《數學之美》讀後感

細細品味一本名著以後，想必你有不少可以分享的東西，讓我們好好寫份讀後感，把你的收穫感想寫下來吧。那麼你會寫讀後感嗎？下面是小編精心整理的《數學之美》讀後感，歡迎大家借鑑與參考，希望對大家有所幫助。

《數學之美》讀後感1

在網上看到有人推薦吳軍博士的《數學之美》，儘管我從事社會科學研究，但對數學的推崇一直如此，所以買來一讀，我的真切體驗正如吳軍博士在書的後記中所說，把自己“境界提升了一個層次”。

那麼，對我而言，到底提升了什麼境界呢？

首要的肯定是思想境界。在未讀這本書之前，我知道對於這個世界的事件形成的信息集合，人類只有兩種方式可以表達，一個是數字，一個是語言。整個實數的集合是無窮個，而且每個數字都是唯一的；整個世界中的事件也是無窮個的，而且每個事件也時獨一無二的，這樣數學中的數字集合與世界中的事件集合就構成一個一一對應的關係，所以研究數字之間的關係，實際上就是在研究世界中事件之間的關係。語言中的概念和世界中的事件之間也是可以構成一個對應關係的，但問題是，語言中概念的集合是有限的，所以它和數字集合的對應顯然只能是部分對應。

計算機科學的發展，人類需要把語言處理成數字，因爲計算機只能識別數字信號，所以“語言的數字化”成爲計算機產生以來發展最快、而且最有創新性的領域，而許多華人科學家成爲了這個領域的頂尖專家，如李開復，吳軍博士是卓越的科學家之一。至此我才感到，在計算機主導的世界中，信息化就是數字化，而最難的數字化、也是最有成就的數字化，就是對人類自然語言的數字化，因爲人類的信息幾乎100%是用語言承載、傳播的，計算機要與人對話，變成智能化的機器，首先要解決的就是語言的數字化問題。但我們在電腦上自如地輸入文字時、或者拿着手機通話時，我們跟本沒有意識到，那些卓越的語言科學家，早已經把我們的語言，轉化成數字信號，通過輸入、處理、解碼的方式，讓我們無障礙地聯絡、工作。

我似乎感到，語言與數字的關係，就是人與自然關係的接口。套用古希臘畢達哥拉斯學派的觀點，加上我的理解，即是，數是萬物的本原，語言是人的本原！

吳軍博士似乎也在提升我對方法的認識境界。科學研究的思考方式，習慣遵循本質、規律、連續性思維，在語言學研究的早期，人類爲了讓計算機識別語言，採用建立語言規則和語言規則數據庫的辦法，但最終以失敗告終（20世紀50-70年代），70年代後科學家採用了語言統計模型，研究取得了突飛猛進。語言統計模型的勝利，再一次證明了宇宙量子模型的信念，世界是不連續的隨機性的粒子構成，人類數千年文明進化出來的語言系統，就是動態的隨機概率事件。其二，物理思維再也難逃牛頓的經典本質思維方法，即找尋到百分之百確定性的規律，而信息論思維是研究如何把握不確定性現象，利用概率統計是不二法門。其三，語言本質上就是信息傳播，只有從通信模型視角才能真正理解計算機的功能，對語言的編碼、處理、傳輸、解碼是計算機的強項，計算機是永遠不可能理解語言的意思的。

在《數學之美》中，吳軍博士對他的老師、師兄弟、同事的經歷、掌故進行了敘述，讓我們瞭解到這些世界一流的學科家、技術精英們的爲人處世品質、鮮明個性、科學素養及其管理風格。例如賈里尼克對博士生的嚴酷淘汰，馬庫斯對學生的寬宏大度，但我感到他們有一樣東西是共同的，就是對科學創造、頂尖人才的識別和器重，甚至是無條件的包容。如此爲人的境界纔是根本，因爲偉大的科學創造畢竟是人做出來的，只有崇高的人文精神之下才能造就頂尖的人才、一流的科學和技術。

觀國內的學說界，官風盛行、腐敗當道、人情充斥，與這些一流學說羣對科學創造的賞識、對個性人才的包容，對科學探索的熱誠，可謂相去甚遠。

看來，我們只能寄希望於年輕一代，但願吳博士的《數學之美》，能讓我們的學子們，初步體驗到科學精英們卓越的才智與情懷。

《數學之美》讀後感2

我在想，爲什麼我們要學習數學？也許這個問題成年人有一萬個答案，可是當我們第一次走進教室，學習數學的時候，大概率還是個孩子，你怎麼跟一個孩子解釋爲什麼要學習數學呢？我把這個問題拋給了一個朋友，他說：“爲了提高思維邏輯能力，這是我初中老師在第一節數學課上告訴我們的”。或者一位5歲的小朋友又會問：“什麼是邏輯能力呢？”

也許從出生第一天，我們就一直在被動的接收一些東西，父母的勸導，老師的傳授，可5歲的孩子還是會把玩具散落一地，6歲的孩子仍然會因爲父母不給買玩具而嗷嗷大哭，無論你怎麼勸導一個人，怎麼勸誡一個人，他可能仍然會犯你認爲會出現的錯誤。我記得有位教育專家這麼說：“你告訴寶寶他把玩具弄壞了，就等於丟了10個棒棒糖”，從此以後這個寶寶可能會更加珍惜玩具。這個方法很簡單，但是貌似最有效。數學是什麼？數學不就是把複雜的東西簡單化麼？

現在我們再回答前面的問題：爲什麼我要學習數學？我們可以這麼跟5歲的小朋友說：“媽媽給你10元錢，讓你買醬油，醬油7元、棒棒糖1元一個，剩下的錢你可以買幾個棒棒糖？”或許想吃棒棒糖的就會苦思冥想一番，或許未來媽媽真的給他10元錢去買醬油，結果回來就變成了一瓶醬油和3個棒棒糖。或者再過一段時間，這位小朋友會選擇6元的醬油，因爲可以獲得4個棒棒糖了。他這麼計算着：7+3和6+4都可以等於10，那麼如果要必須買醬油的情況下，1+9也可以等於10。我們都知道也有1元的袋裝醬油，於是9個棒棒糖到手了。任何知識的魅力都在於自我的發現，只有你對它產生了無限的興趣，你就會不斷的發現它的美，《數學之美》也可以變成《物理之美》。

有些人會說，上面的例子是利益驅動型，不是興趣驅動型，對於一個孩子來說，你能指望他向成人那樣：“我需要的不是物質世界，我需要的是精神世界？”。5歲寶寶最喜歡做得事情就是在吃和玩上面，請問，成年人不也是如此麼？這就是天性。只不過成年人的`自控能力足夠大罷了。

我們回到書本上，這本書是否合適自己？如果沒有專業的數學知識，很難讀懂。但是它又有着無限的魅力，讓你不自覺的讀下去，爲什麼？因爲“數學之美”，雖然大多數人看不懂裏面的公式，但是能夠明白數學能解決的問題：概率統計學能夠解決自然語言處理、布爾代數能解決搜索引擎的問題、有限狀態機和動態規劃能解決地圖問題、向量+特徵向量+餘弦定理能解決自動新聞分類問題、最大熵模型解決金融問題，看着看着我就莫名的產生了一種想要學習算法的衝動，這不就是本書的意義所在麼？

最後，我推薦幾個章節希望有興趣的讀者可以關注下：

1. 信息指紋，可以讓複雜的數據用簡單的一串數字存儲

2. 13章，提到的簡單之美。當然之後多次提到

3. 餘弦定理（通過向量+特徵向量+餘弦定理）可以判斷兩條數據的相似性

4. 17章，簡單密碼學（對密碼感興趣的可以看看）

5. 布隆過濾器，用很少的空間存儲大量的數據，從而解決黑名單的問題（黑名單數據量龐大的時候，會增加判斷某一個名單是否出現過的難度）。

6. 29章，分治算法，雖然沒有很明白算法，但是原理其實很簡單：把複雜的東西拆分成若干小的部分，然後進行逐個解決或者說各個擊破

7. 30章，神經網絡，其實沒那麼神祕，神經就好比一個網絡（馬爾科夫模型+貝葉斯網絡）中的各個節點而已。

8. 31章，大數據，這章是最推薦看的，而且沒有很多專業的知識，一看就懂。不是什麼都可以稱之爲大數據的，大數據需要滿足幾個條件：數據的代表性、數據的多維度、數據的完備性。現在有很多公司都自稱自己有大數據，請不要侮辱大數據這個詞。順便說一下像百度這樣的公司，近幾年都在大數據上深耕，據我瞭解，比如醫療上面的項目，寧可免費做，只要求能夠得到醫療方面的大數據，可見其對大數據的重視程度。