2022《数学之美》读书心得.docx

2022《数学之美》读书心得《数学之美》读书心得读完某一作品后，你有什么总结呢？此时须要仔细地做好记录，写写读书心得了。那么你会写读书心得吗？下面是我细心整理的《数学之美》读书心得，欢迎阅读，希望大家能够喜爱。《数学之美》读书心得1数学用在模型上而不是现实世界中，须要抽象思索出模型，即数学对象是其所做。数系扩充中，复数i并没有比无理数根号2更特别的地方，因为它们作为抽象的数学构造，假如充分自然，则必能作为模型找到它们的用途。事实上正是如此。数学中有个根本性的重要事实：数学论证中的每一步都可以不断地分解成更小更清楚有据的子步骤，但是这样的过程最终会终止。原则上，最终会得到一条特别长的论证，它以普遍接受的公理起先，仅通过最基本的逻辑原则一步步推动，最终得到想要求证的结论。所以，任何关于数学证明有效性的争辩总是能够解决的。争辩在原则上必定能够解决这一事实使数学作为一个学科是独一无二的。在这里，公理系统的主要问题不是真实性，而是自洽性和有用性，即数学证明就是由特定前提能够得出特定结论，而不考虑该前提是否正确。我不清晰这一“根本性的重要事实”在现实中的运用范围有多大，但由此可以聊一点别的问题。现实中，假如甲对事情有A观点(或说价值观)，乙有B观点，并为此争吵。有下面几种状况：1、在上述的范围之外，即没有定论。2、有定论，但是双方都没有给出足够的证据证明和反对。3、有定论，一方给出了足够的证据(或者反对理由)，因为表达实力导致表述不清楚而没有劝服对方。4、有定论，一方给出了足够的证据(或者反对理由)，因为对方理解不够或理解偏差导致没有被劝服。第234条与这几项有关：学问量，表达实力，理解实力，对外界的认知和自我认知。其中语言本身的局限性会肯定程度上影响表达和理解，认知实力是一项综合的要求很高的实力。“评论”这件事就是个很合适的例子。假如说创建更须要的是才气，那么评论更须要的就是实力。但是，无论双方是否知道有无定论，许多状况下须要陈述不少或许多证据或反对理由，由第234条可知人与人沟通的效率很低，并且可能伴随一些冲突。若考虑到一些人的利益因素等，沟通会更困难。《数学之美》读书心得2在语音识别、翻译，还有密码学领域，有着很多基于概率统计的模型和思想。当然，贝叶斯公式是基础，应用到隐含马尔科夫链模型，神经网络模型。在搜寻中，一些相关性的计算，无不用到了概率的学问。在新闻分类中，用到了一些有关矩阵特征值、相像对角化的学问。当然，在图像处理方面，矩阵变换可谓是无处不在。另外，在识别方面，有一些通信模型，涉及到了信道、误码率、信息熵。最近刚开学也没什么事，所以就想随意找几本书看一下，但别是那种太艰深晦涩的书。8月份始终到现在，吴军写的这本12年5月出版的《数学之美》始终盘踞京东、亚马逊等各大网上商城科技类图书的榜首，当然，还有早些时候出版的《浪潮之巅》也排在很靠前的位置。心想市场的力气应当能帮我挑出好书吧，于是就从图书馆借了一原来，始终到今日晚上把它给看完了。因此想写一点东西来总结、反思一下，反正刚开完班会也没什么事干。写在前面的建议：假如你不厌烦数学的话，剧烈举荐这本书，网上也可以下到电子版，不过阅读感觉上还是很不一样的。废话就不多说了，《数学之美》其实是一本科普类的读物，所面对的是接受过一般高等教化的人，完全不须要在特定领域有很深的造诣就可以看懂，也许懂一点线性代数、概率统计、组合数学、信息论、计算机算法、模式识别(虽然列举了这么多，其实有些不懂也没关系……)，所以尤其适合信科的人看。内容大部分是和人工智能、计算机相关的，这并非我所学的专业，但作者比较擅长将看似困难的原理用简明的语言表达出来，所以可读性还是很好的。吴军是清华高校毕业的，之前任职于Google，后来到了腾讯，这些文章都是发表在Google黑板报上的，后来经过了重写，所以网上下载的和书本内容有所差异。由于吴军本人是探讨自然语言处理和语音识别的，所以统计语言模型的东西可能会多一点，不过我觉得这丝毫不阻碍全书数学之美的呈现……感觉收获还是挺多的，学问上的有一些，但更多还是思维方式上的。作者举了许多例子试图让人明白许多看似困难的高科技背后，基本原理其实是出乎意料简洁的(当然，必需承认第一个想到这些方法的人还是特别了不得的……)。比如高精确率的机器翻译，看上去似乎是计算机能够理解各国语言，隐藏在背后的却是许多具有高校理科学历的人都特别清晰的统计模型和概率模型;再比如拼音输入法的数学原理，早期的探讨主要集中在缩短平均编码长度，比如曾经流行一时的五笔输入法，而现今真正好用的输入法却是有许多信息冗余、编码长度比较长的拼音输入法，作者从信息论和