数学之美手抄报(精选10篇)

每个人都曾试图在平淡的学习、工作和生活中写一篇文章。写作是培养人的观察、联想、想象、思维和记忆的重要手段。那么我们该如何写一篇较为完美的范文呢？下面我给大家整理了一些优秀范文，希望能够帮助到大家，我们一起来看一看吧。

数学之美手抄报篇一

《数学之美第四集心得体会》这一主题引发了我对数学的思考。数学之美是一个看似抽象的主题，但它却通过数学的力量展示了数学对于解决实际问题的重要性和美感。本文将通过《数学之美第四集》明确讨论数学理论的实际应用以及数学如何美妙地融入到我们的日常生活中。

第二段：数学推理的力量。

在《数学之美第四集》中，我深刻认识到了数学推理的力量。数学推理可以让我们通过一系列的逻辑推导来解决各种复杂的问题。比如，在生物学领域中，通过数学模型可以推测出一个群体的进化过程；在城市规划中，通过数学模型可以预测城市发展的趋势。数学推理的力量就在于它能够以简洁的方式来解释世界的复杂性，让我们能够更好地理解和预测事物的发展趋势。

第三段：数学的美感。

《数学之美第四集》告诉我们数学不仅仅是一种实用工具，它还具有一种独特的美感。在数学的世界中，我们可以看到一系列美妙的定理和推论，众多的方程式和曲线。这些美妙的数学结构给了我们探索和理解世界的方法。同时，在数学的表达方式中，我们也能够感受到数学的美感。数学可以用几何图形，方程式，图表等多种方式来表达，这些形式都透露出一种秩序和和谐的美感。

第四段：数学与科技的结合。

《数学之美第四集》还强调了数学与科技的结合。在现代科技的发展中，数学的应用已经变得不可或缺。比如，在人工智能领域，机器学习、深度学习等技术都需要建立在数学模型的基础之上。另外，数学在通信领域的应用也十分重要，如数据压缩、密码学等。数学与科技的结合不仅展示了数学在问题解决中的实际应用，更体现了数学对于科技发展的推动作用。

第五段：数学的发展与人类的进步。

最后，通过观看《数学之美第四集》，我对数学的发展与人类进步之间的关系有了更深的认识。数学的发展一直伴随着人类文明的进步。在文艺复兴时期，数学的发展让人们可以更好地研究物体的形状和比例，推动了艺术的进步；在科学技术的高速发展下，数学给予人类更多的思考方式和解决问题的方法。数学是人类思维能力的体现，也是人类智慧的结晶。

总结：通过《数学之美第四集心得体会》，我深刻认识到数学的力量和美感。数学推理的力量让我们能够更好地解决实际问题，数学的美感则让我们感受到了数学的独特魅力。数学与科技的结合推动了人类文明的进步，而数学的发展也在不断推动着人类的前进。正因为如此，我们应该更加重视数学的学习与应用，让数学之美在我们的日常生活中得以展现。

数学之美手抄报篇二

读完本书，第一感受：次奥！原来数学如此多的原理模型概念都可以用去解决各种it技术问题啊。特别是语言识别和自然语言处理这类问题完全就是建立在数学原理之上的。总之，这本书就是用非常深入浅出的话去说明如何用数学方法去解决计算机的各种工程问题。这是一本讲道，而不是术的书。 要完全读懂这本书，我觉得至少需要掌握这三门课：高等数学，离散数学，还有概率论与数理统计。唉..我当初数学学得太水了，还挂了高数啊...有好的概念没看懂，以后有时间在好好看吧。如果想搞计算机研究的话，数学基础必不可少，别总在抱怨各种数学课上的东西一辈子都用不着。

发现作者对人类自然发展的认识非常深，其从语言，文字，数学的产生发展，信息的传播记录得出了这个结论：信息的产生传播接收反馈，和今天最先进的通信在原理上没有任何差别。就算是科学上最高深的技术，那也是模拟我们生活中的一些基本原理。

我们今天使用的十进制，就是我们扳手指扳了十次，就进一次位。而玛雅文明他们数完了手指和脚指才开始进位，所以他们用的是二十进制。实际上阿拉伯数字是古印度人发明的，只是欧洲人不知道这些数字的真正发明人是古印度，而就把这功劳该给了“二道贩子”阿拉伯人。

语言的数学本质

任何一种语言都是一种编码方式，比如我们把一个要表达的意思，通过语言一句话表达出来，就是利用编码方式对头脑中的信息做了一次编码，编码的结果就是一串文字，听者则用这语言的解码方法获得说话者要表达的信息。

自然语言处理模型

计算机是很笨的，他们唯一会做的就是计算。自然语言处理在数学模型上是基于统计的，说一个句子是否合理，就看看他出现的可能性大小如何，可能性就是用概率来衡量，比如一个句子，出现的概率为1/10^10,另一个句子出现的概率为1/10^20,那么我们就可以说第一个句子比第二个句子更加合理。当然这要求有足够的观测值，他有大数定理在背后支持。

最早的中文分词方法

这句话：“同学们呆在图书馆看书”，如何分词？应该是这样：同学们/呆在/图书馆/看书.最先的方法是北航一老师提出的查字典方法，就是把句子从左道右扫描一遍，遇到字典里面出现的词就标示出来，遇到复合词如（北京大学）就按照最长的分词匹配，遇到不认识的字串就分割成单个字，于是中文的分词就完成了。但是这只能解决78成的分词问题，但是“像发展中国家”这种短语它是分不出来的。后来大陆用基于统计语言模型方法才解决了。

隐含马可夫模型（没这么看懂）

一直被认为是解决打多数自然语言处理问题最为快速有效的方法，大致意思是：随机过程中各个状态的概率分布，只与他的前一个状态有关。比如对于天气预报，我们只假设今天的气温只与昨天有关而与前天没有关系，这虽然不完美，但是以前不好解决的问题都可以给出近视值了。

一个让我印象深刻的观点：

小学生和中学生其实没有必要花那么多时间去读书，其觉得最主要的是孩子们的社会经验，生活能力，和那时候树立起来的志向，这将帮助他们一生。而中学生阶段花很多时间比同伴多读的课程，在大学以后可以用非常短的时间就可以读完。因为在大学阶段，人的理解能力要强很多，比如中学要花500小时才能搞明白的内容，大学可能花100小时就搞定了。学习和教育是一个人一辈子的事情，很多中学成绩好的人进入大学后有些就表现不太好了，要有不断学习的动力才行。

余弦定理和新闻分类

我在新浪干过一年多新闻，这篇认真看了一篇，很吃惊原理cos x与新闻分析也有关系啊。google的新闻服务是由计算机自动整理分类的。而传统的媒体如门户网站是让编辑读懂新闻，找到主题，再分类分级别的，真苦逼啊...计算机自动分类原理是这样：如一篇新闻有10000个词，组成一个万维向量，这个向量就代表这篇新闻，可以通过某种算法表达这个新闻主题的类型，如果两个向量的方向一致，说明对应的新闻用词一致，方向可用夹角表示，夹角可用余弦定理表示，所以当夹角的余弦值接近于1时，这两篇新闻就可以归为一类了。

没看懂的东西：

布尔代数：布尔代数把逻辑学和数学合二为一，给了我们一个全新的视角看世界...

网络爬虫的基本原来是利用了图论的广度优先搜索和深度优先搜索...

搜索引擎的结果排名用了稀疏矩阵的计算...

地图最基本的计算是利用了有限状态机和图论的最短路径...

密码学原理，最大熵模型，拼音输入法的数学模型，布隆过滤器，贝叶斯网络等等...

任何事物都有它的发展规律，当我们认识了规律后，应当在生活工作中遵循规律，希望大家透过it规律的认识，可 以举一反三的总结学习认识规律，这样有助于自己的境界提升一个层次。

任何问题总是能找到相应的准确数学模型，一个正确的数学模型在形式上应当是简单的，一个好的方法在形式上应当也是简单的。简单才是美。

数学之美手抄报篇三

连手指、脚尖等前端部位都注意到的人，在人群中看起来就像聚光灯照射一般亮眼。

只是拿个玻璃杯，撩一撩头发或者跷一跷腿就可以散发出令人心醉的气息，这种改变动作与外表的原动力其实就是自信。

这里我以芭蕾舞者为例。芭蕾舞者那精心琢磨过的`美可以说是至高无上的艺术。即使现在不是芭蕾舞者，但只要小时候学过一点芭蕾舞，也会散发出过人的优雅气质。过去让我觉得心动的女性几乎100%都学过芭蕾舞。

我并不是鼓励大家学习芭蕾舞，但建议大家能将芭蕾舞的动作与气质带入日常生活，比如用手指轻轻固定吸管，坐在沙发上时将手轻靠在扶手上一个小小的动作就能令人瞬间变得优雅。即使没有人注意到也没关系，最重要的是自己要熟悉前端之美，并将这样的感觉带入日常生活。在这样的状态下，你一定比过去美丽动人。

数学之美手抄报篇四

数学之美，源自数学的概括与抽象。而数学的抽象，又恰恰是许多人难以接受数学之梗阻。所以，一般来说，能够欣赏到数学之美，必有一定的数学基础。不过，吴军的《数学之美》，语言通俗，略沉心境，顺利读懂其要义，应该是不难的事。有这种说法，真正的大师，能够将复杂的东西，通俗表达。这话我不尽信，但也确实佩服那些把数学理论通俗易懂、形象生动描述的专家，读了《数学之美》，觉得吴军博士不错。

人类发明了许许多多的语言，如自然语言（包括各国各民族的语言）、音乐、绘画等，数学也是一种语言。读懂各种语言，需要下一定功夫，只是有些语言本身比较通俗，功夫不用太深，但像数学这样的语言，数字化，符号化，抽象化，逻辑化，难言大众望而生畏，也着实不少人望而却步。如果我们的数学老师们，能够将这些“化”都“简化”，或者尽量简化些，那是不是有更多的人有迎难而上的勇气呢？也许吧！然而，毕竟数学除了作为工具性角色，还要培养和训练人的思维，一味地简化和通俗，那种逻辑思维的特征要素，失之亦可惜呀。前些日，读了保罗.洛克哈特（美国）的《度量：一首献给数学的情歌》，其对形状和运动的度量叙述，非常通俗，给人启发，但对我这数学背景出身的人来说，因思想深处固守那份对抽象性和逻辑性的呆痴，而总感觉其味不够，犹如爱好辣味的江西人，怕不辣二无味。

五世纪著名数学评论家普洛克拉斯说：“哪里有数,那里就有美”。我国著名数学家华罗庚说：“就数学本身而言，是壮丽多彩、千姿百态、引人入胜的……认为数学枯燥乏味的人，只是看到了数学的严谨性，而没有体会出数学的内在美。”数学之美表现丰富，如美的形式符号、美的公式、美的曲线、美的曲面、美的证明、美的方法、美的理论等。从内容来说，数学之美有可分为结构美、语言美与方法美，数学也有简洁之美、对称之美、和谐之美。罗素说，数学的美，“是一种冷而严肃的美”。所以，欣赏数学的美，是需要一定能力和技巧的。

数学的应用，也是数学美的特征。科学发展到现在，数学应用无处不在，数学应用的方法很多。一个数学的抽象，包含了无穷的客观现实。解决问题，尽量方法简单，能简不繁，是一种原则。数学应用之美，就在于简单，在于巧妙，在于效奇。

作者：邓毅雄。

数学之美手抄报篇五

有的人认为数学就是数字，有的人认为数学就是几何图形，有的人认为数学就是为了计算。可我认为数学也有独特的美。

数学是一门生活中处处都会应用到的学科，大到航天工程，小到每天的买菜计算，都有数学的存在。数学当然离不开数字，数字经过几世纪的变化，最后由古印度人发明了现在用的阿拉伯数字。我们现在研究科学，研究气象、研究武器，不管干什么，好像都离不开数学，因为好多工作都需要经过大量的计算。

有的人认为数学十分枯燥，每天做数学题要有很多的计算，特别的麻烦。为了数学考试，我们要大量的刷题。但我认为可以反过来想，比如做购物问题，你可以想自己买完东西要结账的，该付多少钱呢？至少不会多付了。做几何问题，就想自己要计算完会得到什么样的图形呢？也是蛮有趣的。做盈亏问题，就想自己算一算是赚了还是赔了？这么一想，数学就有趣多了。

我们现在学数学，每天的作业让我们感到十分无味，但是我们在将来的岗位上肯定是会用到的。比如在设计师的岗位上，肯定会用到比例尺；在气象观测的岗位上会用到计算；如果当了数学老师，用的就更多了。这说明数学很有用。

其实我觉得数学不只是学科，更是和谐之美。在生活中，有一种数学叫黄金分割点，比如人的膝盖骨是大腿与小腿的黄金分割点，肘关节是手臂的黄金分割点。我觉得数学也存在于我们每日的游戏之中，比如杠杆原理、平衡、平移、旋转……这些都会发生在游戏之中，而这些也是数学的应用。

我们现在学的，将来要学的好多的科目中也会有数学的存在。比如物理、化学、地理，甚至语文中都有数学的影子。

学好数学更是十分重要的一步，上课要好好听老师讲的内容，认真地做好笔记，多运用学的知识，多多请教。我也是慢慢才喜欢上数学的，在空闲的时候会做一些拓展题，既复习了所学的知识内容，加深理解，并拓展新的知识内容。

数学很美，只要用心去细细品味，就能领略它的独到之美；用心细细去发现，你就能够发现它的惊奇。数学是美的，只要我们努力把数学学好，就能把它发扬，并通过不断探究，去发现新的数学知识。

数学之美手抄报篇六

计算最美在乘法。乘法不像减法一直缩小而显得亏了；不像加法那样，要与乘法值相同，有时必须加一个极大的数，或列许多个相同的式子，显得过盈了；更不像除法，有时除不尽时要用不准确的近似数或分数来表示。而乘法却只需一个算式便可以饱满了。

方程最美在二元一次方程。上下两个方程你对我，我对你，在表示等量关系时，又证实了对方的存在；在和谐的基础上，又不失简易。

数列最美在等比数列。不同于其它的数列依照简略的加法减法，甚至基于等差数作文列的三角函数也显得太过无序了。而等比数列则和一个山坡，每排增加的个数呈比增长。

分数最美在以100为分母的分数。以100为分母的分数都可以转化为百分数，从而清晰地了解在整体中的占比；但转记为百分数后，它却如同被禁锢般失去了约分与通分的本性，而且从计算、测量的抱团兔性格，转变为比较、统计的独行侠性格。

小数最美在小数单位。每一个小数单位都构成了一切数字，上自无穷的天文数字，下自极其复杂的无理数，都是一个一个小数单位堆砌而成，它如同一位工人，用数字的砖铺满这个世界。

数学如同天空，我们如同气球，吹得越大，才知道它越美。

数学之美手抄报篇七

我在想，为什么我们要学习数学?也许这个问题成年人有一万个答案，可是当我们第一次走进教室，学习数学的时候，大概率还是个孩子，你怎么跟一个孩子解释为什么要学习数学呢?我把这个问题抛给了一个朋友，他说：“为了提高思维逻辑能力，这是我初中老师在第一节数学课上告诉我们的”。或者一位5岁的小朋友又会问：“什么是逻辑能力呢?”

现在我们再回答前面的问题：为什么我要学习数学?我们可以这么跟5岁的小朋友说：“妈妈给你10元钱，让你买酱油，酱油7元、棒棒糖1元一个，剩下的钱你可以买几个棒棒糖?”或许想吃棒棒糖的就会苦思冥想一番，或许未来妈妈真的给他10元钱去买酱油，结果回来就变成了一瓶酱油和3个棒棒糖。或者再过一段时间，这位小朋友会选择6元的酱油，因为可以获得4个棒棒糖了。他这么计算着：7+3和6+4都可以等于10，那么如果要必须买酱油的情况下，1+9也可以等于10。我们都知道也有1元的袋装酱油，于是9个棒棒糖到手了。任何知识的魅力都在于自我的发现，只有你对它产生了无限的兴趣，你就会不断的发现它的美，《数学之美》也可以变成《物理之美》。

有些人会说，上面的例子是利益驱动型，不是兴趣驱动型，对于一个孩子来说，你能指望他向成人那样：“我需要的不是物质世界，我需要的是精神世界?”5岁宝宝最喜欢做得事情就是在吃和玩上面，请问，成年人不也是如此么?这就是天性。只不过成年人的自控能力足够大罢了。

最后，我推荐几个章节希望有兴趣的读者可以关注下：

1、信息指纹，可以让复杂的数据用简单的一串数字存储。

2、13章，提到的简单之美。当然之后多次提到。

3、余弦定理(通过向量+特征向量+余弦定理)可以判断两条数据的相似性。

4、17章，简单密码学(对密码感兴趣的可以看看)。

5、布隆过滤器，用很少的空间存储大量的数据，从而解决黑名单的问题(黑名单数据量庞大的时候，会增加判断某一个名单是否出现过的难度)。

6、29章，分治算法，虽然没有很明白算法，但是原理其实很简单：把复杂的东西拆分成若干小的部分，然后进行逐个解决或者说各个击破。

7、30章，神经网络，其实没那么神秘，神经就好比一个网络(马尔科夫模型+贝叶斯网络)中的各个节点而已。

8、31章，大数据，这章是最推荐看的，而且没有很多专业的知识，一看就懂。不是什么都可以称之为大数据的，大数据需要满足几个条件：数据的代表性、数据的多维度、数据的完备性。现在有很多公司都自称自己有大数据，请不要侮辱大数据这个词。顺便说一下像百度这样的公司，近几年都在大数据上深耕，据我了解，比如医疗上面的项目，宁可免费做，只要求能够得到医疗方面的大数据，可见其对大数据的重视程度。

看完《浪潮之巅》，了解了硅谷很多公司尤其是互联网公司的沉浮，对吴军的书就非常感兴趣，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。

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。

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。

上个月去北京开会，顺道拜访了人民邮电出版社，合作多年的编辑陈冀康赠我一本《数学之美》，说一定是我喜欢看的类型。以前也在网上零散看过google黑板报上吴军先生的文章，对他的前一本书《浪潮之颠》也有耳闻，但没有读过。这次有机会集中阅读他的文章，确实是一段美妙的体验。

读完这本书有一点强烈的感受：工具一定要先进。数学是强大的工具，计算机也是。这两种工具结合在一起，造就了强大的google、百度、亚马逊、阿里、京东、腾迅等公司。他们不是百年老店，但他们掌握了先进的工具。

人类历史就是一部工具的进化史。石器、青铜、铁器、火药、蒸汽机、内燃机、电报、电话、电视、计算机、卫星、互联网，工具的进步引领着文明的进步。新的工具不断淘汰老的工具，就像互联网视频点播正在淘汰电视、微博正在淘汰报纸、电子书正在淘汰纸质书那样。

但有一些古老的工具，今天仍有人在学习和使用，甚至在上面花费许多时间。毛笔就是这样一个例子。今天学习掌握毛笔这种“落后的”工具，还有什么意义?其实我们在使用一些“落后的”工具时，主要是在学习工具背后的思想。书法和绘画中蕴含的艺术审美的一般原则，经得起具体工具变迁的考验。甲骨文、金文、石鼓文所包含的对空间构图的理解，仍然值得现代人学习。思想工具是比实物工具更强大的工具。

工具组合使用，形成更强大的新工具。《数学之美》中提到的马尔可夫链虽然是很强大的工具，但我在数学课上没有听老师提到过。这本书中给我印象最深的例子是余弦定理和新闻分类。余弦定理是中学数学，再加上一些不算很难的多维向量的知识，竟然解决了计算机新闻分类这样的难题!

每一种工具的背后，是人们对世界的一种理解。蒸汽机和内燃机背后，是力学的世界。电报、电话、电视、计算机和互联网背后，是信息的世界。数学是抽象的工具，是其他工具背后的工具。每一门学科要成为科学，都少不了数学。也许有一天人们会习惯，用数学工具来分析艺术。数学是一种语言，它源于具体的世界，又高于具体的世界。如果说语言是对世界的认识和描述，如果说数学是一种语言，那么它一定是最接近神的语言。看似毫不相关，却又能描述万事万物。

学习数学有什么用?物理学家费曼当年在大一时提出这个问题，他的师兄建议他转到物理系。今天，这个问题已不成为问题。具有扎实数学功底的人才正进入各行各业，例如金融业。我认识一个出版社的老总，他招应届毕业生有一个条件：数学要好。

工具虽好，关键还要会用。最终要回到掌握先进工具的人。软件算法工程师加上计算机集群，这是目前一流企业必需的装备。正如马克。安德森所说的，各行各业的一流公司，都是软件公司。优秀的软件算法工程师，是人才争夺的焦点。这样，我们就容易理解google招工程师的要求。

对信息加工处理和传递的能力不断增强，是知识经济的特点。《数学之美》展示了google如何运用数学和计算机网络，带领我们进入云计算和大数据时代。

知识经济时代的工作，就是在各自的领域中进行科学研究。科学研究要大胆假设，小心求证。科学研究要量化。科学研究要有对比实验。科学研究要有数学模型。科学研究要有田野调查。科学研究要有文献查证。科学研究要有同行评议。《数学之美》向我们介绍了自然语言分析领域的科研方法和过程。

任何一个领域，深入进去都有无数的细节。有兴趣的人不但没被这些细节吓倒，反而会兴致勃勃地研究，从而达到令人仰慕的高度。吴军先生向我们展示了数学和算法中的这些细节，也展示了他所达到的高度。值得我学习。

感谢吴军先生分享他的知识和深刻见解，也感谢人民邮电出版社出了这样一本好书。

如果要评选最令人痛恨的科目，估计非数学莫属了。

人类花了几百年时间才形成了现代数学完备的理论体系，结果却要求我们在3—5年里全部学完。这显然是要杯具的。也显然是除了背公式就没有其他办法的。

数学，小学的时候全是数字，初中的时候加入了xy，高中的时候基本没数字了，大学高数不但数字少，而且各种符号满天飞。

其实想想就明白了，古时候的人们真的是闲的才去研究数学的.吗?明显是在工程工作和实际生活中遇到了难题，需要数学这个科学的皇后来解决，于是人们才去研究的数学啊。数学是与应用分不开的啊。为什么在学习的过程中，却被生生剥离了实际呢?《数学之美》里面的一句话提醒了我，几乎所有的科学家都是数学家，但是很少有数学家同时是语言学家。

会做事而不会讲事的人，编写了我们的教材。

如果《数学之美》的作者吴军执笔重写我们的数学教科书，说不定中国会出现更多的数学家。

由于每个月都买1—2百的书，对什么是好书，我现在心里是越来越有底了。其实标准很简单，能不罗嗦的把事情给讲清楚了，就是好书。从这个标准出发，我杯具的发现，国内的教科书极少有满足这个简单的标准的。大部分是生搬硬套，大杂烩一锅炖。

本着事情要讲清楚的原则，现在的数学教科书，就应该把课后习题给详解。把公式隐含的条件反复的强调，而不是像躲猫猫一样找死不见，解体的时候应该循序渐进，适量更新，而不是几十年不变。那些公式什么的，你多解释几遍，多用文字讲解一下，多写点有用的中文，少推导些万年不用的公式，少写点“容易得出”“易推导出”这些无用的文字，增加一下让教科书的可读性，行不行?别整的公式套公式，显得你编书的人很牛逼似地，其实你就是一心虚的。心虚怕讲得多错的多，被人质疑你的权威性，逼就是有错不改，强卖垃圾，编的这么烂，如果不是指定教材，放到市场上有人买才怪。最恶心的还垄断，还不给别人编。

《数学之美》是把数学怎么简单，怎么好理解就怎么讲。

教科书是公式一摆，撒手不管，习题雷同例题，与实际脱节，任外面山洪海啸，我自岿然不动。

中国的教科书啊，学一下国外的吧。北大出版社翻译出版的《经济学原理》虽然是教科书，但是凡是对经济有一丁点兴趣的人，都会对这套书称赞不已。这才是教科书应有的样子啊。

我是在读了吴军博士的《浪潮之巅》之后，发现推荐了《数学之美》这本书。我到豆瓣读书上看了看评价，就果断在当当上下单买了一本研读。本来我以为这是一本充满各种数学专业术语的书，读后让我非常震撼的是吴军博士居然能用非常通俗的语言将自然语言处理等高深理论解释的相当简单。在李开复博士之后，吴军博士又成为了目前备受瞩目的具有深厚技术背景的作家。对于我来说，读这本书有扫盲的功效，让我知道了很多以前不知道的东西。我的想法是在研究生阶段，不只局限于导师的研究方向，通过更加广泛的涉猎知识，去寻找一个自己喜欢的研究领域。如果找到了这样一个领域，那么我就读博士。如果没有的话，那么我想还是工作算了。

1、学科之间的联系是如此的重要。

语言类、技术类的课程，这些课程的确对提升学生的就业有很大帮助。但是我想说的是，一个忽视数学基础、学科交叉的学校，他无法成为一所国内的一流大学。作为一个母校培养的学生，我深知改革的阻力与困难，但是我希望母校的计算机学院能越办越好。我们现在已经培养出很多高薪优秀的技术人才，我希望将来也能培养出更多的研究型人才。

2、看起来很牛的东西却用着难以置信的简单数学原理。

在整本书中让我最为印象深刻的是解释google搜索的原理，居然就是简单的布尔代数运算。这个的确让我大跌眼镜，我一直认为搜索时一个非常复杂而庞大的问题，其数学原理也是相当高深的，但是吴军博士的解释让我大开眼界。与此同时也知道了google为什么牛，牛在哪了。搜索的原理虽然非常简单，但是搜索是一个需要对海量数据进行操作的工作。google在海量数据的处理方面的确是相当先进的，mapreduce、bigtable等等一些技术的发明与应用使得google在搜索上无出其右。目前分布式存储、分布式计算、数据仓库与存储等研究领域近些年来的大热也说明google在引领研究方向上的超凡本领。

3、感谢概率老师的教诲。

在大二的时候，有一个在我们学生中声望很高的概率老师，他在课程即将结束的时候跟我们说我们将的是前几章，这些事概率论与数理统计的基础。对于你们计算机的学生来时，后面的章节才是最有用的，以后一定要好好的研究，弄上一两个在你的毕业设计上就会让你毕业设计提升一个档次，有可能验收你毕业设计的老师也不懂。我当时对他的话没有特别在意，我只关心期末考试要考哪些题目，因为我那个学期的概率课基本上都在睡觉，只有他讲笑话的时候不睡。我看《数学之美》后发现马尔科夫链、贝叶斯网络之后，对以前的概率老师充满无限的敬意。我发现我们再本科阶段学习的《高等数学》、《线性代数》、《概率论与数理统计》在计算机学科应用较多的要数概率论与数理统计，还有一门我学的不好的《离散数学》在计算机中也是有着举足轻重的地位。我在看米歇尔的《机器学习》时也发现很多熟悉的概率论与数理统计的知识，这让我不得不开始考虑重新弥补自己的数学短板。我的想法是在研一这一年把概率论与数理统计、线性代数、离散数学尽我最大的努力补一补，希望他们对我今后的学习有所帮助。

4、说说作者吴军博士。

吴军博士写的书对于学习计算机的学生来说，读起来有种说不出的亲切感。可能这跟他是技术出身的原因有关，流畅的文笔、质朴的文风也让人读起来很舒服。看高晓松在优酷上的《晓说》就知道，在硅谷有着众多的华裔工程师，他们很多都来自清华、北大等国内的名牌大学，这些人在美国实现着自己的梦想。吴军博士也曾是这其中的一员，我非常希望那些像吴军博士一样的牛人们能够写书或者来国内的大学做一些演讲、论坛等等，开阔一下我们的视野，传授一下做学问的经验。与此同时，我也在想为什么我们国家那么多优秀的it人才都去了美国。这个问题在我去苹果公司在东软信息学院组织的培训过程中得到了答案，那个南京邮电的老师讲了讲中国为什么不像美国那么有创造力。我们中国人并不缺乏创造力，很多时候是我们所处的外部环境恰恰阻碍了创新。我想那么多优秀的清华北大学子纷纷到大洋彼岸的美国，正是被美国开放的学术环境、创新氛围所吸引，每个人都有自己的梦想，他们去美国也是为了能实现自己的梦想。以前都觉得他们是不爱国，现在长大了，对于这个问题看得更清楚了一点。我想说我们的祖国在经历了改革开放30多年的飞速发展之后，目前正处于一个关键和脆弱的时期。我们靠着人口红利取得了巨大的成就，我们能不能凭借人才红利取得更大的成就还是未知。希望有更多的人才能像李开复博士、吴军博士那样，为我们这个民族青年的成长和国家发展做出贡献。

数学之美手抄报篇八

数学之美手抄报篇九

吴军2012年的作品，源于其在谷歌黑板报的系列文章，讲述数学方法在信息技术中的应用，说明了为什么科学研究中方法论如此的重要，以及数学如何简单优雅地解决问题，直达本质。对比他的其他作品比如《浪潮之巅》、《硅谷之谜》，本书比较偏技术，属于目前大热的数据科学（datascience）范畴，在云计算、大数据和人工智能等成为常态和趋势的今天，适合所有对it技术及相关管理人员阅读。对我而言，最大的收获包括：

规则vs算法：自然语言处理，在早期几十年基于文法规则都无法达到可应用的效果，终于在转变为基于统计方法且积累了足够数据后，形成了突破，达到了今日可大规模商用的效果。再次说明了数据及算法在今日的重要性。

一些常见应用涉及的优化算法：搜索相关（分词、网络爬虫、索引、结果排名、广告及反作弊）、文本处理（新闻分类、广告相关性、输入法）、地图路线规划、信息指纹、密码学等。这些算法不止适用于这些应用场景，还可以在其他许多地方借鉴，比如用户评论分析也需要用分词和语义分析，许多价值优化算法都需要用到期望值最大化和逻辑回归等。

优雅的理论模型：在初始阶段，出于时间和成本考虑，在技术实现上可能会使用一些拼凑的方法，甚至山寨，但是这种方法并不可持续，很难进行系统化的优化，开发维护成本都很高，最终会遇到灾难性问题。做事情需要有境界，最求简单而优雅的理论和工程实现，这在长期是非常有好处的。

吴军使用浅显易懂的语言，把解决问题的思路和复杂的数学模型讲得很清楚，虽然理解延伸阅读里的具体数学公式还是有些挑战。其实重要的是思想和方法，具体的实现可以在用到时再进一步的了解。如何用简单的语言把复杂的技术讲清楚，也是我工作的需要，要不断学习磨练。书里提到了启发吴军这方面能力的两本书，即《从0到无穷大》和《时间简史》，会有要去看下。

数学之美手抄报篇十

自小就学数学的我，并不觉得它是美好的。于我而言，数学就像紧箍咒一样，不能提，一提。就头疼。

而看了吴军博士所写的《数学之美》后，我对数学的感觉，从以前的被动获取和勉强学习，变成了强烈热爱和主动积极的学习。这原因就在于我发现了它的价值，它的一枝独秀，不可或缺的地位，数学的博大精深和对其相关的各类事业的发展的价值已使我深深陶醉其中。这本书中有很多复杂且长的公式，但这并不妨碍大众的阅读，因为它并非在于让你了解更多it领域的知识，而是用了大量篇幅介绍各个领域的典故，让我们感受数学思维。这就像李欣教授所说：“成为一个领域的大师有其偶然性，但更有其必然性。其必然性就是大师们的思维方法。”

英国哲学家弗朗西斯・培根在《论美德》这篇文章中讲：“美德就如同华贵的宝石，在朴素的衬托下最显华丽。”数学的美妙，也恰恰在于一个好的思维，好的方法。

在《数学之美》十四章，我被它的标题吸引到了。“余弦定理和新闻的分类”，这俩看似八竿子打不着。却有着紧密的联系。可以说，新闻的分类很大程度上依赖的是余弦定理。我们都知道，计算机处理一个问题是让他去算，而不是像人类一样理解了它，再去解决。而科学家们遇到这个问题，却用了另一种思维，他们把文字的新闻变成一组可计算的数字，然后再设计一个算法来算出任意两篇新闻的相似性。稍详细一些就是：对于一篇新闻中的所有实词。计算出它们的tf-idf值，再把这些值按照其在对应词汇表的位置依次排列就得到一个向量，这即新闻的特征向量。这时，就可以通过计算两个向量夹角来判断对应的新闻主题的接近程度，这也就要用到余弦定理了。我在必修五数学书上学到余弦定理时，很难想象它可以用来对新闻进行分类。在这里我又一次看到了数学工具的用途。

在书中，我也了解到了数学的发展实际上是不断的抽象和概括的过程。这些抽象了的方法看似离生活越来越远，但他们最终能找到应用的地方，布尔代数便是如此。

布尔代数的简单不能再简单了。运算的元素只有两个0和1，基本的运算只有“与”、“或”和“非”。几乎就是我们现在所学的“判断命题真假”。在布尔代数提出后的80多年里，他确实没有什么像样的应用。直到1938年香农在他的硕士论文中指出，布尔代数来实现开关电路。才使得布尔代数成为数字电路的基础。正是依靠这一点，人类用一个个开关电路最终“搭出”电子计算机。

这些，都能体现作者“简单即是美”的思想。他在书中也写道：“数学的精彩之处就在于简单的模型可以干大事。”这些，也都是我从未感受到过的。并且，在这本书中，作者也用了不少篇幅来介绍通信领域的世界级专家，让我对真正的世界级学者有更多的了解和理解，比如贾里尼克，googleak-47的设计者――阿米特・辛格博士，自然语言处理的教父米奇・马库斯等等。

爱因斯坦说过：“从希腊哲学到现代物理学的整个科学史中。不断有人力图地表面上极为复杂的自然现象归结为几个简单的基本概念和关系，这就是整个自然哲学的基本原理。”这本书把数学在it领域的美丽予以了精彩表达，我也知道，把一件复杂的事用简单的语言表达出来，并非易事，这应该也是各界人士都对这本书予以好评的原因吧。

当然，我也明白，欣赏美不是终极目的，更值得我们追求的是创造美境界。

还有，希望未来的自己，无论生活好与坏，都能少一点浮躁，多一点踏实和对自然科学本质的好奇求知。