之間也會(huì)有著很強(qiáng)的相似性。事務(wù)之間是存在聯(lián)系的，要學(xué)會(huì)借鑒其他知識(shí)。
這本書里也能找到不少在學(xué)的課程知識(shí)，如大學(xué)專業(yè)課里，數(shù)電總是要比模電簡(jiǎn)單不少，而自然界里大部分的信號(hào)都屬于模擬信號(hào)。所謂模擬信號(hào)，是指從時(shí)間和數(shù)值兩種維度上看來(lái)都是連續(xù)變化的信號(hào)。在實(shí)際電路中，模數(shù)轉(zhuǎn)換是一個(gè)很重要的過(guò)程，將預(yù)處理的模擬信號(hào)經(jīng)過(guò)模數(shù)變換為數(shù)字信號(hào)，然后進(jìn)行數(shù)字信號(hào)處理。而數(shù)字化處理有很多優(yōu)點(diǎn)，比如功能強(qiáng)大、抗干擾能力強(qiáng)、易于傳輸?shù)取?/p>
簡(jiǎn)而言之，如果沒(méi)有數(shù)學(xué)，就沒(méi)有數(shù)字信號(hào)處理和傳輸?shù)母拍�，而�?shù)字信號(hào)傳輸在當(dāng)下大規(guī)模的`集成電路里是必不可少的，這是通信成功的基本要求。
作者把生活中遇到的復(fù)雜的問(wèn)題，以簡(jiǎn)單清晰，直觀的模型或者公式展現(xiàn)出來(lái)。我們可能過(guò)于注意生活中的種種奇妙現(xiàn)象，往往忽略了追求其理論邏輯的演繹，而這，也是大部分問(wèn)題的主要根源。
羅素曾經(jīng)說(shuō)過(guò)："數(shù)學(xué)，如果正確地看，不但擁有真理，而且也具有至高的美"；愛因斯坦也曾說(shuō)過(guò)："純數(shù)學(xué)使我們能夠發(fā)現(xiàn)概念和聯(lián)系這些概念的規(guī)律，這些概念和規(guī)律給了我們理解自然現(xiàn)象的鑰匙。"數(shù)學(xué)在所有科學(xué)領(lǐng)域起著基礎(chǔ)和根本的作用。"哪里有數(shù)，哪里就有美"。在這里，我也想把《數(shù)學(xué)之美》真誠(chéng)推薦給每一位對(duì)自然、科學(xué)、生活有興趣有熱情的朋友，不管你是從事職業(yè)，讀一讀它，會(huì)讓你受益良多。
吳軍老師在《數(shù)學(xué)之美》中提到："這本書的目的是講道而不是講術(shù)。很多具體的搜索技術(shù)很快會(huì)從獨(dú)門絕技到普及，再到落伍，追求術(shù)的人一輩子工作很辛苦。只有掌握了搜索的本質(zhì)和精髓才能永遠(yuǎn)游刃有余"�；氐轿覀�?nèi)粘５纳钪校枰獙W(xué)習(xí)的東西、技術(shù)太多太多，如果一味地只為去追技術(shù)的腳步，那么我們也會(huì)很累很累。然而基本的原理卻是沒(méi)有怎么變化的。只見森林，不見樹木，難免迷失；站在高處向下看，也許我們一直看不到底，但是站在底處卻是可以看見底的。
數(shù)學(xué)之美讀后感 篇6
我在想，為什么我們要學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)？也許這個(gè)問(wèn)題成年人有一萬(wàn)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(wèn)題拋給了一個(gè)朋友，他說(shuō)：“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(huì)問(wèn)：“什么是邏輯能力呢？”
也許從出生第一天，我們就一直在被動(dòng)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(huì)把玩具散落一地，6歲的孩子仍然會(huì)因?yàn)楦改覆唤o買玩具而嗷嗷大哭，無(wú)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(huì)犯你認(rèn)為會(huì)出現(xiàn)的錯(cuò)誤。我記得有位教育專家這么說(shuō)：“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(huì)更加珍惜玩具。這個(gè)方法很簡(jiǎn)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(jiǎn)單化么？
現(xiàn)在我們?cè)倩卮鹎懊娴膯?wèn)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(shuō)：“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(huì)苦思冥想一番，或許未來(lái)媽媽真的給他10元錢去買醬油，結(jié)果回來(lái)就變成了一瓶醬油和3個(gè)棒棒糖�；蛘咴龠^(guò)一段時(shí)間，這位小朋友會(huì)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(shí)的魅力都在于自我的發(fā)現(xiàn)，只有你對(duì)它產(chǎn)生了無(wú)限的興趣，你就會(huì)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(huì)說(shuō)，上面的例子是利益驅(qū)動(dòng)型，不是興趣驅(qū)動(dòng)型，對(duì)于一個(gè)孩子來(lái)說(shuō)，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(qǐng)問(wèn)，成年人不也是如此么？這就是天性。只不過(guò)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(méi)有專業(yè)的數(shù)學(xué)知識(shí)，很難讀懂。但是它又有著無(wú)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(wèn)題：概率統(tǒng)計(jì)學(xué)能夠解決自然語(yǔ)言處理、布爾代數(shù)能解決搜索引擎的問(wèn)題、有限狀態(tài)機(jī)和動(dòng)態(tài)規(guī)劃能解決地圖問(wèn)題、向量+特征向量+余弦定理能解決自動(dòng)新聞分類問(wèn)題、最大熵模型解決金融問(wèn)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(dòng)，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(jiǎn)單的一串?dāng)?shù)字存儲(chǔ)。
2、13章，提到的簡(jiǎn)單之美。當(dāng)然之后多次提到。
3、余弦定理（通過(guò)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(jiǎn)單密碼學(xué)（對(duì)密碼感興趣的可以看看）。
5、布隆過(guò)濾器，用很少的空間存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù)，從而解決黑名單的問(wèn)題（黑名單數(shù)據(jù)量龐大的時(shí)候，會(huì)增加判斷某一個(gè)名單是否出現(xiàn)過(guò)的難度）。
6、29章，分治算法，雖然沒(méi)有很明白算法，但是原理其實(shí)很簡(jiǎn)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(shuō)各個(gè)擊破。
7、30章，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其實(shí)沒(méi)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(méi)有很多專業(yè)的知識(shí)，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(qǐng)不要侮辱大數(shù)據(jù)這個(gè)詞。順便說(shuō)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(duì)大數(shù)據(jù)的重視程度。
數(shù)學(xué)之美讀后感 篇7
看完《浪潮之巔》，了解了硅谷很多公司尤其是互聯(lián)網(wǎng)公司的沉浮，對(duì)吳軍的書就非常感興趣，看到吳軍的另一本書《數(shù)學(xué)之美》，激起了很深的興趣，所以很快把書看完了，普及了很多基礎(chǔ)的知識(shí)的同時(shí)也啟發(fā)了很多想法，感覺很爽。
我自己在交大學(xué)的是工科（雖然沒(méi)怎么上過(guò)課），小學(xué)、初中、高中都是一路參加數(shù)學(xué)競(jìng)賽，名次都還不錯(cuò)，也因此沒(méi)有參加中考、高考，一路保送，自己對(duì)數(shù)學(xué)有很深的感情，同時(shí)女朋友大學(xué)也是數(shù)學(xué)系，有點(diǎn)后悔的大學(xué)選了個(gè)并不感興趣的專業(yè)（交大當(dāng)時(shí)允許我隨便選專業(yè)，我沒(méi)有跟父母商量自己選了船舶制造）。看這本書的過(guò)程中找到了很多高中在看競(jìng)賽書的感覺，里面提到的很多概率論（不等式）、圖論、數(shù)論的知識(shí)是高中數(shù)學(xué)聯(lián)賽復(fù)試的重點(diǎn)，高中的時(shí)候已經(jīng)研究的很深了，不過(guò)大學(xué)荒廢了之后也忘得差不多了，書中提到的`很多定理還很有親切感
書名叫做《數(shù)學(xué)之美》，顯得有些太大，畢竟更多的是吳軍在google做搜索相關(guān)工作用到的數(shù)學(xué)模型的介紹與總結(jié)，提到的數(shù)學(xué)部分大多集中在概率論、圖論、數(shù)論領(lǐng)域，所以書名太大了，可能hax說(shuō)得對(duì)，也許是出版社為了賣書取得名字
不得不說(shuō)吳軍是一個(gè)大家，文字中能夠透露出大家的氣勢(shì)，書中不斷的穿插著各種歷史上的大科學(xué)家以及科技領(lǐng)域的大家的小故事甚至八卦，從文字中非常能夠感受到吳軍是一個(gè)和他們一個(gè)層次的人（即使他自己會(huì)自謙說(shuō)是一個(gè)二流的工程師之類）
書中具體的模型就不介紹了，說(shuō)幾點(diǎn)我學(xué)到的知識(shí)（僅僅皮毛），能列出來(lái)的都是看完還有點(diǎn)印象的：
1、在互聯(lián)網(wǎng)的世界中，信息是如何量化的，信息熵是怎么回事？有啥用？
2、搜索領(lǐng)域中，語(yǔ)言是如何統(tǒng)計(jì)的，尤其是如何通過(guò)概率模型進(jìn)行分詞。
3、搜索引擎是如何工作的—網(wǎng)絡(luò)爬蟲是怎么回事兒
4、PageRank是怎么回事？為了解決什么問(wèn)題？
5、密碼與解密領(lǐng)域的數(shù)學(xué)模型，尤其提到的二戰(zhàn)時(shí)候的各種解密的趣事兒，提到的電視劇《暗算》打算抽空看下。
6、拼音輸入法的數(shù)學(xué)模型。
7、文本自動(dòng)分類的模型。
看完之后最大的感受就是：
1、數(shù)學(xué)模型巨大作用，推動(dòng)著新技術(shù)的發(fā)展。
2、攻城師是一個(gè)偉大的職業(yè)，能夠運(yùn)用這些知識(shí)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，非常牛叉。
3、書中提到了很多數(shù)學(xué)模型都是在不斷的進(jìn)化、改良、升級(jí)，也就是說(shuō)有人不斷的在做優(yōu)化，會(huì)有不斷更好的模型、更新的技術(shù)出現(xiàn)，跟得上技術(shù)的發(fā)展可能也是比較重要的，否則很多人一直在做某一點(diǎn)上的持續(xù)優(yōu)化就沒(méi)有意義了。
但同時(shí)技術(shù)很大的作用是用來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題的，書中提到的各個(gè)數(shù)學(xué)模型、各種方法都是為了解決人們的需求或者業(yè)務(wù)的需求，畢竟公司不是科學(xué)研究所，所以追求通過(guò)技術(shù)直接解決用戶需求或者做成易用的工具給業(yè)務(wù)人員、運(yùn)營(yíng)人員來(lái)間接解決用戶需求是挺重要的，可能不是技術(shù)人員覺得做到80分就可以了，而是用戶、使用工具的人覺得做到80分是一個(gè)重要的衡量
提到“工具”，想到趙趙說(shuō)過(guò)的一句話：“不好用就等于沒(méi)有”，可能就是這個(gè)點(diǎn)，同時(shí)運(yùn)用工具的人必須好好的運(yùn)用，如果用不好甚至不用就太對(duì)不起技術(shù)了。
數(shù)學(xué)之美讀后感 篇8
上個(gè)月去北京開會(huì)，順道拜訪了人民郵電出版社，合作多年的編輯陳冀康贈(zèng)我一本《數(shù)學(xué)之美》，說(shuō)一定是我喜歡看的類型。以前也在網(wǎng)上零散看過(guò)Google黑板報(bào)上吳軍先生的文章，對(duì)他的前一本書《浪潮之顛》也有耳聞，但沒(méi)有讀過(guò)。這次有機(jī)會(huì)集中閱讀他的文章，確實(shí)是一段美妙的體驗(yàn)。
讀完這本書有一點(diǎn)強(qiáng)烈的感受：工具一定要先進(jìn)。數(shù)學(xué)是強(qiáng)大的工具，計(jì)算機(jī)也是。這兩種工具結(jié)合在一起，造就了強(qiáng)大的google、百度、亞馬遜、阿里、京東、騰迅等公司。他們不是百年老店，但他們掌握了先進(jìn)的工具。
掌握了先進(jìn)的工具，必將獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。如果你知道哪里有一群軟件工程師，維護(hù)著更大的一群計(jì)算機(jī)，那么不要猶豫，想辦法使用他們提供的服務(wù)，因?yàn)檫@會(huì)給你帶來(lái)優(yōu)勢(shì)。所以我們使用Google的搜索和郵件，在亞馬遜、京東和淘寶上購(gòu)物，用QQ和微博聯(lián)系朋友，使用銀行卡和網(wǎng)上銀行，利用交易終端在全球市場(chǎng)上進(jìn)行各種交易……
人類歷史就是一部工具的進(jìn)化史。石器、青銅、鐵器、火藥、蒸汽機(jī)、內(nèi)燃機(jī)、電報(bào)、電話、電視、計(jì)算機(jī)、衛(wèi)星、互聯(lián)網(wǎng)，工具的進(jìn)步引領(lǐng)著文明的進(jìn)步。新的工具不斷淘汰老的工具，就像互聯(lián)網(wǎng)視頻點(diǎn)播正在淘汰電視、微博正在淘汰報(bào)紙、電子書正在淘汰紙質(zhì)書那樣。
但有一些古老的工具，今天仍有人在學(xué)習(xí)和使用，甚至在上面花費(fèi)許多時(shí)間。毛筆就是這樣一個(gè)例子。今天學(xué)習(xí)掌握毛筆這種“落后的”工具，還有什么意義？其實(shí)我們?cè)谑褂靡恍奥浜蟮摹惫ぞ邥r(shí)，主要是在學(xué)習(xí)工具背后的思想。書法和繪畫中蘊(yùn)含的藝術(shù)審美的一般原則，經(jīng)得起具體工具變遷的考驗(yàn)。甲骨文、金文、石鼓文所包含的對(duì)空間構(gòu)圖的理解，仍然值得現(xiàn)代人學(xué)習(xí)。思想工具是比實(shí)物工具更強(qiáng)大的工具。
工具組合使用，形成更強(qiáng)大的新工具�！稊�(shù)學(xué)之美》中提到的馬爾可夫鏈雖然是很強(qiáng)大的工具，但我在數(shù)學(xué)課上沒(méi)有聽老師提到過(guò)。這本書中給我印象最深的例子是余弦定理和新聞分類。余弦定理是中學(xué)數(shù)學(xué)，再加上一些不算很難的多維向量的知識(shí)，竟然解決了計(jì)算機(jī)新聞分類這樣的難題！
每一種工具的背后，是人們對(duì)世界的一種理解。蒸汽機(jī)和內(nèi)燃機(jī)背后，是力學(xué)的世界。電報(bào)、電話、電視、計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)背后，是信息的世界。數(shù)學(xué)是抽象的工具，是其他工具背后的工具。每一門學(xué)科要成為科學(xué)，都少不了數(shù)學(xué)。也許有一天人們會(huì)習(xí)慣，用數(shù)學(xué)工具來(lái)分析藝術(shù)。數(shù)學(xué)是一種語(yǔ)言，它源于具體的世界，又高于具體的世界。如果說(shuō)語(yǔ)言是對(duì)世界的認(rèn)識(shí)和描述，如果說(shuō)數(shù)學(xué)是一種語(yǔ)言，那么它一定是最接近神的語(yǔ)言。看似毫不相關(guān)，卻又能描述萬(wàn)事萬(wàn)物。
學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)有什么用？物理學(xué)家費(fèi)曼當(dāng)年在大一時(shí)提出這個(gè)問(wèn)題，他的師兄建議他轉(zhuǎn)到物理系。今天，這個(gè)問(wèn)題已不成為問(wèn)題。具有扎實(shí)數(shù)學(xué)功底的人才正進(jìn)入各行各業(yè)，例如金融業(yè)。我認(rèn)識(shí)一個(gè)出版社的老總，他招應(yīng)屆畢業(yè)生有一個(gè)條件：數(shù)學(xué)要好。
工具雖好，關(guān)鍵還要會(huì)用。最終要回到掌握先進(jìn)工具的'人。軟件算法工程師加上計(jì)算機(jī)集群，這是目前一流企業(yè)必需的裝備。正如馬克。安德森所說(shuō)的，各行各業(yè)的一流公司，都是軟件公司。優(yōu)秀的軟件算法工程師，是人才爭(zhēng)奪的焦點(diǎn)。這樣，我們就容易理解Google招工程師的要求。
對(duì)信息加工處理和傳遞的能力不斷增強(qiáng)，是知識(shí)經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn)�！稊�(shù)學(xué)之美》展示了Google如何運(yùn)用數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，帶領(lǐng)我們進(jìn)入云計(jì)算和大數(shù)據(jù)時(shí)代。
知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的工作，就是在各自的領(lǐng)域中進(jìn)行科學(xué)研究�？茖W(xué)研究要大膽假設(shè)，小心求證�？茖W(xué)研究要量化�？茖W(xué)研究要有對(duì)比實(shí)驗(yàn)�？茖W(xué)研究要有數(shù)學(xué)模型�？茖W(xué)研究要有田野調(diào)查�？茖W(xué)研究要有文獻(xiàn)查證�？茖W(xué)研究要有同行評(píng)議�！稊�(shù)學(xué)之美》向我們介紹了自然語(yǔ)言分析領(lǐng)域的科研方法和過(guò)程。
任何一個(gè)領(lǐng)域，深入進(jìn)去都有無(wú)數(shù)的細(xì)節(jié)。有興趣的人不但沒(méi)被這些細(xì)節(jié)嚇倒，反而會(huì)興致勃勃地研究，從而達(dá)到令人仰慕的高度。吳軍先生向我們展示了數(shù)學(xué)和算法中的這些細(xì)節(jié)，也展示了他所達(dá)到的高度。值得我學(xué)習(xí)。
感謝吳軍先生分享他的知識(shí)和深刻見解，也感謝人民郵電出版社出了這樣一本好書。
數(shù)學(xué)之美讀后感 篇9
如果要評(píng)選最令人痛恨的科目，估計(jì)非數(shù)學(xué)莫屬了。
人類花了幾百年時(shí)間才形成了現(xiàn)代數(shù)學(xué)完備的理論體系，結(jié)果卻要求我們?cè)?—5年里全部學(xué)完。這顯然是要杯具的。也顯然是除了背公式就沒(méi)有其他辦法的。
數(shù)學(xué)，小學(xué)的時(shí)候全是數(shù)字，初中的時(shí)候加入了xY，高中的時(shí)候基本沒(méi)數(shù)字了，大學(xué)高數(shù)不但數(shù)字少，而且各種符號(hào)滿天飛。
其實(shí)想想就明白了，古時(shí)候的人們真的是閑的才去研究數(shù)學(xué)的嗎？明顯是在工程工作和實(shí)際生活中遇到了難題，需要數(shù)學(xué)這個(gè)科學(xué)的皇后來(lái)解決，于是人們才去研究的數(shù)學(xué)啊。數(shù)學(xué)是與應(yīng)用分不開的啊。為什么在學(xué)習(xí)的過(guò)程中，卻被生生剝離了實(shí)際呢？《數(shù)學(xué)之美》里面的一句話提醒了我，幾乎所有的科學(xué)家都是數(shù)學(xué)家，但是很少有數(shù)學(xué)家同時(shí)是語(yǔ)言學(xué)家。
會(huì)做事而不會(huì)講事的人，編寫了我們的教材。
如果《數(shù)學(xué)之美》的作者吳軍執(zhí)筆重寫我們的數(shù)學(xué)教科書，說(shuō)不定中國(guó)會(huì)出現(xiàn)更多的數(shù)學(xué)家。
由于每個(gè)月都買1—2百的書，對(duì)什么是好書，我現(xiàn)在心里是越來(lái)越有底了。其實(shí)標(biāo)準(zhǔn)很簡(jiǎn)單，能不羅嗦的把事情給講清楚了，就是好書。從這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)出發(fā)，我杯具的發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)的教科書極少有滿足這個(gè)簡(jiǎn)單的標(biāo)準(zhǔn)的。大部分是生搬硬套，大雜燴一鍋燉。
本著事情要講清楚的原則，現(xiàn)在的數(shù)學(xué)教科書，就應(yīng)該把課后習(xí)題給詳解。把公式隱含的.條件反復(fù)的強(qiáng)調(diào)，而不是像躲貓貓一樣找死不見，解體的時(shí)候應(yīng)該循序漸進(jìn)，適量更新，而不是幾十年不變。那些公式什么的，你多解釋幾遍，多用文字講解一下，多寫點(diǎn)有用的中文，少推導(dǎo)些萬(wàn)年不用的公式，少寫點(diǎn)“容易得出”“易推導(dǎo)出”這些無(wú)用的文字，增加一下讓教科書的可讀性，行不行？別整的公式套公式，顯得你編書的人很牛逼似地，其實(shí)你就是一心虛的。心虛怕講得多錯(cuò)的多，被人質(zhì)疑你的權(quán)威性，逼就是有錯(cuò)不改，強(qiáng)賣垃圾，編的這么爛，如果不是指定教材，放到市場(chǎng)上有人買才怪。最惡心的還壟斷，還不給別人編。
《數(shù)學(xué)之美》是把數(shù)學(xué)怎么簡(jiǎn)單，怎么好理解就怎么講。
教科書是公式一擺，撒手不管，習(xí)題雷同例題，與實(shí)際脫節(jié)，任外面山洪海嘯，我自巋然不動(dòng)。
中國(guó)的教科書啊，學(xué)一下國(guó)外的吧。北大出版社翻譯出版的《經(jīng)濟(jì)學(xué)原理》雖然是教科書，但是凡是對(duì)經(jīng)濟(jì)有一丁點(diǎn)興趣的人，都會(huì)對(duì)這套書稱贊不已。這才是教科書應(yīng)有的樣子啊。
數(shù)學(xué)之美讀后感 篇10
我是在讀了吳軍博士的《浪潮之巔》之后，發(fā)現(xiàn)推薦了《數(shù)學(xué)之美》這本書。我到豆瓣讀書上看了看評(píng)價(jià)，就果斷在當(dāng)當(dāng)上下單買了一本研讀。本來(lái)我以為這是一本充滿各種數(shù)學(xué)專業(yè)術(shù)語(yǔ)的書，讀后讓我非常震撼的是吳軍博士居然能用非常通俗的語(yǔ)言將自然語(yǔ)言處理等高深理論解釋的相當(dāng)簡(jiǎn)單。在李開復(fù)博士之后，吳軍博士又成為了目前備受矚目的具有深厚技術(shù)背景的作家。對(duì)于我來(lái)說(shuō)，讀這本書有掃盲的功效，讓我知道了很多以前不知道的東西。我的想法是在研究生階段，不只局限于導(dǎo)師的研究方向，通過(guò)更加廣泛的涉獵知識(shí)，去尋找一個(gè)自己喜歡的研究領(lǐng)域。如果找到了這樣一個(gè)領(lǐng)域，那么我就讀博士。如果沒(méi)有的話，那么我想還是工作算了。
1、學(xué)科之間的聯(lián)系是如此的重要
全書主要是圍繞著吳軍博士所研究的自然語(yǔ)言處理方向來(lái)講述一些應(yīng)用在這個(gè)研究領(lǐng)域的數(shù)學(xué)知識(shí)，用了很大篇幅講解了將通信的原理應(yīng)用到自然語(yǔ)言處理上所取得的巨大成功。以前學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候，學(xué)過(guò)一個(gè)香農(nóng)定理。對(duì)香農(nóng)的認(rèn)識(shí)就從香農(nóng)定理開始，因?yàn)榭佳袝?huì)考相關(guān)的計(jì)算題�？戳诉@本書才知道，香農(nóng)的《信息論》對(duì)今天的影響真的是不可估量。通過(guò)這樣一個(gè)過(guò)程，我也對(duì)以前的本科學(xué)校的學(xué)科建設(shè)產(chǎn)生了一些憂慮。對(duì)于培養(yǎng)計(jì)算機(jī)人才來(lái)說(shuō)，無(wú)論是培養(yǎng)應(yīng)用型人才，還是培養(yǎng)研究型人才，都應(yīng)該與電子、通信有一定的交叉，這樣對(duì)學(xué)生思考問(wèn)題的啟發(fā)與視野的開闊有著重要的作用。計(jì)算機(jī)本身就是從電子、通信、數(shù)學(xué)等學(xué)科中抽出來(lái)的新興的學(xué)科，在發(fā)展了多年之后，我們發(fā)現(xiàn)它仍然需要繼承一些傳統(tǒng)�；叵胱约旱谋究扑哪辏系母嗟恼n時(shí)
語(yǔ)言類、技術(shù)類的課程，這些課程的確對(duì)提升學(xué)生的就業(yè)有很大幫助。但是我想說(shuō)的是，一個(gè)忽視數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、學(xué)科交叉的學(xué)校，他無(wú)法成為一所國(guó)內(nèi)的一流大學(xué)。作為一個(gè)母校培養(yǎng)的學(xué)生，我深知改革的阻力與困難，但是我希望母校的計(jì)算機(jī)學(xué)院能越辦越好。我們現(xiàn)在已經(jīng)培養(yǎng)出很多高薪優(yōu)秀的技術(shù)人才，我希望將來(lái)也能培養(yǎng)出更多的研究型人才。
2、看起來(lái)很牛的東西卻用著難以置信的簡(jiǎn)單數(shù)學(xué)原理
在整本書中讓我最為印象深刻的是解釋Google搜索的原理，居然就是簡(jiǎn)單的布爾代數(shù)運(yùn)算。這個(gè)的確讓我大跌眼鏡，我一直認(rèn)為搜索時(shí)一個(gè)非常復(fù)雜而龐大的問(wèn)題，其數(shù)學(xué)原理也是相當(dāng)高深的，但是吳軍博士的解釋讓我大開眼界。與此同時(shí)也知道了Google為什么牛，牛在哪了。搜索的原理雖然非常簡(jiǎn)單，但是搜索是一個(gè)需要對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行操作的工作。Google在海量數(shù)據(jù)的處理方面的確是相當(dāng)先進(jìn)的，MapReduce、BigTable等等一些技術(shù)的發(fā)明與應(yīng)用使得Google在搜索上無(wú)出其右。目前分布式存儲(chǔ)、分布式計(jì)算、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與存儲(chǔ)等研究領(lǐng)域近些年來(lái)的大熱也說(shuō)明Google在引領(lǐng)研究方向上的超凡本領(lǐng)。
3、感謝概率老師的教誨
在大二的時(shí)候，有一個(gè)在我們學(xué)生中聲望很高的概率老師，他在課程即將結(jié)束的時(shí)候跟我們說(shuō)我們將的是前幾章，這些事概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)。對(duì)于你們計(jì)算機(jī)的學(xué)生來(lái)時(shí)，后面的章節(jié)才是最有用的.，以后一定要好好的研究，弄上一兩個(gè)在你的畢業(yè)設(shè)計(jì)上就會(huì)讓你畢業(yè)設(shè)計(jì)提升一個(gè)檔次，有可能驗(yàn)收你畢業(yè)設(shè)計(jì)的老師也不懂。我當(dāng)時(shí)對(duì)他的話沒(méi)有特別在意，我只關(guān)心期末考試要考哪些題目，因?yàn)槲夷莻�(gè)學(xué)期的概率課基本上都在睡覺，只有他講笑話的時(shí)候不睡。我看《數(shù)學(xué)之美》后發(fā)現(xiàn)馬爾科夫鏈、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)之后，對(duì)以前的概率老師充滿無(wú)限的敬意。我發(fā)現(xiàn)我們?cè)俦究齐A段學(xué)習(xí)的《高等數(shù)學(xué)》、《線性代數(shù)》、《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》在計(jì)算機(jī)學(xué)科應(yīng)用較多的要數(shù)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)，還有一門我學(xué)的不好的《離散數(shù)學(xué)》在計(jì)算機(jī)中也是有著舉足輕重的地位。我在看米歇爾的《機(jī)器學(xué)習(xí)》時(shí)也發(fā)現(xiàn)很多熟悉的概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的知識(shí)，這讓我不得不開始考慮重新彌補(bǔ)自己的數(shù)學(xué)短板。我的想法是在研一這一年把概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、線性代數(shù)、離散數(shù)學(xué)盡我最大的努力補(bǔ)一補(bǔ)，希望他們對(duì)我今后的學(xué)習(xí)有所幫助。
4、說(shuō)說(shuō)作者吳軍博士
吳軍博士寫的書對(duì)于學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)的學(xué)生來(lái)說(shuō)，讀起來(lái)有種說(shuō)不出的親切感�？赡苓@跟他是技術(shù)出身的原因有關(guān)，流暢的文筆、質(zhì)樸的文風(fēng)也讓人讀起來(lái)很舒服�？锤邥运稍趦�(yōu)酷上的《曉說(shuō)》就知道，在硅谷有著眾多的華裔工程師，他們很多都來(lái)自清華、北大等國(guó)內(nèi)的名牌大學(xué)，這些人在美國(guó)實(shí)現(xiàn)著自己的夢(mèng)想。吳軍博士也曾是這其中的一員，我非常希望那些像吳軍博士一樣的牛人們能夠?qū)憰蛘邅?lái)國(guó)內(nèi)的大學(xué)做一些演講、論壇等等，開闊一下我們的視野，傳授一下做學(xué)問(wèn)的經(jīng)驗(yàn)。與此同時(shí)，我也在想為什么我們國(guó)家那么多優(yōu)秀的IT人才都去了美國(guó)。這個(gè)問(wèn)題在我去蘋果公司在東軟信息學(xué)院組織的培訓(xùn)過(guò)程中得到了答案，那個(gè)南京郵電的老師講了講中國(guó)為什么不像美國(guó)那么有創(chuàng)造力。我們中國(guó)人并不缺乏創(chuàng)造力，很多時(shí)候是我們所處的外部環(huán)境恰恰阻礙了創(chuàng)新。我想那么多優(yōu)秀的清華北大學(xué)子紛紛到大洋彼岸的美國(guó)，正是被美國(guó)開放的學(xué)術(shù)環(huán)境、創(chuàng)新氛圍所吸引，每個(gè)人都有自己的夢(mèng)想，他們?nèi)ッ绹?guó)也是為了能實(shí)現(xiàn)自己的夢(mèng)想。以前都覺得他們是不愛國(guó)，現(xiàn)在長(zhǎng)大了，對(duì)于這個(gè)問(wèn)題看得更清楚了一點(diǎn)。我想說(shuō)我們的祖國(guó)在經(jīng)歷了改革開放30多年的飛速發(fā)展之后，目前正處于一個(gè)關(guān)鍵和脆弱的時(shí)期。我們靠著人口紅利取得了巨大的成就，我們能不能憑借人才紅利取得更大的成就還是未知。希望有更多的人才能像李開復(fù)博士、吳軍博士那樣，為我們這個(gè)民族青年的成長(zhǎng)和國(guó)家發(fā)展做出貢獻(xiàn)。
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