出版時間:2012-5 出版社:人民郵電出版社 作者:吳軍 頁數(shù):272 字數(shù):248000
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前言
去年我曾經(jīng)給吳軍的《浪潮之巔》寫序,今年很高興得知他的《數(shù)學(xué)之美》也即將出版了!和《浪潮之巔》一樣,《數(shù)學(xué)之美》也是當(dāng)年作為Google資深研究員的吳軍在谷歌黑板報上應(yīng)邀撰寫的一系列文章。說實在的,剛開始,黑板報的版主還有點擔(dān)心這個系列會不會讓讀者覺得太理論而感到枯燥,但很快這個顧慮就被打消了?!稊?shù)學(xué)之美》用生動形象的語言,結(jié)合數(shù)學(xué)發(fā)展的歷史和實際的案例,談古論今,系統(tǒng)地闡述了與現(xiàn)代科技領(lǐng)域相關(guān)的重要的數(shù)學(xué)理論的起源、發(fā)展及其作用,深入淺出,受到廣大讀者尤其是科技類人士的喜愛。之前就曾說過,在我認識的頂尖研究員和工程師里,吳軍是極少數(shù)具有強大敘事能力和對科技、信息領(lǐng)域的發(fā)展變化有很深的縱向洞察力,并能有效歸納總結(jié)的人之一。在《數(shù)學(xué)之美》里,吳軍再次展示了這一特點。與《浪潮之巔》不同的是,這次吳軍集中闡述了他對數(shù)學(xué)和信息處理這些專業(yè)學(xué)科的理解,尤其是他在語音識別、自然語言處理和信息搜索領(lǐng)域多年來的積累 。 從數(shù)字和信息的由來,到搜索引擎對信息處理的背后的數(shù)學(xué)原理,到與搜索相關(guān)的眾多領(lǐng)域后面的奇妙的數(shù)學(xué)應(yīng)用,吳軍都娓娓道來。他把數(shù)學(xué)后面的本質(zhì)思維寫得透徹、生動。不得不說,他的文字,引人入勝,也確實讓我們體會到數(shù)學(xué)的美。在他的筆下,數(shù)學(xué)不是我們一般聯(lián)想到的枯燥深奧的符號,而是實實在在源于生活的有趣的現(xiàn)象和延伸。數(shù)學(xué),其實無處不在,而且有一種讓人驚嘆的韻律和美!伽利略曾經(jīng)說過,“數(shù)學(xué)是上帝描寫自然的語言”;愛因斯坦也曾說過,“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。”我多年來一直也對信息處理、語音識別領(lǐng)域有著一定的研究,深深體會到數(shù)學(xué)在所有科學(xué)領(lǐng)域起到的基礎(chǔ)和根本的作用。“哪里有數(shù),哪里就有美”。在這里,我把《數(shù)學(xué)之美》真誠推薦給每一位對自然、科學(xué)、生活有興趣有熱情的朋友,不管你是搞理科還是搞文科的,讀一讀數(shù)學(xué)的東西,會讓你非常受益,同時能感受到宇宙和世界的美好與奇妙。吳軍把之前谷歌黑板報上的“數(shù)學(xué)之美”系列文章編輯成現(xiàn)在的這本書,花費了大量的心血和時間。他本著十分嚴謹?shù)膽B(tài)度,在繁忙的工作之余,補充了之前的系列,并幾乎重寫了所有的文章,既照顧了普通讀者的興趣,又兼顧了專業(yè)讀者對深度的要求,很讓人欽佩。有時我在想,現(xiàn)在的社會多了一點壓力和浮躁,少了一點踏實和對自然科學(xué)本質(zhì)的好奇求知。吳軍的這本《數(shù)學(xué)之美》真的非常好。非常希望吳軍今后能寫出更多這樣深入淺出的好書,它們會是給這個社會和年輕人最好的禮物。李開復(fù) 2012年 于創(chuàng)新工場
內(nèi)容概要
幾年前,“數(shù)學(xué)之美”系列文章原刊載于谷歌黑板報,獲得上百萬次點擊,并被熱情的讀者廣為傳播,得到高度評價。讀者說,讀了“數(shù)學(xué)之美”,才發(fā)現(xiàn)大學(xué)時學(xué)的數(shù)學(xué)知識,比如馬爾科夫鏈、矩陣計算,甚至余弦函數(shù)原來都如此親切,并且栩栩如生,才發(fā)現(xiàn)自然語言和信息處理這么有趣,才真正明白“數(shù)學(xué)是科學(xué)的皇后”這句名言。
今年,作者吳軍博士幾乎把所有的文章都重寫了一遍,為的是能把高深的原理講得更加通俗易懂,讓非專業(yè)讀者也能領(lǐng)略數(shù)學(xué)的魅力。經(jīng)過改寫和重構(gòu)后,《數(shù)學(xué)之美》在整體和細節(jié)的度上控制得更好。希望讀者通過具體的例子學(xué)到的是思考問題的方式,學(xué)會如何化繁為簡,如何用數(shù)學(xué)去解決工程問題,如何跳出固有思維不斷去思考創(chuàng)新。同時書中也留了很多問題給愿意鉆研的人做進一步深入思考。
作者簡介
吳軍博士,前騰訊公司主管搜索、在線廣告和云計算基礎(chǔ)架構(gòu)的副總裁,畢業(yè)于清華大學(xué)(本科、碩士)和美國約翰·霍普金斯大學(xué)(博士)。在清華大學(xué)和約翰·霍普金斯大學(xué)期間,吳軍博士致力于語音識別、自然語言處理,特別是統(tǒng)計語言模型的研究。他曾獲得1995年全國人機語音智能接口會議的最佳論文獎和 2000年Eurospeech的最佳論文獎。
吳軍博士于2002年加入Google公司。在Google,他和Amit
Singhal(美國工程院院士,世界著名搜索專家)、Matt
Cutts(Google反作弊官方發(fā)言人)等三位同事一起開創(chuàng)了網(wǎng)絡(luò)搜索反作弊的研究領(lǐng)域,并因此獲得Google工程獎。2003年,他和Google全球架構(gòu)的總工程師朱會燦博士等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)計者。在Google其間,他還領(lǐng)導(dǎo)了許多研發(fā)項目,包括許多與中文相關(guān)的產(chǎn)品和自然語言處理的項目,并得到了當(dāng)時公司首席執(zhí)行官埃里克·施密特和創(chuàng)始人謝爾蓋·布林的高度評價。
吳軍博士在國內(nèi)外發(fā)表過數(shù)十篇論文,并獲得和申請了十余項美國和國際專利。他的《浪潮之巔》一書深受業(yè)界的好評。他于2007年起,擔(dān)任風(fēng)險投資基金中國世紀基金的董事。2011年起當(dāng)選為約翰?霍普金斯大學(xué)工學(xué)院董事會董事,并在該校的國際事務(wù)委員會擔(dān)任顧問。他是國家重大專項“新一代搜索引擎和瀏覽器”項目的總負責(zé)人,從2012年起擔(dān)任工信部的專家和顧問。
書籍目錄
i 出版說明
v 序言1
ix 序言2
xi 前言
第1章 文字和語言 vs 數(shù)字和信息
文字和語言與數(shù)學(xué),從產(chǎn)生起原本就有相通性,雖然它
們的發(fā)展一度分道揚鑣,但是最終還是能走到一起。
1 信息
2 文字和數(shù)字
3 文字和語言背后的數(shù)學(xué)
4 小結(jié)
第2章 自然語言處理 — 從規(guī)則到統(tǒng)計
人類對機器理解自然語言的認識走了一條大彎路。早期
的研究集中采用基于規(guī)則的方法,雖然解決了一些簡單
的問題,但是無法從根本上將自然語言理解實用化。直
到?? 多年后,人們開始嘗試用基于統(tǒng)計的方法進行自
然語言處理,才有了突破性進展和實用的產(chǎn)品。
1 機器智能
2 從規(guī)則到統(tǒng)計
3 小結(jié)
第3章 統(tǒng)計語言模型
統(tǒng)計語言模型是自然語言處理的基礎(chǔ),并且被廣泛應(yīng)用
于機器翻譯、語音識別、印刷體或手寫體識別、拼寫糾錯、
漢字輸入和文獻查詢。
1 用數(shù)學(xué)的方法描述語言規(guī)律
2 延伸閱讀:統(tǒng)計語言模型的工程訣竅
3 小結(jié)
第4章 談?wù)勚形姆衷~
中文分詞是中文信息處理的基礎(chǔ),它同樣走過了一段彎
路,目前依靠統(tǒng)計語言模型已經(jīng)基本解決了這個問題。
1 中文分詞方法的演變
2 延伸閱讀:工程上的細節(jié)問題
3 小結(jié)
第5章 隱含馬爾可夫模型
隱含馬爾可夫模型最初應(yīng)用于通信領(lǐng)域,繼而推廣到語
音和語言處理中,成為連接自然語言處理和通信的橋梁。
同時,隱含馬爾可夫模型也是機器學(xué)習(xí)的主要工具之一。
1 通信模型
2 隱含馬爾可夫模型
3 延伸閱讀:隱含馬爾可夫模型的訓(xùn)練
4 小結(jié)
第6章 信息的度量和作用
信息是可以量化度量的。信息熵不僅是對信息的量化度
量,也是整個信息論的基礎(chǔ)。它對于通信、數(shù)據(jù)壓縮、
自然語言處理都有很強的指導(dǎo)意義。
1 信息熵
2 信息的作用
3 延伸閱讀:信息論在信息處理中的應(yīng)用
4 小結(jié)
第7章 賈里尼克和現(xiàn)代語言處理
作為現(xiàn)代自然語言處理的奠基者,賈里尼克教授成功地
將數(shù)學(xué)原理應(yīng)用于自然語言處理領(lǐng)域中,他的一生富于
傳奇色彩。
1 早年生活
2 從水門事件到莫妮卡?萊溫斯基
3 一位老人的奇跡
第8章 簡單之美 — 布爾代數(shù)和搜索引擎的索引
布爾代數(shù)雖然非常簡單,卻是計算機科學(xué)的基礎(chǔ),它不
僅把邏輯和數(shù)學(xué)合二為一,而且給了我們一個全新的視
角看待世界,開創(chuàng)了數(shù)字化時代。
1 布爾代數(shù)
2 索引
3 小結(jié)
第9章 圖論和網(wǎng)絡(luò)爬蟲
互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎在建立索引前需要用一個程序自動地將
所有的網(wǎng)頁下載到服務(wù)器上,這個程序稱為網(wǎng)絡(luò)爬蟲,
它的編寫是基于離散數(shù)學(xué)中圖論的原理。
1 圖論
2 網(wǎng)絡(luò)爬蟲
3 延伸閱讀:圖論的兩點補充說明
4 小結(jié)
第10章 PageRank — Google的民主表決式網(wǎng)名
網(wǎng)頁排名技術(shù)是早期的殺手锏,它
的出現(xiàn)使得網(wǎng)頁搜索的質(zhì)量上了一個大的臺階。它背后
的原理是圖論和線性代數(shù)的矩陣運算。
1 PageRank 算法的原理
2 延伸閱讀:PageRank 的計算方法
3 小結(jié)
第11章 如何確定網(wǎng)頁和查詢的相關(guān)性
確定網(wǎng)頁和查詢的相關(guān)性是網(wǎng)頁搜索的根本問題,其中確
定查詢中每個關(guān)鍵詞的重要性有多高是關(guān)鍵。是目
前通用的關(guān)鍵詞重要性的度量,其背后的原理是信息論。
1 搜索關(guān)鍵詞權(quán)重的科學(xué)度量TF-IDF
頁排名技術(shù)
2 延伸閱讀:TF-IDF 的信息論依據(jù)
3 小結(jié)
第12章 地圖和本地搜索的最基本技術(shù) — 有限劃
地圖和本地服務(wù)中要用到有限狀態(tài)機和動態(tài)規(guī)劃技術(shù)。
這兩項技術(shù)是機器智能和機器學(xué)習(xí)的工具,它們的應(yīng)用
非常廣泛,還包括語音識別、拼寫和語法糾錯、拼音輸
入法、工業(yè)控制和生物的序列分析等。
1 地址分析和有限狀態(tài)機
2 全球?qū)Ш胶蛣討B(tài)規(guī)劃
3 延伸閱讀:有限狀態(tài)傳感器
4 小結(jié)
第13章 Google AK-47 的設(shè)計者 — 阿米特·士
在所有輕武器中最有名的是沖鋒槍,因為它從不
卡殼,不易損壞,可在任何環(huán)境下使用,可靠性好,殺
傷力大并且操作簡單。的產(chǎn)品就是按照上述原
則設(shè)計的。
第14章 余弦定理和新聞的分類
計算機雖然讀不懂新聞,卻可以準(zhǔn)確地對新聞進行分類。
其數(shù)學(xué)工具是看似毫不相干的余弦定理。
1 新聞的特征向量
2 向量距離的度量
3 延伸閱讀:計算向量余弦的技巧
4 小結(jié)
第15章 矩陣運算和文本處理中的兩個分類問題
無論是詞匯的聚類還是文本的分類,都可以通過線性代
數(shù)中矩陣的奇異值分解來進行。這樣一來,自然語言處
理的問題就變成了一個數(shù)學(xué)問題。
1 文本和詞匯的矩陣
2 延伸閱讀:奇異值分解的方法和應(yīng)用場景
3 小結(jié)
第16章 信息指紋及其應(yīng)用
世間萬物都有一個唯一標(biāo)識的特征,信息也是如此。每
一條信息都有它特定的指紋,通過這個指紋可以區(qū)別不
同的信息。
1 信息指紋
2 信息指紋的用途
3 延伸閱讀:信息指紋的重復(fù)性和相似哈希
4 小結(jié)
第17章 由電視劇《暗算》所想到的 — 談?wù)?br /> 原理
密碼學(xué)的根本是信息論和數(shù)學(xué)。沒有信息論指導(dǎo)的密碼
是非常容易被破解的。只有在信息論被廣泛應(yīng)用于密碼
學(xué)后,密碼才真正變得安全。
1 密碼學(xué)的自發(fā)時代
2 信息論時代的密碼學(xué)
3 小結(jié)
第18章 閃光的不一定是金子 — 談?wù)勊阉饕?br /> 題
閃光的不一定是金子,搜索引擎中排名靠前的網(wǎng)頁也
未必是有用的網(wǎng)頁。消除這些作弊網(wǎng)頁的原理和通信
中過濾噪音的原理相同。這說明信息處理和通信的很
多原理是相通的。
第19章 談?wù)剶?shù)學(xué)模型的重要性
正確的數(shù)學(xué)模型在科學(xué)和工程中至關(guān)重要,而發(fā)現(xiàn)正確
模型的途徑常常是曲折的。正確的模型在形式上通常是
簡單的。
第20章 不要把雞蛋放到一個籃子里 — 談?wù)勑?br /> 最大熵模型是一個完美的數(shù)學(xué)模型。它可以將各種信息
整合到一個統(tǒng)一的模型中,在信息處理和機器學(xué)習(xí)中有
反作弊問題著廣泛的應(yīng)用。它在形式上非常簡單、優(yōu)美,而在實現(xiàn)
時需要有精深的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和高超的技巧。
1 最大熵原理和最大熵模型
2 最大熵模型的訓(xùn)練
3 小結(jié)
第21章 拼音輸入法的數(shù)學(xué)原理
漢字的輸入過程本身就是人和計算機之間的通信。好的
輸入法會自覺或不自覺地遵循通信的數(shù)學(xué)模型。當(dāng)然要
做出最有效的輸入法,應(yīng)當(dāng)自覺使用信息論做指導(dǎo)。
1 輸入法與編碼
2 輸入一個漢字需要敲多少個鍵 — 談?wù)勏戕r(nóng)
3 拼音轉(zhuǎn)漢字的算法
4 延伸閱讀:個性化的語言模型
5 小結(jié)
第22章 自然語言處理的教父馬庫斯和他的
們
將自然語言處理從基于規(guī)則的研究方法轉(zhuǎn)到基于統(tǒng)計的
研究方法上,賓夕法尼亞大學(xué)的教授米奇?馬庫斯功不
可沒。他創(chuàng)立了今天在學(xué)術(shù)界廣泛使用的語料庫,
同時培養(yǎng)了一大批精英人物。
1 教父馬庫斯
2 從賓夕法尼亞大學(xué)走出的精英們
第23章 布隆過濾器
日常生活中,經(jīng)常要判斷一個元素是否在一個集合中。
布隆過濾器是計算機工程中解決這個問題最好的數(shù)學(xué)工具。
1 布隆過濾器的原理
2 延伸閱讀:布隆過濾器的誤識別問題
3 小結(jié)
第24章 馬爾可夫鏈的擴展 — 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個加權(quán)的有向圖,是馬爾可夫鏈的擴展。
而從認識論的層面看:貝葉斯網(wǎng)絡(luò)克服了馬爾可夫鏈那
種機械的線性約束,它可以把任何有關(guān)聯(lián)的事件統(tǒng)一到
它的框架下面。它在生物統(tǒng)計、圖像處理、決策支持系
統(tǒng)和博弈論中都有廣泛的使用。
1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在詞分類中的應(yīng)用
3 延伸閱讀:貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
4 小結(jié)
第25章 條件隨機場和句法分析
條件隨機場是計算聯(lián)合概率分布的有效模型,而句法
分析似乎是英文課上英語老師教的東西,這兩者有什
么聯(lián)系呢?
1 句法分析計算機算法的演變
2 條件隨機場
3 小結(jié)
第26章 維特比和他的維特比算法
維特比算法是現(xiàn)代數(shù)字通信中使用最頻繁的算法,同時
也是很多自然語言處理的解碼算法。可以毫不夸張地講,
維特比是對我們今天生活的影響力最大的科學(xué)家之一,
因為如今基于的移動通信標(biāo)準(zhǔn)主要就是他創(chuàng)
辦的高通公司制定的。
1 維特比算法
2 CDMA 技術(shù) — 3G 移動通信的基礎(chǔ)
3 小結(jié)
第27章 再談文本自動分類問題 — 期望最大化
算法
只要有一些訓(xùn)練數(shù)據(jù),再定義一個最大化函數(shù),采用
算法,利用計算機經(jīng)過若干次迭代,就可以得到所
需要的模型。這實在是太美妙了,這也許是我們的造物
主刻意安排的。所以我把它稱作上帝的算法。
1 文本的自收斂分類
2 延伸閱讀:期望最大化和收斂的必然性
3 小結(jié)
第28章 邏輯回歸和搜索廣告
邏輯回歸模型是一種將影響概率的不同因素結(jié)合在一起
的指數(shù)模型,它不僅在搜索廣告中起著重要的作用,而
且被廣泛應(yīng)用于信息處理和生物統(tǒng)計中。
1 搜索廣告的發(fā)展
2 邏輯回歸模型
3 小結(jié)
第29章 各個擊破算法和Google 云計算的基礎(chǔ)
Google頗為神秘的云計算中最重要的MapReduce工具,
其原理就是計算機算法中常用的“各個擊破”算法,它
的原理原來這么簡單 — 將復(fù)雜的大問題分解成很多小
問題分別求解,然后再把小問題的解合并成原始問題的
解。由此可見,在生活中大量用到的、真正有用的方法
常常都是簡單樸實的。
1 分治算法的原理
2 從分治算法到MapReduce
3 小結(jié)
附錄
后記
索引
章節(jié)摘錄
世間萬般表象的背后皆有規(guī)律??茖W(xué)研究的真正目的,在于找到這些規(guī)律并能夠舉一反三地應(yīng)用這些規(guī)律。對于自然科學(xué)和工程學(xué),包括計算機科學(xué)和通信,數(shù)學(xué)是描述這些規(guī)律性最好的工具。做事情的方法有對與錯、好和壞之分,從長期看只有采用對的方法、好的方法才能做出好的產(chǎn)品和服務(wù)。而任何一個好的方法背后都有充分的理論依據(jù),都有正確的方法論。本書的一個目的在于揭示信息和自然語言處理以及它們在通信和互聯(lián)網(wǎng)各種應(yīng)用(語音識別、機器翻譯、搜索、分類等)中的數(shù)學(xué)原理,從而幫助讀者認識到:解決這些問題,好的方法是什么。毫無疑問,解決這些問題需要智能,而計算機本身并沒有智能,它有的只是巨大的計算能力。只有找到描述這些問題的數(shù)學(xué)模型,才能利用計算機解決這些需要智能的問題,這樣,計算機看上去也似乎聰明起來了。數(shù)學(xué)之美,首先在于其內(nèi)容或許復(fù)雜而深奧,但形式常常很簡單。簡單=美,這不僅在科學(xué)和工程上成立,而且在產(chǎn)品開發(fā)和設(shè)計上也是如此,這和設(shè)計大師喬布斯“少即是多”的原則不謀而合。同時,數(shù)學(xué)之美還在于數(shù)學(xué)原理的通用性和普遍性。一個好的數(shù)學(xué)模型,常常能解決一系列,甚至是許多看似毫不相干領(lǐng)域的實際問題。在數(shù)學(xué)上的一點突破,可以帶動很多領(lǐng)域和行業(yè)的進步。數(shù)學(xué)給人的印象常常是抽象而深奧、難以理解和應(yīng)用不明確的。產(chǎn)生這個這個誤解的原因是缺乏從數(shù)學(xué)到應(yīng)用的橋梁,本書希望拋磚引玉,期待著能有更多的人一起來搭建這座橋梁。
媒體關(guān)注與評論
我大學(xué)的專業(yè)是計算數(shù)學(xué),但讀到吳軍老師的“數(shù)學(xué)之美”系列文章,才發(fā)現(xiàn)馬爾科夫過程、矩陣計算,甚至余弦函數(shù)原來都如此親切,并且栩栩如生;才發(fā)現(xiàn)自然語言和信息處理這么有趣;才真正明白“數(shù)學(xué)是科學(xué)的皇后”這句名言。相信認真讀完這本《數(shù)學(xué)之美》的朋友們,算法功力都會暴漲N倍,更重要的是發(fā)現(xiàn)了數(shù)學(xué)背后的無窮魅力,學(xué)會欣賞數(shù)學(xué)之美?!? ——蔣濤/CSDN&《程序員》創(chuàng)始人 最初看到《數(shù)學(xué)之美》,是谷歌黑板報上的連載文章。里面的公式并不是很多,但是很多看似頗為復(fù)雜的概念,吳軍老師卻能夠如講故事般娓娓道出,著實看出作者對這些問題有著深入且獨到的見解,讀后受益匪淺。這次有幸在《數(shù)學(xué)之美》出版之前拜讀了初稿,欣喜看到新書在章節(jié)連貫和語言方面都較黑板報的連載文章有了較大的提高,相信每一個喜歡數(shù)學(xué)、樂意欣賞數(shù)學(xué)之美的讀者,一定會覺得開卷有益。 ——張磊/微軟亞洲研究院主管研究員 我不做研究,也自覺沒有做研究的底子。然而,數(shù)年前看到吳軍老師的《數(shù)學(xué)之美》系列時仍然還是被深深地迷住了。正如作為一個十幾年的科幻愛好者,深信在平凡的生活和工作之余應(yīng)得閑仰望星空一樣,作為生活在信息社會的個體,在上微博、搜Google、發(fā)郵件之余,關(guān)上顯示器,能夠透過《數(shù)學(xué)之美》這樣的杰作,一窺紛繁涌動的數(shù)字世界背后的引擎——數(shù)學(xué)之美,實乃一件幸事?!? ——劉未鵬/《暗時間》作者 第一次接觸吳軍老師的“數(shù)學(xué)之美”系列,是在搜索bloom filter資料時,讀了其中一篇后,就把其他的文章都讀了,感觸很多:首先,改變了觀點:原以為在計算機系學(xué)到的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在工作中一無是處,現(xiàn)在懂得:知識要落地,最重要的是理解知識的由來;其次,任何復(fù)雜的問題最終可以用簡單的方式去解決,我們往往會陷入不斷給問題增加難度的復(fù)雜解法,而忽視了簡單直接有效的方法?!? “數(shù)學(xué)之美”系列文章,整體和細節(jié)的度掌握得很好,通過具體的例子讓讀者學(xué)到的是思考問題的方式,同時留了很多問題給愿意鉆研的人做進一步深入思考。BTW, “數(shù)學(xué)之美”系列,是我在技術(shù)領(lǐng)域介紹中讀過的最好的文章之一,讓人學(xué)會如何化繁為簡,如何用數(shù)學(xué)去解決工程問題,如何跳出固有思維不斷去思考創(chuàng)新?!? ——岑文初/淘寶開放平臺技術(shù)產(chǎn)品負責(zé)人
編輯推薦
《浪潮之巔》作者、騰訊公司副總裁吳軍最新力作《數(shù)學(xué)之美》由創(chuàng)新工場董事長兼首席執(zhí)行官李開復(fù)傾力作序推薦?!稊?shù)學(xué)之美》的創(chuàng)作源自點擊超百萬的谷歌黑板報專題博客,吳軍老師應(yīng)出版要求重新編寫。 在《數(shù)學(xué)之美》中吳軍老師帶領(lǐng)你領(lǐng)略數(shù)學(xué)之美,架起從數(shù)學(xué)到應(yīng)用的橋梁,教會你如何化繁為簡,如何用數(shù)學(xué)解決工程問題,如何打破思維定式不斷思考創(chuàng)新。《數(shù)學(xué)之美》是獻給每一位對自然、科學(xué)、生活有興趣的朋友的禮物。本書榮獲第八屆文津圖書獎。
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我大學(xué)的專業(yè)是計算數(shù)學(xué),但讀到吳軍老師的“數(shù)學(xué)之美”系列文章,才發(fā)現(xiàn)馬爾科夫過程、矩陣計算,甚至余弦函數(shù)原來都如此親切,并且栩栩如生;才發(fā)現(xiàn)自然語言和信息處理這么有趣;才真正明白“數(shù)學(xué)是科學(xué)的皇后”這句名言。相信認真讀完這本《數(shù)學(xué)之美》的朋友們,算法功力都會暴漲N倍,更重要的是發(fā)現(xiàn)了數(shù)學(xué)背后的無窮魅力,學(xué)會欣賞數(shù)學(xué)之美。——蔣濤 CSDN&《程序員》創(chuàng)始人最初看到《數(shù)學(xué)之美》,是谷歌黑板報上的連載文章。里面的公式并不是很多,但是很多看似頗為復(fù)雜的概念,吳軍老師卻能夠如講故事般娓娓道出,著實看出作者對這些問題有著深入且獨到的見解,讀后受益匪淺。這次有幸在《數(shù)學(xué)之美》出版之前拜讀了初稿,欣喜看到新書在章節(jié)連貫和語言方面都較黑板報的連載文章有了較大的提高,相信每一個喜歡數(shù)學(xué)、樂意欣賞數(shù)學(xué)之美的讀者,一定會覺得開卷有益。——張磊 微軟亞洲研究院主管研究員我不做研究,也自覺沒有做研究的底子。然而,數(shù)年前看到吳軍老師的《數(shù)學(xué)之美》系列時仍然還是被深深地迷住了。正如作為一個十幾年的科幻愛好者,深信在平凡的生活和工作之余應(yīng)得閑仰望星空一樣,作為生活在信息社會的個體,在上微博、搜Google、發(fā)郵件之余,關(guān)上顯示器,能夠透過《數(shù)學(xué)之美》這樣的杰作,一窺紛繁涌動的數(shù)字世界背后的引擎——數(shù)學(xué)之美,實乃一件幸事。——劉未鵬 《暗時間》作者第一次接觸吳軍老師的“數(shù)學(xué)之美”系列,是在搜索bloom filter資料時,讀了其中一篇后,就把其他的文章都讀了,感觸很多:首先,改變了觀點:原以為在計算機系學(xué)到的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在工作中一無是處,現(xiàn)在懂得:知識要落地,最重要的是理解知識的由來;其次,任何復(fù)雜的問題最終可以用簡單的方式去解決,我們往往會陷入不斷給問題增加難度的復(fù)雜解法,而忽視了簡單直接有效的方法。“數(shù)學(xué)之美”系列文章,整體和細節(jié)的度掌握得很好,通過具體的例子讓讀者學(xué)到的是思考問題的方式,同時留了很多問題給愿意鉆研的人做進一步深入思考。BTW,“數(shù)學(xué)之美”系列,是我在技術(shù)領(lǐng)域介紹中讀過的最好的文章之一,讓人學(xué)會如何化繁為簡,如何用數(shù)學(xué)去解決工程問題,如何跳出固有思維不斷去思考創(chuàng)新。——岑文初/淘寶開放平臺技術(shù)產(chǎn)品請看看本書的章節(jié)名稱,有“文字和語言vs數(shù)字和信息”、“自然語言處理——從規(guī)則到統(tǒng)計”、“統(tǒng)計語言模型”、“談?wù)勚形姆衷~”、“隱含馬爾可夫模”、“賈里尼克和現(xiàn)代語言處理”、“布爾代數(shù)和搜索引擎”、“圖論和網(wǎng)絡(luò)爬蟲”、“余弦定理和新聞的分類”、“信息指紋及其應(yīng)用”、“邏輯回歸和搜索廣告”等,似乎太過專業(yè)性,實際上具有高中和大學(xué)低年級的同學(xué)們都能看得懂,當(dāng)然本書因此也可以稱得上是“高級科普”。總之,本書是在介紹信息技術(shù)背后的數(shù)學(xué)原理,以及這些技術(shù)和原理背后的科學(xué)家的故事和他們從事科學(xué)研究的方式方法。故事生動翔實而富有教益,是一部優(yōu)秀的科學(xué)方法論的啟蒙讀物。——王渝生 文津圖書獎科普類圖書專家評審委員會主任,中國科技館原館長,北京市科協(xié)原副主席人民郵電出版社《數(shù)學(xué)之美》,作者吳軍是非數(shù)學(xué)專業(yè)的理工科出身的企業(yè)界人士,他不落窠臼,獨辟蹊徑,站在信息時代的高度,領(lǐng)略數(shù)學(xué)應(yīng)用于工程技術(shù)中的實質(zhì)內(nèi)容和內(nèi)在美感,具有科學(xué)方法論的啟蒙意義。——王渝生 文津圖書獎科普類圖書專家評審委員會主任,中國科技館原館長,北京市科協(xié)原副主席
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