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《数学之美》初中读后感,菁选3篇

时间:2023-04-18 08:18:02 来源:网友投稿

《数学之美》初中读后感1  在网上看到有人推荐吴军博士的《数学之美》,尽管我从事社会科学研究,但对数学的推崇一直如此,所以买来一读,我的真切体验正如吴军博士在书的后记中所说,把自己“境界提升了一个层下面是小编为大家整理的《数学之美》初中读后感,菁选3篇,供大家参考。

《数学之美》初中读后感,菁选3篇

《数学之美》初中读后感1

  在网上看到有人推荐吴军博士的《数学之美》,尽管我从事社会科学研究,但对数学的推崇一直如此,所以买来一读,我的真切体验正如吴军博士在书的后记中所说,把自己“境界提升了一个层次”。

  那么,对我而言,到底提升了什么境界呢?

  首要的肯定是思想境界。在未读这本书之前,我知道对于这个世界的事件形成的信息集合,人类只有两种方式可以表达,一个是数字,一个是语言。整个实数的集合是无穷个,而且每个数字都是唯一的;整个世界中的事件也是无穷个的,而且每个事件也时独一无二的,这样数学中的数字集合与世界中的事件集合就构成一个一一对应的关系,所以研究数字之间的关系,实际上就是在研究世界中事件之间的关系。语言中的概念和世界中的事件之间也是可以构成一个对应关系的,但问题是,语言中概念的集合是有限的,所以它和数字集合的对应显然只能是部分对应。

  计算机科学的发展,人类需要把语言处理成数字,因为计算机只能识别数字信号,所以“语言的数字化”成为计算机产生以来发展最快、而且最有创新性的领域,而许多华人科学家成为了这个领域的顶尖专家,如李开复,吴军博士是卓越的科学家之一。至此我才感到,在计算机主导的世界中,信息化就是数字化,而最难的数字化、也是最有成就的数字化,就是对人类自然语言的数字化,因为人类的信息几乎100%是用语言承载、传播的,计算机要与人对话,变成智能化的机器,首先要解决的就是语言的数字化问题。但我们在电脑上自如地输入文字时、或者拿着手机通话时,我们跟本没有意识到,那些卓越的语言科学家,早已经把我们的语言,转化成数字信号,通过输入、处理、解码的方式,让我们无障碍地联络、工作。

  我似乎感到,语言与数字的关系,就是人与自然关系的接口。套用古希腊毕达哥拉斯学派的观点,加上我的理解,即是,数是万物的本原,语言是人的本原!

  吴军博士似乎也在提升我对方法的认识境界。科学研究的思考方式,习惯遵循本质、规律、连续性思维,在语言学研究的早期,人类为了让计算机识别语言,采用建立语言规则和语言规则数据库的办法,但最终以失败告终(20世纪50—70年代),70年代后科学家采用了语言统计模型,研究取得了突飞猛进。语言统计模型的胜利,再一次证明了宇宙量子模型的信念,世界是不连续的随机性的粒子构成,人类数千年文明进化出来的语言系统,就是动态的随机概率事件。其二,物理思维再也难逃牛顿的经典本质思维方法,即找寻到百分之百确定性的规律,而信息论思维是研究如何把握不确定性现象,利用概率统计是不二法门。其三,语言本质上就是信息传播,只有从通信模型视角才能真正理解计算机的功能,对语言的编码、处理、传输、解码是计算机的强项,计算机是永远不可能理解语言的意思的。

  在《数学之美》中,吴军博士对他的老师、师兄弟、同事的经历、掌故进行了叙述,让我们了解到这些世界一流的学科家、技术精英们的为人处世品质、鲜明个性、科学素养及其管理风格。例如贾里尼克对博士生的严酷淘汰,马库斯对学生的宽宏大度,但我感到他们有一样东西是共同的,就是对科学创造、顶尖人才的识别和器重,甚至是无条件的包容。如此为人的境界才是根本,因为伟大的科学创造毕竟是人做出来的,只有崇高的人文精神之下才能造就顶尖的人才、一流的`科学和技术。

  观国内的学说界,官风盛行、人情充斥,与这些一流学说群对科学创造的赏识、对个性人才的包容,对科学探索的热诚,可谓相去甚远。

  看来,我们只能寄希望于年轻一代,但愿吴博士的《数学之美》,能让我们的学子们,初步体验到科学精英们卓越的才智与情怀。

《数学之美》初中读后感2

  前一阵子因兴趣研究CMUSphinx这套库的应用不得要领,就去查看了下一些语音识别的基本原理的文章,偶然碰到了数学之美。其实浪潮之巅也是因此开始看的、结果先一步看完了,毕竟一本历史书,一本介绍数学和语言处理的,难度不同

  说实话,因为初中高中荒废了太多时间,我的英文和数学基础比较差,我大学的数学都是勉强修过的。一直以来数学对我是一个很恐怖的学科,也不知道为什么计算机专业对数学要求比较高。我个人就是数学分数很低,但是专业课学的`还不错,唯一好点的数学科目就是离散数学吧,另外的工科数学分析和高等代数都是惨不忍睹的。

  看完这本书后,我发现我还真是低估了数学的作用,一个复杂的语言识别过程,用统计语言模型竟然用那么简单的数学模型就解决了,这对我的冲击很大。另一个对我影响比较大的就是余弦定理和新闻的分类。以前那些各种三角函数的变换、三角函数,各种向量,各种空间图形在我印象中就只能用于画设计图,或者搞空间物理化学等基础学科的应用上,想着“这种东西和计算机编程有什么关系?要计算角度,库里不都提供了吗?”,哪成想到改变一下思路,改变一下方法,就简单的把那么复杂的分裂问题给解决了。现在想想我当初想法还真是幼稚啊,可惜覆水难收,过去的时间已经回不来了,但至少我现在明白了数学的重要性,总能想办法弥补的。

  不得不说国内的教科书还真是太死板了。很多书上,先不说没讲应用领域和这个能干吗,有些教科书连推导过程也没说明白。像我大学时候的那几本高代高数的教科书,在某一步关键的过程写一句“显而易见”,然后就莫名其妙的出现了结果,这让我们基础差的人情何以堪啊,更何况我问了那些数学好的,他们想推导出那一步也要想好久。后来换了一下同济大学版,发现同样的定理,同样的范围,就是理解起来容易了不少。果然好书和差一点的书差别真不少。所以我就在网上整理了一些好的数学书籍,等会儿x就贴到文后,以后慢慢补。

  "技术分为术和道两种,具体的做事方法是术,做事的原理和原则是道。这本书的目的是讲道而不是讲术。很多具体的搜索技术很快会从独门绝技到普及,再到落伍,追求术的人一辈子工作很辛苦。只有掌握了搜索的本质和精髓才能永远游刃有余。” ,然后吴军先生用搜索反作弊的例子漂亮的解释了这两种差别。我以前做过的项目里,如果出现没想过的情况,就加一个异常处理处理特殊情况,本来很简单的东西,愣是被我搞复杂了。现在想回来,那时候境界太低,连开始的本质和原理都没弄清楚,就埋头搞下去了,以后要多注意点。

  我一向喜欢实用性强的方法和工具,在这书里我特别喜欢阿米特·辛格博士的那一章。吴军博士就用寥寥几页的描述中讲解了辛格博士的处理事情的方法和原则,先帮用户解决主要的问题,再决定要不要纠结在次要的部分上;要知道修改代码的所作所为,知其所以然;能用简单方法解决就用简单的,可读性很重要。

  不过中间有两个部分没搞明白,最大熵模型和贝叶斯网络,没搞懂为什么能解决那些问题。贝叶斯网络还能稍微理解,少了马尔科夫链的线性约束,更自由;但最大熵模型真搞不懂为什么那么好用,以后继续研究。

  总之这是一本很好的书,推荐大家读一下。

《数学之美》初中读后感3

  看到吴军的另一本书《数学之美》,激起了很深的兴趣,所以很快把书看完了,普及了很多基础的知识的同时也启发了很多想法,感觉很爽。

  我自己在交大学的是工科(虽然没怎么上过课),小学、初中、高中都是一路参加数学竞赛,名次都还不错,也因此没有参加中考、高考,一路保送,自己对数学有很深的感情,同时女朋友大学也是数学系,有点后悔的大学选了个并不感兴趣的专业(交大当时允许我随便选专业,我没有跟父母商量自己选了船舶制造)。看这本书的过程中找到了很多高中在看竞赛书的感觉,里面提到的很多概率论(不等式)、图论、数论的知识是高中数学联赛复试的重点,高中的时候已经研究的很深了,不过大学荒废了之后也忘得差不多了,书中提到的很多定理还很有亲切感

  书名叫做《数学之美》,显得有些太大,毕竟更多的是吴军在google做搜索相关工作用到的数学模型的介绍与总结,提到的数学部分大多集中在概率论、图论、数论领域,所以书名太大了,可能hax说得对,也许是出版社为了卖书取得名字

  不得不说吴军是一个大家,文字中能够透露出大家的气势,书中不断的穿插着各种历史上的大科学家以及科技领域的大家的小故事甚至八卦,从文字中非常能够感受到吴军是一个和他们一个层次的人(即使他自己会自谦说是一个二流的工程师之类)

  书中具体的模型就不介绍了,说几点我学到的知识(仅仅皮毛),能列出来的都是看完还有点印象的:

  1.在互联网的世界中,信息是如何量化的,信息熵是怎么回事?有啥用?

  2.搜索领域中,语言是如何统计的,尤其是如何通过概率模型进行分词

  3.搜索引擎是如何工作的—网络爬虫是怎么回事儿

  4.PageRank是怎么回事?为了解决什么问题?

  5.密码与解密领域的数学模型,尤其提到的二战时候的各种解密的趣事儿,提到的电视剧《暗算》打算抽空看下

  6.拼音输入法的数学模型

  7.、文本自动分类的模型

  看完之后最大的感受就是:

  1.数学模型巨大作用,推动着新技术的发展

  2.攻城师是一个伟大的职业,能够运用这些知识转化为生产力,非常牛叉

  3.书中提到了很多数学模型都是在不断的进化、改良、升级,也就是说有人不断的在做优化,会有不断更好的模型、更新的技术出现,跟得上技术的发展可能也是比较重要的,否则很多人一直在做某一点上的持续优化就没有意义了。

  但同时技术很大的作用是用来解决实际问题的,书中提到的各个数学模型、各种方法都是为了解决人们的需求或者业务的需求,毕竟公司不是科学研究所,所以追求通过技术直接解决用户需求或者做成易用的工具给业务人员、运营人员来间接解决用户需求是挺重要的,可能不是技术人员觉得做到80分就可以了,而是用户、使用工具的人觉得做到80分是一个重要的衡量

  提到“工具”,想到赵赵说过的一句话:“不好用就等于没有”,可能就是这个点,同时运用工具的人必须好好的运用,如果用不好甚至不用就太对不起技术了。

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