數學之美讀后感3篇
認真品味一部名著后，你心中有什么感想呢？為此需要認真地寫一寫讀后感了。到底應如何寫讀后感呢？以下是小編為大家整理的數學之美讀后感，歡迎閱讀，希望大家能夠喜歡。
數學之美讀后感1
我在想，為什么我們要學習數學？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，你怎么跟一個孩子解釋為什么要學習數學呢？我把這個問題拋給了一個朋友，他說：“為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”�；蛘咭晃�5歲的小朋友又會問：“什么是邏輯能力呢？”
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歲的孩子仍然會因為父母不給買玩具而嗷嗷大哭，無論你怎么勸導一個人，怎么勸誡一個人，他可能仍然會犯你認為會出現的錯誤。我記得有位教育專家這么說：“你告訴寶寶他把玩具弄壞了，就等于丟了10個棒棒糖”，從此以后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。數學是什么？數學不就是把復雜的東西簡單化么？
現在我們再回答前面的問題：為什么我要學習數學？我們可以這么跟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�；蛘咴龠^一段時間，這位小朋友會選擇6元的醬油，因為可以獲得4個棒棒糖了。他這么計算著：7+3和6+4都可以等于10，那么如果要必須買醬油的情況下，1+9也可以等于10。我們都知道也有1元的袋裝醬油，于是9個棒棒糖到手了。任何知識的魅力都在于自我的發現，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，對于一個孩子來說，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，成年人不也是如此么？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。但是它又有著無限的魅力，讓你不自覺的讀下去，為什么？因為“數學之美”，雖然大多數人看不懂里面的公式，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+特征向量+余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，看著看著我就莫名的'產生了一種想要學習算法的沖動，這不就是本書的意義所在么？
最后，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，可以讓復雜的數據用簡單的一串數字存儲
2. 13章，提到的簡單之美。當然之后多次提到
3. 余弦定理（通過向量+特征向量+余弦定理）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：把復雜的東西拆分成若干小的部分，然后進行逐個解決或者說各個擊破
7. 30章，神經網絡，其實沒那么神秘，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。不是什么都可以稱之為大數據的，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�，F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，據我了解，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。
數學之美讀后感2
《數學之美》，一個從事多年工作的谷歌研究員眼中的數學。令我大飽眼福的是，大學里面的數學知識竟能如此廣泛運用到了計算機行業中。
在語音識別、翻譯，還有密碼學領域，有著許多基于概率統計的模型和思想。當然，貝葉斯公式是基礎，應用到隱含馬爾科夫鏈模型，神經網絡模型。
在搜索中，一些相關性的計算，無不用到了概率的知識。在新聞分類中，用到了一些有關矩陣特征值、相似對角化的知識。當然，在圖像處理方面，矩陣變換可謂是無處不在。另外，在識別方面，有一些通信模型，涉及到了信道、誤碼率、信息熵。
最近剛開學也沒什么事，所以就想隨便找幾本書看一下，但最好別是那種太艱深晦澀的書。8月份一直到現在，吳軍寫的這本12年5月出版的《數學之美》一直盤踞京東、亞馬遜等各大網上商城科技類圖書的榜首，當然，還有早些時候出版的《浪潮之巔》也排在很靠前的位置。心想市場的力量應該能幫我挑出好書吧，于是就從圖書館借了一本來，一直到今天晚上把它給看完了。
因此想寫一點東西來總結、反思一下，反正剛開完班會也沒什么事干。
寫在前面的建議：如果你不討厭數學的話，強烈推薦這本書，網上也可以下到電子版，不過閱讀感覺上還是很不一樣的。
廢話就不多說了，《數學之美》其實是一本科普類的讀物，所面向的是接受過普通高等教育的人，完全不需要在特定領域有很深的造詣就可以看懂，大概懂一點線性代數、概率統計、組合數學、信息論、計算機算法、模式識別最好（雖然列舉了這么多，其實有些不懂也沒關系……），所以尤其適合信科的人看。內容大部分是和人工智能、計算機相關的，這并非我所學的專業，但作者比較擅長將看似復雜的原理用簡明的語言表達出來，所以可讀性還是很好的。
吳軍是清華大學畢業的，之前任職于Google，后來到了騰訊，這些文章都是發表在Google黑板報上的，后來經過了重寫，所以網上下載的和書本內容有所差異。由于吳軍本人是研究自然語言處理和語音識別的，所以統計語言模型的東西可能會多一點，不過我覺得這絲毫不妨礙全書數學之美的展現……感覺收獲還是挺多的，知識上的有一些，但更多還是思維方式上的。作者舉了很多例子試圖讓人明白很多看似復雜的高科技背后，基本原理其實是出乎意料簡單的（當然，必須承認第一個想到這些方法的人還是非常了不起的……）。比如高準確率的機器翻譯，看上去好像是計算機能夠理解各國語言，隱藏在背后的卻是很多具有大學理科學歷的人都非常清楚的統計模型和概率模型；再比如拼音輸入法的數學原理，早期的研究主要集中在縮短平均編碼長度，比如曾經流行一時的五筆輸入法，而現今真正實用的輸入法卻是有很多信息冗余、編碼長度比較長的拼音輸入法，作者從信息論和市場的角度做了簡單的闡述；又比如新聞的自動分類，許多非IT領域的人可能會認為計算機可以讀懂新聞并進行分類，而實際上只是特征向量的抽取、*空間中向量夾角的計算，非常非常簡單，但凡學過一點線性代數的人絕對是一看就懂的……當然，完美的實現還需要考慮很多細節和現實的情況，但這并不是這本書所關注的地方，數學之美在于其簡潔而不是繁瑣。
除了對于具體信息技術的剖析之外，作者還花了很大篇幅來講一些杰出人士的.成長過程，特別是把這些人的成長經歷和中國學生的成長經歷作對比。雖然作者并沒有明說，但字里行間多少流露出對于中國高等教育以及很多中國企業的批評，一是教育的功利性，缺乏寬松的獨立思考的環境，即使學了一堆理論也難有用武之地，自然也就缺乏創新性的成果；二是中國企業的短視，大部分都不舍得在新框架開發上投資，而是坐享學術界和國外企業的研究成果。
總結一下呢，《數學之美》事實上不能帶給你編程能力的提升，也沒法讓人的數學水平有顯著的提升，但它在很大程度上讓你跳出教科書式的繁瑣細節的束縛，能夠從更宏觀的角度來思考信息世界背后的數學引擎的運行原理，讓人明白看似很高級、復雜的東西背后其實并不如我們所想象的那樣復雜，而我們所學的“枯燥”的數學真的可以“四兩撥千斤”，改變億萬人的生活。
數學之美讀后感3
上個月去北京開會，順道拜訪了人民郵電出版社，合作多年的編輯陳冀康贈我一本《數學之美》，說一定是我喜歡看的類型。以前也在網上零散看過Google黑板報上吳軍先生的文章，對他的前一本書《浪潮之顛》也有耳聞，但沒有讀過。這次有機會集中閱讀他的文章，確實是一段美妙的體驗。
讀完這本書有一點強烈的感受：工具一定要先進。數學是強大的工具，計算機也是。這兩種工具結合在一起，造就了強大的google、百度、亞馬遜、阿里、京東、騰迅等公司。他們不是百年老店，但他們掌握了先進的工具。
掌握了先進的工具，必將獲得競爭優勢。如果你知道哪里有一群軟件工程師，維護著更大的一群計算機，那么不要猶豫，想辦法使用他們提供的服務，因為這會給你帶來優勢。所以我們使用Google的搜索和郵件，在亞馬遜、京東和淘寶上購物，用QQ和微博聯系朋友，使用銀行卡和網上銀行，利用交易終端在全球市場上進行各種交易……
人類歷史就是一部工具的進化史。石器、青銅、鐵器、火藥、蒸汽機、內燃機、電報、電話、電視、計算機、衛星、互聯網，工具的進步引領著文明的進步。新的工具不斷淘汰老的工具，就像互聯網視頻點播正在淘汰電視、微博正在淘汰報紙、電子書正在淘汰紙質書那樣。
但有一些古老的工具，今天仍有人在學習和使用，甚至在上面花費許多時間。毛筆就是這樣一個例子。今天學習掌握毛筆這種“落后的”工具，還有什么意義？其實我們在使用一些“落后的”工具時，主要是在學習工具背后的思想。書法和繪畫中蘊含的藝術審美的一般原則，經得起具體工具變遷的考驗。甲骨文、金文、石鼓文所包含的對空間構圖的理解，仍然值得現代人學習。思想工具是比實物工具更強大的工具。
工具組合使用，形成更強大的新工具�！稊祵W之美》中提到的馬爾可夫鏈雖然是很強大的工具，但我在數學課上沒有聽老師提到過。這本書中給我印象最深的例子是余弦定理和新聞分類。余弦定理是中學數學，再加上一些不算很難的多維向量的知識，竟然解決了計算機新聞分類這樣的難題！
每一種工具的背后，是人們對世界的一種理解。蒸汽機和內燃機背后，是力學的世界。電報、電話、電視、計算機和互聯網背后，是信息的世界。數學是抽象的工具，是其他工具背后的工具。每一門學科要成為科學，都少不了數學。也許有一天人們會習慣，用數學工具來分析藝術。數學是一種語言，它源于具體的世界，又高于具體的世界。如果說語言是對世界的`認識和描述，如果說數學是一種語言，那么它一定是最接近神的語言�？此坪敛幌嚓P，卻又能描述萬事萬物。
學習數學有什么用？物理學家費曼當年在大一時提出這個問題，他的師兄建議他轉到物理系。今天，這個問題已不成為問題。具有扎實數學功底的人才正進入各行各業，例如金融業。我認識一個出版社的老總，他招應屆畢業生有一個條件：數學要好。
工具雖好，關鍵還要會用。最終要回到掌握先進工具的人。軟件算法工程師加上計算機集群，這是目前一流企業必需的裝備。正如馬克.安德森所說的，各行各業的一流公司，都是軟件公司。優秀的軟件算法工程師，是人才爭奪的焦點。這樣，我們就容易理解Google招工程師的要求。
對信息加工處理和傳遞的能力不斷增強，是知識經濟的特點。《數學之美》展示了Google如何運用數學和計算機網絡，帶領我們進入云計算和大數據時代。
知識經濟時代的工作，就是在各自的領域中進行科學研究�？茖W研究要大膽假設，小心求證�？茖W研究要量化。科學研究要有對比實驗�？茖W研究要有數學模型�？茖W研究要有田野調查。科學研究要有文獻查證�？茖W研究要有同行評議�！稊祵W之美》向我們介紹了自然語言分析領域的科研方法和過程。
任何一個領域，深入進去都有無數的細節。有興趣的人不但沒被這些細節嚇倒，反而會興致勃勃地研究，從而達到令人仰慕的高度。吳軍先生向我們展示了數學和算法中的這些細節，也展示了他所達到的高度。值得我學習。
感謝吳軍先生分享他的知識和深刻見解，也感謝人民郵電出版社出了這樣一本好書。
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