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數學之美第三版(特種郵票首日封定制版) 版權信息
- ISBN：9787115537973
- 條形碼：9787115537973 ; 978-7-115-53797-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數學之美第三版(特種郵票首日封定制版) 本書特色
這是一本備受推崇的科普作品，被眾多機構推薦為數學學科的敲門磚，是信息領域大學生的常備好書。
數學既是對于自然界事實的總結和歸納，又是抽象思考的結果。在《數學之美》里，吳軍博士集中闡述了他對數學和信息處理這些專業學科的理解，把數學在IT領域，特別是語音識別、自然語言處理和信息搜索等方面的美麗之處予以了精彩表達，這些都是智能時代的熱門技術話題。
本書還用了大量篇幅介紹各個領域的典故，是文科生也可以看懂的科普讀物。成為一個領域的大師有其偶然性，但更有其必然性。其必然性就是大師們的思維方法。通過本書，可以了解他們的平凡與卓越，理解他們取得成功的原因，感受那些真正懂得數學之美的人們所擁有的美好人生。
本書先后榮獲國家圖書館第八屆文津圖書獎、第五屆中華優秀出版物獎圖書提名獎、入選“2014年向全國青少年推薦百種優秀圖書書目”、**版曾榮獲2012-2013年度全行業暢銷書，《數學之美》多次被推選。《數學之美》給廣大讀者，尤其是在校讀大學甚至讀高中的年輕人帶去了美的數學啟示，作者更希望中國做工程的年輕人，能夠從《數學之美》中體會到在信息技術行業做事情的正確方法，以便在職業和生活上都獲得成功。
第三版增加了三章新內容，分別介紹當今非常熱門的三個主題：區塊鏈的數學基礎，量子通信的原理，以及人工智能的數學極限。
數學之美第三版(特種郵票首日封定制版) 內容簡介
八年前，“數學之美”系列文章原刊載于谷歌黑板報，獲得上百萬次點擊，得到讀者高度評價。讀者說，讀了“數學之美”，才發現大學時學的數學知識，比如馬爾可夫鏈、矩陣計算，甚至余弦函數原來都如此親切，并且栩栩如生，才發現自然語言和信息處理這么有趣。
在紙本書的創作中，作者幾乎把所有文章都重寫了一遍，為的是把高深的數學原理講得更加通俗易懂，讓非專業讀者也能領略數學的魅力。讀者通過具體的例子學到的是思考問題的方式——如何化繁為簡，如何用數學去解決工程問題，如何跳出固有思維不斷去思考創新。
本書**版榮獲國家圖書館第八屆文津圖書獎。第二版增加了針對大數據和機器學習的內容。第三版增加了三章新內容，分別介紹當今非常熱門的三個主題：區塊鏈的數學基礎，量子通信的原理，以及人工智能的數學極限。
數學之美第三版(特種郵票首日封定制版) 目錄
目錄
I 第二版序言
III 第 一版序言
VI 第三版前言
1 第 1章 文字和語言 vs 數字和信息
文字和語言與數學，從產生起原本就有相通性，雖然它們的發展一度分道揚鑣，但是*終還是能走到一起。
1 信息
2 文字和數字
3 文字和語言背后的數學
15 第 2章 自然語言處理——從規則到統計
人類對機器理解自然語言的認識走了一條大彎路。早期的研究集中采用基于規則的方法，雖然解決了一些簡單的問題，但是無法從根本上將自然語言理解實用化。直到20多年后，人們開始嘗試用基于統計的方法進行自然語言處理，才有了突破性進展和實用的產品。
1 機器智能
2 從規則到統計
27 第3章 統計語言模型
統計語言模型是自然語言處理的基礎，并且被廣泛應用于機器翻譯、語音識別、印刷體，或手寫體識別、拼寫糾錯、漢字輸入和文獻查詢。
1 用數學的方法描述語言規律
2 延伸閱讀：統計語言模型的工程訣竅
41 第4章 談談分詞
中文分詞是中文信息處理的基礎，它同樣走過了一段彎路，目前依靠統計語言模型已經基本解決了這個問題。
1 中文分詞方法的演變
2 延伸閱讀：如何衡量分詞的結果
50 第5章 隱馬爾可夫模型
隱馬爾可夫模型*初應用于通信領域，繼而推廣到語音和語言處理中，成為連接自然語言處理和通信的橋梁。同時，隱馬爾可夫模型也是機器學習的主要工具之一。
1 通信模型
2 隱馬爾可夫模型
3 延伸閱讀：隱馬爾可夫模型的訓練
60 第6章 信息的度量和作用
信息是可以量化度量的。信息熵不僅是對信息的量化度量，也是整個信息論的基礎。它對于通信、數據壓縮、自然語言處理都有很強的指導意義。
1 信息熵
2 信息的作用
3 互信息
4 延伸閱讀：相對熵
72 第7章 賈里尼克和現代語言處理
作為現代自然語言處理的奠基者，賈里尼克教授成功地將數學原理應用于自然語言處理領域中，他的一生富于傳奇色彩。
1 早年生活
2 從水門事件到莫妮卡·萊溫斯基
3 一位老人的奇跡
82 第8章 簡單之美——布爾代數和搜索引擎
布爾代數雖然非常簡單，卻是計算機科學的基礎，它不僅把邏輯和數學合二為一，而且給了我們一個全新的視角看待世界，開創了數字化時代。
1 布爾代數
2 索引
89 第9章 圖論和網絡爬蟲
互聯網搜索引擎在建立索引前需要用一個程序自動地將所有的網頁下載到服務器上，這個程序稱為網絡爬蟲，它的編寫是基于離散數學中圖論的原理。
1 圖論
2 網絡爬蟲
3 延伸閱讀：圖論的兩點補充說明
98 第 10章 PageRank——Google的民主表決式網頁排名技術
網頁排名技術PageRank是早期Google的殺手锏，它的出現使得網頁搜索的質量上了一個大的臺階。它背后的原理是圖論和線性代數的矩陣運算。
1 PageRank算法的原理
2 延伸閱讀：PageRank的計算方法
104 第 11章 如何確定網頁和查詢的相關性
確定網頁和查詢的相關性是網頁搜索的根本問題，其中確定查詢中每個關鍵詞的重要性有多高是關鍵。TF-IDF是目前通用的關鍵詞重要性的度量，其背后的原理是信息論。
1 搜索關鍵詞權重的科學度量TF-IDF
2 延伸閱讀：TF-IDF 的信息論依據
111 第 12章 有限狀態機和動態規劃——地圖與本地搜索的核心技術
地圖與本地搜索中要用到有限狀態機和動態規劃技術。這兩項技術是機器智能和機器學習的工具，它們的應用非常廣泛，還包括語音識別、拼寫和語法糾錯、拼音輸入法、工業控制和生物的序列分析等。
1 地址分析和有限狀態機
2 全球導航和動態規劃
3 延伸閱讀：有限狀態傳感器
121 第 13章 Google AK-47的設計者——阿米特·辛格博士
在所有輕武器中*有名的是AK-47沖鋒槍，因為它從不卡殼，不易損壞，可在任何環境下使用，可靠性好，殺傷力大并且操作簡單。Google的產品就是按照上述原則設計的。
127 第 14章 余弦定理和新聞的分類
計算機雖然讀不懂新聞，卻可以準確地對新聞進行分類。其數學工具是看似毫不相干的余弦定理。
1 新聞的特征向量
2 向量距離的度量
3 延伸閱讀：計算向量余弦的技巧
136 第 15章 矩陣運算和文本處理中的兩個分類問題
無論是詞匯的聚類還是文本的分類，都可以通過線性代數中矩陣的奇異值分解來進行。這樣一來，自然語言處理的問題就變成了一個數學問題。
1 文本和詞匯的矩陣
2 延伸閱讀：奇異值分解的方法和應用場景
142 第 16章 信息指紋及其應用
世間萬物都有一個唯一標識的特征，信息也是如此。每一條信息都有它特定的指紋，通過這個指紋可以區別不同的信息。
1 信息指紋
2 信息指紋的用途
3 延伸閱讀：信息指紋的重復性和相似哈希
153 第 17章 由電視劇《暗算》所想到的——談談密碼學的數學原理
密碼學的根本是信息論和數學。沒有信息論指導的密碼是非常容易被破解的。只有在信息論被廣泛應用于密碼學后，密碼才真正變得安全。
1 密碼學的自發時代
2 信息論時代的密碼學
162 第 18章 閃光的不一定是金子——談談搜索引擎反作弊問題和搜索結果的權威性問題
閃光的不一定是金子，搜索引擎中排名靠前的網頁也未必是有用的網頁。消除這些作弊網頁的原理和通信中過濾噪聲的原理相同。這說明信息處理和通信的很多原理是相通的。
1 搜索引擎的反作弊
2 搜索結果的權威性
171 第 19章 談談數學模型的重要性
正確的數學模型在科學和工程中至關重要，而發現正確模型的途徑常常是曲折的。正確的模型在形式上通常是簡單的。
179 第 20章 不要把雞蛋放到一個籃子里——談談*大熵模型
*大熵模型是一個完美的數學模型。它可以將各種信息整合到一個統一的模型中，在信息處理和機器學習中有著廣泛的應用。它在形式上非常簡單、優美，而在實現時需要有精深的數學基礎和高超的技巧。
1 *大熵原理和*大熵模型
2 延伸閱讀：*大熵模型的訓練
186 第 21章 拼音輸入法的數學原理
漢字的輸入過程本身就是人和計算機之間的通信。好的輸入法會自覺或不自覺地遵循通信的數學模型。當然要做出*有效的輸入法，應當自覺使用信息論做指導。
1 輸入法與編碼
2 輸入一個漢字需要敲多少個鍵——談談香農第 一定理
3 拼音轉漢字的算法
4 延伸閱讀：個性化的語言模型
197 第 22章 自然語言處理的教父馬庫斯和他的優秀弟子們
將自然語言處理從基于規則的研究方法轉到基于統計的研究方法上，賓夕法尼亞大學的教授米奇·馬庫斯功不可沒。他創立了今天在學術界廣泛使用的LCD語料庫，同時培養了一大批精英人物。
1 教父馬庫斯
2 從賓夕法尼亞大學走出的精英們
204第 23章 布隆過濾器
日常生活中，經常要判斷一個元素是否在一個集合中。布隆過濾器是計算機工程中解決這個問題*好的數學
工具。
1 布隆過濾器的原理
2 延伸閱讀：布隆過濾器的誤識別問題
209 第 24章 馬爾可夫鏈的擴展——貝葉斯網絡
貝葉斯網絡是一個加權的有向圖，是馬爾可夫鏈的擴展。而從認識論的層面看：貝葉斯網絡克服了馬爾可夫鏈那種機械的線性約束，它可以把任何有關聯的事件統一到它的框架下面。它在生物統計、圖像處理、決策支持系統和博弈論中都有廣泛的使用。
1 貝葉斯網絡
2 貝葉斯網絡在詞分類中的應用
3 延伸閱讀：貝葉斯網絡的訓練
217 第 25章 條件隨機場、文法分析及其他
條件隨機場是計算聯合概率分布的有效模型，而句子的文法分析似乎是英文課上英語老師教的東西，這兩者有什么聯系呢？
1 文法分析——計算機算法的演變
2 條件隨機場
3 條件隨機場在其他領域的應用
227 第 26章 維特比和他的維特比算法
維特比算法是現代數字通信中使用*頻繁的算法，也是很多自然語言處理采用的解碼算法。可以毫不夸張地
講，維特比是對我們今天的生活影響力*大的科學家之一，因為基于CDMA的3G移動通信標準主要就是他和厄文·雅各布創辦的高通公司制定的。
1 維特比算法
2 CDMA技術——3G移動通信的基礎
238 第 27章 上帝的算法——期望*大化算法
只要有一些訓練數據，再定義一個*大化函數，采用EM算法，利用計算機經過若干次迭代，就可以得到所需要的模型。這實在是太美妙了，這也許是造物主刻意安排的，所以我把它稱作上帝的算法。
1 文本的自收斂分類
2 延伸閱讀：期望*大化和收斂的必然性
244 第 28章 邏輯回歸和搜索廣告
邏輯回歸模型是一種將影響概率的不同因素結合在一起的指數模型，它不僅在搜索廣告中起著重要的作用，而且被廣泛應用于信息處理和生物統計中。
1 搜索廣告的發展
2 邏輯回歸模型
249 第 29章 各個擊破算法和Google云計算的基礎
Google頗為神秘的云計算中*重要的MapReduce工具，其原理就是計算機算法中常用的“各個擊破”算法，它的原理原來這么簡單——將復雜的大問題分解成很多小問題分別求解，然后再把小問題的解合并成原始問題的解。由此可見，在生活中大量用到的、真正有用的方法常常都是簡單樸實的。
1 分治算法的原理
2 從分治算法到MapReduce
254 第30章 Google大腦和人工神經網絡
Google大腦并不是一個什么都能思考的大腦，而是一個很能計算的人工神經網絡。因此，與其說Google大腦很聰明,不如說它很能算。不過，換個角度來說，隨著計算能力的不斷提高，計算量大但簡單的數學方法有時能夠解決很復雜的問題。
1 人工神經網絡
2 訓練人工神經網絡
3 人工神經網絡與貝葉斯網絡的關系
4 延伸閱讀：Google大腦
274 第31章 區塊鏈的數學基礎——橢圓曲線加密原理
希爾伯特講，“我們直到能夠把一門自然科學的數學內核剝出并完全地揭示出來，才能夠掌握它。”以比特幣為代表的加密貨幣的基礎是數學的算法，只有搞清楚加密貨幣的數學內核，我們才能了解它的本質。
1 不對稱、不透明之美
2 橢圓曲線加密的原理
282 第32章 大數據的威力——談談數據的重要性
如果說在過去的40年里，主導全球IT產業發展的是摩爾定律，那么在今后的20年里，主導IT行業繼續發展的動力則將來自于數據。
1 數據的重要性
2 數據的統計和信息技術
3 為什么需要大數據
304 第33章 隨機性帶來的好處——量子密鑰分發的數學原理
人們總是喜歡確定性而不喜歡隨機性。但是從對確定性規律的把握上升到對隨機性規律的把握，恰恰是近代數學進步的標志。量子通信就是建立在把握了有關隨機性規律的基礎之上。
1 用（激光）量子的偏振方向傳遞信息
2 利用隨機性保證信息安全
312 第34章 數學的極限——希爾伯特第十問題和機器智能的極限
世界上只有一小部分問題是數學問題，而數學問題中又只有極小的一部分問題有解。在這些問題中，今天已經找到相應算法的少之又少。因此，數學不是萬能的，我們需要了解數學的邊界在哪里。
1 圖靈劃定計算機可計算問題的邊界
2 希爾伯特劃定有解數學問題的邊界
3 延伸閱讀：關于圖靈機
323附錄 計算復雜度
327第三版后記
333 索引
展開全部
數學之美第三版(特種郵票首日封定制版) 相關資料
《數學之美》一書讓我們能夠體會為什么數學可以和音樂、美術一樣，具有美感。康德認為數學式之所以美，在于它的合理性——合理是大腦天生的邏輯演繹系統，人人皆有。因此，當我們談論數學之美時，不是比喻，不是人為造作，而是真的人性之感受。 王小川／搜狗創始人 數學方面我是外行，所以也挺有興趣讀點這方面的科普書。在朋友推薦下讀了吳軍博士的《數學之美》第二版，覺得饒有趣味，也受益匪淺。現在這本書又出了第三版，里面第31章是專門寫區塊鏈的，結合原有的第17章專講密碼，這樣書中就有兩章是關于區塊鏈的了。迄今在中文世界所見關于密碼和區塊鏈的科普著作中，我覺得《數學之美》屬于上乘，也許是最好的。從整體上說，這本書既通俗易懂，又有一定深度，給人啟發，特別適合從事信息產業的人士閱讀。 毛德操／浙大網新科技首席科學家，《區塊鏈技術》作者
數學之美第三版(特種郵票首日封定制版) 作者簡介
吳軍，學者，投資人，人工智能、語音識別和互聯網搜索專家。畢業于清華大學和美國約翰·霍普金斯大學，現任豐元資本創始合伙人、上海交通大學客座教授、約翰·霍普金斯大學工學院董事等職。
吳軍博士曾作為資深研究員和副總裁分別任職于Google公司和騰訊公司。在Google公司，他和同事一同開創了搜索反作弊研究領域，成立了中、日、韓文產品部門，設計了Google中、日、韓文搜索算法，領導了Google自然語言處理和自動問答等研究型項目，擁有近20項美國發明專利。在騰訊公司，他負責了搜索、搜索廣告和街景地圖等項目。作為風險投資人，他成功地投資了150家硅谷和中國的高科技企業。吳軍博士對科技產業有深入的研究，是當今硅谷地區解讀IT產業的專家。
吳軍博士著有《數學之美》《大學之路》《文明之光》《智能時代》《見識》《態度》和《全球科技通史》等多部圖書，并多次獲得包括文津獎、中國好書獎、中華優秀出版物在內的圖書大獎。
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