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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》，你一定会有更多的感触。
如果大家关注手机制造商，一定听说过罗永浩的锤子手机，锤子手机成立五年，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，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。
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，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。
201*年，阿尔法围棋（AlphaGo）横空出世，成为第一个战胜围棋世界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，其实不仅数学具有这样的魅力，很多科学都具有类似的特点。具体到我们的软件开发工作，同样推崇简单美。面对复杂问题，能够抽象、简化、抓住问题本质，去粗存精，化繁为简，才能建立好用易用的软件系统。
作者简介
王宝龙，来自软件开发中心应用开发一部，目前在产品合约组负责贷款产品相关工作。爱好运动，羽毛球、乒乓球、游泳，欢迎志同道合的朋友们来一起交流！
读数学之美有感（二）
大道至简
森体力行
0 导读
订阅了得到的栏目：吴军的硅谷来信，所以渐渐喜欢上这个人，喜欢每天听到他的声音和思想，开始阅读他的书籍。最近买了他的《数学之美》和《浪潮之巅》，开始学习和阅读。这里先介绍一下吴军本人：
吴军，毕业于清华大学（本科、硕士）和美国约翰·霍普金斯大学（博士），是著名自然语言处理和搜索专家，硅谷风险投资人。在清华大学和约翰·霍普金斯大学期间，吴军博士致力于语音识别、自然语言处理，特别是统计语言模型的研究。他曾获得1995年全国人机语音智能接口会议的最佳论文奖和2000年Eurospeech的最佳论文奖。
出差的路上读完了《数学之美》，让我想到了张首晟的第一性原理-大道至简。
读完之后觉得视野和思路都清晰了许多。把简明科普和背景延伸分开，非常人性化的写作，作者把生活中遇到的复杂的、摸不着头脑的问题，以简单清晰，直观有效的模型或者公式解答出来。阐述了信息技术（自然语言处理）中的数学原理（统计语言模型）之美。更深刻地理解了大学所学的线性代数、概率论与数理统计和应该学而没学的随机过程、图论、机器学习的应用意义。原来新闻分类的原理是高中学的余弦定理，地图搜索的动态规划和拼音输入法的最大熵模型，其实也是殊途同归。还有期望最大化算法和迭代，无处不在的逻辑回归。很遗憾毕业之后，再也没拿起过数学书，因为不能深入理解数学的真正价值。更不能体会那种数学与应用之美。现借用序言的题目总结分享心得如下：
1 追根溯源
本书用了大量篇幅讲了各个领域的典故，读起来令人兴趣盎然。()典故最核心的是相关历史事件中的人物。我们必须要问：提出巧妙数学思想的人是谁，为什么是“他/她”提出了这个思想？其思维方法有何特点？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。很多学科也是想通的。追究终极都是简单的道理。
物理：万物都是由原子构成。
不只是地球，整个宇宙的原子，和我们这里的原子完全是一模一样的。
数学：欧几里得几何公理（5条）。
（1）、任意两个点可以通过一条直线连接。
（2）、任意线段能无限延长成一条直线。
（3）、给定任意线段，可以其一个端点作为圆心，该线段作为半径作一个圆。
（4）、所有直角都全等。
（5）、若两条直线都与第三条直线相交，并且在同一边的内角之和小于两个 直角和，则这两条直线在这一边必定相交。
2 体会方法
从事科学研究，最重要的是掌握思维方法。例如：牛顿是伟大的物理学家和数学家，他在《自然哲学的数学原理》中叙述了四条法则。其中“法则1：除那些真实而已足够说明其现象者外，不必去寻找自然界事物的其他原因”。这条法则后来被人们称作“简单性原则”，正如爱因斯坦所说：“从希腊哲学到现代物理学的整个科学史中，不断有人力图把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。”这个原理也贯穿了《数学之美》本身。爱因斯坦更是给出了E=mc?这个宇宙间最伟大的物质的能量守恒定律。
3 超越欣赏
数学既是对于自然界事实的总结和归纳，如英国的哲学家培根所说“一切多依赖于我们把眼睛紧盯在自然界的事实之上”；又是抽象思考的结果，如法国哲学家笛卡尔所说“我思故我在”。这两个方法造就了目前绚丽多彩，美丽非凡的数学，非常值得欣赏。《数学之美》把数学在IT领域，特别是语音识别和搜索引擎方面的美丽之处予以了精彩表达。但在这里我想说的是欣赏美不是终极目的，更值得追求的是创造美的境界。学习大师们的思想方法，体会生活中的数学之美。
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