《数学之美》是一部深入浅出地介绍数学之美的作品,由吴军博士创作,人民邮电出版社出版。本书以系列文章的形式,将高深的数学原理以通俗易懂的方式呈现给读者,让非专业读者也能领略数学的魅力。书中通过具体的例子,引导读者学习思考问题的方式,如何化繁为简,如何用数学去解决工程问题,如何跳出固有思维不断去思考创新。
文章的起源与影响
几年前,"数学之美"系列文章首次在谷歌黑板报上刊载,迅速吸引了上百万次的点击,并获得了读者的高度评价。读者们表示,通过阅读"数学之美",他们才发现大学时学习的数学知识,如马尔可夫链、矩阵计算,甚至余弦函数等,都变得如此亲切和栩栩如生。他们也开始发现自然语言和信息处理的趣味性。
吴军博士的努力与创作
吴军博士几乎将所有文章都进行了重写,为了更好地将高深的数学原理讲解得更加通俗易懂。他希望通过自己的努力,让非专业的读者也能够领略到数学的魅力。吴军博士以他深厚的数学功底和丰富的教学经验,将这些复杂的数学概念和原理,用生动有趣的例子和故事,讲解得生动有趣,让读者在轻松愉快的阅读中,领略到数学的精妙之处。
数学的应用与思考方式
《数学之美》不仅介绍了数学的概念和原理,更重要的是,它教会了读者如何运用数学的思维方式去解决问题。通过具体的例子,读者可以学习到如何化繁为简,如何运用数学工具解决实际问题,如何跳出固有思维,不断思考创新。这种思维方式不仅适用于数学领域,更可以推广到其他各个领域,帮助读者在生活和工作中更好地解决问题,提高效率。
相关问答
问:《数学之美》是谁创作的?
答:《数学之美》是由吴军博士创作的。
问:《数学之美》的主要内容是什么?
答:《数学之美》主要介绍了数学的概念、原理以及数学的思维方式,通过具体的例子,引导读者学习如何运用数学解决实际问题。
问:《数学之美》的出版背景是什么?
答:《数学之美》最初是吴军博士在谷歌黑板报上连载的系列文章,由于其独特的视角和深入浅出的讲解方式,吸引了大量读者的关注和喜爱,因此最终决定将其整理成书籍出版。
问:《数学之美》的出版有什么意义?
答:《数学之美》的出版对于普及数学知识、提高公众的数学素养具有重要意义。它不仅让读者领略到数学的魅力,还教会了读者如何运用数学的思维方式去解决问题,对于培养创新思维和实践能力有着积极的推动作用。
作者简介 · · · · · ·
吴军博士,现任腾讯公司主管搜索、在线广告和云计算基础架构的副总裁,毕业于清华大学(本科、硕士)和美国约翰·霍普金斯大学(博士)。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。
吴军博士于2002年加入Google公司。在Google,他和Amit Singhal(Google院士,世界著名搜索专家)、Matt Cutts(Google反作弊官方发言人)等三位同事一起开创了 *** 搜索反作弊的研究领域,并因此获得Google工程奖。2003年,他和Google全球架构的总工程师朱会灿博士等共同成立了中日韩文搜索部门。吴军博士是当前Google中日韩文搜索算法的主要设计者。在Google期间,他还领导了许多研发项目,包括许多与中文相关的产品和自然语言处理的项目,并得到了当时公司首席执行官埃里克·施密特和创始人谢尔盖·布林的高度评价。
吴军博士在国内外发表过数十篇论文,并获得和申请了十余项美国和国际专利。他撰写的《浪潮之巅》一书深受业界的好评。他于2007年起担任风险投资基金中国世纪基金的董事。2011年起,当选为约翰·霍普金斯大学工学院董事会董事,并在该校的国际事务委员会担任顾问。他是国家重大专项“新一代搜索引擎和浏览器”项目的总负责人,从2012年起任职工业与信息化部的专家和顾问。
目录 · · · · · ·
出版说明
序言1
序言2
前言
第1章 文字和语言 vs 数字和信息
第2章 自然语言处理 — 从规则到统计
第3章 统计语言模型
第4章 谈谈中文分词
第5章 隐含马尔可夫模
第6章 信息的度量和作用
第7章 贾里尼克和现代语言处理
第8章 简单之美 — 布尔代数和搜索引擎的索引
第9章 图论和 *** 爬虫
第10章 PageRank — Google的民主表决式网页排名技术
第11章 如何确定网页和查询的相关性
第12章 地图和本地搜索的最基本技术 — 有限状态机和动态规划
第13章 Google AK-47的设计者 — 阿米特 · 辛格博士
第14章 余弦定理和新闻的分类
第15章 矩阵运算和文本处理中的两个分类问题
第16章 信息指纹及其应用
第17章 由电视剧《暗算》所想到的 — 谈谈密码学的数学原理
第18章 闪光的不一定是金子 — 谈谈搜索引擎反作弊问题
第19章 谈谈数学模型的重要性
第20章 不要把鸡蛋放到一个篮子里 — 谈谈最大熵模型
第21章 拼音输入法的数学原理
第22章 自然语言处理的教父马库斯和他的优秀弟子们
第23章 布隆过滤器
第24章 马尔可夫链的扩展 — 贝叶斯 ***
第25章 条件随机场和句法分析
第26章 维特比和他的维特比算法
第27章 再谈文本自动分类问题 — 期望最大化算法
第28章 逻辑回归和搜索广告
第29章 各个击破算法和Google云计算的基础
附录
后记
索引
留言评论
暂无留言