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數(shù)學(xué)之美讀后感

時間:2022-08-28 18:19:47 讀后感 我要投稿

數(shù)學(xué)之美讀后感3篇

  認(rèn)真品味一部名著后,你心中有什么感想呢?為此需要認(rèn)真地寫一寫讀后感了。到底應(yīng)如何寫讀后感呢?以下是小編為大家整理的數(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3篇

數(shù)學(xué)之美讀后感1

  我在想,為什么我們要學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)?也許這個問題成年人有一萬個答案,可是當(dāng)我們第一次走進(jìn)教室,學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的時候,大概率還是個孩子,你怎么跟一個孩子解釋為什么要學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)呢?我把這個問題拋給了一個朋友,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”;蛘咭晃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歲的孩子仍然會因為父母不給買玩具而嗷嗷大哭,無論你怎么勸導(dǎo)一個人,怎么勸誡一個人,他可能仍然會犯你認(rèn)為會出現(xiàn)的錯誤。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個棒棒糖”,從此以后這個寶寶可能會更加珍惜玩具。這個方法很簡單,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,剩下的錢你可以買幾個棒棒糖?”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個棒棒糖;蛘咴龠^一段時間,這位小朋友會選擇6元的醬油,因為可以獲得4個棒棒糖了。他這么計算著: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?因為“數(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)量龐大的時候,會增加判斷某一個名單是否出現(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)行逐個解決或者說各個擊破

  7. 30章,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其實沒那么神秘,神經(jīng)就好比一個網(wǎng)絡(luò)(馬爾科夫模型+貝葉斯網(wǎng)絡(luò))中的各個節(jié)點而已。

  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,F(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)療上面的項目,寧可免費做,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。

數(shù)學(xué)之美讀后感2

  《數(shù)學(xué)之美》,一個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)知識竟能如此廣泛運用到了計算機(jī)行業(yè)中。

  在語音識別、翻譯,還有密碼學(xué)領(lǐng)域,有著許多基于概率統(tǒng)計的模型和思想。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)性的計算,無不用到了概率的知識。在新聞分類中,用到了一些有關(guān)矩陣特征值、相似對角化的知識。當(dāng)然,在圖像處理方面,矩陣變換可謂是無處不在。另外,在識別方面,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,還有早些時候出版的《浪潮之巔》也排在很靠前的位置。心想市場的力量應(yīng)該能幫我挑出好書吧,于是就從圖書館借了一本來,一直到今天晚上把它給看完了。

  因此想寫一點東西來總結(jié)、反思一下,反正剛開完班會也沒什么事干。

  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,不過閱讀感覺上還是很不一樣的。

  廢話就不多說了,《數(shù)學(xué)之美》其實是一本科普類的讀物,所面向的是接受過普通高等教育的人,完全不需要在特定領(lǐng)域有很深的造詣就可以看懂,大概懂一點線性代數(shù)、概率統(tǒng)計、組合數(shù)學(xué)、信息論、計算機(jī)算法、模式識別最好(雖然列舉了這么多,其實有些不懂也沒關(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),但作者比較擅長將看似復(fù)雜的原理用簡明的語言表達(dá)出來,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,后來到了騰訊,這些文章都是發(fā)表在Google黑板報上的,后來經(jīng)過了重寫,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言處理和語音識別的,所以統(tǒng)計語言模型的東西可能會多一點,不過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,基本原理其實是出乎意料簡單的(當(dāng)然,必須承認(rèn)第一個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,看上去好像是計算機(jī)能夠理解各國語言,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度,比如曾經(jīng)流行一時的五筆輸入法,而現(xiàn)今真正實用的輸入法卻是有很多信息冗余、編碼長度比較長的拼音輸入法,作者從信息論和市場的角度做了簡單的闡述;又比如新聞的自動分類,許多非IT領(lǐng)域的人可能會認(rèn)為計算機(jī)可以讀懂新聞并進(jìn)行分類,而實際上只是特征向量的抽取、*空間中向量夾角的計算,非常非常簡單,但凡學(xué)過一點線性代數(shù)的人絕對是一看就懂的……當(dāng)然,完美的實現(xiàn)還需要考慮很多細(xì)節(jié)和現(xiàn)實的情況,但這并不是這本書所關(guān)注的地方,數(shù)學(xué)之美在于其簡潔而不是繁瑣。

  除了對于具體信息技術(shù)的剖析之外,作者還花了很大篇幅來講一些杰出人士的.成長過程,特別是把這些人的成長經(jīng)歷和中國學(xué)生的成長經(jīng)歷作對比。雖然作者并沒有明說,但字里行間多少流露出對于中國高等教育以及很多中國企業(yè)的批評,一是教育的功利性,缺乏寬松的獨立思考的環(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)界和國外企業(yè)的研究成果。

  總結(jié)一下呢,《數(shù)學(xué)之美》事實上不能帶給你編程能力的提升,也沒法讓人的數(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思考信息世界背后的數(shù)學(xué)引擎的運行原理,讓人明白看似很高級、復(fù)雜的東西背后其實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”,改變億萬人的生活。

數(shù)學(xué)之美讀后感3

  上個月去北京開會,順道拜訪了人民郵電出版社,合作多年的編輯陳冀康贈我一本《數(shù)學(xué)之美》,說一定是我喜歡看的類型。以前也在網(wǎng)上零散看過Google黑板報上吳軍先生的文章,對他的前一本書《浪潮之顛》也有耳聞,但沒有讀過。這次有機(jī)會集中閱讀他的文章,確實是一段美妙的體驗。

  讀完這本書有一點強(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,必將獲得競爭優(yōu)勢。如果你知道哪里有一群軟件工程師,維護(hù)著更大的一群計算機(jī),那么不要猶豫,想辦法使用他們提供的服務(wù),因為這會給你帶來優(yōu)勢。所以我們使用Google的搜索和郵件,在亞馬遜、京東和淘寶上購物,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、電話、電視、計算機(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)視頻點播正在淘汰電視、微博正在淘汰報紙、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,甚至在上面花費許多時間。毛筆就是這樣一個例子。今天學(xué)習(xí)掌握毛筆這種“落后的”工具,還有什么意義?其實我們在使用一些“落后的”工具時,主要是在學(xué)習(xí)工具背后的思想。書法和繪畫中蘊含的藝術(shù)審美的一般原則,經(jīng)得起具體工具變遷的考驗。甲骨文、金文、石鼓文所包含的對空間構(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)課上沒有聽老師提到過。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,竟然解決了計算機(jī)新聞分類這樣的難題!

  每一種工具的背后,是人們對世界的一種理解。蒸汽機(jī)和內(nèi)燃機(jī)背后,是力學(xué)的世界。電報、電話、電視、計算機(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)。也許有一天人們會習(xí)慣,用數(shù)學(xué)工具來分析藝術(shù)。數(shù)學(xué)是一種語言,它源于具體的世界,又高于具體的世界。如果說語言是對世界的`認(rèn)識和描述,如果說數(shù)學(xué)是一種語言,那么它一定是最接近神的語言?此坪敛幌嚓P(guān),卻又能描述萬事萬物。

  學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)有什么用?物理學(xué)家費曼當(dāng)年在大一時提出這個問題,他的師兄建議他轉(zhuǎn)到物理系。今天,這個問題已不成為問題。具有扎實數(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)識一個出版社的老總,他招應(yīng)屆畢業(yè)生有一個條件:數(shù)學(xué)要好。

  工具雖好,關(guān)鍵還要會用。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,是人才爭奪的焦點。這樣,我們就容易理解Google招工程師的要求。

  對信息加工處理和傳遞的能力不斷增強(qiáng),是知識經(jīng)濟(jì)的特點!稊(shù)學(xué)之美》展示了Google如何運用數(shù)學(xué)和計算機(jī)網(wǎng)絡(luò),帶領(lǐng)我們進(jìn)入云計算和大數(shù)據(jù)時代。

  知識經(jīng)濟(jì)時代的工作,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。科學(xué)研究要量化?茖W(xué)研究要有對比實驗?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)研究要有同行評議!稊(shù)學(xué)之美》向我們介紹了自然語言分析領(lǐng)域的科研方法和過程。

  任何一個領(lǐng)域,深入進(jìn)去都有無數(shù)的細(xì)節(jié)。有興趣的人不但沒被這些細(xì)節(jié)嚇倒,反而會興致勃勃地研究,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和深刻見解,也感謝人民郵電出版社出了這樣一本好書。

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