读数学之美有感

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1、读数学之美有感　　读数学之美有感（一）　　大道至简　　文/王宝龙　　数学，是研究数量、结构、变化、空间以及信息等概念的一门学科。数学不仅是人类最早开创的自然学科，同时也是我们每个人学习最早、历时最长的知识。我们从牙牙学语时就开始学习数数，然后小学初中高中直到大学还在学习数学。作为一个数学困难户，至今尤对大学数学的考试心有余悸，真可谓是“数学虐我千百遍，我待数学如初恋”。前段时间网络上出现一个关于“高考取消数学”的调查，超过七成的网友投票赞成取消数学，大部分人认为除了数钱，平常根本用不到数学。那么数学真的是阳春白雪，与我们的日常生活完全无关，只能用来数钱吗？读完《数学之美》，你一定会有更多

2、的感触。　　如果大家关注制造商，一定听说过罗永浩的锤子，锤子成立五年，虽然销量一般，但是每年的发布会都看点颇多，罗老师旁征博引妙语连珠也不失为一种乐趣。去年的发布会上，老罗展示了一项合作伙伴的黑科技——科大讯飞的语音输入法。老罗快速地说出一段话，话音刚落，讯飞输入法已将语音转化成了汉字显示在屏幕上，面对老罗的浓重东北口音，正确率100%，还有标点符号。演示现场，观众掌声雷动，第二天，科大讯飞的股票应声大涨。　　那么如此神奇的语音识别是如何实现的呢？《数学之美》为我们提供了寻找答案的思路。首先对问题进行抽象，所谓语音识别，就是听话的人去猜测说话者要表达的意思，假设我们听到的声音是O1，O2

3、，O3......，我们如何推测说话者说出的单词S1，S2，S3......呢？用概率论的语言描述，就是在已知O1，O2，O3......的情况下，找出最大概率的单词串组合S1，S2，S3......。复杂的语音识别问题被抽象成了简单的概率问题，问题的答案也呼之欲出，随机数学中的隐含马尔可夫模型——马尔可夫链的升级版。最后，为了提高识别率，科学家利用大量语料进行训练，最终达成了前文所述的成就。　　精炼的问题抽象+数学模型定义+结果优化，科学家们解决问题的方式是如此优美。现在，语音识别不仅应用在输入法中，SIRI、微软小娜、甚至一些家电、汽车上都有语音识别，语音识别已经彻底改变了我们的生活

4、。　　除了语音识别问题，《数学之美》还介绍了多种互联网难题的数学背景。例如，通过统计模型解决中文分词问题；利用图论遍历问题构建互联网网络爬虫应用；根据网页链接数量得出网页权重进而归纳出PageRank（网页排名）算法，建立Google搜索引擎；利用信号处理学中去除噪音的方法来进行搜索引擎反作弊，等等。这些复杂问题的背后都有一个简单的数学模型，不由得让人感叹数学的魅力。　　《数学之美》并没有一味地展示数学公式、推导过程，而是先给出一个计算机科学中的经典问题，介绍各个领域的典故，结合数学发展的历史和实际案例，谈古论今，解决问题的同时，系统地阐述背后的数学理论起源、发展及其作用，读起令人兴趣盎

5、然。看完本书，能让人感受到数学的魅力所在，数学对生活的精确表述、对逻辑的完美演绎成就了现代社会的美好生活。　　以我粗浅的认识，数学至少有三美：　　抽象美　　人类语言多种多样，每种语言千变万化，包含复杂的单词、语法、惯用语等，我们学习一种外语都很困难，更不要说让电脑听懂语言、翻译语言。然而有了数学，有了信息论，却可以将复杂的语言抽象成简单的信息，利用统计模型对信息进行分析、处理，进而建立起自然语言处理系统，实现语音识别、机器翻译。数学如此高超的抽象能力让人叹为观止。　　简洁美　　爱因斯坦说过：“美在本质上终究是简单性。”数学语言本身就是最简洁的文字，许多复杂的客观现象，总结为一定的规律时，

6、往往呈现为十分简单的公式。进入互联网时代，知识成几何倍数增长，每天都会产生千百亿个网页，在Google之前，大部分搜索引擎公司采用人工分类、人工排序的方式开发搜索引擎，收录网页少，更新结果慢。而Google引入了机器搜索，它的核心算法非常简洁，PageRank（网页排名），根据网页中的链接进行民主排名，计算出所有网页的影响力，将排名最高的网页放在搜索结果的最前面。　　统一美　　一切客观事物都是相互联系的，因而作为反映客观事物的数学概念、数学定理、数学公式、数学法则也是互相联系的，在一定条件下可处于一个统一体之中。　　2016年，阿尔法围棋（AlphaGo）横空出世，成为第一个战胜围棋世界

7、冠军的人工智能程序，AlphaGo由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。AlphaGo通过两个不同的神经网络“大脑”合作来改进下棋模式。这些“大脑”是多层神经网络，跟Google图片搜索引擎识别图片在结构上是相似的。它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就像图片分类器处理图片一样。“围棋大师”与图像识别殊途同归，果真是万物相通。　　大道至简，其实不